Prueba de hipótesis

En la solución de la prueba de hipótesis de los objetivos, se desarrolló de acuerdo con lo señalado por Ñaupas (2013), en la que se debe utilizar para variables no normales, la prueba de Wilcoxon, señalando que el valor P de significancia debe ser menor a 0.05 para la aprobación de la hipótesis nula.

<Braúl Oviedo, B. & Changanaquí Ramos, C.> pág. 111

Tabla 34

Prueba de hipótesis

PARÁMETROS

ANTES DE LA IMPLEMENTACIÓN

DESPUÉS DE LA IMPLEMENTACIÓN

W p Cohen's d MEDIA DESVIACIÓN

ESTÁNDAR MEDIA DESVIACIÓN ESTÁNDAR

Frecuencia de devoluciones al proveedor 0.115 0.323 0.000 0.000 -2.449 0.014 0.506 Nivel de cumplimiento del picking 0.948 0.070 1.000 0.000 -3.992 < 0.001 1.046

Tiempo de picking 47.712 8.792 26.173 3.964 -6.216 < 0.001 2.425

Tiempo de retraso 12.712 8.792 -3.827 3.964 -6.216 < 0.001 2.425

Costo operacional 583.209 173.857 488.675 153.704 -2.714 0.007 0.576

Costo de aprovisionamiento 131.060 39.688 111.532 4.172 -5.200 < 0.001 0.692

Inversión en stock 438.806 183.147 368.963 152.790 -2.049 0.040 0.414

Costo de preparación de pedido 13.347 2.748 8.179 1.239 -6.216 < 0.001 2.425

En la tabla anterior, se mostraron los resultados de la prueba de hipótesis de Wilcoxon de las variables, sustentando estadísticamente la significancia (p<0.05) de la implementación.

Además, se realizó el cálculo de la d de cohen, en la que nos indica el tamaño del efecto.

Con respecto la hipótesis “La aplicación de una mejora en los procesos logísticos permite reducir los costos de aprovisionamiento de insumos en la cevichería Mar & Arena 1 en la ciudad de Trujillo en el año 2022”, dio como resultado una media antes de la mejora de 131.060 con una desviación estándar de 39.688, y una media después de la mejora de 111.532 con una desviación estándar de 4.172; además, un valor P de < 0.001, en el que se interpretó que la hipótesis no se rechaza, dando a conocer que la implementación tiene significancia, además, dio como resultado d con un valor de 0.692, un tamaño del efecto mediano; para la hipótesis “La aplicación de una mejora en los procesos logísticos permite reducir los costos de inversión en stock en la cevichería Mar & Arena 1 en la ciudad de Trujillo en el año 2022”, dio como resultado una media antes de la mejora de 438.806 con una desviación estándar de 183.147, y una media después de la mejora de 368.963 con una desviación estándar de 152.790; además, el valor P fue de 0.040, menor a 0.05, por lo que la hipótesis no se rechaza, además, dio como resultado d con un valor de 0.414, un tamaño del efecto pequeño; para la hipótesis “La aplicación de una mejora en los procesos logísticos

<Braúl Oviedo, B. & Changanaquí Ramos, C.> pág. 112

permite reducir los costos de preparación de pedido en la cevichería Mar & Arena 1 en la ciudad de Trujillo en el año 2022”, dio como resultado una media antes de la mejora de 13.347 con una desviación estándar de 2.748, y una media después de la mejora de 8.179 con una desviación estándar de 1.239; además, un valor P de < 0.001, siendo menor al nivel de significancia 0.05, aceptando la hipótesis. además, dio como resultado d con un valor de 2.425, un tamaño del efecto muy grande. Finalmente, para la hipótesis “La aplicación de una mejora en los procesos logísticos permite reducir los costos operacionales en la cevichería Mar & Arena 1 en la ciudad de Trujillo en el año 2022”, dio como resultado una media antes de la mejora de 583.209 con una desviación estándar de 173.857, y una media después de la mejora de 488.675 con una desviación estándar de 153.704; además, un valor P de 0.007, siendo menor al nivel de significancia 0.05, aceptando la hipótesis. además, dio como resultado d con un valor de 0.576, un tamaño del efecto mediano.

Adicionalmente, se realizó la prueba de hipótesis para los parámetros de la variable independiente, con el fin de sustentar estadísticamente la significancia de la implementación de la mejora en los procesos logísticos. Para el parámetro “Frecuencia de devoluciones al proveedor”, se obtuvo una media antes de la implementación de 0.115 con una desviación estándar de 0.323, y una media después de la implementación de 0.000 y desviación estándar de 0.000; se calculó el valor p con resultado de 0.014 y un valor d de cohen de 0.506, determinando que existe significancia con un tamaño del efecto mediano. Para el parámetro

“Nivel de cumplimiento del picking”, se obtuvo una media antes de la implementación de 0.948 con una desviación estándar de 0.070, y una media después de la implementación de 1.000 y desviación estándar de 0.000; se calculó el valor p con resultado de < 0.001 y un valor d de cohen de 1.046, determinando que existe significancia con un tamaño del efecto grande. Para el parámetro “Tiempo de picking”, se obtuvo una media antes de la implementación de 47.712 con una desviación estándar de 8.792, y una media después de la implementación de 26.173 y desviación estándar de 3.964; se calculó el valor p con resultado de < 0.001 y un valor d de cohen de 2.425, determinando que existe significancia con un tamaño del efecto muy grande. Para el parámetro “Tiempo de retraso”, se obtuvo una media antes de la implementación de 12.712 con una desviación estándar de 8.792, y una media después de la implementación de -3.827 y desviación estándar de 3.964; se calculó el valor

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p con resultado de < 0.001 y un valor d de cohen de 2.425, determinando que existe significancia con un tamaño del efecto muy grande.

Para la interpretación de la D de Cohen y definir el tamaño del efecto, se utilizaron las escalas de puntuación de la siguiente tabla definida por Cohen en 1988.

Tabla 35

Interpretación del tamaño de efecto INTERPRETACIÓN DEL TAMAÑO DE EFECTO

0.1 - 0.2 ÍNFIMO

0.2 - 0.5 PEQUEÑO

0.5 - 0.8 MEDIANO

0.8 - 1.2 GRANDE

> 1.2 MUY GRANDE

3.5.3. Validación de resultados tras la mejora implementada