La investigación tuvo por objetivo evaluar la validez de la estructura interna y la fiabilidad del cuestionario de \Satisfacción Laboral de Warr, Cox y Wall" para ser aplicado a docentes de educación superior. Método: Mediante el Análisis Factorial Confirmatorio con el método de estimación de Mínimos Cuadrados de Libre Escala en modelos de medida unifactorial y bifactorial, en una muestra de 242 docentes de educación superior. Resultados: Obteniendo los indicadores Chi de 59.024 y 63.185, GFI de 0.984 y 0.983, AGFI de 0.978 y 0.977, RMSR de 0.066 y 0.070, respectivamente, encontrándose dentro de los parámetros adecuados. El grado de fiabilidad se evaluó con el coeficiente Alpha de Cronbach= 0.867 con un IC (99 %) [0.832; 0.897], el coeficiente de con fiabilidad compuesto en el modelo unifactorial ω = 0.908 y en el bifactorial  ω = 0.913, sien- do la consistencia interna de la escala muy buena. Concluyendo que la estructura interna de la escala de satisfacción laboral es válida y es fiable.

WHOQOL-OLD es un instrumento dise~nado por la OMS para medir la calidad de vida en adultos mayores. Objetivo: Validar el módulo WHOQOL-OLD para evaluar la calidad de vida de personas atendidas en organizaciones para el Adulto Mayor del distrito de Miraflores. Método: El estudio es de enfoque cuantitativo, no experimental, de corte transversal. El diseño muestral es probabilístico y tamaño de muestra de 325 personas adultas mayores seleccionadas aleatoriamente de los tres Centros de Atención al Adulto Mayor del distrito de Miraflores. Para validar el módulo WHOQOL-OLD, se hizo uso del modelo de ecuaciones estructurales en tres etapas detalladas en el documento. Resultados: Mediante el método de estimación por Mínimos Cuadrados de libre distribución, la Calidad de Vida aplicando el Módulo WHOQOL-OLD de la OMS, influye directa y positivamente sobre cinco de sus seis factores, con índices de ajuste satisfactorios (GFI=0,94; SRMR=0,10; CFI=0,94; NFI=0,90; PGFI=0,70). Conclusiones: El Módulo WHOQOL-OLD de la OMS, no fue posible validarlo totalmente, siendo que la faceta "Actividades en el tiempo" no presentó el aporte necesario para su validación.

El objetivo de la investigación fue determinar los factores asociados con la violencia conyugal en el Centro de Emergencia Mujer (CEM) en los meses de enero hasta agosto en el a˜no 2017. Para ello se realizó una investigación no experimental, descriptiva con diseño transversal, donde la población de estudio estuvo constituida por personas que sufrieron algún tipo de violencia y fueron atendidas en el CEM sede central, Lima en el año 2017 en los meses de enero hasta agosto, la muestra fue probabilística y comprendió 186 personas. Para el analísis bivariado se aplicó la prueba de Chi-cuadrado, del mismo modo se empleó la regresión logística binaria para calcular Odds Ratio (OR) con intervalos de confianza al 95 %. Los factores que resultaron significativos con la violencia conyugal son el factor psicológico y la ocupación de las víctimas, se muestra que las con trastorno de personalidad tienen 5 veces más chance de sufrir violencia sexual que las personas que sufren autoestima inadecuada, así como las personas con trastornos de personalidad tienen 16 veces más posibilidad de sufrir violencia psicológica que las personas que tienen autoestima baja.

Resumen En este trabajo se estima la función de supervivencia mediante el método no paramétri-co conocido como el estimador de Kaplan Meier Bootstrap, bajo el supuesto de normalidad asintótica. Palabras Clave: Análisis de sobrevivencia. Tasas de riesgo. Estimador de Kaplan Meier Bootsirap, Abstract In this uiork ihe function of survival is estimated by means of ihe noti-porametric meiliod known like the Kaplan Meier Booisircp estimator, under ihe assumption of asymptotical normality. Keywords: Analysis of survival. Ratee of risk. Estimaior of Kaplan Meier Booisirap, IntroducciónEl análisis estadístico de los datos referidos a tiempos de vida, de falla o de respuesta se ha convertido en un terna de creciente interés por sus aplicaciones en diversas áreas corno medicina, ingeniería, y las ciencias biológicas. Esta metodología de análisis de datos se aplica en diversas investigaciones desde aquellas referidas a resistencia de artículos manufacturados hasta investigaciones sobre enfermedades del ser humano.En el área biomédíca, es muy común que la variable que se desea estudiar sea el tiempo que tarda en ocurrir un evento, ya sea beneficioso (ej. curación, alta hospitalaria) o perjudicial (muerte, aparición de efecto adverso). La metodología para analizar este tipo de datos 1Ministerio de Agricultura, Lima-Perú 2UNMSM, Facultad de Ciencias Matemáticas, Lima -Perú. se conoce en medicina corno "Análisis de Supervivencia", debido a que fueron diseñados inicialmente para estudiar el tiempo de supervivencia de pacientes, fundamentalmente en el campo de la oncología.La característica más importante de los datos en este tipo de investigaciones es que, al final del periodo de observación no todos los pacientes presentan el suceso objeto de estudio. Además, puede ocurrir que algunos individuos hayan abandonado el estudio por causas diversas, no siendo posible determinar su estado al final del estudio. Cuando el suceso es la muerte, el fallecimiento puede ocurrir por causas diferentes a la del estudio.Otra característica de este tipo de estudios es que, los pacientes pueden ser incorporados en él durante todo el periodo de observación, de modo que los últimos en hacerla serán observados un periodo menor, comparado con los que entraron al inicio del estudio. Así la probabilidad de que les ocurra el evento de interés será menor y al final del estudio pueden haber pacientes que aún no presentan el suceso. Estas observaciones incompletas son denominadas censuradas ("censored").Uno de los objetivos del análisis de supervivencia es estimar la función de supervivencia, las tasas de riesgo, el tiempo medio de supervivencia, y otras características, para lo cual se pueden utilizar métodos pararnétricos y no paramétricos, Un método no pararnétrico muy utilizado para estimar la función de supervivencia es el estimador de Kaplan Meier o límite del producto. La inferencia estadística utilizando este estimador permite construir intervalos de confianza para la función de supervivencia en tiempos fijados t, bajo el supuesto de normalidad asi...

Los métodos factoriales, concebidos para el estudio de una tabla de datos, pueden extenderse al caso de tablas múltiples. Se presenta la metodología propuesta por Scoffier [3] para el análisis de tablas multip1es en k ocasiones, una adaptación del Análisis de Componentes Principales para dos grupos propuesto por Krzanowski [2]y se propone una metodología para estudiar la relación de los cambios entre dos ocasiones,"Para la aplicación, se utiliza los datos de una muestra panel de 50 hogares en la ciudad de Lima, observada durante cinco semanas. Los métodos factoriales, específicamente el Análisis de Componentes Principales permite representaciones simplificadas de grandes tablas, facilitando la confrontación entre ocasiones diferentes.