Buscar en Google Scholar
Título: Proceso de selección de personal y la productividad laboral en TECNOMIN DATA S.A.C. de la Unidad Minera de Chungar – Animón del distrito de Huayllay, 2022
Asesor(es): Llanos Romero, Yolanda Virginia
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.06.02
Fecha de publicación: 17-ago-2023
Institución: Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión
Resumen: El tema de nuestra investigación fue denomina “Proceso de selección de personal y la productividad laboral en TECNOMIN DATA S.A.C. de la Unidad Minera de Chungar – Animón del distrito de Huayllay, 2022”, se estableció como problema general ¿Cómo se relaciona el proceso de selección de personal y la productividad laboral en TECNOMIN DATA S.A.C. de la Unidad Minera de Chungar – Animón del distrito de Huayllay, 2022? Como objetivo Determinar la relación del proceso de selección de personal con la productividad laboral en TECNOMIN DATA S.A.C. de la Unidad Minera de Chungar – Animón del distrito de Huayllay, 2022. La metodología comprendió lo siguiente: la investigación fue de tipo básico, con enfoque cuantitativo, de nivel descriptiva correlacional, el método deductivo y a su vez inductivo, se consideró el diseño no experimental de corte transversal, la población abarco a 858 trabajadores y la muestra quedo establecido en 119 trabajadores. Producto del resultado obtenido podemos demostrar que existe una correlación positiva media entre la selección de personal y productividad laboral, el coeficiente de correlación es de 0.592 y el nivel de significancia de p = 0,000. Se concluye que, en la medida en que se mejore el requerimiento, reclutamiento y prueba de selección de personal se mejorara la productividad laboral.
Disciplina académico-profesional: Administración
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión. Facultad de Ciencias Empresariales
Grado o título: Licenciado en Administración
Fecha de registro: 19-sep-2023; 19-sep-2023



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons