Estudio de las características de diseño y actividades desarrolladas en los espacios arquitectónicos de trabajo de la UPV según el usuario

PROYECTO FINAL DE GRADO ESTUDIO DE LAS CARACTERÍSTICAS DE DISEÑO Y ACTIVIDADES DESARROLLADAS EN LOS ESPACIOS ARQUITECTÓNICOS DE TRABAJO DE LA UPV SEGÚN EL USUARIO Autor: Mikel González Gutiérrez Tutores: María Pons Morera Igor Fdez. Plazaola Junio 2012 ÍNDICE Índice CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN 9 1.1 ESTRUCTURA DEL TRABAJO 12 CAPÍTULO 2. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA 13 2.1 TÉCNICAS DE DISEÑO DE PRODUCTOS ORIENTADOS AL USUARIO 15 2.2 ESTUDIOS DE PERCEPCIÓN Y SEMÁNTICA DIFERENCIAL 27 2.3 ESTUDIOS DE PUESTOS DE TRABAJO 29 2.4 ACTIVIDADES EN OFICINAS 34 CAPÍTULO 3. OBJETIVOS 37 CAPÍTULO 4. MATERIAL Y MÉTODOS 41 4.1 MATERIAL 43 4.2 ELABORACIÓN DE CUESTIONARIOS 46 4.3 SELECCIÓN Y TAMAÑO DE LA MUESTRA 48 4.4 TRATAMIENTO DE DATOS 49 4.4.1 DATOS OBJETIVOS 49 4.4.2. PERCEPCIONES DEL PUESTO DE TRABAJO 49 4.4.3. PERCEPCIONES DE ELEMENTOS DE DISEÑO 50 4.4.4. ACTIVIDADES DESEMPEÑADAS EN EL PUESTO DE TRABAJO 51 Índice CAPÍTULO 5. RESULTADOS 53 5.1. RESULTADOS OBJETIVOS DEL SUJETO 55 5.2 RESULTADOS DE PERCEPCIONES DEL PUESTO DE TRABAJO 60 5.3 RESULTADOS DE PERCEPCIONES DE ELEMENTOS DE DISEÑO 64 5.4 RESULTADOS DE LAS ACTIVIDADES DESEMPEÑADAS EN EL ESPACIO ARQUITECTÓNICO DE TRABAJO DEL SUJETO 71 CAPÍTULO 6. CONCLUSIONES 79 6.1. DATOS OBJETIVOS DEL SUJETO 81 6.2. PERCEPCIÓN DE LOS USUARIOS SOBRE EL PUESTO DE TRABAJO 82 6.3. PERCEPCIÓN DE LOS SUJETOS SOBRE LOS ELEMENTOS DE DISEÑO 83 6.4. ACTIVIDADES DESEMPEÑADAS EN EL ESPACIO ARQUITECTÓNICO DE TRABAJO DEL SUJETO 85 6.5. FUTURAS LINEAS DE TRABAJO 87 BIBLIOGRAFÍA 89 ANEXOS 93 CUESTIONARIO EMPLEADO 95 DATOS OBJETIVOS 97 PERCEPCIONES DEL PUESTO DE TRABAJO 96 PERCEPCIONES DE ELEMENTOS DE DISEÑO 102 ACTIVIDADES DESEMPEÑADAS EN EL PUESTO DE TRABAJO 107 CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN Capítulo 2 En resumen, es un sentimiento o percepción del usuario con relación a un producto, entorno o situación, usando para su obtención los cinco sentidos. (Nagamachi, 2001). 1.1.1Tipos de Ingeniería Kansei A lo largo de los años se han ido desarrollando distintos métodos, adaptándose a las nuevas tecnologías para poder recabar la mayor información posible en cuanto a lo que percibe el consumidor. En el año 2000, Nagamachi propone una clasificación por categorías de distintos tipos de Ingeniería Kansei. Se pueden clasificar en 6 tipos. Tipo I - Clasificación de categorías La primera fase se basa en una identificación manual mediante la realización de encuestas a un sector del mercado que se quiere analizar. Se trata de buscar la afinidad entre entre las necesidades afectivas y las características en sí de un producto. Es la búsqueda de descomponer el kansei individual en muchos más conceptos, para finalmente poder desarrollar el producto. Figura 1. (Esquema Kansei. (Nagamachi, 1999) Revisión bibliográfica Tipo II-Sistema de Ingeniería Kansei (KES) El tipo II es el sistema de KE más utilizado en la actualidad. Se conoce como sistema KES Híbrido, y Matrubara y Nagamachi lo explican en el año 1997 con el siguiente esquema. FORWARD BACKWARD Figura 2. Diagrama del Sistema de KES (Matsubara y Nagamachi, 1997) La fase “Forward” se basa en las palabras del usuario para conseguir elementos de diseño según esas palabras. La fase “Backward” se inicia en el boceto del diseño realizado según el kansei individual de los usuarios. Una vez que se consideran las palabras del usuario, el sistema procesa el kansei individual. Se trata de plasmar las imágenes mentales, percepciones y gustos del consumidor en el diseño del producto. Se juntan las ideas del usuario con la base de datos existente para poder definir los elementos de diseño. Una vez procesado todo, se realiza el boceto. Si el usuario introduce un dibujo libre, entra en funcionamiento la técnica de reconocimiento y procesado de imágenes y se pueden identificar los resultados (Matsubara y Nagamachi, 1994). El estudio KES necesita de un sistema con un software en el que el diseñador y fabricante, así como el consumidor, introducen las palabras relacionadas con el producto. El software de la base de datos trabaja para identificar las palabras introducidas, utilizando dicha base para decidir el diseño del producto si encuentra una respuesta positiva. Una vez estudiadas las palabras Kansei, se aplica la semántica diferencial (se explicará en el apartado 2) y se definen los ejes semánticos del producto, relacionándose los elementos de diseño con los calificativos empleados por los usuarios. Así, obtendremos un diseño basado en los gustos y percepciones del usuario. Capítulo 2 En el año2005, Schütte idea una estructura en la que el diseño del producto puede ser desarrollado desde una descripción semántica o desde una descripción de las propiedades de un producto. Figura 3. Estructura de KES (Sch ü tte, 2005) Ámbito de aplicación Espacio semántico Propiedades Síntesis Test de validación Construcción del modelo Revisión bibliográfica Tipo III-Modelado matemático Similar al tipo II, varía en la utilización de modelos matemáticos más complejos para relacionar la base de datos. Figura 4. Estructura del Sistema de KES Híbrido (Matsubara y Nagamachi, 1997) Capítulo 2 Tipo IV-Virtual La Ingeniería Kansei tipo IV combina la Ingeniería Kansei y tecnologías de realidad virtual donde este sistema de realidad virtual ayuda al usuario en su selección del producto permitiéndole ajustar en mayor medida el diseño del producto a sus expectativas y preferencias De esta forma ante una determinada descripción de la percepción requerida el sistema KES generará una solución de diseño que será considerada como una primera aproximación. A partir de aquí será modificada por el usuario con la ayuda de la realidad virtual (Nagamachi, 1996, 2000; Matsubara y Nagamachi, 1997) Tipo V-Diseño colaborativo con Kansei La base de datos de KE está disponible en Internet, cualquier persona que esté interesado en el diseño de un producto puede acceder a ella. Esto hace que se pueda trabajar de manera más eficaz, ya que se puede trabajar conjuntamente desde cualquier parte del mundo, así como una mayor colección de percepciones de usuarios. Tipo VI-Combinación de Ingeniería Kansei e Ingeniería concurrente En este tipo de ingeniería se introduce la ingeniería Kansei dentro del sistema de producción, garantizando que las preferencias del usuario existirán desde el punto de partida del producto. Esto se consigue a través de una estrecha participación de todas las divisiones de la empresa implicadas (Nagamachi, 2000) en donde herramientas como el QFD (Despliegue de la Función de Calidad) son de gran utilidad. Revisión bibliográfica 1.1.2 Aplicaciones de la Ingeniería Kansei En la última década ha aumentado de manera considerable el número de aplicaciones de la Ingeniería Kansei al diseño de productos. El tipo II de KE, el que conocemos como KES, es el más utilizado, ya que es el que más se centra en la percepción subjetiva del usuario. A continuación se nombran algunas aplicaciones de la Ingeniería Kansei, para posteriormente desarrollar algunos aspectos interesantes.  Desarrollo de Nueva Producción de Bebidas (2002)  Diseño de uniformes para escolares (Nagamachi et al., 1988)  Diseño de de cocinas (Matsubara; Nagamachi, 1997)  Diseño de sillas de oficina (Jindo et al., 1995)  Obras civiles para ajustar el paisaje a las preferencias del público (Nagamachi et al., 1996)  Diseño de gafas (Fujie et al, 1997)  Diseño de prótesis mamarias (Maekawa, 1997)  Diseño de interruptores basculantes para el trabajo de vehículos  Desarrollo de componentes de como volantes, velocímetros o frontales para Nissan, Mazda y Mitshubishi  Diseño para Ford de su modelo Taurus (Petersen, 1992)  Diseño para Mazda de su modelo MX5  Diseño del iPhone de la firma Apple Capítulo 2 La Ingeniería Kansei se ha desarrollado en grandes fases:  Periodo de la creación: 1970 – 1985 - Nagamachi inicia diseños aplicando Ergonomía para satisfacer necesidades emocionales (Jocho en japonés) con el nombre de “Tecnología Jocho”. - Primeros trabajos relacionados con colores e iluminación en habitaciones (Matsushita Electric Works).  Crecimiento:1985 – 1995 - La palabra KANSEI es utilizada por primera vez por el Director de Mazda Kenichi Yamamoto en 1986 en la Universidad de Michigan. - Desarrollo de sistemas de ingeniería y aplicaciones estadísticas.  Diversificaciónde aplicaciones: 1995 – 2004 - Crecimiento del acercamiento a diseño de productos de Nagamachi en el mundo. - Nuevas líneas de investigación y desarrollo (psicología, neurología, artes, robótica, etc.). - 1996: El Dr. Nagamachi se retira de la Universidad de Hiroshima y es nombrado el Presidente del Instituto Nacional Tecnológico de Kure. - 1998: Se establece The Japan Society for Kansei Engineering (JSKE) con más de 40 comités funcionando. - 2001 a 2006: Nagamachi es el Director del Colegio de Medio Ambiente Social y Humano de la Universidad Internacional de Hiroshima.  Futuro: 2005– en adelante - Interacción con otras metodologías y tecnologías. Hirata et al., (2009) Revisión bibliográfica Las empresas japonesas de automóviles Mazda y Mitshubishi, así como Nissan, han sido pioneras en usar estos métodos para la fabricación de vehículos. Un claro ejemplo es el caso del Mazda MX5, el roadster más vendido del mundo. Este coche, de carácter deportivo, ha llegado a ganar 150 premios desde que se fabricó. Tanoue et al. (1997) investiga sobre la repercusión del diseño interior del automóvil en la percepción del usuario. Llega a la conclusión que los factores que daban la sensación de “amplio” y “sin agobio” eran el color y la geometría de los indicadores. Uno de los estudios más eficaces para el posterior desarrollo del diseño interior del automóvil lo realizan Jindo e Hirasago (1997). Aplican la KE al volante y cuentakilómetros, diferenciando 4 elementos para el estudio: tipo de escala, forma de los números, forma del indicador y punto de partida del indicador. Usan la semántica diferencial con 8 pares de adjetivos, tomando como muestra las impresiones de 23 personas. Después de esto, realizan un análisis factorial y se quedan con dos factores; el que hace referencia al cuentakilómetros y el que se refiere al lujo o elegancia. Estudiando los resultados de la evaluación subjetiva, obtienen que la percepción de lujo está relacionada con la forma de los números, mientras que el elemento de diseño relacionado con la facilidad de entendimiento es la escala en que se divide el cuentakilómetros. Además, también realizan un estudio sobre las preferencias del número de esferas. Llegan a la conclusión que un número de esferas entre 2 y 4 se percibe que es fácil de entender, mientras que si dispone entre 4 y 6 se percibe como de diseño. En el campo de la telefonía móvil también se han realizado diversos estudios. Lai et al. (2006) centra la investigación en la repercusión de forma y color sobre la imagen del teléfono. En la investigación se estudiaron 30 móviles de distintos fabricantes, relacionando tamaño y similitudes. De esos 30, se seleccionaron 4. Respecto a los distintos colores, se seleccionaron 72 colores teniendo en cuenta luminosidad, cromatismo y tonalidad. Para obtener los ejes semánticos, se cogieron 100 pares de palabras de revistas y catálogos. A través de la semántica diferencial se estudió la percepción del usuario, obteniéndose tres ejes semánticos: simple-complejo, ocio-formal, rústico-bonito. Los resultados se consiguieron relacionando estos tres ejes semánticos con las variables forma, luminosidad, cromatismo y tonalidad, obteniendo tres modelos matemáticos que nos daba la valoración de la imagen del producto. Lin et al. (2007) también aplica la Ingeniería Kansei al estudio de los teléfonos móviles. En este caso, se centra en los sentimientos del consumidor hacia el producto, basándose en 35 personas divididas en tres grupos. Cada grupo se centra en unos determinados criterios. Así, el primer grupo elige una muestra de teléfonos, el segundo se centra en el diseño y el último grupo analiza la imagen del producto en función de los términos que los usuarios utilizan para describirlos. Capítulo 2 Antes de estos estudios, Chuang et al. (2001) relaciona la percepción de los usuarios hacia el teléfono móvil con la forma de estos. De una muestra de 40 teléfonos que obedecían a 24 pares de adjetivos, como por ejemplo tradicional-moderno, convencional-futurista, sencillo-complicado; se seleccionaron 11 pares de una muestra final de 26 celulares. A continuación, 102 personas seleccionaron 8 de esos 26 móviles, de donde el grupo de diseñadores identificó 6 elementos de diseño. Como resultado obtuvieron que las preferencias eran los teléfonos de forma curva y asimétrica, con teclado elíptico o rectangular-redondeado. Relacionando los ejes semánticos con las preferencias, se obtuvo que las percepciones más relacionadas de forma positiva fueron blando, femenino, delicado y emocional. Un año antes de Chuang, Hsu et al. (2000) investigó mediante semántica diferencial, la diferencia de percepción de los teléfonos fijos que tienen los usuarios y los diseñadores. Para ello, una muestra de 10 teléfonos fijos fue investigada por 17 usuarios y 17 investigadores, obteniendo 24 pares de adjetivos, que posteriormente se redujeron a 14 pares para analizar un total de 24 teléfonos por 20 usuarios y 20 investigadores. Mediante un análisis factorial, se obtuvieron las conclusiones de investigadores y usuarios. Del análisis de los investigadores se obtuvieron 3 factores; El primer factor estaba relacionado con el diseño, consiguiendo adjetivos tales como moderno, vanguardista, creativo, futurista, maduro, delicado… El segundo factor estaba ligado al sentido de poder, con adjetivos tales como blando, femenino o emocional. El último factor ligaba la sensación de las personas: práctico, compacto. Respecto a los resultados obtenidos de la muestra de los usuarios, se obtuvieron también tres factores. Al igual que en la muestra de los diseñadores, el primer factor estaba relacionado con el diseño. El segundo factor relacionada el periodo en que el teléfono se había fabricado, obteniendo adjetivos tales como tradicional, futurista, alta tecnología o moderno. El tercer factor relacionaba la forma del aparato, obteniendo los adjetivos compacto, maduro, práctico o blando. Además de los automóviles o la telefonía, la Ingeniería Kansei y semántica diferencial ha sido aplicada a muchos más campos. Los vasos de mesa son estudiados por Petiot y Yannou (2004), haciendo un estudio con la colaboración de 11 sujetos sobre 15 vasos, obteniendo 13 pares de adjetivos. Tras este estudio, los mejores valorados fueron aquellos que reunían las condiciones de estables, originales, elegantes y fáciles de recoger. El mundo del calzado también ha sido investigado. Así, Alcántara et al. (2005) aplica la semántica diferencial con el fin de averiguar la semántica utilizada por los usuarios para describir distintos tipos de calzado. De una lista inicial de 210 adjetivos y 185 expresiones, se hizo una primera reducción a 74. De este número, un total de 67 personas analizaron 36 zapatos, empleando expresiones de la escala Likert de 5 puntos. Revisión bibliográfica Se obtuvieron 20 conceptos independientes, denominados ejes semánticos tras realizar un análisis factorial sobre la valoración. La confortabilidad o su ergonomía formaban el primer eje, mientras que el segundo estaba relacionado con su elegancia (clásico, delicado, elegante). La modernidad e innovación formaban el tercer eje, con conceptos como atrevido, moderno o innovador. Antoni et al., (2009) También Alcántara et al. (2005) aplica la semántica diferencial para obtener resultados respecto a los zuecos de hospital, utilizando los ejes semánticos de su trabajo anterior sobre calzados. En el mundo de la electrónica, Kitajima y Kim (1997) aplican la Ingeniería Kansei a los walkman. Se pidió a los usuarios la elección de una serie de adjetivos relacionados de un total de 82 walkman, y posteriormente la elección de una palabra de una serie con las más representativas. Con esto, los usuarios debían evaluar las primeras expresiones que habían elegido mediante la observación de imágenes que se les proponía, consiguiendo relacionar las primeras expresiones con el diseño de los aparatos. En España también se ha desarrollado la Ingeniería Kansei y semántica diferencial, así, Mondragón et al. (2005) aplicó la semántica diferencial a las máquinas herramientas. El estudio que realizaron tenía como fin poder cuantificar las características que no eran fáciles de medir de una manera objetiva. De los 100 primeros adjetivos, se hizo una selección a 18, con una escala de 7 puntos. Con esto, un grupo de 35 personas analizaron 9 imágenes. La percepción de calidad tecnológica y la funcionalidad fueron las mejores valoradas, mientras que suspendió la interacción máquina-trabajador. En el campo de la electricidad, también se han realizado investigaciones. Así, Schutte y Eklund (2005) investigaron sobre la influencia que tenían los interruptores de los vehículos de trabajo. De los primeros 118 adjetivos, se seleccionaron un total de 29, basándose en 4 elementos de diseño: textura, contacto, forma y posición de parado. Aplicando el análisis factorial, se sacaron los factores robusto, preciso, de diseño y barato. Finalmente, aplicando el método de registro lineal, se ligaron estos cuatro factores con los cuatro elementos de diseño. Con todo esto, una de las conclusiones obtenidas fue que la mayor influencia para que el interruptor se percibiese como robusto, la posición de parado no tenía que estar en el medio. Por último, en el ámbito de la construcción y diseño, también se han realizado distintas investigaciones. Las puertas de entrada a las viviendas fueron investigadas por Matsubara y Nagamachi (1997). En un primer lugar, eligieron 800 palabras kansei, que fueron reducidas mediante semántica diferencial y análisis factorial. El siguiente paso fue obtener 13 elementos de diseño de las puertas con 56 distintos niveles, relacionando los adjetivos con estos elementos de diseño mediante un análisis de regresión. Un total de 77 personas analizaron 82 puertas distintas. Llegaron a la conclusión que la belleza de una puerta estaba relacionada con su color y la presencia o no de travesaño. Capítulo 2 Once años más tarde, Vergara (1998) realiza un estudio sobre las sillas de oficina y las posturas adoptadas en ellas. Si bien la mayor diferenciación del comportamiento postural de los sujetos con diferentes sillas puede atribuirse a la movilidad, el factor más influyente sobre la comodidad es el factor anatómico. Sorprendentemente, y en las condiciones en las que se realizaron los experimentos, la respuesta subjetiva empeora a medida que se asocia a posturas lordóticas con la pelvis inclinada hacia delante. Porcar (2002). Años antes, Bishu (1991) también consigue similares resultados en su investigación, si bien no son resultados tajantes ya que tan sólo se podrían tomar en el corto plazo. Figura 8. Ensayos sobre distintas posiciones de la silla. Haworth Revisión bibliográfica Por último, desde el punto de vistal del usuario, en el Congreso Internacional KEER 2012, Llinares et al desarrolla su estudio de centros arquitectónicos de trabajo con la aplicación de la primera fase de la Ingeniería Kansei, aunque no tiene en cuenta las tareas que desempeña el usuario. El campo de trabajo es la Universidad Politécnica de Valencia, realizando un total de 150 encuestas a distintos usuarios en sus espacios arquitectónicos de trabajo. Según este estudio, el factor más importante para valorar el centro de trabajo como un buen despacho es que se perciba como confortable y con buena temperatura. Además, se obtiene un conjunto de expresiones que los usuarios emplean para describir sus percepciones por su lugar de trabajo. Estos ejes son:  Exterior y de buenas vistas  Original y de diseño  Con buen equipamiento  Ordenado y bien distribuido  Sencillo y de colores adecuados  No antiguo ni húmedo  Clásico y frío  Accesible y bien comunicado  Seguro e íntimo  Confortable y con buena temperatura  Silencioso y que permite concentrarse  Fresco y no caluroso También se obtuvo que la sensación de confort viene dada, en gran parte, a la percepción de buen despacho. Además, Rosa Porcar (2001) realiza una investigación sobre el mobiliario y los criterios de diseño y evaluación de los puestos de trabajo de oficina, teniendo en cuenta las tareas que se desarrollan en él. Para ello, estudia en primer lugar la ergonomía y el mobiliario del despacho, relacionando las molestias y el diseño del puesto de trabajo, así como el diseño óptimo del mueble y la postura ideal. En segundo lugar, se centra en los criterios de diseño y evaluación del despacho, obteniendo los factores, causas y consecuencias del uso de mobiliario para la realización de tareas de oficina. Capítulo 2 1.4. ACTIVIDADES EN OFICINAS En la investigación llevada a cabo por Eklund y Corlett (1987), realizan un modelo para la evaluación de mobiliario de trabajo. Así, hace un modelo dividido en dos: Por un lado están los requisitos y restricciones, mientras que por otro están las respuestas y efectos que se dan. A continuación, divide los requisitos y restricciones en tres apartados, como son las tareas que realizan, las condiciones del puesto de trabajo y las condiciones de usuario/trabajador. En el apartado de tareas, estudia las posiciones requeridas, movimientos requeridos, fuerzas requeridas, precisión requerida, restricciones de tiempo y restricciones de espacio. Para el puesto de trabajo, se centra en el tamaño, alturas, distancias, restricciones de espacios y movimientos, fuerzas de aceleración, visibilidad y factores ambientales. Por último, las condiciones del usuario/trabajador las liga a su antropometría, capacidades físicas y mentales y sus características fisiológicas. En el apartado de respuestas y efectos, diferencia entre los efectos iniciales y los derivados. Así, en los iniciales nos encontramos con posturas adoptadas (espalda, cuello, brazos, tronco, piernas), cargas soportadas (espalda, cuello, hombros, brazos, piernas), efectos sobre la circulación y el disconfort. En los efectos derivados incluye el disconfort, molestias, incomodidad y pérdida de rendimiento. Con todo esto, obtienen un cuadro del proceso del análisis y diseño del mobiliario de un centro de trabajo. Figura. 9 Proceso de análisis y diseño de mobiliario. Eklund y Corlett (1987) Revisión bibliográfica Eklund y Corlett realizan un modelo de causa-efecto, diferenciando factores que introducen en tres niveles. El primer nivel está formado por parámetros que definen al usuario, el segundo nivel es la consecuencia de los factores del primer nivel, siendo factores objetivos y que se pueden cuantificar. Por último, el tercer nivel son variables no cuantificables o subjetivas, ya que tienen que ver con las sensaciones del usuario. Un ejemplo de este análisis sería el siguiente. La altura de la silla del despacho produce dolores en la zona lumbar, ya que la postura a la que el usuario está exigido durante su jornada laboral no es la más adecuada en relación a las características físicas de este (paso de nivel 1, al 2 y 3). La relación causaefecto sería: Posición de la silla inadecuada-incomodidad-dolor en la espalda. Ahora entraría en juego la fase del diseño. Se ha detectado un problema y hay que encontrar la solución. También se podría realizar este análisis en el sentido opuesto, de dos maneras distintas: - Relación directa entre las sensaciones de confort/disconfort y los parámetros de diseño, en función de las características del usuario y la tarea (1). - Establecimiento de criterios basados en pruebas objetivas (2) y (3). Porcar (2002) Ambas vías son complementarias, dependen del tipo de información que se quiera obtener. Así, la primera nos daría información relacionada con los gustos del usuario, mientras que la segunda se centra más en la parte objetiva. Capítulo 2 Figura 10. Proceso de evaluación y generación de criterios de diseño de mobiliario. Eklund y Corlett (1987). La Ingeniería Kansei está totalmente dirigida a las percepciones de los usuarios. Así, han sido varios los métodos utilizados para el diseño de productos orientado al usuario, mediante el estudio individual y colectivo de sus percepciones y emociones. Aoussat (2000) define el diseño de un producto como un punto de reunión de diferentes disciplinas, mientras que Desmet y Hekkert (2007) lo mencionan como una disciplina integrada. Un año antes, Mantelet (2006) relaciona el diseño del producto con tres disciplinas: el marketing, el diseño del producto propiamente dicho y la ergonomía. La ergonomía se centra en la percepción del usuario, en sus cualidades, su centro de trabajo o su relación con el medio laboral. CAPÍTULO 3. OBJETIVOS Objetivos El objetivo prioritario de este estudio es obtener los máximos datos posibles sobre cuales son los factores determinantes a la hora de diseñar el despacho según las tareas a realizar en él, englobando distintos aspectos como pueden ser el diseño de los elementos que forman dicho centro de trabajo, los accesos, las condiciones térmicas o acústicas… Conseguir agrupar distintos elementos en grupos según su correlación puede dar una información importante para proyectar de la mejor manera posible el despacho. Dentro de este objetivo, existen unos subobjetivos que ayudarán a obtener unas conclusiones de esta investigación:  Obtener información objetiva sobre el tipo de usuarios de los espacios arquitectónicos de trabajo de la Universidad Politécnica de Valencia.  Conocer los ejes semánticos más influyentes para valorar el espacio arquitectónico de trabajo como buen despacho.  Relacionar los elementos de diseño del espacio arquitectónico de trabajo con los parámetros de valoración subjetivos.  Conocer las diferentes tareas desempeñadas por los usuarios.  Analizar que factores son determinantes para desarrollar las tareas.  Intuir futuras líneas de trabajo a partir de la investigación actual realizada. CAPÍTULO 4. MATERIAL Y MÉTODOS Capítulo 4 4.3. Selección y tamaño de la muestra Para tener una valoración que se pueda considerar fiable, se deben asegurar unos niveles de potencia estadística aceptable. Para ello, a la hora de realizar un análisis factorial, se debe evitar la presencia de factores espurios. Estos se dan cuando el tamaño de la muestra es pequeña en relación al número de variables, por lo que puede que existan algunos factores que no tendrán ninguna significancia real en esta investigación. Según el manual de SPSS 1999, se han de tener al menos 6 registros por cada variable que se incluya en cada uno de los análisis factoriales que se van a realizar, evitando así la aparición de factores espurios. Con esto, la selección y tamaño de la muestra tiene que asegurar que se encontrarán relaciones estadísticamente significativas altas, siempre y cuando estas existan. En este caso, se ha considerado que el valor de correlación mínimo ha de ser de un 80% para un nivel de significancia del 0,05. Las personas elegidas para la realización de los cuestionarios han sido elegidas de manera aleatoria, sin seguir ningún parámetro determinado. Visitando distintos departamentos de las escuelas de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos; Arquitectura e Ingeniería Industrial, así como los centros de investigación de la UPV DSIC; I3M; Ideas; Fundación Globalidad y Microeconomía; Restauración del patrimonio; Siliken e Imagina, se han pasado los cuestionarios por despachos que se encontraban con trabajadores en su interior, hasta llegar a 150 encuestas. Dentro de la escuela de Ingeniería Industrial, se han visitado distintos departamentos como el Departamento de Física Aplicada, Matemática Aplicada, Química, Ingeniería Gráfica, Mecánica y Materiales o Termodinámica. Figura 16. Departamento Física Aplicada de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial. Material y métodos 4.4. Tratamiento de datos Con las 150 encuestas en mano, se procede a pasarlas a una tabla Excel, metiendo los datos necesarios para facilitar después el tránsito de datos al programa estadístico SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). Ya que en dicho programa, se trabaja con valores numéricos, se opta por que los valores de las encuestas realizadas que van de A a E, en la tabla Excel así como en SPSS vayan de -2 a 2. Para explicar la metodología empleada en el tratamiento de datos, se hará mediante los siguientes puntos:  Datos objetivos del sujeto  Percepciones del puesto de trabajo  Percepciones de elementos de diseño  Actividades desempeñadas en el espacio arquitectónico de trabajo del sujeto 4.4.1 Tratamiento de los datos objetivos del sujeto Este paso se realiza para conocer los datos objetivos de la muestra, saber la media de edad, el número de hombres y mujeres o la frecuencia con la que acuden al espacio arquitectónico de trabajo. Mediante un análisis descriptivo se consiguen unos estadísticos descriptivos, pudiendo obtener puntuaciones típicas. Con las frecuencias se puede conocer los valores que adopta una variable y el número de veces que se repite esos valores. (Manual SPSS 1999). 4.4.2 Percepciones del puesto de trabajo Para estudiar la relación existente entre los distintos ejes de percepciones (bien iluminado y exterior; bien comunicado y ubicado; accesible…) se utiliza la regresión lineal. Al tener varias variables, nos encontramos ante una regresión lineal múltiple. El proceso consiste en que hay más de dos variables que están correlacionadas y que se determinará la forma en que se comportan las distintas correlaciones a nivel bivariable para poder obtener una correlación de todo el conjunto o total. Capítulo 4 La fórmula de la regresión lineal múltiple es la siguiente: Siendo:  Yt = Variable dependiente  X1, X2, X3,…, XP = Variables explicativas o independientes  β0, β1, β2, …, βp = Parámetros que miden la influencia de las variables explicativas sobre la variable dependiente  ε = Término de perturbación o error Además, la medirá si las variables independientes son significantes a la hora de valorar la variable dependiente, mediante la significancia. Una variable será independiente siempre y cuando su valor sea inferior a 0,05. 4.4.3 Percepciones de elementos de diseño En primer lugar se realiza un análisis factorial descriptivo, optándose por la opción solución lineal, la cual nos da resultados sobre las comunalidades iniciales, autovalores de la matriz analizada y porcentajes de varianza por cada autovalor que hemos introducido. La comunalidad de una variable es la proporción de su varianza que puede ser explicada por el modelo factorial obtenido. La comunalidad de una variable es la proporción de su varianza que puede ser explicada por el modelo factorial obtenido. Los autovalores explican la cantidad de la varianza total que está explicada por cada factor, mientras que los porcentajes de varianza nos da tantos factores como autovalores mayores que uno tiene la matriz que se está analizando La adecuación muestral KMO varía entre 0 y 1 y compara la magnitud de los coeficientes de correlación observados con la magnitud de los coeficientes de correlación parcial. Si el valor que se obtiene es pequeño, las correlaciones entre los pares de variables no se pueden explicar por otras variables. Para que el análisis factorial sea considerado adecuado, el KMO debe ser mayor a 0,5. Material y métodos El empleo de la prueba de esfericidad de Bartlett sirve para saber si la matriz de correlaciones es una matriz identidad. Si esto fuera así, quiere decir que no hay correlaciones importantes entre las variables, por lo que el modelo factorial no aportaría datos significativos. Por otra parte, el método rotacional Varimax con Normalización Kaiser es un método de rotación ortogonal que minimiza el número de variables que tienen saturaciones altas en cada factor. Por último, se emplea una matriz de correlaciones con la finalidad es buscar vínculos entre los elementos de diseño con los parámetros de valoración subjetivos del espacio arquitectónico de trabajo 4.4.4 Actividades desempeñadas en el puesto de trabajo Para analizar las percepciones según las actividades que realizan los sujetos, se emplea el análisis factorial, que es una técnica estadística mutivariable. Mediante el análisis factorial se relacionan un conjunto de variables para reducir la información y conocer cuales de estas variables son más significantes. En el análisis factorial no existe una variable dependiente y otras independientes, por lo que todas las variables son tratadas a la vez. El modelo matemático del Análisis Factorial es el siguiente: Xij = F1i ai1 + F2i ai2+....+Fki aik + Vi  Xi: puntuación del individuo i en la variable j  Fij: coeficientes factoriales  Aij: puntuaciones factoriales  Vi: factor único de cada variable Para que el análisis factorial sea apto, las correlaciones entre variables han de ser mayores a 0,3. Con el porcentaje de varianza se conoce el número de factores que se han de extraer para el análisis factorial. Las cargas factoriales darán la correlación entre cada variable y el factor, y serán significativas a partir de ±0,50. Con esta carga, se explicaría el 25% de la varianza del factor. Capítulo 4 Por otra parte, el Alfa de Crombach es un índice que sirve para saber si el elemento que se está llevando a investigación toma información mala o defectuosa. Toma valores entre 0 y 1, y con esto se puede saber si los resultados son fiables y se pueden obtener unas conclusiones aptas o si por el contrario los resultados no son fiables. Es un coeficiente de correlación al cuadrado, y cuando su valor se acerque más a 1, los resultados serán más fiables. En el caso de esta investigación, se ha considerado como fiable a partir de un Alfa de Crombach de valor 0,6. La fórmula del Alfa de Crombach es la siguiente:  K: Número de ítems  Si2: Sumatorio de varianzas de los Items  St2: Varianza de la suma de los Items CAPÍTULO 5. RESULTADOS Resultados A continuación, se analizarán los resultados obtenidos mediante el uso del programa estadístico SPSS. Se han analizado cuatro factores distintos:  Datos objetivos del sujeto  Datos de percepciones del espacio arquitectónico de trabajo del usuario  Datos de los elementos de diseño  Datos de las tareas desempeñadas en el espacio arquitectónico de trabajo del usuario 5.1 RESULTADOS OBJETIVOS DEL SUJETO La primera parte de la encuesta objetiva consistía en dar respuesta a una serie de preguntas objetivas del sujeto. Así, el usuario debía contestar sobre su género, edad, formación, la frecuencia con la que va al despacho y su categoría docente. Figura 17. Primera parte del cuestionario objetivo. Fuente: elaboración propia Estos datos son importantes para saber cuales son las características de la muestra de la investigación. Así, de las 150 personas encuestadas, hay un total de 111hombres por 39 mujeres, siendo el porcentaje de hombres y mujeres el siguiente: Figura 18. Porcentaje de hombres y mujeres de la muestra. Fuente: elaboración propia. Capítulo 5 La media de edad de los 150 usuarios encuestados es de 39,46 años, siendo las cantidades las siguientes: Figura 19. Edades de los usuarios encuestados. Fuente: Elaboración propia. Se puede observar que la edad que más se repite es la de 42 años, siendo 12 personas de esta edad, lo que representa un 8% del total de la muestra. La segunda edad más repetida es la de 27 y 39 años, siendo 9 personas de esta edad, representando un 6% de la muestra cada uno. La persona mas joven interrogada es de 21 años de edad, mientras que la más longeva es de 62 años de edad. Separando las edades entre hombres y mujeres, los resultados varían sensiblemente. La proporción de hombres respecto a la total es muy similar. Por el contrario, la edad de las mujeres oscila entre los 25 y los 59 años, siendo 28 años la edad más repetida, aunque la mayoría de las mujeres encuestadas se encuentran entre los 28 y 52 años. A continuación se pueden ver dos gráficas, con la cantidad de hombres y mujeres existentes por edad. Resultados Figura 20. Edades de los varones encuestados. Fuente: elaboración propia. Figura 21. Edades de las mujeres encuestadas. Fuente: elaboración propia Capítulo 5 5.3. RESULTADOS DE PERCEPCIONES DE ELEMENTOS DE DISEÑO Fase II de la Ingeniería Kansei La técnica del análisis factorial se emplea para la reducción de datos y así poder encontrar grupos homogéneos partiendo de un grupo de variables. El análisis factorial logra juntar en un mismo grupo, distintas variables que están relacionadas entre sí. La finalidad es que cada grupo sea independiente el uno del otro. Un grupo de expertos y no expertos conseguimos agrupar todos los elementos de diseño de un despacho en 16 grupos de elementos de diseño tras la reducción previa del Diagrama de Afinidad, las cuales mediante análisis factorial se agruparán en distintos conjuntos:  Pavimento (suelo)  Ventanas  Puertas  Revestimientos  Techo  Decoración  Dimensiones  Mobiliario  Distribución mobiliario  Condiciones térmicas  Condiciones acústicas  Iluminación (natural, artificial)  Equipamiento (ordenadores, pizarra…)  Distribución instalaciones (ubicación tomas de luz, teléfono, rejillas de ventilación…)  Ubicación  Accesos (entrada al despacho, acceso directo o con paso indirecto por otro despacho…) Partiendo de estas 16 variables independientes, se busca reducir estas variables independientes agrupándolas según homogeneidad y tener así un número mínimo de dimensiones para poder explicar el máximo de información contenida en los datos. Resultados Se realiza un análisis factorial descriptivo: Figura 27. Tabla de comunalidades. Fuente propia Viendo las 16 variables nuestras, podemos ver cuales son las mejores y las peores explicadas. En este caso, la variable ubicación es la mejor explicada, siendo capaz de explicar el 74,20% de su variabilidad original. Por el contrario, la variable distribución de instalaciones es la peor explicada, ya que tan sólo es capaz de reproducir el 43,70% de su variabilidad original. Capítulo 5 Figura 28. Autovalores y porcentajes de varianza. Elaboración propia Los autovalores, initial eigenvalues en inglés, explica la cantidad de la varianza total que está explicada por cada factor, mientras que los porcentajes de varianza nos da tantos factores como autovalores mayores que uno tiene la matriz que se está analizando, siendo 4 en nuestro caso. Esto significa que mediante la técnica empleada se extraen 4 factores que explican el 59,972% de la varianza de los datos originales. Mediante esta tabla se puede saber el número necesario de factores que se deben extraer para obtener el porcentaje deseado. Por ejemplo, si se desea explicar un mínimo del 85% de la variabilidad, se han de extraer 10 factores. La adecuación muestral KMO, que se ha explicado en el apartado 4.4.3 de la parte material y métodos, varía entre 0 y 1 y compara la magnitud de los coeficientes de correlación observados con la magnitud de los coeficientes de correlación parcial. Resultados Figura 29. Resultados del KMO y prueba de Bartlett. Fuente: elaboración propia Como se puede observar, el valor obtenido de la adecuación muestral KMO es de 0,806, por lo que se considera un análisis factorial adecuado al ser mayor de 0,50 y tener una significancia válida. Los valores de la prueba de esfericidad de Bartlett indican que si hay correlaciones entre variables, pudiéndose obtener datos significativos con el análisis factorial. Por otra parte, con el método rotacional Varimax con Normalización Kaiser, también explicado en el apartado 4.4.3, se han obtenido cuatro ejes homogéneos distintos, compuesto cada uno de ellos por las siguientes variables:  El primer factor explica un 31,53% de varianza y engloba los elementos de diseño con mayor peso; techo, revestimientos, pavimento, puertas, ventanas y decoración. A este factor se le ha denominado Envolvente.  El segundo factor explica un 12,36% de varianza y engloba los elementos de infraestructura con mayor peso; accesos, ubicación, equipamiento y distribución de instalaciones. A este factor se le ha denominado Accesos.  El tercer factor explica un 9,64% de varianza y engloba el equipamiento con mayor peso; mobiliario, distribución de mobiliario y dimensiones. A este factor se le ha denominado Mobiliario.  El cuarto y último factor lo compone las condiciones térmicas, iluminación y condiciones acústicas. Explica un 6,42% de la varianza y se ha denominado Condiciones Ambientales. Capítulo 5 Figura 30. Método rotacional Varimax. Fuente: elaboración propia. Con estos resultados, para abordar la fase II de la Ingeniería Kansei, se realiza una matriz de correlaciones. En este caso, la finalidad es buscar vínculos entre los cuatro grupos homogéneos obtenidos anteriormente (envolvente, accesos, mobiliario-dimensiones y condiciones ambientales) con los parámetros de valoración subjetivos del espacio arquitectónico de trabajo (bien iluminado y exterior, bien comunicado y accesible, de buen diseño…). Resultados La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral) La correlación es significativa al nivel 0,05 (bilateral) Figura 31. Matriz de correlaciones de Spearman. Elaboración: fuente propia. Los resultados se interpretan de la siguiente manera: - Para que el usuario perciba que es iluminado y exterior los grupos de elementos que le importan al usuario es en primer lugar con una correlación de 0.442 la envolvente del despacho, en 2º lugar las condiciones ambientales con 0.379 de correlación y con menos importancia el mobiliario y las dimensiones. - Para que se perciba como bien comunicado y accesible, los grupos de elementos que le importan al usuario es en primer lugar con una correlación de 0.557 los accesos y en segundo lugar la envolvente con 0.159 de correlación. - Para la percepción de buen diseño, los grupos de elementos que le importan al usuario es en primer lugar con una correlación de 0.425 la envolvente y en segundo lugar el mobiliario y dimensiones con 0.378 de correlación. Las condiciones ambientales con una correlación de 0.196 y los accesos con una correlación de 0.187 serán menos importantes. ENVOLVENTE ACCESOS MOBILIARIO Y DIMENSIONES CONDICIONES AMBIENTALES BIEN ILUMINADO Y EXTERIOR 0,028 0,442** 0,193* 0,379** BIEN COMUNICADO, ACCESIBLE 0,159** 0,557** 0,016 0,136 DE BUEN DISEÑO 0,425** 0,187* 0,378** 0,196* CON BUEN MOBILIARIO Y EQUIPAMIENTO 0,269** 0,002 0,552** 0,291** SILENCIOSO, QUE PERMITE CONCENTRARSE 0,339** 0,101 0,046 0,409** CON BUENA TEMPERATURA, CONFORTABLE 0,382** 0,032 0,231** 0,548** BIEN DISTRIBUIDO Y ORDENADO 0,158 0,146 0,544** 0,131 SEGURO E ÍNTIMO 0,286** 0,264** 0,544** 0,336** ANTIGUO, HÚMEDO -0,268** -0,075 0,269** -0,116 Capítulo 5 - Para que el usuario perciba que el despacho posee un buen mobiliario y equipamiento, los grupos de elementos que le importan es en primer lugar con una correlación de 0.552 el mobiliario y dimensiones, en segundo lugar las condiciones ambientales con 0.291 de correlación y en tercer lugar la envolvente con una correlación de 0.269. - Para que se perciba como silencioso y que permite concentrarse, los grupos de elementos que le importan al usuario es en primer lugar con una correlación de 0.409 las condiciones ambientales y en segundo lugar la envolvente con 0.339 de correlación. - Para la percepción de buena temperatura, confortable, los grupos de elementos que le importan al usuario es en primer lugar con una correlación de 0.548 las condiciones ambientales, en segundo lugar la envolvente con 0.382 de correlación y en tercer lugar el mobiliario y dimensiones con una correlación de 0.231. - El mobiliario y dimensiones es el único grupo de elementos que importan al usuario a la hora de percibir el despacho como bien distribuido y ordenado, con una correlación de 0.544. - El grupo de elementos con mayor correlación a la hora de percibir un despacho como seguro e íntimo es el mobiliario y dimensiones con una correlación de 0.544, seguido de condiciones ambientales con 0.336, envolvente con 0.286 y accesos con 0.264 de correlación. - Por último, el mobiliario y dimensiones y la envolvente están igual de correlacionados a la hora de valorar un despacho como antiguo y húmedo, con una correlación de 0.269. Resultados 5.4. RESULTADOS DE LAS ACTIVIDADES DESEMPEÑADAS EN EL ESPACIO ARQUITECTÓNICO DE TRABAJO DEL SUJETO En primer lugar se hicieron una serie de entrevistas o diferentes usuarios del despacho para conocer toda tarea y/o actividad reuniéndose un total de 123 tareas que tras el empleo del diagrama de afinidad, se redujo a 12 tareas. En segundo lugar, se realiza un análisis factorial para obtener información sobre la percepción de idoneidad del espacio arquitectónico para realizar las tareas diarias. Así, se podrán descartar las que no nos aporten ninguna información. Las 12 tareas por las que se cuestionan a los sujetos son las siguientes:  Actividades personales (comer…)  Recibir visitas profesionales  Reunirse con compañeros  Atender a alumnos  Comunicarse por internet  Hablar por teléfono  Manejar documentación (registrarla; archivarla…)  Preparar clases (teoría, prácticas…)  Estudiar/leer  Trabajar con el ordenador  Trabajar de forma manual (escribir, dibujar…)  Redactar (artículos, memorias, informes…) KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,831 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 679,139 df 66 Sig. ,000 Figura 32. Resultados del KMO y prueba de Bartlett. Fuente: elaboración propia. El valor obtenido de la adecuación muestral KMO es de 0,831, por lo que se considera un análisis factorial adecuado al ser mayor de 0,50 y la significancia es absoluta. Los valores de la prueba de esfericidad de Bartlett indican que si hay correlaciones entre variables, pudiéndose obtener datos significativos con el análisis factorial. Capítulo 5 Como se ha explicado anteriormente, la comunalidad de una variable es la proporción de su varianza que puede ser explicada por el modelo factorial obtenido. Así, viendo las 12 variables nuestras, podemos ver cuales son las mejores y las peores explicadas. En este caso, la variable recibir visitas profesionales es la mejor explicada, siendo capaz de explicar el 66,30% de su variabilidad original. Por el contrario, las variables comunicarse por internet y manejar documentación son la peores explicadas, ya que tan sólo son capaces de reproducir el 36,90% y 37,30% respectivamente de su variabilidad original. Figura 33. Tabla de comunalidades. Elaboración: fuente propia. Resultados Con estos resultados, se decide eliminar las variables comunicarse por internet y manejar documentación, y se vuelve a realizar un análisis factorial con las nuevas variables:  Actividades personales (comer…)  Recibir visitas profesionales  Reunirse con compañeros  Atender a alumnos  Hablar por teléfono  Preparar clases (teoría, prácticas…)  Estudiar/leer  Trabajar con el ordenador  Trabajar de forma manual (escribir, dibujar…)  Redactar (artículos, memorias, informes…) El nuevo valor obtenido de la adecuación muestral KMO es de 0,830 por lo que se considera un análisis factorial adecuado al ser mayor de 0,50. Los valores de la prueba de esfericidad de Bartlett indican que si hay correlaciones entre variables, pudiéndose obtener datos significativos con el análisis factorial. KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,830 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 562,743 df 45 Sig. ,000 Figura 34. Resultados del KMO y prueba de Bartlett. Fuente: elaboración propia. Conclusiones 6.1. DATOS OBJETIVOS DEL SUJETO Analizando en primer lugar los resultados objetivos de los 150 sujetos encuestados de la Universidad Politécnica de Valencia, se puede ver que hay una gran mayoría de hombres respecto de mujeres, siendo los porcentajes del 76% respecto a un 24%. Tres de cada cuatro sujetos encuestados eran varones, por lo que los resultados estarán muy ligados a la opinión de estos. Por otra parte, la media de edad de los sujetos encuestados es de 39,46 años. Es una media de edad que se puede asemejar mucho a la que se puede encontrar en otros centros de trabajo, por lo que los resultados pueden ser válidos también para estos centros. Para finalizar con el análisis de los resultados objetivos obtenidos, cabe destacar que de los 150 sujetos, un 91,30% acuden diariamente a su puesto de trabajo, un 7,33% cuatro días a la semana y tan sólo un 1,33% acuden sólo tres días a la semana. Esto hace que se tenga gran fiabilidad sobre las opiniones obtenidas, puesto que al acudir diariamente a su despacho, tienen gran información para poder hacer una valoración fundamentada. 6.2. PERCEPCIÓN DE LOS USUARIOS SOBRE EL PUESTO DE TRABAJO Respecto a la percepción que tienen los usuarios sobre el centro de trabajo, se pidió que valoraran si les parecía un buen despacho según los factores de percepciones siguientes:  Bien comunicado, accesible  De buen diseño  Silencioso y que permite concentrarse  Antiguo, húmedo  Buen mobiliario y equipamiento  Bien iluminado y exterior  Bien distribuido y ordenado  Buena temperatura y confortable  Seguro e íntimo Mediante el análisis con una regresión lineal múltiple, se obtuvo que los primeros cuatro ejes semánticos no eran significantes a la hora de considerar el despacho como bueno en general. Por lo que, para los usuarios de despachos de la Universidad Politécnica de Valencia, no es determinante que su despacho esté bien comunicado y accesible, tenga un buen diseño, sea silencioso y sea antiguo o húmedo para valorar su espacio arquitectónico de trabajo como bueno. Capítulo 6 Este dato se puede considerar como que los usuarios encuestados pertenecen a departamentos técnicos y priman más otros ejes semánticos antes que, por ejemplo, el despacho tenga un buen diseño o no sea antiguo. Esto se reafirma al observar que el eje semántico más importante para valorar el despacho como bueno es que tenga un buen mobiliario y equipamiento para poder desarrollar el trabajo de la manera más eficaz, seguido de que esté bien iluminado y sea exterior. También es influyente que el centro de trabajo esté bien distribuido y ordenado, y en menor medida, tenga una buena temperatura y sea seguro e íntimo. 6.3. PERCEPCIÓN DE LOS SUJETOS SOBRE LOS ELEMENTOS DE DISEÑO Continuando con la valoración de los resultados, la percepción de los sujetos sobre los elementos de diseño centra el siguiente análisis. Partiendo de 16 variables independientes, se reducen agrupándolas según homogeneidad y tener así un número mínimo de dimensiones para poder explicar el máximo de información contenida en los datos. Así, según la valoración de los sujetos de la UPV, se logran 4 grupos independientes. Al poseer la mayoría de los 150 encuestados un punto de vista técnico, el resultado de la agrupación es bastante técnico. Es por esto que las variables techo, revestimientos, pavimento, puertas, ventanas y decoración aparecen en un mismo grupo, que se ha denominado Envolvente. Un segundo grupo envuelve a las condiciones térmicas, lumínicas y acústicas, denominado condiciones ambientales. El tercer grupo engloba los accesos, ubicación, equipamiento y distribución de las instalaciones, nombrado con el nombre accesos y el último grupo está formado por el mobiliario, distribución de mobiliario y dimensiones. A este grupo se le ha puesto el nombre de Mobiliario. Con estos resultados, se considera que si se quiere mejorar las condiciones de la envolvente de un despacho de la UPV, habrá que considerar las 6 variables que la forman (techo, revestimiento, pavimento, puertas, ventanas y decoración), o si por el contrario lo que hay que mejorar son las condiciones ambientales, es necesario supervisar tanto las condiciones térmicas, acústicas y la iluminación. Conclusiones Como se ha mencionado anteriormente analizando los resultados de las valoraciones de buen despacho en general, estos son percepciones de los sujetos que trabajan en la Universidad Politécnica de Valencia, con un marcado perfil técnico, ya que si este estudio se hiciese en una empresa, por ejemplo, dedicada al mundo de las finanzas, puede que la agrupación de las 16 variables independientes fuese distinta a la que se ha dado en este caso. Por otra parte, se relacionaron los 9 ejes semánticos analizados en el apartado de percepción del puesto de trabajo con los 4 grupos independientes. El diseño del espacio arquitectónico del centro de trabajo se debe proyectar en función de distintos parámetros según el eje semántico que se quiera potenciar. Por ejemplo, la investigación ha determinado que el poseer un buen mobiliario y equipamiento es clave a la hora de valorar de manera positiva el despacho. Mediante este estudio, se consigue saber que para que el despacho posea un buen mobiliario y equipamiento, los grupos de elementos que le importan es en primer lugar el mobiliario y dimensiones, seguido de las condiciones ambientales y la envolvente. Los resultados otorgan que si lo que se quiere es tener un despacho que esté bien iluminado y exterior, el trabajador de la UPV cree que la envolvente es determinante a la hora de conseguirlo, aunque también consideran las condiciones ambientales y en menor medida, los accesos y mobiliario. Si el usuario considera que se han de hacer reformas para considerar su despacho confortable y con buena temperatura, lo más importante serán las condiciones ambientales, y si prefiere un despacho bien distribuido y ordenado, el mobiliario y dimensiones será lo importante para lograrlo. Por último, la valoración de buen despacho que han hecho los sujetos está ligada a que sea seguro e íntimo. Esto se conseguirá en gran medida si el mobiliario y dimensiones agradan al sujeto. Además, habrá que tener en cuenta las condiciones ambientales, envolvente y accesos, pero en menor medida. Con estos datos se consigue saber cuales son los factores que influyen en las percepciones del usuario. Saber en primer lugar que factores son determinantes para valorar de manera positiva el centro de trabajo, y en segundo lugar, que parámetros influyen para que esos factores mejoren, hacen que el diseño del espacio arquitectónico de trabajo esté totalmente enfocado a la percepción del usuario que va a trabajar en él. Capítulo 6 6.4. ACTIVIDADES DESEMPEÑADAS EN EL ESPACIO ARQUITECTÓNICO DE TRABAJO DEL SUJETO Por último, la investigación se desarrolla en torno a las tareas que realizan los usuarios en su despacho para mejorar el diseño de este en relación a las tareas a realizar. En primer lugar, se obtiene que las tareas comunicarse por internet y manejar documentación no son significantes a la hora de realizar una valoración sobre el despacho, mientras que la tarea más determinante para valorar un despacho como bueno es estudiar o leer, seguido de redactar. Así, un usuario de despacho de la Universidad Politécnica de Valencia considera que el mejor despacho posible en función de las tareas a realizar en él, es aquel que le permite estudiar o leer de la manera más óptima, seguido del que te permite redactar. También valoran positivamente que el despacho te permita recibir visitas profesionales, de alumnos y reunirse con compañeros. Todo esto guarda una gran relación con la valoración de buen despacho según los 9 ejes semánticos, ya que anteriormente se había valorado que un buen despacho era aquel que poseía un buen mobiliario y equipamiento, así como que estuviese iluminado y bien distribuido y ordenado. Por otra parte, mediante el método rotacional Varimax, se ha logrado agrupar todas las tareas en función de si los usuarios las consideran como individuales o colectivas. Esto es determinante a la hora de hacer el proyecto del espacio arquitectónico de trabajo. No será el mismo proyecto si el despacho quiere utilizarse para trabajar de manera individual a si se va a hacer de una manera colectiva. Dentro de las tareas individuales se agrupan el redactar, estudiar o leer, trabajar con el ordenador, trabajar de forma manual, preparar clases y hablar por teléfono, mientras que de manera colectiva se considera reunirse con compañeros, atender a alumnos, realizar actividades personales y recibir visitas profesionales. Los usuarios de la Universidad Politécnica de Valencia han considerado que diseñar el despacho para desarrollar tareas individuales es más importante que hacerlo para tareas colectivas, por lo que el siguiente paso era el de saber, dentro de las tareas individuales y colectivas, cuales son más importantes. Conclusiones Mediante una matriz de correlaciones, se obtiene que el factor más influyente para considerar un despacho óptimo para desarrollar las tareas individuales es que sea seguro e íntimo, seguido de bien distribuido y ordenado; silencioso; antiguo y húmedo; bien iluminado y con buena temperatura, confortable. Por lo que si se sabe que el espacio arquitectónico de trabajo será principalmente para desarrollar tareas individuales, habrá que conseguir que el usuario perciba, principalmente, que es seguro e íntimo y que esté bien distribuido y ordenado. Por el contrario, si se sabe que el despacho va a ser utilizado mayoritariamente para realizar tareas colectivas, el diseño de este deberá estar enfocado a que el usuario perciba que es un centro de trabajo con buen diseño y buen mobiliario y equipamiento, así como que esté bien distribuido y ordenado, y en menor medida, seguro e iluminado. El factor que sea de buen diseño, que por ejemplo en el caso de hacer una valoración global positiva del despacho era un factor que no se tenía en cuenta, en esta ocasión es el factor más determinante a la hora de valorar un despacho para realizar tareas colectivas. A modo de conclusión y viendo estos últimos resultados, es muy importante conocer, antes de comenzar el diseño del espacio arquitectónico de trabajo del usuario de la Universidad Politécnica de Valencia, el uso que se va a dar a este espacio. Como se ha podido ver, la importancia de unos elementos u otros es totalmente distinta en función de la actividad que se va a desarrollar en el despacho. Esta línea de investigación ha sido elaborada para mejorar desde un punto de vista técnico global, que nunca se ha realizado anteriormente, las condiciones de trabajo desde la fase de proyecto según las percepciones que va a generar sobre el usuario que trabajará en él. Los resultados obtenidos que se han visto ahora pueden ayudar en gran medida a conseguir este objetivo, por lo que se considera una línea de investigación totalmente válida y a tener en cuenta en futuros trabajos. Capítulo 6 6.5. FUTURAS LINEAS DE TRABAJO Una vez obtenidos estos resultados, se analizan detalladamente y se llega a la conclusión de que se ha obtenido una gran información a la hora de diseñar el espacio arquitectónico de trabajo del personal de la Universidad Politécnica de Valencia. Aun así, se piensa que, para futuras líneas de investigación y cogiendo este trabajo como base, se puede ahondar más en algunos aspectos. Sería muy interesante llegar a conocer que elementos de diseño afectan a cada percepción de una manera más detallada, pudiendo así concretar cada percepción a cada elemento de diseño en vez de grupo de diseño (envolvente, condiciones ambientales, accesos y mobiliario). Llegar a conocer estas percepciones podría significar un avance muy grande en esta investigación, pudiendo aumentar de manera significativa el confort ambiental mediante las técnicas de diseño de percepción del usuario. BIBLIOGRAFÍA Bibliografía BIBLIOGRAFÍA Montañana, A. (2009): Estudio cuantitativo de la percepción del usuario en la valoración de ofertas inmobiliarias mediante Ingeniería Kansei. Tesis Doctoral, Universidad Politécnica de Valencia. Llinares, C. (2003): Aplicaciones de la Ingeniería Kansei al análisis de productos inmobiliarios. 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International Journal of Industrial Ergonomics Matsubara, Y. y Nagamachi, M. (1997b): “Kansei analysis support system and virtual KES.” En M. Nagamachi Osgood, C. E.; Vining, J. y Ebreo, A. (1957): “The Effect of Street Trees on Perceived Values of Residencial Property”. Environment and Behavior Nagamachi, M. (1995): Kansei Engineering: A New Ergonomic ConsumerOriented Technology for Product Development. International Journal of Industrial Ergonomics Nagamachi, M. (1996): “Kansei Engineering and implementation on humanoriented product design”. Manufacturing Agility and Hybrid Automation-I. Nagamachi, M. (1997): “Kansei Engineering: The Framework and Methods”. Nagamachi, M. (1999): “Kansei Engineering; the Implication and Application to Product Development”. Systems, man, and cybernetics. SMC’99 Conference Proccedings Nagamachi, M. (2001): “Workshop 2 on Kansei Engineering”. Proceedings of International Conference on Affective Human Factors Design, Singapore, 2001. Nagamachi, M. (2002): Kansei engineering as a powerful consumer-oriented technology for product development. Applied Ergonomics. Anexos Anexos TAREA 1 REALIZAR ACTIVIDADES PERSONALES Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1 78 52,0 52,0 52,0 2 46 30,7 30,7 82,7 3 15 10,0 10,0 92,7 4 7 4,7 4,7 97,3 5 3 2,0 2,0 99,3 6 1 ,7 ,7 100,0 Total 150 100,0 100,0 TAREA 2 RECIBIR VISITAS PROFESIONALES Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1 32 21,3 21,3 21,3 2 40 26,7 26,7 48,0 3 36 24,0 24,0 72,0 4 14 9,3 9,3 81,3 5 8 5,3 5,3 86,7 6 3 2,0 2,0 88,7 7 11 7,3 7,3 96,0 8 5 3,3 3,3 99,3 10 1 ,7 ,7 100,0 Total 150 100,0 100,0 TAREA 3 REUNIRSE CON COMPAÑEROS Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1 13 8,7 8,7 8,7 2 11 7,3 7,3 16,0 3 21 14,0 14,0 30,0 4 31 20,7 20,7 50,7 5 21 14,0 14,0 64,7 6 20 13,3 13,3 78,0 7 11 7,3 7,3 85,3 8 9 6,0 6,0 91,3 9 8 5,3 5,3 96,7 10 5 3,3 3,3 100,0 Total 150 100,0 100,0 Anexos TAREA 4 ATENDER ALUMNOS Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1 39 26,0 26,0 26,0 2 4 2,7 2,7 28,7 3 9 6,0 6,0 34,7 4 5 3,3 3,3 38,0 5 21 14,0 14,0 52,0 6 20 13,3 13,3 65,3 7 20 13,3 13,3 78,7 8 20 13,3 13,3 92,0 9 4 2,7 2,7 94,7 10 8 5,3 5,3 100,0 Total 150 100,0 100,0 TAREA 5 COMUNICACION POR INTERNET Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1 1 ,7 ,7 ,7 2 1 ,7 ,7 1,3 3 6 4,0 4,0 5,3 4 10 6,7 6,7 12,0 5 19 12,7 12,7 24,7 6 20 13,3 13,3 38,0 7 27 18,0 18,0 56,0 8 18 12,0 12,0 68,0 9 16 10,7 10,7 78,7 10 32 21,3 21,3 100,0 Total 150 100,0 100,0 TAREA 6 HABLAR POR TELEFONO Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1 14 9,3 9,3 9,3 2 37 24,7 24,7 34,0 3 27 18,0 18,0 52,0 4 23 15,3 15,3 67,3 5 12 8,0 8,0 75,3 6 9 6,0 6,0 81,3 7 16 10,7 10,7 92,0 8 4 2,7 2,7 94,7 9 3 2,0 2,0 96,7 10 5 3,3 3,3 100,0 Total 150 100,0 100,0 Anexos TAREA 7 MANEJAR DOCUMENTACION Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1 17 11,3 11,3 11,3 2 12 8,0 8,0 19,3 3 7 4,7 4,7 24,0 4 19 12,7 12,7 36,7 5 19 12,7 12,7 49,3 6 19 12,7 12,7 62,0 7 18 12,0 12,0 74,0 8 18 12,0 12,0 86,0 9 7 4,7 4,7 90,7 10 14 9,3 9,3 100,0 Total 150 100,0 100,0 TAREA 8 PREPARAR CLASES Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1 39 26,0 26,0 26,0 2 7 4,7 4,7 30,7 3 4 2,7 2,7 33,3 4 4 2,7 2,7 36,0 5 20 13,3 13,3 49,3 6 19 12,7 12,7 62,0 7 20 13,3 13,3 75,3 8 19 12,7 12,7 88,0 9 6 4,0 4,0 92,0 10 12 8,0 8,0 100,0 Total 150 100,0 100,0 Anexos TAREA 9 ESTUDIAR/LEER Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1 11 7,3 7,4 7,4 2 5 3,3 3,4 10,7 3 7 4,7 4,7 15,4 4 3 2,0 2,0 17,4 5 23 15,3 15,4 32,9 6 18 12,0 12,1 45,0 7 27 18,0 18,1 63,1 8 26 17,3 17,4 80,5 9 13 8,7 8,7 89,3 10 16 10,7 10,7 100,0 Total 149 99,3 100,0 Missing System 1 ,7 Total 150 100,0 TAREA 10 TRABAJAR CON EL ORDENADOR Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 4 1 ,7 ,7 ,7 5 3 2,0 2,0 2,7 6 5 3,3 3,3 6,0 7 10 6,7 6,7 12,7 8 25 16,7 16,7 29,3 9 47 31,3 31,3 60,7 10 59 39,3 39,3 100,0 Total 150 100,0 100,0 TAREA 11 TRABAJAR DE FORMA MANUAL Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1 14 9,3 9,3 9,3 2 20 13,3 13,3 22,7 3 13 8,7 8,7 31,3 4 12 8,0 8,0 39,3 5 31 20,7 20,7 60,0 6 19 12,7 12,7 72,7 7 16 10,7 10,7 83,3 8 9 6,0 6,0 89,3 9 7 4,7 4,7 94,0 10 9 6,0 6,0 100,0 Total 150 100,0 100,0 Anexos TAREA 12 REDACTAR Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1 12 8,0 8,0 8,0 2 2 1,3 1,3 9,3 3 7 4,7 4,7 14,0 4 9 6,0 6,0 20,0 5 27 18,0 18,0 38,0 6 15 10,0 10,0 48,0 7 28 18,7 18,7 66,7 8 22 14,7 14,7 81,3 9 12 8,0 8,0 89,3 10 16 10,7 10,7 100,0 Total 150 100,0 100,0 13 BUEN DESPACHO EN GENERAL Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid TOTALMENTE EN DESACUERDO 6 4,0 4,0 4,0 EN DESACUERDO 13 8,7 8,7 12,7 NEUTRO 39 26,0 26,0 38,7 DE ACUERDO 71 47,3 47,3 86,0 TOTALMENTE DE ACUERDO 21 14,0 14,0 100,0 Total 150 100,0 100,0 Anexos 14 BUEN DESPACHO PARA REALIZAR ACTIVIDADES PERSONALES Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid TOTALMENTE EN DESACUERDO 23 15,3 15,3 15,3 EN DESACUERDO 49 32,7 32,7 48,0 NEUTRO 41 27,3 27,3 75,3 DE ACUERDO 33 22,0 22,0 97,3 TOTALMENTE DE ACUERDO 4 2,7 2,7 100,0 Total 150 100,0 100,0 15 BUEN DESPACHO PARA RECIBIR VISITAS PROFESIONALES Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid TOTALMENTE EN DESACUERDO 15 10,0 10,0 10,0 EN DESACUERDO 38 25,3 25,3 35,3 NEUTRO 38 25,3 25,3 60,7 DE ACUERDO 46 30,7 30,7 91,3 TOTALMENTE DE ACUERDO 13 8,7 8,7 100,0 Total 150 100,0 100,0 Anexos 16 BUEN DESPACHO PARA REUNIRSE CON COMPAÑEROS Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid TOTALMENTE EN DESACUERDO 15 10,0 10,0 10,0 EN DESACUERDO 25 16,7 16,7 26,7 NEUTRO 30 20,0 20,0 46,7 DE ACUERDO 66 44,0 44,0 90,7 TOTALMENTE DE ACUERDO 14 9,3 9,3 100,0 Total 150 100,0 100,0 17 BUEN DESPACHO PARA ATENDER ALUMNOS Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid TOTALMENTE EN DESACUERDO 11 7,3 7,3 7,3 EN DESACUERDO 14 9,3 9,3 16,7 NEUTRO 35 23,3 23,3 40,0 DE ACUERDO 69 46,0 46,0 86,0 TOTALMENTE DE ACUERDO 21 14,0 14,0 100,0 Total 150 100,0 100,0 Anexos 18 BUEN DESPACHO PARA COMUNICARSE POR INTERNET Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid TOTALMENTE EN DESACUERDO 1 ,7 ,7 ,7 EN DESACUERDO 6 4,0 4,0 4,7 NEUTRO 11 7,3 7,3 12,0 DE ACUERDO 77 51,3 51,3 63,3 TOTALMENTE DE ACUERDO 55 36,7 36,7 100,0 Total 150 100,0 100,0 19 BUEN DESPACHO PARA HABLAR POR TELEFONO Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid TOTALMENTE EN DESACUERDO 7 4,7 4,7 4,7 EN DESACUERDO 25 16,7 16,8 21,5 NEUTRO 32 21,3 21,5 43,0 DE ACUERDO 59 39,3 39,6 82,6 TOTALMENTE DE ACUERDO 26 17,3 17,4 100,0 Total 149 99,3 100,0 Missing System 1 ,7 Total 150 100,0 Anexos 20 BUEN DESPACHO PARA MANEJAR DOCUMENTACION Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid TOTALMENTE EN DESACUERDO 3 2,0 2,0 2,0 EN DESACUERDO 20 13,3 13,4 15,4 NEUTRO 42 28,0 28,2 43,6 DE ACUERDO 64 42,7 43,0 86,6 TOTALMENTE DE ACUERDO 20 13,3 13,4 100,0 Total 149 99,3 100,0 Missing System 1 ,7 Total 150 100,0 21 BUEN DESPACHO PREPARAR CLASES Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid TOTALMENTE EN DESACUERDO 3 2,0 2,0 2,0 EN DESACUERDO 5 3,3 3,3 5,3 NEUTRO 45 30,0 30,0 35,3 DE ACUERDO 69 46,0 46,0 81,3 TOTALMENTE DE ACUERDO 28 18,7 18,7 100,0 Total 150 100,0 100,0 Anexos Anexos Anexos Anexos Anexos Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) ,021 ,076 ,282 ,778 1 DESPACHO BIEN ILUMINADO Y EXTERIOR ,242 ,047 ,320 5,118 ,000 2 DESPACHO BIEN COMUNICADO Y UBICADO, ACCESIBLE ,077 ,052 ,091 1,473 ,143 3 DESPACHO DE BUEN DISEÑO -,058 ,064 -,060 -,909 ,365 4 DESPACHO CON BUEN MOBILIARIO Y EQUIPAMIENTO ,289 ,069 ,285 4,167 ,000 5 DESPACHO SILINCIOSO Y QUE PERMITE CONCENTRARSE ,057 ,051 ,069 1,132 ,260 6 DESPACHO CON BUENO TEMPERATURA, CONFORTABLE ,125 ,056 ,149 2,239 ,027 7 DESPACHO BIEN DISTRIBUIDO Y ORDENADO ,202 ,064 ,196 3,152 ,002 8 DESPACHO SEGURO E INTIMO ,110 ,053 ,130 2,058 ,041 9 DESPACHO ANTIGUO, HUMEDO -,072 ,042 -,093 -1,700 ,091 a. Dependent Variable: 13 BUEN DESPACHO EN GENERAL KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,806 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 815,609 df 120 Sig. ,000 Anexos Communalities Initial Extraction SATISFECHO 1 PAVIMENTO 1,000 ,509 SATISFECHO 2 VENTANAS 1,000 ,472 SATISFECHO 3 PUERTAS 1,000 ,490 SATISFECHO 4 REVESTIMENTOS 1,000 ,533 SATISFECHO 5 TECHO 1,000 ,680 SATISFECHO 6 DECORACION 1,000 ,507 SATISFECHO 7 DIMENSIONES 1,000 ,632 SATISFECHO 8 MOBILIARIO 1,000 ,725 SATISFECHO 9 DISTRIBUCION MOBILIARIO 1,000 ,737 SATISFECHO 10 CONDICIONES TERMICAS 1,000 ,668 SATISFECHO 11 CONDICIONES ACUSTICAS 1,000 ,559 SATISFECHO 12 ILUMINACION 1,000 ,633 SATISFECHO 13 EQUIPAMIENTO 1,000 ,532 SATISFECHO 14 DISTRIBUCION INSTALACIONES 1,000 ,437 SATISFECHO 15 UBICACION 1,000 ,742 SATISFECHO 16 ACCESOS 1,000 ,740 Extraction Method: Principal Component Analysis. Anexos Component 1 2 3 4 SATISFECHO 10 CONDICIONES TERMICAS ,633 -,425 SATISFECHO 2 VENTANAS ,630 SATISFECHO 5 TECHO ,628 -,418 ,332 SATISFECHO 3 PUERTAS ,622 -,315 SATISFECHO 11 CONDICIONES ACUSTICAS ,601 -,426 SATISFECHO 4 REVESTIMENTOS ,601 -,344 SATISFECHO 1 PAVIMENTO ,600 SATISFECHO 12 ILUMINACION ,586 -,464 SATISFECHO 13 EQUIPAMIENTO ,573 ,406 SATISFECHO 15 UBICACION ,549 -,492 ,396 SATISFECHO 6 DECORACION ,512 ,341 ,325 SATISFECHO 14 DISTRIBUCION INSTALACIONES ,500 -,392 SATISFECHO 8 MOBILIARIO ,511 ,637 SATISFECHO 9 DISTRIBUCION MOBILIARIO ,553 ,599 SATISFECHO 7 DIMENSIONES ,342 ,568 ,413 SATISFECHO 16 ACCESOS ,465 -,476 ,474 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 4 components extracted. Anexos Component 1 2 3 4 SATISFECHO 5 TECHO ,806 SATISFECHO 4 REVESTIMENTOS ,683 SATISFECHO 1 PAVIMENTO ,642 SATISFECHO 3 PUERTAS ,609 ,315 SATISFECHO 2 VENTANAS ,548 ,376 SATISFECHO 6 DECORACION ,520 ,486 SATISFECHO 16 ACCESOS ,847 SATISFECHO 15 UBICACION ,832 SATISFECHO 13 EQUIPAMIENTO ,574 ,371 SATISFECHO 14 DISTRIBUCION INSTALACIONES ,564 SATISFECHO 8 MOBILIARIO ,821 SATISFECHO 9 DISTRIBUCION MOBILIARIO ,805 SATISFECHO 7 DIMENSIONES ,786 SATISFECHO 10 CONDICIONES TERMICAS ,364 ,698 SATISFECHO 12 ILUMINACION ,404 ,673 SATISFECHO 11 CONDICIONES ACUSTICAS ,672 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations. Anexos Component Transformation Matrix Compon ent 1 2 3 4 1 ,629 ,452 ,401 ,489 2 -,094 -,597 ,796 ,020 3 -,660 ,634 ,399 -,064 4 ,400 ,194 ,214 -,870 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,831 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 679,139 df 66 Sig. ,000 Anexos Communalities Initial Extraction 14 BUEN DESPACHO PARA REALIZAR ACTIVIDADES PERSONALES 1,000 ,533 15 BUEN DESPACHO PARA RECIBIR VISITAS PROFESIONALES 1,000 ,663 16 BUEN DESPACHO PARA REUNIRSE CON COMPAÑEROS 1,000 ,620 17 BUEN DESPACHO PARA ATENDER ALUMNOS 1,000 ,625 18 BUEN DESPACHO PARA COMUNICARSE POR INTERNET 1,000 ,369 19 BUEN DESPACHO PARA HABLAR POR TELEFONO 1,000 ,405 20 BUEN DESPACHO PARA MANEJAR DOCUMENTACION 1,000 ,373 21 BUEN DESPACHO PREPARAR CLASES 1,000 ,514 22 BUEN DESPACHO PARA ESTUDIAR O LEER 1,000 ,618 23 BUEN DESPACHO PARA TRABAJAR CON EL ORDENADOR 1,000 ,584 24 BUEN DESPACHO PARA TRABAJAR DE FORMA MANUAL 1,000 ,497 25 BUEN DESPACHO PARA REDACTAR 1,000 ,614 Extraction Method: Principal Component Analysis. Component Matrixa Component 1 2 Anexos ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 50,289 2 25,145 41,683 ,000a Residual 88,073 146 ,603 Total 138,362 148 a. Predictors: (Constant), TAREAS_COLECTIVAS, TAREAS_INDIVIDUAL b. Dependent Variable: 13 BUEN DESPACHO EN GENERAL Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) ,577 ,064 9,071 ,000 TAREAS_INDIVIDUAL ,484 ,064 ,501 7,586 ,000 TAREAS_COLECTIVAS ,324 ,064 ,335 5,081 ,000 a. Dependent Variable: 13 BUEN DESPACHO EN GENERAL