7.4. ANÁLISIS DE VARIANZA

Una vez determinados los índices de madurez en los tres diferentes factores relevantes en la presente investigación, se procede a realizar este análisis que sirve para comparar las medias de sub-grupos (dependiendo de una variable categórica) con el objeto de determinar el grado de parecido existente en tales medias. Para este análisis, es usado el estadístico F, cuyo valor será mayor a 1 cuando las medias sean distintas (cuanto más diferentes sean las medias muestrales, mayor será el valor de F). Si el nivel crítico asociado al estadístico F, es decir, la probabilidad de obtener valores como el obtenido o mayores, es menor que 0,05, se deberá rechazar la hipótesis de igualdad de medias concluyéndose que no todas las medias poblacionales comparadas son iguales (para mayor ampliación del tema, consultar a Pardo y Ruiz, 2002).

Las tablas 7.76, 7.77 y 7.78 muestran para cada grupo formado, dependiendo de los factores considerados (sector industrial, tamaño y provincia), los estadísticos descriptivos de los índices de madurez analizados (GC, innovación y TI, respectivamente).

Las tablas 7.79, 7.80 y 7.81 muestran los resultados al llevar a cabo los análisis de varianza de los factores considerados para los mismos tres índices de madurez mencionados. En todos los casos se obtienen valores en F menores a 1 (salvo en la comparación de las medias de los índices de madurez en la innovación y en las TI por sector industrial) y níveles críticos (sig.) mayores a 0,05, por lo que se aceptan las hipótesis de igualdad de medias: no hay ninguna grupo cuyo valor medio en alguno de los índices analizados difiera de manera significativa de al menos otro grupo.

7.5. TABLAS DE CONTINGENCIAS

Mediante este análisis, se permite conocer la relación existente entre dos variables: una cualitativa y una categórica. Para efectos de poder realizar el análisis, el cual necesita variables con valores enteros, se procedió a aplicar el redondeo a los tres índices involucrados (madurez en la GC, en la innovación y en las TI), dado que tienen un valor real continuo, de tal manera que los valores iguales o superiores a 0,5 ascendían al próximo entero, mientras que los valores menores a 0,5 eran truncados.

La tabla 7.82 muestra las frecuencias obtenidas al establecer la relación entre el índice de madurez en la GC y el sector industrial. Nótese que ninguna empresa alcanza un índice de madurez en la GC superior a 4.5.

Sin embargo, el grado de relación existente entre estas variables no puede ser establecido simplemente observando las frecuencias de la tabla anterior, ni siquiera si se mostraran las frecuencias porcentuales en lugar de las absolutas. Para determinar si existe relación, se utiliza el estadístico Chi-cuadrado (también conocido como ?2 o ji-cuadrado) que permite contrastar la hipótesis de que los dos criterios de clasificación utilizados (las dos variables) son independientes, comparando las frecuencias observadas con las frecuencias esperadas. Los grados de libertad resultan de multiplicar el número de filas menos uno por el número de columnas menos uno. Si los datos son compatibles con la hipótesis de independencia, la probabilidad asociada al estadístico ?2 será alta (mayor de 0,05); por el contrario, si esa probabilidad es muy pequeña (menor que 0,05) se considerará que los datos son incompatibles con la hipótesis de independencia y se concluirá que las variables estudiadas están relacionadas (para mayor ampliación del tema, consultar a Pardo y Ruiz, 2002).

La tabla 7.83 muestra los resultados al aplicar el estadístico Chi-cuadrado, donde se observa que la distribución ?2 con 24 grados de libertad (df) tiene asociada una probabilidad (sig. asintótica) de 0,971. Puesto que esta probabilidad (llamada nivel crítico o nivel de significación observado) es alta, se acepta la hipótesis de independencia y se concluye que NO existe relación alguna entre el sector industrial al que pertenece la empresa y su índice de madurez en la GC.

En cuanto al tamaño de la empresa y la provincia, la tabla 7.84 muestra las frecuencias obtenidas al establecer la relación entre los criterios mencionados y el índice de madurez en la GC, mientras que la tabla 7.85 ofrece los resultados obtenidos al aplicar el estadístico Chi-cuadrado en las relaciones entre el índice de madurez en la GC y el tamaño y ubicación geográfica de la empresa. En el primer caso, el nivel de significación observado es alto, lo que nos lleva a concluir que NO existe relación alguna entre el tamaño de la empresa y su índice de madurez en la GC. De manera contraria y sorprendente, existe relación entre la ubicación geográfica y el índice de madurez en la GC al obtenerse una significancia baja de 0,046 (aunque muy próxima al límite aceptable).

Las tablas 7.86 y 7.87 muestran, respectivamente, las frecuencias obtenidas al establecer la relación entre el índice de madurez en la innovación y el sector industrial, así como con el tamaño y provincia. Cabe mencionar que ninguna empresa obtiene un índice de madurez en la innovación menor a 1,5.

La tabla 7.88 muestra los resultados obtenidos al aplicar el estadístico X2, con cuyos valores se puede concluir que el índice de madurez en la innovación no tiene relación significativa con ninguno de los parámetros considerados en este análisis específico.

Para terminar el análisis de las tablas de contingencia, se muestran en las tablas 7.89 y 7.90 las frecuencias obtenidas al establecer la relación entre el índice de madurez en las TI y el sector industrial, así como con el tamaño y provincia. Es interesante señalar que 67 de las 68 empresas involucradas en el estudio alcanzan un índice de madurez en las TI superior a 2,5.

Al igual que con el índice de madurez en la innovación, los resultados obtenidos en el estadístico X2, mostrados en la tabla 7.91, muestran que no existe relación significativa entre los parámetros considerados en este análisis y el índice de madurez en las TI.

7.6. ANALISIS DE RELACIONES EXISTENTES

Un problema de estimación importante es el de predecir o pronosticar el valor de una variable de algún proceso, a partir de los valores conocidos de otras variables que estén relacionadas. Considerando que el objetivo principal de esta tesis doctoral es la determinación de un modelo que relacione la GC y las TI con la innovación, en este apartado, se hace un análisis de diferentes modelos de predicción, identificando variables cuya predicción se considera relevante, así como aquellas variables independientes que la afectan.

Se hace mención que sólo en el primer modelo de predicción analizado, se hace una explicación detallada de algunos de los conceptos de medición utilizados, con el propósito de proporcionar mayor claridad a los temas tratados en este apartado (para mayor amplitud en la explicación, ver Mendenhall y Reinmuth, 1978). Es pertinente señalar también, que el análisis de los modelos analizados sigue una secuencia de lo general a lo particular, es decir, se analiza primero el modelo principal y general de este estudio, para posteriormente analizar las relaciones más detalladas a través de distintos modelos de predicción.