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Aproximación explicativa El Síndrome de Burnout en organizaciones policiales: Una aproximación secuencial La vocación integradora del modelo general propuesto y nuestra concepción del síndrome como un proceso determinado por múltiples factores que influyen su desarrollo nos llevan a elegir como herramienta de análisis los modelos de ecuaciones estructurales. Su aplicación exige una concepción clara y explícita de la red de causaciones múltiples entre las distintas variables expresada como un sistema de ecuaciones. En concreto, hemos utilizado el programa LISREL en su versión 8.3 (Jöreskog y Sörbom, 1999). Este programa permite cinco tipos de estimación de parámetros, entre los cuales hemos optado por el de máxima verosimilitud (ML). Si bien para contrastar las hipótesis anteriores se han utilizado pruebas de carácter no paramétrico, la elección de este método se considera adecuada puesto que al aplicar la prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra se obtiene para la mayoría de las variables una puntuación Z no significativa (y otras dos variables se sitúan en el límite de la significación estadística). Con objeto de favorecer la normalización de las variables se ha aplicado la opción Normal Scores ofrecida por el programa LISREL. No obstante, si las variables no fuesen normales se verá afectada la evaluación del modelo a través de Chi 2 : su valor aumentará y es posible que se rechacen modelos ajustados. -339-
Capítulo 5. Estudio. Una aproximación secuencial al síndrome de burnout en organizaciones policiales Tabla 28. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra. Z de Kolmogorov- Smirnov -340- Sig. Asintótica (bilateral) Ambigüedad de rol 1,772 ,004 Conflicto de rol Socialización Organizacional ,665 ,769 Formación 1,357 ,050 Comprensión 1,288 ,072 Apoyo 1,345 ,054 Expectativas 1,145 ,145 Características del puesto 1,032 ,237 Opiniones sobre el trabajo ,962 ,313 Orientación prosocial Cooperación ,894 ,401 Cordialidad 1,360 ,050 Orientación Vocacional 1,182 ,122 Estilo de afrontamiento activo 5,477 ,000 Implicación en el trabajo 1,285 ,073 Satisfacción Laboral ,998 ,272 Como paso previo también a este análisis de los resultados obtenidos por el modelo general propuesto, comentaremos brevemente los índices de bondad de ajuste utilizados. Dada la multiplicidad de índices existentes para contrastar el ajuste entre el modelo hipotetizado y los datos empíricos, Jaccard y Wan (1996) ofrecen una clasificación que agrupa los diversos índices en tres categorías básicas, y en general recomiendan utilizar varios indicadores para obtener así una visión global de la bondad de ajuste del modelo: Medidas absolutas de ajuste que contrastan el modelo hipotetizado con el modelo extraído de los resultados a través de la comparación de las varianzas y covarianzas pronosticadas y reales. De este primer grupo, los autores recomiendan los índices Chi 2 , el índice de bondad de ajuste (GFI, Goodness of Fit Index), la raíz media cuadrada residual estandarizada (Standarized RMR, Standarized root mean square residual) y el índice de centralidad (CI, Centrality Index). Respeto al índice Chi 2 , se considera muy sensible al tamaño de la muestra y a la violación de los supuestos de
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