Capítulo 6 ANÁLISIS DE DATOS

En este apartado se describen los resultados obtenidos del análisis estadístico llevado a cabo con la información obtenida a través del instrumento de recolección de campo.

Dado que la información recolectada es de tipo ordinal y las respuestas se codificaron con una escala de Likert, de cinco niveles, además de ser una sola muestra (una sola población), y de acuerdo con Pardo M, y Ruiz Díaz (2002) primeramente se aplicó el test no paramétrico de K-S; ya que esta prueba sirve para verificar el ajuste de nuestros datos a una distribución de probabilidad, en este caso un ajuste a la distribución normal.

El Test de Kolmogorov-Smirnov se basa en la idea de comparar la función de la distribución acumulada de los datos observados con la de una distribución normal, midiendo la máxima distancia entre ambas curvas.

Como en cualquier test de hipótesis, la hipótesis nula se rechaza cuando el valor del estadístico supera un cierto valor crítico que se obtiene de una tabla de probabilidad. En la mayoría de los paquetes estadísticos, como el SPSS, aparece programado dicho procedimiento, y proporciona tanto el valor del test como el p-valor correspondiente.

Se utilizará un nivel de confianza del 95% y nivel de significancia (  ) del 5%

Donde:

Hipótesis Nula Ho: es que el conjunto de datos siguen una distribución normal.

Hipótesis Alternativa H1: es que no sigue una distribución normal.

Este test se basa en evaluar un estadístico:

Con la finalidad de aprovechar los resultados que arroja el paquete estadístico con el que se procesan los datos, se utiliza el criterio de “nivel de significancia observado” (p-value)

Si p-value es menor que el nivel de significancia (  ) rechazar la hipótesis nula.

Si p value es mayor que el nivel de significancia (  ) entonces no hay elementos suficientes en la muestra para rechazar la hipótesis nula.

Ahora bien, a partir de la aplicación del instrumento, se obtuvo el siguiente resultado (ver Tabla 8):

Apoyado de los resultados obtenidos y tomando en cuenta la región de aceptación que establece: Rechazar Ho: Si p value es menor que el nivel de significancia (), se tiene evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula, es decir no se sigue una distribución normal. De las veintiseis variables en estudio quince son menores a nuestro nivel de significancia de .05 y once de ellas son mayores, es decir, aun cuado el nivel de significancia observado es mayor que el nivel de significancia en las variables CAPVEN01 (.248), COSTO01 (.078), DEMPLA02 (.097),DEMPLA03 (.100), DEMPLA04 (.172),DISPLA02 (.076), DISPLA04 (.121), DISPLA05 (.151), DOMIN01 (.077), INFOV01 (.055) y MESIS01 (.186) es suficiente para que la hipótesis no se apruebe.

Debido a que no se cuenta con una distribución normal, no es posible utilizar la prueba z, por lo tanto se continuará analizando los datos a través de un análisis de frecuencias.

Ahora bien, los resultados obtenidos se ordenaron en la siguiente matriz, donde se distribuyen los porcentajes obtenidos a través de graficar cada uno de las respuestas obtenidas en las diferentes preguntas de nuestro instrumento de medición, obteniendo los siguientes indicadores porcentuales.

Para un mejor entendimiento y analizar de manera más eficiente la información anterior, ahora se muestra su representación gráfica. En este gráfico se muestran la suma de los porcentajes que a nuestra consideración son satisfactorias para cada pregunta, (en la escala de Likert 3,4 o 5)

A su vez cada variable graficada corresponde a alguna de las cinco hipótesis planteadas, mismas que a continuación se muestra como se consideraron (variables e Hipótesis):

1.- Ahora bien, para responder a la pregunta de investigación “¿El departamento de ventas recaba información eficiente para la generación del pronóstico?”

Se fijo el objetivo “Determinar si la información que recaba el departamento de ventas es eficiente para el diseño del pronóstico” en donde, a partir del análisis de frecuencia se obtuvo el siguiente resultado:

En la variable INFOM01 se obtuvo un porcentaje del 40%

En la variable INFOM02 se obtuvo un porcentaje del 63.4%

En la variable INFOV01 se obtuvo un porcentaje del 36.7%

En la variable INFOV02 se obtuvo un porcentaje del 13.3%

A partir de ello, podemos decir que desde la opinión de las áreas involucradas en el proceso de elaboración de pronóstico, en promedio el 38.3% de las personas considera que la información es la adecuada para generar el pronóstico, es decir, la forma en la que se interpreta la información, su nivel de confiabilidad y la forma de consolidar esta misma, no es eficiente, sin embargo es de considerar la manera en la que se utiliza la información para la retroalimentación del departamento de ventas, ya que se considerada adecuada.

2.- Para responder a la pregunta de investigación “¿Se cuenta con la capacidad técnica por parte del gerente de pronósticos para realizar las funciones de pronósticos y basar esta actividad en el uso de modelos econométricos?”

Se fijo el objetivo “Evaluar la capacidad técnica del gerente de pronósticos para realizar las funciones de pronósticos, y basar esta actividad en el uso de modelos econométricos” en donde, a partir del análisis de frecuencia:

En la variable CONO01 se obtuvo un porcentaje del 40%

En la variable CONO02 se obtuvo un porcentaje del 70%

En la variable DOMIN01 se obtuvo un porcentaje del 46.6%

En la variable MESIS01 se obtuvo un porcentaje del 53.3%

En la variable FLUIN01 se obtuvo un porcentaje del 53.3%

En la variable CAPVEN01 se obtuvo un porcentaje del 56.7%

Con este resultado, podemos decir que desde la opinión de las áreas involucradas en el proceso de elaboración de pronóstico, no se cuenta con la capacidad para elaborar el pronostico, además de que no se tiene la practica necesaria y por consiguiente se dificulta el proceso, por otro lado se considera que la persona que elabora el pronostico de ventas tiene la habilidad suficiente, es capaz del manejo de la información y tiene la disposición para formar y preparar a su fuerza de ventas, a su vez el 70% de las personas encuestadas coincidieron que es necesario una mayor capacitación, que les permita una actualización en los procesos de pronósticos.

3.- Para responder a la pregunta de investigación “¿Al ejecutar el procedimiento con el cual se elabora el pronóstico se toma como base metodologías de modelos alternativos?”

Se fijo el objetivo “Determinar si el procedimiento con el cual se elabora el pronóstico se basa en la metodología de modelos alternativos” en donde, a partir del análisis de frecuencia:

En la variable METODO01 se obtuvo un porcentaje del 53.3%

En la variable METODO02 se obtuvo un porcentaje del 40%

En la variable COSTO01 se obtuvo un porcentaje del 50%

Del anterior resultado, podemos decir que desde la opinión de las áreas involucradas en el proceso de elaboración de pronóstico, el 47.7% en promedio de las personas considera que al ejecutar el procedimiento de la elaboración del pronostico se realiza de manera adecuada, tomando en consideración la el nivel de confiabilidad y el costo.

4.- Para responder a la pregunta de investigación “¿Al realizar el proceso de generación del pronóstico, los elementos como el sentido común, la capacidad administrativa y la experiencia son eficientes?”

Se fijo el objetivo “Determinar si el sentido común, la capacidad administrativa y la experiencia del pronosticador, son elementos eficientes para el proceso de generación del pronóstico” en donde, a partir del análisis de frecuencia:

En la variable PROINT01 se obtuvo un porcentaje del 33.3%

En la variable PROFOR01 se obtuvo un porcentaje del 43.3%

Con lo anterior, podemos decir que desde la opinión de las áreas involucradas, en el proceso de elaboración de pronóstico, estos se realizan pronósticos de una manera inadecuada, ya que no se esta canalizando el sentido común, la capacidad administrativa y la experiencia de manera eficiente.

5.- Para responder a la pregunta de investigación “¿Se puede considerar un pronóstico confiable cuando el gerente de pronósticos estima sus ventas tomando en consideración, la opinión de cada área, así como la capacidad instalada?”

Se fijo el objetivo “Determinar si el gerente de pronósticos al estimar sus ventas tomando en consideración, la opinión de cada área funcional relacionada directamente a la función de logística y ventas, así como la capacidad instalada, favorece a lograr un pronostico confiable” en donde, a partir del análisis de frecuencia:

En la variable DISPLA01 se obtuvo un porcentaje del 83.4%

En la variable DISPLA02 se obtuvo un porcentaje del 73.3%

En la variable DISPLA03 se obtuvo un porcentaje del 76.6%

En la variable DISPLA04 se obtuvo un porcentaje del 70%

En la variable DISPLA05 se obtuvo un porcentaje del 56.6%

En la variable DEMPLA01 se obtuvo un porcentaje del 80%

En la variable DEMPLA02 se obtuvo un porcentaje del 70%

En la variable DEMPLA03 se obtuvo un porcentaje del 60%

En la variable DEMPLA04 se obtuvo un porcentaje del 56.7%

En la variable VALGER01 se obtuvo un porcentaje del 63.3%

En la variable VALGER01 se obtuvo un porcentaje del 26.6%

Finalmente con estos resultados, podemos decir que desde la opinión de las áreas involucradas en el proceso de elaboración de pronóstico, se utiliza el pronostico para la elaboración del programa de producción, se realizan estrategias en base al pronostico, se elaboran indicadores en base a los pronósticos, se determina el impacto de los pronósticos y se evalúa la capacidad existente de una manera frecuente, ya que en promedio el 71% coincide que estas actividades se realizan en un rango de casi siempre a siempre.

A su vez se realizan los planes de venta en base a los pronósticos y se evalúa el impacto sobre las ventas de manera cotidiana, sin embargo existe un área de oportunidad para desarrollar planes de contingencia y evaluar la calidad de los pronósticos. Por ultimo se tiene una buena opinión del desempeño del gerente de ventas, caso contrario de la fuerza de ventas.