Metodología para la determinación de la importancia atribuida a los macro factores

huéspedes

El proceso de determinación, tanto para el sector empresarial como para los huéspedes de los hoteles, de la importancia atribuida a la RSE a través de los macro factores que integran la norma ISO 26000 se realizó en dos etapas. La primera orientada a la determinación de la coincidencia entre los criterios de las dos partes usando un modelo de análisis componentes estudio, por lo que todas las encuestas practicadas resultaron idóneas y fueron parte del análisis de la información. Para la recolección de los elementos de la muestra se empleó el método no probabilístico por conveniencia para población infinita, ya que se aplicaron las encuestas a los clientes de los establecimientos de alojamiento.

Para la determinación de las diferentes PI vinculadas a los hoteles de dos y tres estrellas de las ZETQ, se empleó el modelo creado por Mitchell, Agle y Wood (1997). Éste permite la identificación de los elementos de poder, legitimidad y urgencia existentes en las relaciones e interrelaciones de las organizaciones con cada uno de las PI, permitiendo su categorización y particularización. El primer elemento hace referencia a la capacidad de las PI para afectar a los hoteles, el segundo a la legalidad de los actos de acuerdo con las normas o parámetros socialmente aceptados, mientras que el último se refiere al tiempo de respuesta de las exigencias planteadas por las PI.

Para la recolección de la información requerida se empleó una encuesta diseñada exclusivamente para este fin dirigido a los hoteles, siguiendo la metodología diseñada por Gorrochategui, Casali, Frecia y Gigante (2013). Asimismo, para las PI externas se revisaron las páginas web de aquellas organizaciones o personas que la disponían sobre su relación con los establecimientos de alojamiento. Además, se utilizó el procedimiento desarrollado por Falcao y Fontes (1999) para la determinación del grado de poder, legitimidad y urgencia de cada una de las PI, que permitió la categorización de cada una de ellas de acuerdo al modelo tomado como referencia. La intersección de los tres elementos permitió el establecimiento de las PI definitivas con que trabajan los establecimientos de alojamiento en su gestión.

60 principales (ACP). Y la segunda, en el proceso del establecimiento de los factores más importantes de la norma ISO 26000 en la gestión de los establecimientos, para lo cual se empleó un modelo de análisis de regresión lineal múltiple (ARLM).

Por otra parte, considerando que los siete factores fundamentales de la norma ISO 26000 agrupan 37 variables la integran y articulan, por su número resulta difícil la visualización de las relaciones existentes entre ellas. Por ello, con el fin facilitar su tratamiento e interpretación se procedió a la obtención de la media aritmética de los elementos constitutivos para cada uno estos macro factores, motivado por la alta correlación existente para ambas poblaciones (Thanh-Xuan & Van-Thai, 2016, págs. 61-63).

Se aplicó el ACP para el análisis de la PI definitivas de los hoteles por su relación con la RSE respaldada por la estandarización impuesta por la norma ISO 2600, cuyas especificaciones ayudan su comparación de los sistemas de gestión empresarial (Heras-Saizarbitoria, 2011, págs. 73-74). Esto permitió el conocimiento de las interrelaciones existentes entre los factores fundamentales de la norma caracterizada por su multidimensionalidad y determinaron la manera en que el sector hotelero analizado comprende a la RSE y la integra a su gestión, como resultado del análisis exploratorio realizado (Polanco, 2016, págs. 273-275).

Complementariamente, el análisis busca la interpretación que los administradores, gerentes, propietarios y accionistas de los hoteles de las ZETQ y sus huéspedes tienen sobre la RSE, establecida de manera empírica de acuerdo con el contexto de su gestión.

A través de este modelo se facilita la comparación de los macro factores de la norma ISO 26000, en la determinación de cada componente, ya que supone la normalidad de los datos promedio que caracterizan la norma, tanto individual como de manera combinada, la homocedasticidad percibida por ser constante la varianza encontrada en los errores y la existencia de relaciones lineales con observaciones independientes en los componentes analizados. En esta relaciona, las variables objeto de estudio cuya fuente es netamente métrica, característica fundamental de un análisis multivariante, que permite la determinación la importancia dada a los aspectos de la norma en la gestión de los hoteles de las ZETQ, de acuerdo con la siguiente expresión:

𝐼𝑅𝑆𝐸 = 𝑓(𝛽

₁

𝑋

₁

+ 𝛽

₂

𝑋

₂

+ 𝛽

₃

𝑋

₃

+. . . +𝛽

_𝑛

𝑋

_𝑛

)

61 Posteriormente, se sometió a prueba el modelo planteado usando para el efecto la adecuación muestral de Kaise-Meyer y Olkin (KMO), la cual es uno de los indicadores que prueba su validez. Este indicador comprueba si las correlaciones parciales entre variables son bajas y su resultado alcanza valores desde 0 hasta 1. Para su interpretación, se considera que resultados mayores a 0,5 establecen que el modelo ACP es adecuado para su aplicación, para La interpretación resultante de la aplicación del modelo resalta la concepción que el sector empresarial y sus clientes tienen sobre el trabajo realizado bajo parámetros de la RSE y la sostenibilidad ambiental. Esta manera de comprender la RSE se traduce en el comportamiento empresarial ante las actividades cotidianas, las cuales se sustentan en la preocupación de los miembros de la comunidad que de una u otra forma se relacionan con las organizaciones, las repercusiones que sus acciones generan con el medio ambiente y el cumplimiento de la base legal y normativa en las que se circunscribe sus prácticas empresariales (Dueñas, Perdomo, &

Villa, 2014, pág. 296).

Para cumplir con este fin, se inició el análisis con la verificación de la estructura de las encuestas empleadas en la recolección de la información de las dos poblaciones estudiadas, a través del cálculo del Alpha de Cronbach. Paso seguido, se determinaron los principales estadísticos descriptivos para la identificación de los elementos de acuerdo con su media aritmética y su desviación estándar. A continuación, se debe establecer la matriz de correlaciones que permite la verificación de que las diferentes variables presenten factores similares presentando correlaciones entre sí.

IRSE

_k

= 𝛽

_𝑖

𝑋

_𝑘𝑖

𝑝

𝑖=1

Donde:

IRSE = Importancia de la Responsabilidad Social Empresarial X = Factores de la Norma ISO 26000

β = Coeficiente de los factores de la Norma ISO 26000

62 Para el efecto, en el proceso del establecimiento de la importancia de cada elemento que integra la norma ISO 26000 mediante la ARLM al igual que el ACP, se basa en los supuestos de normalidad de los residuos, varianza constante en los ui (homocedasticidad), relación lineal entre la variable dependiente y cada una de las independientes (linealidad), Covarianza nula entre los ui (Independencia de residuos) y multicolinealidad. Por ello, para que sea factible un análisis multivariante se requiere variables puramente métricas como en el presente caso valores inferiores se rechaza su aplicación. Además, se presenta la prueba de esfericidad de Barlett que se emplea para la comprobación de la similitud entre la matriz de correlaciones y la matriz identidad, para su aceptación debe obtener un valor de p ˂ 0,05 (De la Garza, Morales, & González, 2013).

Complementariamente, se empleó las comunalidades que determinaron el aporte de cada una de las variables y su relación con la categoría asociada. Los valores obtenidos pueden alcanzar resultados que oscilan entre 0 y 1 y para su interpretación se entiende que, mientras más cercano a uno factores comunes explican adecuadamente su variabilidad. Después, se estableció el número total de componentes, mediante el uso de la varianza total explicada, bajo la premisa de que un autovalor próximo a cero es considerado como componente residual y no aportan de manera significativa a la investigación, presentando el resultado de los componentes a través del gráfico de sedimentación.

Finalmente, se identificó la matriz de coeficientes con la respectiva puntuación para cada uno de los componentes sugeridos, éstos permiten el armado de los modelos definitivos producto de la aplicación del modelo de ACP. A través de esta matriz, se establece la manera en que el sector hotelero de dos y tres estrellas de las ZETQ y sus huéspedes entienden a la RSE. Es gracias a estos resultados lo que hace posible la determinación de la expresión que se requiere para su interpretación.

Complementariamente, se empleó modelo de ARLM, con el fin de identificar la importancia relativa que tienen cada uno de los diferentes factores fundamentales en la gestión de las organizaciones basada en la RSE, asociadas a las características multidimensionales que presenta la norma ISO 26000 (Bernal, De Nieves, & Briones, 2016, pág. 79). De esta manera, se identificó los componentes más importantes en la gestión de las organizaciones de acuerdo con las características propias del sector hotelero en el contexto ecuatoriano, fundamentado de acuerdo con las bondades del modelo (Montero, 2016, pág. 5).

63 (Hair, et al., 2009), que faculta la identificación de los factores más importantes a criterio de los administradores, gerentes y/o propietarios de los hoteles de la ZETQ, de conformidad con lo siguiente:

Para que el modelo de ARLM fuera el adecuado de acuerdo con las características de la población, se requirió de la realización del diagnóstico de colinealidad de las distintas variables, ya que su existencia impide la aplicación del respectivo modelo (Vilá, Torrado, &

Reguant, 2019, pág. 3). A continuación, se presentaron las estadísticas descriptivas de los residuos obtenidos resultantes de la aplicación del ARLM. Los residuos fueron el resultado de Para el cumplimiento de este fin, se empleó para su cálculo el método denominado “hacia adelante” para el establecimiento de la viabilidad del modelo, ya que dependiendo del método seleccionado se determina la manera de introducción de las variables independientes, que para el presente caso es un único paso. Por ello, se presentó el resumen de cada uno de los modelos, presentándose los estadísticos R, R², R² ajustado, el error estándar de estimación, los estadísticos de cambio y el coeficiente Durbin-Watson, requeridos para el entendimiento del modelo.

El siguiente paso fue el análisis de las varianzas (Anova), cuya finalidad fue posibilitar la comparación de varios conjuntos de datos en una variable netamente cuantitativa. Este examen es una generalidad de las discrepancias de similitud de las medias aritméticas para dos muestras consideradas como independientes (IBM, 2019). Además, se identifica el estadístico F del anova de un factor, en el proceso de identificación de su significancia. Esto permitió el establecimiento de los coeficientes empleados en el modelo ARLM. Además, se determinaron las variables excluidas que no formaron parte del modelo final.

𝑌 = 𝛽

₀

+ 𝛽

₁

𝑋

₁

+. . . +𝛽

_𝑘

𝑋

_𝑘

+ 𝜀

Donde:

𝛽

₀

=esel término independiente, es el valor de Y cuando X¹, ……X^k son cero

𝛽

_1,

𝛽

_2,…..

𝛽

_𝑘 = son los coeficientes parciales de la regresión

𝜀

= es el error de observación debido a variables no controladas

64 la resta entre los valores de la variable dependiente observados y los predichos por la regresión. Esos resultados se presentaron usando el gráfico de sedimentación resultante del modelo de ARLM.

4.1.3 Metodología para la determinación de la brecha entre los criterios

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