CLIMA ORGANIZACIONAL EN EL �MBITO EMPRESARIAL CUBANO

2.2. Diseño del Procedimiento para estudiar el Clima Organizacional en empresas cubanas

En aras de aportar una lógica estructurada para sistematizar los estudios de clima laboral en el ámbito empresarial cubano se presenta el siguiente procedimiento. El mismo consta de 4 etapas, las cuales serán abordadas en profundidad a continuación. Abarcan desde el diagnóstico de los RRHH de la organización hasta la evaluación e implementación de acciones de mejoras.

2.2.1. Etapa 1: Bases para el estudio

Está constituida por los elementos siguientes:

• Identificación de la necesidad del estudio de clima a partir del diagnóstico de los RRHH de la organización.
• Formación del grupo de investigación.
• Entrenamiento del grupo de investigación.

En esta etapa se parte de realizar la identificación de la necesidad del estudio a partir de hacer un diagnóstico de los Recursos Humanos (RRHH) en la organización, dentro de él es importante caracterizar al colectivo laboral y analizar detalladamente las funciones desarrolladas por el departamento de Recursos Humanos; así como, el cálculo de los indicadores de eficiencia de la GRRHH en aras de familiarizarse con la situación real de la organización. En esta etapa es necesario realizar el diagnóstico basado en la observación directa, en entrevistas, en la revisión de documentos, en encuestas y en el análisis de ratios en aras de obtener una visión integral de la entidad.
La mayoría de las empresas calculan indicadores de eficiencia para poder evaluar los resultados que alcanzan. Cada área empresarial cuenta con un conjunto de ellos, de no existir los indicadores relacionados con la GRRHH se procede a incorporarlos en la organización objeto de estudio. Entre los indicadores principales (Anexo Nro.2.1.) a ser estudiados están:
Productividad del trabajo (Pt).
Tasa de Fluctuación Laboral (TFL).
Índice de Ausentismo (IA).
Índice de Efectividad del cumplimiento del Plan de Formación (IEF).
Seguidamente se conforma el grupo 1 de investigación, el mismo debe estar compuesto por especialistas del departamento de Recursos Humanos de la entidad, dirigentes propuestos por el Consejo de Dirección, trabajadores que respondan a los intereses del colectivo laboral, el psicólogo de la organización (si existiese) y expertos externos de ser posible. Este grupo de investigación se capacita a través de encuentros con profesores, investigadores o especialistas que dominen esta propuesta, los cuales instruyen sobre cómo llevar a cabo todas las etapas del procedimiento. Además, este equipo como parte del entrenamiento de los miembros ajenos a la empresa realiza observaciones, lecturas, entrevistas etc. con el objetivo de profundizar en cuanto a la estructura, los grupos existentes, los valores compartidos, la misión y visión, las estrategias, objetivos y la historia de la organización. Indaga además sobre la posible existencia en la organización de determinados cambios y analiza la veracidad del diagnóstico de los RRHH para así conocer en profundidad tal subsistema en la organización objeto de estudio.

2.2.2.Etapa 2: Recopilación de la información

Está constituida por los elementos siguientes:
Selección de las variables de clima a estudiar.
Confección y validación del instrumento de medición.
Aplicación del instrumento.
La selección de las variables de clima a estudiar debe realizarse por el grupo de investigación, el cual, tomando como base los resultados del diagnóstico realizado y luego mediante entrevistas, encuestas y/o tormenta de ideas llegan a la determinación de cuáles son las variables de clima a tener en cuenta.
Las variables cambian de una realidad a otra, de ahí la importancia de seleccionarlas según las particularidades del ambiente que se estudia. Cada variable llevará implícito el análisis de diferentes aspectos o atributos que la conforman según las necesidades del estudio.
Una vez seleccionadas las variables se pasa a confeccionar el instrumento de medición.
“El estudio y confección del instrumento de medición es fundamental para lograr resultados confiables, que se ajusten a la problemática de interés. La confiabilidad y precisión en los resultados, se reflejan en los procedimientos estadísticos que se aplican para construir un modelo de decisión y poder establecer a posteriori, determinadas comparaciones entre los métodos y resultados”(Corvo, Romero Lamorú, & Espallargas Ibarra, 2011).
Se debe utilizar un instrumento de medición que responda a los objetivos propuestos. Uno de los más frecuentes, como se ha mencionado, para los estudio de clima lo constituye la encuesta en su modalidad de cuestionario; dado que se corresponde con su naturaleza multidimensional y perceptiva.
El cuestionario a partir de las variables que lo conforman como instrumento de medición puede ayudar a comprender mejor las características del ambiente en que trabajan un grupo de personas e incluso hacer predicciones sobre el mismo.
Para el diseño y confección del cuestionario hay que tener claro la naturaleza de la información que se persigue recoger, lo cual se traduce en la utilización de preguntas descriptivas y/o inferenciales. En este tipo de investigación se utiliza la estadística descriptiva (la cual es una rama de la propia estadística) que como su nombre indica proporciona métodos que describen el comportamiento de los datos. Estas técnicas ayudan a la recolección, organización, tabulación, presentación y reducción de la información. Por otra parte, la estadística inferencial permite la elaboración de sus propios juicios acerca de la población total basándose en los resultados generados por las muestras. Esta forma estadística se basa en la teoría probabilística y constituye una poderosa herramienta para la investigación científica.
¨El diseño de un cuestionario es más un arte que una tarea científica. La calidad del cuestionario depende de la habilidad y del criterio del investigador, de un conocimiento claro de la información requerida y de una gran sensibilidad con respecto al papel del encuestado. El análisis del diseño de un cuestionario se organiza en una secuencia de siete pasos: 1-repasar las consideraciones preliminares, 2-decidir sobre el contenido de las preguntas, 3- decidir sobre el formato de respuesta,4- decidir sobre la redacción de las preguntas, 5- decidir sobre las secuencias de las preguntas y 7- revisión y bosquejo final¨(INVESTIGACION DE MERCADOS.UN ENFOQUE APLICADO.PARTES V-VI-VIII).
El cuestionario a aplicar en los estudios de clima debe contener preguntas que permitan realizar un análisis cualitativo-cuantitativo. Un aspecto esencial lo constituye el estudio de las escalas posibles a utilizar con el objetivo de una adecuada medición de los atributos. Esto facilita la aplicación a posteriori de las técnicas estadísticas, tanto univariadas como multivariadas y con ello poder analizar el contexto estudiado, también establecer las comparaciones correspondientes entre los atributos.
Las variables a estudiar se pueden clasificar según su naturaleza en: cuantitativas o cualitativas. Con las variables cuantitativas o métricas se obtienen respuestas numéricas. Con las cualitativas llamadas también no métricas se obtienen respuestas categóricas.
Los datos que se obtienen para variables cuantitativas se miden a través de una escala de intervalo o de razón. Una escala de intervalo es aquella que se refiere a una escala ordenada cuyas diferencias entre sus mediciones representan una cantidad significativa y una escala de razones la forma superior de las escalas, posee las ventajas de la escala por intervalo, más el de tener un punto cero absoluto y las medidas se pueden expresar en términos de múltiplos. Todos los puntos de la escala tienen distancias iguales y significativas.
Las variables cualitativas se miden fundamentalmente con la escala nominal u ordinal. La escala nominal es aquella donde se asignan números a las clasificaciones de las variables, pero no se puede identificar las distancias dentro de una categoría determinada y la escala ordinal es una forma de medición donde se codifican las categorías asociadas a las variables, estableciendo un orden en las mismas.
Una de las escalas más utilizadas en las variables cualitativas es la de Likert, la cual establece una codificación ordenada frecuentemente del 1 al 5. Por ejemplo en la variable satisfacción, reflejar desde el grado de insatisfacción hasta la plena satisfacción con relación al atributo considerado. También se utiliza con frecuencia la escala de Likert modificada con la de Thurstone de 10 puntos, considerando desde la insatisfacción hasta la plena satisfacción. La selección de la escala está en correspondencia a lo que el grupo investigador desee lograr y también a las comparaciones que se proyectan realizar en la propia investigación.
Los cuestionarios de clima laboral deben contar con una breve introducción que explique el propósito del cuestionario y proporcione las instrucciones necesarias para completar el mismo.
Al desarrollar cuestionarios, es importante asegurarse de que los datos obtenidos de los mismos, reflejan una información válida y fiable.  Cuando se introduce un error casual en las mediciones, la puntuación percibida es menos fiable en cuanto a su estimación de la verdadera puntuación subyacente. Los errores de medición se examinan bajo el contexto de fiabilidad, por lo que la fiabilidad se define como el grado en el que las mediciones están libres de la desviación producida por los errores casuales. Cuando se utilizan escalas con baja fiabilidad, es probable que únicamente se detecten las diferencias verdaderas, que sean muy grandes. Una escala con alta fiabilidad es probable que detecte las diferencias reales que sean o bien muy grandes o muy pequeñas. La fuerza de esta detección está relacionada directamente con la fiabilidad de la escala(Zamora Molina, 2008).
Para estimar la fiabilidad del cuestionario se recomienda aplicar el Alpha de Cronbach, que proporciona un coeficiente con un intervalo entre cero y uno. Si el coeficiente se encuentra por encima de 0.6 se puede apuntar que la fiabilidad del cuestionario es buena, a medida que se vaya acercando a la unidad será mejor, hasta que en 1 es excelente.
Una vez diseñado el cuestionario y validado el mismo se procede a su aplicación para lo cual es imprescindible calcular el tamaño de la muestra que se pretende encuestar. El cálculo del tamaño de la muestra se realiza teniendo en cuenta el comportamiento de la población, por lo que el tipo de muestreo puede variar de una entidad a otra, ya que está relacionado con el tipo de información que se posea. Los muestreos probabilísticos más utilizados(Anexo Nro.2.2) son:
Muestreo Aleatorio Simple. M.A.S.
Muestreo Irrestricto Aleatorio. M.I.A.
Muestreo Estratificado Aleatorio. M.A.E.
También se puede aplicar el cuestionario a través de un censo que es la alternativa al muestreo, este se caracteriza por estudiar todos los elementos disponibles de una población definida y se aplica casi siempre cuando esta es pequeña, dado que hacerlo en una grande sería muy costoso.
Seleccionadas las variables de clima a estudiar, así como, confeccionado y validado el instrumento de medición se procede a la aplicación del cuestionario a la muestra calculada para obtener resultados.

2.2.3. Etapa 3: Obtención de los resultados

Está constituida por los elementos siguientes:
Procesamiento de la información y análisis estadístico de los resultados.
Presentación de los resultados a la dirección.
Elaboración del Plan de Acción.
El análisis de los datos numéricos constituye para el investigador una herramienta fundamental para llegar a conclusiones. Es importante que todo profesional utilice los procedimientos estadísticos como instrumento para facilitar el análisis de las variables objeto de estudio en un momento dado o su utilización posteriormente para establecer estudios comparativos.
Para el procesamiento del cuestionario se puede utilizar el Programa Microsoft Excel en una de sus versiones, el programa de cómputo, conocido por Paquete Estadístico para Ciencias Sociales (SPSS) soportado en Windows el cual es el más utilizado en investigaciones de este tipo por su cantidad de funcionalidades, el mismo se encuentra estructurado en tres módulos fundamentales:
 Básico: contiene los métodos descriptivos, tablas de frecuencias, gráficos, tablas cruzadas, tablas cruzadas múltiples, prueba de hipótesis, análisis de correlación y  de regresión lineal simple y múltiple.
Avanzado: contiene los procedimientos de análisis multivariante, entre ellos, componentes principales, análisis de correspondencia simple y múltiple, análisis de clúster, análisis discriminante, modelos log lineales, modelos de análisis de varianza avanzados, etc.
Especiales: Contiene análisis de series cronológicas avanzado, como alisamiento exponencial, y modelos de series temporales.
Con el propósito de centrar más esta investigación en detallar el procedimiento a seguir, no se hace hincapié en cómo trabajar con el SPSS, ya que esta información se puede obtener de los manuales del programa y en los apuntes de Corvo, Romero Lamorú y Espallargas Ibarras (2011).También mediante el software EViews y STATA, se pueden estimar modelos de pronóstico y tendencia que enriquecen los resultados.
Después de procesada la información pueden aplicarse técnicas univariadas, bivariadas y multivariadas según cada equipo de investigación y las peculiaridades del estudio.
Estadística Univariada.
Se concentran aquellas técnicas que permiten caracterizar a cada una de las variables recepcionando la información, organizándola y proyectándola en tablas de frecuencias y/o en gráficos para una mejor comprensión y de esta forma resumir los estadísticos que expresan el comportamiento de cada variable. Se pueden calcular estadísticos, tanto de posición, de tendencia central (promedio, moda, mediana, etc.) como de dispersión (varianza, desviación típica, coeficiente de variación). Estos estadísticos se pueden calcular tomando en cuenta la naturaleza de la información; es decir, el nivel de escala de cada variable.
Estadística Bivariada.
Para llevar a cabo un estudio profundo es necesario ir más allá del análisis de la información univariada, por lo que surge el interés de analizar la relación entre dos variables tomadas en un mismo tiempo. En este análisis se tratarán los procedimientos bivariados más eficaces para solucionar los problemas reales. Específicamente, en cuanto a las estadísticas inferenciales para variables nominales se puede analizar la prueba Chi-Cuadrado. La misma es apropiada para examinar la relación entre dos variables nominales y para la interpretación de las tablas de tabulación cruzada. Su objetivo es identificar una relación entre variables en análisis. La prueba se basa en el planteamiento de Hipótesis, donde la hipótesis nula (H0) es que las dos variables son independientes entre ellas y la hipótesis alternativa (H1) es que no son independientes, o sea, que existe una relación entre las dos variables.
También puede utilizarse estadísticos descriptivos como el coeficiente de correlación lineal para dos variables de intervalo. El análisis de correlación permite conocer el grado de relación que existe entre variables a través del cálculo de un coeficiente que puede tomar valores entre -1 y 1. Si el valor es superior a 0.8 la relación es fuerte y el signo del coeficiente precisa el sentido de la relación que puede ser directa (+) o inversa (-).
Las tablas de contingencia permiten analizar dos variables simultáneamente, mostrando intersecciones de gran utilidad para la investigación.
Estadística Multivariada.
“Es el conjunto de procedimientos estadísticos asociados a un  problema de naturaleza  multivariada, a través de las cuales se mide la  contribución  simultánea  de las variables analizadas en el conjunto  de los casos, estableciendo ciertas relaciones y leyes operativas e investigando estructuras latentes, posibilitando de esta manera, una reducción óptima de la  dimensionalidad del espacio de observación. Al trabajar simultáneamente con más de dos variables, se tienen los métodos del análisis multivariado, Análisis por Componentes Principales y el Escalonamiento Multidimensional, los cuales enriquecen los resultados y las conclusiones que se obtienen de las respuestas observadas en una encuesta”(Corvo, Romero Lamorú, & Espallargas Ibarra, 2011).
En(Corvo, Romero Lamorú, & Espallargas Ibarra, 2011) el Análisis de Componentes Principales “consiste en describir la variación de un conjunto de datos multivariados que resultan de la observación conjunta de “p” variables en “n” individuos, en términos de un conjunto de variables incorrelacionadas (llamadas componentes o factores). Cada uno de estos componentes es una combinación lineal de las p variables originales, y el método empleado para su construcción, garantiza que están ordenadas de acuerdo con la información que contienen, cuantificada a través de su varianza. En resumen, el Análisis de Componentes Principales, busca representar el movimiento en cuanto a las respuestas de las encuestas, para determinar los componentes o nuevas variables, que serán claves a la hora de proponer las acciones de mejora. Ya que esta técnica reduce el número de variables contribuye en gran medida a la investigación, pues permite enfocar mejor las acciones de mejora de forma tal que una sola acción repercute en el mejoramiento de varias deficiencias, reduciendo a la vez los costos de su aplicación”.
Para desarrollar la técnica de Componentes Principales existen cuatro fases: Fase de preparación, Fase de extracción o factorización, Fase de Rotación y Fase de Interpretación.

• Fase de preparación.

Se determina la Matriz de Correlación para obtener los valores de los coeficientes de correlación entre las variables originales.  Para medir la validez del modelo es necesario el análisis de varios estadísticos los cuales son:
-El determinante de R; es importante que este determinante sea distinto de cero, así los datos resultarían válidos.
-El test de esfericidad de Bartlett que contrasta las hipótesis siguientes:
Ho: R = I La matriz de correlación es la matriz de identidad. (No hay correlación entre las variables)
           H1 : R ≠ I La matriz de correlación no es la matriz de identidad. (Hay correlación    entre las variables)
           El modelo será válido, si las variables están correlacionadas, es decir, se rechaza Ho.
-Estadístico Kaiser Meyer Olkin (KMO); este coeficiente hace una comparación entre las magnitudes de los coeficientes de correlación simple y los de correlación parcial, oscilando los valores entre 0 y 1.
Si 0,90< KMO<1         Es excelente
    0,80< KMO< 0,90   Es bueno
               0,70< KMO< 0,80   Es aceptable
               0,60 <KMO< 0,70   Es regular
               0,50 <KMO< 0,60   Es malo
       KMO< 0,50   Es muy malo

• Fase de extracción o factorización.

Esta es la fase de estimación de los factores o componentes, es decir, la construcción de nuevos componentes, dentro de los cuales estarán aquellas variables que estén muy relacionadas respecto a las respuestas contenidas en las encuestas.
Para determinar cuántos factores se deben extraer, existen dos criterios: el de Proporción de Variabilidad Explicada Acumulada y el del Gráfico de Pendiente o de Sedimentación (SCREE-PLOT). El primero muy utilizado ya que es el criterio del SPSS, se seleccionan los componentes principales que acumulen hasta aproximadamente un valor entre un 80% y un 85 % de la variabilidad total explicada, con esto se garantiza que el modelo obtenido cumple con el principio de parsimonia o parquedad. Aunque no existe una determinación absoluta de la selección, está en dependencia de la investigación.
Una vez determinados los componentes se pueden observar los valores que indican el peso o la carga factorial que alertan sobre la importancia y dirección del efecto de cada variable o atributo en estudio dentro de un componente principal. Estos valores se encuentran entre 0 y 1, de encontrarse cercanos a la unidad, muestran que las variables están estrechamente relacionadas con el componente y si se encuentran más próximos al cero entonces la relación es débil. Se considera como un criterio aceptable el de 0,5.
Es importante resaltar las particularidades del signo del coeficiente, de ser este negativo representa que la relación es inversa en cuanto a la correspondencia de las variables con el componente. Si el signo es positivo demuestra que la proporción es directa.
En esta fase también se obtienen ciertos valores denominados comunalidades, los cuales indican el aporte de la proporción de la varianza que tiene cada atributo o variable en el modelo.

• Fase de rotación.

La rotación es una herramienta importante ya que simplifica la estructura de los factores y proporciona una mejor solución teórica con fines interpretativos. La misma, consiste en ubicar a los componentes sobre un eje de coordenadas y luego se realiza una rotación respecto a los ejes de referencia de los factores hasta alcanzar la posición óptima.
Para facilitar la interpretación se encuentran los métodos de rotación que tienen como objetivo reducir las filas o columnas de la matriz de factores. Entre los más utilizados dentro de la rotación ortogonal son: QUARTIMAX (simplifica las filas de la matriz) y VARIMAX(simplifica las columnas de la matriz).

• Fase de Interpretación.

Esta es la fase final del análisis de los componentes principales donde se realiza, como lo dice su nombre, la interpretación de todo el proceso. Lo primordial en esta fase es el valor que toman las cargas factoriales.
Además de estas técnicas resulta muy interesante en los estudios de clima el cálculo del Índice de Fidelización del Cliente (IFC) con el objetivo de conocer la cantidad de clientes internos (trabajadores) seguros que tiene la entidad. El mismo se puede calcular a partir de la intersección entre las variables: Nivel de satisfacción general, Recomendar trabajar en la empresa y Continuar trabajando en la misma.
También se utiliza dentro de este tipo de técnicas el Diagrama de Pareto, ya que tiene como principio ayudar a identificar los problemas o defectos que se presentan en el estudio de un determinado proceso, para posteriormente a su detección poder tomar las medidas necesarias para reducir o eliminar las causas que los provocan y en consecuencia poder mejorar el proceso que se estudia. El Diagrama de Pareto, también conocido como “Curva del 20 por el 80”, es un gráfico para organizar datos, de forma que estos queden en orden descendente, de izquierda a derecha y separados por barras, asignando un orden de prioridades. Este diagrama permite mostrar gráficamente el Principio de Pareto: Pocos Vitales (20%), Muchos triviales (80%), es decir, que existen muchos problemas con menos importancia frente a uno pocos que son más graves. Mediante la gráfica se colocan los pocos vitales a la izquierda y los muchos triviales a la derecha. Se debe priorizar la eliminación de las causas que provocan los problemas vitales antes de solucionar los otros problemas.
El Diagrama de Pareto se suele ampliar con el análisis del Diagrama de Causa y Efecto del proceso analizado, desarrollado por el experto en calidad japonés, Kaoru Ishikawa, frecuentemente llamado Diagrama Ishikawa y también Espina de Pescado.
Luego de procesar la información y analizar estadísticamente los resultados, estos deben ser presentados por el equipo de investigación al Consejo de Dirección de la organización de conjunto con una propuesta de plan de acción encaminado a mejorar los aspectos identificados como desfavorables. Este plan de acción debe contener acciones, fechas, responsables y de ser posible presupuesto para poder ser evaluado con rigurosidad, el mismo se fertiliza con las opiniones de los miembros del Consejo de Dirección ya partir de ellas se elabora el definitivo.

2.2.4. Etapa 4: Evaluación e implementación de las acciones de mejora

Está constituida por los elementos siguientes:
Compromiso de la administración en aplicar las acciones de mejora.
Evaluación del cumplimiento del cronograma.
Reevaluación del estudio de clima laboral en la organización.
El equipo directivo de la entidad después de informar a todos los trabajadores los resultados del estudio del clima debe comprometerse ante ellos a aplicar las acciones de mejora. Una vez puesto en marcha el plan de acción se debe evaluar cotidianamente el cumplimiento del cronograma contenido en el plan, para así ir controlando su implementación.
Luego de haberse materializado las acciones y preferiblemente posterior al año de haber realizado la investigación se debe proceder a la reevaluación del clima organizacional. En este paso se aplican nuevamente las técnicas y métodos antes referidos y se procede a comparar los resultados con los de la anterior aplicación. De esta forma se estaría estudiando, por una parte, la eficiencia del plan de acción propuesto y por otra el comportamiento de la organización en un período de tiempo determinado. Este paso es fundamental llevarlo a cabo porque permite la retroalimentación del procedimiento, así como, la sistematicidad   del mismo.
Una vez presentado el procedimiento propuesto en general y explicadas sus etapas en particular se hace necesario validar el mismo.