Rendimiento de mano de obra en excavaciones a mano mediante regresión lineal. Caso de estudio: ciudad de Cuenca

Author:

Granda Tola Carlos Felipe1ORCID,Cobos Mora Sandra Lucia1ORCID,Vásquez Quiroz Pablo Tiberio1ORCID

Affiliation:

1. Universidad Católica de Cuenca

Abstract

Introducción:  En la actualidad, una mala proyección del rendimiento de la mano de obra en el sector de la construcción puede provocar: 1) un retraso en la ejecución de los proyectos, 2) incrementar el costo de ejecución y 3) causar malestar por incumplimiento de contratos. Objetivo:  Realizar una proyección del rendimiento de mano de obra en las excavaciones a mano en la ciudad de Cuenca-Ecuador. Metodología:  La presente investigación es de tipo: “Estudio de caso” pues se va a analizar y caracterizar un tema en específico, en este caso: el rendimiento de mano de obra en excavaciones a mano de 6 obras emplazadas en la ciudad de Cuenca a través de la recolección de datos inherentes a la temática propuesta. Resultados: Entre los principales resultados obtenidos, se determinó que los 13 indicadores utilizados presentaron correlación con el rendimiento, pero en diferentes niveles de significancia. Se modela una fórmula estadística basada en la regresión lineal para realizar una predicción con un porcentaje de confianza del 91% y se evidenció que: los indicadores de: tipo de suelo, estatura de los empleados y sueldo tienen las mayores representaciones sobre el cálculo del rendimiento final. Conclusión: se puede obtener un nivel de confianza del 96% al predecir el rendimiento en actividades de excavaciones a mano. Aunque no todas las variables independientes afectan de igual manera al rendimiento calculado, el tipo de suelo demostró ser estadísticamente significativo (p≤0.001) de forma individual. Área de estudio general: Construcción sustentable. Área de estudio específica: Excavaciones

Publisher

Editorial Ciencia Digital

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3