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SPSSTRANSCRIPT
1.1.1. Anlisis de confiabilidad del instrumento
CONFIABILIDAD DE LA INVESTIGACIN
Resumen del procesamiento de los casos
N%
CasosVlidos59100,0
Excluidosa0,0
Total59100,0
a. Eliminacin por lista basada en todas las variables del procedimiento.
Estadsticos de fiabilidad
Alfa de CronbachN de elementos
,78640
1.1.2. Respuesta al problema general
El modelo que explica la relacin es el siguiente:
ModeloCoeficientes no estandarizadosCoeficientes tipificadostSig.CorrelacionesEstadsticos de colinealidad
BError tp.BetaOrden ceroParcialSemiparcialToleranciaFIV
1(Constante)2,688,3827,043,000
Pronostico_demanda-,080,087-,167-,924,360-,033-,124-,122,5351,870
Estrategias_nivel,078,103,135,757,452,058,102,100,5531,809
Capacidad_produccin,115,105,1511,087,282,134,145,144,9131,096
a. Variable dependiente: Costos
1.1.1. Respuesta al problema especfico 1El modelo que explica la relacin es el siguiente:
Coeficientesa
ModeloCoeficientes no estandarizadosCoeficientes tipificadostSig.CorrelacionesEstadsticos de colinealidad
BError tp.BetaOrden ceroParcialSemiparcialToleranciaFIV
1(Constante)3,119,20814,974,000
Pronostico_demanda-,016,063-,033-,252,802-,033-,033-,0331,0001,000
a. Variable dependiente: Costos
1.1.2. Respuesta al problema especfico 2
El modelo que explica la relacin es el siguiente:
ModeloCoeficientes no estandarizadosCoeficientes tipificadostSig.CorrelacionesEstadsticos de colinealidad
BError tp.BetaOrden ceroParcialSemiparcialToleranciaFIV
1(Constante)2,958,25411,639,000
Estrategias_nivel,034,076,058,441,661,058,058,0581,0001,000
a. Variable dependiente: Costos
1.1.3. Respuesta al problema especfico 3El modelo que explica la relacin es el siguiente:
ModeloCoeficientes no estandarizadosCoeficientes tipificadostSig.CorrelacionesEstadsticos de colinealidad
BError tp.BetaOrden ceroParcialSemiparcialToleranciaFIV
1(Constante)2,731,3358,145,000
Capacidad_produccin,101,100,1341,018,313,134,134,1341,0001,000
a. Variable dependiente: Costos
1.1.4. Respuesta al objetivo principalCorrelaciones
CostosPlan_produccion
Correlacin de PearsonCostos1,000,144
Plan_produccion,1441,000
Sig. (unilateral)Costos.,138
Plan_produccion,138.
NCostos5959
Plan_produccion5959
Resumen del modelo
ModeloRR cuadradoR cuadrado corregidaError tp. de la estimacinEstadsticos de cambio
Cambio en R cuadradoCambio en Fgl1gl2Sig. Cambio en F
1,144a,021,004,409,0211,213157,275
a. Variables predictoras: (Constante), Plan_produccion
Tabla 44. Escala de correlacinEscalaIndicador
0,00-0,19Correlacin nula
0,20-0,39Correlacin baja
0,40-0,69Correlacin moderada
0,70-0,89Correlacin alta
0,90-0,99Correlacin muy alta
1,00Correlacin grande y perfecta
Fuente. Elaboracin propia1.1.1. Respuesta al objetivo especfico 1
Estadsticos descriptivos
MediaDesviacin tpicaN
Costos3,07,41059
Pronostico_demanda3,17,85459
Correlaciones
CostosPronostico_demanda
Correlacin de PearsonCostos1,000-,033
Pronostico_demanda-,0331,000
Sig. (unilateral)Costos.,401
Pronostico_demanda,401.
NCostos5959
Pronostico_demanda5959
1.1.2. Respuesta al objetivo especfico 2
Estadsticos descriptivos
MediaDesviacin tpicaN
Costos3,07,41059
Estrategias_nivel3,25,70959
Correlaciones
CostosEstrategias_nivel
Correlacin de PearsonCostos1,000,058
Estrategias_nivel,0581,000
Sig. (unilateral)Costos.,330
Estrategias_nivel,330.
NCostos5959
Estrategias_nivel5959
1.1.3. Respuesta al objetivo especfico 3
Estadsticos descriptivos
MediaDesviacin tpicaN
Costos3,07,41059
Capacidad_produccin3,32,53959
Correlaciones
CostosCapacidad_produccin
Correlacin de PearsonCostos1,000,134
Capacidad_produccin,1341,000
Sig. (unilateral)Costos.,157
Capacidad_produccin,157.
NCostos5959
Capacidad_produccin5959
1.1.4. Respuesta a la hiptesis principal1. Formulacin de las hiptesis: El plan de produccin no se relaciona con los costos en el rea de operaciones de la empresa aje procesos s.a.c. supe 2015.: El plan de produccin se relaciona con los costos en el rea de operaciones de la empresa aje procesos s.a.c. supe 2015.1. Nivel de significancia
1. Estadstico de prueba
1. Establecer el criterio de decisinSe rechazar la si: 1. ClculosTabla de contingencia y frecuencias esperadas (8)Dnde:: Frecuencia esperada: Frecuencia total de una fila: Frecuencia total de una columnaPor ejemplo, el clculo de la frecuencia esperada para la fila 1, columna 1 es:
CostosTotal
En desacuerdoNi de acuerdo ni en desacuerdoDe acuerdo
Plan_produccionEn desacuerdoRecuento0606
Frecuencia esperada,35,0,76,0
Ni de acuerdo ni en desacuerdoRecuento229334
Frecuencia esperada1,728,24,034,0
De acuerdoRecuento114419
Frecuencia esperada1,015,82,319,0
TotalRecuento349759
Frecuencia esperada3,049,07,059,0
Grados de libertadPara el clculo de los grados de libertad se considera la ecuacin 9.(9)Dnde:: Grados de libertad: Nmero de filas: Nmero de columnasPor lo tanto:
Valor crtico para el estadstico de prueba.
Valor calculado para el estadstico de prueba.El estadstico de prueba chi cuadrada, se calcula con la ecuacin 10. (10)Dnde:: Estadstico de prueba chi cuadrada: Frecuencia observada: Frecuencia esperadaPor lo tanto:
2.987 Pruebas de chi-cuadrado
ValorglSig. asinttica (bilateral)
Chi-cuadrado de Pearson3,107a4,540
Razn de verosimilitudes3,8874,422
Asociacin lineal por lineal1,2091,272
N de casos vlidos59
a. 7 casillas (77.8%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La frecuencia mnima esperada es .31.
Toma de decisinComo 2,987 es menor a 9,49 y cae en la regin de aceptacin, entonces aceptamos la y rechazamos la , a un nivel de significancia del 5%; es decir, El plan de produccin no se relaciona con los costos en el rea de operaciones de la empresa aje procesos s.a.c. supe 2015.