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<publisher-name><![CDATA[Facultad de Ingeniería Industrial, Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría, Cujae.]]></publisher-name>
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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Estudio estadístico del efecto de la similaridad entre rankings en la selección de personal en un contexto competitivo]]></article-title>
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<institution><![CDATA[,Universidad Central Marta Abreu de Las Villas  ]]></institution>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[The formation of teams in the context of personnel selection processes is relevant to the performance of organizations. The selection process is usually done using an order of preference defined by the decision maker. When two decision makers must choose from the same set of candidates, a conflict of interests that affects the result of selection arises. In this article is statistically analyzed how the similarity between the rankings of preferences of two decision makers affects the final result of the selection of candidates. The statistical analysis developed using the tool SPSS confirms that while more similarity between the rankings of preference established by the decision makers, less similarity between the desired and real selection performed by decisors.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  	     <p align="right" ><font face="verdana" size="2"><b>ART&Iacute;CULO    ORIGINAL</b></font></p>     <p align="right" ><font face="verdana" size="2"><a><b>&nbsp;</b></a></font></p>     <p ><font face="verdana" size="2"><b><font size="4">Estudio    estad&iacute;stico del efecto de la similaridad entre rankings en la selecci&oacute;n    de personal en un contexto competitivo</font></b></font></p>  	    <p ><font face="verdana" size="2"><b>&nbsp;</b></font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2"><b><font size="3">A    statistical study about the effect of the ranking similarity in the personnel    selection in a non&#45;cooperative context</font></b></font></p>  	     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>&nbsp;</b></font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>  	    <p ><font face="verdana" size="2"><b>Marilyn Bello, Rafael Bello, Mar&iacute;a M. Garc&iacute;a, Gladys Casas</b></font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2"></font><font face="verdana" size="2">Universidad    Central Marta Abreu de Las Villas. Villa Clara, Cuba</font></p>  	     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">&nbsp;</p>     <p ><font face="verdana" size="2"><i>&nbsp;</i></font></p> <hr>     <p ><font face="verdana" size="2"><b>RESUMEN</b></font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">La    conformaci&oacute;n de equipos de trabajos en el contexto de los procesos de    selecci&oacute;n de personal es relevante para el desempe&ntilde;o de las organizaciones.    El proceso de selecci&oacute;n usualmente se realiza a partir de un orden de    preferencia definido por el decisor. Cuando dos decisores deben elegir a partir    de un mismo conjunto de candidatos surge, un conflicto de inter&eacute;s que    afecta el resultado de la selecci&oacute;n. En este art&iacute;culo se analiza    estad&iacute;sticamente, como la similaridad entre los ordenamientos de dos    decisores afecta el resultado final de la selecci&oacute;n de candidatos. <a></a><a>El    an&aacute;lisis estad&iacute;stico realizado utilizando la herramienta software    SPSS confirma que mientras mayor similaridad entre los &oacute;rdenes de preferencia    definidos por los decisores, menor debe ser la medida en que los equipos resultantes    se acercan a las preferencias expresadas en sus ordenamientos</a>.</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2"><b>Palabras    clave:</b> selecci&oacute;n de personal, toma de decisiones, ordenamientos.</font></p>  	    <p ><font face="verdana" size="2"><b>ABSTRACT</b></font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">The    formation of teams in the context of personnel selection processes is relevant    to the performance of organizations. The selection process is usually done using    an order of preference defined by the decision maker. When two decision makers    must choose from the same set of candidates, a conflict of interests that affects    the result of selection arises. In this article is statistically analyzed how    the similarity between the rankings of preferences of two decision makers affects    the final result of the selection of candidates. The statistical analysis developed    using the tool SPSS confirms that while more similarity between the rankings    of preference established by the decision makers, less similarity between the    desired and real selection performed by decisors.</font></p>  	     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Key words:</b> personnel selection,    decision&#45;making, rankings.</font></p> <hr>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>&nbsp;</b></font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2"><b> <font size="3">INTRODUCCI&Oacute;N</font></b></font></p>  	     ]]></body>
<body><![CDATA[<p ><font face="verdana" size="2">El turbulento entorno socio&#45;econ&oacute;mico    en que actualmente se encuentran las empresas, motivado por la fuerte globalizaci&oacute;n    de los mercados y la r&aacute;pida aceleraci&oacute;n del cambio tecnol&oacute;gico,    lleva a &eacute;stas a la necesidad de operar en forma de organizaciones m&aacute;s    &aacute;giles y flexibles. De esta forma, pueden ser m&aacute;s competitivas    para sus clientes e innovar mediante el desarrollo o mejora de procesos. Uno    de los factores de &eacute;xito para las empresas est&aacute; muy relacionado&nbsp;    con la selecci&oacute;n de personal por parte de los directivos, ya que los    empleados pueden ser una importante fuente de ventaja competitiva a largo plazo.</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">La selecci&oacute;n de personal es el proceso    mediante el cual se elige una o varias personas que mejor se ajusten a las caracter&iacute;sticas    del trabajo &#91;1; 2; 3; 4&#93;.</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">En los &uacute;ltimos a&ntilde;os se consideran    los recursos humanos como un recurso estrat&eacute;gico, por lo que una buena    gesti&oacute;n persigue crear valor para la empresa, m&aacute;s que reducir    costes &#91;5; 6&#93;.</font></p>     <p ><font face="verdana" size="2">La selecci&oacute;n de personal determina la    calidad del personal que se incorpora, por eso desempe&ntilde;a una funci&oacute;n    importante en la gesti&oacute;n de recursos humanos.&nbsp; El futuro de la empresa    depender&aacute; principalmente de la contribuci&oacute;n de su personal, con    el objetivo de mantener un lugar en el mercado. En general, la selecci&oacute;n    de personal depende de criterios espec&iacute;ficos, de la disponibilidad de    medios y de las preferencias de los que toman las decisiones (decisores o empleadores),    siendo un problema altamente complejo &#91;7&#93;.</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2"><a></a><a>La selecci&oacute;nde losempleadosest&aacute;    dentro de los problemas de decisi&oacute;n de la vida real; es un proceso que    se espera sea capaz de colocar el empleado correcto, en el puesto correcto y    enel momento oportuno.</a> En la actualidad, muchas herramientas y t&eacute;cnicas    se utilizanen este problema espec&iacute;fico de toma de decisiones &#91;8;    9; 10; 11&#93;.</font></p>     <p ><font face="verdana" size="2">Cualidades personales de los empleados, tales    como:suconocimiento, capacidades, y habilidades sonvitales para el&eacute;xito    de una organizaci&oacute;n. La naturaleza multicriterio y la presencia de factores    tanto cuantitativos como cualitativos hacen la selecci&oacute;n de personal    considerablemente m&aacute;s compleja.</font></p>     <p ><font face="verdana" size="2">Los m&eacute;todos de toma de decisiones multicriterio    (<i>Multi&#45;Criteria Decision Making</i>, MCDM) resultan ideales para este    prop&oacute;sito. Estos m&eacute;todos se relacionanconel problema de seleccionar    las mejores soluciones a partir de un conjunto de candidatos de acuerdo a los    objetivos &#91;12; 13&#93;.</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">Consecuentemente, los m&eacute;todos MCDM se    han aplicado en muchos estudios relacionados con la selecci&oacute;n de personal,    en los cuales se usaronlos m&eacute;todos de MCMD para evaluarlos candidatos    a partir del grado en que satisfacenlos requisitos o criterios de evaluaci&oacute;n    &#91;14; 15; 16; 17&#93;. Conocidos m&eacute;todos de ayuda a la toma de decisiones    como TOPSIS, ELECTRE, PROMETHEE y AHP se han utilizado para ayudaren esta problem&aacute;tica    &#91;18; 19; 20; 21&#93;.</font></p>     <p ><font face="verdana" size="2">Los MCDM se dirigen a determinar las preferencias    globales entre las alternativas posibles. De acuerdo con ese objetivo, puedenusarse    para ordenar las alternativas (construir un<i>ranking</i>) o tomar una decisi&oacute;n    final.</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">El ordenamiento de alternativas es una tarea    com&uacute;n en la toma de decisiones &#91;22&#93;. El ordenamiento de un conjunto    de candidatos en la de selecci&oacute;n del personal definido seg&uacute;nalgunaclase    de relaci&oacute;n de preferencias se conoce como <i>ranking</i>. Para obtener    este se eval&uacute;an m&uacute;ltiples puntos de vistas considerados relevantes    en el proceso de selecci&oacute;n.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p ><font face="verdana" size="2">Obtenerun<i>ranking</i> de candidatos es especialmente    interesante cuando la gesti&oacute;n de los recursos humanos est&aacute; dirigida    a organizar, gestionar y conducirun equipo de trabajoen lugar de seleccionar    un empleado para una simple vacante. Esto contribuye al &eacute;xito del proyecto    y crea una ventaja competitiva para la organizaci&oacute;n &#91;23; 24; 25&#93;.</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2"><a></a><a>La    mayor&iacute;a de los estudios existentes en la selecci&oacute;n de personal    ignoran el conflicto de preferencias y las interacciones estrat&eacute;gicas    entre los decisores, debido a sus intereses en competencia. Este tipo de problema    puede surgir en diferentes contextos. Por ejemplo, cuando se tiene un conjunto    de jugadores y se quiere formar dos equipos que compitan entre s&iacute;, los    dos directores de los futuros equipos establecen un ordenamiento seg&uacute;n    sus preferencias y luego deben escoger uno a uno a sus jugadores. Otro ejemplo    puede presentarse en una empresa de software, donde se tienen que conformar    dos equipos de proyectos a partir de los recursos humanos de la empresa para    desarrollar solicitudes de software de clientes diferentes.&nbsp;</a></font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">En este art&iacute;culo, se aborda el problema    de la <a></a><a>selecci&oacute;n de personal</a> <a></a><a>para equipos de trabajo    en un ambiente competitivo</a>, o sea, cuando dos o m&aacute;s decisores quieren    integrar sus equipos de trabajo a partir de un mismo conjunto de candidatos.    En este marco de trabajo surge un conflicto de intereses que afecta el resultado    de la selecci&oacute;n. Por lo anterior, el prop&oacute;sito de esta investigaci&oacute;n    es: mostrar, desde el punto de vista estad&iacute;stico, que mientras m&aacute;s    similares sean los <i>rankings</i> elaborados por los decisores, mayor ser&aacute;    la diferencia entre la selecci&oacute;n deseada y la selecci&oacute;n alcanzada.</font></p>  	    <p ><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2"><b><font size="3">M&Eacute;TODOS</font></b></font></p>     <p ><font face="verdana" size="2"><a></a><a>Con    el prop&oacute;sito de conformar los equipos de trabajo, dos decisores elaboran    un escalaf&oacute;n u ordenamiento (<i>ranking</i>) de los N candidatos de acuerdo    a sus intereses; donde todos los candidatos ser&aacute;n seleccionados por uno    de los dos decisores.</a> Los m&eacute;todos de toma de decisiones antes mencionados    se pueden utilizar para construir los <i>rankings</i>.</font></p>  	    <p ><font face="verdana" size="2">Posteriormente, cada decisor selecciona de forma alterna a los candidatos para integrar los equipos de trabajo que estar&aacute;n constituidos por N/2 miembros. Para ello, tiene en cuenta su orden de preferencias y que el candidato no haya sido seleccionado por el otro decisor. El prop&oacute;sito de cada decisor es obtener un conjunto candidatos que sea lo m&aacute;s similar posible a los que aparecen en las primeras N/2 posiciones del <i>ranking</i> definido por &eacute;l.</font></p>  	    <p ><font face="verdana" size="2">Sin embargo, teniendo en cuenta que ambos decisores seleccionan desde un mismo conjunto de candidatos, existir&aacute; probablemente un conflicto de intereses entre ambos.</font></p>  	    <p ><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2"><b>Formalmente    se enuncia la problem&aacute;tica de la siguiente forma:</b></font></p>  	     ]]></body>
<body><![CDATA[<p ><font face="verdana" size="2">Se tiene un conjunto    de candidatos C= {c1, c2,&hellip;, c<sub>N</sub>}, cada decisor tiene que seleccionar    desde este conjunto de candidatos para formar un equipo de trabajo con N/2 miembros    (N es n&uacute;mero par).</font></p>  	    <p ><font face="verdana" size="2"><a></a><a>Dos    <i>rankings</i> R= {R1, R2} se forman a partir del conjunto de candidatos C,    teniendo en cuenta diferentes preferencias para evaluar los candidatos desde    la perspectiva de cada decisor. Un decisor D1 define un <i>ranking</i> de los    candidatos R1= {r<sub>11</sub>, r<sub>12</sub>,&hellip;, r<sub>1N</sub>}&nbsp;    y otro decisor D2 define otro <i>ranking</i> R2= {r<sub>21</sub>, r<sub>22</sub>,&hellip;,    r<sub>2N</sub>} ordenados por orden de preferencia decreciente, o sea r<sub>11</sub>    &#8805; r<sub>12</sub> &#8805;&hellip; &#8805; r<sub>1N</sub> y r<sub>21</sub>    &#8805; r<sub>22</sub> &#8805;&hellip; &#8805; r<sub>2N</sub>.</a></font></p>  	    <p ><font face="verdana" size="2">Estos rankings    reflejan las preferencias de los decisores, y para conformarlos se pueden tener    en cuenta diferentes criterios. Los decisores pueden o no conocer el ordenamiento    que define su contraparte. Ellos tienen que escoger del conjunto de candidatos    C alternadamente D1, D2, D1, D2,&hellip;;. Es decir, el primer decisor D1 elige    un candidato de acuerdo a su <i>ranking</i> R1, luego el segundo decisor elige    otro candidato teniendo en cuenta su <i>ranking</i> R2 y que no haya sido elegido    por D1, y as&iacute; sucesivamente; los decisores quisieran escoger lo m&aacute;s    cercano posible a su <i>ranking</i>.</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">Como resultado    construyen dos <i>rankings</i> R1*= {r<sub>11</sub>, r<sub>12</sub>,&hellip;,    r<sub>1m</sub>}&nbsp; y R2*= {r<sub>21</sub>, r<sub>22</sub>,&hellip;, r<sub>2m</sub>},    donde m=N/2. Como los <i>rankings</i> R1 y R2 pueden tener coincidencias, es    altamente probable que no sea posible que los decisores puedan escoger los candidatos    que desean. En este estudio se muestra que mientras m&aacute;s similares sean    los <i>rankings</i> elaborados por los decisores mayor ser&aacute; la diferencia    entre el ordenamiento dado y la selecci&oacute;n resultante.</font><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">Un <i>ranking</i> de N candidatos es una permutaci&oacute;n    de N valores, de modo que la similaridad entre <i>rankings</i> se puede estimar    usando distancias entre permutaciones &#91;26; 27&#93;. Una de las medidas de    distancia m&aacute;s frecuentemente utilizada es la distancia de <i>Spearmanfoot    rule,</i> ver <a href="#e01">expresi&oacute;n 1</a>. &#91;28&#93;. La complejidad    temporal para computar esta distancia entre dos <i>rankings</i> es lineal, por    eso fue seleccionada para la investigaci&oacute;n, como se muestra en la <a href="#e01">ecuaci&oacute;n    1</a>.</font></p>     <p ><a name="e01"></a><img src="/img/revistas/rii/v38n3/e0104317.jpg" width="224" height="50" alt="Ecuaci&oacute;n 1 "></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">D&oacute;nde: <i>&#963;</i> y <i>&#964;</i>    representan los <i>rankings</i> generados a partir de un conjunto finito de    objetos <i>U</i>, <i>&#963; (i)</i> representa la posici&oacute;n (u orden)    de i en <i>&#963;</i> y <i>&#964; (i)</i> la posici&oacute;n de i en <i>&#964;</i>.</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">A partir del procedimiento SPC (Selecci&oacute;n    de Personal en Competencia) se realiza la selecci&oacute;n de los candidatos    y se determina cuanto dista la selecci&oacute;n obtenida de las preferencias    de cada decisor. Para ello, se toma como entrada los ordenamientos de N candidatos    elaborados por cada decisor y se va conformando la lista de candidatos seleccionados.    Este procedimiento adem&aacute;s, calcula las distancias entre los <i>rankings</i>    establecidos por ambos decisores R1 y R2 (denotada por d(R1, R2)), y la suma    de las distancias entre R1* y R1, y R2* y R2, (denotadas por d(R1*, R1) y d(R2*,    R2) respectivamente).</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2"></font><font face="verdana" size="2"><b>Algoritmo    SPC:</b></font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2"></font><font face="verdana" size="2"><b>Entrada:</b>    ordenamientos R1 y R2.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p ><font face="verdana" size="2"><b>Salida:</b> lista de candidatos seleccionados por cada decisor R1*, R2* y distancias entre ordenamientos deseados y computados.</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2"><b>P1:</b> Calcular la distancia entre R1 y    R2, d (R1, R2) usando la <a href="#e01">expresi&oacute;n 1</a>.</font></p>     <p ><font face="verdana" size="2"><b>P2:</b> i<sub>1</sub>=1, i<sub>2</sub>=1,    j<sub>1</sub>=1, j<sub>2</sub>=1</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2"><b>P3:</b> Repetir hasta que la lista de candidatos    C est&eacute; vac&iacute;a (todos los valores de C son 0):</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2"><b>P31:</b> Seleccionar desde C el elemento    indicado por R1 &#91;i<sub>1</sub>&#93;, si ese elemento no ha sido seleccionado    (quiere decir el valor de C en esa posici&oacute;n es diferente de 0) poner    el valor R1 &#91;i<sub>1</sub>&#93; en R1<sup>*</sup>&#91;i<sub>2</sub>&#93;,    colocar en la posici&oacute;n que estaba en C el valor 0, i<sub>1</sub>=i<sub>1</sub>+1,    i<sub>2</sub>=i<sub>2</sub>+1; sino i<sub>1</sub>=i<sub>1</sub>+1 y repetir    P31.</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2"><b>P32:</b> Seleccionar desde C el elemento    indicado por R2 &#91;j<sub>1</sub>&#93;, si ese elemento no ha sido seleccionado    (quiere decir el valor de C en esa posici&oacute;n es diferente de 0) poner    el valor R2 &#91;j<sub>1</sub>&#93; en R2<sup>*</sup>&#91;j<sub>2</sub>&#93;,    colocar en la posici&oacute;n que estaba en C el valor 0, j<sub>1</sub>=j<sub>1</sub>+1,    j<sub>2</sub>=j<sub>2</sub>+1; sino j<sub>1</sub>=j<sub>1</sub>+1 y repetir    P32.</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2"><b>P4:</b> Calcular la distancia entre R1<sup>*</sup>    y R1, y R2<sup>*</sup> y R2 usando las <a href="#e24">expresiones 2</a> y <a href="#e24">3</a>,    y la suma de ambas distancias utilizando la <a href="#e24">expresi&oacute;n    4</a>.</font></p>     <p ><a name="e24"></a><img src="/img/revistas/rii/v38n3/e2404317.jpg" width="288" height="129" alt="Ecuaciones 2 , 3 y 4 "></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">D&oacute;nde: <i>b</i><i>(R1*(i), R1)</i><a></a><a>indica    la posici&oacute;n que tiene el candidato que est&aacute; en la posici&oacute;n    i de R1* en el <i>ranking</i> R1</a> y <i>b</i><i>(R2*(i), R2)</i> indica la    posici&oacute;n que tiene el candidato que est&aacute; en la posici&oacute;n    i de R2* en el <i>ranking</i> R2.</font></p>  	    <p ><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	     ]]></body>
<body><![CDATA[<p ><font face="verdana" size="2"><b><font size="3">RESULTADOS</font></b></font></p>  	    <p ><font face="verdana" size="2">A continuaci&oacute;n,    se analiza estad&iacute;sticamente la correlaci&oacute;n que existe entre las    variables X= d (R1, R2) e Y= <a></a><a>Sd</a> que representan la distancia entre    los <i>rankings</i> establecidos por ambos decisores R1 y R2 y la suma las distancias    entre R1* y R1, y R2* y R2 respectivamente.</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">Se realiza una simulaci&oacute;n del proceso    de selecci&oacute;n de candidatos en la cual se generan aleatoriamente dos <i>rankings</i>    R1 y R2 de N elementos y con ellos se ejecuta el algoritmo SPC. En el estudio    se consideraron los valores 6, 12 y 18 para N, que se consideran dimensiones    bajas y medias, pero son las m&aacute;s usuales en el proceso de evaluaci&oacute;n    de alternativas en los procesos de toma de decisiones. La <a href="#t01">Tabla    1</a> muestra los <a>resultados alcanzados despu&eacute;s de aplicar el algoritmo    SPC 20 veces para N=6</a>, N=12 y N=18.</font></p>     <p align="center" ><font face="verdana" size="2">&nbsp;<a name="t01"></a><img src="/img/revistas/rii/v38n3/t0104317.jpg" width="372" height="399" alt="Tabla 1. Resultados alcanzados despu&eacute;s de aplicar el algoritmo SPC para N=6, N=12 y N=18"></font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">Para analizar la posible relaci&oacute;n lineal    entre las variables X e Y se decidi&oacute; calcular coeficientes de correlaci&oacute;n.    La correlaci&oacute;n indica la fuerza y la direcci&oacute;n de una relaci&oacute;n    lineal entre dos variables aleatorias. Existen varios coeficientes con este    fin reportados en la literatura: Pearson, que se utiliza cuando las variables    son cuantitativas y Spearman y Tau&#45;b de Kendall, que se utiliza mayormente    en variables ordinales. En nuestro caso, las variables X e Y en estudio tienen    orden, as&iacute; que se decidi&oacute; analizar los resultados de los tres    coeficientes de correlaci&oacute;n. Se utiliza el procedimiento de Correlaciones    bivariadas de la <a></a><a>herramienta de software SPSS,</a> que calcula el    coeficiente de correlaci&oacute;n de Pearson, Spearman y Tau&#45;b de Kendall    &#91;29; 30&#93;.</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">La <a href="#t02">Tabla 2</a> recoge la informaci&oacute;n    referida a los coeficientes de correlaci&oacute;n de Pearson, Spearman y Tau&#45;b    de Kendall. Cada celda contiene dos valores referidos al cruce entre las dos    variables X e Y para cada valor de N: 1), el valor del coeficiente de correlaci&oacute;n    y 2) el nivel cr&iacute;tico bilateral que corresponde a ese coeficiente (Sig.    bilateral). El nivel cr&iacute;tico permite decidir sobre la hip&oacute;tesis    nula de independencia lineal. Se rechazar&aacute; la hip&oacute;tesis nula de    independencia (y se concluir&aacute; que existe relaci&oacute;n lineal significativa)    cuando el nivel cr&iacute;tico sea menor que el nivel de significaci&oacute;n    establecido. (** La correlaci&oacute;n es significativa al nivel 0.01)</font></p>     <p align="center" ><a name="t02"></a><img src="/img/revistas/rii/v38n3/t0204317.jpg" width="434" height="224" alt="Tabla 2. Resultados del coeficiente de correlaci&oacute;n de Pearson, Spearman y Tau-b de Kendall y el test de significaci&oacute;n asociado"></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">Con el objetivo de medir el grado de asociaci&oacute;n    entre las variables X e Y, se obtuvieron las ecuaciones de regresi&oacute;n    lineal simple para N=6, N=12 y N=18. En la <a href="/img/revistas/rii/v38n3/f0104317.jpg">figura    1</a> se muestran los gr&aacute;ficos de dispersi&oacute;n asociados a estas    tres ecuaciones. Se coloca la variable dependiente Y en el eje de las ordenadas    y la variable independiente X en el eje de las abscisas. En todos los casos    se muestra el valor del coeficiente de determinaci&oacute;n R<sup>2</sup> en    la regresi&oacute;n lineal.</font></p>     <p ><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p ><font face="verdana" size="2"><b><font size="3">DISCUSI&Oacute;N</font></b></font></p>  	     ]]></body>
<body><![CDATA[<p ><font face="verdana" size="2">Como puede observarse en la <a href="#t02">tabla    2</a>, en todos los casos existe correlaci&oacute;n significativa entre las    variables X e Y. La correlaci&oacute;n es negativa, es decir, que la relaci&oacute;n    entre las variables es inversa. Esto quiere decir que a medida que aumenta el    valor de una variable disminuye el de la otra, o sea, a medida que aumenta la    similaridad de <a></a><a>los <i>rankings</i> elaborados por los decisores</a>    disminuye el grado en que los equipos resultantes del proceso de selecci&oacute;n    se parecen a estos. Esto se ratifica por los resultados mostrados en la <a href="/img/revistas/rii/v38n3/f0104317.jpg">figura    1</a>, donde los tres gr&aacute;ficos de dispersi&oacute;n muestran que la pendiente    de las rectas es negativa, por lo que existe una relaci&oacute;n inversa entre    X e Y.</font></p>  	    <p ><font face="verdana" size="2">Como los decisores eligen desde un &uacute;nico conjunto de candidatos, la selecci&oacute;n que haga uno puede afectar al otro. Los casos extremos en esta problem&aacute;tica, si los ordenamientos son totalmente diferentes, no existir&aacute; afectaci&oacute;n de uno en otro; si por el contrario son id&eacute;nticos, existir&aacute; interferencia en el proceso de selecci&oacute;n; tambi&eacute;n pueden existir muchos casos intermedios donde hay solapamiento parcial de los ordenamientos. Precisamente en estos casos, la investigaci&oacute;n muestra que hay una correlaci&oacute;n negativa significativa entre la distancia entre los dos <i>rankings</i> iniciales establecidos por los dos decisores y el grado en que cada decisor logra formar su equipo seg&uacute;n sus preferencias.</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">En la <a href="/img/revistas/rii/v38n3/f0104317.jpg">figura    1</a> se observa que la relaci&oacute;n que existe entre las variables X e Y    es lineal. En el primer caso <a></a><a>el valor de R<sup>2</sup></a>es de 0.846,    en el segundo caso es de 0.975 y en el tercer caso es de 0.957 lo cual significa    que la variable independiente (X) es capaz de explicar hasta un 84.6%, 97.5    %, 95.7 % de la variabilidad observada en la variable dependiente (Y) para el    primero, segundo y tercer caso respectivamente.</font></p>  	    <p ><font face="verdana" size="2">En la medida en que la distancia entre los <i>rankings</i> elaborados por los decisores crece, decrece la distancia entre el ordenamiento deseado y el equipo seleccionado, es decir, se logra una mayor satisfacci&oacute;n de los intereses de ambos decisores.</font></p>  	    <p ><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p ><font face="verdana" size="2"><b><font size="3">CONCLUSIONES</font></b></font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">1.&nbsp;La selecci&oacute;n de personal es una    actividad relevante para el desempe&ntilde;o de las organizaciones. En este    trabajo se abord&oacute; la problem&aacute;tica de la formaci&oacute;n de equipos    de trabajo en un contexto de competencia, es decir, cuando dos decisores tienen    que formar sus equipos a partir de un mismo conjunto de candidatos.</font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">2.&nbsp;Para realizar el proceso de formaci&oacute;n    de los equipos cada decisor ordena a los candidatos seg&uacute;n un orden decreciente    de las preferencias. Los decisores alternan en la selecci&oacute;n de los candidatos    tratando de seguir el orden de preferencias establecido, pero l&oacute;gicamente    puede ser que cuando seleccionan un candidato ya este haya sido seleccionado    por el otro decisor. Estos conflictos de intereses hacen que al final el equipo    seleccionado pueda diferir del que hubiera preferido cada decisor. En este art&iacute;culo    se analiz&oacute; esta interferencia en el proceso de selecci&oacute;n.</font></p>     <p ><font face="verdana" size="2">3.&nbsp;El estudio estad&iacute;stico realizado    confirma que mientras m&aacute;s similares sean las preferencias de los decisores    sobre los candidatos a seleccionar, menor ser&aacute; la posibilidad de que    los candidatos seleccionados sean los deseados.</font></p>  	    <p ><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	     ]]></body>
<body><![CDATA[<p ><font face="verdana" size="2"><b>    <font size="3">REFERENCIAS</font></b></font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">1.&nbsp;Nankervis AR, Compton RL, Mccarthy TE.    Strategic Human Resource Management. South Melbourne, Australia: Thomas Nelson    Australia; 1993.</font></p>  	     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">2.&nbsp;Valles RJ. La gesti&oacute;n estrat&eacute;gica    de los recursos humanos. Wilmington, Delaware: Addison&#45;Wesley Iberoamericana;    1995.    </font></p>  	     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">3.&nbsp;Kangas A, Kangas J, Pykalainen J. Outranking    methods as tools in strategic natural resourcesplanning. Silva Fennica. 2001;35(2):215&#45;27.    </font></p>  	     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">4.&nbsp;Robertson IT, Smith M. Personnel selection.    Journal of Occupational and Organizational Psychology. 2001;74(4):441&#45;72.    </font></p>  	     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">5.&nbsp;Huselid MA. Theimpact of human resource    management practice son turnover, productivity, and corporate financial performance.    Academy of Management Journal. 1995;38(3):635&#45;72.    </font></p>  	     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">6.&nbsp;Alles MA. Direcci&oacute;n estrat&eacute;gica    de recursos humanos. En:&nbsp; Gesti&oacute;n por competencias. Barcelona, Espa&ntilde;a:    Editorial Granica; 2000.    </font></p>  	     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">7.&nbsp;Liang SL, Wang MJ. Personnelselectionusingfuzzy    MCDM algorithm. European Journal of Operational Research. 1994;78(1):22&#45;33.    </font></p>  	     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">8.&nbsp;Can&oacute;s L, Liern V. Softcomputing&#45;based    aggregation methods for human resource management. EuropeanJournal o Operational    Research. 2008;189(3):669&#45;81.    </font></p>  	     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">9.&nbsp;Can&oacute;s L, Casas&uacute;s T, Lara    T, et al. Modelos flexibles de selecci&oacute;n de personal basados en la valoraci&oacute;n    de competencias. Rect@. 2008;9:101&#45;22.    </font></p>  	     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">10. Can&oacute;s L, Casas&uacute;s T, Crespo    E, et al. Personnel selection based on fuzzy methods. Revista de matem&aacute;ticas.    2011;18(1):177&#45;92.    </font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p ><font face="verdana" size="2">11. Can&oacute;s L, Casas&uacute;s T, Liern    V, et al. Soft computing methods for personnel selection base don&rsquo;t the    valuation of competences. International Journal of Intelligent Systems. 2014;29(12):1079&#45;99.</font></p>  	     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">12. Lai YJ. IMOST: interactive multiple objective    system technique. Journal of Operational Research Society. 1995;46(8):958&#45;76.    </font></p>  	     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">13. Figueira J, Greco S, Ehrgott M. Multiple    criteria decisi&oacute;n analysis: State of the art surveys series. Boston:    Springer; 2005.    </font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">14. Zhang S, Liu S. A GRA&nbsp; base dintuitionistic    fuzzy multicriteria group decisi&oacute;n making method for personnel selection.    Expert Systems with Applications. 2011;38(8):11401&#150;5.</font></p>  	     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">15. Balezentis A, Balezentis T, Brauers KM.    Personnel selection based on computing with words and fuzzy Multimoora. Expert    Systems with Applications. 2012;39(15):7961&#45;7.    </font></p>  	     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">16. Kabak M, Burmaoglu S, Kazan&ccedil;oglu    Y. A fuzzy hybrid MCDM approach fo rprofessional selection. Expert Systems with    Applications. 2012;39(3):3516&#45;25.    </font></p>  	     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">17. Gilan SS, Sebt MH, Shahhosseini V. Computing    with words for hierarchical competency based selection of personnel in construction    companies. Applied Soft Computing. 2012;12(2):860&#45;71.    </font></p>  	     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">18. Alecos K, Dimitrios A. A new TOPSIS&#45;basedmulti&#45;criteria    approach to personnel selection. Expert Systems with Applications. 2010;37(7):4999&#45;5008.    </font></p>     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">19. Afshari AR, Mojahed M, Yusuff RM, et al.    Personnel selection using Electre. Journal of Applied Sciences. 2010;10(23):3068&#45;75.    </font></p>     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">20. Brans JP, Mareschal B, Vincke PH. PROMETHEE:    A new family of out ranking methods in multicriteria analysis: Universite Libre    de Bruxelles; 1984.    </font></p>     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">21. G&uuml;ng&ouml;r Z, Serhadlioglu G, Kesen    SE. A fuzzy AHP approach to personnel selection problem. Applied Soft Computing.    2009;9(2):641&#45;6.    </font></p>  	     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">22. Lotfi FH, RostamyMalkhalifeh M, Aghayi N,    et al. Anim proved method for ranking alternatives in multiplecriteria decision    analysis. Applied Mathematical Modelling. 2013;37(1):25&#45;33.    </font></p>  	    <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">23. Amit R, Belcourt M. Human resourcemanagementprocesses: a valuecreatingsource of competitiveadvantage. European Management Journal. 1999;17(2):174&#45;81.    </font></p>  	     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">24. Huemann MK, A, Turner JR. Human resourcemanagement    in theproject&#45;orientedcompany: a review. International Journal of Project    Management. 2007;25(3):315&#45;23.    </font></p>  	     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">25. Thomas S, Tang Z. Labour&#45;intensive construction    sub&#45;contractors: their critical success factors. International Journal of    Project Management. 2010;28(7):732&#45;40.    </font></p>     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">26. Aledo JA, G&aacute;mez JA, Molina D. Tackling    the rank aggregation problem with the volutionary algorithms. Applied Mathematics    and Computation. 2013;222(632&#45;644).     </font></p>  	     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">27. Van Zuylen A, Schalekamp F, Williamson DP.    Popular ranking. Discrete Applied Mathematics. 2014;165(11):312&#45;6.    </font></p>  	     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">28. Liviu PD, Manea F. Anefficienta pproach    for the rank aggregation problem. Theoretical Computer Science. 2006;359(1):455&#45;61.    </font></p>  	     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">29. Siegel S, Villalobos JA, Cruz L&oacute;pez    RV. Dise&ntilde;o experimental no param&eacute;trico: aplicado a las ciencias    de la conducta, Trillas; 1970.    </font></p>     <!-- ref --><p ><font face="verdana" size="2">30. Sheskin DJ. Parametric and Nonparametric    Statistical Procedures. Third Edition ed: Chapman &amp; Hall/CRC; 2004.    </font></p>  	     <p ><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     ]]></body>
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