CADENA DE VALOR, ESTRATEGIAS GENÉRICAS Y COMPETITIVIDAD: EL CASO DE LOS PRODUCTORES DE CAFÉ ORGÁNICO DEL MUNICIPIO DE TANETZE DE ZARAGOZA, OAXACA

CADENA DE VALOR, ESTRATEGIAS GENÉRICAS Y COMPETITIVIDAD: EL CASO DE LOS PRODUCTORES DE CAFÉ ORGÁNICO DEL MUNICIPIO DE TANETZE DE ZARAGOZA, OAXACA

Juan Carlos Chávez Martínez (CV)
Instituto Tecnológico de Oaxaca

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5.3 Correlación de las variables: Método de la formula general de normalización (FGN).

Con ayuda del procesador de datos Microsoft Office Excel 2007,  se genero una base de datos, teniendo como columnas todas las preguntas o ítems del cuestionario y en las filas el número de casos validos o productores encuestados. Teniendo una base de datos inicial, el siguiente paso fue estandarizar o normalizar los datos para su manipulación posterior. Esto se logro con la formula, ver (MI, 2000: 97):

Con los datos estandarizados, se procedió al cálculo de los índices por variable (cadena de valor, estrategias genéricas y competitividad) para el total de casos validos (25). Esto se logra sumando todas las respuestas codificadas para cada variable y dividiéndolas entre el número de respuestas para cada caso o productor, así se obtuvieron 25 subíndices por cada variable. El resultado final fueron tres matrices para las tres variables de investigación que fueron sometidas al análisis de Correlación de Pearson, sin embargo dadas las características del formato de respuestas (escala Likert) se eliminaron tres casos validos (respuestas de productores) debido a que afectaban los cálculos de correlación en proporciones muy negativas, esto se debe al error de selección de la escala actitudinal Likert, ya que en ocasiones los productores suelen tener tendencias muy favorables o muy desfavorables hacia los ítems incluidos en el cuestionario, siendo  muchas de las veces poco objetivos.

Dadas estas particularidades, la primer correlación entre la variable Cadena de Valor (CV) y la variable Estrategias Genéricas (EG) se obtuvo un coeficiente de correlación de Pearson de 0.8161, lo cual significa que la CV y las EG se relacionan en un 81.16%, y de acuerdo a la clasificación del coeficiente de Pearson  propuesta por Hernández Sampieri (2010) existe una “Correlación Positiva Considerable”.
La segunda correlación entre la variable Estrategias Genéricas (EG) y la variable Competitividad (COMP) se obtuvo un coeficiente de correlación de Pearson de 0.8077, que indica que las EG y la COMP se relacionan en 80.77%, y considerando nuevamente la clasificación del coeficiente de Pearson de Hernández Sampieri (2010) existe una “Correlación Positiva Considerable”.

La tercera correlación entre la variable Cadena de Valor (CV) y la variable Competitividad (COMP) se obtuvo un coeficiente de correlación de Pearson de 0.7134, el cual indica que la CV y la COMP existe una relación de 71.34%, y considerando la clasificación del coeficiente de correlación de Pearson de Hernández Sampieri (2010) existe una “Correlación Positiva Media”.

Aunado a las correlaciones obtenidas el método FGN descrito nos permitió identificar los casos no validos para esta investigación, mostrando como modificadores muy favorables o muy desfavorables de las correlaciones de Pearson efectuadas, a tres productores (No.1,  No.10 y No. 23, numeración asignada de forma arbitraria solo para efectos de cálculo) ; así mismo, la base de datos permitió discriminar los ítems que propician de forma favorable, ya sea, la cadena de valor, las estrategias genéricas y/o la competitividad.
A continuación se muestra una matriz, en la que se comparan, la matriz inicial y la matriz final resultante de las variables e ítems de la investigación:      
Tabla 5.5
Matriz resultante al aplicar el método de la formula general de normalización (FGN)


Matriz Inicial

Matriz Resultante

Variables

No. de Indicador

No.
Subindicadores

No. Ítems

Variable

No. de Indicador

No.
Subindicadores

No.
Ítems

 

 

Cadena
de
Valor

1

4

21

 

 

Cadena
de
Valor

1

4

14

2

13

13

2

4

4

3

7

13

3

7

11

4

5

7

4

5

4

5

1

2

5

1

2

6

1

3

6

1

1

7

2

2

7

2

1

8

2

3

8

2

2

9

4

4

9

4

2

 

Estrategias Genéricas

1

5

10

 

Estrategias Genéricas

1

5

5

2

5

6

2

5

4

3

2

4

3

2

0

 

 

Competitividad

1

 

2

 

 

Competitividad

1

 

1

2

4

2

1

3

2

3

0

4

4

4

4

5

2

5

1

6

1

6

1

7

2

7

1

8

1

8

0

Fuente: Elaboración propia con datos de encuesta

Donde, para la variable Cadena de Valor (CV), se tiene que: 1=logística de entrada, 2=operaciones o producción, 3=logística de salida, 4=mercadotecnia y ventas, 5=servicio posventa, 6=adquisición, 7=desarrollo tecnológico, 8=administración de recursos humanos y 9=infraestructura organizacional. Para la variable Estrategias Genéricas (EG), se tiene que: 1=estrategia de liderazgo en costos, 2=estrategia de diferenciación y 3=concentración o enfoque. Por último, para la variable Competitividad  (COMP), se tiene que: 1=rentabilidad, 2=permanencia en el mercado, 3=productividad, 4=participación en el mercado, 5=prestigio, 6=lealtad del cliente o comprador actual, 7=costos y 8=calidad del producto.

Para una mayor comprensión de la tabla anterior, ver el apartado de operacionalización de variables, pp. 71-73. Los datos anteriores permiten comentar que el método seguido permite eliminar los ítems, subíndices o índices que se comportan desfavorablemente y prescindir de los mismos en los cálculos de las correlaciones.

Teniendo de esta forma, una base de datos mucho menor a la inicial pero más confiable y con un mayor grado de correlación. Sin embargo el método anterior deja ver sus debilidades al no mostrar los factores (ya sean índices, subíndices o ítems) y la proporción con que afectan las relaciones entre variables, y mucho menos permite realizar una ecuación econométrica o función que explique algunas de las variables de forma individual, en este caso, para cada una de las tres variables que componen esta investigación. Por tanto en el apartado siguiente se muestra el método de Análisis Factorial, que puede resolver algunas de estas dudas, sobre todo en términos de factores explicativos, proporciones de explicación y ecuaciones para las variables.