2 resultados para path analysis

em Universidad de Alicante


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A la luz del debate en torno a la relación entre la vida laboral y familiar, este artículo propone un modelo compuesto por las variables: sexo, edad, estudios, parentesco y dos índices nombrados por vsp y vsf. El primero (vsp) trata de situar a la población ocupada en una escala que refleje la situación en términos de modalidad de contrato, jornadas, ingresos y supervisión. El segundo refleja las cargas familiares. Se plantean dos versiones distintas del modelo: vsp como dependiente o vsf. El objetivo de este ejercicio es doble: 1) observar hasta qué punto las cargas domésticas influyen en la posición dentro del puesto de trabajo remunerado, y 2) averiguar qué variable sociodemográfica tiene mayor influencia sobre ellas. Los datos han sido extraídos de la Encuesta de Calidad de Vida en el Trabajo (ECVT 2001, 2002 y 2003). A la luz de los resultados, la distribución por sexo en «vsp» y «vsf» es significativamente distinta: los hombres asalariados ocupan las mejores posiciones. Además, el modelo sólo actúa para las mujeres asalariadas principales de familia (cabezas de familia y cónyuges). Esta última observación es completamente coherente con una organización de trabajo construida desde la institución del género.

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The present study examined the predictive effects of intellectual ability, self-concept, goal orientations, learning strategies, popularity and parent involvement on academic achievement. Hierarchical regression analysis and path analysis were performed among a sample of 1398 high school students (mean age = 12.5; SD =.67) from eight education centers from the province of Alicante (Spain). Cognitive and non-cognitive variables were measured using validated questionnaires, whereas academic achievement was assessed using end-of-term grades obtained by students in nine subjects. The results revealed significant predictive effects of all of the variables. The model proposed had a satisfactory fit, and all of the hypothesized relationships were significant. These findings support the importance of including non-cognitive variables along with cognitive variables when predicting a model of academic achievement.