Modelo de negocio cibernético

Abstract

Esta investigación tuvo como objetivo establecer de qué manera el modelo de negocio cibernético influye en los mercados globales de los productores de cacao (Theobroma Cacao Linneo) Padre Abad – Ucayali – Perú. Se realizo un estudio del tipo cuantitativo aplicada, con un diseño no experimental, de alcance descriptivo, corte transaccional. La población estuvo conformada por 21 expertos en Tecnologías de información de las organizaciones empresariales identificadas en la provincia de Padre Abad, dedicada a la comercialización del cacao y sus derivados, cuya muestra fue a la totalidad de población por conveniencia. El instrumento de recolección de datos fue el cuestionario, el cual tuvo un nivel de confiabilidad aceptable, a través del proceso estadístico Alpha de Cronbach. Los resultados presentados en la tabla muestran las correlaciones entre el modelo de negocio cibernético y los mercados globales utilizando el coeficiente de correlación Rho de Spearman. El coeficiente de correlación Rho de Spearman es una medida no paramétrica de la correlación entre dos variables y es apropiado cuando las variables no cumplen con los supuestos de normalidad. De acuerdo con la tabla, la correlación entre el modelo de negocio cibernético y los mercados globales es de 0,264, lo que indica una correlación positiva pero débil entre las dos variables. La significancia bilateral (o valor p) es de 0,248, lo que indica que la correlación no es estadísticamente significativa al nivel de significancia convencional de 0,05. Esto sugiere que no hay suficiente evidencia para afirmar que existe una relación significativa entre el modelo de negocio cibernético y los mercados globales. Estos resultados sugieren que el modelo de regresión logística explica una proporción relativamente baja de la variabilidad en la variable dependiente. El R cuadrado de Nagelkerke de 0,128 indica que el modelo logra explicar aproximadamente el 12,8% de la variabilidad en la variable dependiente. Esto podría indicar que el modelo podría mejorarse al incluir más variables explicativas o al investigar posibles interacciones entre las variables existentes.