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dc.contributor.authorCascales Monreal, Matilde
dc.date.accessioned2011-06-08T06:49:55Z
dc.date.available2011-06-08T06:49:55Z
dc.date.issued2009
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10272/4846
dc.description.abstractEl Síndrome del Edificio Enfermo (SEE), describe situaciones en las cuales los ocupantes de un edificio experimentan problemas de salud que provocan un disconfort, absentismo y baja productividad. Estos problemas parecen estar motivados por factores relacionadas con el ambiente del edificio, factores psicosociales y características de los ocupantes. El objetivo del presente estudio es averiguar si un edificio destinado a uso público padece el SEE ; para ello se realizó una encuesta utilizando el cuestionario MM040. Con el análisis de los datos nos propusimos obtener las relaciones existentes entre factores y síntomas mediante una Regresión Logística Binaria (RLB); a partir de éstas, estudiamos la existencia de relaciones entre varios factores y cada uno de los síntomas mediante la Regresión Logística Multivariante (RLM) para construir un modelo de predicción. Se obtuvieron cuatro modelos que relacionan cuatro síntomas con diversos factores lo que nos permite concluir que existen razones para afirmar que el edificio esta enfermo.___________________________________________The Sick Building Syndrome talks about situations in which occupants of a building experience problems of health that cause discomfort, absenteeism from work and low productivity. These problems seem to be motivated by factors related to the environment of the building psychosocial factors and occupants characteristics. The objective of this study is to find out whether a building which suffers from Sick Building Syndrome; for this a survey was conducted using the questionnaire MM040. The analysis of data set out to obtain the relationship existing between factors and symptoms through a Binary Logistic Regression; from them we studied the existence of relations between several factors and each one of the symptoms by means of the Multivariate Logistic Regression to construct a prediction model. We obtained four models that linking four symptoms with several factors which allows us to conclude that there are reasons to confirm that the building is sick.en_US
dc.language.isospaen_US
dc.publisherUniversidad de Huelvaen_US
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subject.otherSíndrome del Edificio Enfermo
dc.subject.otherSEE
dc.subject.otherCuestionario MM040
dc.subject.otherRegresión logística binaria
dc.subject.otherRegresión logística multivariante
dc.subject.otherSick Building Syndrome
dc.subject.otherSBS
dc.subject.otherQuestionnaire MM040
dc.subject.otherBinary logistic regression
dc.subject.otherMultivariate logistic regressión
dc.titleDeterminación del Síndrome del Edificio Enfermoen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleen_US
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess


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