e i = Frecuencias Esperadas.
5.2 Presentación y análisis de los resultados
Luego de la aplicación de los instrumentos a la muestra objeto de la presente investigación y procesado la información obtenida (niveles y rangos), se procedió a analizar la información, tanto a nivel descriptivo, como a nivel inferencial, lo cual nos permitió realizar las mediciones y comparaciones necesarias para el presente trabajo, y cuyos resultados se presentan a continuación:
5.2.1 Nivel descriptivo
Variable: Nivel de ingresos de los centros de producción Tabla 12
Variable 1: Nivel de ingresos de los centros de producción
Niveles Total de ingresos
Ingresos 2012 S/ 71,963,135.04
Ingresos 2013 S/ 67,097,651.25
Ingresos 2014 S/ 79,519,655.58
Total S/ 218,580,441.87
Fuente: Oficina de presupuesto y control presupuestal de la UNE EGyV (2012 – 2014)
Figura 7. Variable 1:Nivel de ingresos de los centros de producción
La tabla 12 y figura 7, indica que los ingresos de los centros de producción para cada año posee diferencias significativas, siendo mayor los ingresos del año 2014 con un total de S/ 79,519,655.58, seguido del año 2012 en el que se obtuvo ingresos de S/ 71,963,135.04, asimismo el menor año de ingresos fue el año 2013 que obtuvo S/ 67,097,651.25 del total de los ingresos de los centros de producción, ascendentes a S/ 218,580,441.87.
Tabla 13
Dimensión 1: Ingresos por recursos ordinarios (2012 – 2014)
Niveles Total de ingresos
Ingresos 2012 S/ 56,269,289.34
Ingresos 2013 S/ 52,546,219.88
Ingresos 2014 S/ 65,747,381.60
Total S/ 174,562,890.82
Fuente: Oficina de presupuesto y control presupuestal de la UNE EGyV (2012 – 2014)
Figura 8. Dimensión 1: Ingresos por recursos ordinarios (2012 – 2014)
La tabla 13 y figura 8, indica que los ingresos por recursos ordinarios para cada año posee diferencias significativas, siendo mayor los ingresos del año 2014 con un total de S/ 65,747,381.60, seguido del año 2012 en el que se obtuvo ingresos de S/ 56,269,289.34, asimismo el menor año de ingresos fue el año 2013 que obtuvo S/ 52,546,219.88 del total de los ingresos por recursos ordinarios, ascendentes a S/ 174,562,890.82.
Tabla 14
Dimensión 2: Ingresos por recursos directamente recaudados (2012 – 2014)
Niveles Total de ingresos
Ingresos 2012 S/ 15,545,307.70
Ingresos 2013 S/ 14,551,431.37
Ingresos 2014 S/ 13,732,946.48
Total S/ 43,829,685.55
Fuente: Oficina de presupuesto y control presupuestal de la UNE EGyV (2012 – 2014)
Figura 9. Dimensión 2: Ingresos por recursos directamente recaudados (2012 – 2014) La tabla 14 y figura 9, indica que los ingresos por recursos directamente recaudados para cada año posee diferencias significativas, siendo mayor los ingresos del año 2012 con un total de S/ 15,545,307.70, seguido del año 2013 en el que se obtuvo ingresos de S/ 14,551,431.37, asimismo el menor año de ingresos fue el año 2014 que obtuvo S/ 13,732,946.48 del total de los ingresos por recursos directamente recaudados, ascendentes a S/ 43,829,685.55.
Tabla 15
Dimensión 3: Ingresos por recursos de donaciones y transferencias (2012 – 2014)
Niveles Total de ingresos
Ingresos 2012 S/ 135,726.00
Ingresos 2013 S/ 0.00
Ingresos 2014 S/ 1,550.00
Total S/ 137,276.00
Fuente: Oficina de presupuesto y control presupuestal de la UNE EGyV (2012 – 2014)
Figura 10. Dimensión 3: Ingresos por recursos de donaciones y transferencias (2012 – 2014) La tabla 15 y figura 10, indica que los ingresos por recursos de donaciones y transferencias para cada año posee diferencias significativas, siendo mayor los ingresos del año 2012 con un total de S/ 135,726.00, seguido del año 2014 en el que se obtuvo ingresos de S/ 1,550.00, asimismo el menor año de ingresos fue el año 2013 que obtuvo S/ 0.00 del total de los ingresos por recursos de donaciones y transferencias, ascendentes a S/ 137,276.00.
Tabla 16
Dimensión 4: Ingresos por recursos determinados (2012 – 2014)
Niveles Total de ingresos
Ingresos 2012 S/ 12,812.00
Ingresos 2013 S/ 0.00
Ingresos 2014 S/ 37,777.50
Total S/ 50,589.50
Fuente: Oficina de presupuesto y control presupuestal de la UNE EGyV (2012 – 2014)
Figura 11. Dimensión 4: Ingresos por recursos determinados (2012 – 2014)
La tabla 16 y figura 11, indica que los ingresos por recursos determinados para cada año posee diferencias significativas, siendo mayor los ingresos del año 2014 con un total de S/ 37,777.50, seguido del año 2012 en el que se obtuvo ingresos de S/ 12,812.00, asimismo el menor año de ingresos fue el año 2013 que obtuvo S/ 0.00 del total de los ingresos por recursos determinados, ascendentes a S/ 50,589.50.
Variable: Calidad de servicios
Tabla 17
Variable 2: Calidad de servicios
Ingresos de los centros de
producción
Calidad de servicios
Mala Regular Buena Excelente Total
n % n % n % n % n %
Ingresos 2014 0 0.0% 38 10.5% 203 56.1% 121 33.4% 362 100.0% Ingresos 2013 132 36.5% 230 63.5% 0 0.0% 0 0.0% 362 100.0% Ingresos 2012 0 0.0 % 207 57.2% 155 42.8% 0 0.0% 362 100.0%
Figura 12. Variable 2:Calidad de servicios
La tabla 17 y figura 12 indican que de tres muestras de 362 estudiantes encuestados por cada periodo, en el año 2012 el 57.2% (207) de los encuestados considera regular la calidad de servicios en la Universidad Nacional de Educación Enrique Guzmán y Valle y un 42.8% (155) considera buena la calidad del servicio. Asimismo en el año 2013 el 63.5% (230) de los encuestados considera regular la calidad de servicios en la Universidad Nacional de Educación Enrique Guzmán y Valle y el 36.5% (132) considera mala la calidad del servicio. Finalmente en el año 2014 el 56.1% (203) de los encuestados considera buena la calidad de servicios en la Universidad Nacional de Educación Enrique Guzmán y Valle, el 33.4% (121) considera excelente la calidad del servicio y el 10.5% (38) considera regular la calidad de servicios.
Tabla 18 Dimensión 1: Tangibilidad Ingresos de los centros de producción Tangibilidad
Mala Regular Buena Excelente Total
n % n % n % n % n %
Ingresos 2014 5 1.4% 37 10.2% 197 54.4% 123 34.0% 362 100.0% Ingresos 2013 227 62.7% 68 18.8% 67 18.5% 0 0.0% 362 100.0% Ingresos 2012 82 22.7 % 62 17.1% 183 50.5% 35 9.7% 362 100.0%
Figura 13. Dimensión 1:Tangibilidad
La tabla 18 y figura 13 indican que de tres muestras de 362 estudiantes encuestados por cada periodo, en el año 2012 el 50.5% (183) de los encuestados considera buena la tangibilidad en la Universidad Nacional de Educación Enrique Guzmán y Valle, el 22.7% (82) considera mala la tangibilidad, el 17.1% (62) considera regular la tangibilidad y el 9.7% (35) considera excelente la tangibilidad. Asimismo en el año 2013 el 62.7% (227) de los encuestados considera mala la tangibilidad, el 18.8% (68) considera regular la tangibilidad y el 18.5% (67) considera buena la tangibilidad. Finalmente en el año 2014 el 54.4% (197) de los encuestados considera buena la tangibilidad, el 34% (123) considera excelente la tangibilidad, el 10.2% (37) considera regular la tangibilidad y el 1.4% (5) considera mala la tangibilidad.
Tabla 19 Dimensión 2: Fiabilidad Ingresos de los centros de producción Fiabilidad
Mala Regular Buena Excelente Total
n % n % n % n % n %
Ingresos 2014 0 0.0% 20 5.5% 155 42.8% 187 51.7% 362 100.0% Ingresos 2013 174 48.1% 163 45.0% 25 6.9% 0 0.0% 362 100.0% Ingresos 2012 20 5.5 % 130 35.9% 129 35.6% 83 23.0% 362 100.0%
Figura 14. Dimensión 2:Fiabilidad
La tabla 19 y figura 14 indican que de tres muestras de 362 estudiantes encuestados por cada periodo, en el año 2012 el 35.9% (130) de los encuestados considera regular la fiabilidad en la Universidad Nacional de Educación Enrique Guzmán y Valle, el 35.6% (129) considera buena la fiabilidad, el 23% (83) considera excelente la fiabilidad y el 5.5% (20) considera mala la fiabilidad. Asimismo en el año 2013 el 48.1% (174) de los encuestados considera mala la fiabilidad, el 45% (163) considera regular la fiabilidad y el 6.9% (25) considera buena la fiabilidad. Finalmente en el año 2014 el 51.7% (187) de los encuestados considera excelente la fiabilidad, el 5.5% (20) considera regular la fiabilidad, y el 42.8% (155) considera buena la fiabilidad.
Tabla 20
Dimensión 3: Capacidad de respuesta
Ingresos de los centros de
producción
Capacidad de respuesta
Mala Regular Buena Excelente Total
n % n % n % n % n %
Ingresos 2014 0 0.0% 87 24.0% 102 28.2% 173 47.8% 362 100.0% Ingresos 2013 280 77.3% 46 12.7% 36 10.0% 0 0.0% 362 100.0% Ingresos 2012 100 27.6% 72 19.9% 102 28.2% 88 24.3% 362 100.0%
Figura 15. Dimensión 3:Capacidad de respuesta
La tabla 20 y figura 15 indican que de tres muestras de 362 estudiantes encuestados por cada periodo, en el año 2012 el 28.2% (102) de los encuestados considera buena la capacidad de respuesta en la Universidad Nacional de Educación Enrique Guzmán y Valle, el 27.6% (100) considera mala la capacidad de respuesta, el 24.3% (88) considera excelente la capacidad de respuesta y el 19.9% (72) considera regular la capacidad de respuesta. Asimismo en el año 2013 el 77.3% (280) de los encuestados considera mala la capacidad de respuesta, el 12.7% (46) considera regular la capacidad de respuesta y el 10% (36) considera buena la capacidad de respuesta. Finalmente en el año 2014 el 47.8% (173) de los encuestados considera excelente la capacidad de respuesta, el 28.2% (102) considera buena la capacidad de respuesta, y el 24% (87) considera regular la capacidad de respuesta.
Tabla 21 Dimensión 4: Seguridad Ingresos de los centros de producción Seguridad
Mala Regular Buena Excelente Total
n % n % n % n % n %
Ingresos 2014 18 5.0% 41 11.3% 202 55.8% 101 27.9% 362 100.0% Ingresos 2013 158 43.6% 195 53.9% 9 2.5% 0 0.0% 362 100.0% Ingresos 2012 108 29.8% 91 25.2% 158 43.6% 5 1.4% 362 100.0%
Figura 16. Dimensión 4:Seguridad
La tabla 21 y figura 16 indican que de tres muestras de 362 estudiantes encuestados por cada periodo, en el año 2012 el 43.6% (152) de los encuestados considera buena la seguridad en la Universidad Nacional de Educación Enrique Guzmán y Valle, el 29.8% (108) considera mala la seguridad, el 25.2% (91) considera regular la seguridad y el 1.4% (5) considera excelente la seguridad. Asimismo en el año 2013 el 53.9% (195) de los encuestados considera regular la seguridad, el 43.6% (158) considera mala la seguridad y el 2.5% (9) considera buena la seguridad. Finalmente en el año 2014 el 55.8% (202) de los encuestados considera buena la seguridad, el 27.9% (101) considera excelente la seguridad, el 11.3% (41) considera regular la seguridad y el 5% (18) considera mala la seguridad.
Tabla 22 Dimensión 5: Empatía Ingresos de los centros de producción Empatía
Mala Regular Buena Excelente Total
n % n % n % n % n %
Ingresos 2014 0 0.0% 46 12.7% 242 66.9% 74 20.4% 362 100.0% Ingresos 2013 75 20.7% 274 75.7% 13 3.6% 0 0.0% 362 100.0% Ingresos 2012 17 4.7% 165 45.6% 180 49.7% 0 0.0% 362 100.0%
Figura 17. Dimensión 5:Empatía
La tabla 22 y figura 17 indican que de tres muestras de 362 estudiantes encuestados por cada periodo, en el año 2012 el 49.7% (180) de los encuestados considera buena la empatía en la Universidad Nacional de Educación Enrique Guzmán y Valle, el 45.6% (165) considera regular la empatía, y el 4.7% (17) considera mala la empatía. Asimismo en el año 2013 el 75.7% (274) de los encuestados considera regular la empatía, el 20.7% (75) considera mala la empatía y el 3.6% (13) considera buena la empatía. Finalmente en el año 2014 el 66.9% (242) de los encuestados considera buena la empatía, el 20.4% (74) considera excelente la empatía, y el 12.7% (46) considera regular la empatía.
5.2.2 Nivel inferencial
5.2.2.1 Prueba estadística para la determinación de la normalidad
Para el análisis de los resultados obtenidos se determinó, inicialmente, el tipo de distribución que presentan los datos, tanto a nivel de la variable 1, como de la variable 2, utilizando la prueba Kolmogorov-Smirnov(a) de bondad de ajuste. Esta prueba permite medir el grado de concordancia existente entre la distribución de un conjunto de datos y una distribución teórica específica. Su objetivo es señalar si los datos provienen de una población que tiene la distribución teórica específica.
Considerando el valor obtenido en la prueba de distribución, se determinará el uso de estadísticos paramétricos (r de Pearson) o no paramétricos (Chi cuadrado y Rho de Spearman). Los pasos para desarrollar la prueba de normalidad son los siguientes:
PASO 1:
Plantear la Hipótesis nula (H0) y la Hipótesis alternativa (H1):
Hipótesis Nula (H0):
No existen diferencias significativas entre la distribución ideal y la distribución normal de los datos.
Hipótesis Alternativa (H1):
Existen diferencias significativas entre la distribución ideal y la distribución normal de los datos.
PASO 2:
Seleccionar el nivel de significancia
PASO 3:
Escoger el valor estadístico de prueba
El valor estadístico de prueba que se ha considerado para la presente Hipótesis es Kolmogorov – Smirnov (a)
Tabla 23
Pruebas de normalidad
Kolmogorov – Smirnov (a) Estadístico gl Sig.
Ingresos de los centros de producción 0.985 3 0.000
Calidad de servicios 2012 0.216 362 0.000
Calidad de servicios 2013 0.128 362 0.000
Calidad de servicios 2014 0.129 362 0.000
PASO 4:
Formulamos la regla de decisión
Una regla decisión es un enunciado de las condiciones según las que se acepta o se rechaza la Hipótesis nula, para lo cual es imprescindible determinar el valor crítico, que es un número que divide la región de aceptación y la región de rechazo. Regla de decisión
Si alfa (Sig.) > 0.05; Se acepta la Hipótesis nula Si alfa (Sig.) < 0.05; Se rechaza la Hipótesis nula
PASO 5:
Toma de decisión
Como el valor p de significancia del estadístico de prueba de normalidad tiene el valor de 0.000 y 0.000; entonces para valores Sig. < 0.05; se cumple que; se rechaza la Hipótesis nula y se acepta la Hipótesis alterna. Esto quiere decir que; según los resultados obtenidos podemos afirmar que los datos de la muestra de estudio no provienen de una distribución normal.
Asimismo según puede observarse en las figuras siguientes la curva de distribución difiere de la curva normal.
Figura 18. Distribución de frecuencias de los puntajes del registro de ingresos de los centros de producción.
Según puede observarse en la Figura 18 la distribución de frecuencias de los puntajes obtenidos a través de los ingresos de los centros de producción se hallan sesgados hacia la derecha, teniendo una media de 72,843,284.12 y una desviación típica de 6,240,216,596. Asimismo, la figura muestra que la curva de distribución no difiere de la curva normal, considerada como curva platicurtica. Jimeno (2006), “Presenta un reducido grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable” (p. 193), por lo tanto se afirma que la curva no es la normal.
Figura 19. Distribución de frecuencias de los puntajes del cuestionario sobre calidad de servicios 2012.
Según puede observarse en la Figura 19 la distribución de frecuencias de los puntajes obtenidos a través del cuestionario de calidad de servicios 2012 se hallan sesgados hacia la derecha, teniendo una media de 73.9 y una desviación típica de 17.414. Asimismo, la figura muestra que la curva de distribución no difiere de la curva normal, considerada como curva platicurtica. Jimeno (2006), “Presenta un reducido grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable” (p. 193), por lo tanto se afirma que la curva no es la normal.
Figura 20. Distribución de frecuencias de los puntajes del cuestionario sobre calidad de servicios 2013.
Según puede observarse en la Figura 20 la distribución de frecuencias de los puntajes obtenidos a través del cuestionario de calidad de servicios 2013 se hallan sesgados hacia la derecha, teniendo una media de 52.48 y una desviación típica de 6.69. Asimismo, la figura muestra que la curva de distribución no difiere de la curva normal, considerada como curva platicurtica. Jimeno (2006), “Presenta un reducido grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable” (p. 193), por lo tanto se afirma que la curva no es la normal.
Figura 21. Distribución de frecuencias de los puntajes del cuestionario sobre calidad de servicios 2014.
Según puede observarse en la Figura 21 la distribución de frecuencias de los puntajes obtenidos a través del cuestionario de calidad de servicios 2014 se hallan sesgados hacia la derecha, teniendo una media de 92.58 y una desviación típica de 12.378. Asimismo, la figura muestra que la curva de distribución no difiere de la curva normal, considerada como curva platicurtica. Jimeno (2006), “Presenta un reducido grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable” (p. 193), por lo tanto se afirma que la curva no es la normal.
Asimismo, se observa que el nivel de significancia (Sig. asintót. (bilateral) para la Z de Kolmogorov-Smirnov(a) es menor que 0.05 tanto en los puntajes obtenidos a nivel del registro de ingresos de los centros de producción, como del cuestionario de Calidad de servicios, por lo que se puede deducir que la distribución de estos puntajes en ambos casos difieren de la distribución normal, por lo tanto, para el desarrollo de la prueba de hipótesis; se ha utilizado la prueba no paramétrica para distribución no normal de los datos Chi cuadrado (asociación de variables) y Rho de Spearman (relación entre variables).
5.2.2.2 Prueba de hipótesis
En el presente rubro se presenta cada una de las hipótesis puestas a prueba, contrastándolas en el mismo orden que han sido formuladas, con el fin de facilitar la interpretación de los datos.
Hipótesis General