Pulse aquí para acceder al índice general del libro. Pulse aquí para bajarse el libro completo en formato PDF comprimido ZIP (2,7 Mb)

El tamaño empresarial como factor de diversidad

Alfonso Galindo Lucas

Capítulo III: OBTENCIÓN DEL FACTOR TAMAÑO

7. ESTUDIO DE LA INTERDEPENDENCIA ENTRE VARIABLES

La ausencia de correlación, verificable conforme al apartado anterior, no presupone independencia entre las variables, en ausencia de normalidad. Por lo general, ninguna de las variables que estudiamos se distribuye según una función normal, especialmente los ratios financieros (López, 1996, García-Ayuso, 1996). Por ese, motivo, será necesario contrastar la hipótesis H2 mediante análisis de contingencias.

Para aquellas variables que el estudio de correlaciones haya revelado como relacionadas linealmente, es evidente que son dependientes entre sí, puesto que mantienen una dependencia de tipo lineal.

En cambio para aquellas cuya interrelación lineal no queda constatada, no es posible afirmar que no sean dependientes, puesto que pueden seguir una pauta de covariación potencial, exponencial ó logarítmica, polinómica, logística, etc.

Por ejemplo, el activo total (A) y el coste financiero de los pasivos exigibles (k), de acuerdo con su coeficiente de correlación, no parecen presentar linealidad. Sin embargo, a la vista del gráfico 2, la nube de puntos bien podría ajustarse a una relación funcional de tipo:

Para que se pueda realizar satisfactoriamente el Análisis Factorial, es necesario garantizar la interdependencia entre las variables iniciales, de forma que aquellas variables que no cumplan la condición, quedarán excluidas normalmente por el propio procedimiento informático.

Son muchas las variables consideradas como para formular modelos de regresión no lineales y someterlos a contrastación. Para estudiar la existencia de interdependencia, dos a dos, contrastando así la hipótesis de independencia (H2), procederemos a un test de contingencias de la 2. El problema es que este tipo de análisis es aplicable únicamente a variables cualitativas, tales como el sector de actividad u ordinales, como el nivel de estudios del directivo.

La forma de poder trabajar con el resto de variables es categorizarlas, por ejemplo, en quintiles, de manera que se puedan tabular sus frecuencias cruzadas, dos a dos. El test chi-cuadrado nos informa de la coincidencia de variables del mismo nivel (1 a 5) entre las dos variables, es decir, de la probabilidad de que una observación se encuentre simultáneamente en el quintil “j” de una variable y en el mismo quintil de la otra.