CAPÍTULO IV RESULTADOS Y DISCUSIÓN
4.2. Contraste de hipótesis
4.2.1. Prueba de Normalidad
Para comprobar la prueba de normalidad se tomaron 24 respuestas recolectadas de las Empresas Exportadoras de Orégano de Tacna con sus debidas variables y dimensiones.
4.2.1.1.Prueba de normalidad de la variable: Gestión empresarial.
Tabla 30
Prueba de normalidad para Gestión empresarial
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Gestión empresarial
Estadístico Gl Sig. Estadístico gl Sig.
.148 24 .186 .948 24 .248
Nota: La tabla muestra los resultados de la prueba de normalidad de Gestión empresarial obtenidos a través del programa estadístico SPSS 28.
Resultado:
Para comprobar la normalidad, se realizó la test de Shapiro-Wilk por poseer una muestra mínima de 50 datos. Se puede observar que la tabla 30, presenta un nivel de significancia p-valor (Sig.= 0.248) es mayor a α = 0.05, señalando que los datos acerca de la gestión empresarial cuenta con una distribución normal, por lo tanto, el supuesto esperado se cumple.
Figura 3
Frecuencia de datos de la variable: Gestión empresarial
Nota: La variable gestión empresarial muestra el histograma obtenida a través del programa estadístico SPSS 28.
Interpretación:
En la figura 3, presenta el histograma utilizando la función de la campana de Gauss en la que demuestra una distribución normal en el comportamiento de los datos de la variable gestión empresarial.
4.2.1.2.Prueba de normalidad de la variable: Competitividad.
Tabla 31
Prueba de normalidad para Competitividad
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Competitividad Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.
.112 24 .200* .964 24 .528
Nota: La tabla muestra los resultados de la prueba de normalidad de Competitividad obtenidos a través del programa estadístico SPSS 28.
Resultado:
Para comprobar la normalidad, se realizó la test Shapiro-Wilk por poseer una muestra mínima de 50 datos. Se puede observar que la tabla 31, presenta un nivel de significancia p-valor (Sig.= 0.528) es mayor a α = 0.05, señalando que los datos acerca de la competitividad cuenta con una distribución normal, por lo tanto, el supuesto esperado se cumple.
Figura 4
Frecuencia de datos de la variable: Competitividad
Nota: La variable competitividad muestra el histograma obtenida a través del software estadístico SPSS 28.
Interpretación:
En la figura 4, se adjunta el histograma con la función de la campana de Gauss para evidenciar el comportamiento de los datos de la variable competitividad con una distribución normal.
4.2.1.3. Prueba de normalidad de la dimensión: Planificación empresarial.
Tabla 32
Prueba de normalidad para Planificación empresarial
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Planificación
empresarial
Estadístico Gl Sig. Estadístico Gl Sig.
.209 24 .008 .918 24 .053
Nota: La tabla muestra los resultados de la prueba de normalidad de Planificación empresarial obtenidos a través del programa estadístico SPSS 28.
Resultado:
Para determinar la normalidad, se tomaron en cuenta la prueba de Shapiro- Wilk por tener una muestra menor a 50 datos. Se puede observar en la tabla 32, que el nivel de significancia p-valor (Sig.=0.53) es mayor a α = 0.05, demostrando que los datos sobre la planificación empresarial tienen una distribución normal, por lo cual, se cumple con el supuesto requerido.
4.2.1.4. Prueba de normalidad de la dimensión: Organización empresarial.
Tabla 33
Prueba de normalidad para Organización empresarial
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Organización
empresarial
Estadístico Gl Sig. Estadístico Gl Sig.
.208 24 .009 .896 24 .017
Nota: La tabla detalla los resultados de la prueba de normalidad de Organización empresarial obtenidos a través del programa estadístico SPSS 28.
Resultado:
Para comprobar la normalidad, se realizó la test Shapiro-Wilk por poseer una muestra mínima de 50 datos. Se puede observar en la tabla 33, presenta un nivel de significancia p-valor (Sig.= 0.017) es menor a α = 0.05, evidenciando que los datos acerca de la organización empresarial no sigue una distribución normal. En consecuencia, se desarrolló un ajuste para llevar a cabo el cumplimiento con el supuesto requerido.
Se estableció un ajuste produciendo un rango fraccional de la dimensión. Este rango fraccional simboliza la probabilidad acumulada unido con la media aritmética y la desviación estándar, se usa la herramienta GL inversa para aplicar la función Idf. Normal y ser capaz de originar una nueva dimensión de organización empresarial con los datos de una distribución normal.
Se obtuvo el siguiente resultado:
Tabla 34
Prueba de normalidad para Organización empresarial*
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Organización
empresarial*
Estadístico Gl Sig. Estadístico Gl Sig.
.162 24 .106 .963 24 .503
Nota: La tabla muestra los resultados de la corrección de la significación de Lilliefors
Resultado:
Se puede observar que la tabla 34, presenta un nivel de significancia p-valor (Sig.= 0.503) es mayor a α = 0.05, lo que nos permite saber que, con el ajuste realizado en los datos sobre la organización empresarial ahora continúan con una distribución normal, por lo cual, concede cumplir con el supuesto.
4.2.1.5. Prueba normalidad para la dimensión: Dirección empresarial.
Tabla 35
Prueba de normalidad para Dirección empresarial
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Dirección
empresarial
Estadístico Gl Sig. Estadístico Gl Sig.
.150 24 .174 .902 24 .023
Nota: La tabla muestra los resultados de la prueba de normalidad de Dirección empresarial obtenidos a través del programa estadístico SPSS 28.
Resultado:
Para comprobar la normalidad, se aplicó el test de Shapiro-Wilk por poseer una muestra mínima de 50 datos. Se puede observar en la tabla 35, presenta un nivel de significancia p-valor (Sig.= 0.023) es menor a α = 0.05, evidenciando sobre los datos de la dirección empresarial no sigue una distribución normal.
En consecuencia, se desarrolló un ajuste para llevar a cabo el cumplimiento con el supuesto requerido.
Se establece el ajuste generando el rango fraccional de la variable. Dicho rango Se estableció un ajuste produciendo un rango fraccional de la dimensión. Este rango fraccional simboliza la probabilidad acumulada unido con la media aritmética y la desviación estándar, se usa la herramienta GL inversa para aplicar la función Idf. Normal y ser capaz de originar una nueva dimensión de organización empresarial con los datos de una distribución normal.
Se obtuvo el siguiente resultado:
Tabla 36
Prueba de normalidad para Dirección empresarial*
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Dirección
empresarial*
Estadístico Gl Sig. Estadístico Gl Sig.
.132 24 .200* .923 24 .068
Nota: La tabla muestra los resultados de la corrección de la significación de Lilliefors
Resultado:
Se puede observar que la tabla 36, presenta un nivel de significancia p-valor (Sig.=0.068) es mayor a α = 0.05, lo que nos permite saber que, con el ajuste realizado en los datos sobre la dirección empresarial ahora continúan con una distribución normal, por lo cual, concede cumplir con el supuesto.