METODOLOGÍA ANÁLISIS DE DATOS PROPUESTA DE IMPLANTACIÓN DE UN OBSERVATORIO ECONÓMICO DE LA PYME...

METODOLOGÍA ANÁLISIS DE DATOS

PROPUESTA DE IMPLANTACIÓN DE UNOBSERVATORIO ECONÓMICO DE LA PYME

Grupo de Investigación Análisis Estratégico para el Desarrollo de la Pyme

Propuesta de implantación de un Observatorio Económico de la Pyme




Resumen de los casosP.01 ¿Cuántos lleva funcionando la empresa?

Resumen del procesamiento de los casos

749 99,6% 3 ,4% 752 100,0%¿Cuántos llevafuncionando la empresa?

N Porcentaje N Porcentaje N Porcentaje

Incluidos Excluidos Total

Casos

Resúmenes de casos

¿Cuántos lleva funcionando la empresa?

749 14,64 10,00 1 207 17,351 31,835 4,272N Media Mediana Mínimo Máximo Desv. típ. Curtosis Asimetría



FrecuenciasP.03-02 Tipo de sociedad mercantil

Tipo de sociedad mercantil

83 11,0 22,5 22,5

254 33,8 68,8 91,3

8 1,1 2,2 93,5

8 1,1 2,2 95,7

1 ,1 ,3 95,9

15 2,0 4,1 100,0

369 49,1 100,0

383 50,9

752 100,0

Sociedad Anónima (SA)

Sociedad Anónima deCapital Variable (SA deCV)

Sociedad Anónima deResponsabilidadLimitada (SA de RL)

Sociedad Cooperativa

Asociación deParticipación

Otro tipo

Total

Válidos

SistemaPerdidos

Total

Frecuencia PorcentajePorcentaje

válidoPorcentajeacumulado


ExplorarP.01 ¿Cuántos lleva funcionando la empresa?

Descriptivos

14,64 ,634

13,39

15,88

12,30

10,00

301,054

17,351

1

207

206

13,00

4,272 ,089

31,835 ,178

Media

Límite inferior

Límite superior

Intervalo de confianzapara la media al 95%

Media recortada al 5%

Mediana

Varianza

Desv. típ.

Mínimo

Máximo

Rango

Amplitud intercuartil

Asimetría

Curtosis

¿Cuántos llevafuncionando la empresa?

Estadístico Error típ.

Estimadores-M

9,94 8,50 9,49 8,48¿Cuántos llevafuncionando la empresa?

Estimador-Mde Huber

aBiponderado

de Tukeyb

Estimador-Mde Hampel

cOnda deAndrews

d

La constante de ponderación es 1,339.a.

La constante de ponderación es 4,685.b.

Las constantes de ponderación son 1,700, 3,400 y 8,500.c.

La constante de ponderación es 1,340*pi.d.

Percentiles

2,00 3,00 5,00 10,00 18,00 33,00 45,50

5,00 10,00 18,00



Promedioponderado(definición 1)

Bisagras de Tukey

5 10 25 50 75 90 95

Percentiles

Pruebas de normalidad

,216 749 ,000 ,639 749 ,000¿Cuántos llevafuncionando la empresa?

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.

Kolmogorov-Smirnova

Shapiro-Wilk

Corrección de la significación de Lillieforsa.

Valores extremos

293 207

604 172

446 103

317 100

250 99

561 1

505 1

431 1

176 1

635 ,a

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

Mayores

Menores


Númerodel caso Valor

En la tabla de valores extremos menores sólo se muestra unalista parcial de los casos con el valor 1.

a.


Transformar variables continuas en categóricasP.01 ¿Cuántos lleva funcionando la empresa?


Transformar variables continuas en categóricasP.01 ¿Cuántos lleva funcionando la empresa?

jóvenes y maduras

436 58,0 58,2 58,2

313 41,6 41,8 100,0

749 99,6 100,0

3 ,4

752 100,0

jóvenes

maduras

Total

Válidos

SistemaPerdidos

Total




Calcular nuevas variables a partir de otrasEmpleo total 2002 = P.06v03a + P.06v03b


Categorizar variable empleo total 2002

tamaño 2002

389 51,7 52,4 52,4

257 34,2 34,6 87,1

96 12,8 12,9 100,0

742 98,7 100,0

10 1,3

752 100,0

microempresa

pequeña

mediana

Total

Válidos

SistemaPerdidos

Total




Tablas de contingencia


Pruebas de chi-cuadrado

4,536a 4 ,338

4,585 4 ,333

3,494 1 ,062

738

Chi-cuadrado de Pearson

Razón de verosimilitud

Asociación lineal porlineal

N de casos válidos

Valor glSig. asintótica

(bilateral)

0 casillas (,0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5.La frecuencia mínima esperada es 42,29.

a.

Tabla de contingencia

122 67 189

28,4% 21,7% 25,6%

57 44 101

13,3% 14,2% 13,7%

93 70 163

21,7% 22,7% 22,1%

77 61 138

17,9% 19,7% 18,7%

80 67 147

18,6% 21,7% 19,9%

429 309 738

100,0% 100,0% 100,0%

Recuento

% de jóvenes y maduras

Recuento


Recuento


Recuento


Recuento


Recuento


Mínimo

2

3

4

Máximo

Implantación y control deun sistema decontabilidad de costos

Total

jóvenes maduras

jóvenes y maduras

Total



83 46 129

19,2% 14,7% 17,3%

59 43 102

13,6% 13,8% 13,7%

90 69 159

20,8% 22,1% 21,3%

96 84 180

22,2% 26,9% 24,2%

105 70 175

24,2% 22,4% 23,5%

433 312 745

100,0% 100,0% 100,0%

Recuento


Recuento


Recuento


Recuento


Recuento


Recuento


Mínimo

2

3

4

Máximo

Establecimientode presupuestosde ingresos ygastos anuales

Total

jóvenes maduras

jóvenes y maduras

Total


4,153a 4 ,386

4,173 4 ,383

,891 1 ,345

745




N de casos válidos


(bilateral)


a.



69 27 96

16,0% 8,7% 12,9%

45 36 81

10,4% 11,6% 10,9%

97 68 165

22,5% 21,9% 22,2%

109 80 189

25,2% 25,8% 25,5%

112 99 211

25,9% 31,9% 28,4%

432 310 742

100,0% 100,0% 100,0%

Recuento


Recuento


Recuento


Recuento


Recuento


Recuento


Mínimo

2

3

4

Máximo

Análisis de lasituacióneconómico-financiera

Total

jóvenes maduras

jóvenes y maduras

Total


9,932a 4 ,042

10,255 4 ,036

6,687 1 ,010

742




N de casos válidos


(bilateral)


a.


Calcular variable grado de utilización de técnicas contables

Categorizar variable anterior en dos grupos

Comprobar que grupo es más rentable


Tabla de contingencia Utilidad neta sobre ventas * grado utilizacion contable 2 grupos

4 8 12

1,1% 2,1% 1,6%

98 51 149

28,0% 13,2% 20,2%

124 106 230

35,4% 27,5% 31,3%

78 124 202

22,3% 32,1% 27,4%

46 97 143

13,1% 25,1% 19,4%

350 386 736

100,0% 100,0% 100,0%

Recuento

% de grado utilizacioncontable 2 grupos

Recuento


Recuento


Recuento


Recuento


Recuento


Menos del 0%

De 0% a 5%

De 5% a 10%

De 10% a 15%

Más del 15%

Utilidadneta sobreventas

Total

bajaintensidad

uso tecnicascontables

altaintensidad

uso tecnicascontables

grado utilizacion contable 2grupos

Total


44,577a 4 ,000

45,253 4 ,000

35,249 1 ,000

736




N de casos válidos


(bilateral)


a.


Anova de un factor

Principales problemas de las Pyme

Diferencias según el tamaño de la empresa


Descriptivos

387 4,13 1,175 ,060 4,01 4,24 1 5

257 3,99 1,306 ,081 3,83 4,15 1 5

93 3,95 1,322 ,137 3,67 4,22 1 5

737 4,06 1,242 ,046 3,97 4,15 1 5

387 3,24 1,353 ,069 3,11 3,38 1 5

257 3,30 1,355 ,085 3,14 3,47 1 5

93 3,56 1,323 ,137 3,29 3,83 1 5

737 3,30 1,352 ,050 3,20 3,40 1 5

387 3,03 1,482 ,075 2,88 3,17 1 5

256 3,15 1,426 ,089 2,97 3,32 1 5

92 3,22 1,397 ,146 2,93 3,51 1 5

735 3,09 1,452 ,054 2,99 3,20 1 5

388 2,96 1,488 ,076 2,81 3,11 1 5

256 2,95 1,360 ,085 2,79 3,12 1 5

93 3,00 1,414 ,147 2,71 3,29 1 5

737 2,96 1,434 ,053 2,86 3,07 1 5

386 2,54 1,506 ,077 2,39 2,69 1 5

256 2,89 1,376 ,086 2,72 3,06 1 5

93 2,98 1,452 ,151 2,68 3,28 1 5

735 2,72 1,465 ,054 2,61 2,83 1 5

387 3,12 1,425 ,072 2,98 3,27 1 5

256 3,29 1,326 ,083 3,13 3,45 1 5

93 3,47 1,290 ,134 3,21 3,74 1 5

736 3,23 1,378 ,051 3,13 3,33 1 5

388 2,97 1,554 ,079 2,81 3,12 1 5

257 3,34 1,444 ,090 3,16 3,52 1 5

93 3,58 1,370 ,142 3,30 3,86 1 5

738 3,17 1,510 ,056 3,06 3,28 1 5

microempresa

pequeña

mediana

Total

microempresa

pequeña

mediana

Total

microempresa

pequeña

mediana

Total

microempresa

pequeña

mediana

Total

microempresa

pequeña

mediana

Total

microempresa

pequeña

mediana

Total

microempresa

pequeña

mediana

Total

Situación financiera desu empresa

Turbulencia de laactividad empresarialque desarrolla

Problemas deorganización y dirección

Problemas técnicos

Problemas burocráticoscon la Administración

Problemas de mercado

Gestión de cobros ypagos

N MediaDesviación

típica Error típico Límite inferiorLímite

superior

Intervalo de confianza parala media al 95%

Mínimo Máximo


ANOVA

4,227 2 2,114 1,372 ,254

1130,492 734 1,540

1134,719 736

7,622 2 3,811 2,091 ,124

1337,903 734 1,823

1345,525 736

3,956 2 1,978 ,938 ,392

1543,753 732 2,109

1547,709 734

,159 2 ,079 ,038 ,962

1512,778 734 2,061

1512,936 736

25,618 2 12,809 6,047 ,002

1550,646 732 2,118

1576,264 734

10,721 2 5,361 2,835 ,059

1385,839 733 1,891

1396,560 735

39,041 2 19,521 8,745 ,000

1640,758 735 2,232

1679,799 737

Inter-grupos

Intra-grupos

Total

Inter-grupos

Intra-grupos

Total

Inter-grupos

Intra-grupos

Total

Inter-grupos

Intra-grupos

Total

Inter-grupos

Intra-grupos

Total

Inter-grupos

Intra-grupos

Total

Inter-grupos

Intra-grupos

Total

Situación financiera desu empresa

Turbulencia de laactividad empresarialque desarrolla

Problemas deorganización y dirección

Problemas técnicos

Problemas burocráticoscon la Administración

Problemas de mercado

Gestión de cobros ypagos

Suma decuadrados gl

Mediacuadrática F Sig.


¿qué tipo de empresa utiliza en mayor medida la financiación bancaria en inversiones de inmovilizado?

Descriptivos

384 3,05 1,684 ,086 2,89 3,22 1 5

254 2,87 1,490 ,093 2,68 3,05 1 5

93 3,05 1,549 ,161 2,73 3,37 1 5

731 2,99 1,602 ,059 2,87 3,11 1 5

385 3,34 1,538 ,078 3,19 3,50 1 5

256 3,53 1,349 ,084 3,36 3,69 1 5

94 3,70 1,398 ,144 3,42 3,99 1 5

735 3,45 1,461 ,054 3,35 3,56 1 5

386 1,58 1,137 ,058 1,47 1,69 1 5

253 1,91 1,279 ,080 1,75 2,07 1 5

92 2,16 1,328 ,138 1,89 2,44 1 5

731 1,77 1,230 ,045 1,68 1,86 1 5

385 1,47 ,965 ,049 1,37 1,57 1 5

252 1,76 1,140 ,072 1,62 1,90 1 5

92 2,03 1,227 ,128 1,78 2,29 1 5

729 1,64 1,080 ,040 1,56 1,72 1 5

microempresa

pequeña

mediana

Total

microempresa

pequeña

mediana

Total

microempresa

pequeña

mediana

Total

microempresa

pequeña

mediana

Total

Aportaciones de losaccionistas (propietarios)

Reinversión de utilidades

Financiamiento bancarioa plazo superior a un año

Financiamiento bancarioa plazo inferior a un año

N MediaDesviación

típica Error típico Límite inferiorLímite

superior

Intervalo de confianza parala media al 95%

Mínimo Máximo


ANOVA

5,881 2 2,940 1,146 ,318

1868,032 728 2,566

1873,912 730

11,920 2 5,960 2,807 ,061

1554,211 732 2,123

1566,131 734

33,277 2 16,639 11,314 ,000

1070,652 728 1,471

1103,929 730

28,795 2 14,398 12,731 ,000

821,043 726 1,131

849,838 728

Inter-grupos

Intra-grupos

Total

Inter-grupos

Intra-grupos

Total

Inter-grupos

Intra-grupos

Total

Inter-grupos

Intra-grupos

Total

Aportaciones de losaccionistas (propietarios)

Reinversión de utilidades

Financiamiento bancarioa plazo superior a un año

Financiamiento bancarioa plazo inferior a un año

Suma decuadrados gl



Coeficientes de Correlación

Medida de la asociación lineal entre dos variables. Los valores del coeficiente de correlación van de -1 a 1. El signo del coeficiente indica la dirección de la relación y su valor absoluto indica la fuerza. Los valores mayores indican que la relación es más estrecha.


Correlaciones

1 -,031 ,056 ,062 -,033 -,042 -,051 ,027 ,117** ,078*

, ,398 ,129 ,089 ,368 ,254 ,166 ,465 ,001 ,034

749 744 748 744 744 743 741 744 739 736

-,031 1 -,113** -,115** ,065 ,127** ,191** -,036 -,156** -,121**

,398 , ,002 ,002 ,076 ,001 ,000 ,334 ,000 ,001

744 747 746 742 742 741 739 742 737 734

,056 -,113** 1 ,298** -,233** -,166** -,134** ,106** ,191** ,302**

,129 ,002 , ,000 ,000 ,000 ,000 ,004 ,000 ,000

748 746 751 746 746 745 743 746 741 738

,062 -,115** ,298** 1 -,330** -,256** -,203** ,139** ,293** ,388**

,089 ,002 ,000 , ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000

744 742 746 747 744 742 740 743 737 735

-,033 ,065 -,233** -,330** 1 ,375** ,205** -,197** -,188** -,370**

,368 ,076 ,000 ,000 , ,000 ,000 ,000 ,000 ,000

744 742 746 744 747 743 740 743 737 735

-,042 ,127** -,166** -,256** ,375** 1 ,206** -,218** -,163** -,331**

,254 ,001 ,000 ,000 ,000 , ,000 ,000 ,000 ,000

743 741 745 742 743 746 739 742 736 734

-,051 ,191** -,134** -,203** ,205** ,206** 1 -,110** -,138** -,199**

,166 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 , ,003 ,000 ,000

741 739 743 740 740 739 744 740 734 733

,027 -,036 ,106** ,139** -,197** -,218** -,110** 1 ,076* ,199**

,465 ,334 ,004 ,000 ,000 ,000 ,003 , ,038 ,000

744 742 746 743 743 742 740 747 737 736

,117** -,156** ,191** ,293** -,188** -,163** -,138** ,076* 1 ,255**

,001 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,038 , ,000

739 737 741 737 737 736 734 737 742 729

,078* -,121** ,302** ,388** -,370** -,331** -,199** ,199** ,255** 1

,034 ,001 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,

736 734 738 735 735 734 733 736 729 739

Correlación de Pearson

Sig. (bilateral)

N


Sig. (bilateral)

N


Sig. (bilateral)

N


Sig. (bilateral)

N


Sig. (bilateral)

N


Sig. (bilateral)

N


Sig. (bilateral)

N


Sig. (bilateral)

N


Sig. (bilateral)

N


Sig. (bilateral)

N


¿El control mayoritario desu empresa es familiar?

¿Cuál es el nivel deformación reglada deldirector general / gerente /propietario?

Planeamiento estratégicoformal

Tipo de empresa

Posición tecnológica

Dispone de certificaciónde calidad

Utilidad neta sobre ventas

Empleo total 2002

grado de utilizacioncontable

¿Cuántoslleva

funcionandola empresa?

¿El controlmayoritario desu empresaes familiar?

¿Cuál es elnivel de

formaciónreglada del

directorgeneral /gerente /

propietario?

Planeamientoestratégico

formalTipo deempresa

Posicióntecnológica

Dispone decertificaciónde calidad

Utilidad netasobre ventas

Empleototal 2002

grado deutilizacioncontable

La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).**.

La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral).*.


Análisis factorial

El análisis factorial intenta identificar variables subyacentes, o factores, que expliquen la configuración de las correlaciones dentro de un conjunto de variables observadas. El análisis factorial se suele utilizar en la reducción de los datos para identificar un pequeño número de factores que explique la mayoría de la varianza observada en un número mayor de variables manifiestas.

A partir de la pregunta 19 variables de rendimiento cualitativo, identificar factores globales de rendimiento


KMO y prueba de Bartlett

,831

1351,097

21

,000

Medida de adecuación muestral deKaiser-Meyer-Olkin.

Chi-cuadradoaproximado

gl

Sig.

Prueba de esfericidadde Bartlett

Varianza total explicada

3,198 45,690 45,690 3,198 45,690 45,690 2,638 37,681 37,681

1,023 14,614 60,303 1,023 14,614 60,303 1,584 22,622 60,303

,719 10,269 70,572

,597 8,533 79,105

,541 7,732 86,837

,540 7,707 94,545

,382 5,455 100,000

Componente1

2

3

4

5

6

7

Total% de lavarianza % acumulado Total

% de lavarianza % acumulado Total

% de lavarianza % acumulado

Autovalores inicialesSumas de las saturaciones al cuadrado

de la extracciónSuma de las saturaciones al cuadrado

de la rotación

Método de extracción: Análisis de Componentes principales.

Matriz de componentes rotadosa

,771

,766

,730

,692

,617

,836

,810

Conocimiento yexperiencia del negocio

La satisfacción de losclientes con susproductos / servicios

Reputación / imagen dela empresa

La calidad de susproductos / servicios

Motivación / satisfacciónde los empleados

El costo unitario de susproductos / servicios

Cifra media deutilidades antes deintereses e impuestos

1 2

Componente

Método de extracción: Análisis de componentes principales.

Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser.

La rotación ha convergido en 3 iteraciones.a.


Regresión lineal

Determinar si el grado de utilización de las técnicas contables influye en el rendimiento de la empresa

Variable dependiente (continua) y variables independientes (continuas o categóricas 0-1)


Resumen del modelo

,207a ,043 ,039 ,97147424Modelo1

R R cuadradoR cuadradocorregida

Error típ. de laestimación

Variables predictoras: (Constante), grado de utilizacioncontable, jóvenes y maduras, Empleo total 2002

a.

ANOVAb

29,789 3 9,930 10,521 ,000a

668,184 708 ,944

697,973 711

Regresión

Residual

Total

Modelo1

Suma decuadrados gl


Variables predictoras: (Constante), grado de utilizacion contable, jóvenes ymaduras, Empleo total 2002

a.

Variable dependiente: Posición competitiva (rendimiento)b.

Coeficientesa

-,523 ,105 -4,967 ,000

-1,49E-03 ,001 -,068 -1,774 ,076

8,323E-02 ,074 ,042 1,120 ,263

,169 ,031 ,207 5,443 ,000

(Constante)

Empleo total 2002

jóvenes y maduras

grado de utilizacioncontable

Modelo1

B Error típ.

Coeficientes noestandarizados

Beta

Coeficientesestandarizad

os

t Sig.

Variable dependiente: Posición competitiva (rendimiento)a.


Regresión logística binaria

Determinar las características de las empresas de alto rendimiento frente a las de bajo rendimiento

Variable dependiente (categórica dos grupos) y variables independientes (continuas o categóricas 0-1)

Si variable dependiente (categórica mas de dos grupos) Regresión logística multinomial


Pruebas omnibus sobre los coeficientes del modelo

51,731 1 ,000

51,731 1 ,000

51,731 1 ,000

22,691 1 ,000

74,422 2 ,000

74,422 2 ,000

12,270 1 ,000

86,692 3 ,000

86,692 3 ,000

4,705 1 ,030

91,398 4 ,000

91,398 4 ,000

Paso

Bloque

Modelo

Paso

Bloque

Modelo

Paso

Bloque

Modelo

Paso

Bloque

Modelo

Paso 1

Paso 2

Paso 3

Paso 4

Chi-cuadrado gl Sig.

Bloque 1: Método = Por pasos hacia adelante (Wald)

Resumen de los modelos

950,548 ,069 ,092

927,856 ,098 ,130

915,586 ,113 ,151

910,881 ,119 ,158

Paso1

2

3

4

-2 log de laverosimilitud

R cuadradode Cox y Snell

R cuadradode

Nagelkerke

Tabla de clasificacióna

154 206 42,8

58 305 84,0

63,5

196 164 54,4

98 265 73,0

63,8

195 165 54,2

105 258 71,1

62,7

202 158 56,1

105 258 71,1

63,6

Observadobajo rendimiento

alto rendimiento

NTILES of COMPETIT

Porcentaje global

bajo rendimiento

alto rendimiento

NTILES of COMPETIT

Porcentaje global

bajo rendimiento

alto rendimiento

NTILES of COMPETIT

Porcentaje global

bajo rendimiento

alto rendimiento

NTILES of COMPETIT

Porcentaje global

Paso 1

Paso 2

Paso 3

Paso 4

bajorendimiento

altorendimiento

NTILES of COMPETIT

Porcentajecorrecto

Pronosticado

El valor de corte es ,500a.


Variables en la ecuación

,779 ,121 41,720 1 ,000 2,180

-3,580 ,568 39,802 1 ,000 ,028

,571 ,127 20,270 1 ,000 1,769

,527 ,118 19,974 1 ,000 1,694

-5,045 ,684 54,441 1 ,000 ,006

,527 ,129 16,844 1 ,000 1,695

,204 ,059 12,130 1 ,000 1,227

,439 ,121 13,130 1 ,000 1,551

-5,089 ,687 54,926 1 ,000 ,006

,466 ,131 12,726 1 ,000 1,593

,203 ,059 11,910 1 ,001 1,225

,295 ,140 4,468 1 ,035 1,344

,342 ,129 6,976 1 ,008 1,407

-5,733 ,773 54,959 1 ,000 ,003

P12V04

Constante

Paso1

a

P12V04

P12V11

Constante

Paso2

b

P12V04

P12V07

P12V11

Constante

Paso3

c

P12V04

P12V07

P12V09

P12V11

Constante

Paso4

d

B E.T. Wald gl Sig. Exp(B)

Variable(s) introducida(s) en el paso 1: P12V04.a.

Variable(s) introducida(s) en el paso 2: P12V11.b.

Variable(s) introducida(s) en el paso 3: P12V07.c.

Variable(s) introducida(s) en el paso 4: P12V09.d.

METODOLOGÍA ANÁLISIS DE DATOS PROPUESTA DE IMPLANTACIÓN DE UN OBSERVATORIO ECONÓMICO DE LA PYME...

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