VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

1

VARIABLES DETERMINANTES DEL RENDIMIENTO DE LOS GRUPOS DE TRABAJO EN UN CENTRO MEXICANO DE INVESTIGACIÓN. 1

J. Luis Jaimes-López Instituto Mexicano del Petróleo.

Mesa 2: Innovación y Tecnología RESUMEN

Se estudió el efecto en el rendimiento de las variables Integración de grupos,

Autonomía, Escolaridad, Diversidad y Experiencia, midiéndolo en Patentes, Informes Técnicos,

Publicaciones y Congresos. El cuestionario se aplicó a 168 investigadores, integrados a 29

grupos de trabajo. Los resultados muestran que las variables que presentan una mayor

asociación con el rendimiento son: la experiencia en informes técnicos, ya que se correlaciona

con dos dimensiones del rendimiento: patentes e informes tecnicos, y la escolaridad de los

grupos de trabajo, la cual explica las otras dos dimensiones: publicaciones y los congresos.

Estas dos variables (experiencia en informes técnicos y escolaridad) explican en mayor

proporción el rendimiento de los grupos en la muestra estudiada.

El rendimiento en grupos de investigación aplicada/desarrollo tecnológico está

determinado por la variable integración de grupos (cohesión); en cambio, en grupos de

investigación aplicada la variable que determina su rendimiento es la experiencia tanto en

informes técnicos, como en años. En grupos de desarrollo tecnológico las variables que

determinan el rendimiento son la experiencia (en informes técnicos) y la integración del grupo

(tamaño y edad) y; finalmente, en otros grupos su rendimiento está determinado por las

variables diversidad (en proyectos) y la escolaridad.

ABSTRACT

It was studied the variable independient effects on the performance. These variables

were: Integration of Groups, Autonomy, Academic degree, Diversity and Professional

Experience (expertise) . The performance was measured in four dimensions: Patents, Technical

Reports, Publications and Congresses. A sample of 29 research groups composed by 168

researchers was designed. One working in basic research, 15 in applied research, 7 in process

1 .- Ponencia presentada en el “VI Congreso Nacional y Primero Internacional de Investigación en Ciencias Administrativas, Paradigmas emergentes de la administración en las sociedades del conocimiento”; ACADEMIA DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS – IPN ; México, D.F., abril 24 al 26 del 2002. Dirección Ejecutiva de Investigación. Programa de Investigación en Medio Ambiente y Seguridad, Eje Central Lázaro Cárdenas # 152, Col. San Bartolo Atepehuacan, Deleg.: Gustavo A. Madero. C. P.: 07730. Tel.: 3003-6756, Correo: jjamies@www.imp.mx. Trabajo derivado de tésis doctoral, aún no se ha recibido el grado.

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

2

development, 1 in services, 4 in applied research process (technology) development and one in

fundamental research-process development.

The central hypothesis to be tested was that “all the independent variables were

positively correlationated to the dependent variable performance”. It was found that the

professional experience on technical reports (expertise) and academic degree hold the highest

explanatory power on the variation on performance among research groups. The first

independent variable explains two performance’s dimensions: Patents and technical reports and

the second, explains the papers and meetings. Equally, that the influence of each independent

variable in performance is contingent on the type of research that the group is engaged.

The performance in applied research/technologic development is determinated by

integration of groups variable (cohesion); further, in applied groups the performance is

explained by the independient variable expertise; so, in technical reports and as in years. Also,

in groups of technologic development there are some variables with concerning the

performance, such as expertise ( in technical reports) and the integration of the group (size and

age). Finally, the variables diversity (in projects) and academic degree, explain the performance

in other groups.

INTRODUCCIÓN

En numerosos círculos académicos y en algunos foros dedicados a tratar problemas

de ciencia y tecnología surgen cuestiones relacionadas con el rendimiento de los investigadores

o grupos de trabajo; En particular por qué algunos grupos de investigación o investigadores son

más productivos o rinden más que otros, aún en un mismo centro de investigación. Que un

grupo sea más eficiente que otro, sólo indica la diferente actitud de cada uno de ellos hacia el

desempeño de su respectivo trabajo. El ideal es que todos los grupos sean eficientes y con altos

rendimientos, pero, ¿por qué algunos o muchos no lo son?.

Al respecto, surgen algunas interrogantes: ¿Tiene el grupo la autonomía necesaria para

desarrollar las funciones y actividades propias del proyecto en estudio? ¿Debe correr los

riesgos inherentes a su trabajo científico sin que sufra las consecuencias y sanciones

impuestas por los administrativos cuando fracase o no obtenga los resultados perseguidos?

¿Realiza diferentes funciones en el desarrollo de su trabajo? ¿Cuál es la experiencia del grupo

en trabajos de investigación? ¿ Cuál es la escolaridad que presenta cada grupo?

Es importante que se mida el rendimiento de los grupos de investigación y, con base en dicha

medición, la organización emprenda una serie de acciones para mejorarlo; pero ligado a esto,

existe otro aspecto más importante que tiene que ver con la determinación de las variables que

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

3

influyen en el rendimiento de los grupos de investigación, ya que conociendo cuáles son estas

variables, se pueden mejorar sus valores, y con ello mejorar el rendimiento. El objetivo del

trabajo de investigación es determinar las variables independientes que explican el rendimiento

de los grupos de investigación en el Instituto Méxicano del Petróleo.

A continuación se discuten las variables que han sido importantes y son predictoras del

rendimiento de los grupos de trabajo en centros de investigación.

Con respecto a la experiencia, Waldman y Spangler (1989) presentaron un modelo sobre

rendimiento en el trabajo, en el cual el rendimiento es el producto de la habilidad,

motivación y contexto u oportunidad, el proceso de envejecimiento puede verse como una

dimensión a través de la cual esos factores pueden cambiar sistemáticamente con el tiempo.

Otros investigadores, como Mc Daniel, Schmidt & Hunter (1988), Mc Enrue (1988), Schmidt,

Hunter and Outerbridge (1988), Mc Evoy & Cascio (1989), Sparrow y Davies (1988) han

estudiado en diferentes organizaciones algunos aspectos o dimensiones de la experiencia, y su

influencia en el rendimiento de los grupos de trabajo .

La integración de grupos ha sido estudiada en las dimensiones comunicación, edad, tamaño,

cohesión y distancia física entre sus integrantes, la supervisión y el liderazgo y su influencia en

el rendimiento por Pelz y Andrews (1976), O'Keefe, Kernaghan y Rubenstein (1975), Griffith y

Mullins (1972), Mc Grath (1984), Shaw (1981), Keller (1986), Manz y Sims (1980),

encontraron que dichas variables tienen cierta influencia en el rendimiento.

La escolaridad y su impacto en el rendimiento fue estudiada por Pelz y Andrews (1976,

1982) y Keller (1982) quienes encontraron que los investigadores que tienen altos rendimientos

se debe a la alta competencia intelectual, sustentada por su alta formación académica o

escolaridad, la muestra de estudio estuvo constituída en un 60% por doctores.

La influencia de la variable autonomía en el rendimiento ha sido estudiada con la

autosupervisión, la cual involucra la transferencia de funciones, que tradicionalmente realizan

los administradores, a los empleados; Cuando existen profesionales, estos se autocontrolan y

se reduce la necesidad de estructuras rígidas. Este tipo de estudios fueron realizados por

Cummings (1978), Manz y Sims (1980), Sasser, Olsen y Wyckoff (1978), Van de Ven, Delbeck

y Koening (1976), Sussman (1976), Slocum y Sims (1980).

Andrews en otro estudio (1979) realizado con 1311 científicos en 11 organizaciones de

investigación y desarrollo, como universidades, industrias y el gobierno, encontró que los

científicos que invierten su tiempo entre varias actividades de investigación y desarrollo, las

cuales incluyen investigación básica, aplicada, desarrollo, enseñanza y consultoría, tienden

a tener contribuciones científicas más grandes y relevantes, son más útiles a sus

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

4

organizaciones y producen un rendimiento más alto, medido éste por reportes técnicos,

patentes y publicaciones.

Con respecto al rendimiento, Katz (1982) y Pelz y Andrews (1976) en sus investigaciones

llevadas a cabo sobre pertenencia de los miembros al grupo de investigación, lo midieron por

medio de patentes y artículos técnicos. Werner, B. M. y Souder, W. E. (1997), en un estudio

realizado sobre medición del rendimiento en empresas de los Estados Unidos Americanos y

alemanas, mencionan que las industrias petrolera, química y electrónica, lo miden utilizando los

indicadores de patentes y publicaciones. En otro estudio de estos mismos investigadores (1997)

sobre el estado del arte de la medición del rendimiento, mencionan que el porcentaje de

patentes o la propiedad intelectual que genera valor para la organización, son una buena

medida del rendimiento.

Materiales y métodos

Para cada variable independiente (Experiencia, integración del grupo, autonomía, escolaridad y

diversidad) y la independiente (rendimiento), se definió el nivel de medición y su respectivo

indicador (el diagrama sagital de las variables se muestra en la figura 1).

Posteriormente se diseñó el cuestionario para colectar los datos de las variables, el siguiente

paso fue aplicar un pretest Pre-test; el cual es necesario para evaluar el instrumento de

medición; para este caso, se utilizó el procedimiento de Pre-test sugerido por Bohrnstedt

(1976). Para su validación, el cuestionario (el cual se muestra en el anexo) se aplicó a 15

investigadores de dos grupos de Investigación aplicada y con base a este Pre-test, sé

retroalimentó y modificaron algunas preguntas.

Debido a que en el centro de investigación donde se tomó la muestra, el grupo de

investigadores es homogéneo y considerando la necesidad de involucrar el mayor tamaño de

muestra en el estudio, el cuestionario se envió a toda la población (225 elementos) y sólo

respondieron 168 investigadores (75% de la población).

La información recolectada por el instrumento se sometió a un tratamiento para cada variable;

cuando existe más de una dimensión, se considera el impacto de cada una en la variable y se

pondera, de tal manera que sume 1 o 100%, se toma en cuenta tambien los valores obtenidos

y con ello se determinan parametros por el cual se multiplica el valor en la encuesta y tener una

valor final ajustado, esto se muestra en la tabla 1 y son los promedios de los diferentes grupos

de investigación.

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

5

Con la información ya ajustada, se llevó a cabo un análisis de correlación de Pearson a nivel de

significacia de p < 0.05, 0.01 y 0.001 y un análisis de correlación parcial en regresión múltiple.

Figura 1.- DIAGRAMA SAGITAL DE VARIABLES

INTEGRACIÓN DE GRUPOS

AUTONOMIA

ESCOLARIDAD

DIVERSIDAD

EXPERIENCIA

RENDIMIENTO

INVESTIGACION APLICADA

INVESTIGACION APLICADA-DESARROLLO DE TECNOLOGIAS

DESARROLLO DE TECNOLOGIAS

OTROS GRUPOS

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

6

TABLA 1.- CALIFICACIÓN FINAL (promedios de cada grupo)

GRUPO DE

INVESTI-GACIÓN

EDAD

TAMA- ÑO

COHE- SION

INTGRA- CION DEL GRUPO

AUTO- NOMIA

INTERNA

AUTO- NOMIA

EXTERNA

AUTO- NOMIA TOTAL

ESCO- LARI- DAD

DIVER. EN

PROY.

DIV. EN ACT.

PROF.

APLICADA

6.17 4.62 8.82 20.25 16.59 6.62 23.22 3.1 5.03 2.15

APLI-DESA

5.43 3.90 8.53 18.19 16.13 6.76 22.89 3.36 4.76 2.43

DESA- RROLLO

5.78 4.23 8.77 19.03 16.56 7.11 23.66 2.89 4.82 2.49

OTROS GRUPOS

5.79 4.25 8.71 19.16 16.43 6.83 23.26 3.12 4.87 2.36

TABLA IV.1.- CONTINUACIÓN.

GRUPO DE INVESTIGA-

CIÓN

DIVER- SIDAD TOTAL

EXPE- RIENCIA EN AÑOS

EXPE- RIENCIA INF. TEC

EXPE- RIENCIA TOTAL

PATEN-

TES

INFOR-MES TEC-

NICOS

PUBLICA CIONES

CON-GRE- SOS

RENDI- MIENTO

APLICADA

7.17 3.53 9.31 12.84 0.29 1.15 0.22 0.15 1.81

APLI-DESA

7.19 3.19 7.38 10.57 0.20 0.88 0.18 0.15 1.39

DESA-RROLLO

7.31 3.12 6.92 10.04 0.19 0.82 0.16 0.16 1.32

OTROS GRUPOS

7.23 3.28 7.87 11.15 0.234 0.95 0.19 0.15 1.51

RESULTADOS.

La tabla 2 muestra los resultados del análisis de correlación de Pearson con los diferentes

niveles de significación para todos los grupos y la tabla 3 presenta los resultados del análisis

de correlación parcial para todos los grupos de investigación. En la tabla 2 (que presenta las

correlaciones de Pearson), los valores que están en negrillas, son los datos significantes a un

nivel p < 0.050, p <0.001 y p < 0.001, y en negrillas subrayados son los máximos valores para

cada dimensión de la variable dependiente rendimiento; con asteriscos se resaltan los

diferentes niveles de significancia.

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

7

TABLA 2. COEFICIENTES DE CORRELACION DE PEARSON PARA TODOS LOS GRUPOS, CON DIFERENTE VALOR DE p

VARIABLE

RENDIMIENTO VARIABLE DEPENDIENTE (p < .05, .01 y .001)

INDEPENDIENTE

PATENTES

INFORMES TÉCNICOS

PUBLICA- CIONES

CONGRESOS

EDAD DEL GRUPO

0.20**

0.23**

0.11

0.18*

TAMAÑO DEL GRUPO

0.07

0.18*

0.11

0.06

COHESION DEL GRUPO

-0.10 -0.01

0.16* 0.20**

INTEGRACIÓN DEL GRUPO

0.15 0.24** 0.19* 0.24**

AUTONOMÍA INTERNA

0.10

0.16**

0.14

0.17*

AUTONOMÍA EXTERNA

0.05

0.09

0.00

0.09

AUTONOMÍA TOTAL

0.10 0.16* 0.10 0.17*

ESCOLARIDAD

-0.24** -0.23** 0.14 0.14

DIVERSIDAD EN PROYECTOS

0.15 0.42*** 0.08 0.17*

DIVERSIDAD EN ACTIVIDADES

PROFESIONALES

-0.07

-0.10

0.02

0.04

DIVERSIDAD TOTAL

0.08 0.27*** 0.07 0.15*

EXPERIENCIA EN AÑOS 0.07 0.13 0.18* 0.17* EXPERIENCIA EN

INFORMES TÉCNICOS 0.33*** 0.63*** 0.21** 0.03

EXPERIENCIA TOTAL

0.31*** 0.59*** 0.22** 0.06

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

8

TABLA IV.3. COEFICIENTES DE CORRELACION PARCIAL PARA

LOS DIFERENTES GRUPOS DE INVESTIGACIÓN

CORRELACION PARCIAL

TODOS LOS GRUPOS

APLICADA-

DESARROLLO

INVESTIGACION

APLICADA

DESARROLLO

TECNOLOGICO

OTROS

GRUPOS

PATENTES

0.089 EXPERIENCIA EN

INFORMES TECNICOS

p < 0.005

0.266 TAMAÑO DEL

GRUPO ESCOLARIDAD

-0.367

p < 0.95

0.119 EXPERIENCIA EN

INFORMES TECNICOS

ESCOLARIDAD -0.165

p < 0.16

0.172 EDAD

COHESION

-0.219

p < 0.11

0.625 DIVERSIDADEN

PROYECTOS EXPERIENCIA

EN AÑOS -0.400

p < 0.019

INFORMES TECNICOS

0.201 EXP. INF. TEC

EXPERIENCIA EN AÑOS -0.186

p < 0.000

0.389 COHESION

EXPERIENCIA EN AÑOS

-0.301

p < 0.500

0.220 EXP. EN INF. TEC DIVERSIDAD EN

ACT. PROF. -0.173

p < 0.000

0.300 EXP. EN INF.

TEC. EXPERIENCIA EN

AÑOS -0.445

p < 0.004

0.617 DIV. EN PROY. EXPERIENCIA

EN AÑOS -0.310

p < 0.015

PUBLICA-CIONES

0.168 ESCOLARIDAD

p < 0.120

0.375 AUTEXTERNA EXPERIENCIA

EN AÑOS -0.227

p < 0.800

0.189 EXPERIENCIA EN

AÑOS AUT. EXTERNA

-0.242

p < 0.32

0.239 TAMAÑO DEL

GRUPO

p < 0.99

0.568 ESCOLARIDAD EXPERIENCIA EN INF. TEC.

-0.143

p < 0.180

CONGRESOS

0.188 ESCOLARIDAD

p < 0.019

0.412 ESCOLARIDAD

DIVERSIDAD EN ACT. PROF

-0.215

p < 0.990

0.269 EXPERIENCIA

EN AÑOS

P < 0.240

0.300 TAMAÑO DEL

GRUPO EDAD DEL

GRUPO -0.114

p < 0.260

0.719 ESCOLARIDAD EXPERIENCIA

EN AÑOS -0.481

p < 0.040

Las figuras 1 a 5 presentan las tendencias de las variables independientes: Integración de

Grupos, Autonomía, Escolaridad, Diversidad y Experiencia en su forma total, con el

rendimiento, también total; es decir, la suma de las dimensiones que componen a cada una de

dichas variables y su tendencia sobre la base del rendimiento total, considerando el valor

promedio de cada uno de los cuatros grupos de investigación identificados en este estudio.

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

9

FIGURA 1. INTEGRACION DE GRUPO Y SU RENDIMIENTO TOTAL(r = 0.300)

R2 = 0.9245

0

0.5

1

1.5

2

2.5

16 17 18 19 20 21 22 23

INTEGRACION DE GRUPO

REN

DIM

IEN

TO

FIGURA 2. AUTONOMIA Y SU RENDIMIENTO TOTAL(r = 0.190)

R2 = 0.3787

0

0.5

1

1.5

2

2.5

22.4 22.6 22.8 23 23.2 23.4 23.6 23.8 24 24.2 24.4 24.6

AUTONOMIA

RE

ND

IMIE

NTO

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

10

FIGURA 3. ESCOLARIDAD Y SU RENDIMIENTO TOTAL(r = -0.180)

R2 = 0.1909

0

0.5

1

1.5

2

2.5

2.6 2.8 3 3.2 3.4 3.6 3.8 4 4.2

ESCOLARIDAD

RE

ND

IMIE

NTO

FIGURA 4. DIVERSIDAD Y SU RENDIMIENTO TOTAL(r = -0.250)

R2 = 0.0049

0

0.5

1

1.5

2

2.5

6 6.2 6.4 6.6 6.8 7 7.2 7.4

DIVERSIDAD

RE

ND

IMIE

NTO

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

11

V. ANALISIS DE RESULTADOS.

Tomando como base la figura 1, observamos que cuando los grupos incrementan el valor de la

integración, el rendimiento que generan, tiende a aumentar; La misma tendencia se presenta

entre la autonomía y el rendimiento (figura 2), En cambio, con la escolaridad, cuando ésta

umenta, el rendimiento total de los grupos disminuye, la disminución se presenta con patentes e

informes técnicos, pero con publicaciones y congresos aumenta; debido a que la figura 3

presenta el efecto global, la tendencia es a

disminuir; con la diversidad (figura 4), la tendencia tiende lígeramente a disminuir y con la

experiencia (figura 5) la tendencia muestra un incremento, es decir, al aumentar la experiencia

en los grupos, su rendimiento se incrementa.

El análisis se lleva a cabo para cada una de las variables independientes, primero para todos

los grupos y después se emplea como variable de control el tipo de grupo de investigación y se

detalla para cada variable independiente qué dimensión explica el rendimiento en los diferentes

grupos de investigación del IMP (los valores de las relaciones y el valor de p se muestran en la

tabla 3).

a. Variable integración

FIGURA 5. EXPERIENCIA Y SU RENDIMIENTO TOTAL(r = 0.570)

R2 = 0.7827

0

0.5

1

1.5

2

2.5

8 9 10 11 12 13 14 15 16

EXPERIENCIA

RE

ND

IMIE

NT

O

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

12

Para la muestra en general, la cual incluye todos los grupos de investigación, se estableció la

hipótesis en el sentido de que los grupos que presentan la mayor experiencia, integración,

escolaridad, autonomía y diversidad tendrán un mayor rendimiento.

En el marco teórico se mencionó que Pelz y Andrews (1976) encontraron que los grupos con

alta pertenencia y alta cohesión generaban un clima que propiciaba la alta competencia

intelectual que repercutía en altos rendimientos.

En la muestra seleccionada para este estudio, la variable integracion grupal, la cual incluye a la

cohesion, considerando todos los grupos, no se confirman los encuentros de dichos

investigadores; ya que la cohesión solo explica la dimensión informes técnicos en los grupos

de investigacion aplicada-desarrollo (el coeficiente de correlación parcial fue de 0.389, p < 0.5) y

también presenta una relación inversa con patentes en los grupos de desarrollo tecnologico (r

=-.219, p < 0.11); por los valores de p, la cohesión no es una variable explicatoria del

rendimiento en los investigadores del IMP y se obtuvo este resultado por las caracteristícas de

la muestra al ser de una sola organización.

Esta misma variable independiente (integración) en la dimensión tamaño del grupo explica las

patentes en los grupos de investigacion aplicada-desarrollo (el valor de la relación fue de

0.266, p < 0.95), las publicaciones y los congresos en los grupos de desarrollo tecnologico (r =

0.239, p < 0.99 y r = 0.300, p < 0.26, respectivamente). Además, esta variable (integración),

pero en la dimensión edad del grupo explica las patentes en los grupos de desarrollo

tecnológico, pero presenta una correlación parcial negativa para los congresos en el mismo tipo

de grupos, con un coeficiente de 0.172 (p < 0.11). Considerando el nivel de significación, el

cual es de p < 0.99, realmente no hay confiabilidad, por lo que, las inferencias no son útiles; con

respecto a los congresos, el nivel de significancia es de p < 0.26 y tampoco es confiable realizar

predicciones con estos valores observados y solo la edad del grupo presenta una correlación en

la cual pueden hacerse predicciones confiables (p < 0.11).

b. Autonomía

Con respecto a la autonomía se estableció que si hay un alto valor, es decir, que los

investigadores tienen en la mayoría de los casos libertad para elegir en qué proyectos

participar, o ellos mismos los proponen, y ya en el trabajo diario ellos deciden qué herramientas

y metodología utilizar en sus actividades de investigación, en la muestra estudiada tanto a nivel

interno como externo, el rendimiento debería ser alto.

Investigadores como: Van de Ven, Delbecq & Koening (1976), Peters y Waterman Jr (1982) en

sus estudios encontraron que la autonomía es una variable fundamental en organizaciones de

profesionales y que tiene una relación con el rendimiento.

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

13

En este estudio, la autonomía se manejó en dos dimensiones: a nivel interno y externo y los

resultados indican que dicha variable no es explicatoria del rendimiento de los grupos de trabajo

en el Centro de Investigación que se estudió, ya que solo explica una dimensión del

rendimiento, que son las publicaciones en los grupos de investigacion aplicada-desarrollo (r

= 0.375, p < 0.80) y presenta también una correlación negativa para las publicaciones en los

grupos de investigación aplicada; por lo que, no se percibe que los grupos tengan la adecuada

autonomía en el desarrollo de sus proyectos, o la organización no proporciona las condiciones

adecuadas para ellos. Basándose en los resultados de nivel de significancia de p, al ser alto y

la confiabilidad baja (20%), no es posible realizar inferencias sustentables.

c. Escolaridad

Para la variable independiente escolaridad, también se planteó la hipótesis en el sentido de

que cuanto mayor sea su nivel en un grupo de investigación, el rendimiento de dicho grupo

tendería a ser alto.

Pelz y Andrews (1976) en sus investigaciones hallaron que los altos rendimientos

son atribuibles a la alta competencia intelectual que se presentaba en dichos grupos,

sustentada por su alta formación académica o escolaridad. Estos mismos investigadores en

otro estudio realizado en 1982 encontraron que las personas que presentan altos rendimientos

en su trabajo, tienen altos niveles de autoestima, orientación innovativa, satisfacción en el

trabajo y una alta educación formal.

En el estudio de Keller (1982), la muestra de profesionales presentaba una alta formación

académica o escolaridad, el 60% eran doctores; lo que indica, que ésta variable es un requisito

básico en este tipo de organizaciones para que exista alto rendimiento.

En este estudio, la variable independiente escolaridad presentó una relación con las

dimensiones publicaciones y congresos (de la variable dependiente rendimiento), considerando

todos los grupos (coeficientes de correlación parcial de 0.168, p < 0.120 y 0.188, de p < 0.019,

respectivamente) y en los grupos de investigación aplicada-desarrollo existe una correlación

negativa con las patentes (coeficiente de –0.367, p < 0.95), pero explica la dimensión congresos

del rendimiento en los investigadores del IMP (r = 0.412, p < 0.99).

Tomando en cuenta el nivel de significación (valor de p), solo pueden realizarse inferencias

confiables para los congresos en todos los grupos, cuyo coeficiente de relación fue de 0.188 y p

< 0.019.

En los grupos de investigación aplicada, la variable independiente escolaridad presenta una

relación inversa con la dimensión patentes (coeficiente de –0.165, p < 0.16). En cambio, en

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

14

otros grupos explica las dimensiones publicaciones y congresos, cuyos coeficientes de

correlación parcial son 0.568, a un valor de p <0.18 y r = 0.719, p < 0.04 respectivamente.

La correlación inversa con patentes en grupos de investigación aplicada no es contundente,

debido a que el nivel de confiabilidad es muy bajo; pero en otros grupos si podemos inferir de

manera confiable que a mayor escolaridad en los investigadores del IMP, mayores

publicaciones y congresos (coeficientes de relación altos), existiendo mayor confiablidad para

los congresos.

La escolaridad se esperaba que fuera una variable explicatoria del rendimiento de los grupos

de trabajo, ya que en la mayoría de los centros de investigación en el ámbito mundial

estudiados por Pelz y Andrews (1976) y Keller (1982) así lo demostraron; y en este estudio

solo explica las dimensiones publicaciones y congresos del rendimiento.

Es decir, tiene un poder explicatorio cuando se considera toda la información en su conjunto y

explica las dimensiones del rendimiento relacionadas con la difusión del conocimiento creado

en la institución (Publicaciones y Congresos) y esto es algo muy importante que refleja la

realidad de los investigadores en el IMP con alta escolaridad; al encontrar que a estos no les

interesa elaborar patentes e informes técnicos y que sus esfuerzos y tiempo lo dirigen a

actividades relacionadas con el conocimiento científico (publicaciones y congresos). Esto puede

entenderse mejor analizando la muestra estudiada, la cual consistió de 168 investigadores; 90

de ellos tienen una alta escolaridad (maestria y doctorado), lo que representa el 53.5% de la

muestra (17.8% doctorado (30) y 35.7 maestría (60)) y en los estudios antes mencionados al

menos el 60% del personal presentaban estudios de posgrado y es por ello, que en este estudio

no fue la variable con la mayor relación con el rendimiento de los grupos de trabajo y la

correlación encontrada es positiva hasta un cierto valor y posteriormente el rendimiento

disminuye.

d. Diversidad

Además, se planteó la hipótesis con la variable diversidad y establece que en la medida en

que la diversidad en proyectos y funciones profesionales sea alta, el rendimiento también lo

será.

Pelz y Andrews (1976, 1982) en sus estudios mostraron que la diversidad en habilidades y

actividades profesionales de científicos, está relacionada con los niveles de rendimiento. En

otro estudio de Andrews (1979) encontró que los científicos que invierten su tiempo entre

varias actividades de investigación y desarrollo, tienden a tener contribuciones científicas

más grandes y relevantes, son más útiles a sus organizaciones y producen más reportes

técnicos, patentes y publicaciones.

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

15

En este estudio solo se encontró una relación ligera negativa de la diversidad en actividades

profesionales, en la dimensión congresos de los grupos de investigacion aplicada-desarrollo

(coeficiente de –0.215), pero la confiabilidad es muy baja, p < 0.99; también, se encontró una

relación negativa para los informes técnicos en los grupos de investigacion aplicada

(coeficiente = -0.173, a un valor de p < 0.000).

Un hallazgo interesante es la relación negativa encontrada con los informes técnicos en grupos

de investigación aplicada, ya que la confiabilidad de la inferencia es total (100%) y podemos

seguramente inferir que a mayor diversidad en actividades profesionales, los informes técnicos

tienden a disminuir; lo que significa que si los investigadores del IMP se dedican a diferentes

actividades profesionales, como dar asesoría, enseñanza, realizar investigación en otra

institución, descuidan los informes técnicos en el IMP, al estar inmersos y ocupados en

diferentes actividades.

La mayor explicación de esta variable independiente (diversidad) se presenta en la dimensión

proyectos en los otros grupos, en las patentes e informes técnicos cuyos coeficientes de

correlación parcial son 0.625, p < 0.019 y 0.617, a un valor de p < 0.015, respectivamente.

Para los otros grupos, podemos inferir con una menor incertidumbre que a mayor diversidad en

proyectos, las patentes e informes técnicos tienden a incrementarse en los investigadores del

IMP.

e. Experiencia

Finalmente, para la variable independiente experiencia en sus dos dimensiones (en informes

técnicos y años), se estableció la hipótesis en el sentido de que si existe una alta experiencia en

los grupos de investigación, estos generaran un alto rendimiento.

Blumberg y Pringle (1982), Waldman y Spangler (1989) presentaron un modelo sobre

rendimiento en el trabajo, y concluyeron que la experiencia juega un papel muy importante

para obtener altos rendimientos. Por otro lado, los trabajos de Mc Daniel, Schmidt & Hunter

(1988) y Mc Enrue (1988) mostraron que el "nivel de experiencia" está positivamente asociado

con el rendimiento.

Schmidt, Hunter and Outerbridge (1988) identificaron a la medida de la experiencia como un

factor en la predicción del rendimiento. Mc Evoy & Cascio (1989) y Waldman & Avolio

(1986) en sus estudios, encontraron que sobre un promedio, la edad solo cuenta para una

pequeña varianza en el rendimiento en el trabajo. En las investigaciones de Mc Daniel et al.

(1988) y Schmidt et al. (1985) encontraron que la medida de la experiencia en el trabajo estaba

consistente y positivamente relacionada al rendimiento en el trabajo, al igual que los trabajos

de Sparrow y Davies (1988).

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

16

En este estudio, la experiencia se estableció en dos dimensiones: Experiencia en Años e

Informes Técnicos y esta, es la variable que explica en mayor grado el rendimiento de los

grupos de investigación en el centro estudiado. La experiencia en informes técnicos tiene la

mayor correlación parcial para las dimensiones patentes e informes tecnicos, considerando

todos los grupos con coeficientes de 0.089, (p < 0.005) y 0.201 (p < 0.000), respectivamente.

Al ser los valores de p muy bajos, la confiabilidad en la predicción es alta y podemos inferir que

a mayor experiencia en informes técnicos en los investigadores del IMP, generaran un mayor

número de patentes e informes técnicos.

En los grupos de investigacion aplicada-desarrollo, presenta una correlación negativa, la

experiencia en años en las dimensiones del rendimiento: informes tecnicos y publicaciones, con

valores en el coeficiente de correlación parcial de –0.301, p < 0.5 y –0.227, p < 0.8.

En los grupos de investigacion aplicada, dicha variable independiente explica todas las

dimensiones del rendimiento; a saber, para las patentes y los informes técnicos, la experiencia

en informes técnicos presenta la mayor correlación parcial con valores en el coeficiente de

0.119, p < 0.16 y 0.229, p < 0.000 respectivamente; pero considerando los valores de p, en los

informes técnicos las inferencias son más confiables al ser su valor menor y el coeficiente de

correlación alto; mientras que la experiencia en años explica las publicaciones y los congresos

con valores de 0.189, p < 0.32 y 0.269, p < 0.24 en los coeficientes de correlación parcial. Para

estas dimensiones del rendimiento aunque sus coeficientes de correlación tienen valores

relativamente altos, el valor de p también es alto; por lo que, las inferencias que podrían

establecerse entre estas dos variables (experiencia y rendimiento) no serían confiables.

En los grupos de desarrollo tecnológico la variable experiencia solo explica la dimensión

informes técnicos, con un valor en el coeficiente de correlación parcial de 0.300, (p < 0.004) y

en estos grupos al ser el valor del coeficiente alto y el valor de p bajo, existe alta confiabilidad

para realizar inferencias.

En los otros grupos presenta correlación negativa en todas las dimensiones del rendimiento;

los informes técnicos (experiencia) tienen una correlación negativa con las publicaciones, con

un valor en el coeficiente de –0.143 (p < 0.18) y la experiencia en años en las tres dimensiones

restantes; para patentes coeficiente de –0.400, (p < 0.019), informes técnicos con un

coeficiente de correlación de –0.310 (p < 0.015) y los congresos con coeficiente de –0.481 (p <

0.04).

Para la relación negativa de experiencia en informes técnicos con las publicaciones, al ser el

valor del coeficiente relativamente bajo y el valor de p alto, no es posible hacer inferencias

confiables y en cambio, para la experiencia en años, podemos inferir con alta confiabilidad, que

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

17

si el valor de esta variable es alto, los investigadores del IMP que pertenecen a otros grupos,

generarán una menor cantidad de patentes, informes técnicos y asistencia a congresos;

significando esto que los investigadores en este tipo de grupos piensan que ya hicieron los

méritos suficientes en el IMP y que deben recibir recompensas y estímulos y vivir actualmente

de sus resultados pasados; además, este tipo de grupos esta caracterizado por tener

personas con mayor antigüedad en el IMP.

Al aplicar el análisis de correlación parcial, los valores de los coeficientes disminuyen; pero, lo

interesante se encontró con la variable que explica las dimensiones del rendimiento

publicaciones y congresos; para las publicaciones, es la variable independiente escolaridad la

única variable significante que explica esta dimensión del rendimiento en los investigadores del

IMP, el coeficiente de correlación fue de 0.168, (p < 0.120) y esto nos indica que a mayor

escolaridad se incrementará el número de publicaciones, con las debidas reservas por el nivel

de confiabilidad.

Así mismo, para la dimensión congresos del rendimiento, una sola variable explica su

asistencia por los investigadores del IMP, con un coeficiente de correlación de 0.188, (p <

0.019) y esta es también la escolaridad, basándose en este resultado podemos inferir que a

mayor escolaridad, se incrementa la asistencia a congresos por los investigadores del IMP.

Sobre la base de este análisis de correlación parcial la variable escolaridad explica las

dimensiones del rendimiento: publicaciones y congresos; esto es muy interesante para la

organización estudiada, ya que los investigadores con mayor escolaridad (estudios de maestría

y doctorado), llevan a cabo actividades relacionadas con la difusión del conocimiento científico y

tecnológico y sus esfuerzos y tiempo lo dirigen a difundir los resultados y avances de sus

investigaciones por medio de la publicación de artículos y la asistencia a congresos.

En cambio, los investigadores del IMP con una mayor experiencia en informes técnicos se

enfocan a la generación de patentes y a la elaboración de informes técnicos, que son

actividades que tienen que ver con la protección del conocimiento científico generado en el IMP.

CONCLUSIONES.

• El rendimiento en los grupos de investigación del IMP está determinado por las variables

independientes: experiencia en informes técnicos que explica las dimensiones de patentes e

informes técnicos y la escolaridad que determina la existencia de publicaciones y asistencia

a congresos.

• En cuanto a la variable independiente escolaridad, aunque presentó una relación negativa

significante con la dimensión patentes del rendimiento en los grupos de investigación

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

18

aplicada/desarrollo tecnológico, pero con un valor de p muy alto. se concluye que dicha

relación no es confiable.

• La dimensión diversidad en proyectos de la variable independiente escolaridad, mostró una

alta relación significante con las patentes y los informes técnicos en otros grupos, con un

valor de p bajo en ambos casos y con ello concluimos que la dimensión diversidad, es

determinante del rendimiento en sus dimensiones patentes e informes técnicos en los otros

grupos.

• Para la dimensión patentes los grupos que presentaron el mayor rendimiento fueron los de

desarrollo tecnológico, al igual que en la dimensión informes técnicos. Pero para las

publicaciones y los congresos, los grupos de mayor rendimiento fueron los de investigación

aplicada/desarrollo tecnológico; Considerando, el rendimiento global los grupos de mayor

rendimiento fueron los de desarrollo tecnológico y con el menor rendimiento se encontró a

los otros grupos.

B I B L I O G R A F I A .

1. Andrews, M F.. “Scientific Productivity: The Effectiveness of Research Groups in Six

Countries”. Cambridge University Press. UNESCO. París, 1979.

2. Bohrnstedt, G. W, Evaluación de la Confiabilidad y Validez en la Medición de actitudes;

Edit.: Trillas, México, 1976.

3. Cummings T.; “Self Regulation Work Groups: a Sociotechnical Syntesis”;

Academy of Management Review; vol. 3, 1978, 625-634.

4. Griffith B.C. & Mullings N. C.; “Coherent Social Groups in Scientific Change”; Science,

1972: 949-954.

5. Katz R.; “The Effects of Group Longevity on Project Commmunication and

Performance”; Administrative Science Quaterly No.27, 1982, 81-104.

6. Keller T. K.; “Predictors of the Performance of Projects Groups in R.& D”.;Academy

of Management Journal, vol. 29, No. 4,1986; 715-726.

7 . Manz C. & Sims H.; “Self Management as a Substitute for Leadership:

a Social Learning Theory Perspective ”; Academy of management Review ; No. 5,

980, 361-367.

8. Mc Daniel M. A., Schmidt F. L. & Hunter J. E.; “Job Experience Correlates of

Performance”; Journal of Applied Psichology, No. 73, 1988: 327-330.

9. Mc Enrue M. D.; “Length of Experience and the Performance of the Manager in the

Stablishement Phase o f their Carees”; Academy of Management Journal, No. 31, 1988,

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

19

175-185.

10. Mc Evoy G. M. & Cascio W. F.; “Cummulative Evidence of the Relation Bettwen Age

and Performance”; Journal of Applied Psichology, No.74, 1989: 11-17.

11. Mc Grath J. E.; “Groups: Interaction and Performance”; Englewoods Cliffs, N. J.

Prentice-Hall, 1984.

12. O'Keefe R.D. , Kernaghan J. A. & Rubenstein A. N.;“Group Cohesiveness: a Factor

In The Adoptions of Innovations Among Scientific Work Groups”; Small Group Behavior;

No. 6, 1975; 282-292.

13. Pelz D. C. and Andrews F. M.; “Scientist in Organization: Productive Climates for

Research and Development”; USA, 1976.

14. Pelz D. C. and Andrews F. M.; “Scientist in Organizations (rev. ed.)”; Ann Arbor Mich.;

1982; Institute of Social Research.

15. Rhodes S. R.; “Age Related Differences in Work Attitudes and Behaviour: a Review

and Conceptual Analisys; Psichological Bulletin; No. 93, 1983: 328-367.

16. Sasser E. Olsen, R. P. & wickoff D. D; “Management of Service Operations”; Boston

Allyen and Bacon,1978.

17. Schmidt F. L., Hunter H. E., Outerbridge A. N. & Goff S.: “Joint Relation of Experience

and Ability with Job Performance: Test of Three Hypoteses”; Journal of Applied

Psichology, No. 73, 1988: 46-57.

18. Schumann, P. A., Ransley, D., L. and Prestwood, D., C, “Measuring R & D

Performance”, Research Technology Management, May-June, 1995, pp. 45-54.

19. Shaw M. E.; “Groups Dynamic: The Psichology of Small Group Behaviour”, 1981, 3era.

Ed.; Mc-Grawhill Book Co.

20. Slocum J. & Sims H.; “A tipology for Interaction Technology Organization and Job

Design”; Human Relations; 1983, 6, 28-39.

21. Sparrow P. R.& Davies D. R.; “Effects of Age, Tenure Training and Job Complejity on

Technical Performance”; Psichology and Aging Journal; No 3, 1988, 307-314.

22. Sussman G.; “Autonomy at Work: a Sociotechnical Analysis of Participative

Management”, 1976; New York Praeger.

23. Van de en A., Delbecq A. & Koening R.; “Determinants of Coordinates Modes within Organizations”;

American Sociological Review; 1976, 41, 32-38.

24. Waldman D. A. & Spangler W. D.; “Putting together the pieces: a closer look at the

determinants of job performance”; Human Performance; No. 2, 1989: 29-59.

25. Werner, B.M. And Souder, W.E., “Measuring R & D Performance-U.S. And Germany

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

20

Practices”,Research Technology Management, May-June, 1997, pp. 28-32.

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

21

ANEXO “A”

CUESTIONARIO PARA LA RECOLECCION DE LA INFORMACION DE LAS VARIABLES

Favor de contestar en forma veraz todas las preguntas; dicha información se utilizará

confidencialmente en un estudio que pretende evaluar las variables relevantes que influyen

en el rendimiento de los grupos de investigación.

1. - CUÁL ES SU EDAD ? :

2.- CUÁL ES SU NIVEL EN EL TABULADOR " I " ?:

3. - DIGA EL NOMBRE DE LA GERENCIA Y SUBDIRECCIÓN A LA QUE PERTENECE:

4. - INDIQUE LA CANTIDAD DE AÑOS REALIZANDO INVESTIGACIÓN:

5.- ESPECIFIQUE LA CANTIDAD TOTAL DE INFORMES TÉCNICOS:

6.- INDIQUE EL NOMBRE DEL GRUPO, LÍNEA DE INVESTIGACIÓN O

DEPARTAMENTO AL QUE PERTENECE:

7. - ESPECIFIQUE SU POSICIÓN EN EL GRUPO:

A.- INVESTIGADOR ( ).

B. COORDINADOR, ENCARGADO O JEFE ( ).

8.- INDIQUE LA CANTIDAD DE AÑOS Y MESES QUE TIENE LABORANDO

EN EL GRUPO LÍNEA O DEPARTAMENTO DE INVESTIGACIÓN:

9. - ESPECIFIQUE EL TIPO DE INVESTIGACIÓN QUE REALIZA:

A.- BASICA ( ).

B.- APLICADA ( ).

C.- DESARROLLO DE PROCESOS Y TECNOLOGÍAS ( ).

D.- SERVICIOS TÉCNICOS ( ).

10.- A CUANTOS METROS DE SU ESCRITORIO SE ENCUENTRA SU COORDINADOR O

JEFE ?:

11.- LA COMUNICACIÓN ENTRE LOS MIEMBROS DEL GRUPO ES:

A.- ALTA ( ). B.- MEDIA ( ). C.- BAJA ( ).

12.- EL LIDERAZGO LLEVADO A CABO POR EL ENCARGADO DEL GRUPO ES:

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

22

A.- PARTICIPATIVO ( ). B.- INDIFERENTE ( ). C.- AUTORITARIO ( ).

13.- ESPECIFIQUE LOS ESTUDIOS REALIZADOS EL LUGAR Y LA INSTITUCIÓN:

A.- LICENCIATURA.

1.- ESPECIALIDAD:

2.- INSTITUCIÓN:

3.- AÑO.

B.- MAESTRÍA.

1.- ESPECIALIDAD:

2.- INSTITUCIÓN:

3.- AÑO:

C.- DOCTORADO.

1.- ESPECIALIDAD:

2.- INSTITUCIÓN:

3.- AÑO.

D.- POSDOCTORADO.

1.- ESPECIALIDAD:

2.- INSTITUCIÓN:

3.- AÑO.

14.- USTED PARTICIPA EN LA PROPUESTA DE PROYECTOS A DESARROLLAR A NIVEL

GERENCIA?

A.- SIEMPRE ( ) B.- CASI SIEMPRE ( ) C.- A VECES ( )

D.- NUNCA ( ).

15.- LOS RECURSOS ASIGNADOS AL PROYECTO LOS MANEJA Y ADMINISTRA EL

ENCARGADO O JEFE DEL PROYECTO ? :.

A.- SIEMPRE ( ) B.- CASI SIEMPRE ( ) C.- A VECES ( ).

D.- NUNCA ( ).

16.- A NIVEL GRUPO USTED DECIDE EN QUÉ PROYECTOS PARTICIPAR?.

A.- SIEMPRE ( ). B.- CASI SIEMPRE ( ). C.- A VECES ( ).

D.- NUNCA ( ).

17. USTED INTERVIENE EN LA PROGRAMACIÓN DE LAS ETAPAS DEL PROYECTO

? :

A.- SIEMPRE ( ) B.- CASI SIEMPRE ( ) C.- A VECES ( )

D.- NUNCA ( )

18.- USTED DECIDE QUE ACTIVIDADES REALIZAR COMO REALIZARLAS Y QUE

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

23

MÉTODOS Y TÉCNICAS APLICAR EN EL DESARROLLO DE LOS PROYECTOS EN QUE

PARTICIPA?:

A.- SIEMPRE ( ) B.- CASI SIEMPRE ( ) C.- A VECES ( ).

D.- NUNCA ( ).

19.- CUANDO EL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN FRACASA Y NO SE ALCANZAN LOS

RESULTADOS ESPERADOS, SE LE SANCIONA ?:

A.- NUNCA ( ) B.- A VECES ( ) C.- CASI SIEMPRE ( )

D.- SIEMPRE ( ).

20.- EN LOS ÚLTIMOS 3 AÑOS ESPECIFIQUE EL NÚMERO TOTAL DE PROYECTOS EN LOS

QUE HA PARTICIPADO:

21.- ESPECIFIQUE LAS FUNCIONES Y ACTIVIDADES PROFESIONALES QUE HA

DESEMPEÑADO CON MAYOR INTENSIDAD EN LOS ÚLTIMOS 3 AÑOS FUERA DEL IMP?:

A.- CONSULTORIA ( ). B.- ENSEÑANZA ( ).

C.- ADMINISTRACIÓN ( ). D.- INVESTIGACIÓN ( ).

22.- CUÁL ES NUMERO DE PATENTES EN LOS ÚLTIMOS 3 AÑOS ?:

DISTRIBÚYALAS DE ACUERDO A :

A.- DESARROLLOS TECNOLÓGICOS ( ). B. INVENTOS O APARATOS ( )

C.- MÉTODOS O PROCEDIMIENTOS ( ).

SU PARTICIPACIÓN FUE COMO ?: AUTOR ( ) O COAUTOR ( ).

SE ENCUENTRA ALGUNA EN EXPLOTACIÓN ? : A.- SI ( ). B.- NO ( ).

23.- CUÁL ES EL NÚMERO DE INFORMES TÉCNICOS EN LOS ÚLTIMOS 3 AÑOS?:

DISTRIBÚYALOS DE ACUERDO A:

A.- DESARROLLOS TECNOLÓGICOS ( ). B. INVENTOS O APARATOS ( ).

C.- MÉTODOS O PROCEDIMIENTOS ( ).

SU PARTICIPACIÓN FUE COMO? : AUTOR ( ) 0 COAUTOR ( ).

INDIQUE CUÁNTOS INFORMES HAN GENERADO PATENTE, PUBLICACIÓN Y

CONGRESO:

24.- CUÁL ES EL NÚMERO DE PUBLICACIONES EN LOS ÚLTIMOS 3 AÑOS :

DISTRIBÚYALAS DE ACUERDO A:

A.- DESARROLLOS TECNOLÓGICOS ( ). B.- INVENTOS O APARATOS ( ).

C.- MÉTODOS O PROCEDIMIENTOS ( ).

SU PARTICIPACIÓN FUE CÓMO?: AUTOR ( ) O COAUTOR ( ).

25.- CUAL ES LA CANTIDAD DE CONGRESOS A LOS QUE HA ASISTIDO EN LOS

ÚLTIMOS 3 AÑOS?:

VI C

ONGR

ESO

NACI

ONAL

Y 1e

r INT

ERNA

CION

ALDE

INVE

STIG

ACIÓ

N EN

CIE

NCIA

S AD

MINI

STRA

TIVA

S 20

02

24

EL TRABAJO PRESENTADO SE RELACIONA CON:

A.- DESARROLLOS TECNOLÓGICOS ( ). B.- INVENTOS O APARATOS ( ).

C.- MÉTODOS O PROCEDIMIENTOS ( ).

SU PARTICIPACIÓN FUE CÓMO?: AUTOR ( ) O COAUTOR ( ).