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Proyecto Fin de Carrera ANÁLISIS DE LAS RELACIONES ENTRE LOS CRITERIOS DEL MODELO DE EXCELENCIA EFQM EN UN CASO PRÁCTICO DEL SECTOR TRANSPORTE MEDIANTE MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES. Autor D. Fernando Moñux Sanz Directores D. Jesús Pastor Tejedor D. José Ramón García Aranda Escuela de Ingeniería y Arquitectura Área de Economía de Empresa 2012 Página | 2 Agradecimientos: A mis Directores Jesús Pastor y José Ramón García por haber comprendido mis circunstancias personales y por la paciencia. A mi familia y a mis amigos que entre todos han logrado que salga adelante. Página | 3 ANÁLISIS DE LAS RELACIONES ENTRE LOS CRITERIOS DEL MODELO DE EXCELENCIA EFQM EN UN CASO PRÁCTICO DEL SECTOR TRANSPORTE MEDIANTE MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES. Resumen En el capítulo 1 (El Proyecto), se hace una breve introducción del mismo así como un breve desarrollo del objetivo perseguido y las justificaciones para su realización. En el capítulo 2 (El Modelo del EFQM), analizamos el origen del modelo, cuáles son sus fundamentos. Seguidamente se explica cuál es la estructura del EFQM y qué impacto tiene en las empresas que lo implementan. En el capítulo 3 (Modelos de ecuaciones estructurales),se comenta brevemente en este capítulo el desarrollo histórico del origen de las ecuaciones estructurales. Una vez encuadrado el contexto histórico se explican los fundamentos de los MME que los hacen adecuados para la realización del proyecto, finalmente se desglosan las diferentes etapas a seguir en la realización de un análisis mediante ecuaciones estructurales. En el capítulo 4 (Metodología empleada), en este capítulo se comenta cómo se obtiene la base de datos a través de un cuestionario específico y una vez hecho esto con qué y cómo se van a tratar los datos, en nuestro caso al usar los programas SPSS y SmartPLS se reseña el procedimiento específico de ambos. En el capítulo 5 (Análisis y Resultados) se desarrolla el proyecto propiamente dicho, comentando paso a paso los análisis realizados, los resultados obtenidos y se comentan las hipótesis formuladas. Debido a la extensión de este apartado en él sólo se van a contemplar los aspectos más relevantes de los análisis y los resultados, la información completa de los mismos se encuentra en los anexos VI, VI y VIII. Por último, en el capítulo 6 (Conclusiones), se hace una breve reflexión sobre el contenido del proyecto, se presentan posibles aplicaciones y se proponen algunas actuaciones futuras. Referente a los Anexos, indicar que, contienen información extendida de las referencias a las que se va aludiendo a lo largo del proyecto. Finalmente, se encuentra la Bibliografía consultada. Página | 4 Índice 1. El Proyecto 1.1 Introducción ------------------------------------------------------------------------------ Pág. 4 1.2 Objetivo ------------------------------------------------------------------------------------ Pág. 5 1.3 Justificación ------------------------------------------------------------------------------- Pág. 5 2. El modelo del EFQM 2.1 Origen de Modelo EFQM -------------------------------------------------------------- Pág. 6 2.2 Fundamentos del EFQM --------------------------------------------------------------- Pág. 6 2.3 Estructura del EFQM -------------------------------------------------------------------- Pág. 8 2.4 Impacto del Modelo de Excelencia -------------------------------------------------- Pág. 14 3. Modelo de Ecuaciones Estructurales 3.1 Introducción ------------------------------------------------------------------------------ Pág. 15 3.2 Desarrollo histórico --------------------------------------------------------------------- Pág. 16 3.3 Fundamentos de los MME ------------------------------------------------------------ Pág. 18 3.4 Etapas de un análisis mediante MME ---------------------------------------------- Pág. 19 4. Metodología Empleada 4.1 Obtención de la base de datos ------------------------------------------------------- Pág. 21 4.1.1 Elaboración cuestionario ------------------------------------------------------------ Pág. 21 4.2 Análisis del Modelo --------------------------------------------------------------------- Pág. 22 4.2.1 El SPSS ------------------------------------------------------------------------- Pág. 22 4.2.2 El SMartPLS ------------------------------------------------------------------ Pág. 24 5. Análisis y Resultados 5.1 SPSS. Análisis de fiabilidad y factorial ---------------------------------------------- Pág. 27 5.2 SMartPLS. Análisis PLS ------------------------------------------------------------------ Pág. 33 5.2.1 Hipótesis Inicial ------------------------------------------------------------------------ Pág. 33 5.2.2 Modelo 2 -------------------------------------------------------------------------------- Pág. 36 5.2.3 Modelo 3 -------------------------------------------------------------------------------- Pág. 39 5.2.4 Modelo 4 -------------------------------------------------------------------------------- Pág. 41 5.2.5 Modelo Final --------------------------------------------------------------------------- Pág. 43 6. Conclusiones 6.1 Resumen ----------------------------------------------------------------------------------- Pág. 45 6.2 Aplicaciones ------------------------------------------------------------------------------- Pág. 47 6.3 Acciones Futuras ------------------------------------------------------------------------- Pág. 47 Página | 5 ANEXOS ANEXO I Modelos de Excelencia ANEXO II Criterios y Subcriterios del EFQM ANEXO III Organizaciones Miembros Fundadores del EFQM ANEXO IV Base de Datos ANEXO V Fundamentos de los MEE, SPSS y SMartPLS ANEXO VI Hipótesis Inicial ANEXO VII Resultados Análisis SPSS ANEXO VIII Resultados Análisis SMartPLS BIBLIOGRAFÍA Página | 6 1. El Proyecto 1.1. Introducción En la actualidad, el nivel de competitividad entre empresas ha aumentado considerablemente debido a múltiples factores que van desde los avances de la técnica hasta el periodo de crisis económica en el que nos encontramos. Es en este momento donde surge la necesidad por parte de las empresas y organizaciones de encontrar una fuente de ventaja competitiva y de optimización de recursos para poder hacer frente a esta exigente competencia. Las posibilidades de mejora que tiene una organización se pueden encontrar en dos niveles, exterior a la organización e interior a la misma. En cuanto a las exteriores, se refiere a oportunidades de mercado, estrategias de ventas o búsqueda de nuevos clientes entre muchas otras. Pero debido al hecho de ser un mercado competitivo, estas oportunidades pueden igualmente ser aprovechadas por la competencia, de ahí que haya que buscar fuentes de mejoras en lugares donde solo la propia organización pueda obtener ventaja. Y es aquí donde entran en juego las posibilidades de mejora a nivel interno. Las organizaciones que persiguen el éxito a largo plazo necesitan bases fundamentadas para orientar su gestión al logro de este fin. Los principios de Calidad Total (TQM) proporcionan las bases para una gestión orientada al éxito a largo plazo, y son el fundamento para modelos de excelencia en la gestión, como el Modelo Europeo de Excelencia o Modelo EFQM, que proporcionan una visión global de la gestión de la organización orientada a proporcionar resultados equilibrados para todos sus grupos de interés. El impacto de los modelos de excelencia en la gestión de las organizaciones ha sido estudiado por diversos autores. Hendricks & Singhal (2000) encuentran mejores resultados económicos en el medio plazo en las organizaciones que han implementado eficazmente los principios de Calidad Total. El Modelo EFQM (2003) postula que "los resultados excelentes en el Rendimiento general de una Organización, en sus Clientes, Personas y en la Sociedad en la que actúa, se logran mediante un Liderazgo que dirija e impulse la Política y Estrategia, que se hará realidad a través de las Personas, las Alianzas, los Recursos y los Procesos". Para adecuarse a esta realidad, las organizaciones revisan sus modelos de gestión para adaptarse a las oportunidades y necesidades del entorno así como estudian sus procesos internos, planificación de su estrategia y recursos. Todo esto, realizado través del análisis mediante una autoevaluación, es lo que se considera un Modelo de Excelencia. Los valores sobre los cuales están construidos los actuales Modelos de Excelencia se fundamentan en los grandes principios de la Calidad Total (Total Quality Management). Sus estructuras se componen de un conjunto de criterios ordenados por áreas de gestión diseñados de forma tal que se genera una evaluación crítica de todos los aspectos relevantes de la gestión actual de la organización, quedando identificadas cuáles son las prácticas que se necesitan mejorar así como aquellas prácticas que constituyen fortalezas de la organización, en todas las áreas de gestión. (Véanse Anexos I y II) Página | 7 1.2. Objetivo del Proyecto Como podemos intuir por el título, el objetivo del presente proyecto es analizar las relaciones existentes entre los diferentes criterios del Modelo de Excelencia del EFQM . En particular vamos a ver cómo aplicaríamos mediante modelos de ecuaciones estructurales dichos criterios al caso real de una empresa del sector ferroviario. Los resultados obtenidos en este proyecto cobran gran relevancia pues pueden ser fácilmente comprobados con los resultados esperados en la aplicación del Modelo de Excelencia del EFQM en la empresa, obteniendo de esta forma bien una confirmación de su buena aplicación bien un buen indicador de dónde hay que aplicar mejoras. Para la consecución de los objetivos descritos hemos analizado mediante los programas SmartPLS y SPSS los datos obtenidos mediante encuestas sobre el Modelo del EFQM en la empresa. Finalmente se han tratado dichos datos confirmando mediante teorías de la gestión de la excelencia las relaciones obtenidas. (Véanse Anexos VII y VIII) 1.3. Justificación Si bien la formulación de teorías de calidad aplicadas a la gestión empresarial resulta plausible, se hace necesario disponer de evidencias empíricas que mostrasen que, efectivamente, los agentes contemplados en el Modelo EFQM (Liderazgo, Política y Estrategia, gestión de las Personas, las Alianzas, los Recursos, y los Procesos) son los causantes de los resultados para cada uno de los grupos de interés de las organizaciones. (Véase Anexo I) En el caso de obtener evidencias de que los agentes causan los resultados, la utilidad del Modelo EFQM como herramienta de gestión requeriría además del conocimiento de las relaciones internas en la estructura del Modelo, que permitiese a una organización conocer sobre qué agentes debe centrar sus esfuerzos para mejorar los resultados para un determinado grupo de interés. Este estudio aborda ambas cuestiones mediante el análisis de la estructura del Modelo EFQM utilizando Modelos de Ecuaciones Estructurales. Los Modelos de Ecuaciones Estructurales permiten el análisis de las relaciones entre variables abstractas no medibles directamente, como puedan ser el Liderazgo o la Gestión de las Personas, observadas a través de sus efectos en indicadores que sí pueden ser medidos. Esta técnica se adapta bien al análisis de la estructura del Modelo EFQM, ya que éste incluye una metodología para evaluar el grado de excelencia alcanzado en cada uno de los elementos constituyentes, o Criterios, del Modelo a través de su efecto en la puntuación de diversos Subcriterios que pueden ser utilizados como indicadores. (Véase Anexo V) Página | 8 2. El Modelo del EFQM 2.1 Origen del Modelo del EFQM En 1988 la Unión Europea basándose en los éxitos alcanzados por los premios Malcom Baldrige en los Estados Unidos y los premios Deming en Japón (Véase Anexo I), basados en el desarrollo de los principios de lo que entonces se denominó Calidad Total (Total Quality Management, TQM), decide apoyar la fundación de la European Foundation for Quality Management, para ello contó con 14 de las mayores compañías europeas; Bosch, BT, Bull, Ciba-Geigy, Dassault, Electrolux, Fiat, KLM, Nestlé, Olivetti, Philips, Renault, Sulzer, Volkswagen. (Vease Anexo III) La misión específica de esta fundación fue desarrollar un esquema europeo para la mejora de la calidad fundamentado en principios similares a los ya existentes en Japón y Estados Unidos. En 1991 EFQM desarrolló el Modelo Europeo de Excelencia, que fue utilizado en 1992 como referencia para la evaluación de los candidatos al primer Premio Europeo a la Calidad (European Quality Award). 2.2 Fundamento del EFQM De acuerdo con los principios de excelencia, el éxito sostenido de una organización depende de su capacidad para satisfacer las necesidades de sus grupos de interés o stakeholders. Estos grupos están constituidos, en general, por los clientes y usuarios, los propietarios o accionistas, el personal que trabaja en la organización, los proveedores y el entorno social. La actuación de cada uno de estos grupos de interés puede ser, en mayor o menor medida, determinante para la supervivencia de la organización Página | 9 Figura 1 Así, los clientes insatisfechos pueden optar por otros competidores, privando a la organización de sus ingresos, los accionistas insatisfechos pueden optar por desinvertir, el personal insatisfecho puede optar por disminuir su implicación, ser menos productivo o llevarse sus conocimientos a la competencia, los proveedores insatisfechos pueden endurecer sus condiciones de suministro, y un entorno social que recibe perjuicios de la organización puede optar por provocar su cierre.(Véase figura 1). Página | 16 2.4 Impacto de los Modelos de Excelencia Las empresas que han implantado un modelo de Gestión de la Excelencia han visto como se han sucedido cambios muy significativos en su estructura. En concreto una de las grandes mejorar dentro de la organización se produce en la comunicación entre los diferentes agentes de forma que se ve incrementada la cantidad de personas que conoce los objetivos marcados por la dirección. Otro de los cambios sustanciales que se suelen ver en estas empresas es el cambio que afecta al liderazgo, que parte de un liderazgo personalista y evoluciona hacia un liderazgo basado en la delegación aprovechando el valor añadido de los mandos medios. En el Área de Procesos también se detectan cambios significativos que son consecuencia directa de las políticas y estrategias de la empresa, estos cambios o modificaciones se producirán en gran medida para adaptarse a las mismas. En resumen podríamos decir que el impacto que el modelo de excelencia tiene en la empresa se desarrolla de “dentro hacia afuera”. Primero han de ser los líderes los que impregnen a la estructura de su liderazgo y las personas sean las que apliquen mediante los procesos la cultura transmitida y así lograr las metas fijadas. En los Anexos I y II el lector puede encontrar un desarrollo más extenso sobre los diferentes modelos de Excelencia así como de los criterios y subcriterios del EFQM. Página | 17 3. Modelos de Ecuaciones Estructurales 3.1 Introducción Todas las empresas que desarrollan planes de implantación de modelos de calidad desean, en un momento temporal dado conocer el índice o grado de éxito en dicha implantación. En el caso de la implantación del Modelo de Excelencia del EFQM, una de las finalidades de las investigaciones empíricas es sin duda el descubrimiento de las relaciones causales que se dan entre las diferentes nueve variables que son objeto de estudio. Sin embargo en los Modelos de Excelencia aparecen con frecuencia conceptos que no son físicos, esto es, conceptos que denominamos constructos y que no son mensurables de forma directa. La única forma que vamos a tener de medir estos constructo va a ser a través de unos indicadores que de forma indirecta nos van a dar una valoración. Entre otros podemos destacar que los principales motivos por lo que una de las herramientas más utilizadas a la hora de analizar relaciones son: - Trabajar con los mencionados constructos que como hemos comentado se miden a través de indicadores. - Trabajar con fenómenos considerando que son causados por diferentes causas a diferencia de la estadística tradicional que es univariante. - La interacción del investigador con el modelo de forma que ha de aplicar su propio criterio en base a sus conocimientos y las teorías que desea probar. Esto se plasma en la especificación del modelo sobre el que se va a trabajar. En el Anexo V se puede consultar una explicación más extensa y pormenorizada de los fundamentos de los MEE, SPSS y SMartPLS. Página | 18 3.2 Desarrollo histórico Desde tiempos muy remotos el hombre se plantea interrogantes de cuanto ocurre en el mundo y la influencia que tiene un fenómeno sobre otro, buscando por diversas vías lo que puede provocarlo. El conocimiento de la razón por la cual suceden los fenómenos, ayuda a identificarlos, solucionarlos una vez que se producen y sobre todo, crear condiciones para controlar y poder anticipar en otros casos su aparición. Para ello, los investigadores de muy diversas ramas de la ciencia tienen presentes en sus investigaciones la causalidad. La biomedicina, la epidemiología las ciencias -sociales como es nuestro casoentre otras se han sumado a la búsqueda de las causas y los efectos de una situación determinada para, en cierta medida poder preverla. El denominado path analysis es una técnica estadística que se utiliza para examinar cuales son las relaciones causales entre dos o más variables. Esta técnica de descomposición fue creada en 1934 por el genetista norteamericano Sewall Wright. Este método está basado en un sistema de ecuaciones lineales que representan las relaciones de dependencia que existen entre cada una de las variables que están sujetas a análisis. A este procedimiento no le puede faltar la representación gráfica de las influencias que existen entre las variables; que se le llama diagrama de senderos. Para la confección del mismo, hay que tener en cuenta las variables independientes y las dependientes, que se ordenan en ramas de manera secuencial, a partir de la dependencia que estas tienen, o lo que es lo mismo la(s) causa(s) y el efecto, además de los residuos. En las ciencias del comportamiento se empiezan a desarrollar modelos para estudiar conceptos abstractos, que se miden de forma indirecta y se denominan constructos. Los más conocidos de este tipo de modelos son el análisis factorial exploratorio (Spearman, 1904) y el análisis factorial confirmatorio (Jöreskog, 1969). En el análisis factorial exploratorio, AFE, se parte de un número relativamente grande de variables de las que se pretende mediante el análisis describir alguna relación interna que cumplan entre ellas. Con el análisis factorial confirmatorio, AFC, se trata de determinar si el número de factores obtenidos y sus cargas que en ellos se dan, se corresponden con los que una teoría previa acerca de los datos habría predicho. Página | 19 Podemos decir que el nacimiento de los MEE tuvo lugar en 1970. En una conferencia organizada por Goldberg el invitado Karl Joreskog, quien planteó la primera formulación de Covariance Structure Analysis (CSA) para estimar un sistema de ecuaciones estructurales lineales. Es decir, fue Joreskog quien unificó análisis factorial, análisis de estructuras de covarianzas y modelos de ecuaciones estructurales lineales en un modelo general único. Los modelos de ecuaciones estructurales pueden ser expresados de forma general mediante las ecuaciones matriciales de la siguiente figura. (Véase figura 3). Figura 3. De forma general, estas ecuaciones se transcriben para facilitar su compresión mediante la notación de Wright utilizando rectángulos para las variables observadas y elipses o círculos para las latentes. Las flechas se utilizan para indicar las relaciones causales entre variables como podemos observar en la siguiente figura. (Véase figura 4). Figura 4 Página | 20 3.3 Fundamentos de los MEE - Causalidad y Correlación Uno de los conceptos más importantes cuando abordamos los modelos de ecuaciones estructurales es saber distinguir entre causalidad y correlación. La principal crítica a las teorías causales ha sido que de la ocurrencia simultánea de dos sucesos o de su acontecer secuencial no se puede extraer la existencia de nexo causal es decir, que la mera constatación de la covariación entre dos variables refiere simplemente el hecho de que ciertos valores de una variable se dan a menudo asociados con ciertos valores en la otra variable pero esto no demuestra que una sea causa de la otra. Las diferentes relaciones simpificadas de causalidad las podemos observar en la siguiente figura. (Véase figura 5). Figura 5. - Path Analysis En el momento que los sistemas de ecuaciones para representar teorías se complican debido a la necesidad de introducir muchas relaciones entre las variables, se hace necesario la representación visual de las teorías en diagramas causales o “path diagrams”. La pieza clave en un “path analysis” es el diagrama de las relaciones entre las variables. Estos diagramas son similares a los grafos direccionales ya que muestran mediante flechas cuál es la relación entre las variables. Gracias a esta técnica vamos a poder establecer medidas de cómo de bien un modelo que hemos definido a priori se está ajustando a los datos observados. La descripción gráfica de un modelo (PLS) ofrece una representación de las relaciones existentes entre las variables. Debido a lo anterior el primer paso ante cualquier utilización de PLS es la especificación tanto del modelo estructural (modelo interno) como de las relaciones existentes entre los indicadores y los constructos en el modelo de medida (modelo externo). Página | 21 Un esquema básico de un PLS puede ser el que aparece en la figura. (Véase figura 6) Figura 6. - Método de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS) Hoy en día la metodología PLS es una alternativa apropiada para desarrollar los métodos de ecuaciones estructurales en las áreas de conocimiento de Organización de Empresas y Marketing. Las razones por las que este método es aplicable a este tipo de estudios son: se trabaja con conjuntos de datos pequeños, medidas poco desarrolladas, son teorías no desarrolladas sólidamente y existe una presencia de indicadores formativos y reflectivos así como un interés por predecir la variable dependiente. El primer paso a dar en el análisis PLS es la descripción gráfica del modelo como ya se ha expuesto en apartados anteriores, ya que se basa en el path analysis, es decir se ha de diseñar el modelo estructural así como las relaciones existentes entre los indicadores y los constructos. 3.4 Etapas de un análisis mediante Modelos de Ecuaciones Estructurales El objetivo último que se persigue cuando se realiza un análisis mediante Modelos de Ecuaciones Estructurales no es otro que el conseguir encontrar un modelo que se ajuste a los datos obtenidos de forma empírica de forma que podamos concluir que dicho ajuste es una representación veraz de la realidad. De este modo las relaciones causa-efecto que intuimos en el modelo pueden explicar el comportamiento de las variables observadas. Para la elaboración de dichos modelos se observan las siguientes etapas: - Obtención de datos La primera etapa de todo análisis forzosamente ha de contemplar la adquisición de datos para su tratamiento. Una investigación sociológica ha de estar sustentada en información o datos que se puedan verificar, para ello es se hace necesario realizar un proceso de recolección de datos de forma planificada. Mediante dicha planificación se ha de sentar claramente las bases de cuál va a ser el nivel, la profundidad de la información a recoger y el método que se va a emplear para su obtención. Página | 22 - Estimación del modelo El siguiente paso es la estimación del modelo, esta puede llevarse a cabo una vez se dispone de la información de la muestra. Se requiere escoger el criterio que se elegirá para determinar los mejores indicadores, así como sus propiedades estadísticas deseables. - Formulación de la hipótesis Llegado el momento se formula la hipótesis que se quiere comprobar. Esta hipótesis va a ser desarrollada por el investigador y su establecimiento va a poder estar basado en el conocimiento del histórico de la población a estudio, unas hipótesis funcionales o bien la intuición y experiencia del investigador. - Contraste de hipótesis y evolución Mediante el análisis vamos a poder contrastar si el modelo que hemos definido a priori se ajusta con mayor o menor bondad a los datos que hemos recopilado. En función de los resultados obtenidos el modelo se puede dar por válido, rechazar o evolucionarlo siguiendo las pautas definidas en la formulación de la hipótesis hasta que alcance cierto nivel de compromiso para poder darlo por válido. Página | 23 4. Metodología empleada 4.1 Obtención de la base de datos Qué duda cabe que para la realización de cualquier análisis mediante el método que sea lo primero que se necesita son datos que poder analizar. En nuestro caso, la obtención de los datos se ha venido realizando a través de un cuestionario que han cumplimentado distintas partes de la empresa así como grupos de interés. El mismo cuestionario se ha realizado a lo largo de un horizonte temporal de cinco años de forma que podemos realizar una trazabilidad de los mismos. 4.1.1 Elaboración del Cuestionario El cuestionario se enfocó en los modelos típicos de encuesta par el Modelo EFQM. Esta decisión está básicamente fundamentada en el objetivo del Proyecto, que es el análisis de las relaciones entre los criterios del modelo EFQM. De tal forma lo más apropiado es realizar el cuestionario según los propios criterios a estudiar. Este se compone de 9 bloques, coincidentes con los 9 criterios del Modelo EFQM, los cuales pueden dividirse en dos grandes conjuntos que son agentes y resultados. Cabe mencionar que la importancia de estos dos grandes grupos radica en la diferencia de criterio a la hora de responder al cuestionario. En el grupo de resultados (criterios del 6 al 9) las respuestas tienen un carácter más tangible ya que tratan temas que pueden ser fácilmente comprobables al ser los propios resultados obtenidos por la organización. Por otro lado, las respuestas referidas a los criterios agentes (1 al 5), tienen un carácter más subjetivo. Una pequeña muestra de los ítems evaluados en el cuestionario proveniente de los criterios agentes puede verse en el siguiente cuadro. Eficacia Liderazgo Fomento de la mejora Recogida Expectativas Grupos Interés Presencia externa Comunicación MVV Fomento Participación Fomento Reconocimiento Gestión del Cambio Retroalimentación Estrategia con Grupos Interés Página | 24 4.2 Análisis del modelo Anteriormente hemos mencionado el Método de Ecuaciones Estructurales como el método sobre el cual vamos a pivotar el análisis de los datos, no obstante previo a dicho análisis hay que comprobar la validez del modelo estudiado, para ello vamos a recurrir al análisis computacional. En primer lugar y aunque parezca de Perogrullo es necesario comprobar la validez de los indicadores utilizados para ver si realmente se está midiendo lo que se debe medir, reducir los datos hasta que se obtengan los esenciales y verificar en general la calidad de las respuestas obtenidas con el cuestionario. Para comprobar la validez de los indicadores vamos a utilizar la aplicación SPSS. 4.2.1 El SPSS SPSS Statistics es un software estadístico desarrollado por el grupo IBM orientado para el ámbito de aplicación de las Ciencias Sociales La razón para la utilización de este programa es –como hemos indicado anteriormentecomprobar la validez de los datos recogidos en los cuestionarios y de esta forma eliminar aquellos que no se ajusten a los requerimientos que establezcamos como necesarios. Por medio de este software vamos a realizar dos tipos de análisis; el análisis de fiabilidad y el análisis factorial. Las características de ambos análisis se explican a continuación. - Análisis de fiabilidad Como ya se indicó cada uno de los constructos tiene relacionados una seria de indicadores, mediante el análisis de fiabilidad lo que vamos a hacer es comprobar si dichos indicadores están midiendo lo que deberían medir, es decir midiendo el constructo al que pertenecen. De esta forma obtendremos si los indicadores de cada criterio tienen la suficiente importancia dentro del propio criterio y caso contrario se procedería a la eliminación del indicador. Página | 25 Los parámetros que nos van a permitir tomar una decisión sobre la idoneidad de los indicadores son dos: o Alpha de Cronbach: Es un coeficiente que nos va a servir para medir la fiabilidad de una escala de medida, para determinar la consistencia interna de una escala analiza la correlación media de una variable con todas las demás que integran dicha escala. Cuanto más se acerque el coeficiente a la unidad, mayor será la consistencia interna de los indicadores en la escala evaluada. o Correlación elemento total corregido: representa la correlación de cada ítem con la suma del resto de ítems de la escala, indicando la magnitud y dirección de esta relación. Los valores críticos establecidos para cada uno de los parámetros son: α de Cronbach Correlación elemento total corregido Criterio > 0,7 > 0,3 - Análisis factorial Cuando realizamos un cuestionario lo normal es recoger un gran número de variables correspondientes a las preguntas del mismo como ocurre en nuestro ejemplo. Lo normal es que estemos interesados en saber si dichas variables se agrupan de alguna forma ya que en dicho caso podríamos admitir que tienen un significado común. Al agrupar las variables lo que estamos haciendo en realidad es reducir el número de dimensiones que necesitamos para explicar el estudio. De esta forma es el análisis factorial es por tanto una técnica que nos permite reducir la dimensionalidad de los datos. Centrándonos en nuestro caso ya tenemos las variables agrupadas en constructos así que el análisis factorial lo que nos va a permitir es ver si la agrupación que hemos hecho a priori es correcta o no. Los parámetros que vamos a considerar son: o KMO y prueba de esferidad de Bartlett. Permiten comprobar si la utilización del análisis factorial es una opción adecuada en base a las correlaciones entre variables. o Comunalidades. Reflejan cuáles son las variables peor explicadas por el modelo, y si es necesario la eliminación de algún indicador o incluso de alguna variable. o Varianza total explicada. Muestra la cantidad de varianza total que está explicada por cada factor. o Matriz de componentes. Muestra las variables que saturan un único factor y que por lo tanto constituyen un grupo bien diferenciado de variables dentro de la matriz de correlaciones. Página | 32 A la vista de los valores resultantes se admite como válido este modelo. Procesos Para este criterio nos vamos a encontrar de nuevo que el análisis arroja la existencia de dos componentes. El Alpha de Cronbach obtenida es correcta (0,933) así como la comunalidad. En la siguiente tabla se puede ver un resumen de los datos. α de Cronbach Componentes % Varianza α eliminando (8) Valor 0,933 2 9,54% 0,936 Eliminamos la componente 8 y obtenemos los siguientes resultados. α de Cronbach Componentes % Varianza Valor 0,936 1 60,04% Satisfacción del cliente Al contar con pocos indicadores en comparación con los demás criterios para lógico pensar que sólo vamos a tener un solo componente, como así nos lo confirman los datos del análisis. No obstante el indicador 5 posee una comunalidad un poco menor de la deseada. En la siguiente tabla vemos los resultados. α de Cronbach Componentes % Varianza Comunalidad Valor 0,885 1 54,99% 0,455 En vista de los resultados se decide eliminar el indicador 5. La variación que sufre el Aplha de Cronbach es la que vemos en la tabla. α de Cronbach Componentes Valor 0,902 1 Página | 33 Satisfacción del Personal En lo que se refiere a este criterio, el proceso seguido es el mismo que los casos anteriores. En la tabla siguiente se ve el resultado de los análisis realizados. α de Cronbach Componentes % Varianza Valor 0,917 1 68,27% Para este criterio se aprecia que todos los valores son buenos por lo que no resulta necesario eliminar ningún indicador. Impacto en la sociedad Para este criterio se obtienen unos resultados semejantes a los obtenidos para el criterio de Satisfacción del Personal como así se recoge en la siguiente tabla.a los criterios de procesos o recursos. En la tabla XXIV se pueden ver los resultados de los análisis. α de Cronbach Componentes % Varianza Valor 0,943 1 57,12% Al ser todos los resultados del estudio satisfactorios no se realiza ningún cambio en los indicadores. Resultados Finales Por último analizamos el criterio de los resultados finales de la compañía. En la siguiente tabla vemos un resumen de los resultados. α de Cronbach Componentes Comunalidad Valor 0,854 1 32,40% Página | 34 Los resultados obtenidos son satisfactorios, no obstante la comunalidad es un tanto baja, así que se decide eliminar el indicador que posee ese dato, los resutados obtenido eliminando dicho indicador son. α de Cronbach Componentes % Varianza Valor 0,92 1 67,37% Resumen Para finalizar este apartado exponemos en la siguiente tabla un resumen completo de los resultados relevantes para cada uno de los criterios, cuáles son los indicadores desechados y el nuevo valor de Alpha conseguido. Criterio Componentes Alpha Comunalidad Indicador Eliminado Nueva Alpha Liderazgo 2 0,95 3 0,937 Planificación y Estrategia 2 0,925 0,396 5y10 0,935 Procesos 2 0,933 8 0,936 Gestión del Personal 1 0,92 0,296 3 0,927 Recursos 1 0,862 0,36 5 0,868 Satisfacción Cliente 1 0,885 0,455 5 0,902 Satisfacción del Personal 1 0,917 Impacto en la sociedad 1 0,943 Resultados 1 0,854 0,324 1 0,92 5.2. SmartPLS. Análisis PLS 5.2.1. Hipótesis inicial Como ya se ha indicado anteriormente, el motivo de este estudio es comprobar la si el Modelo de Calidad de EFQM ha sido implantado adecuadamente en un empresa. De esta forma y en vista de lo dicho, el modelo inicial del que va a partir nuestro estudio es el correspondiente al EFQM, esto es, el modelo elaborado basándonos en la técnica PLS va a contar con unas variables latentes que son los distintos criterios del EFQM. La justificación de esta elección se fundamenta en la necesidad de probar que realmente el modelo inicial de EFQM cumple con las relaciones idóneas de calidad para a partir de ahí buscar otras posibilidades que den un mejor resultado. En la siguiente imagen podemos ver el modelo de partida, en ella apreciamos las relaciones entre los distinto (Véase figura 7). Figura 7. SmartPLS. Análisis PLS Como ya se ha indicado anteriormente, el motivo de este estudio es comprobar la si el Modelo de Calidad de EFQM ha sido implantado adecuadamente en un empresa. De esta forma y en vista de lo dicho, el modelo inicial del que va a partir nuestro estudio el correspondiente al EFQM, esto es, el modelo elaborado basándonos en la técnica PLS va a contar con unas variables latentes que son los distintos criterios del EFQM. La justificación de esta elección se fundamenta en la necesidad de probar que realmente el modelo inicial de EFQM cumple con las relaciones idóneas de calidad para a partir de ahí buscar otras posibilidades que den un mejor resultado. En la siguiente imagen podemos ver el modelo de partida, en ella apreciamos las relaciones entre los distinto s criterios del EFQM. Página | 35 Como ya se ha indicado anteriormente, el motivo de este estudio es comprobar la si el Modelo de Calidad de EFQM ha sido implantado adecuadamente en un empresa. De esta forma y en vista de lo dicho, el modelo inicial del que va a partir nuestro estudio el correspondiente al EFQM, esto es, el modelo elaborado basándonos en la técnica PLS va a La justificación de esta elección se fundamenta en la necesidad de probar que realmente el modelo inicial de EFQM cumple con las relaciones idóneas de calidad para a partir de ahí buscar otras posibilidades que den un mejor resultado. En la siguiente imagen podemos ver el s criterios del EFQM. Página | 36 En el modelo inicial, hemos tomado el criterio “liderazgo” como variable inicial, esto quiere decir que todas las relaciones van a surgir a partir de dicha variable. Esta hipótesis de partida tiene una consecuencia muy importante, esto es; Liderazgo no tiene ninguna variable de entrada lo cual significa que el liderazgo es considerado como el criterio a partir del cuál las empresas van a establecer el desarrollo de su organización. En lo tocante al resto de los criterios, podemos observar los dos bloques principales a los que hacíamos alusión en anteriores capítulos, formando la izquierda del cuadro tendríamos a los Agentes(los 5 criterios o círculos de la izquierda) y a la derecha los Resultados (los 4 círculos restantes). Entre los Agentes y los Resultados encontramos un criterio que hace de nexo de unión entre ambos, este sería el de Procesos. Recordemos que los procesos son las formas en las que la empresa mejora su organización con el objeto de apoyar su política y estrategia para de esta forma poder generar valor de forma creciente entre sus clientes y los demás actores, así que es un nexo lógico de unión entre ambos bloques. Como ya hemos mencionado lo primero que vamos a realizar es un análisis de los indicadores del modelo inicial mediante el PLS para, de esta forma, comprobar si los resultados obtenidos anteriormente con el programa SPSS se ajustan a los obtenido mediante este nuevo programa. (véase figura 8). Figura 8. Página | 37 En la imagen anterior se puede apreciar el modelo inicial de estudio a cuyos indicadores se les ha realizado el análisis PLS. De tal forma comprobamos que efectivamente hay cierta cantidad de indicadores que no cumplen con las tolerancias que hemos establecido como criterio mínimo de aceptación en este proyecto. Una vez localizados aquellos indicadores cuyas cargas son inferiores al criterio mínimo de 0,7 comprobamos que dichos indicadores ya tenían que haber sido eliminados de acuerdo con los resultados obtenidos mediante los análisis de fiabilidad y factorial realizados con el SPSS. Para ver con más detalle las cargas de los indicadores consultar el Anexo XXX (pag.). En la siguiente imagen vemos un detalle del Constructo “Colaboradores y recursos” y de cómo se organizan sus indicadores con sus correspondientes cargas. (Véase figura 9). Figura 9. En la siguiente tabla se ve el resumen de algunas cargas con bajo valor. Criterio Indicador Valor Liderazgo 2/9 0,162/0,346 Colaboradores y Recursos 2 0,1 Gestión del Personal 8 0,682 Planificación y Estrategia 6 0,263 Procesos 9 0,083 Satisfacción del Cliente 2 0,329 De esta forma, los cambios a realizar en los indicadores del modelo inicial son los que ya nos había propuesto el programa SPSS en el apartado anterior. 5.2.2. Modelo 2 Este modelo es la primera evolución de la hipótesis de partida, en él vamos a eliminar los indicadores que no han superado los umbrales mínimos exigidos tanto en los análisis factorial, fiabilidad y sus comprobaciones con el PLS. Una vez eliminados los indicadores que no cumplen los mínimos exigidos volvemos a realizar el análisis mediante el PLS y comprobamos que efectivamente ahora las cargas de todos los indicadores que corresponden a los constructos poseen unos valores óptimos. A parti r de este momento ya no se van a volver a analizar los valores de los indicadores ya que estos no van a variar en los sucesivos análisis que vamos a realizar. En lo que respecta a las relaciones entre los criterios obtenemos el siguiente mapa. (Véase figura 10). Figura 10. De esta forma, los cambios a realizar en los indicadores del modelo inicial son los que ya nos había propuesto el programa SPSS en el apartado anterior. Este modelo es la primera evolución de la hipótesis de partida, en él vamos a eliminar los indicadores que no han superado los umbrales mínimos exigidos tanto en los análisis factorial, fiabilidad y sus comprobaciones con el PLS. eliminados los indicadores que no cumplen los mínimos exigidos volvemos a realizar el análisis mediante el PLS y comprobamos que efectivamente ahora las cargas de todos los indicadores que corresponden a los constructos poseen unos valores óptimos. r de este momento ya no se van a volver a analizar los valores de los indicadores ya que estos no van a variar en los sucesivos análisis que vamos a realizar. En lo que respecta a las relaciones entre los criterios obtenemos el siguiente mapa. Página | 38 De esta forma, los cambios a realizar en los indicadores del modelo inicial son los que ya Este modelo es la primera evolución de la hipótesis de partida, en él vamos a eliminar los indicadores que no han superado los umbrales mínimos exigidos tanto en los análisis eliminados los indicadores que no cumplen los mínimos exigidos volvemos a realizar el análisis mediante el PLS y comprobamos que efectivamente ahora las cargas de todos los indicadores que corresponden a los constructos poseen unos valores óptimos. r de este momento ya no se van a volver a analizar los valores de los indicadores En lo que respecta a las relaciones entre los criterios obtenemos el siguiente mapa. Analizando el mapa resultante podemos realizar diversas afirmaciones: Comenzando por los Agentes observamos que la hipótesis inicial queda afianzada ya que el liderazgo modera con gran fuerza los criterios de ColyRec, PolyEst y Person moderan con buen peso a Procesos, excepto la relación de Personal con Procesos que sale extraordinariamente baja. El nexo entre Agentes y Resultados de nuevo podemos ver que es evidente siendo la relación entre Procesos y los diferentes pesos muy buenos que implican una extraordinaria relación. Sorprendentemente las Final de la organización salen extremadamente mal siendo has Tras el análisis PLS realizamos un análisis bootstrapping para ver qué confianza nos va a dar el estadístico tstudent, sus resultados los podemos ver en la siguiente imagen. figura 11). Figura 11. Nuevamente vamos a obtener unas relaciones muy buenas en los casos ya comentados con el PLS obteniendo valores en general muy por encima del 2,6 que establecemos como marca mínima para considerar la relación entre dos constructos. Analizando el mapa resultante podemos realizar diversas afirmaciones: Comenzando por los Agentes observamos que la hipótesis inicial queda afianzada ya que el liderazgo modera con gran fuerza los criterios de ColyRec, PolyEst y Person moderan con buen peso a Procesos, excepto la relación de Personal con Procesos que sale El nexo entre Agentes y Resultados de nuevo podemos ver que es evidente siendo la relación entre Procesos y los diferentes Resultados (Clientes, Sociedad, Personal) con unos pesos muy buenos que implican una extraordinaria relación. Sorprendentemente las relaciones entre los cons tructos de Resultados y el Rendimiento Final de la organización salen extremadamente mal siendo has ta negativos sus valores. Tras el análisis PLS realizamos un análisis bootstrapping para ver qué confianza nos va a student, sus resultados los podemos ver en la siguiente imagen. obtener unas relaciones muy buenas en los casos ya comentados con el PLS obteniendo valores en general muy por encima del 2,6 que establecemos como marca mínima para considerar la relación entre dos constructos. Página | 39 Comenzando por los Agentes observamos que la hipótesis inicial queda afianzada ya que el liderazgo modera con gran fuerza los criterios de ColyRec, PolyEst y Person al. Estos a su vez moderan con buen peso a Procesos, excepto la relación de Personal con Procesos que sale El nexo entre Agentes y Resultados de nuevo podemos ver que es evidente siendo la Resultados (Clientes, Sociedad, Personal) con unos tructos de Resultados y el Rendimiento ta negativos sus valores. Tras el análisis PLS realizamos un análisis bootstrapping para ver qué confianza nos va a student, sus resultados los podemos ver en la siguiente imagen. (Véase obtener unas relaciones muy buenas en los casos ya comentados con el PLS obteniendo valores en general muy por encima del 2,6 que establecemos como Página | 40 A la vista de los resultados anteriores podemos concluir que la parte de Agentes que establece el Modelo de Calidad del EFQM funciona perfectamente, esto es, la implantación del sistema de calidad en la empresa podemos considerarla un éxito, ahora bien pasando a la parte de Resultados hay una total desafección entre los resultados esperados y los resultados obtenidos. Estas evidencias nos hacían llegar a barajar diferentes razones o motivos por los cuales las relaciones no superaban el umbral razonable que garantizase su conexión: - La empresa no ha interiorizado adecuadamente el sistema de calidad. - Los constructos no se relacionan entre sí siguiendo la lógica del EFQM. Por parte de la realización del proyecto se optó por buscar una nueva fórmula que, manteniendo los constructos que proporciona el EFQM pudiese dar un nuevo enfoque a las relaciones entre los mismos. Para este nuevo enfoque se partió del sistema de Cuadro de Mando Integral. El enfoque lo podemos resumir en el siguiente cuadro. (Véase figura 12). Figura 12. El cuadro anterior contiene los elementos del cuadro de mando, vamos a intentar extrapolar los constructos del EFQM con los del Balanced Scorecard para intentar obtener una relación entre ellos. La lógica seguida es la siguiente; Por medio del Liderazgo y los recursos vamos a definir los procesos que van a dar servicio a nuestros clientes y de esta forma obtendremos unos óptimos resultados. 5.2.3. Modelo 3 Como ya hemos indicado anteriormente pa volverá a realizar el estudio de los indi que se van a realizar en las relaciones entre los criterios. Tras asumir el Cuadro de Mando Integral para la relación de los constructos, el mapa que obtuvimos fue el siguiente; Figura 13. El nuevo modelo nos vuelve a mostrar una excelente relación entre todos los criterios Agentes como ya cabía esperar ya que en el anterior modelo nos salía una relación muy buena. Las nuevas relaciones que se implementaron y fueron positivas son Relación entre Colaboradores y Recursos; Se acepta que existe una relación fuerte entre los Recursos que emplea una empresa y los Colaboradores que tiene con la forma en la que se relaciona con el entorno social que la rodea, tanto local co Relación entre Personal y Resultados en el Personal; Parece obvio que ha de existir una relación directa entre cómo la empresa desarrolla el conocimiento de sus empleados y los resultados que se obtienen. Por el contrario otra resultaron satisfactorias, entre ellas podemos destacar: Como ya hemos indicado anteriormente pa ra este modelo y los sucesivos ya no se volverá a realizar el estudio de los indi cadores ya que su resultado no influye de los cambios que se van a realizar en las relaciones entre los criterios. Tras asumir el Cuadro de Mando Integral para la relación de los constructos, el mapa que obtuvimos fue el siguiente; (Véase figura 13). El nuevo modelo nos vuelve a mostrar una excelente relación entre todos los criterios Agentes como ya cabía esperar ya que en el anterior modelo nos salía una relación muy buena. Las nuevas relaciones que se implementaron y fueron positivas son las siguientes: Relación entre Colaboradores y Recursos; Se acepta que existe una relación fuerte entre los Recursos que emplea una empresa y los Colaboradores que tiene con la forma en la que se relaciona con el entorno social que la rodea, tanto local co mo nacional e internacional. Relación entre Personal y Resultados en el Personal; Parece obvio que ha de existir una relación directa entre cómo la empresa desarrolla el conocimiento de sus empleados y los Por el contrario otra s tantas relaciones no pudieron ser confirmadas, o bien no resultaron satisfactorias, entre ellas podemos destacar: Página | 41 ra este modelo y los sucesivos ya no se cadores ya que su resultado no influye de los cambios Tras asumir el Cuadro de Mando Integral para la relación de los constructos, el mapa El nuevo modelo nos vuelve a mostrar una excelente relación entre todos los criterios Agentes como ya cabía esperar ya que en el anterior modelo nos salía una relación muy buena. las siguientes: Relación entre Colaboradores y Recursos; Se acepta que existe una relación fuerte entre los Recursos que emplea una empresa y los Colaboradores que tiene con la forma en la que se mo nacional e internacional. Relación entre Personal y Resultados en el Personal; Parece obvio que ha de existir una relación directa entre cómo la empresa desarrolla el conocimiento de sus empleados y los s tantas relaciones no pudieron ser confirmadas, o bien no Página | 48 Como principal cambio que surge de los supuestos planteados destacamos la eliminación del constructo Rendimiento Final como único constructo finalista. Se propone en el nuevo modelo que Resultados en la Sociedad y Resultados en el Cliente estén al mismo nivel que Rendimiento Final ya que por las características y singularidad de la empresa es casi más importante el impacto social y el servicio al cliente que los resultados económicos. Otro gran cambio realizado ha sido la relación entre los grupos de Agentes y Resultados, en el modelo original del EFQM el constructo Procesos aparece como mediador. Para el modelado en el este proyecto se han dividido los constructos en tres grandes bloques; constructos desencadenantes, constructos catalizadores y constructos finalistas. En realidad esta diferenciación no es algo nuevo sino que es una interpretación aplicada del cuadro de mando integrado que ha sido amoldado a la idiosincrasia de la empresa. En resumen, mediante este proyecto se ha encontrado un nuevo modelo mejorado a partir del Modelo EFQM en el cual las relaciones que unen sus distintos criterios están mucho más consolidadas. Además se trata de un modelo predictivo por lo que ante posibles variaciones en cualquiera de sus criterios se puede prever la respuesta del modelo. Página | 49 6.2. Posibles aplicaciones El análisis realizado en este proyecto no tiene un carácter meramente teórico sino que las conclusiones que hemos alcanzado en él pueden aplicarse a empresas que implantan en su organización un modelo de gestión de la calidad. En particular sería bueno comprobar si en otras empresas de carácter no privado que estén aplicando el Modelo del EFQM los diferentes criterios se amoldan de la misma forma que se ha supuesto y comprobado en este Proyecto. La aplicación de este nuevo modelo no precisa de grandes cambios ya que en principio los criterios se mantienen, lo único que varía son sus relaciones. Gracias a este nuevo modelo, las organizaciones pueden optimizar su funcionamiento en función de sus preferencias y estudiar de qué forma les es más conveniente distribuir los recursos para realizar un tipo de gestión basada en unos u otros criterios. 6.3. Acciones futuras Este Proyecto no es un punto y final, todavía se puede ir más allá a la hora de mejorar el funcionamiento de una organización que adopte un sistema de calidad total, en este caso el Modelo EFQM. El modelo del EFQM no es un modelo rígido sino que una empresa con un alto grado de madurez de implantación del modelo puede variarlo de forma que se amolde mejor a las características de la empresa, como así hemos hecho nosotros, es una evolución natural de la búsqueda de la calidad. Al particularizar el modelo de calidad a las necesidades propias de la empresa estamos optimizando las mejoras aunque por otro lado como indican algunos autores (ver Anexo) puede resultar más complicado hacer una comparativa entre distintas empresas ya que se pierde la estandarización de las medidas de las relaciones. El siguiente paso a dar que se propone para continuar en la línea de mejora extraída de este proyecto sería realizar un estudio sobre este nuevo modelo buscando una pauta de funcionamiento para cada criterio. Con estos resultados, cada organización podría ver en qué criterio le sería más conveniente esforzarse más en mejorar para conseguir unos resultados más positivos. Igualmente se trata de un estudio muy útil para adaptar la gestión de la empresa en función de sus propias debilidades o fortalezas, buscando una manera alternativa o incluso actuando directamente sobre ellas para de esta forma llegar a una mejor gestión de la organización.