Objetivo

Este informe pretende presentar un análisis descriptivo exhaustivo de los datos recopilados para validar la adopción de la metodología propuesta.

Diccionario de datos.

-Satisfacción: 1=Muy insatisfecho, 2=Insatisfecho 3=Neutral, 4=Satisfecho, 5=Muy satisfecho

-Usabilidad: 1=Totalmente en desacuerdo, 2=En desacuerdo 3= Neutral, 4= De acuerdo, 5=Totalmente de acuerdo

1.1 Revisión de los datos

La siguiente sección pretende efectuar una verificación de las variables contenidas en la base de datos, donde se pudieron identificar un total de 17 variables y 279 registros, identificando variables tipo categórico y numérico, para su posterior análisis se realizará la división de estas variables en dos grandes grupos, el primero relacionado con características propias del nivel de satisfacción de la metodología y el segundo referente a usabilidad.

## Rows: 279
## Columns: 17
## $ Edad                            <dbl> 34, 31, 33, 26, 32, 28, 30, 29, 34, 33…
## $ Género                          <chr> "Masculino", "Masculino", "Masculino",…
## $ `Tipo de vinculación`           <chr> "Investigador en formación (Estudiante…
## $ `Grupo de investigación`        <chr> "Aviación militar - ESAVE", "Aviación …
## $ `1. Satisfacción metodología`   <dbl> 4, 5, 3, 5, 5, 4, 4, 5, 4, 4, 4, 5, 4,…
## $ `2. Disposición implementación` <dbl> 4, 5, 4, 4, 5, 4, 4, 5, 4, 4, 4, 5, 4,…
## $ `3. Alineación con el Ejército` <dbl> 4, 5, 4, 4, 5, 5, 3, 5, 4, 5, 4, 5, 4,…
## $ `4. Claridad y estructura`      <dbl> 3, 5, 4, 4, 5, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4,…
## $ `5. Mejora gestión innovación`  <dbl> 3, 4, 4, 4, 5, 5, 4, 4, 3, 5, 4, 5, 4,…
## $ `1. Uso frecuente`              <dbl> 4, 4, 5, 4, 5, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4,…
## $ `2. Facilidad comprensión`      <dbl> 3, 4, 4, 4, 4, 3, 5, 4, 5, 4, 3, 4, 4,…
## $ `3. Aprendizaje rápido`         <dbl> 5, 2, 4, 5, 4, 4, 4, 3, 4, 3, 4, 5, 3,…
## $ `4. Confianza lineamientos`     <dbl> 4, 4, 5, 3, 3, 4, 4, 3, 5, 3, 4, 3, 4,…
## $ `5. Estructura organizada`      <dbl> 4, 4, 5, 4, 4, 4, 5, 3, 3, 3, 4, 3, 4,…
## $ Índice_Satisfacción             <chr> "NO", "SI", "NO", "SI", "SI", "SI", "N…
## $ Índice_Usabilidad               <chr> "SI", "NO", "SI", "SI", "SI", "NO", "S…
## $ Puntaje_Adopción_Global         <chr> "NO", "SI", "SI", "SI", "SI", "SI", "S…

Variable type: character

Variable type: numeric

Los datos anteriores, permiten realizar una revisión y evaluación inicial de los datos, donde se puede observar un total de 279 registros que equivalen al total de encuestas realizadas, hay un total de 6 datos de tipo categórico y 11 de tipo numérico, cada uno de los registros cuentan con 17 columnas de información suministrada por el personal encuestado. De acuerdo con el censo poblacional se esperaba obtener un total de 354 muestras que es el total de la población.

Para nuestro análisis se obtuvo un total de 279 muestras del total de la población N, lo cual es una buena muestra, que abarca el 78.8% de la población, con un margen de error de +-2.71% (mejor que el estándar de +-5), esta muestra n tiene la capacidad de detectar diferencias y efectos sutiles entre variables y un mayor poder estadístico para efectuar análisis multivariados, con una representatividad que reduce significativamente el sesgo de muestreo, cumpliendo con los requisitos estadísticos para que los resultados sean generalizables a toda la población N.

1.2 Datos faltantes

## Valores cero en edad: 7

De acuerdo con el análisis realizado en la sección 1.1, no se observaron datos faltantes en los datos de las encuestas, sin embargo, los resultados estadísticos para las variables numéricas permiten identificar que hay datos de edad que fueron diligenciados con valor cero, por lo tanto, estos datos deben limpiarse para que no afecten las medidas estadísticas de los mismo.

Teniendo en cuenta que la variable edad es la única afectada, debido a un mal diligenciamiento, realizaremos la imputación de datos de los 7 encuestados identificados, se empleara la mediana considerando que como medida de tendencia central es más resistente a valores extremos representando mejor el valor central real del dato.

## Mediana de edad calculada:32
## Valores imputados:7
## Imputación completada: CEROS → NA → MEDIANA(32)

Una vez limpiado los datos procedemos al análisis de los mismos, planteando las hipótesis que nos permitan confirmar o desvirtuar el comportamiento de los encuestados hacia la aceptación o no de la metodología propuesta.

2.1 Hipótesis Variables Cuantitativas

Edad: Se espera que entre menor sea la edad exista una mayor aceptación/usabilidad de la metodología propuesta, teniendo en cuenta que las personas con menor edad pueden estar más influenciadas a seguir una metodología de investigación dentro de su área laboral, caso contrario una persona con mayor edad, donde se espera que debido a su experiencia sea menos perceptivo a adoptar una nueva metodología propuesta, presentando una resistencia al cambio.

2.2 Hipótesis Variables Categóricas

Género: se espera que los hombres tengan mayor aceptación de la metodología, considerando que son una representación mayoritaria dentro de la institución, por lo tanto, se espera que el género femenino tenga una menor aceptación que el masculino debido a que son minoría dentro de la institución.

Tipo de vinculación: se espera que los estudiantes de pregrado tengan una mayor adopción de la metodología considerando que es personal nuevo dentro de los centros de investigación, mientras que el personal de senior es posible que no sean tan receptivos a la adopción de la metodología.

Grupo de investigación: se espera que los grupos de investigación que se encuentren en el nivel central tengan más aceptación de la metodología, mientras que los grupos descentralizados no.

3.1 Gráficas variable númericas

La anterior gráfica permite analizar la distribución de edad, donde se pueden evidenciar que el 75% de los datos se encuentran por debajo de los 34 años, el primer cuartil Q1 representa el 25% de los datos con edades inferiores a 29 años y encontramos algunos datos atípicos que está por encima del valor máximo (41) y por debajo del valor mínimo (22).

Se puede concluir que existe una simetría moderada de los datos debido a su distribución, ligeramente sesgada a hacia la izquierda, donde el 50% de la información se encuentra entre las edades de 29 y 34 años (personas adultas), lo que significa que la fuerza laboral de los centros de investigación se encuentra en este rango y representa la mitad de los datos recolectados. También se puede resaltar que existe poca participación de personas con edades menores a los 23 años y superiores a los 36, sin valores atípicos extremos evidentes.

3.2 Gráficas variable categóricas

La distribución de genero nos permite identificar presencia de un 77.4% de personal masculino versus un 19.7% de personal de sexo femenino, esto tiene mucho que ver con la capacidad actual de fuerza, donde el personal masculino es mayoría, finalmente un 2.9% prefirió no responder.

La gráfica anterior permite visualizar la distribución de acuerdo con el tipo de vinculación, donde los estudiantes de pregrado tienen mayor participación (33%), mientras que los investigadores emérito solo de 0.7% dentro de la muestra n.

Finalmente, se puede visualizar la distribución por grupos de investigación, donde la ESAVE (31.2%) y ESCOM (30.8%) son los que tienen mayor participación en comparación con el BRIAV (4.37%).

4.1 Categoría satisfación

En las gráficas anteriores se puede observar de manera general como en la mayoría de las preguntas, los encuestados manifestaron estar entre satisfecho y muy satisfecho para la categoría de satisfacción, ya que los valores de 4 y 5 representan más del 80% en todas respuestas obtenidas, lo que indica de manera general, existe una alta satisfacción con respecto a la metodología propuesta por parte del personal encuestado.

En la gráfica de boxplot se puede observar la congruencia de la información al poder verificar como los valores de 4 y 5 son predominantes y es donde se concentra la mayoría de los datos.

4.2 Categoría usabilidad

Para el caso de usabilidad, se puede observar que la mayoría de los encuestados se inclinan por número 4, es decir, manifiestan estar de acuerdo con la usabilidad de la metodología y una porción entre el 20 y 25 % se sitúa en (totalmente de acuerdo), sin embargo, también se puede evidenciar que existe una gran porción (entre el 20-26%) que manifiesto una posición neutral frente al uso de la metodología, lo que significa que no están muy seguros de implementar o no la metodología.

El gráfico de boxplot, permite identificar como están agrupados los datos, a diferencia de la categoría satisfacción que estaban entre 4 y 5, para la categoría de usabilidad están entre 3, 4 y 5, incluso se obtuvieron algunas respuestas de valor 2 (en desacuerdo), lo cual sugiere que hay un grupo de personas que no está de acuerdo con el uso de la metodología.

4.3 Correlaciones categorias (Satisfacción/Usabilidad)

La matriz de correlación indica que las preguntas fueron correctamente estructuradas y divididas en dos categorías, teniendo en cuenta que existe correlación solo entre las preguntas dentro de la misma categoría, se puede observar en la parte superior derecha de la gráfica como obtenemos valores casi nulos (alrededor de cero) que indican que no hay correlación entre estas variables cuando se cruzan diferentes categorías, caso contrario sucede con la categoría de satisfacción en la cual se puede observar que hay una correlación moderada entre la mayoría de sus variables (0.40-0.59) y que existe una correlación alta (0.60-0.79) entre la variable “Disposición de la implementación” y “claridad y estructura”.

Para el caso de la categoría usabilidad, tenemos que las variables entre si se relacionan de manera débil (0.20-0.39) y moderadamente existe relación entre las variables “facilidad de comprensión” y “aprendizaje rápido”, así como con la variable “uso frecuente”, lo que sugiere que estas variables están asociadas, pero no son causales.

4.4 Dendograma

La gráfica anterior nos permite identificar como se están agrupando jerárquicamente las categorías de las variables de estudio, el dendograma muestra un análisis de clusters de las variables basado en sus patrones de correlación.

En resumen, se puede concluir que existen dos dimensiones o cluster distintos, que dentro de cada cluster hay una cohesión interna entre las variables, por lo tanto, se deben presentar y proponer estrategias de manera separada para mejorar cada grupo. por ejemplo, para el grupo de usabilidad, el uso frecuente tiene correlación con la confianza de lineamientos y estructura organizada, lo que significa que la variable 1 podría estar influenciada por las variables 4 y 5.

4.5 Coeficiente de cronbach

con el fin de establecer una métrica que nos permita conocer la confiabilidad del cuestionario propuesto se empleará el coeficiente de cronbach, medida estadística empleada para determinar la consistencia de un conjunto de datos, si las preguntas están relacionadas entre sí y miden el mismo constructo se espera obtener un alto coeficiente, indicándonos una alta confiabilidad.

El Alfa de Cronbach nos da una forma de asegurarnos que las preguntas de nuestro cuestionario midan lo mismo, proporcionando resultados más confiables y precisos.

## Coeficiente Alpha de Cronbach para grupo Satisfacción: 0.857

## Coeficiente Alpha de Cronbach para grupo Usabilidad: 0.755

El anterior resultado nos permite identificar que se cuentan con unos coeficientes altos de cronbach que garantizan que internamente las preguntas de nuestro cuestionario midan lo mismo, proporcionando resultados más confiables y precisos para nuestra investigación, demostrando la correlación de cada grupo y concluyendo que los constructos para usabilidad y satisfacción son altamente confiables y consistentes.

5.1 Variables categóricas bivariadas

La hipótesis planteada inicialmente se esperaba que los hombres tuvieran mayor representación respecto al personal femenino, sin embargo, esta hipótesis no es validada que encontramos que el personal femenino tuvo mayor aceptación de usabilidad con un 69.1% en comparación con el personal masculino, lo que sugiere que más mujeres tienden a ser más receptivas respecto al uso de la tecnología. Respecto a la categoría de satisfacción encontramos que los hombres si se encuentran más satisfechos (73.6%) en comparación con las mujeres (60%), lo que indica que un porcentaje alto de los hombres presenta una mejor disposición a la implementación de la tecnología.

Se esperaba para esta hipótesis que los estudiantes de pregrado tuvieran mayor adopción a la tecnología, sin embargo, se puede desvirtuar esta teoría, considerando que para la categoría de usabilidad, los estudiantes tienen opiniones divididas (50%), lo cual podría indicar que no tienen mucha claridad del impacto de la metodología y tienden a no saber si usarla o no, por otro lado, respecto a la categoría de satisfacción vemos que un porcentaje alto indica tener una mejor disposición para la implementación enmarcada en claridad, estructura, alineación y oportunidad de mejora para la gestión e innovación.

ahora bien, analizando cargos como el investidaro emérito podemos observar que estan 100 alineados, con la implementación de la metodología.(muestras bajas, solo dos de los encuestados)

De acuerdo con esta hipótesis se esperaba que los grupos de investigación del nivel central (ESCAB-ESAVE-BAIDI-ESMIC) tuvieran mayor aceptación, sin embargo, se puede observar como ESCAB presenta un 25% de usabilidad de la metodología, mientras que los grupos externos como ESCOM (59.3%) y BRIAV (69.2%) mostraron mejor recepción de la metodología.

Por otro lado, respecto a la categoría de satisfacción, se puede observar que BAIDI fue el grupo con menor puntaje (57.1%) y las otras dependencias parecen estar más satisfechos con la metodología propuesta con porcentajes que superan los 60% hasta el 81.6%.

5.2 Análisis de correspondencias

El análisis por correspondencia nos va a permitir analizar las variables, con el fin de determinar su asociación, es muy importante definir el objetivo de nuestro MCA.

Objetivo: Entender como las percepciones de satisfacción y usabilidad (10 preguntas), varían según el género, tipo de vinculación y grupo de investigación. Responder a la pregunta ¿Qué piensa la gente? y luego ¿Quiénes son los que piensan así?.

Para este caso particular se consideraron como variables activas las respuestas a las 10 preguntas (5 de satisfacción + 5 de usabilidad), y como variables complementarias el género, tipo de vinculación y grupo de investigación.

Es importante fijar el objetivo teniendo en cuenta que el MCA analiza las relaciones entre todas las categorías. Si sumamos las puntuaciones de las preguntas para crear un índice único estamos perdiendo información clave sobre que aspecto específico de la satisfacción o usabilidad están influyendo en la relación de variables.