En la actualidad, existe una fuerte competencia, producto de la globalización, las organizaciones necesitan día a día ser más competitivas, por los cambios constantes en el mercado, es por ello que muchas veces no solo es necesario utilizar procedimientos basados en la experiencia, sino también es justo apoyarse en herramientas administrativas con bases científicas como la Estadística y las Matemáticas, siendo necesario realizar planificaciones, controles, aplicaciones que ayuden al progreso de las mismas, ya que le permitirá tomar medidas sobre las políticas futuras a seguir con un grado mayor de confianza, minimizando el grado de incertidumbre en la toma de decisiones.

A través del uso de procedimientos estadísticos comprobados pueden mejorarse efectivamente los esfuerzos de control de calidad, minimización de costos y una gran cantidad de estrategias empresariales. En la práctica las áreas se beneficia del análisis estadístico, sobre todos para aquellos que formulan políticas económicas, directivos organizacionales, gerentes que tienen relación con procedimientos económicos apropiados; encargados de realizar inferencias, con la finalidad de ayudar a la toma de decisiones y en su caso formular predicciones, ya que la estadística es una herramienta valiosa en el proceso de toma de decisiones. También es muy útil para evaluar las oportunidades de inversión en negociaciones financieras, Incluso el investigador de campo de la medicina, interesado en la efectividad de un nuevo medicamento.

En general, la estadística y sus distintos modelos matemáticos se pueden utilizar para mejorar el desempeño laboral y muchos otros aspectos existentes o que se suscitan en la vida diaria. Estos modelos permiten a que los gerentes tomen decisiones más confiables, ya que pueden encontrar diversas soluciones a los problemas planteados, con el conocimiento que el nivel de incertidumbre será menor que la forma práctica. Por tal razón, la correlación y la regresión son dos técnicas que unidas pueden anticipar el futuro y desarrollar las estrategias adecuadas, ya que la primera de ella se ajusta en la asociación y la regresión se refleja en la predicción siendo un aspecto esencial para los gerentes ya que el éxito de una organización se relaciona con la percepción de la economía para realizar pronósticos que lleven a tomar decisiones futuras. Es decir, jugar a favor de la empresa y que no de cómo resultado una mala planeación que en consecuencia afectara negativamente los costos de la organización.

En un estudio estadístico es importante partir del inicio del problema, como es la identificación de la variable, la cual alcanza un valor. En general, el análisis de la correlación se dedica a la medición del grado de asociación entre dos variables, la cual puede realizarse a través de dos métodos como son el Grafico, el Matemático, donde el estudio de las variables pueden ser tanto cuantitativas, aquellas que son numéricas que a su vez se clasifican en continuas o discretas y las variables cualitativas.

A continuación se muestran imágenes de la representación grafica de la correlación. A su vez se van a observar funciones fáciles y otras un poco más complejas donde los resultados arrojan relaciones lineales positivas, negativas, curvilíneas, también hay casos cuando no existe ninguna relación entre las variables. Por ejemplo:

En el modelo matemático, para calcular el coeficiente de correlación entre las variables x y y se utiliza la siguiente fórmula:

Para estudiar el análisis del coeficiente de correlación hay varios aspectos importantes a considerar entre los cuales voy hacer mención:

• Si hay una relación lineal exacta entre las variables X e Y, r totalizaría 1 en este caso sería una correlación directa
  
  
• En el caso que r totalizaría -1 sería una correlación inversa.
  
  
• Por otro lado si r > 0, esto expresa una correlación directa entre las variables en este caso si aumenta X, también aumenta Y.
  
  
• Así mismo si r < 0, la correlación entre las variables es inversa esto explica que si aumenta una, la otra se disminuye.
  
  
• En el caso que r= 0 la Correlación es nula.
  
  

Análisis de Regresión

El método estadístico más importante de la estadística para los gerentes, es el análisis de regresión y sobre todo para ejecutar las proyecciones en las organizaciones. Por tal razón, son muchas las áreas en la que se puede utilizar la regresión, para que la predicción sea precisa y confiable, debe haber cierto enlace entre las variables dependientes e independientes, ya que se trata de predecir valores futuros de una variable, siendo una actividad importante de los altos gerentes porque pueden pronosticar los ingresos o la liquidez por las ventas o servicios, para conocer la magnitud de la variabilidad o incertidumbre ya que mientras más certeza tenga sobre el porvenir, mejor cumplirá con sus objetivos o también predecir los gastos en periodos futuros, los costos de nominas posteriores, las necesidades de personal dado el número de trabajadores. Así como el requerimiento de materia prima que se utilizaran en un proceso de producción entre otros.

Desde esta perspectiva, cuando los altos gerentes efectúan el pronóstico hacen una comparación de lo real con lo esperado o estimado para poder inferir las causas cuando ambos informes son diferentes. Sin embargo el cálculo de la ecuación de pronósticos se busca a través de la siguiente fórmula:

Así mismo, la recta de regresión, es el punto medio o promedio de la dispersión, a cual sirve para pronosticar valores de la variable dependiente.

Caso Práctico:

¿Cómo realizar proyecciones de ingresos y egresos utilizando la técnica Estadísticas de la Correlación y de la Regresión Lineal Simple?

Para el caso práctico como Gerente, se debe hacer un pequeño análisis del departamento de cobranzas para indagar un poco sobre la política de créditos y cobros establecida por la organización, es decir como se realiza la recuperación efectiva de las ventas al crédito y si el cobro es por antigüedad de saldos, cual es el vencimiento establecido y si tienen 30, 60, 90 y más de 91 días de haber vencido. Después de realizar la investigación de campo durante el año 2018, se determinó tomar como referencia el segundo semestre, ya que no se contaba con la información de todo el año para ajustar la información, siendo recomendable realizar proyecciones a través de las técnicas de la Correlación y de la Regresión Lineal Simple.

Para el año al 31 de Diciembre del 2018, la organización finalizó con los saldos que se muestran a continuación:





Se visualiza que las cuentas por cobrar arrojan un monto total de Bs 4.400.000,00 de 658 clientes activos al 31 de Diciembre del año 2018. Es evidente que en 6 meses la cantidad de cuentas por cobrar descendió, lo cual no es resultado de una firmeza en los cobros, sino de una disminución en las ventas.

Según el estudio, del caso práctico inicialmente descrito se va a aplicar el análisis de correlación y regresión lineal simple, para hacer una recuperación de las cuentas por cobrar a 60 días. Para la resolución del problema se empieza por evaluar nuestras variables de estudio.

Ahora vamos a ver la representación grafica de la correlación en el grafico podemos ver que existe una correlación positiva, ya que cuando aumentan las ventas, también aumentan los cobros a 60 días.

Análisis de Regresión:

Para pronosticar a cuanto ascenderán los ingresos por cuentas por cobrar a 60 días, cuando las ventas de Julio ascienden a 1.404.000,00

Interpretación:

De los 1.404.000,00 correspondientes a las ventas a crédito realizadas en Julio del 2018, se espera recuperar a 60 días 328.100, por lo que se deben tomar medidas para aumentar dicha recuperación, ya que de seguir así, la organización seguirá con la falta de fluidez.

Conclusión:

Podemos inferir que la relación entre las ventas a crédito y los ingresos por cobros recuperados a 60 días, es significativa, porque al aumentar las ventas también aumentan los ingresos, todo esto se ve reflejado en el valor obtenido de r que es de 0.80 indicando que el principal objetivo es establecer políticas de crédito bien definidas, lo que repercute en la recuperación de las ventas a crédito.

Recomendaciones

Es importante aplicar controles estrictos en la organización como tomar acciones para que la recuperación de las ventas al crédito sea más efectiva y se cobre como mínimo el 80% de esas ventas en un plazo menor de 60 días por eso debe presionar a todos los usuarios que si no pagan en los cinco días hábiles del mes les será cobrado intereses de mora o que si pagan adelantado se les realizara un descuento del 5%. Por tal razón estas aplicaciones ayudan al progreso de las organizaciones, ya que esas medidas dan un grado mayor de confianza, y del éxito en la toma de decisiones.