2.5. Contrastación de Hipótesis
2.5.2. Contrastación de las Hipótesis Específicas
significativa la satisfacción del cliente de la droguería Elmeks Perú S.A.C. Huancayo-2020.
La mediana del puntaje de satisfacción del cliente en el antes fue de 61 puntos, en el después fue de 88 puntos; se evidencia una diferencia de 27 puntos, con lo cual se puede decir que la percepción de la satisfacción mejoro.
Tabla 45
Comparación de la satisfacción del cliente antes y después de la implementación del modelo propuesto.
Mediana
Satisfacción (O1)-Antes 61
Satisfacción (O2)-Después 88
Diferencia 27
2.5.2. Contrastación de las Hipótesis Específicas
H1; O2>O1
b) Determinación del estadístico de prueba.
Se usó la prueba estadística de rangos de Wilcoxon ya que las diferencias no cumplen con el supuesto de normalidad.
Prueba de normalidad.
Se recurrió a la prueba estadística de Kolmogorov-Smirnov sobre los datos correspondientes a la dimensión calidad del producto de la empresa en estudio.
Figura 83
Prueba de normalidad pre-test y post-test de calidad del producto Kolmogorov-Smirnova
Estadístico gl Sig.
Pre- calidad del producto
.206 123 .000
Post- calidad del producto
.247 123 .000
Diferencia Post – Pre .293 123 .000
Dado que el estadístico de contraste mostró que el p-valor = 0.000 < 0.05 para la diferencia, se rechazó la hipótesis nula, aceptándose la hipótesis alterna, es decir qué los datos no se aproximan a la distribución normal. Debido a ello se asume como el estadígrafo para la aplicación de la prueba de hipótesis especifica 1: la prueba de rangos de Wilcoxon.
c) Determinación del nivel de significancia.
El nivel de significancia aceptado es de α = 0.05 d) Establecimiento de la regla de decisión.
Dado el contraste unilateral derecho el valor crítico para un α=0.05 : Z α =1.645 Se aceptará la hipótesis nula si Z ≤ 1.645
Se aceptará la hipótesis alterna si: Z>1.645
e) Calculo del Estadígrafo de Prueba:
Se seleccionó la Prueba no paramétrica, para muestras relacionadas, conocida como Wilcoxon.
Figura 84
Resultados prueba estadística de la hipótesis especifica 1 Estadístico de Wilcoxon
Z 9.824
Sig. asintótica (prueba bilateral)
.000
f). Decisión Estadística
Dado el Z calculado igual a: 9,824 y tomando en cuenta las zonas críticas, esta cae en la zona de rechazo; entonces se rechaza la Ho, y se acepta la hipótesis alterna H1; es decir qué, la implementación de un modelo de gestión de inventarios mejora en medida
significativa la calidad del producto de la droguería Elmeks Perú S.A.C. Huancayo-2020. La mediana del puntaje de calidad del producto en el antes fue de 7 puntos, en el después fue de 9 puntos se evidencia una diferencia de 2 puntos con lo cual se puede decir que la percepción de la calidad de producto mejoro.
Z α =1.645
Tabla 46
Comparación de calidad del producto percibida antes y después de la implementación del modelo propuesto.
Mediana
Calidad del producto (O1)-Antes 7
Calidad del producto (O2)-Después 9
Diferencia 2
Contrastación de la hipótesis específica N°2 a) Planteamiento de hipótesis nula y alterna.
Como hipótesis específica N°2 de la investigación se planteó que la implementación de un modelo de gestión de inventarios mejora en medida significativa la seguridad de la droguería Elmeks Perú S.A.C. Huancayo-2020.
H0: No existe variación o existe variación negativa respecto a la seguridad de la droguería Elmeks Perú S.A.C. Huancayo 2020, tras la implementación de un modelo de gestión de inventarios.
H0; O2≤O1
H1: Existe variación positiva respecto a la seguridad de la droguería Elmeks Perú S.A.C. Huancayo 2020, tras la implementación de un modelo de gestión de inventarios.
H1; O2>O1
b) Determinación del estadístico de prueba.
Se usó la prueba estadística de rangos de Wilcoxon ya que las diferencias no cumplen con el supuesto de normalidad.
Prueba de normalidad.
Se recurrió a la prueba estadística de Kolmogorov-Smirnov sobre los datos correspondientes a la dimensión seguridad de la empresa en estudio.
Figura 85
Prueba de normalidad pre-test y post-test de seguridad Kolmogorov-Smirnova
Estadístico gl Sig.
Pre - seguridad .146 123 .000
Post - seguridad .163 123 .000
Diferencia Post - Pre .153 123 .000
Dado que el estadístico de contraste mostró que el p-valor = 0.000 < 0.05 para la diferencia, se rechazó la hipótesis nula, aceptándose la hipótesis alterna, es decir qué los datos no se aproximan a la distribución normal. Debido a ello se asume como el estadígrafo para la aplicación de la prueba de hipótesis especifica 2: la prueba de rangos de Wilcoxon.
c) Determinación del nivel de significancia.
El nivel de significancia aceptado es de α = 0.05 d) Establecimiento de la regla de decisión.
Dado el contraste de hipótesis unilateral derecho el valor crítico para un α=0.05:
Z α =1.645
Se aceptará la hipótesis nula si Z ≤ 1.645 Se aceptará la hipótesis alterna si: Z>1.645
e) Calculo del Estadígrafo de Prueba:
Se seleccionó la Prueba no paramétrica, para muestras relacionadas, conocida como Wilcoxon.
Figura 86
Resultados prueba estadística de la hipótesis especifica 2 Estadístico de Wilcoxon
Z 9.680
Sig. asintótica (prueba bilateral)
.000
Dado el Z calculado igual a: 9,680 y tomando en cuenta las zonas críticas, esta cae en la zona de rechazo; entonces se rechaza la Ho, y se acepta la hipótesis alterna H1; es decir qué, la implementación de un modelo de gestión de inventarios mejora en medida
significativa la seguridad de la droguería Elmeks Perú S.A.C. Huancayo-2020. La mediana del puntaje de la seguridad en el antes fue de 19 puntos, en el después fue de 27 puntos se evidencia una diferencia de 8 puntos con lo cual se puede decir que la percepción de la seguridad mejoro.
Tabla 47
Comparación de seguridad percibida antes y después de la implementación del modelo propuesto.
Mediana
Seguridad (O1)-Antes 19
Seguridad (O2)-Después 27
Diferencia 8
Z α =1.645
Mediana Y.2.
Seguridad . Y.2.1. Credibilidad Y.2.2. Claridad en la información
Y.2.3. Seguridad física
(O1)-Antes 7 6 7
(O2)- Después
9 9 10
Diferencia 2 3 3
Contrastación de la hipótesis específica N°3 a) Planteamiento de hipótesis nula y alterna.
Como hipótesis específica N°3 de la investigación se planteó que la implementación de un modelo de gestión de inventarios mejora en medida significativa la capacidad de respuesta de la droguería Elmeks Perú S.A.C. Huancayo-2020.
H0: No existe variación o existe variación negativa respecto a la capacidad de
respuesta de la droguería Elmeks Perú S.A.C. Huancayo 2020, tras la implementación de un modelo de gestión de inventarios.
H0; O2≤O1
H1: Existe variación positiva respecto a la capacidad de respuesta de la droguería Elmeks Perú S.A.C. Huancayo 2020, tras la implementación de un modelo de gestión de inventarios.
H1; O2>O1
b) Determinación del estadístico de prueba.
Se usó la prueba estadística de rangos de Wilcoxon ya que las diferencias no cumplen con el supuesto de normalidad.
Prueba de normalidad.
Se recurrió a la prueba estadística de Kolmogorov-Smirnov sobre los datos correspondientes a la dimensión Capacidad de respuesta de la empresa en estudio.
Figura 87
Prueba de normalidad pre-test y post-test de capacidad de respuesta Kolmogorov-Smirnova
Estadístico gl Sig.
Pre – capacidad de respuesta
.211 123 .000
Post – capacidad de respuesta
.142 123 .000
Diferencia Post – Pre .139 123 .000
Dado que el estadístico de contraste mostró que el p-valor = 0.000 < 0.05 para la diferencia, se rechazó la hipótesis nula, aceptándose la hipótesis alterna, es decir qué los datos no se aproximan a la distribución normal. Debido a ello se asume como el estadígrafo para la aplicación de la prueba de hipótesis especifica 3: la prueba de rangos de Wilcoxon.
c) Determinación del nivel de significancia.
El nivel de significancia aceptado es de α = 0.05 d) Establecimiento de la regla de decisión.
Dado el contraste de hipótesis unilateral derecho el valor crítico para un α=0.05:
Z α =1.645
Se aceptará la hipótesis nula si Z ≤ 1.645 Se aceptará la hipótesis alterna si: Z>1.645
Z α =1.645