Termine de definir su variable independiente. Su variable independiente es la elección del contrato a largo plazo versus el contrato a corto plazo, pero considere qué tipos de acuerdos pueden aterrizar en la categoría de otras posibilidades, junto con los efectos potenciales de los diferentes períodos de empleo establecidos en el contrato, si corresponde.
Luego defina sus variables dependientes. Las variables dependientes razonables para un estudio de este tipo pueden incluir satisfacción laboral, seguridad laboral percibida y compromiso organizacional. Una lectura de la literatura puede darle más ideas. Sin embargo, cuanto más larga sea la lista de variables dependientes, más larga será su encuesta.
Incluya variables demográficas razonables, como edad, género, educación y quizás algunas de las otras categorías legalmente protegidas ( por ejemplo , raza u origen nacional). Es posible que desee incluir las categorías protegidas (aparte de la edad, el género y la educación) solo si puede encontrar alguna literatura que sugiera la posibilidad de tales efectos. En la investigación en los Estados Unidos, generalmente incluimos la raza como una categoría estándar de autoinforme.
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Finalmente, considere algunas otras variables de control, como la industria, el sector, el nivel de pago ( p . Ej. , Por encima o por debajo de lo normal) y los atributos de la compañía ( p . Ej. , Jerarquía tradicional, estructuras de equipo o trabajo rutinario versus no rutinario), que pueden afectar a los empleados percepciones también. Tal vez desee incluir factores de personalidad ( p . Ej. , El Modelo de personalidad de cinco factores), inteligencia emocional o necesidades manifiestas ( es decir , necesidad de logro, necesidad de poder y afiliación), si desea agregar el a veces largo encuestas necesarias para medir esos rasgos.
Al determinar sus variables, revise la literatura empírica publicada para ver si algún estudio previo ya ha proporcionado alguna evidencia de esas conexiones, directa o indirectamente. Esa información le dará una base lógica para incluir cada variable. En algunos casos, es posible que deba proporcionar su propio razonamiento si considera que una variable dada ocupa un lugar importante en su pregunta de investigación a pesar de su incapacidad para encontrar investigaciones previas que la hayan probado.
El diseño de su estudio probablemente será una regresión múltiple jerárquica. Ese diseño le permitirá ingresar primero todas sus variables demográficas, luego sus controles y finalmente sus variables independientes. Cada paso en el análisis le mostrará cuán fuertemente cada variable predice el resultado después de controlar todas las demás variables en el modelo. Por lo tanto, puede determinar si ciertas variables hacen la diferencia o si son efectivamente inerte en su poder predictivo en comparación con otras variables.
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