Estudio empírico sobre la gestión y el control de la calidad mediante el análisis de correspondencias múltiples

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1 ESTADÍSTICA ESPAÑOLA Vol. 44, Núm. 150, 2002, págs. 201 a 227 Estudio empírico sobre la gestión y el control de la calidad mediante el análisis de correspondencias múltiples por Mª JESÚS MURES QUINTANA CARMEN HUERGA CASTRO Departamento de Dirección y Economía de la Empresa Universidad de León RESUMEN Este trabajo pretende mostrar la utilidad del análisis de correspondencias múltiples en el tratamiento de relaciones recíprocas en una matriz de datos donde se describen una serie de individuos mediante un conjunto de variables. Esta situación se presenta a menudo en el tratamiento de la información procedente de una encuesta y por ello la hemos aplicado en un estudio sobre la gestión y el control de calidad realizado en el sector agroalimentario de Castilla y León. Nuestro objetivo es posicionar las empresas del sector según sus actuaciones en materia de calidad, en relación a sus características empresariales. Palabras clave: Análisis de Correspondencias, Control de Calidad, Empresa agroalimentaria. Clasificación AMS: 62H25, 62P20, 90B25

2 202 ESTADÍSTICA ESPAÑOLA 1. INTRODUCCIÓN El análisis de correspondencias múltiples constituye una técnica de especial importancia en el estudio de las relaciones entre cualquier número de características cada una de ellas con varias modalidades, por lo que resulta muy útil en el tratamiento de encuestas cuando se formulan preguntas cerradas. En este artículo presentamos los resultados más relevantes de un estudio empírico sobre la calidad en la empresa utilizando para ello el análisis de correspondencias múltiples. La calidad es hoy por hoy un factor de supervivencia empresarial y por ello está siendo objeto de distintos estudios donde se tratan los temas de calidad desde ópticas diferentes. Citar, por ejemplo, los trabajos de Peña et al. (1990) y Aparicio et al. (1996) que estudian la aplicación de los métodos estadísticos en la gestión de la calidad en el conjunto de las empresas españolas y en la industria burgalesa respectivamente. Otros estudios dignos de mención son los de Rivera (1993), Arranz et al. (1994) y en el ámbito de la gestión de la calidad total (TQM) destacan los trabajos de Martínez-Lorente et al. (1998), Easton y Jarrell (1998) ó Herrera et al. (1998). Por su parte, el análisis de correspondencias múltiples ha demostrado su validez en el campo de la Investigación de Mercados pero también en distintos análisis económicos. Entre estos últimos reseñamos los estudios de Abad et al. (1999) donde se aplica este análisis en la comparación de la estructura sectorial de las regiones españolas o el de Álvarez et al. (1994) que muestra una caracterización de la Comunidad Autónoma de Castilla y León según la población ocupada por ramas de actividad. El presente trabajo se centra en la calidad debido al importante papel que ésta juega en un mundo empresarial cada día más competitivo: calidad y competitividad son factores indisociables. El auge de los sistemas de aseguramiento de la calidad y su implantación en la empresa ha producido un cambio de mentalidad empresarial, aunque también más exigencias y compromisos. Por ello, hemos querido acercarnos a las empresas actuales para ver como se comportan frente a la calidad, si bien es cierto que nos centramos en un sector concreto y en el ámbito regional: el sector agroalimentario de la Comunidad Autónoma de Castilla y León. Esto es así por su importancia en la economía de esta Comunidad Autónoma y porque en el citado sector escasean los estudios sobre la calidad si exceptuamos el publicado por el Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación (1999) relativo a la gestión de la calidad en la industria agroalimentaria y su situación frente a la implantación de los sistemas de aseguramiento de la calidad. Nosotros añadimos a la gestión una parte referida a la utilización de las técnicas estadísticas en el control de la calidad. De este modo conjugamos los aspectos más amplios de la gestión de la calidad con los procedimientos de control, más concretamente con el control estadístico.

3 ESTUDIO EMPÍRICO SOBRE LA GESITÓN Y EL CONTROL DE LA CALIDAD MEDIANTE EL ANÁLISIS DE 203 La estructura del artículo comienza con el planteamiento de los objetivos y la metodología seguida en el estudio empírico. A continuación se analizan los resultados mediante el análisis de correspondencias y, por último, se interpretan dichos resultados. 2. OBJETIVOS DEL ESTUDIO Planteamos este estudio con un doble objetivo: por un lado, conocer cuál es la posición de las empresas del sector agroalimentario de Castilla y León en relación a la calidad y, por otro, aplicar el análisis de correspondencias múltiples en la caracterización de dichas empresas. Básicamente la idea está orientada a comprobar la utilización de la Estadística en el control de la calidad de las empresas pero, dado que el control es parte de la gestión y que también en otras áreas de la gestión es posible utilizar métodos estadísticos, hemos combinado gestión y control. Así pues, los objetivos planteados al iniciar el estudio fueron los siguientes: 1. Analizar estructuralmente las empresas del sector agroalimentario y posicionarlas según sus actuaciones en materia de calidad. 2. Comprobar como se relaciona el grado de implantación de sistemas de aseguramiento de la calidad en las empresas con la utilización de las técnicas estadísticas y comprobar si el tipo de actividad empresarial (siempre en el sector agroalimentario) se asocia con alguna técnica estadística concreta. 3. Demostrar la utilidad del análisis de correspondencias múltiples en el tratamiento de los datos procedentes de encuestas donde se describen individuos (empresas) mediante una serie de variables cualitativas o cuantitativas categorizadas. 3. METODOLOGÍA Durante el segundo trimestre de 1999 se realizó una encuesta postal dirigida a las empresas del sector agroalimentario de la Comunidad de Castilla y León. La población de estudio comprende el conjunto de empresas de Castilla y León que forman parte del sector, y fueron seleccionadas a partir de la base de datos Guía Empresarial de Castilla y León: edición Dicha guía no puede considerarse como un censo empresarial pero proporciona una extensa recopilación de empresas de todos los sectores de actividad y, por lo tanto, del sector agroalimentario. El número de empresas del mismo resultó ser de 1.300, número que final-

4 204 ESTADÍSTICA ESPAÑOLA mente se concretó en debido a distintos ajustes que se realizaron para evitar algunas duplicidades detectadas en la base de datos. El cuestionario enviado se dividió en tres partes: la primera parte trata sobre datos generales de la empresa e incluye preguntas de caracterización de la empresa; la segunda aborda la gestión de la calidad e incluye preguntas sobre los sistemas de aseguramiento de la calidad y, por último, la tercera parte estudia la utilización de las técnicas estadísticas de control de calidad. Una vez finalizado el proceso de recogida de información, el número de encuestas válidas fue de 308 lo que se traduce en un índice de respuesta del 24,02%. Si estas 308 encuestas constituyeran una muestra representativa de las empresas del sector en Castilla y León (4.763) el error de muestreo sería del ±5,5%. Lógicamente, si el error se calcula sobre las encuestas enviadas y válidas resulta un poco menor, siendo entonces del ±4,9%. Se intentó que la muestra fuera lo más representativa posible al incluir empresas de todos las actividades, así como de distintos tamaños y localización geográfica. Además, comprobamos que la respuesta recibida mantenía la misma distribución que la enviada en lo que se refiere al número de empleados de las empresas que respondieron al cuestionario y a las provincias de las que provenían. Las tablas 1 y 2 muestran los porcentajes correspondientes. Tabla 1 Nº empleados Porcentaje enviado Porcentaje recibido Menos de 5 Entre 6 y 10 Entre 11 y 20 Entre 21 y 50 Entre 51 y 100 Más de % 27% 17% 15% 3% 3% 19% 28% 18% 17% 7% 11% Total 100% 100%

5 ESTUDIO EMPÍRICO SOBRE LA GESITÓN Y EL CONTROL DE LA CALIDAD MEDIANTE EL ANÁLISIS DE 205 Tabla 2 Provincia Porcentaje enviado Porcentaje recibido Ávila Burgos León Palencia Salamanca Segovia Soria Valladolid Zamora Otras 4% 16% 16% 6% 19% 9% 5% 18% 8% 4% 20% 15% 4% 15% 8% 6% 17% 8% 3% Total 100% 100% En la tabla 2 aparece una modalidad que hemos denominado Otras y que se introdujo una vez recibida la información de la encuesta. Ello es debido a que en las respuestas obtenidas algunas empresas señalaban como lugar de ubicación otras provincias distintas de las nueve que forman Castilla y León. En general son grandes empresas que tiene su domicilio social fuera de esta Comunidad Autónoma El análisis de correspondencias múltiples Nos referimos brevemente al Análisis de Correspondencias puesto que el desarrollo exhaustivo de esta técnica puede encontrase en cualquier texto de Análisis Multivariante: Bencécri (1982), Greenacre (1993), Lebart, et al. (1995) ó Rodríguez (2000) entre otros muchos. Al plantear sus principios generales queremos dejar patente su utilidad en la caracterización y comparación de las empresas de nuestro estudio. El análisis de correspondencias múltiples es una generalización del análisis de correspondencias simples. Éste estudia la relación entre dos características observadas en una misma población, expresadas mediante tablas de contingencia, mientras que el primero se aplica a tablas donde las filas son individuos y las columnas son variables nominales en codificación disyuntiva completa, es decir, donde las modalidades de cada variable son exhaustivas y mutuamente excluyentes. El punto de partida del análisis de correspondencias es una matriz que cruza dos variables X 1, X 2 con n y p valores respectivamente, siendo k ij el número de unidades observadas que toman el valor i en la variable X 1 y el valor j en la variable X 2. Asimismo, se definen los totales marginales de la forma siguiente:

6 206 ESTADÍSTICA ESPAÑOLA p k = k n i. ij = j= 1 k.j k ij i= 1 Puesto que los objetivos del análisis de correspondencias se concretan en estudiar las relaciones que existen dentro de X 1 y X 2 y entre ambas variables, para comparar dos líneas o dos columnas en una tabla de contingencia no se consideran los valores brutos sino porcentajes o perfiles. Esta condición se impone para que al realizar el análisis ninguna fila ni ninguna columna representen un papel preponderante en términos absolutos, por lo que se realizará una primera transformación de los datos originales a porcentajes, de forma que quedará: fij kij k f i. i. f.j k.j N N N = Las proporciones anteriores se denominan masas o pesos de cada fila o columna e indican la importancia relativa de la modalidad que representan. Posteriormente se definen los perfiles-fila ( f f = k k ) y los perfiles-columna ij i. ij i. ( f f = k k ), en definitiva, distribuciones condicionadas. El conjunto de perfilesfila constituyen una nube n puntos en el espacio de las p columnas mientras que el ij.j ij.j conjunto de perfiles-columna constituye una nube de p puntos en el espacio de las n filas. Para cada nube de puntos se consideran sus centros de gravedad que son las medias de los perfiles (filas o columnas) ponderados por sus respectivas masas. Teniendo en cuenta que el desarrollo del método consiste en realizar un doble Análisis de Componentes Principales sobre las nubes de puntos-fila y de puntoscolumna, se utiliza la métrica χ 2 con el fin de otorgar a todas las filas la misma importancia en el cálculo de la distancia entre columnas y viceversa. Dicha métrica permitirá medir la inercia total de las nubes de puntos respecto de sus centros de gravedad y dar así una idea de la dispersión de cada nube. El objetivo es encontrar los ejes (nuevas variables cuantitativas llamadas factores) de máxima inercia para cada nube de puntos. Los factores permiten mostrar la estructura interna de la tabla con la mínima pérdida de información posible. Puesto que los factores son una nueva dimensión que resume variables interrelacionadas, para interpretarlos hay que observar la inercia o varianza explicada por cada uno de ellos. Sobre los factores extraídos se posicionan las distintas modalidades a partir de sus coordenadas sobre los ejes, lo que da lugar a la representación de los planos factoriales. Además de la inercia y de las coordenadas, es importante interpretar la contribución absoluta de cada modalidad al factor, esto es, la participación que tiene cada modalidad en la inercia explicada por ese factor. Asimismo, hay que estudiar las contribuciones relativas o cosenos cuadrados, que miden la participación de cada

7 ESTUDIO EMPÍRICO SOBRE LA GESITÓN Y EL CONTROL DE LA CALIDAD MEDIANTE EL ANÁLISIS DE 207 factor en la explicación de una modalidad y, por lo tanto, la calidad de la representación de esa modalidad sobre los ejes. De este modo se pueden determinar las modalidades que generan cada eje factorial. La generalización de los planteamientos anteriores al caso en que se crucen más de dos variables nos conduce al análisis de correspondencias múltiples. Esta técnica permite describir grandes tablas lógicas compuestas por ceros y unos (tabla disyuntiva completa) donde las filas son los individuos y las columnas son las modalidades de las variables nominales. En realidad, el análisis de correspondencias múltiples no es más que un análisis de correspondencias simples aplicado a una tabla disyuntiva completa, en lugar de a una tabla de contingencia. Los procedimientos de cálculo para una tabla de estas características dependen del número de variables y del número de individuos. Los elementos de la tabla son 1 y 0 según que el individuo i presente o no una modalidad concreta de la variable estudiada. Este hecho hace que las masas, los perfiles y los centros de gravedad de las nubes de puntos presenten particularidades específicas. Sin embargo, las reglas de interpretación de los resultados (contribuciones y cosenos cuadrados) son similares al caso de las correspondencias simples. El análisis de correspondencias múltiples proporciona, en general, unas tasas de inercia demasiado pesimistas. Por ello es habitual considerar la corrección propuesta por Benzécri para obtener tasas más realistas recalculando las inercias deducidas inicialmente del análisis. Por último, hay que señalar que ambos análisis permiten trabajar con variables activas, que son aquellas que sirven de base para el análisis y generan los ejes, y con otras variables suplementarias o ilustrativas, que se posicionan sobre los planos factoriales pero que no han intervenido en la formación de los mismos. Para las modalidades suplementarias se calculan los valores test con el fin de decidir si una modalidad tiene una posición significativa sobre un eje (su valor test debe ser superior a 2 en valor absoluto para un nivel de significación aproximado del 5%). 4. ANÁLISIS DE RESULTADOS El análisis de los resultados se divide en dos partes: la caracterización de las empresas que sirven de base para el estudio y el tratamiento de la calidad desde la doble vertiente de la gestión y el control, en concreto el control estadístico Caracterización y estructura empresarial En primer lugar se analizan las características más relevantes de las empresas que contestaron a la encuesta. Considerando las variables número de empleados,

8 208 ESTADÍSTICA ESPAÑOLA volumen de ventas, sector de actividad y provincia. El análisis conjunto de todas estas variables estructurales se realiza mediante el análisis de correspondencias múltiples. Al aplicar esta técnica en el estudio de las variables de caracterización se persiguen dos objetivos: por un lado, determinar una tipología de empresas según sus características y, por otro, estudiar las relaciones entre las diferentes variables. Esta tipología debe basarse en una noción de semejanza tal que dos empresas están más próximas cuanto mayor es el número de modalidades que poseen en común. Los resultados del análisis muestran que el primer factor explica un 40,43% de la inercia total de la nube de puntos, el segundo un 29% y el tercero un 16,39%, de modo que los tres primeros ejes permiten explicar el 85,83% de la inercia total. Dado que el resto de los factores aportan una inercia significativamente inferior a los tres primeros, y que la inercia explicada por estos tres factores es suficientemente elevada, son estos tres los ejes que se retienen e interpretan. En la figura 1 aparecen las proyecciones de las modalidades activas (número de empleados, volumen de ventas y actividad) sobre el plano formado por los factores 1 y 2, y en la figura 2 se representan las mismas variables sobre el plano de los factores 1 y 3. En ambos planos se han situado las provincias como variables suplementarias. Las coordenadas, contribuciones de las modalidades a cada factor, los cosenos cuadrados y los valores test para las modalidades suplementarias se expresan en el Anexo. Al analizar los planos hay que tener en cuenta que el tamaño de los símbolos asociados a cada punto representado es directamente proporcional a la calidad de su representación en el plano.

9 ESTUDIO EMPÍRICO SOBRE LA GESITÓN Y EL CONTROL DE LA CALIDAD MEDIANTE EL ANÁLISIS DE 209 Figura 1 PLANO FACTORIAL (EJES 1 Y 2): REPRESENTACIÓN DE LAS VARIABLES ESTRUCTURALES Figura 2 PLANO FACTORIAL (EJES 1 Y 3): REPRESENTACIÓN DE LAS VARIABLES ESTRUCTURALES

10 210 ESTADÍSTICA ESPAÑOLA El primer factor opone las modalidades que caracterizan a las grandes empresas (más de 100 empleados y ventas superiores a los millones), que se sitúan en el extremo positivo, y presentan una fuerte contribución al mismo, frente al resto de las empresas. La disposición de las actividades en este primer factor indica la asociación de las mismas con el tamaño empresarial. En el extremo positivo aparecen, junto a las grandes empresas, las actividades de Conservas, Azúcar, cacao y chocolate, Otros productos alimenticios y Productos lácteos mientras que en el extremo negativo aparecen las actividades de Materias primas agrícolas y Materias primas ganaderas. En cuanto a las modalidades ilustrativas (las provincias) destaca, en el extremo positivo, la modalidad Otras que incluye las empresas que tienen su sede social fuera de la Comunidad Autónoma como ocurre con algunas grandes empresas. En el otro extremo de este primer eje Salamanca y León tienen una posición significativa. En consecuencia, podemos considerar que este primer eje ordena las empresas y las actividades empresariales en función del tamaño. El segundo factor separa, a su vez, las empresas más pequeñas (con menos de 5 empleados y ventas inferiores a los 100 millones), situadas en el extremo negativo, del resto de empresas. En cuanto a las actividades, destacan en el extremo positivo las Materias primas agrícolas, las Materias primas ganaderas, los Productos cárnicos y la Alimentación animal y en el negativo las actividades del Pan, galletas y pastelería y Bebidas. El tercer factor diferencia las actividades Materias primas agrícolas, Materias primas ganaderas, y Alimentación animal, situadas en el extremo positivo, del resto de actividades. En la zona próxima al origen se sitúan el resto de las modalidades correspondientes a la actividad y se observa, además, que todas las provincias (a excepción de Salamanca) aparecen en la parte central del plano puesto que sus contribuciones a la inercia de los ejes son muy bajas. Este hecho indica que no existen grandes diferencias en el reparto de las actividades agroalimentarias entre las distintas provincias Gestión y control de la calidad Como ya apuntamos, en el análisis de la información relativa a la calidad, se realiza primero desde la óptica de la gestión y después estudiando los procedimientos específicos para su control.

11 ESTUDIO EMPÍRICO SOBRE LA GESITÓN Y EL CONTROL DE LA CALIDAD MEDIANTE EL ANÁLISIS DE 211 Las variables recogidas en la segunda parte de la encuesta nos permitirán conocer el grado de implantación de los sistemas de aseguramiento de la calidad en las empresas agroalimentarias de Castilla y León comprobando su situación en relación al departamento de control de calidad, manual de calidad, auditoría de calidad y certificado de calidad. Por su parte, las respuestas obtenidas en el último bloque del cuestionario proporcionan información sobre la posición de las empresas del sector respecto al conocimiento y aplicación de las técnicas estadísticas. A) La gestión de la calidad De acuerdo con los objetivos planteados tratamos de comprobar en qué medida las variables de gestión de la calidad están relacionadas con las variables estructurales. Por tanto, al plantear el análisis conjunto de dichas variables se pretende poner de manifiesto cuáles son las características más relevantes de las empresas según el nivel de implantación de sistemas de calidad. Todas las variables señaladas se tratan como activas mediante un análisis de correspondencias múltiples, añadiendo también la variable que indica si la empresa tiene o no capital extranjero. Sobre el plano de los dos primeros ejes factoriales, que explican un 94,15% de la inercia total de la nube de puntos, se representan las modalidades activas (figura 3). Las coordenadas, las contribuciones y los cosenos cuadrados se expresan en el Anexo. El primer factor explica el 82,15% de la inercia total. Las modalidades con mayor contribuciones a la formación del mismo son, en el extremo positivo, las modalidades de las empresas pequeñas tanto en número de empleados como en volumen de ventas y que no tienen capital extranjero. En cuanto a las variables que hemos llamado de gestión de la calidad se observa que las modalidades de las empresas que no tienen departamento de control de calidad, ni manual de calidad, que no han pasado por ninguna auditoría de calidad ni están certificadas, también se colocan en este extremo del primer factor. En el extremo negativo de este primer eje, se sitúan las grandes empresas y las que cuentan con capital extranjero, con departamento de control de calidad, con manual de calidad, que se han sometido a auditorías de calidad y que han conseguido un certificado de calidad. Esta disposición indica que todas estas variables están relacionadas entre sí y, por tanto, este primer factor clasifica los aspectos de gestión de la calidad desde la inexistencia de los mismos hasta el caso totalmente opuesto. Las grandes empresas aparecen junto a las modalidades que indican un alto compromiso con una buena gestión de la calidad, y en el lado opuesto se sitúan las pequeñas empresas.

12 212 ESTADÍSTICA ESPAÑOLA El segundo factor explica el 12,43% y sitúa en el extremo negativo las modalidades de las empresas de tamaño mediano, que tienen previsto crear un departamento de control de calidad, realizar una auditoría y solicitar una certificación de calidad. En el extremo positivo aparecen las empresas pequeñas y las modalidades que indican que no se plantea ninguna acción de gestión de la calidad en la línea estudiada. En general, esta conclusión confirma que las empresas más pequeñas tiene más dificultades para plantearse la implantación de sistemas de aseguramiento de la calidad y pasar por el proceso que supone conseguir una certificación de calidad. Figura 3 PLANO FACTORIAL: REPRESENTACIÓN CONJUNTA DE LASVARIABLES ESTRUCTURALES Y LAS VARIABLES DE GESTIÓN DE LA CALIDAD B) Control estadístico de la calidad El control de calidad se encuadra, como ya hemos señalado, dentro del contexto más amplio de la gestión de la calidad, motivo por el cual se profundizará en los controles de calidad que realizan las empresas del sector y en la forma de llevarlos a cabo. Puesto que es en este punto donde intervienen las técnicas estadísticas,

13 ESTUDIO EMPÍRICO SOBRE LA GESITÓN Y EL CONTROL DE LA CALIDAD MEDIANTE EL ANÁLISIS DE 213 comprobamos el nivel de aplicación de las mismas. Por último, se tratará de establecer la influencia de la implantación de sistemas de aseguramiento de la calidad en el uso de técnicas estadísticas. De nuevo un análisis de correspondencias múltiples nos permite representar simultáneamente las variables que miden los aspectos generales de la gestión de la calidad y las que indican el tipo de control (control de las materias primas, control del proceso productivo, control del producto final) y el uso de las técnicas estadísticas en el mismo. De esta forma es posible estudiar relaciones entre las distintas modalidades de las variables mencionadas y observar semejanzas y diferencias. La figura 4 muestra el primer plano factorial (los dos primeros ejes explican el 90,39%) resultante de aplicar el análisis cuando se considera como variable activa la correspondiente al uso de las técnicas estadísticas. Las variables que miden el nivel de implantación de sistemas de aseguramiento de la calidad y la que recoge el tipo de control interno que se realiza en la empresa se consideran como variables ilustrativas. Las modalidades de la variable activa se representan mediante símbolos para indicar la frecuencia de uso, nunca (con un triángulo invertido), a veces (con un círculo) y habitualmente (con un triángulo). Sin embargo, para evitar posibles confusiones, se ha dividido el gráfico en dos: en la figura 4a aparecen el diagrama de Pareto, el diagrama causa efecto, las técnicas de regresión y correlación, los gráficos de variables y los gráficos de atributos; en la figura 4b aparecen el resto de las técnicas estadísticas. Las variables ilustrativas se representan mediante símbolos cuadrados. Las coordenadas de las modalidades en los factores, las contribuciones a cada factor y los valores test de las modalidades suplementarias se expresan en el Anexo. El primer eje explica un 70,78% de la inercia total y opone la utilización de las técnicas estadísticas en las modalidades a veces y habitualmente (situadas en el extremo negativo del este eje), frente a las modalidades de nunca que se colocan en el extremo positivo. Por tanto, este eje clasifica la utilización de las técnicas estadísticas desde nunca se utilizan hasta la utilización a veces y habitualmente. El segundo eje, que explica un 19,60% de la inercia, separa a su vez las modalidades de utilización habitual de las técnicas estadísticas de la utilización ocasional. Destaca, en el extremo positivo, la utilización a veces de las técnicas de control de procesos y de muestreo de aceptación y, en el extremo negativo, la utilización habitual de herramientas básicas como el diagrama de Pareto, el diagrama causa efecto y la regresión, así como las técnicas de fiabilidad y el diseño de experimentos.

14 214 ESTADÍSTICA ESPAÑOLA Figura 4a REPRESENTACIÓN SIMULTÁNEA: UTILIZACIÓN DE TÉCNICAS ESTADÍS- TICAS Y GESTION DE LA CALIDAD Figura 4b REPRESENTACIÓN SIMULTÁNEA: UTILIZACIÓN DE TÉCNICAS ESTADÍS- TICAS Y GESTION DE LA CALIDAD

15 ESTUDIO EMPÍRICO SOBRE LA GESITÓN Y EL CONTROL DE LA CALIDAD MEDIANTE EL ANÁLISIS DE 215 Al situar las variables ilustrativas en el plano anterior se observa que las empresas que no utilizan ningún tipo de control interno, que no poseen departamento de control de calidad, ni manual de calidad, ni están certificadas (todas ellas en el extremo positivo del primer eje), se asocian con las empresas que nunca utilizan técnicas estadísticas. En el extremo negativo se posicionan las modalidades opuestas, es decir, las que indican que se han llevado a cabo acciones relacionadas con la gestión la de calidad. Por tanto, estas modalidades se asocian con la utilización de las técnicas estadísticas. En el centro del plano se sitúan las modalidades comunes a la mayoría de las empresas y que apenas contribuyen a la formación de los ejes. En este caso están los controles de las materias primas y la elaboración del manual de calidad que, según hemos comprobado, es frecuente entre las empresas de este sector. Por lo que se refiere a las técnicas estadísticas concretas que se utilizan en los distintos subsectores de actividad y las relaciones entre las modalidades de ambas variables, la representación gráfica de la figura 5 y la tabla del Anexo nos muestra los resultados. Al igual que se hiciera en la figura 4, se han considerado como modalidades activas las distintas técnicas estadísticas y como modalidades suplementarias las actividades empresariales del sector agroalimentario. El gráfico se ha dividido en dos partes para facilitar la interpretación, respetando la misma estructura de la figura 4. Puesto que la situación de las técnicas estadísticas ya se interpretó en dicho gráfico, nos limitaremos ahora a comentar la disposición de las actividades empresariales (modalidades suplementarias) en el plano de los dos primeros factores.

16 216 ESTADÍSTICA ESPAÑOLA Figura 5a REPRESENTACIÓN SIMULTÁNEA: UTILIZACIÓN DE TÉCNICAS ESTADÍS- TICAS Y ACTIVIDAD EMPRESARIAL Figura 5b REPRESENTACIÓN SIMULTÁNEA: UTILIZACIÓN DE TÉCNICAS ESTADÍS- TICAS Y ACTIVIDAD EMPRESARIAL

17 ESTUDIO EMPÍRICO SOBRE LA GESITÓN Y EL CONTROL DE LA CALIDAD MEDIANTE EL ANÁLISIS DE 217 Todas las modalidades de la variable actividad empresarial se relacionan con el primer eje factorial que clasificaba las técnicas desde la no utilización hasta la utilización habitual. Las actividades que se sitúan en el extremo positivo son las relacionadas con las Materias primas agrícolas, Materias primas ganadera y Productos cárnicos que son, por tanto, actividades que se asocian a la no utilización de las técnicas estadísticas. En el extremo opuesto de este factor aparecen los subsectores de las Conservas, Productos lácteos, Azúcar, cacao y chocolate que, por lo tanto, se asocian con la utilización a veces o habitualmente las técnicas estadísticas. El resto de las actividades (Bebidas, Alimentación animal, Pan, galletas y pastelería) aunque situadas en el lado negativo de este eje, ocupan posiciones menos significativas respecto del mismo. 5. CONCLUSIONES De acuerdo con lo expuesto anteriormente creemos que se ha puesto de relieve la utilidad del análisis de correspondencias múltiples en la caracterización y posicionamiento de un conjunto de empresas, de acuerdo con sus actuaciones en el ámbito de la calidad. Por otra parte, en relación a la situación de las empresas del sector agroalimentario de Castilla y León en lo que a la calidad se refiere hemos obtenido conclusiones importantes entre las que destacamos las siguientes: La grandes empresas del sector son las más comprometidas con la nueva filosofía de gestión de la calidad pero las pequeñas empresas se sitúan en el extremo opuesto, mientras que las de tamaño mediano comienzan a dar pasos en esta dirección. Las empresas que no poseen departamento de control de calidad, ni manual, ni están certificadas, se corresponden con las empresas que no utilizan las técnicas estadísticas, lógicamente porque no realizan ningún tipo de control ni sobre los productos ni sobre los procesos. La situación contraria se observa en las empresas que han llevado a cabo algunas de las acciones relacionadas con la gestión de la calidad y que, en general, son empresas que emplean la Estadística en los controles que realizan. Los subsectores de actividad sectorial de Materias primas agrícolas y ganaderas, así como la actividad de Producción cárnica son las que nunca utilizan las

18 218 ESTADÍSTICA ESPAÑOLA técnicas estadísticas, mientras que los subsectores de las Conservas, Productos lácteos, Azúcar, cacao y chocolate utilizan a veces o habitualmente la Estadística. Respecto a las técnicas concretas cabe destacar la utilización de las técnicas más tradicionales de Control de Procesos y Muestreo de Aceptación, aunque son las herramientas más básicas como el Análisis de Pareto, los diagramas causaefecto o la regresión las que se utilizan más habitualmente. Podemos concluir que la posición de las empresas del sector agroalimentario de Castilla y León en materia de calidad, entendiendo la expresión más amplia del término, podría mejorarse. No obstante, es digno de señalar que las empresas de mediano tamaño empiezan a comprometerse con las nuevas filosofías de la calidad y ello evidentemente derivará en nuevas exigencias que pueden hacer que se empiece a tomar conciencia de las ventajas que pueden ofrecer las técnicas estadísticas.

19 ESTUDIO EMPÍRICO SOBRE LA GESITÓN Y EL CONTROL DE LA CALIDAD MEDIANTE EL ANÁLISIS DE 219 ANEXO ESTUDIO CONJUNTO: VARIABLES ESTRUCTURALES DE LAS FIGURAS 1 Y 2 VALORES PROPIOS PRECISIÓN DE LOS CÁLCULOS : TRAZA ANTES DE LA DIAGONALIZACIÓN SUMA DE VALORES PROPIOS HISTOGRAMA DE LOS 22 PRIMEROS VALORES PROPIOS NUMERO VALOR PORCENT. PORCENT. PROPIO ACUMULADO ******************************************************************************** ************************************************************************** ****************************************************************** ******************************************************** ****************************************************** ************************************************* *********************************************** ********************************************* ******************************************* ***************************************** ***************************************** *************************************** ************************************* *********************************** ********************************* ******************************** **************************** *************************** *********************** ******************* ************* ********* COORDENADAS, CONTRIBUCIONES Y COSENOS CUADRADOS DE LAS MODALIDADES ACTIVAS EJES 1 A MODALIDADES COORDENADAS CONTRIBUCIONES COSENOS CUADRADOS IDEN - ETIQUETA P.REL DISTO Nº empleados P31 - < 5 empleados P32-6 a 10 empleados P33-11 a 20 empleados P34-21 a 50 empleados P35-51 a 100 empleados P36 - > 100 empleados CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Volumen ventas P41 - > P42-21 a P43-51 a P a P a P a P47 - > CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = MP agrícolas P7A1 - MP Agrícolas_No P7A2 - MP Agrícolas_Sí CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = MP ganaderas P7B1 - MP ganaderas_no P7B2 - MP ganaderas_sí CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Cárnicas P7C1 - Cárnicas_No P7C2 - Cárnicas_Sí CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Conservas P7D1 - Conservas_No P7D2 - Conservas_Sí CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Lácteos P7G1 - Lácteos_No P7G2 - Lácteos_Sí CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Molinería... P7H1 - Molinería...No P7H2 - Molinería...Sí CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Pan, galletas y pastelería P7I1 - Pan...No P7I2 - Pan...Sí CONTRIBUCIÓN ACUMULADA =

20 220 ESTADÍSTICA ESPAÑOLA 15. Azúcar, cacao, chocolate P7J1 - Azúcar...No P7J2 - Azúcar...Sí CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Aliment. animal P7K1 - Aliment. animal_no P7K2 - Aliment. animal_sí CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Otros alimentos P7L1 - Otros alimentos_no P7L2 - Otros alimentos_sí CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Bebidas P7M1 - Bebidas_No P7M2 - Bebidas_Sí CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = COORDENADAS Y VALORES-TEST DE LAS MODALIDADES ILUSTRATIVAS EJES 1 A 5 MODALIDADES VALORES-TEST COORDENADAS IDEN - ETIQUETA EF. P.ABS DISTO. 2. Provincias P11 - Ávila P12 - Burgos P13 - León P14 - Palencia P15 - Salamanca P16 - Segovia P17 - Soria P18 - Valladolid P19 - Zamora P110 - Otras ESTUDIO CONJUNTO: VARIABLES ESTRUCTURALES Y VARIABLES DE GESTIÓN (FIGURA 3) VALORES PROPIOS PRECISIÓN DE LOS CÁLCULOS : TRAZA ANTES DE LA DIAGONALIZACIÓN SUMA DE VALORES PROPIOS HISTOGRAMA DE LOS 19 PRIMEROS VALORES PROPIOS NUMERO VALOR PORCENT. PORCENT. PROPIO ACUMULADO ******************************************************************************** ********************************************** *********************************** ******************************** ******************************* **************************** ************************** ************************* ************************ ********************** ********************* ******************* ***************** ************** ************** ************ ********** ******** ******

21 ESTUDIO EMPÍRICO SOBRE LA GESITÓN Y EL CONTROL DE LA CALIDAD MEDIANTE EL ANÁLISIS DE 221 COORDENADAS, CONTRIBUCIONES Y COSENOS CUADRADOS DE LAS MODALIDADES ACTIVAS EJES 1 A MODALIDADES COORDENADAS CONTRIBUCIONES COSENOS CUADRADOS IDEN - ETIQUETA P.REL DISTO Nº empleados P31 - < 5 empleados P32-6 a 10 empleados P33-11 a 20 empleados P34-21 a 50 empleados P35-51 a 100 empleados P36 - > 100 empleados CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Volumen ventas P41 - > P42-21 a P43-51 a P a P a P a P47 - > CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Captial extranjero P61 - No extranjero P62 - Sí extranjero CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Dpto. calidad P111 - Sin dpto. calidad P112 - Con dpto. calidad CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Dpto. calidad previsto P111 - No previsto P112 - Sí previsto CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Manual de calidad P121 - Sin manual P122 - Con manual CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Auditoría calidad P131 - Sin auditoría P132 - Con auditoría CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Auditoría prevista P131 - Auditoría prev. No P132 - Auditoría prev. Sí CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Certificación calidad P141 - Sin certificación P142 - Con certificación CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Certificación solicitada P141 - No solicitada P142 - Sí solicitada CONTRIBUCIÓN ACUMULADA =

22 222 ESTADÍSTICA ESPAÑOLA ESTUDIO CONJUNTO: UTILIZACIÓN DE TÉCNICAS ESTADÍSTICAS (FIGURAS 4a, 4b, 5a y 5b) VALORES PROPIOS PRECISIÓN DE LOS CÁLCULOS : TRAZA ANTES DE LA DIAGONALIZACIÓN SUMA DE VALORES PROPIOS HISTOGRAMA DE LOS 31 PRIMEROS VALORES PROPIOS NUMERO VALOR PORCENT. PORCENT. PROPIO ACUMULADO ******************************************************************************** ****************************************************** ************************************** ************************************ ******************************* **************************** ************************* ************************ ********************** ******************* ****************** ****************** ***************** ************** ************ ********** ********* ******** ****** **** * * * * * * * * * * * COORDENADAS, CONTRIBUCIONES Y COSENOS CUADRADOS DE LAS MODALIDADES ACTIVAS EJES 1 A MODALIDADES COORDENADAS CONTRIBUCIONES COSENOS CUADRADOS IDEN - ETIQUETA P.REL DISTO Pareto P221 - Nunca P222 - A veces P223 - Habitualmente CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Causa-efecto P221 - Nunca P222 - A veces P223 - Habitualmente CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Regresión P221 - Nunca P222 - A veces P223 - Habitualmente CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Graficos variables P221 - Nunca P222 - A veces P223 - Habitualmente CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Graficos atributos P221 - Nunca P222 - A veces P223 - Habitualmente CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Muestreo por variables P221 - Nunca P222 - A veces P223 - Habitualmente CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Muestreo por atributos P221 - Nunca P222 - A veces P223 - Habitualmente CONTRIBUCIÓN ACUMULADA = Diseño experimentos P221 - Nunca P222 - A veces P223 - Habitualmente CONTRIBUCIÓN ACUMULADA =