Government spending

Se realizó un análisis comparativo entre las medidas correctivas dadas según periodo (años: 2015 - 2016) siendo esta variable mencionada de vital importancia para la presente investigación la cual ha sido observada cuando no estaba presente los mantenimientos proactivos y con la presencia de los mantenimientos proactivos, este análisis se realizará primero con estadísticas descriptivas siendo un preámbulo de resultados para seguidamente proceder al análisis del comportamiento de la variable y el desarrollo de coeficientes de asociación y/o correlación que permitan conocer cómo se relacionan las variables independientes con la variable dependiente y finalmente se probó la existencia de evidencia estadística suficiente para afirmar que estas diferencias son significativas.

Cuadro 11. Estadísticos descriptivos de las medidas correctivas sin

presencia de las medidas proactivas

N Válidos 48 Perdidos 0 Media 1.896 Mediana 1.000 Moda 1.0 Desv. típ. 1.9812 Asimetría 1.230 Error típ. de asimetría .343 Curtosis 1.136 Error típ. de curtosis .674 Mínimo .0 Máximo 8.0

Cuadro 12. Estadísticos descriptivos de las medidas correctivas con

presencia de las medidas proactivas

N Válidos 48 Perdidos 0 Media .833 Mediana 1.000 Moda 1.0 Desv. típ. .7532 Asimetría .289 Error típ. de asimetría .343 Curtosis -1.157 Error típ. de curtosis .674 Mínimo .0 Máximo 2.0

Fuente: Elaboración propia

A partir del cuadro 7 se tiene que los mantenimientos correctivos cuando no hubo presencia de los mantenimientos proactivos se obtuvieron en el año 2015 entre cero y ocho medidas correctivas con un promedio de aproximadamente 2 medidas correctivas a la semana y una desviación estándar de 1.98. mientras que a partir del cuadro 8, se tiene que los mantenimientos correctivos cuando si hubo presencia de los mantenimientos proactivos se obtuvo en el año 2016 entre 0 y 2 medidas correctivas con un promedio de aproximadamente 1 (0.83) medida correctiva a la semana y una desviación estándar de 0.75.

También se analizó el comportamiento de las variables a partir de la prueba de kolmogorov Smirnov en el cual se obtuvo p valores de cero o aproximadamente cero, concluyéndose que estas no tienen comportamiento lineal, el cual permite realizar los análisis correspondientes que no se vean afectados por la ausencia de la normalidad, como son técnicas estadísticas no paramétricas.

Cuadro 13. Pruebas de normalidad

Variables

Kolmogorov-Smirnov(a) Shapiro-Wilk

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig. Número de Mantenimientos

Correctivos. .279 96 .000 .773 96 .000

Número de Mantenimientos

preventivos .340 96 .000 .636 96 .000

Mantenimiento Predictivo .405 96 .000 .613 96 .000

Fuente: Elaboración propia

Para poder analizar la relación entre las variables independientes con la variable dependiente se ha comprobado con diferentes coeficientes de correlación como son el coeficiente de correlación lineal de Pearson en el cual se obtuvieron relaciones significativas e inclusive superiores al que presentaremos sin embargo es importante tomar en cuenta la distribución de nuestras variables y estas no provienen de una distribución normal entonces las medias utilizadas por Pearson pueden verse afectadas por ello se prefiere utilizar un coeficiente de correlación no paramétrico como Rho de Spearman por ser un indicador más robusto ante la ausencia de normalidad por su proceso interno que realiza al trabajar con rangos.

Cuadro 14. Análisis de la relación entre las variables con el coeficiente Rho

de Spearman

Variables Número de Mantenimiento _Correctivos Mantenimiento Preventivo Planificado -0.25

(0.01) Mantenimiento Predictivos -0.22

(0.03)

Fuente: Elaboración propia

Existe evidencia estadística suficiente para afirmar que el número de mantenimientos preventivos están relacionados con el número de

mantenimientos correctivos en sentido inverso (r = -0.25) de manera significativa (p valor 0.01), es decir a medida que se incrementan los mantenimientos preventivos disminuyen los mantenimientos correctivos. El número de Mantenimiento Predictivos está relacionado con el número de mantenimientos correctivos en sentido inverso (r = - 0.22) de manera significativa (p valor 0.03), es decir a medida que aumentan los mantenimientos predictivos disminuye el número de mantenimientos correctivos. Se analizó las medidas correctivas presentadas con la presencia de los mantenimientos proactivos y su ausencia con la prueba estadística no paramétrica U. Mann Whitney.

HIPÓTESIS GENERAL

Ho: Me1 = Me2: No existe diferencia significativa en los mantenimientos correctivos del año 2015 (sin presencia de mantenimientos proactivos) con respecto al año 2016 (con presencia de mantenimientos proactivos)

H1: Me1 ≠ Me2: Si existe diferencia significativa en los mantenimientos correctivos del año 2015 (sin presencia de mantenimientos proactivos) con respecto al año 2016 (con presencia de mantenimientos proactivos)

Nivel de significación: alfa 0.05

Cuadro 15. Estadístico de contraste hipótesis general

Medidas

Mantenimiento Correctivo U de Mann-Whitney 832.000

Sig. asintót. (bilateral) .014

Cuadro 16. Rangos de la hipótesis general

M.

Proactivo N Rango promedio Suma rangos de Ausencia 48 55.17 2648.00 Presencia 48 41.83 2008.00

Total 96

Fuente: Elaboración propia

Conclusión

Con un nivel de significación del 5% se rechaza la Ho es decir, si existe diferencia significativa en los mantenimientos correctivos del año 2015 (sin presencia de mantenimientos proactivos) con respecto al año 2016 (con presencia de mantenimientos proactivos).

Con la presentación de los rangos promedio y la replicación de la prueba de hipótesis unilateral se concluye que los mantenimientos correctivos se reducen de manera significativa en el año 2016 cuando se aplicó los mantenimientos proactivos, es decir con la combinación de los mantenimientos preventivos y predictivos.

Presencia M.Proactivo 2016 Ausencia M. Proactivo 2015 Y: Ma nte ni mi en to Co rrec tiv o 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 2

En el diagrama de cajas se puede observar que los mantenimientos correctivos del año 2016 no llega alcanzar a la media de los mantenimientos correctivos del año 2015

Fuente: Elaboración propia

En la figura 25, se aprecia que existe los mantenimientos correctivos toma puntuaciones superiores en el año 2015 comparado con los obtenidos en el año 2016. De la misma manera se puede ver que hay una mayor dispersión en el año 2015 comparado con el año 2016.

HIPÓTESIS ESPECIFICA 1

Ho: Me1 = Me2: No existe diferencia significativa en los mantenimientos preventivos del año 2015 (sin presencia de mantenimientos proactivos) con respecto al año 2016 (con presencia de mantenimientos proactivos)

H1: Me1 ≠ Me2: Si existe diferencia significativa en los mantenimientos preventivos del año 2015 (sin presencia de mantenimientos proactivos) con respecto al año 2016 (con presencia de mantenimientos proactivos)

Nivel de significación: alfa 0.05

Cuadro 17. Estadístico de contraste hipótesis específica 1

Medidas

Mantenimiento Preventivos U de Mann-Whitney 1077.500

Sig. asintót. (bilateral) .585

Fuente: Elaboración propia

Cuadro 18. Rangos de la hipótesis específica 1

M. Proactivo N Rango promedio

Suma de rangos

Ausencia 48 46.95 2253.50 Presencia 48 50.05 2402.50

Total 96

Fuente: Elaboración propia Conclusión

Con un nivel de significación del 5% No se rechaza la Ho es decir, no existe diferencia significativa en los mantenimientos preventivos del año 2015 con respecto al año 2016

HIPÓTESIS ESPECIFICA 2

Ho: Me1 = Me2: No existe diferencia significativa en los mantenimientos predictivos del año 2015 (sin presencia de mantenimientos proactivos) con respecto al año 2016 (con presencia de mantenimientos proactivos)

H1: Me1 ≠ Me2: Si existe diferencia significativa en los mantenimientos predictivos del año 2015 (sin presencia de mantenimientos proactivos) con respecto al año 2016 (con presencia de mantenimientos proactivos)

Nivel de significación: alfa 0.05

Cuadro 19. Estadístico de contraste hipótesis específica 2

Medidas

Mantenimientos Predictivos U de Mann-Whitney 893.000

Sig. asintót. (bilateral) .026

Fuente: Elaboración propia

Cuadro 20. Rangos de la hipótesis específica 2

M. Proactivo N Rango promedio

Suma de rangos

Ausencia 48 43.10 2069.00 Presencia 48 53.90 2587.00

Total 96

Fuente: Elaboración propia

Conclusión

Con un nivel de significación del 5% se rechaza la Ho es decir, existe diferencia significativa en los mantenimientos predictivos del año 2015 con respecto al año 2016.

4.4. Implementación del Sistema de Mantenimiento Predictivo