Incidencia de las características personales en la satisfacción laboral de las mujeres andaluzas

Incidencia de las características personales en la satisfacción laboral de las mujeres andaluzas XXIII Jornadas ASEPUMA – XI Encuentro Internacional Anales de ASEPUMA nº 23: 516 1 Incidencia de las características personales en la satisfacción laboral de las mujeres andaluzas Asián-Chaves, Rosario(1) [email protected] Camacho-Peñalosa, Mª Enriqueta(2) [email protected] Masero-Moreno, Inmaculada(2) [email protected] Vázquez-Cueto, Mª José(2) [email protected] (1)Departamento de Economía Aplicada II (2)Departamento de Economía Aplicada III Universidad de Sevilla RESUMEN La mayoría de los estudios observan la satisfacción de las personas con su trabajo desde el punto de vista de su situación en sus respectivos puestos. Estos se enfocan en base a las características del individuo dentro de la empresa y recogen los factores que pueden ser modificados por la propia empresa. Así, se pueden establecer mecanismos de actuación por parte de la empresa para mejorar la satisfacción laboral de sus empleados. Sin embargo, el nivel de satisfacción laboral de un trabajador no sólo debe medirse a través de las circunstancias y características de su trabajo, ya que su situación social y su entorno personal, independientes de su relación con la empresa, afectan también a ésta. Aquellas, que no podrán ser modificadas por la empresa, han de tenerse en cuenta cuando se adopten medidas de mejora en la propia organización. En líneas generales, este trabajo aborda esta cuestión, tratando de determinar los factores “personales” que inciden en la satisfacción laboral. Para ello consideramos un conjunto de veintiséis características que, en base a la literatura existente, pueden resultar a priori explicativas de la mayor o menor satisfacción del individuo con su trabajo. Para el colectivo Asián, R.; Camacho, Mª E.; Masero, I.; Vázquez, Mª J. XXIII Jornadas ASEPUMA – XI Encuentro Internacional Anales de ASEPUMA nº 23: 516 2 femenino andaluz, y mediante la metodología de los Rough Set, analizamos y cuantificamos la incidencia de cada una de ellas. ABSTRACT Most studies reveal an overall satisfaction of people with their job from the point of view of their own situation in their respective positions. These are based on the characteristics of the individuals in the company and collect factors that can be modified within the company. In that way, some mechanisms of improvement can be established by the companies to increase the job satisfaction of their employees. However, the level of satisfaction of a worker should not only be measured through the circumstances and characteristics of his job, as their social situation and personal environment (which are independent of their relation with their companies) also affect it. These -that cannot be modified by their companiesshould be taken into account whenever there are some improvement actions within the companies. The present work analyzes this question, trying to determine the personal factors that impact the job satisfaction. For this we consider a set of 26 characteristics that, based on previous literature, a priori could explain the higher or lower satisfaction of each individual with their own job. For the female Andalusian workforce, and through the Rough Set methodology, we analyze and quantify the incidence of each of them. Palabras claves: Satisfacción laboral; Rough Set; Género. Área temática: A5-Aspectos cuantitativos de problemas económicos y empresariales. Incidencia de las características personales en la satisfacción laboral de las mujeres andaluzas XXIII Jornadas ASEPUMA – XI Encuentro Internacional Anales de ASEPUMA nº 23: 516 3 1. INTRODUCCIÓN La satisfacción laboral ha sido extensamente estudiada desde los primeros análisis realizados por Hoppock (1935), siendo actualmente uno de los temas más relevantes en la Psicología del Trabajo y de las Organizaciones. Así, en psicología organizacional, se denomina “satisfacción laboral” al estado emocional placentero o positivo resultante de la experiencia del trabajo (Locke, 1976 y 1984). Según Locke (1984) la satisfacción laboral está formada por varias dimensiones entre las que estarían las tareas a realizar, el salario, las posibilidades de promoción y la relación con los compañeros. Otros autores revelan que además intervienen elementos no concernientes a la atmósfera laboral, como la historia personal y profesional, la edad, el sexo, la formación, las aptitudes, la autoestima o el entorno cultural y socioeconómico (Shultz, 1990). Una de las propuestas teóricas que tratan de explicar la satisfacción laboral es la teoría bifactorial de la satisfacción de Herzberg (1959), que consideró la existencia de dos grupos de aspectos laborales: extrínsecos (salario, política de empresa,..) e intrínsecos (responsabilidad en el trabajo, logro,…). Las distintas definiciones vertidas sobre el concepto de satisfacción y de insatisfacción laboral coinciden en que existe una diversidad de variables que pueden incidir en su presencia, siendo pues un fenómeno multidimensional, en el que influyen las peculiaridades propias de las personas, las características de la actividad laboral y de la organización y de la sociedad en su conjunto. La mayoría de las investigaciones se centran principalmente en los aspectos relacionados con las circunstancias y características del trabajo, en relación con el desarrollo histórico de las Teorías de la Organización, tratando de extraer su posible relación directa con la productividad, relación negativa con las pérdidas de horas, etc. (Weinert, 1987). Sin embargo, la satisfacción laboral no sólo debe medirse a través de las circunstancias y características del trabajo, ya que las características y el entorno personal del trabajador, independientes de su relación con la empresa, afectan también a ésta. Son factores que la empresa no puede modificar, pero sí sirven para prever el grado relativo de satisfacción que se puede esperar en los diferentes grupos de trabajadores (Shultz, 1990). Asián, R.; Camacho, Mª E.; Masero, I.; Vázquez, Mª J. XXIII Jornadas ASEPUMA – XI Encuentro Internacional Anales de ASEPUMA nº 23: 516 4 En este trabajo pretendemos centrarnos fundamentalmente en las circunstancias personales (edad, educación, etc.), dentro de las cuales se encuentran también circunstancias individuales y sociales (vivir en pareja, número de personas económicamente dependientes con las que se convive, etc.). Además, hemos incluido algunos aspectos que, sin que puedan ser considerados estrictamente como características del trabajo según los enfoques teóricos al uso, sí que están relacionados con el tipo de actividad laboral desarrollada, aunque no tienen que depender totalmente de ella (probabilidad de quedar en paro,…) y algunas características más relacionadas con el trabajo realizado, como la clasificación de la CNO (Clasificación Nacional de Ocupaciones), trabajar en el sector público o privado, etc. Por último, hemos considerado algunas variables relacionadas con la percepción subjetiva de las personas, entre las que se halla la propia variable objeto de análisis, que hemos denominado variable de decisión: la “satisfacción con su trabajo”. Nos centramos en las mujeres andaluzas, con el fin de estudiar qué influencia pueden tener estas circunstancias, fundamentalmente personales, en la satisfacción en el trabajo. Para ello, utilizamos los datos de la Encuesta sobre la Realidad Social en Andalucía 2013 (en adelante ERSA-2013) que elabora la Fundación Centro de Estudios Andaluces, y en la que uno de los ítems es la variable en estudio (la satisfacción laboral). Esta variable se ha analizado mediante distintas técnicas, como por ejemplo a través del análisis factorial exploratorio (Fernández et al., 1995), o utilizando las ecuaciones estructurales (Herrera-Caballero y Sánchez-Guevara, 2012). En este trabajo hemos elegido para su análisis la técnica de los Rough Set, la cual no requiere de hipótesis previas acerca de la naturaleza de los datos, planteándonos un doble objetivo. Por un lado, ver cuáles son los factores determinantes en la satisfacción laboral en las mujeres andaluzas; y, por otro lado, cuantificar y ordenar qué aporta cada una de las variables que han resultado determinantes en la satisfacción laboral de las mujeres. Incidencia de las características personales en la satisfacción laboral de las mujeres andaluzas XXIII Jornadas ASEPUMA – XI Encuentro Internacional Anales de ASEPUMA nº 23: 516 5 2. MÉTODO La metodología empleada ha sido la técnica de los Rough Set. Esta metodología se puede encuadrar en los métodos de la Inteligencia Artificial, según la clasificación de los sistemas inteligentes realizada por O’Leary (1995). La teoría de esta técnica fue introducida por Pawlak (1982) y está diseñada para tratar con la ambigüedad y la incertidumbre de la información. Por tanto, se puede decir que la metodología Rough Set es una técnica no paramétrica perteneciente a los métodos de aprendizaje inductivo. La metodología Rough Set como herramienta para la toma de decisiones ha sido aplicada en diferentes áreas tales como la Ingeniería, Análisis económico-financiero -y dentro de ellos la aplicación se puede dividir en tres grandes áreas: Predicción del fracaso empresarial, insolvencias o bancarrota; Bases de datos de marketing; e Inversiones financieras- (Sosa, 2007; Mosqueda, 2010; Vázquez, Irimia y Blanco, 2014) y en el área de la Medicina. Sin embargo, su aplicación no está extendida en los estudios de variables sociológicas, como es el caso que aquí se presenta. La idea básica descansa en la relación de equivalencia que describe elementos indistinguibles. Sus conceptos básicos son: 1) la discernibilidad, 2) la aproximación, 3) los reductos y 4) las reglas de decisión. El punto de partida del método es una tabla de información/decisión, donde cada objeto tiene asociado un conjunto de información (atributos). En general, el conjunto de atributos se divide en un subconjunto de atributos de condición y en un conjunto de atributos de decisión. Los valores que tomen los atributos de condición permiten clasificar al objeto en una de dos o más categorías de los atributos de decisión. La indiscernibilidad se produce cuando dos objetos vienen caracterizados por los mismos valores de los atributos. A partir de la tabla de información/decisión se busca determinar las relaciones causa-efecto entre estos dos grupos de atributos, la posible reducción de todos los atributos redundantes y la representación de esas dependencias en formas de reglas de decisión. El problema se presenta cuando no coinciden las categorías del atributo de decisión en los que se clasifican dos objetos indistinguibles. En tal caso, para cada clase Asián, R.; Camacho, Mª E.; Masero, I.; Vázquez, Mª J. XXIII Jornadas ASEPUMA – XI Encuentro Internacional Anales de ASEPUMA nº 23: 516 6 de decisión o categoría Di, y cada subconjunto P de atributos, se construyen dos conjuntos, denominados respectivamente aproximaciones por debajo y aproximaciones por encima. El primero ( i DP ) viene dado por el conjunto de todos los que, caracterizados por P, con toda seguridad pertenecen a Di. El otro, ( i DP ), viene dado por el conjunto de objetos que, en base a la información P que se posee, podrían ser clasificados como elementos de Di. La diferencia entre los dos conjuntos la forman los objetos de los que no sabemos con toda certeza, usando sólo la información contenida en P, si pertenecen a Di. Cuando esta diferencia es no vacía se dice que Di es un rough set respecto a P. La precisión que se logra para Di por P viene definida por i i DPcard DPcard y la calidad de la aproximación por P de la clase de decisión Di es ∑ i i objetosºn DPcard y expresa el porcentaje de objetos los cuales pueden ser correctamente clasificados en Di empleando el conjunto de atributos P. Si Q es un subconjunto de P y conserva la “calidad de la aproximación”, diremos que Q es un reducto de P y podemos prescindir de aquellos elementos de P que no están en Q sin pérdida de información. La determinación de los reductos es un paso específico de esta técnica y nos permite eliminar los atributos redundantes. Obviamente pueden existir muchos reductos1, la intersección de todos ellos constituye el núcleo (core) de la información, es decir, aquellos atributos que son indispensables para la clasificación. Por tanto, los reductos pueden ser intercambiables (puede ser uno u otro) pero el núcleo no. Cuando hay muchos reductos la selección de uno de ellos no es obvia y debe ser justificada a partir de varios criterios. Uno de los criterios que puede utilizarse en la selección del reducto es la mayor frecuencia de aparición de los atributos en los mismos. 1"Si el número de atributos de decisión es m, el número de reductos es"" .12 1−= ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ∑= m m kk m " Incidencia de las características personales en la satisfacción laboral de las mujeres andaluzas XXIII Jornadas ASEPUMA – XI Encuentro Internacional Anales de ASEPUMA nº 23: 516 7 Para determinar los reductos se construye una matriz simétrica denominada matriz de discernibilidad. En cada entrada de la matriz se colocan los atributos que diferencian a un objeto de otro. Combinando esta matriz con la clase de decisión a la que pertenecen los objetos se obtienen la matriz de discernibilidad/decisión que es la que proporciona los reductos. Una vez seleccionado un reducto, la inducción de reglas que permitan clasificar a un objeto en una clase de decisión es una de las cuestiones más importantes de la teoría Rough Set. Son denominadas reglas de decisión, se expresan como una sentencia lógica del tipo “si…, entonces…”, y relacionan el conjunto de los valores de los atributos con los valores de D. Una vez obtenidas todas las reglas de decisión pueden utilizarse métodos de validación que permiten determinar los porcentajes medios de clasificaciones. Aplicando reiteradamente la técnica, eliminando cada vez uno de los atributos, podremos determinar lo que aporta cada uno a la clasificación y, de esta forma determinar la importancia de los mismos. Variables A partir de la revisión de la teoría sobre satisfacción laboral y otros trabajos realizados sobre el tema, hemos elegido un conjunto de 26 variables, seleccionadas del cuestionario ERSA-2013, 25 de ellas explicativas y la variable de decisión que es precisamente “la satisfacción laboral”. De los 26 atributos elegidos, 11 corresponden a las que hemos denominadas variables sociodemográficas, 7 son consideradas como características económicas/laborales y el resto están catalogadas como variables de percepción subjetiva. Las 25 primeras corresponden a los atributos de condición y “la satisfacción laboral” es el atributo de decisión. En la siguiente tabla se exponen las variables consideradas. Tabla 1. Variables analizadas Asián, R.; Camacho, Mª E.; Masero, I.; Vázquez, Mª J. XXIII Jornadas ASEPUMA – XI Encuentro Internacional Anales de ASEPUMA nº 23: 516 8 VARIABLES SOCIODEMOGRÁFICAS Provincia a1 Tiene pareja a2 Tiene hijos a3 Posición social actual a4 Posición social hace 10 años a5 Posición social dentro de 10 años a6 Nº de personas del hogar económicamente dependientes a 7 Clase social a la que pertenece el individuo a8 Educación a9 Edad a10 Ideología a11 CARACTERÍSTICAS ECONÓMICAS/LABORALES Probabilidad de perder el empleo en los próximos doce meses a12 Situación actual (trabaja, parado, pensionista) a13 Ocupación u oficio que desempeña/ desempeñaba (CNO) a14 Usted trabaja como… a15 Trabajo público o privado a16 Horas trabajadas a la semana a17 Ingresos netos mensuales a18 PERCEPCIÓN SUBJETIVA Satisfacción con su situación económica personal y familiar actualmente a19 Capacidad del hogar para llegar a fin de mes a20 Comparación de su situación económica con respecto a otros de la CCAA a21 Comparación de su situación económica con respecto a otros de España a22 El gobierno debería actuar para reducir diferencias en los niveles de ingresos a23 El sistema democrático favorece/perjudica el reparto equitativo de la riqueza a24 Satisfacción con su vida a25 Satisfacción con su trabajo Decisión En el Anexo 1 se muestra la tabla de frecuencias de las variables consideradas así como la codificación realizada en algunas de ellas. La tabla de información/decisión a la que se aplica la metodología descrita, está formada por 158 filas (sujetos) y 26 columnas (atributos). Incidencia de las características personales en la satisfacción laboral de las mujeres andaluzas XXIII Jornadas ASEPUMA – XI Encuentro Internacional Anales de ASEPUMA nº 23: 516 9 3. RESULTADOS Una vez aplicada la técnica Rough Set y basándonos en la matriz de discernibilidad se obtienen 52.808 reductos, cada uno de ellos conteniendo entre 7 y 12 atributos. La frecuencia con la que aparece cada una de las variables en los reductos está recogida en la siguiente tabla. Tabla 2: Frecuencia de aparición de la variable en los reductos Variable Frecuencia Variable Frecuencia Variable Frecuencia a1 29,36% a10 48,89% a19 34,96% a2 44,74% a11 35,32% a20 32,13% a3 32,54% a12 47,87% a21 31,19% a4 32,11% a13 34,55% a22 32,59% a5 43,65% a14 29,85% a23 40,63% a6 55,78% a15 26,37% a24 33,34% a7 40,09% a16 37,97% a25 31,34% a8 35,96% a17 43,08% a9 54,86% a18 36,56% Para el resto del análisis hemos elegido el reducto compuesto por las siguientes variables: {a3, a6, a9, a14, a15, a18, a19}. Ésta ha sido motivada por las siguientes consideraciones: 1. Que contuviese el menor número de variables posibles (Hay 84 reductos con 7 variables). 2. Que cada una de las variables que apareciesen en el reducto seleccionado tuviese una alta frecuencia de aparición en los mismos. 3. Que fuesen variables de interés para el colectivo femenino a juicio de los investigadores. Los atributos que pertenecen al reducto seleccionado son tres de tipo sociodemográfico (tener hijos, posición social dentro de 10 años y educación), tres correspondientes a características económicas/laborales (CNO, situación profesional e Asián, R.; Camacho, Mª E.; Masero, I.; Vázquez, Mª J. XXIII Jornadas ASEPUMA – XI Encuentro Internacional Anales de ASEPUMA nº 23: 516 16 a10 Frecuencia relativa a11 Frecuencia relativa 16-30 años 25,9 Izquierda 22,2 31-45 años 43,0 Centro 65,2 46-64 años 28,5 Derecha 12,7 Más de 65 2,5 Total 100,0 Total 100,0 Las variables a4, a5 y a6, que están valoradas en una escala de Likert 1-10, donde 1 significa la clase social más baja y 10 la más alta, han sido codificadas de la forma siguiente: Baja: l4, Igual: 5-6 y Alta: 7-10. Variables económicas/laborales a12 Frecuencia relativa a13 Frecuencia relativa Muy probable 6,9 Trabaja 87,3 Bastante probable 17,0 Jubilado o pensionista 2,5 Poco probable 56,6 Parado y ha trabajado antes 8,2 Nada probable 18,9 Otra situación 1,9 Total 100,0 Total 100,0 a14 Frecuencia relativa a15 Frecuencia relativa Directivos y gerentes 7,0 Asalariado fijo 72,2 Técnicos científicos 21,5 Asalariado eventual 16,5 Técnicos; profesionales de apoyo 10,8 Empresario 2,5 Administrativos 20,9 Profesional o autónomo 6,3 Trabajadores de servicios de restauración,.. 27,8 Otra situación 2,5 Artesanos y trabajadores de las industrias y de la construcción 3,2 Total 100,0 Operadores de instalaciones y maquinarias 0,6 Ocupaciones elementales 8,2 Total 100,0 Incidencia de las características personales en la satisfacción laboral de las mujeres andaluzas XXIII Jornadas ASEPUMA – XI Encuentro Internacional Anales de ASEPUMA nº 23: 516 17 a16 Frecuencia relativa a17 Frecuencia relativa Administración Pública 16,5 1-30 horas 22,8 Empresa pública 14,6 31-40 horas 62,7 Empresa privada 63,3 41-72 horas 14,6 Organización sin fines de lucro 0,6 Total 100,0 Servicio doméstico 1,9 Otros 3,2 Total 100,0 a18 Frecuencia relativa Menos de 1200 euros 23,4 1201-2400 euros 50,0 Más de 2400 euros 26,6 Total 100,0 Variables percepción subjetiva a19 Frecuencia relativa a20 Frecuencia relativa Insatisfecho 16,5 Con dificultad 81,6 Indiferente 34,2 Con facilidad 18,4 Satisfecho 49,4 Total 100,0 Total 100,0 a21 Frecuencia relativa a22 Frecuencia relativa Mejor 42,4 Mejor 38,0 Igual 47,5 Igual 43,7 Peor 10,1 Peor 18,4 Total 100,0 Total 100,0 a23 Frecuencia relativa a24 Frecuencia relativa Muy de acuerdo 20,3 Favorece 68,4 De acuerdo 57,6 Ni favorece ni perjudica 21,5 Ni de acuerdo ni en desacuerdo 10,8 Perjudica 10,1 En desacuerdo 11,4 Total 100,0 Muy en desacuerdo 0 Total 100,0 Asián, R.; Camacho, Mª E.; Masero, I.; Vázquez, Mª J. XXIII Jornadas ASEPUMA – XI Encuentro Internacional Anales de ASEPUMA nº 23: 516 18 a25 Frecuencia relativa a26 Frecuencia relativa Insatisfecho 6,3 Insatisfecho 14,6 Indiferente 25,3 Indiferente 25,9 Satisfecho 68,4 Satisfecho 59,5 Total 100,0 Total 100,0 Las variables a19, a24 y a26 estaban valoradas mediante una escala de Likert 110, en el sentido de menor a mayor grado de satisfacción, y ahora han sido codificadas de la forma siguiente: Insatisfecho: 1-4, Indiferente: 5-6 y Satisfecho: 7-10. Anexo 2 Reglas de decisión para las distintas clases de la variable de decisión: Para D=1 (Insatisfechos) regla 1. (a3 = 0) & (a6 = 1) & (a18 = 2) & (a19 = 1) regla 2. (a15 = 1) & (a18 = 3) & (a19 = 1) regla 3. (a14 = 4) & (a15 = 7) regla 4. (a9 = 0) & (a19 = 3) regla 5. (a3 = 0) & (a9 = 4) & (a15 = 2) & (a18 = 3) regla 6. (a6 = 1) & (a15 = 2) regla 7. (a9 = 4) & (a14 = 4) & (a18 = 3) & (a19 = 2) regla 8. (a9 = 2) & (a14 = 5) & (a19 = 1) regla 9. (a6 = 3) & (a14 = 2) & (a18 = 1) regla 10. (a6 = 3) & (a9 = 1) & (a14 = 5) & (a18 = 1) regla 11. (a3 = 1) & (a9 = 2) & (a15 = 1) & (a18 = 3) regla 12. (a3 = 0) & (a6 = 2) & (a14 = 3) & (a15 = 1) regla 13. (a14 = 9) & (a18 = 1) & (a19 = 1) regla 14. (a9 = 3) & (a14 = 5) & (a15 = 2) Incidencia de las características personales en la satisfacción laboral de las mujeres andaluzas XXIII Jornadas ASEPUMA – XI Encuentro Internacional Anales de ASEPUMA nº 23: 516 19 regla 15. (a6 = 2) & (a14 = 4) & (a19 = 1) regla 16. (a9 = 4) & (a14 = 5) & (a18 = 1) regla 17. (a3 = 1) & (a6 = 2) & (a9 = 4) & (a14 = 5) Para D=2 (Indiferentes) regla 18. (a3 = 1) & (a14 = 4) & (a18 = 2) &(a19 = 2) regla 19. (a3 = 1) & (a6 = 2) & (a9 = 4) & (a15 = 1) & (a18 = 2) regla 20. (a9 = 3) &(a14 = 3) & (a18 = 3) regla 21. (a3 = 0) & (a6 = 2) & (a14 = 5) & (a15 = 1) & (a19 = 2) regla 22. (a6 = 2) & (a9 = 1) & (a18 = 1) & (a19 = 2) regla 23. (a6 = 2) & (a9 = 1) & (a18 = 2) regla 24. (a3 = 0) & (a6 = 3) & (a15 = 2) & (a18 = 2) regla 25. (a6 = 3) & (a9 = 3) & (a19 = 1) regla 26. (a6 = 2) & (a14 = 2) & (a15 = 1) & (a18 = 3) & (a19 = 3) regla 27. (a6 = 2) & (a9 = 2) & (a14 = 4) & (a19 = 2) regla 28. (a14 = 2) & (a18 = 2) & (a19 = 2) regla 29. (a6 = 1) & (a15 = 7) regla 30. (a3 = 0) & (a9 = 3) & (a14 = 5) & (a15 = 1) & (a18 = 1) regla 31. (a6 = 2) & (a9 = 3) & (a14 = 5) & (a19 = 3) regla 32. (a6 = 2) & (a14 = 3) & (a15 = 2) regla 33. (a3 = 1) & (a9 = 4) & (a15 = 4) & (a19 = 2) regla 34. (a6 = 3) & (a14 = 9) & (a18 = 2) regla 35. (a3 = 1) & (a14 = 3) & (a19 = 1) regla 36. (a9 = 4) & (a15 = 4) & (a18 = 2) regla 37. (a3 = 1) & (a6 = 2) & (a14 = 5) & (a18 = 1) & (a19 = 3) Asián, R.; Camacho, Mª E.; Masero, I.; Vázquez, Mª J. XXIII Jornadas ASEPUMA – XI Encuentro Internacional Anales de ASEPUMA nº 23: 516 20 regla 38. (a3 = 0) & (a9 = 2) & (a14 = 5) & (a18 = 2) & (a19 = 2) regla 39. (a6 = 3) & (a14 = 2) & (a18 = 3) & (a19 = 2) Para D=3 (Satisfechos) regla 40. (a3 = 1) & (a6 = 3) & (a9 = 4) & (a15 = 1) & (a19 = 3) regla 41. (a3 = 0) & (a14 = 2) & (a18 = 2) & (a19 = 3) regla 42. (a9 = 3) & (a14 = 4) & (a19 = 3) regla 43. (a3 = 0) & (a6 = 2) & (a14 = 5) & (a15 = 1) & (a19 = 3) regla 44. (a14 = 1) regla 45. (a3 = 0) & (a9 = 2) & (a18 = 1) regla 46. (a9 = 2) & (a14 = 4) & (a19 = 3) regla 47. (a3 = 0) & (a14 = 2) & (a18 = 3) & (a19 = 2) regla 48. (a3 = 0) & (a6 = 1) & (a19 = 2) regla 49. (a3 = 0) & (a14 = 4) & (a19 = 3) & (a19 = 3) regla 50. (a6 = 2) & (a9 = 2) & (a14 = 9) regla 51. (a6 = 1) & (a15 = 1) & (a19 = 3) regla 52. (a6 = 3) & (a9 = 3) & (a18 = 2) & (a19 = 2) regla 53. (a3 = 0) & (a6 = 3) & (a14 = 5) & (a18 = 3) regla 54. (a6 = 3) & (a14 = 3) & (a15 = 1) & (a19 = 3) regla 55. (a15 = 3) regla 56. (a14 = 8) regla 57. (a9 = 4) & (a15 = 1) & (a18 = 1) & (a19 = 1) regla 58. (a14 = 2) & (a15 = 4) & (a18 = 1) regla 59. (a9 = 0) & (a19 = 2) regla 60. (a6 = 3) & (a14 = 9) & (a15 = 1) & (a19 = 2) Incidencia de las características personales en la satisfacción laboral de las mujeres andaluzas XXIII Jornadas ASEPUMA – XI Encuentro Internacional Anales de ASEPUMA nº 23: 516 21 regla 61. (a3 = 1) & (a15 = 4) & (a18 = 3) regla 62. (a14 = 3) & (a15 = 1) & (a18 = 2) & (a19 = 3) regla 63. (a14 = 4) & (a15 = 2) & (a19 = 2) regla 64. (a3 = 0) & (a14 = 2) & (a15 = 1) & (a18 = 1) regla 65. (a3 = 1) & (a9 = 2) & (a14 = 5) & (a19 = 2) regla 66. (a3 = 0) & (a6 = 3) & (a14 = 2) & (a19 = 3) regla 67. (a3 = 0) & (a9 = 2) & (a19 = 3) regla 68. (a6 = 3) & (a9 = 2) & (a19 = 1) regla 69. (a3 = 1) & (a14 = 9) & (a18 = 2) & (a19 = 1) regla 70. (a9 = 3) & (a14 = 3) & (a19 = 2) regla 71. (a3 = 1) & (a9 = 4) & (a15 = 2) regla 72. (a3 = 1) & (a14 = 4) & (a18 = 3) regla 73. (a9 = 3) & (a14 = 7) regla 74. (a3 = 0) & (a6 = 2) & (a9 = 3) & (a15 = 1) & (a18 = 2) regla 75. (a6 = 2) & (a9 = 4) & (a14 = 4) & (a19 = 2)