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Modelo integral de competitividad económica para las empresas

Fernando Hernández Contreras

CAPITULO V.

ANÁLISIS DE DATOS

5.1 Introducción

En este capítulo se presentan los resultados del análisis de los datos de la muestra final. El objetivo de este análisis fuè la validación de la hipótesis y del modelo propuesto.

En la presente investigación el análisis de datos cubrió un objetivo adicional al mencionado el cual consiste en la verificación de algunos aspectos de medición.

 

5.2 Estadísticas Demográficas de la Muestra Final.

 

            La muestra final se compone de 100 observaciones validas  y para recibir estas encuestas se distribuyeron 100 a empresas que estaban dispuestas y podían contestarlas.

 

 

 

 

 

 

Tabla I.

 

Estadísticas Demográficas de la Muestra Final.

 

 

EMPRESAS	RANGO	NUMERO	PROMEDIO
LOCALES		1919
Exportadoras		49
No Exportadoras		1870
ACTIVIDAD
Exportadoras			2.55%
No Exportadoras			97.45%
EMPLEADOS
	0 a 1	13	67.75%
	2 a 10	23	1.20%
	11 a 12	12	0.63%
	13 a 100	535	27.87%
	101   AD	49	2.55%
TAMAÑO DE LA MUESTRA		100
Exportadoras		26	26%
No Exportadoras		74	74%

 

 

Entre los puntos significativos de estos datos  están:

1. Los sujetos de investigación son empresas, exportadoras (2.55%) y no exportadoras (97.45%), lo que indica  empresas que  pudiesen utilizar el modelo.
2. El grueso de la muestra (97.45%) está compuesta de micro y pequeñas  empresas que en algún momento mediante el modelo propuesto podrían entrar  en el proceso de internacionalización de sus productos.

 

5.3 Validación del Instrumento de Medición.

Introducción.

 

            Estas estadísticas fueron las siguientes:

a)     Un análisis de factores para determinar si cada grupo de preguntas que se diseñó para medir una variable realmente lo están haciendo.  De esta forma se prueba en esta investigación la validez discriminante de éstas mediciones. ( ver tabla II )

 

b)     Un análisis de regresión múltiple para identificar qué variables explican o contribuyen a la aceptación del modelo MICE.

 

c)      Tabulaciones cruzadas para analizar características de los adoptantes del Modelo MICE.

Todos estos análisis estadísticos fueron hechos  con la herramienta SPSS/pc  Versión (11.0).

5.4 Análisis de Factores.

           Con los datos de la muestra final obtenida se realizó un análisis de factores para las mediciones propuestas correspondientes a la percepción de utilidad del modelo propuesto.

           Los resultados finales de factores dan un grado aceptable de validez  a las mediciones propuestas, como se explica más adelante.

 

 

          Las mediciones resultantes mostraron, en general que todas las cargas de los factores son superiores al 0.6.

 

 

   

VARIABLE	ELEMENTO	CARGA DE FACTOR	REDEFINICION DE VARIABLE
Intensidad de  gastos en I+D	S 01	0.708	I. Variable de
Innovación de productos	S 02	0.609	Recursos Tecnológicos
Patentes	S 03	0.811
Número de empleados	S 04	0.822	II. Variable de
			Recursos Humanos
Miedo al cambio.	S 05	0.628	XII. Recompensa (logro
Recompensa	S 06	0.625	empresarial)
Edad	S 07	0.765	IV. Variable de
Grupo Estratégico (giro)	S 08	0.822	Recursos Organizacionales
Facilidad de uso	S 09	0.814	V.  Con significancia
Facilidad de demostración de resultados	S 10	0.828	en estudios previos
Tamaño de la empresa	S 11	0.748	VI. Número de Empleados

 

Podemos observar que las preguntas se agrupan en forma lógica en cada uno de los factores obtenidos  (factores 1 al 6)

 

5.5     Análisis de Regresión Múltiple.

 

            Una vez que se definieron las mediciones resultantes del análisis de factores en la muestra final se  efectuó un análisis de regresión múltiple con la intención de identificar que variables explican la decisión de adoptar el modelo MICE. Las variables independientes son: si la empresa  exporta o no exporta, el número de empleados de las diferentes empresas,  el nivel de ingreso, el giro de la empresa,  el nivel de la empresa si es local o internacional.

 

 

 

 

 

Regression

 

    El modelo, utilizando el método stepwise nos arroja que sólo el giro de la empresa es significativo a un nivel de 0.005. Pero al observar la varianza explicada o coeficiente de determinación nos damos cuenta que el modelo sólo explica el 7% de la variación, lo cual es muy bajo. En un futuro necesitaríamos incluir algunas otras variables que puedan aumentar la varianza explicada.

 

 

 

 

Crosstabs

Exporta * utilidad

 El resultado del análisis de la variable exportación  nos muestra que de las empresas que actualmente no exportan el  91.89% (68 de 74) aceptaron que es útil el modelo y el 8.11%  que no era útil  y de las empresas  que están exportando el 73.08% (19 de 26)  aceptaron que es útil el modelo y el 26.92 % que no era útil, lo que nos da un nivel de significancia de (ji-cuadrada) de .014. La prueba de ji-cuadrada nos indica con un nivel de significancia de .014 que la percepción de utilidad depende de si la empresa es exportadora o no, lo que  influye favorablemente en la aceptación del modelo  propuesto.

 

 

 

 

 

Ingreso * utilidad

  El resultado del análisis de la variable ingreso  nos muestra que de las empresas que actualmente tienen un ingreso bajo el  91.89% (68 de 74) aceptaron que es útil el modelo y el 8.11%  que no era útil  y de las empresas  que tienen un ingreso alto el 73.08% (19 de 26) aceptaron que es útil el modelo y el 26.92 % que no era útil. La prueba de ji-cuadrada nos indica con un nivel de significancia de .014 que la percepción de utilidad depende de si la empresa tiene un ingreso alto o bajo.

 

 

 

 

 

 

 

Internacional * utilidad

 

El resultado del análisis de la variable internacional  nos muestra que de las empresas que actualmente no tienen un plan internacional el  91.89% (68 de 74) aceptaron que es útil el modelo y el 8.11%  que no era útil  y de las empresas  que tienen plan internacional el 73.08% (19 de 26) aceptaron que es útil el modelo y el 26.92 % que no era útil. La prueba de ji-cuadrada nos indica con un nivel de significancia de .014 que la percepción de utilidad depende de si la empresa tiene un plan internacional o no.

 

 

 

 

 

 

Giro * utilidad

 

 

 

  El resultado del análisis de la variable giro  en  las empresas locales nos muestra que del giro Industrial el 73.08 %, del giro comercial el 100% y del giro servicios el 85%,  contestaron que es útil  el modelo.

 

La aceptación del modelo depende  del giro de la empresa (con un nivel de significancia de 0.008)  También se hizo un análisis de regresión múltiple con todas las variables del cuestionario pero no resultaron significativas.

 

 

 

 

                                        5.6 Conclusiones.

 

            Los encuestados  en un 87% perciben el modelo MICE como útil para sus empresas. El  hecho de que solamente el giro de la empresa aparezca como significativa en la percepción de utilidad del modelo, nos hace reflexionar acerca de la forma de que los encuestados contestaron. Creo que existe sesgo de aceptación social (Zikmund, 2000, p. 175),  èsto es parte del error sistemático. Esto significa que el encuestado, por querer aparentar que entendió bien el modelo, contesta que sí utilizaría el modelo.     

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