PARTE II. ESTUDIO EMPÍRICO
CAPITULO 5. APLICACIÓN EMPÍRICA Y ANÁLISIS DE
5.2. Modelos relacionados con la implantación del sistema de calidad.
5.2.3. Los beneficios de la certificación
5.2.3.2. Análisis de los resultados del certificado Q del ICTE sobre
a. Análisis de Componente Principal.
El ACP con rotación Varimax de los beneficios para empresas certificadas con la Q se llevó a cabo para 16 variables, porque el significado del t-test junto con el signo negativo de la t-valor que se hizo (véanse anexo 4) no mostró ningún efecto importante en 15 variables. Las variables de los beneficios percibidos se han reducidos en cuatro factores que explican aproximadamente el 80% de la varianza en los variables originales, lo que no aseguran una mayor información (tabla.5.51).
Como en el caso de la ISO 9001, el primer y segundo factores se refieren a los BOC
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Los dos últimos factores se refieren a los BC. La empresa basa su estrategia en la satisfacción del cliente que es la base para captar nuevos consumidores, fidelizarlos y obtener, por tanto, una imagen buena de la empresa.Variables Factor1 BOC Factor2 BOC Factor3 BC Factor4 BC 6. La certificación ha traído una mayor participación de mis
trabajadores en gestión.
7. La implantación del sistema de calidad ha ayudado a definir claramente mis procesos y responsabilidades.
8. La implantación del sistema de calidad ha mejorado la formación vía entrenamiento.
9. La certificación ha mejorado la comunicación en mi organización.
11. La implantación del sistema de calidad ha modernizado mi organización.
21. La implantación del sistema ha sido beneficioso para aprovechar más de los recursos de mi organización.
1. La implantación del sistema de calidad ha incrementado la motivación de mis empleados.
2. La implantación del sistema de calidad ha incrementado la satisfacción de mis trabajadores.
3. La concienciación respecto a la importancia de la calidad ha sido productivo para mi organización.
4. La implantación del sistema de calidad ha mejorado las relaciones dirección - empleados.
5. La implantación del sistema de calidad ha mejorado el ambiento en el trabajo.
12. La certificación ha aportado una documentación cuidadosa de mis procesos y métodos.
18. La implantación del sistema de calidad ha mejorado la imagen de mi empresa.
19. La implantación del sistema de calidad ha mejorado el nivel de satisfacción de mis clientes.
15. El certificado ha sido una herramienta para captar nuevos clientes.
16. La certificación ha incrementado la fidelidad de mis clientes.
% varianza
% prop. Cumulativa varianza KMO 0,610 ,693 ,812 ,909 ,843 ,846 ,718 27,870 27,870 ,890 ,888 ,622 ,869 ,917 ,495 26,341 54,211 ,762 ,858 13,316 67,527 ,915 ,833 12,368 79,895
Tabla.5 51: Análisis factorial de los beneficios percibidos del certificado Q.
b. La regresión múltiple de los beneficios percibidos y antigüedad de la certificación Regresión lineal múltiple de los beneficios organizativos y de control.
La regresión múltiple se hizo sobre las 52 empresas turísticas certificadas con la Q que tiene la comunidad de baleares. El grupo de los BOC tiene 16 variables. Para obtener una sola variable dependiente, tuvimos que calcular la media por empresa de este grupo de beneficios. La variable antigüedad es continua.
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El resultado del análisis es significativo. Por tanto rechazamos la hipótesis nula de que la variabilidad observada en la variable BOC sea explicable por el azar, y admitimos que hay algún tipo de asociación entre la variable dependiente y las independientes.En la tabla 5.52 el R cuadrado es igual a 0,443, eso quiere decir que si se dispone aún de más información sobre las variables predictoras gracias a este modelo de regresión, podemos hacer una predicción donde la incertidumbre esta disminuida en un 44,3% con respecto al original.
La tabla 5.54 de los coeficientes nos enseña tres variables que se incluyen en el modelo que son la antigüedad de la certificación, la edad y el tamaño de la empresa. Los años que llevan las empresas certificadas actúan positivamente sobre los BOC obtenidos del mismo certificado.
Modelo R R cuadrado R cuadrado corregida Error típ. de la estimación dimension0 1 ,666 a ,443 ,383 ,75649
Tabla.5 52: Resumen del modelo.
Modelo Suma de
cuadrados Gl Media cuadrática F Sig.
1 Regresión 20,957 5 4,191 7,324 ,000a
Residual 26,325 46 ,572
Total 47,281 51
Tabla.5 53: Anova de los beneficios organizativos y de control.
Modelo Coeficientes no estandarizados Coeficientes tipificados T Sig. B Error típ. Beta 1 (Constante) 2,641 ,590 4,476 ,000 XAC ,059 ,028 ,253 2,136 ,038* Consultor -,271 ,231 -,131 -1,172 ,247 Grupo ,376 ,278 ,175 1,353 ,183 Edad ,309 ,101 ,433 3,063 ,004*** Tamaño ,391 ,188 ,267 2,079 ,043**
Tabla.5 54: Estimaciones de los parámetros de la regresión de los BOC. Nota: ***, ** y * se refiere a significatividad a 1%,5%,10% respectivamente.
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Regresión lineal múltiple de los beneficios de productividad y de coste.
Calculamos la media de los 7 variables de los BPC. Con la media de este grupo de beneficios, hicimos una regresión múltiple con los 5 variables predictoras señaladas anteriormente. Existe algún tipo de asociación entre la variable dependiente y las explicativas. Lo confirman los resultados de Anova: Salió significativo en 0.002. Para predecir el modelo obtenido, la incertidumbre está reducida a 32,8%.
La tabla 5.57 de los coeficientes nos dicen que la antigüedad de la certificación y el tamaño de la empresa son variables que ayudan a predecir los BPC.
Modelo
R R cuadrado R cuadrado corregida
Error típ. de la estimación
dimension0
1 ,573a ,328 ,255 1,24216
Tabla.5 55: Resumen del modelo.
Modelo Suma de
cuadrados Gl Media cuadrática F Sig.
1 Regresión 34,667 5 6,933 4,493 ,002
Residual 70,977 46 1,543
Total 105,643 51
Tabla.5 56: Anova de los beneficios de productividad y de coste.
Modelo Coeficientes no estandarizados Coeficientes tipificados T Sig. B Error típ. Beta 1 (Constante) 1,196 ,969 1,234 ,223 XAC ,112 ,046 ,318 2,443 ,018*** Consultor -,346 ,380 -,112 -,910 ,368 Grupo -,044 ,456 -,014 -,096 ,924 Edad ,149 ,166 ,140 ,901 ,372 Tamaño ,729 ,309 ,333 2,359 ,023**
Tabla.5 57: Estimaciones de los parámetros de la regresión de los BPC. Nota: ***, ** y * se refiere a significatividad a 1%,5%,10% respectivamente.
Regresión lineal múltiple de los beneficios comerciales.
La ultima regresión trata de la media de los BC que tenían 8 variables con las mismas cinco variables predictoras. El análisis de la varianza no salió significativo, así que aceptamos la hipótesis nula de que los beneficios comerciales son explicados por el
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azar. Solo exponemos a continuación los resultados de los coeficientes de las variables predictoras para que se vea claramente que ninguna explica los beneficios comerciales.Modelo Coeficientes no estandarizados Coeficientes tipificados T Sig. B Error típ. Beta 1 (Constante) 3,243 ,722 4,493 ,000 XAC ,014 ,034 ,062 ,407 ,686 Consultor -,068 ,283 -,035 -,241 ,810 Grupo ,560 ,340 ,272 1,647 ,106 Edad ,034 ,123 ,049 ,272 ,787 Tamaño ,248 ,230 ,177 1,077 ,287
Tabla.5 58: Estimaciones de los parámetros de la regresión de los BC.
c. Regresión ordinal del nivel de satisfacción para empresas certificadas con la Q del ICTE.
1/ Como en el caso del certificado ISO 9001, se hizo un análisis del nivel de la satisfacción generado por el certificado Q.
Satisfacción con la certificación Q
Los resultados son claros, todas las empresas encuestadas con el certificado Q están de acuerdo, muy de acuerdo o totalmente de acuerdo con la satisfacción con el mismo.
Figura.5 13: Satisfacción con la certificación Q.
Recomendar el certificado Q
Con el porcentaje de satisfacción del certificado Q encontrado en la figura 5.13, el 94% de las empresas recomendaría el certificado a otra empresa.
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Figura.5 14: Recomendar el certificado Q a otra empresa.
El valor del certificado Q para la organización.
El 97% de las empresas aseguran que el certificado Q es valioso.
Figura.5 15: El valor de la certificación Q para la organización.
2/ La relación satisfacción-beneficios.
El modelo no se ajusta globalmente al nivel α= 0,05 porque la diferencia entre ambos log-likelihoods–el chi.cuadrado no tiene un nivel de significación. Tratándose de la bondad del ajuste, sale significativo con una estimación de los parámetros del modelo significativos. Los BPC y BC influyen sobre la satisfacción con el certificado Q.
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Modelo -2 log de la
verosimilitud Chi-cuadrado Gl Sig.
Sólo intersección 93,279
Final 88,839 4,441 3 0,108
Tabla.5 59: Ajuste del modelo.
Chi-cuadrado Gl Sig.
Pearson 104,261 37 ,000
Desviación 88,839 37 ,000
Tabla.5 60: Bondad del ajuste del modelo.
Estimación Error típ. Wald gl Sig.
Intervalo de confianza 95% Límite inferior Límite superior Umbral [S2 = 5,00] 3,022 2,408 1,575 1 ,210 -1,698 7,742 [S2 = 6,00] 3,726 2,427 2,357 1 ,125 -1,031 8,484 Ubicación Mvboc ,871 ,560 2,416 1 ,120 -,227 1,969 Mvbpc -,890 ,461 3,735 1 ,053** -1,794 ,013 Mvbc ,780 ,466 2,797 1 ,094** -,134 1,694
Tabla.5 61: Estimaciones de los parámetros de la regresión ordinal.
Nota: ***, ** y * se refiere a significatividad a 1%,5%,10% respectivamente.
5.2.3.3. Comparación de los beneficios entre la ISO 9001 e ICTE.