Diagnóstico de los factores de la gestión administrativa en las asociaciones agrícolas del cantón la Maná
DOI:
https://doi.org/10.61395/victec.v5i9.174Keywords:
Administrative strategies, management, Organizational identify, Agricultural associations, Business innovationAbstract
The general objective of this article was to analyze the factors of administrative management for the improvement of economic conditions in the agricultural associations of the La Maná canton where it can be seen that there are around 8 Associations in which the 4 associations active in the agricultural sector within La Maná, for this reason, the purpose was to analyze the factors of administrative management for the improvement of economic conditions in the agricultural associations of the Canton La Maná. The methodology adopted a quantitative approach, using historical-logical and deductive methods, in addition to factor analysis and the multiple linear regression model to study the variables. Among the results, high factor loadings in variables related to organizational identity and administrative strategies indicate their relevance for effective management, in addition to the statistically significant relationship between administrative strategies, business innovation and economic resources reinforce the importance of these. factors, likewise the coefficient of determination R squared (0.619) shows that the model explains a large part of the variability in the development of business skills, finally, the Durbin-Watson statistic close to 2 indicates that there is no significant autocorrelation in the residuals of the model, validating the reliability of the model. Using a multiple linear regression approach, several independent variables, administrative strategies, business innovation practices, and business competition, were evaluated to determine their influence on economic resources, which were considered as the dependent variable, in addition to the moderate positive correlation between the variables. independent variables and the dependent variable, together with the high predictive capacity of the model, confirms the validity of the proposed design.
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