# data[].attributes.body
1.-OBJETIVO DE LA INVESTIGACIÓN:
Conocer experiencias personales sobre población que ha experimentado o experimenta la brecha salarial en el sector terciario en Andalucía.

2.-POBLACIÓN A ENTREVISTAR:
Población mayor de 16 años, que haya sufrido o sufra actualmente la brecha salarial en el sector terciario en Andalucía.

INFORMANTES CLAVES:
Persona que posea una larga experiencia en el sector (más de 10 años) y directores y jefes de empresas del sector.

3.- TIPO DE ENTREVISTA
Una entrevista semi-estructurada.

# data[].attributes.headline
G1: Nuria Paez, Maria Castro, Eva Serrano, Julian De La Viuda, Rocio Hernandez

# data[].attributes.subject
G1: Nuria Paez, Maria Castro, Eva Serrano, Julian De La Viuda, Rocio Hernandez

# data[].attributes.body
1- OBJETIVOS DE LA INVESTIGACION:
Conocer la opinión de la ciudadanía sobre si ha experimentado acoso laboral en algún momento

2- POBLACION A ENTREVISTAR
Toda la población española mayores de 16 años, empleados y desempleados.
Separados en:
- sexo: tanto hombres como mujeres
- intervalos de edad ( entre 16 y 30 , de 31 a 50 y de 51 a mas de 65)
- nivel de estudios ( ESO/ EGB, bachillerato, grado medio, grado superior, titulo universitario, master, doctorado y sin estudios)

INFORMANTES CLAVES
Jefes, directores de la empresa, personas que hayan impuesto denuncias causadas por acoso laboral, jueces y sindicatos.
3- TIPO DE ENTREVISTA
entrevista semi-estructurada

# data[].attributes.headline
G9:Miguel Rumbo, Javier Alcorta, Celia Centella y Salvador Carmona.

# data[].attributes.subject
G9:Miguel Rumbo, Javier Alcorta, Celia Centella y Salvador Carmona.

# data[].attributes.body
1-OBJETIVO DE LA INVESTIGACIÓN
Recopilar información con la intención de comparar los datos de desempleo según el género en Andalucía.

2-POBLACIÓN A ENTREVISTAR
Toda la población activa mayores de 16 años, tanto hombres como mujeres de las diferentes provincias de Andalucía, teniendo en cuenta pequeños municipios como grandes ciudades de las provincias.

INFORMANTES CLAVES
Tanto jefes como cualquier tipo de empleado de diversas empresas.

3-TIPO DE ENTREVISTA
Entrevista semi-estructurada.

# data[].attributes.headline
G5: Ignacio Pera, Juan Quirós, Miguel Ángel Plaza

# data[].attributes.subject
G5: Ignacio Pera, Juan Quirós, Miguel Ángel Plaza

# data[].attributes.body
1.- OBJETIVO DE LA INVESTIGACIÓN:
Recabar información que nos permita evaluar las condiciones del teletrabajo y su impacto en la salud laboral desde un punto de vista más complejo, para poder así complementar la información extraída del cuestionario.

2.-POBLACIÓN A ENTREVISTAR:
Trabajadores pertenecientes a empresas españolas que emplean el teletrabajo separados según el tiempo que llevan teletrabajando y la modalidad que emplean (siempre han teletrabajado, solo post-pandemia o modalidad semipresencial)

INFORMANTES CLAVE:
Gestores, jefes de departamento y dirección operativa.

3.- TIPO DE ENTREVISTA
Una entrevista semi-estructurada.

# data[].attributes.headline
G2: Belén Canalejo, Jimena González, Antonio Fernández, María Arahal, Clara Murillo y Elena Sánchez

# data[].attributes.subject
G2: Belén Canalejo, Jimena González, Antonio Fernández, María Arahal, Clara Murillo y Elena Sánchez

# data[].attributes.body
1-OBJETIVO DE LA INVESTIGACIÓN: Conocer la percepción sobre las diferencias de género que tienen los ex-trabajadores de la empresa "La Estepeña".
2-POBLACIÓN A ENTREVISTAR: Ex-trabajadores y ex-trabajadoras de la empresa "La Estepeña". Separados en intervalos de edad (menores de 18, de 18 a 24, de 25 a 35, de 36 a 45, de 46 a 65 y más de 65) y nivel de estudios (ESO/EGB, bachillerato, grado medio, grado superior, título universitario, máster, doctorado y sin estudios.
INFORMANTES CLAVE: Directores y jefes de la empresa (podemos considerarlos como expertos).
3- TIPO DE ENTREVISTA: Sería una entrevista semi-estructurada.

# data[].attributes.headline
Grupo 4: Alejandro León, María Romero, Sara Gómez, Sara García y Enrique Tena.

# data[].attributes.subject
Grupo 4: Alejandro León, María Romero, Sara Gómez, Sara García y Enrique Tena.

# data[].attributes.body
1) Objetivos de investigación: Complementar la información del cuestionario conformando el discurso de estas personas desempleadas.
2) Población a entrevistar: Personas hombres y mujeres entre 50 y 67 años en desempleo, con diferentes niveles de estudio, del mundo rural y urbano y según el tiempo en desempleo. Informante clave: personas que han vivido la situación de desempleo entre 50 y 67 años y empresarios que los han despedido.
3) Nivel de estructuración: entrevista semiestructurada.

# data[].attributes.headline
Grupo 3: Paola Falconi, Sara Pérez Gómez, Lucía Exojo López, Bina Fernández Fernández, Daniel Martínez de Pinillos, Mónica Ternero Rodríguez.

# data[].attributes.subject
Grupo 3: Paola Falconi, Sara Pérez Gómez, Lucía Exojo López, Bina Fernández Fernández, Daniel Martínez de Pinillos, Mónica Ternero Rodríguez.

# data[].attributes.body
1)Objetivo de la investigación: Conocer la visión que tienen los trabajadores que han sido despedidos a causa de la incorporación de nuevas tecnologías y de manera paralela, los que han sido contratados gracias a ellas.
2)Población a entrevistar:
Trabajadores actuales y extrabajadores y personas con grandes conocimientos en la innovación tecnológica de edad en población activa. Además las personas que hace más de dos décadas trabajaban en un puesto que ahora ha sido suplantado por la tecnología.
3)Tipo de entrevista:
Una entrevista semi-estructurada.

# data[].attributes.headline
GRUPO 2: Bélen Canalejo, Jimena González, Antonio Fernández, María Arahal, Clara Murillo y Elena Sánchez

# data[].attributes.subject
GRUPO 2: Bélen Canalejo, Jimena González, Antonio Fernández, María Arahal, Clara Murillo y Elena Sánchez

# data[].attributes.headline
Grupo 1: Rocío Hernández Serrano, Nuria Páez Vázquez, María Castro Robles, Julián De la Viuda, Eva Serrano Romero.

# data[].attributes.subject
Grupo 1: Rocío Hernández Serrano, Nuria Páez Vázquez, María Castro Robles, Julián De la Viuda, Eva Serrano Romero.

# data[].attributes.body
Concepto:
Trabajo remunerado.
Dimensión:
Situación laboral.
Variables:
1.Remuneración en relación con cantidad de trabajo llevado a cabo.
2. Cambios de horario y cantidad de trabajo como consecuencia de la Covid-19.
3. Satisfacción con el horario laboral.
4. Diferencias en las consecuencias, por la Covid-19, dependiendo del nivel de formación.
5. Diferencias en la duración de contratos.

Valores:
1. Muy alta, alta, media, baja, precaria
2. Muy bueno, soportables, más o menos soportables, insoportables
3. Muy satisfecho, satisfecho, indiferente, insatisfecho, muy insatisfecho
4. Muy altas, altas, medias, bajas, muy bajas
5. Muy alta, alta, media, baja , muy baja

# data[].attributes.headline
G4: Enrique Tena, María Romero, Alejandro León, Sara García y Sara Gómez

# data[].attributes.subject
G4: Enrique Tena, María Romero, Alejandro León, Sara García y Sara Gómez

# data[].attributes.body
Concepto: Trabajo remunerado.

Dimensión: Situación laboral.

Variables:

-Renta relacionada con el trabajo realizado.

-Variación de horas dedicadas al trabajo por la pandemia.

-Nivel de satisfacción con el horario laboral.

Valores:

-Muy alta, alta, media, baja, muy baja.

-Aumento, disminución, inmóvil.

-Muy satisfecho, satisfecho, indiferente, poco satisfecho, muy insatisfecho.

# data[].attributes.headline
Grupo 3: Paola Falconi, Sara Pérez Gómez, Lucía Exojo López, Bina Fernández Fernández, Daniel Martínez de Pinillos, Mónica Ternero Rodríguez.

# data[].attributes.subject
Grupo 3: Paola Falconi, Sara Pérez Gómez, Lucía Exojo López, Bina Fernández Fernández, Daniel Martínez de Pinillos, Mónica Ternero Rodríguez.

# data[].attributes.body
Concepto:

Trabajo remunerado.

Dimensión:

Situación laboral.

Variables:

1. Renta equivalente al trabajo realizado.

2. Adaptación del trabajo a causa del Covid-19.

3. Nivel de formación del empleado.

4. Modalidades de contratación.

Valores:

1. Muy alta, alta, media, baja, muy baja.

2. Cambios en la situación laboral (muy buenos, buenos, regular, malos) o se mantiene igual a antes de sufrir la crisis.

3. Educación Primaria, EGB, Educación Secundaria Obligatoria (ESO), BUP,  Bachillerato, COU, Formación Profesional (FP), Enseñanzas universitarias, Enseñanzas de régimen especial, carecer de estudios.

4. Contrato indefinido, jornada completa, jornada parcial, empleado en prácticas, empleado becario.

# data[].attributes.headline
Grupo 7: Andrea Pérez, Cristina Torres, Celia Falcón, Lucía Gómez, Marta Mesa y Ana Machado.

# data[].attributes.subject
Grupo 7: Andrea Pérez, Cristina Torres, Celia Falcón, Lucía Gómez, Marta Mesa y Ana Machado.

# data[].attributes.body
Concepto: Trabajo remunerado.
Dimensión: Situación laboral.
Variables:
1.- Considera que el salario se corresponde con el compromiso y dedicación desempeñado en su actividad laboral.
2.- Modificaciones del tiempo empleado en su actividad remunerada como consecuencia de la COVID-19.

Valores:
1.- Muy poco, poco, adecuado, bastante.
2.- No he modificado el tiempo empleado en mi actividad remunerada, menos de una hora, entre 1 hora y 2 horas, más de 2 horas.

# data[].attributes.headline
Grupo 9: Javier Alcorta, Miguel Rumbo, Celia Centella y Salvador Carmona.

# data[].attributes.subject
Grupo 9: Javier Alcorta, Miguel Rumbo, Celia Centella y Salvador Carmona.

# data[].attributes.body
Concepto: Trabajo remunerado.
Dimensión: Situación laboral.
Variables:
1-Renta.
2- Adaptación al teletrabajo durante la pandemia de la COVID-19.
3- Nivel de estudios.

Valores:
1- Muy alta, alta, media, baja y muy baja.
2- Adaptación fácil , adaptación con dificultad, no adaptación y NS/NC.
3- Máster, Grado, Licenciatura , Diplomatura, Bachillerato, ESO, BUP, EGB y sin estudios.

# data[].attributes.headline
Grupo 5: Ignacio Pera, Juan Quiros, Miguel Ángel Plaza, Rafael Alcocer

# data[].attributes.subject
Grupo 5: Ignacio Pera, Juan Quiros, Miguel Ángel Plaza, Rafael Alcocer

# data[].attributes.body
Concepto: trabajo remunerado.

Dimensión: situación laboral.

Variables:
1.- Modalidad contractual.
2.- Grado de satisfacción por la remuneración.

Valores:
1.- Indefinido, parcial, en prácticas, becario.
2.- Muy buena, buena, regular, mala, precaria.

# data[].attributes.headline
Grupo 3: Paola Falconi, Sara Pérez Gómez, Lucía Exojo López, Bina Fernández Fernández, Daniel Martínez de Pinillos, Mónica Ternero Rodríguez.

# data[].attributes.subject
Grupo 3: Paola Falconi, Sara Pérez Gómez, Lucía Exojo López, Bina Fernández Fernández, Daniel Martínez de Pinillos, Mónica Ternero Rodríguez.

# data[].attributes.body
Tema:

Influencia de las nuevas tecnologías en los puestos de trabajo en España.

Objetivos:

Descubrir el número de puestos de trabajo generados en España a causa de las tecnologías en el año 2020.

Descubrir el número de puestos de trabajo perdidos en España a causa de las tecnologías en el año 2020.

Realizar una comparación entre los beneficios e inconvenientes sobre dichas pérdidas y creación de empleo en España en el año 2020.

Unidad de análisis:

Sexo: hombre y mujeres y empresas.

Edad: 16 años o más.

Ámbito geográfico: España.

Tipo de encuesta:

Optamos por CATI ya que llega a un mayor número de personas y se recoge mayor información y más exacta.

# data[].attributes.headline
G2-María Arahal, Clara Murillo, Jimena González, Belén Canalejo, Elena Sánchez, Antonio Fernández.

# data[].attributes.subject
G2-María Arahal, Clara Murillo, Jimena González, Belén Canalejo, Elena Sánchez, Antonio Fernández.

# data[].attributes.body
Concepto: trabajo remunerado
Dimensión: situación laboral
Variable: situación laboral en el crack del 29, situación laboral en la crisis de 2008 y situación laboral en la crisis de la COVID-19
Valores: "mi situación laboral empeoró en esta crisis"; "durante la crisis me mantuve en la misma situación laboral"; "mi situación laboral mejoró con la crisis"

# data[].attributes.headline
G2-María Arahal, Clara Murillo, Jimena González, Belén Canalejo, Elena Sánchez, Antonio Fernandez.

# data[].attributes.subject
G2-María Arahal, Clara Murillo, Jimena González, Belén Canalejo, Elena Sánchez, Antonio Fernandez.

# data[].attributes.body
Concepto: trabajo remunerado
Dimensión: situación laboral
Variable: situación laboral en el crack del 29, situación laboral en la crisis de 2008 y situación laboral en la crisis de la COVID-19
Valores: "mi situación laboral empeoró en esta crisis"; "durante la crisis me mantuve en la misma situación laboral"; "mi situación laboral mejoró con la crisis"

# data[].attributes.headline
RECORDAD HACER ESTA TAREA PARA LA PRÓXIMA SESIÓN. 

# data[].attributes.subject
RECORDAD HACER ESTA TAREA PARA LA PRÓXIMA SESIÓN. 

# data[].attributes.body
NO ES SOBRE VUESTRO PROYECTO DE INVESTIGACIÓN, SINO SOBRE LAS DIMENSIONES DEL EJEMPLO QUE ESTAMOS VIENDO (DIAPOSITIVAS).

# data[].attributes.headline
Grupo 5: Ignacio Pera, Juan Quiros, Miguel Ángel Plaza, Rafael Alcocer

# data[].attributes.subject
Grupo 5: Ignacio Pera, Juan Quiros, Miguel Ángel Plaza, Rafael Alcocer

# data[].attributes.body
Tema: Teletrabajo y salud laboral.

Objetivos: Conocer las consecuencias del teletrabajo en la salud laboral extrayendo datos estadísticos y compararlos pre- y post-covid.

Unidades de análisis: individuos.

Universo: Trabajadores de cualquier edad de las empresas españolas del IBEX-35 que han implementado la modalidad del teletrabajo.

Tipo de encuesta: CATI

# data[].attributes.headline
G4: Enrique Tena, María Romero, Alejandro León, Sara García y Sara Gómez

# data[].attributes.subject
G4: Enrique Tena, María Romero, Alejandro León, Sara García y Sara Gómez

# data[].attributes.body
Tema: Desempleo
Objetivos:
- Describir cuánto tarda una persona mayor de 50 años que tenía un empleo estable por más de 10 años, en conseguir un nuevo trabajo.
- Describir cuánto tarda una persona mayor de 50 años que viene de realizar trabajos temporales (no estables) en conseguir un nuevo empleo.
- Comparar el tiempo estimado de cada una de las anteriores situaciones.
Unidad de análisis: Tiempo de búsqueda de empleo en personas mayores de 50 años.
Universo: Personas mayores de 50 años en desempleo.
Tipo de encuesta: face to face.

# data[].attributes.headline
G1: Nuria Paez, Eva Serrano, Julian De la Viuda, Maria Castro y Rocio Hernandez

# data[].attributes.subject
G1: Nuria Paez, Eva Serrano, Julian De la Viuda, Maria Castro y Rocio Hernandez

# data[].attributes.body
TEMA: Acoso Laboral
OBJETIVOS: Los objetivos que queremos alcanzar son:

- Cuantificar las sentencias favorables de mobbing en pequeñas empresas

- Cuantificar las sentencias favorables de mobbing en grandes empresas

- Comparación entre los datos obtenidos.
- conocer la opinión de la ciudadanía sobre si ha experimentado acoso laboral en algún momento
UNIDAD DE ANALISIS:
individuos

UNIVERSO:
- sexo: hombres y mujeres
- edad: 16 o mayores de 16
- ámbito geográfico: España
TIPO DE ENCUESTA: CATI

# data[].attributes.headline
Grupo 10: Asunción Cornejo, Maria Melgar, Alejandro Calvo, Jesús Galvez, José Manuel Sánchez.

# data[].attributes.subject
Grupo 10: Asunción Cornejo, Maria Melgar, Alejandro Calvo, Jesús Galvez, José Manuel Sánchez.

# data[].attributes.body
Tema: Conciliación laboral y familiar.
Objetivos:
-Se analizan los factores del conflicto trabajo-familia así como sus consecuencias que intervienen en él.
-Se exponen algunas causas por las que numerosas empresas evitan contratar a mujeres.
-La modificación de los roles y la búsqueda de igualdad de oportunidades entre hombres y mujeres.

Unidad de análisis: individual, familias y empresas.

Universo: Mujeres en edad de trabajar residentes en España.

Tipo de encuesta: CATI

# data[].attributes.headline
Grupo 9:Javier Alcorta Román, Miguel Rumbo Jenaro, Salvador Carmona Galán y  Celia Centella León.

# data[].attributes.subject
Grupo 9:Javier Alcorta Román, Miguel Rumbo Jenaro, Salvador Carmona Galán y  Celia Centella León.

# data[].attributes.body
Tema: La desigualdad de género en el mundo laboral.
Subtema: Desempleo según el género en Andalucía.
Objetivos;
-Conocer el número de parados según el género en Andalucía.
-Averiguar el nivel de formación de los desempleados en Andalucía.
-Comparar los datos de desempleo según el género por provincias en Andalucía.
Unidad de Análisis: Familias e Individuos
Universo: Mujeres y Hombres de 16 años o más residentes en Andalucía.
Tipo de encuesta: Face to face y por teléfono.

# data[].attributes.headline
G7; Lucía Gómez, Celia Falcón, Andrea Pérez

# data[].attributes.subject
G7; Lucía Gómez, Celia Falcón, Andrea Pérez

# data[].attributes.body
Tema: Desigualdad laboral.
Subtema: brecha salarial.
Problema: Brecha salarial en el sector terciario en Andalucía.
Objetivos:
1. Información de los datos de salarios de mujeres en el sector terciario.
2. Información de los datos de salarios de hombres en el sector terciario.
3. Comparación de los datos.
Unidades de análisis: individuos.
Universo: mujeres y hombres residentes en Andalucía, de 16 años o más y que realizan su actividad laboral en el sector terciario.
Tipo de encuesta: face to face.

# data[].attributes.headline
G11: Manuel Garcia, Miguel Angel Perez, Abraham del Carmen, Jose Fernandez y Jaime Sanchez.

# data[].attributes.subject
G11: Manuel Garcia, Miguel Angel Perez, Abraham del Carmen, Jose Fernandez y Jaime Sanchez.

# data[].attributes.body
Tema : Discriminación de la mujer en el ámbito laboral

Objetivos: - Evolución del la discriminación del ámbito laboral.
-Avances de la mujer para llegar a puestos de desarrollos e importancias.

Unidad de Analisis: Personas

Universo: En nuestro caso seria toda la población del mundo en edad de trabajar es decir, desde los 16  en adelante en España.

Tipo de Encuesta: optaríamos por las encuesta CATI, ya que así llegaríamos a una mayor población.

# data[].attributes.headline
G2: María Arahal, Clara Murillo, Jimena González, Belén Canalejo, Elena Sánchez, Antonio Fernandez.

# data[].attributes.subject
G2: María Arahal, Clara Murillo, Jimena González, Belén Canalejo, Elena Sánchez, Antonio Fernandez.

# data[].attributes.body
TEMA: La mujer en el mercado laboral
SUBTEMA: Papel que desempeña la mujer en los terrenos rurales en la empresa ''La estepeña''
OBJETIVOS:
- Diferencias en la cantidad y el tipo de contratos que tienen las mujeres frente a los de los hombres en la empresa.
-Concretar qué funciones desempeñan las mujeres a diferencia de los hombres en el proceso de elaboración de los mantecados y en qué medidas estos puestos están repartidos según las destrezas.
-Analizar el nivel de estudio de las mujeres contratadas frente al de los hombres.

UNIDADES DE ANALISIS: individuos
UNIVERSO:
sexo: mujeres
edad: a partir de los 30 desde la actualidad y antiguas trabajadoras
ámbito geográfico: trabajadoras de ''La Estepeña'' (Sevilla)
MUESTRA: tipo de encuesta face-to-face