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El gobierno corporativo y las decisiones de crecimiento empresarial

Dra. María Gracia García Soto

 

 CAPÍTULO 2

DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN Y METODOLOGÍA

2.6. TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN

La recogida de la información de cada una de las fuentes utilizadas, así como la elaboración de la base de datos, fue realizada por la propia investigadora utilizando para ello el editor de datos del programa SPSS para Windows (Statistical Package for Social Sciences) en su versión 11.0.1, que incorpora técnicas estadísticas de análisis univariante, bivariante y multivariante. Una vez concluida la introducción de datos se procedió a la depuración del fichero para detectar los posibles errores que se pudiera haber cometido en el proceso de trascripción de datos, utilizando para ello la distribución de frecuencias de cada variable con el objeto de verificar que todos los códigos de las variables categóricas se situaban entre los posibles y que los valores de las variables numéricas se encontraban dentro de los rangos admisibles. Posteriormente, se procedió al etiquetado de las variables y a la descripción de cada uno de los valores otorgados a las mismas.

Con respecto al análisis descriptivo del comportamiento de las variables relacionadas con las características demográficas y del entorno, mecanismos de control interno y estrategias de diversificación de las cajas de ahorros, se llevó a cabo un análisis descriptivo y de frecuencias de las variables numéricas y nominales u ordinales, respectivamente. En el estudio del análisis descriptivo del funcionamiento interno del consejo, es decir, los aspectos relacionados con la formación e información que se da a los miembros del consejo para participar en el mismo, al nivel de consenso entre los miembros en la toma de decisiones, a la formalidad de los procedimientos del consejo y hasta qué punto el consejo se evalúa así mismo, se procedió a analizar la fiabilidad y simplificación de la escala de medida utilizada en el cuestionario -escala subjetiva numérica de tipo Likert de ocho ítemes y cinco puntos-, en la que se pedía al encuestado que indicase la importancia concedida a cada uno de los aspectos que se le presentaban sobre una escala que podía variar desde «sumamente importante» a «nada importante».

El coeficiente alfa de Cronbach10 para los ítemes que integraban la escala alcanzó un valor de 0,70, por lo que se considera que el instrumento de medición es aceptable según George y Mallery (1995). Para ello se utilizó el Análisis factorial de componentes principales con rotación varimax el cual se explicará junto con las técnicas que se describirán a continuación.

Hay que tener en cuenta que para la contrastación de hipótesis -análisis de las relaciones entre variables-, las características de los datos de la presente investigación -población y muestra de pequeño tamaño donde solo existen 46 cajas de ahorros en España- muestran la necesidad de la utilización de pruebas no paramétricas, aspecto corroborado con la prueba Z de Kolmogorov-Smirnov el cual contrasta si dos muestras proceden de la misma distribución, es decir, si se distribuyen como una normal o no. Por tanto, los estadísticos utilizados se indican a continuación a través del listado de las técnicas empleadas y los rasgos principales de su aplicación.

• Coeficiente de correlación de Pearson y la rho de Spearman . Coeficientes que miden cómo están relacionadas las variables o los órdenes de los rangos. Los valores pueden oscilar entre -1 y +1, de tal forma que cuanto más próximo a cero esté el estadístico, menor correlación existirá entre ambas variables.

• Análisis de la varianza de «Kruskal-Wallis» . Es un equivalente no paramétrico del ANOVA de un factor que contrasta si varias muestras independientes proceden de la misma población. Asume que la variable subyacente tiene una distribución continua, y requiere un nivel de medida ordinal. Este contraste no paramétrico se utiliza cuando se mide una variable en escala al menos ordinal X sobre k subpoblaciones (k mayor o igual que 2) de una muestra, y trata de contrastar la hipótesis nula de que la distribución de X es la misma para todas las subpoblaciones de la muestra.

• La prueba U de Mann-Whitney. Esta prueba es la más conocida de las pruebas para dos muestras independientes. Es equivalente a la prueba de la suma de rangos de Wilcoxon y a la prueba de Kruskal-Wallis para dos grupos. La prueba de Mann-Whitney contrasta si dos subpoblaciones muestrales son equivalentes en su posición. Las observaciones de ambos grupos se combinan y clasifican, asignándose el rango promedio en caso de producirse empates. El número de empates debe ser pequeño en relación con el número total de observaciones. Si la posición de las poblaciones es idéntica, los rangos deberían mezclarse aleatoriamente entre las dos muestras. A continuación se calcula el número de veces que una puntuación del grupo 1 precede a una puntuación del grupo 2 y el número de veces que una puntuación del grupo 2 precede a una puntuación del grupo 1. El estadístico U de Mann-Whitney es el menor de estos dos números.

• El coeficiente «eta» , utilizado en aquellos casos en los que la variable dependiente es de intervalo y la independiente es nominal u ordinal. En este caso, no se asume la existencia de una relación lineal entre ambas variables y se puede interpretar como el porcentaje de varianza de la variable dependiente que se asocia con la variable independiente. Según Ferrán (1996), el coeficiente eta es una medida apropiada en el caso en que se analizan los valores de una variable Y, en escala de intervalo o de razón, en los distintos grupos o subpoblaciones establecidos por los valores de otra variable X cualitativa. Valores de eta próximos a uno indicarán mucha dependencia. El cuadrado de este coeficiente (eta ²) puede interpretarse como la proporción de variabilidad de la variable dependiente, Y, explicada por los valores de la independiente, X, por lo que puede utilizarse como medida del grado de asociación existente entre las variables en cuestión.

• Tablas de contingencia. Para comprobar la posible relación ente un par de variables, que junto con la Prueba de Ð2 de Pearson permite conocer si al asociación es estadísticamente significativa. Se tuvo en cuenta que la restricción de que menos del 20 por cien de las celdas posean una frecuencia esperada inferior a cinco individuos (Everitt, 1977). Además, se utilizó el coeficiente de contigencia y la V de Cramer como medidas del grado de asociación entre pares de variables observadas sobre un mismo conjunto de individuos, y los residuos corregidos que presentan la diferencia entre los valores observados y los esperados y nos permite conocer de donde viene la relación de dependencia (Santos Peñas, Muñoz Alamillos, Juez Martel y Guzmán Justicia, 1999). Este último análisis, de utilidad para conocer donde existen diferencias significativas, implica calcular los residuos tipificados para cada celda de la tabla de contingencia a partir de las frecuencias observadas y teóricas. Una vez obtenidos los residuos estandarizados se comparan en valores absolutos con el correspondiente valor tabular de una distribución normal (que para un nivel de significación del 5% sería 1,96) para centrarse en los que lo superen: los residuos con un signo negativo indican una frecuencia inferior a la teórica, con lo que se puede deducir una relación negativa entre los dos niveles de las variables, mientras que un signo positivo señala una relación positiva. Por su parte, con el objeto de analizar el perfil de las cajas de ahorros españolas en función de sus estrategias de diversificación y características estructurales, así como sus efectos en los resultados de las mismas, se llevaron a cabo los siguientes análisis.

• Análisis factorial de componentes principales con rotación varimax . Este análisis se llevó a cabo en la presente investigación con el objeto de reducir la dimensionalidad de las diferentes variables cuantitativas recogidas para la medida de la diversificación empresarial y facilitar el análisis e interpretación de los datos, con la menor pérdida posible de información. Se obtuvieron los denominados factores o componentes principales, como variables sintéticas no correlacionadas entre sí que aglutinan el porcentaje mayor de la varianza explicada. Hay que recordar que esta técnica es considerada como «[...] un método «blando» en el sentido de que no requiere hipótesis a priori sobre la estructura de los datos y sus interrelaciones, ni sobre la distribución de probabilidad multivariante a que responden» (González, 1991:63). Dado que los resultados de este análisis fueron utilizados como datos de entrada para un análisis cluster posterior, podemos afirmar que el empleo de este método estadístico en el presente trabajo ha respondido a los tres propósitos para los que según González (1991) puede servir: (1) describir sintéticamente grandes masas de datos cuantitativos, (2) obtener índices sintéticos de un fenómeno que se ha medido a través de múltiples facetas, características o indicadores parciales, y (3) utilizar las coordenadas de los individuos en los componentes como datos de entrada para aplicar otro método multivariante.

• Análisis cluster . Esta técnica tiene por objetivo formar grupos de objetos (individuos) homogéneos respecto a una variedad de atributos, que pueden ser tanto cualitativos como cuantitativos. En esta investigación se ha utilizado un cluster aglomerativo no jerárquico, utilizando el método de las kmedias, que permita reasignaciones entre individuos a lo largo del proceso iterativo. Este método parte de una configuración arbitraria con el número de grupos prefijado, se calculan los centros de gravedad, y se configuran nuevos grupos, asignando cada individuo al centro más próximo. Partiendo de los objetivos establecidos en el presente trabajo, se procedió a realizar el análisis cluster con la finalidad de detectar la existencia de grupos estratégicos de cajas de ahorros en relación a las políticas de diversificación corporativas. Para ello, se consideraron como variables independientes los factores identificados en el análisis de componentes principales realizado previamente sobre las estrategias de diversificación. Como resultado de aplicar este análisis, se pudo verificar la existencia de parámetros de respuestas comunes entre las distintas cajas con respecto a los factores considerados relevantes o explicativos de las distintas políticas de inversión seguidas por las mismas.  

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