Interacciones entre Factores Organizacionales y Percepción del Entorno Económico-Empresarial

El estudio de la economía y la administración no se limita a cifras macroeconómicas o indicadores financieros, sino también a cómo los individuos dentro de las organizaciones perciben, reaccionan e interactúan con su entorno económico y laboral. Factores como el nivel de estrés, la resiliencia organizacional y la percepción de equidad en el trabajo pueden influir directamente en la productividad, la innovación, la toma de decisiones y la confianza en las instituciones económicas.

11.0.1 Variables Incluidas ID – Identificador único de cada participante. Edad – Edad del encuestado (18 a 65 años). Género – Masculino, Femenino, No binario. Nivel de estrés laboral – Escala de 1 a 10. Nivel de resiliencia organizacional – Escala de 1 a 10. Índice de satisfacción laboral (0-100) – Medición autoinformada sobre la satisfacción en el entorno de trabajo. Horas de interacción con clientes por semana – Tiempo invertido en la atención y gestión de relaciones con clientes. Conocimiento en gestión financiera (0-100) – Escala que mide el nivel de información sobre temas administrativos y financieros. Apertura a la innovación (0-10) – Grado de disposición a implementar nuevas tecnologías y procesos. Nivel de preocupación por la economía nacional (0-10) – Grado de inquietud respecto a la situación económica del país y su impacto en el negocio. Participación en asociaciones empresariales – Sí / No, sobre la afiliación a gremios o cámaras de comercio. Grado de liderazgo empresarial (0-10) – Nivel de participación en la toma de decisiones estratégicas dentro de la organización. Percepción de equidad salarial (0-10) – Opinión sobre la justicia y equidad en la distribución de ingresos dentro de la empresa. Horas semanales dedicadas a capacitación en administración y economía – Tiempo invertido en formación continua y actualización profesional.

library(readxl)
library(ggplot2)
library(dplyr)
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
library(corrplot)
## corrplot 0.95 loaded
data <- read_excel("Base_Datos_Economia.xlsx", sheet = "Sheet1")
dim(data)
## [1] 100  14

Luego de visualizar la base de datos, se observa que consta de 100 observaciones con 14 variables. Además, se revela que la base de datos no cuenta con valores NA. A continuacion un resumen de las variables númericas.

library(Amelia)
## Loading required package: Rcpp
## ## 
## ## Amelia II: Multiple Imputation
## ## (Version 1.8.3, built: 2024-11-07)
## ## Copyright (C) 2005-2025 James Honaker, Gary King and Matthew Blackwell
## ## Refer to http://gking.harvard.edu/amelia/ for more information
## ##
# Convertir a data frame clásico
data_df <- as.data.frame(data)

# Visualizar los NA
missmap(data_df)