REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL GUAYANA COORDINACIÓN DE ESTUDIO DE POSTGRADO EN GERENCIA MAESTRÍA EN GERENCIA, MENCIÓN OPERACIONES Y PRODUCCIÓN CONVENIO FUNDAUDO UNEG IMPLEMENTACIÓN DE HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS PARA EL RENDIMIENTO PRODUCTIVO COOPERATIVA VISIÓN GUANIPA 99 RL. Facilitador: Participantes: Fuentes, Jesús Guzmán, Desiree. C.I. 16.573.090 Hernández, Joselyn. C.I. 20.774.322 Moreno, Génesis. C.I. 20.143.020 Vergara, Wendy. P.P. 1.126.906.034 Noviembre, 2016. INTRODUCCIÓN Mejorar la productividad laboral se ha convertido en una prioridad para las organizaciones a la hora de alcanzar éxito empresarial. Las entidades ya no solo buscan tener un rendimiento continuo, sino conseguir que exista una relación directa entre la cantidad de trabajo realizado y las horas de trabajo realizadas. El rendimiento laboral o productividad es la relación existente entre los resultados obtenidos (objetivos / metas / tareas alcanzadas) y, el tiempo utilizado para obtenerlos (en horas trabajadas de calidad); así, cuanto menor sea el tiempo que lleve obtener el resultado deseado, más productivo es el sistema. Cuando se requiere cumplir con metas puntuales en un tiempo establecido, se hace necesario evaluar todas las alternativas o escenarios posibles que permitan lograr los objetivos eficientemente. En esta investigación se establecerá la relación existente entre el rendimiento laboral en función de las horas laboradas por los trabajadores, donde la finalidad es, lograr a través de técnicas estadísticas, demostrar la factibilidad de que la solución que se propone, influya positivamente en un aumento del rendimiento laboral, y que permita alcanzar las metas establecidas en el tiempo estipulado. CAPITULO I. GENERALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Una organización es una unidad social de personas, estructurada y dirigida para satisfacer una necesidad o para perseguir objetivos comunes, tales como realizar de manera satisfactoria una tarea en el tiempo estipulado, es decir, tener un buen desempeño para así cumplir con lo requerido. Sin embargo uno de los mayores problemas existentes hoy en día tanto en las empresas privadas como en las instituciones públicas es la falta de rendimiento productivo, que perjudica las finanzas de la empresa en cuestión; ya que el objetivo de toda empresa es producir reduciendo costos, a lo que regularmente llamamos a nivel operativo optimización. Según Robbins (2004) la productividad laboral, afirma que una organización es productiva si logra sus metas si lo hace transfiriendo los insumos a la producción al menor costo. Es decir, mayor rendimiento a bajos costos. La presente Investigación estuvo enfocada en el rendimiento productivo de la Cooperativa Visión Guanipa 99, R.L., cuyo objetivo es realizar actividades específicas (obras) en un tiempo determinado, dadas las circunstancias se mide la capacidad de la misma en cuanto a una obra específica para revalorar los estándares de producción logrando terminar en el tiempo estipulado o logrando un excedente en la producción que genere ganancias entre la empresa y la masa productiva, que es en este caso son los trabajadores. Hace un mes aproximadamente, La Cooperativa obtuvo un nuevo contrato denominado “Mantenimiento de Áreas Verdes en la División Ayacucho, Distrito San Tomé”, contrataron la cuadrilla y empezaron los trabajos; no obstante se han visto afectados de un tiempo para acá debido a un bajo rendimiento productivo ya que no se está ejecutando las cantidad planificadas necesarias según las estadísticas de horas hombre y los Asociados de la Cooperativa temen que se logre finiquitar la obra en el plazo estipulado. El planteamiento anterior conlleva a la siguiente pregunta: ¿Se puede implementar una herramienta estadística para optimizar el rendimiento productivo dentro del plazo estipulado en la obra? JUSTIFICACIÓN Este proyecto de investigación se dará con el objeto de optimizar el rendimiento productivo de la Cooperativa Visión Guanipa 99 RL para realizar la obra asignada en el tiempo establecido, generando así mejores ingresos monetarios y por ende un auge en cuanto a sus ganancias y buena posición en el ambiente de contratistas, abriendo puertas de esta manera para futuros contratos. En cuanto al trabajador, hay que tener en cuenta que el beneficio tiene que ser recíproco; resulta importante brindar estabilidad laboral a los trabajadores que ingresan a las empresas tratando de ofrecerles los más adecuados beneficios según sea el caso, acorde al puesto que va a ocupar. De eso depende directamente el rendimiento, estos son el elemento fundamental para medir la efectividad y éxito de las organizaciones. La estabilidad laboral genera productividad. En estas condiciones se da un proceso reciproco entre la organización y los elementos que la componen. La metodología utilizada en esta investigación puede darse en casos análogos, para otras empresas que se dediquen a este tipo de actividades, logrando así la ejecución eficiente de sus obras en los tiempos establecidos. Ya que toda organización en este caso la Cooperativa Visión Guanipa 99, R.L; tiene como meta cumplir con los requerimientos del ente que los contrata y si puede lograrlo antes del tiempo estipulado o lograr extensiones de los contratos, esto se verá reflejado a futuro con una cartera de clientes más amplia. Alcances Que la Cooperativa Visión Guanipa 99, R.L. aumente el rendimiento productivo, a fin de entregar la obra oportunamente, de tal manera que puedan obtener más contratos que generen nuevos proyectos a futuros. Se proyectará el rendimiento productivo utilizando la herramienta estadística de regresión lineal, para una población muestral en horas de 24 semanas trabajadas por cuadrillas exactas de 12 trabajadores, con un rendimiento en hectáreas desmalezadas; tomando en cuenta los datos suministrados por el Área de Planificación, Gestión y Estrategia necesarios para la determinación de las variables relacionas a dicho rendimiento. Objetivo General Implementar la regresión lineal como estrategia de optimización en el rendimiento productivo de la Cooperativa Visión Guanipa 99 R.L . Objetivos Específicos Relacionar la productividad en hectáreas desmalezadas con las horas trabajadas semanalmente. Proyectar mediante una recta de regresión lineal la correlación existente entre la productividad en hectáreas desmalezadas & horas semanales trabajadas. Evaluar la bondad de ajuste de la correlación obtenida a través el cálculo estadístico de S2 y R2. Determinar la fiabilidad de la correlación aplicando prueba de hipótesis. CAPITULO II. MARCO TEORICO CORRELACIÓN Y REGRESIÓN LINEAL Correlación La correlación trata de establecer la relación o dependencia que existe entre las dos variables que intervienen en una distribución bidimensional. Es decir, determinar si los cambios en una de las variables influyen en los cambios de la otra. En caso de que suceda, diremos que las variables están correlacionadas o que hay correlación entre ellas. Regresión Lineal Es el proceso estadístico que ayuda a entender cómo el valor de la variable dependiente varía al cambiar el valor de una de las variables independientes, manteniendo el valor de las otras variables independientes fijas. Más comúnmente, el análisis de regresión estima la esperanza condicional de la variable dependiente dadas las variables independientes, es decir, el valor promedio de la variable dependiente cuando se fijan las variables independientes. El análisis de regresión es ampliamente utilizado para la predicción y previsión, donde su uso tiene superposición sustancial en el campo de aprendizaje automático. Se utiliza también para comprender que cuales de las variables independientes están relacionadas con la variable dependiente, y explorar las formas de estas relaciones. En circunstancias limitadas, el análisis de regresión puede utilizarse para inferir relaciones causales entre las variables independientes y dependientes. Sin embargo, esto puede llevar a ilusiones o falsas relaciones, por lo que se recomienda precaución, por ejemplo, la correlación no implica causalidad. Regresión lineal simple Se encarga de estimar una de las variables (la variable dependiente) a partir de la otra (variable independiente). Si Y va a estimarse a partir de X con ayuda de alguna ecuación, se denomina dicha ecuación una ecuación de regresión de Y en X y viene determinada a partir de la ecuación lineal utilizando el método de los mínimos cuadrados Método de los Mínimos Cuadrados: Dónde: Y: Variable Independiente a: Intercepto con el eje y X: Variable dependiente b: pendiente Para determinar b: Para determinar a: 1. Para determinar los medios: Estimación de los Coeficientes de Regresión Para estimar coeficientes de regresión es necesario terner claro cierta terminología primeramente se tiene que tomar en cuenta la variable bidimensional que es la media aritmética de los productos de las desviaciones de cada una de las variables respecto a sus medias respectivas, también es llamada covarianza, y se representa por Sxy o σxy. Esta indicara el sentido de la correlación entre las variables: Si Sxy > 0 la correlación es directa. Si Sxy < 0 la correlación es inversa. Pero esta presenta un inconveniente, por el hecho de que su valor depende de la escala elegida para los ejes. Luego está la correlación que es la que se trata de establecer, es decir, la relación o dependencia que existe entre las dos variables que intervienen en una distribución bidimensional. Por ende, es determinar si los cambios en una de las variables influyen en los cambios de la otra. En caso de que suceda, diremos que las variables están correlacionadas o que hay correlación entre ellas. Para determinar el coeficiente de correlación lineal es necesario determinar: 2. Error Estándar del Estimado: 3. Varianza de Variables separables 4. Covarianza 5. Coeficiente de Correlación PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA REGRESIÓN Una prueba de hipótesis es una prueba estadística que se utiliza para determinar si existe suficiente evidencia en una muestra de datos para inferir que cierta condición es válida para toda la población. Una prueba de hipótesis examina dos hipótesis opuestas sobre una población: la hipótesis nula y la hipótesis alternativa: La hipótesis nula: es el enunciado que se probará. Por lo general, la hipótesis nula es un enunciado de que "no hay efecto" o "no hay diferencia". La hipótesis alternativa: es el enunciado que se desea poder concluir que es verdadero. Las hipótesis se demuestran con teorías algunas de ellas son: A) Teoría Muestral de la Regresión: La ecuación de regresión Y= a + bx se obtiene a partir de daos muéstrales. A menudo es de interés la ecuación de regresión Y = a + βx que corresponde a la población de cual se tomó la muestra. A continuación se presenta algunas pruebas que implican una población normal. Para simplificar la notación, se acostumbra a indicar los valores de variables aleatorias muéstrales en vez de las variables aleatorias en sí. 1. Prueba de hipótesis β = b. para probar la hipótesis de que el coeficiente de regresión β es igual a algún valor especifico b, se usa el hecho de que el estadístico. 2. Prueba de la hipótesis de valores predictivos: sea y₀ el valor predictivo de y correspondiente a x = x₀ según se estima a partir de la ecuación de regresión muestral, esto es, y₀ = a + bx₀. Sea yp el valor predictivo de y correspondiente a x = x₀ de la población. 3. Prueba de la hipótesis para valores medios predictivos. Sea y₀ el valor predictivo de y correspondiente a x = x₀ estimado de la ecuación de regresión muestral, [esto es, y₀ = a + bx₀. Sea ӯp = E (Y│X = X₀)] B) TEORIA MUESTRAL DE CORRELACION: Es común tener que estimar el coeficiente de correlación poblacional ρ a partir del coeficiente de correlación muestral r o probar la hipótesis que implica ρ. Para este propósito es necesario conocer la distribución muestral de r. en el caso ρ = 0, esta distribución es simétrica y es posible usar un estadístico que tiene la distribución de student. Para ρ ≠ 0, la distribución esta sesgada. En este caso una transformación de Fisher produce un estadístico con distribución aproximadamente normal. Las siguientes pruebas resumen lo relacionado: Prueba de hipótesis ρ = 0 Prueba de hipótesis ρ = ρ₀ ≠ 0 en este caso se recurre al hecho de que el estadístico. Se distribuye casi de manera aproximadamente normal con media y desviación estándar dadas por. Significancia de una diferencia entre coeficientes de correlación. Para determinar si dos coeficientes de correlación r1 y r2 que se toman de muestras de tamaños n1 y n2, respectivamente, difieren significativamente uno del otro, se calculan z1 y z2 correspondientes a r1 y r2 utilizando. Después se usa el hecho de que el estadístico de prueba. Donde Pero, cuando se da el caso de que: Se estima la desviación estándar ( ya que se desconoce su valor Como el tamaño de la muestra es menor que treinta (N°<30), se usa el método de la T de Student. Entonces tenemos: N°<30 = valor dado N°= valor dado Se utiliza el proceso de 5 pasos 1. Hipótesis nula =µ Hipótesis nula = µ≠ (Cambios a efectuar esperada en los individuos) Prueba de 2 Colas 2. N° =12<30 Población normal por tanto se toman los siguientes valores estándar según el caso: T de Student Valor estándar según tabla de student gl= grado de libertad, valor estándar según tabla de student. Se basa el cálculo en: = CAPITULO IV. MARCO METODOLÓGICO Tipo de investigación El proyecto se enmarca en una investigación del tipo descriptiva. Al respecto, Fidias G. Arias (2006) acota que “la investigación descriptiva consiste en la caracterización de un hecho, fenómeno individuo o grupo, con el fin de establecer su estructura o compartimiento. Los resultados de este tipo de investigación se ubican en un nivel intermedio en cuanto a la profundidad de los conocimientos se refiere” (p.24). En esta investigación que se lleva acabo es del tipo descriptiva puesto que combinadas con ciertos criterios de clasificación sirve para ordenar, agrupar o sistematizar los objetivos involucrados en el trabajo indagatorio. Diseño de la investigación El diseño en cual se basa la investigación es descriptiva correlacional, y de campo; por lo tanto, según Fidias G. Arias (2006) conceptualiza la investigación correlacional como “… el grado de relación o asociación (no casual) existente entre dos variables. En estos estudios, primero se miden las variables y luego, mediante pruebas de hipótesis correlacionales y la aplicación de técnicas estadísticas, se estima la correlación…” (p.25). “los estudios correlaciónales son un tipo de investigación descriptiva que trata de determinar el grado de relación existente entre las variables” (Ary, Jacobs y Razavieh, 1989, p. 318). Asimismo, Fidias G. Arias define la investigación de campo como: “ aquella que consiste en la recolección de datos directamente de los sujetos investigados, o de la realidad donde ocurren los hechos (datos primarios), sin manipular o controlar variable alguna, es decir el investigador obtiene la información pero no altera las condiciones existentes” (p. 31). Cabe a destacar que la presente investigación está basada en correlacionar parámetros existentes para alcanzar los objetivos propuestos en base al rendimiento obtenido durante el plazo de ejecución del proyecto. Además, se torna de campo porque se recolectaron datos directamente de la Cooperativa Visión Guanipa 99 R.L Población y muestra: La población es finita y accesible; la primera no es más que una “agrupación en la que se conoce la cantidad de unidades que la integran. Además, existen un riesgo documental de dichas unidades” (Fidias G. Arias, 2006). La segunda “también denominada población muestreada, es la porción finita de la población objetivo a la que realmente se tiene acceso y de la cual se extrae una muestra representativa. El tamaño de la población accesible depende del tiempo y de los recursos del investigador”. (Ary, Jacobs y Razavieh, 1989). La población es finita, la población muestral es de 24 semanas tomando en consideración las horas hombres planificadas para cada una de ellas, las cuales pasaran a ser la variable independiente de este ensayo. Técnicas de recolección de datos: Las técnicas y recolección de datos comprenden procedimientos y actividades que permiten al investigador obtener la información necesaria para dar respuesta a los objetivos de la investigación. Se utilizó la observación estructurada según Fidias G. Arias (2006); “es aquella que además de realizarse en correspondencia con unos objetivos, utiliza una guía diseñada previamente, en la que se especifica los elementos que serán observados. La misma fue utilizada la mayoría de las veces para recopilar información necesaria para lograr un óptimo desarrollo del proyecto dentro de las instalaciones de la Cooperativa Visión Guanipa 99 R.L. Validez de contenido y confiabilidad de los instrumentos: Todo instrumento de recolección de datos debe resumir dos requisitos esenciales: validez y confiabilidad. Con la validez se determina la revisión de la presentación del contenido, el contraste de los indicadores con los ítems que miden las variables correspondientes. Se estima la validez como el hecho de que una prueba sea de tal manera concebida, elaborada y aplicada y que mida lo que se propone medir. En el Área de Planificación, Gestión y Estrategia de la Cooperativa Visión Guanipa, 99 R.L, se generan los datos que sirven de base a la investigación, relacionando las variables con las cuales se realizan las correlaciones necesarias para determinar la confiabilidad que tiene la empresa de realizar el proyecto en el tiempo determinado según el contrato preestablecido. Técnicas de análisis de datos: Según Fidias G. Arias (1999), la técnica es donde: se describen las distintas operaciones a la que serán sometidos los datos que se obtengan: clasificación, registro, tabulación, y codificación si fuera el caso. En lo referente al análisis, se definirán las técnicas lógicas (inducción, deducción, análisis, síntesis), o estadísticas (descriptivas o inferenciales), que serán empleadas para descifrar lo que revelan los datos que sean recogidos. (p.53) En esta investigación se utilizan técnicas estadísticas, que permiten analizar estudiar y describir a la totalidad de individuos de una población. Su finalidad es obtener información, analizarla y simplificarla lo necesario para que pueda ser interpretada cómoda y rápidamente y, por tanto, pueda utilizarse eficazmente para el fin que se desea. Para el caso en estudio constara de los siguientes pasos: 1. Elección de caracteres dignos de ser estudiados. 2. Mediante encuesta o medición, obtención del valor de cada individuo en los caracteres seleccionados. 3. Elaboración de tablas de frecuencia. 4. Representación gráfica de los resultados (elaboración de gráficas estadísticas). 5. Obtención de parámetros estadísticos, números que sintetizan los aspectos más relevantes de la distribución estadística. Trabajaremos con muestras, que son subconjuntos formados por algunos individuos de la población. A partir del estudio de la muestra se pretende inferir aspectos relevantes de toda la población. Cómo se selecciona la muestra, cómo se realiza la inferencia, y qué grado de confianza se puede tener en ella son aspectos fundamentales para esta investigación, para cuyo estudio se requiere un alto nivel de conocimientos de estadística, probabilidad y matemáticas. Por tanto se tomara en consideración la pregunta que formula la hipótesis de esta investigación y que deriva las hipótesis alternativas establecidas para la comprobación de la pregunta planteada inicialmente: Según el análisis estadístico, se puede implementar como herramienta la recta de regresión lineal correlacionando los parámetros que determinaran el rendimiento productivo de la obra según el plazo estipulado. Tomando en consideración que se puede comprobar la misma mediante una hipótesis de regresión, como se explica a continuación partiendo de los datos obtenidos de las estadísticas proyectadas por la cooperativa: N° Clases 358 379 399 420 441 462 378 398 419 440 461 480 fi fia fr fra 21 0 2 0 0 1 21 21 23 23 23 24 0,875 0 0,0833 0 0 0,0417 1 0,875 0,875 0,9583 0,9583 0,9583 1 fi. 368 388,5 409 430 451 471 7728,000 0,000 818,000 0,000 0,000 471,000 9017,0000 f( 3424,47 3403,97 409 430 451 471 8589,44 71913,87 0 818 0 0 471 73202,87 Mo= 368 = 375,71 Md= 369,43 CAPITULO V. ANÁLISIS DE RESULTADOS A. Primeramente se toma en consideración trabajos realizados en los días hábiles de ejecución de la obra: Ʃ HORAS (X) 372 366 375 359,4 360 358,8 363 366 360 357,6 366 366 359,4 358,8 360,6 360,6 363 362,4 360 420 366 365,4 408 480 RENDIMIENTO (Y) 12,2 12,1 12,25 11,99 12 11,98 12,05 12,1 12 11,96 12,1 12,1 11,99 11,98 12,1 12,1 12,05 12,04 12 13 12,1 12,09 12,8 14 𝑥^2 138384 133956 140625 129168,36 129600 128737,44 131769 133956 129600 127877,76 133956 133956 129168,36 128737,44 130032,36 130032,36 131769 131333,76 129600 176400 133956 133517,16 166464 230400 Y^2 148,84 146,41 150,0625 143,7601 144 143,5204 145,2025 146,41 144 143,0416 146,41 146,41 143,7601 143,5204 146,41 146,41 145,2025 144,9616 144 169 146,41 146,1681 163,84 196 X.Y 4538,4 4428,6 4593,75 4309,206 4320 4298,424 4374,15 4428,6 4320 4276,896 4428,6 4428,6 4309,206 4298,424 4363,26 4363,26 4374,15 4363,296 4320 5460 4428,6 4417,686 5222,4 6720 8934 293,08 3342996 3583,75 109385,51 B. Se parte de la Ecuación Lineal: Para determinar b: Para determinar a: Reemplazo en la ecuación de la recta quedando: 6. Para determinar los medios: C. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN LINEAL Para determinar el coeficiente de correlación lineal es necesario determinar: 7. Error Estándar del Estimado: 8. Varianza de Variables separables 0,214 721,437 9. Covarianza 10. Coeficiente de Correlación Por lo que se estima según la planificación, al ritmo que van, se debería trabajar mínimo 392,37 Horas por semana para desmalezar la cantidad necesaria para poder cumplir con las 400 HA requeridas, manteniendo una confiabilidad estimada de 95%, se verificará si esto se está llevando a cabo en la realidad según la prueba de hipótesis Se estima la desviación estándar ( ya que se desconoce su valor Como el tamaño de la muestra es menor que treinta (N°<30), se usa el método de la T de Student. Entonces tenemos: N°<30 = 392,37 H N°= 24 372,25 Se utiliza el proceso de 5 pasos 3. Hipótesis nula = µ= 392,37 Horas Hipótesis Alternativa = µ≠ 392,37 Horas (Cambios en la cantidad de horas para efectuar la producción esperada) Prueba de 2 Colas 5 4. N° =24<30 Población normal por tanto se toman los siguientes valores estándar según el caso: T de Student 5 gl= 23 (grado de libertad) 2.40 (valor tomado de la tabla de valores críticos de la distribución t de student niveles de significancia de dos colas) =12,184 = = =2,487 -8,09 (-2,40) µ (2,40) Como se observa el valor quedó en la zona de rechazo, quiere decir que no se toma en cuenta la hipótesis nula sino la alternativa, con lo cual no se va a poder cumplir con el trabajo requerido, en donde el valor de la hipótesis en la línea de regresión será igual al intercepto (a); por tanto se propone cumplir con el plazo aumentando las horas de trabajo, laborando los días sábados durante el período de 24 semanas en una cuadrilla de 3 trabajadores y cada período aumentaría a 24 horas quedando la siguiente tabla de horas y rendimiento: HORAS (X) 396 390 399 383,4 384 381,8 387 390 384 381,6 390 390 383,4 381,8 384,6 384,6 387 386,4 384 444 390 389,4 432 504 9508 RENDIMIENTO (Y) 18,50 18,45 18,52 18,40 18,40 18,39 18,42 18,45 18,40 18,38 18,45 18,45 18,40 18,39 18,54 18,54 18,42 18,42 18,40 18,94 18,45 18,44 18,82 19,60 444,57 𝑥^2 156816,00 152100,00 159201,00 146995,56 147456,00 145771,24 149769,00 152100,00 147456,00 145618,56 152100,00 152100,00 146995,56 145771,24 147917,16 147917,16 149769,00 149304,96 147456,00 197136,00 152100,00 151632,36 186624,00 254016,00 Y^2 342,25 340,40 342,99 338,56 338,56 338,19 339,30 340,40 338,56 337,82 340,40 340,40 338,56 338,19 343,73 343,73 339,30 339,30 338,56 358,72 340,40 340,03 354,19 384,16 X.Y 7326,00 7195,50 7389,48 7054,56 7065,60 7021,30 7128,54 7195,50 7065,60 7013,81 7195,50 7195,50 7054,56 7021,30 7130,48 7130,48 7128,54 7117,49 7065,60 8409,36 7195,50 7180,54 8130,24 9878,40 3784122,80 8236,72 176289,38 Para determinar b: Para determinar a: Reemplazo en la ecuación de la recta quedando: 11. Para determinar los medios: D. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN LINEAL Para determinar el coeficiente de correlación lineal es necesario determinar: 12. Error Estándar del Estimado: 13. Varianza de Variables separables 0,207 14. Covarianza 15. Coeficiente de Correlación Ahora bien, aumentando las horas para lograr lo requerido, comprobamos nuevamente la hipótesis planteada anteriormente realizando el mismo proceso: Se estima la desviación estándar ( ya que se desconoce su valor Como el tamaño de la muestra es menor que treinta (N°<30), se usa el método de la T de Student. Entonces tenemos: N°<30 = 392,37 H N°= 24 396,167 Se utiliza el proceso de 5 pasos 5. Hipótesis nula = µ= 392,37 Horas Hipótesis alternativa = µ≠ 392,37 Horas (Cambios en la cantidad de horas para efectuar la producción esperada) Prueba de 2 Colas 5 6. N° =24<30 Población normal por tanto se toman los siguientes valores estándar según el caso: T de Student 5 gl= 23 (grado de libertad) 2.40 (valor tomado de la tabla de valores críticos de la distribución t de student niveles de significancia de dos colas) =8,378 = = =1,71 -8,09 (-2,41) µ (2,41) Como el valor quedó en la zona de aceptación, quiere decir que se toma en cuenta la hipótesis nula, por ende, se cumplirá con el trabajo requerido, en donde la hipótesis se representa dentro de la recta de regresión como la pendiente (β=b); por tanto, se comprueba que la estrategia de optimización sobre el rendimiento productivo de la Cooperativa Visión Guanipa 99, R.L fue positiva, ya que al aumentar las horas hombres semanales se logra alcanzar la meta propuesta. CONCLUSIONES Existe una relación de homocestacidad entre las horas semanales trabajadas y las hectáreas desmalezadas, que representa la productividad dentro del proyecto objeto de estudio. Se afianza la relación anterior con el coeficiente de regresión que dio un rango muy cercano a 1, comprobando así en las dos conjeturas realizadas de correlación entre los parámetros. Se evidenció mediante la primera hipótesis la necesidad de una estrategia para la optimización en el rendimiento productivo de la obra, ya que se encontraban alejados de cumplir con el plazo requerido para la ejecución total de la obra. Con la segunda hipótesis se demostró que la aplicación de la estrategia del aumento de las horas semanales, fue eficaz en el proceso de optimización, reflejada en las hectáreas desmalezadas durante las 24 semanas que deberá durar la obra. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Murray R. Spiegel. (2006). Teoría y Problemas de Probabilidad y Estadística. Segunda Edición. Editorial McGraw-Hill Interamericana. Impreso en México. Pág. 284. https://www.vitutor.com/estadistica/bi/correlacion_regresion.html https://www.google.co.ve/search?q=PRUEBA+DE+HIPOTESIS&rlz=1C1AS UM_esVE560VE574&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=0ahUKEwj6rZvcl_7PAh UHLyYKHcbeBJoQ_AUICCgB&biw=1034&bih=615#imgrc=gzipTD8ZmXONHM%3 A ANEXOS LOGO DE LA EMPRESA ESTADISTICAS MENSUALES DE SEGURIDAD INDUSTRIAL E HIGIENE OCUPACIONAL EMPRESA: COOPERATIVA VISION GUANIPA GERENCIA CONTRATANTE: SERVICIO LOGISTICO NOMBRE DEL PROYECTO: “Mantenimiento de Áreas Verdes en la División Ayacucho, Distrito San Tomé” NÚMERO DE CONTRATO: 4600063448 COORDINADOR SIHO: NURVIS RUIZ ANALISTA SIHO: YANIZA GONZALEZ ACCIDENTALIDAD PERIODO Horas-Hombre N°. TRABJ. del 03/10/2016 al 28/10/2016 12 Primeros Auxilios Trabajo Adecuado Tiempo Perdido Sin tiempo Perdido Fatalidad INCIDENTE Total de Accidentes MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES 1.472,40 1.472,40 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ACUM. 0 INDICES DE ACCIDENTALIDAD HORAS HOMBRES MES DIAS PERDIDOS ACUM. INDICE DE FRECUENCIA BRUTA INDICE DE FRECUENCIA NETA MES ACUM. MES ACUM, MES ACUM. MES ACUM. 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 CALCULOS ESTADISTICOS FB= Nº TOTAL DE LESIONES * 1.000.000 Nº DE H/H DE EXPOSICION INDICE DE SEVERIDAD BREVE DESCRIPCION DEL EVENTO: FN= Nº TOTAL DE LESIONES CON INCAPACIDAD * 1.000.000 Nº DE H/H DE EXPOSICION FS= Nº DIAS PERDIDOS Y CARGADOS * 1.000.000 Nº DE H/H DE EXPOSICION ACCIONES PLANIFICADAS POR EVENTO ACTIVIDADES EJECUTADAS CORTE MECANICA CON ROTATIVA CONTROL MANUAL DE VEGETACION CON DESMALEZADORA PORTATIL CORTAR LA VEGETACION CON TORITO CORTAR LA VEGETACION CON DESMALEZADORA RESPONSABLE CONTRATISTA LIMPIEZA MECANICA CON TRACTOR REALIZAR LIMPIEZA MECANICA CON TRACTOR DE JARDINERIA PODA DE ARBOLES REALIZAR PODA DE ARBOLES CON TIJERA DE JARDINERIA PLANTAS ORMONALES REALIZAR HOYO Y COLOCAR PLANTA FREDDY MARIN FREDDY MARIN FREDDY MARIN FREDDY MARIN FREDDY MARIN CONTRATISTA REALIZADO POR (NOMBRE): COORDINADOR SIHO FIRMA POR PDVSA APROBADO POR (NOMBRE): GTE DE PROYECTO FECHA: / / FIRMA FECHA: REVISADO POR (NOMBRE): SUPERVISOR DE OBRA / / FIRMA APROBADO POR (NOMBRE): ANALISTA SIHO FECHA: / / FIRMA: FECHA: / / FAVOR ENTREGAR EL INFORME ESTADISTICO ANTE PDVSA LOS DÍAS 21 DE CADA MES LOGO DE LA EMPRESA ESTADISTICAS MENSUALES DE SEGURIDAD INDUSTRIAL E HIGIENE OCUPACIONAL EMPRESA: COOPERATIVA VISION GUANIPA GERENCIA CONTRATANTE: SERVICIO LOGISTICO NOMBRE DEL PROYECTO: “Mantenimiento de Áreas Verdes en la División Ayacucho, Distrito San Tomé” NÚMERO DE CONTRATO: 4600063448 COORDINADOR SIHO: NURVIS RUIZ ANALISTA SIHO: YANIZA GONZALEZ ACCIDENTALIDAD PERIODO del 31/10/2016 al 02/12/2016 N°. TRABJ. 12 Horas-Hombre Primeros Auxilios Trabajo Adecuado Tiempo Perdido Sin tiempo Perdido Fatalidad INCIDENTE Total de Accidentes MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES 1.447,80 2920,20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ACUM. 0 INDICES DE ACCIDENTALIDAD HORAS HOMBRES MES DIAS PERDIDOS ACUM. INDICE DE FRECUENCIA BRUTA INDICE DE FRECUENCIA NETA MES ACUM. MES ACUM, MES ACUM. MES ACUM. 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 CALCULOS ESTADISTICOS FB= Nº TOTAL DE LESIONES * 1.000.000 Nº DE H/H DE EXPOSICION INDICE DE SEVERIDAD BREVE DESCRIPCION DEL EVENTO: FN= Nº TOTAL DE LESIONES CON INCAPACIDAD * 1.000.000 Nº DE H/H DE EXPOSICION FS= Nº DIAS PERDIDOS Y CARGADOS * 1.000.000 Nº DE H/H DE EXPOSICION ACCIONES PLANIFICADAS POR EVENTO ACTIVIDADES EJECUTADAS CORTE MECANICA CON ROTATIVA CONTROL MANUAL DE VEGETACION CON DESMALEZADORA PORTATIL CORTAR LA VEGETACION CON TORITO CORTAR LA VEGETACION CON DESMALEZADORA RESPONSABLE CONTRATISTA LIMPIEZA MECANICA CON TRACTOR REALIZAR LIMPIEZA MECANICA CON TRACTOR DE JARDINERIA PODA DE ARBOLES REALIZAR PODA DE ARBOLES CON TIJERA DE JARDINERIA PLANTAS ORMONALES REALIZAR HOYO Y COLOCAR PLANTA FREDDY MARIN FREDDY MARIN FREDDY MARIN FREDDY MARIN CONTRATISTA REALIZADO POR (NOMBRE): COORDINADOR SIHO FIRMA FECHA: POR PDVSA APROBADO POR (NOMBRE): GTE DE PROYECTO / / FIRMA FREDDY MARIN FECHA: REVISADO POR (NOMBRE): SUPERVISOR DE OBRA / / FIRMA FECHA: APROBADO POR (NOMBRE): ANALISTA SIHO / / FAVOR ENTREGAR EL INFORME ESTADISTICO ANTE PDVSA LOS DÍAS 21 DE CADA MES FIRMA: FECHA: / / LOGO DE LA EMPRESA ESTADISTICAS MENSUALES DE SEGURIDAD INDUSTRIAL E HIGIENE OCUPACIONAL EMPRESA: COOPERATIVA VISION GUANIPA GERENCIA CONTRATANTE: SERVICIO LOGISTICO NOMBRE DEL PROYECTO: “Mantenimiento de Áreas Verdes en la División Ayacucho, Distrito San Tomé” NÚMERO DE CONTRATO: 4600063448 COORDINADOR SIHO: NURVIS RUIZ ANALISTA SIHO: YANIZA GONZALEZ ACCIDENTALIDAD PERIODO del 05/12/2016 al 30/10/2016 Horas-Hombre N°. TRABJ. 12 Primeros Auxilios Trabajo Adecuado Tiempo Perdido Sin tiempo Perdido Fatalidad INCIDENTE Total de Accidentes MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES 1.449,60 4369,80 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ACUM. 0 INDICES DE ACCIDENTALIDAD HORAS HOMBRES MES DIAS PERDIDOS ACUM. INDICE DE FRECUENCIA BRUTA INDICE DE FRECUENCIA NETA MES ACUM. MES ACUM, MES ACUM. MES ACUM. 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 CALCULOS ESTADISTICOS FB= Nº TOTAL DE LESIONES * 1.000.000 Nº DE H/H DE EXPOSICION INDICE DE SEVERIDAD BREVE DESCRIPCION DEL EVENTO: FN= Nº TOTAL DE LESIONES CON INCAPACIDAD * 1.000.000 Nº DE H/H DE EXPOSICION FS= Nº DIAS PERDIDOS Y CARGADOS * 1.000.000 Nº DE H/H DE EXPOSICION ACCIONES PLANIFICADAS POR EVENTO ACTIVIDADES EJECUTADAS CORTE MECANICA CON ROTATIVA CONTROL MANUAL DE VEGETACION CON DESMALEZADORA PORTATIL CORTAR LA VEGETACION CON TORITO CORTAR LA VEGETACION CON DESMALEZADORA RESPONSABLE CONTRATISTA LIMPIEZA MECANICA CON TRACTOR REALIZAR LIMPIEZA MECANICA CON TRACTOR DE JARDINERIA PODA DE ARBOLES REALIZAR PODA DE ARBOLES CON TIJERA DE JARDINERIA PLANTAS ORMONALES REALIZAR HOYO Y COLOCAR PLANTA FREDDY MARIN FREDDY MARIN FREDDY MARIN FREDDY MARIN CONTRATISTA REALIZADO POR (NOMBRE): COORDINADOR SIHO FIRMA POR PDVSA APROBADO POR (NOMBRE): GTE DE PROYECTO FECHA: / / FREDDY MARIN FIRMA FECHA: REVISADO POR (NOMBRE): SUPERVISOR DE OBRA / / FIRMA FECHA: APROBADO POR (NOMBRE): ANALISTA SIHO / / FIRMA: FECHA: / / FAVOR ENTREGAR EL INFORME ESTADISTICO ANTE PDVSA LOS DÍAS 21 DE CADA MES LOGO DE LA EMPRESA ESTADISTICAS MENSUALES DE SEGURIDAD INDUSTRIAL E HIGIENE OCUPACIONAL EMPRESA: COOPERATIVA VISION GUANIPA GERENCIA CONTRATANTE: SERVICIO LOGISTICO NOMBRE DEL PROYECTO: “Mantenimiento de Áreas Verdes en la División Ayacucho, Distrito San Tomé” NÚMERO DE CONTRATO: 4600063448 COORDINADOR SIHO: NURVIS RUIZ ANALISTA SIHO: YANIZA GONZALEZ ACCIDENTALIDAD PERIODO del 02/01/2017 al 27/01/2017 N°. TRABJ. 12 Horas-Hombre Primeros Auxilios Trabajo Adecuado Tiempo Perdido Sin tiempo Perdido Fatalidad INCIDENTE Total de Accidentes MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES 1.439,40 5809,20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ACUM. 0 INDICES DE ACCIDENTALIDAD HORAS HOMBRES MES DIAS PERDIDOS ACUM. INDICE DE FRECUENCIA BRUTA INDICE DE FRECUENCIA NETA INDICE DE SEVERIDAD MES ACUM. MES ACUM, MES ACUM. MES ACUM. 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 CALCULOS ESTADISTICOS FB= Nº TOTAL DE LESIONES * 1.000.000 Nº DE H/H DE EXPOSICION BREVE DESCRIPCION DEL EVENTO: FN= Nº TOTAL DE LESIONES CON INCAPACIDAD * 1.000.000 Nº DE H/H DE EXPOSICION FS= Nº DIAS PERDIDOS Y CARGADOS * 1.000.000 Nº DE H/H DE EXPOSICION ACCIONES PLANIFICADAS POR EVENTO ACTIVIDADES EJECUTADAS CORTE MECANICA CON ROTATIVA CONTROL MANUAL DE VEGETACION CON DESMALEZADORA PORTATIL CORTAR LA VEGETACION CON TORITO CORTAR LA VEGETACION CON DESMALEZADORA RESPONSABLE CONTRATISTA LIMPIEZA MECANICA CON TRACTOR REALIZAR LIMPIEZA MECANICA CON TRACTOR DE JARDINERIA PODA DE ARBOLES REALIZAR PODA DE ARBOLES CON TIJERA DE JARDINERIA PLANTAS ORMONALES REALIZAR HOYO Y COLOCAR PLANTA FREDDY MARIN FREDDY MARIN FREDDY MARIN FREDDY MARIN CONTRATISTA REALIZADO POR (NOMBRE): COORDINADOR SIHO FIRMA FECHA: POR PDVSA APROBADO POR (NOMBRE): GTE DE PROYECTO / / FIRMA FREDDY MARIN FECHA: REVISADO POR (NOMBRE): SUPERVISOR DE OBRA / / FIRMA FECHA: APROBADO POR (NOMBRE): ANALISTA SIHO / / FAVOR ENTREGAR EL INFORME ESTADISTICO ANTE PDVSA LOS DÍAS 21 DE CADA MES FIRMA: FECHA: / / LOGO DE LA EMPRESA ESTADISTICAS MENSUALES DE SEGURIDAD INDUSTRIAL E HIGIENE OCUPACIONAL EMPRESA: COOPERATIVA VISION GUANIPA GERENCIA CONTRATANTE: SERVICIO LOGISTICO NOMBRE DEL PROYECTO: “Mantenimiento de Áreas Verdes en la División Ayacucho, Distrito San Tomé” NÚMERO DE CONTRATO: 4600063448 COORDINADOR SIHO: NURVIS RUIZ ANALISTA SIHO: YANIZA GONZALEZ ACCIDENTALIDAD PERIODO del 30/01/2017 al 24/02/2017 Horas-Hombre N°. TRABJ. 12 Primeros Auxilios Trabajo Adecuado Tiempo Perdido Sin tiempo Perdido Fatalidad INCIDENTE Total de Accidentes MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES 1.505,40 9725,40 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ACUM. 0 INDICES DE ACCIDENTALIDAD HORAS HOMBRES MES DIAS PERDIDOS ACUM. INDICE DE FRECUENCIA BRUTA INDICE DE FRECUENCIA NETA MES ACUM. MES ACUM, MES ACUM. MES ACUM. 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 CALCULOS ESTADISTICOS FB= Nº TOTAL DE LESIONES * 1.000.000 Nº DE H/H DE EXPOSICION INDICE DE SEVERIDAD BREVE DESCRIPCION DEL EVENTO: FN= Nº TOTAL DE LESIONES CON INCAPACIDAD * 1.000.000 Nº DE H/H DE EXPOSICION FS= Nº DIAS PERDIDOS Y CARGADOS * 1.000.000 Nº DE H/H DE EXPOSICION ACCIONES PLANIFICADAS POR EVENTO ACTIVIDADES EJECUTADAS CORTE MECANICA CON ROTATIVA CONTROL MANUAL DE VEGETACION CON DESMALEZADORA PORTATIL CORTAR LA VEGETACION CON TORITO CORTAR LA VEGETACION CON DESMALEZADORA RESPONSABLE CONTRATISTA LIMPIEZA MECANICA CON TRACTOR REALIZAR LIMPIEZA MECANICA CON TRACTOR DE JARDINERIA PODA DE ARBOLES REALIZAR PODA DE ARBOLES CON TIJERA DE JARDINERIA PLANTAS ORMONALES REALIZAR HOYO Y COLOCAR PLANTA FREDDY MARIN FREDDY MARIN FREDDY MARIN FREDDY MARIN CONTRATISTA REALIZADO POR (NOMBRE): COORDINADOR SIHO FIRMA POR PDVSA APROBADO POR (NOMBRE): GTE DE PROYECTO FECHA: / / FREDDY MARIN FIRMA FECHA: REVISADO POR (NOMBRE): SUPERVISOR DE OBRA / / FIRMA FECHA: APROBADO POR (NOMBRE): ANALISTA SIHO / / FIRMA: FECHA: / / FAVOR ENTREGAR EL INFORME ESTADISTICO ANTE PDVSA LOS DÍAS 21 DE CADA MES LOGO DE LA EMPRESA ESTADISTICAS MENSUALES DE SEGURIDAD INDUSTRIAL E HIGIENE OCUPACIONAL EMPRESA: COOPERATIVA VISION GUANIPA GERENCIA CONTRATANTE: SERVICIO LOGISTICO NOMBRE DEL PROYECTO: “Mantenimiento de Áreas Verdes en la División Ayacucho, Distrito San Tomé” NÚMERO DE CONTRATO: 4600063448 COORDINADOR SIHO: NURVIS RUIZ ANALISTA SIHO: YANIZA GONZALEZ ACCIDENTALIDAD PERIODO del 27/02/2017 al 31/03/2017 N°. TRABJ. 12 Horas-Hombre Primeros Auxilios Trabajo Adecuado Tiempo Perdido Sin tiempo Perdido Fatalidad INCIDENTE Total de Accidentes MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES ACUM. MES 1.619,40 11344,80 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ACUM. 0 INDICES DE ACCIDENTALIDAD HORAS HOMBRES MES DIAS PERDIDOS ACUM. INDICE DE FRECUENCIA BRUTA INDICE DE FRECUENCIA NETA MES ACUM. MES ACUM, MES ACUM. MES ACUM. 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 CALCULOS ESTADISTICOS FB= Nº TOTAL DE LESIONES * 1.000.000 Nº DE H/H DE EXPOSICION INDICE DE SEVERIDAD BREVE DESCRIPCION DEL EVENTO: FN= Nº TOTAL DE LESIONES CON INCAPACIDAD * 1.000.000 Nº DE H/H DE EXPOSICION FS= Nº DIAS PERDIDOS Y CARGADOS * 1.000.000 Nº DE H/H DE EXPOSICION ACCIONES PLANIFICADAS POR EVENTO ACTIVIDADES EJECUTADAS CORTE MECANICA CON ROTATIVA CONTROL MANUAL DE VEGETACION CON DESMALEZADORA PORTATIL CORTAR LA VEGETACION CON TORITO CORTAR LA VEGETACION CON DESMALEZADORA RESPONSABLE CONTRATISTA LIMPIEZA MECANICA CON TRACTOR REALIZAR LIMPIEZA MECANICA CON TRACTOR DE JARDINERIA PODA DE ARBOLES REALIZAR PODA DE ARBOLES CON TIJERA DE JARDINERIA PLANTAS ORMONALES REALIZAR HOYO Y COLOCAR PLANTA FREDDY MARIN FREDDY MARIN FREDDY MARIN FREDDY MARIN CONTRATISTA REALIZADO POR (NOMBRE): COORDINADOR SIHO FIRMA FECHA: POR PDVSA APROBADO POR (NOMBRE): GTE DE PROYECTO / / FIRMA FREDDY MARIN FECHA: REVISADO POR (NOMBRE): SUPERVISOR DE OBRA / / FIRMA FECHA: APROBADO POR (NOMBRE): ANALISTA SIHO / / FAVOR ENTREGAR EL INFORME ESTADISTICO ANTE PDVSA LOS DÍAS 21 DE CADA MES FIRMA: FECHA: / /
