EVALUACIÓN DE LA GESTIÓN ADMINISTRATIVA, FINANCIERA Y COMERCIAL DE LAS COOPERATIVAS ASOCIADAS A CONFECOOP CARIBE

4.2  Análisis de la Gestión Administrativa de las Cooperativas Asociadas a CONFECOOP CARIBE

Para la realización del análisis de la evaluación de la Gestión Administrativa  a las cooperativas asociadas en la Confederación de Cooperativas del Caribe (CONFECOOP CARIBE) se utilizó un instrumento1 que permitía recolectar los datos para ser sometidos a análisis. Este constaba de 32 variables divididas en cinco factores críticos que permitían analizar la estructura organizacional, la dirección, la planeación, el control y el clima organizacional de las cooperativas.
Las preguntas que permitían medir la gestión administrativa de las cooperativas fueron realizadas en forma de escala de actitud, la cual es una especie de cuestionario en el que a los entrevistados se les pide posicionarse en un nivel preciso de una escala de grado (Akyouf, 2001:87). Las 32 preguntas fueron calificadas para su respuesta de acuerdo al nivel de aplicación en la organización en una escala de 1 a 5, donde 1: era muy bajo  5: muy alto
Para la realización de este estudio de tipo descriptivo y exploratorio se tomó como muestra a la totalidad de las cooperativas asociadas a CONFECOOP CARIBE, un total de 18 cooperativas de diferentes actividades económicas a la cuales se les aplicó el cuestionario en el primer semestre del año 2007. De estas, tan solo 102 , las más representativas por el tamaño de sus activos, número de empleados y asociados,  respondieron el instrumento.
Los datos recolectados fueron procesados utilizando el software estadístico conocido como SPSS para Windows versión 13. Con base a las respuestas dadas se utilizó la técnica estadística de reducción de la dimensión con variables cuantitativa del análisis factorial3 y  la prueba de confiabilidad para determinar los factores críticos de la gestión administrativa de las cooperativas y la validez de los datos respectivamente.
Para analizar la dimensión de los diferentes constructos se utilizó como herramienta estadística el método de ejes principales, también conocido como análisis de componentes principales, el cual permite determinar los factores principales disponibles de todas las variables analizadas, esto con el fin de reducir  el número de variables realizando la menor perdida de información posible para mejorar la interpretabilidad de los datos. El análisis de componentes principales permite determinar el número de factores subyacentes explicativos tras un conjunto de datos, que explican la variabilidad de dichos datos4 . 
Para el análisis factorial realizado se obtuvo la matriz de correlaciones de variables, incluido los niveles de significación, determinante e inversa5 . De igual manera, se determinó la matriz de correlaciones reproducida, la cual incluyo la anti-imagen, las comunalidades, auto valores y porcentaje de varianza explicada. Previamente se cálculo también el estadístico KMO (medida de la adecuación muestral de Kaiser Meyer – Olkin) y se realizo la prueba de esfericidad de Barlett.
Como se mencionó anteriormente, previo al análisis factorial se realizo la prueba de esfericidad de Barlett, la cual permite contrastar la hipótesis de igualdad de la matriz de correlaciones con la identidad, consiste en una estimación del chi cuadrado a partir de una transformación del determinante de la matriz de correlaciones. Si las variables no están intercorrelacionadas, entonces el test de esfericidad de Barlett debe presentar un valor superior al límite de 0.05, lo cual implicaría que la matriz de datos no es validad para realizar el análisis factorial, por lo que no se podría continuar con su proceso. De otro lado, la medida de adecuación muestral de Kaiser Meyer – Olkin (índice KMO)  sirve para comparar las magnitudes de los coeficientes de correlación general o simple con respecto a las magnitudes de los coeficientes de correlación parcial, en general indica que tan apropiado es aplicar el análisis factorial; valores de KMO por debajo de 0.5 no serán aceptables, considerándose inadecuados los datos a un modelo de análisis factorial (Pérez, 2005:501) los valores resultantes entre 0.5 y 1 indican que es apropiado aplicarlo a la matriz de datos bajo estudio.
En el caso de la matriz de datos de 32 variables analizadas se obtuvo un KMO de 0.721 lo que indica que la muestra tomada para el estudio de evaluación de la gestión administrativa de las cooperativas asociadas a Confecoop Caribe es apropiada y que por lo tanto se puede continuar con la aplicación del análisis factorial.
El análisis factorial es una técnica de análisis multivariante que es supremamente útil para explicar constructos (Nunnally, 1978:343), se utiliza para el estudio e interpretación de las correlaciones entre un grupo de variables, ya que permite reducir el número de variables intercorrelacionadas  a un número inferior de factores6 no correlacionados que a su vez permiten explicar la mayor parte de variabilidad de cada una de las variables. El objetivo del análisis factorial es la identificación y cuantificación de los factores comunes, para realizar esto se estudia la matriz de correlaciones de las variables observadas y su finalidad es interpretar esta matriz a partir del menor número posible de factores. En resumen, con su utilización se busca disminuir el número de variables a un número menor de factores. Para hacer más sencillo el análisis al momento de construir la matriz se denotaron las variables como F1, F2, F3, etc. (ver anexos)
El análisis factorial se corrió varias veces utilizando el método de componentes principales hasta realizar la selección de los principales factores, los cuales fueron coherentes con los factores propuestos para el análisis: Estructura Organizacional, Dirección, Planeación, Control y Clima Organizacional. De las 32 variables iníciales analizadas se encontró que con solo 21 variables se explicaba el comportamiento de la gestión organizacional de las cooperativas objeto de análisis (F1, F2, F7, F8, F9, F11, F13, F14, F15, F16, F21, F23, F24, F26, F27, F28, F29, F30, F31 y F32). El análisis de varianza explicada indica que hasta el quinto componente se explica el 98 % de la varianza. El listado de los factores y las variables obtenidas se encuentran en los anexos.
4.2.1 Confiabilidad y Prueba de Validez
Todo instrumento debe tener un grado aceptable de validez y confiabilidad. La confiabilidad hace referencia a que el instrumento obtiene los mismos resultados cuando se repite su aplicación en las mismas circunstancias, es decir, nos dice que tan consistentes, exactos y estables son los resultados alcanzados al aplicar el instrumento. Para determinar la confiabilidad del instrumento utilizado se utilizó el coeficiente de confiabilidad Alfa de Cronbach para cada factor obtenido utilizando el análisis factorial. La validez implica que el instrumento debe en efecto medir lo que se dice medir y no otra cosa. Al instrumento se le realizo prueba de validez de contenido, de concepto y de criterio.
4.2.1.1. Análisis de Validez Interna
Realizado el análisis factorial para comprobar la validez de cada factor por separado utilizando el programa SPSS, de las 32 variables iníciales se paso a un total de 21 variables agrupadas en cinco factores. La tabla No 11 muestra cada factor, el No de variables originales, el número de variables eliminadas, el numero final de variables y el alfa final. Según Black y Porter, un alfa es considerada suficiente en una investigación exploratoria si esta es superior a 0.6.
Tabla No 11    Análisis de Validez Interna para Cinco Factores.

Cálculo: El autor
Las variables eliminadas son aquellas que dadas las respuestas realizadas se encontró que tienen poca relevancia para las diferentes cooperativas analizadas.

4.2.1.2 Validez de Contenido
La validez de contenido hace referencia al grado en que un instrumento refleja un dominio específico de contenido de lo que se mide. Para realizar la validación del instrumento utilizado para el análisis administrativo de las cooperativas asociadas a CONFECOOP CARIBE se utilizó el método de validación por expertos. Se revisó la bibliografía existente sobre el tema, escogiéndose los factores y variables de acuerdo a los criterios de expertos en diagnóstico organizacional como Jean Pierrer Thibaut y Jack Fletman, se realizo una prueba piloto para comprobar la validez de las variables previo a su aplicación en el conjunto de cooperativas.
4.2.1.3  Validez de Concepto
La determinación de la validez de concepto se realizo para cada factor en forma independiente utilizando el unifactorial7 a través de un análisis de componentes principales individualmente.  Según Black y Porter, el unifactorial indica que la naturaleza de cada factor es una medida de liquidez.