Sistema de costos por órdenes: su
relación
con el estado de resultados
Order cost
system: its relationship with the income statement
Sistema de custos
do pedido: sua relação
com a demonstração de resultados
|
Salomón
Axel Vásquez Campos salomonvasquez@upeu.edu.pe https://orcid.org/0000-0001-9405-0794 Universidad
Peruana Unión |
Luis Martín
Cabrera Arias lcabreraa@ucvvirtual.edu.pe https://orcid.org/0000-0002-4766-1725 Universidad
César Vallejo |
Recibido: 03 de junio de 2019
Aceptado: 06 de diciembre 2019
Resumen
El objetivo de la
investigación es determinar la correlación del sistema de costos por órdenes
con el estado de resultados: Tokapu SAC. El presente trabajo de investigación
es no experimental, descriptivo, correlacional. Las tres dimensiones de la
variable predictora sistema de costos por órdenes “orden de pedido”, “centro de
costos” y “costos no identificados” no explican el resultado del ejercicio,
pues se acepta la hipótesis nula, esto es, el valor de signo supera al valor de
alfa; en efecto: 1) orden de pedido, signo = 0.336 > α = 0.05; 2) centro de
costos, signo = 0.240 > α = 0.05; 3); costos no identificados, signo = 0.601
> α = 0.05. En conclusión, el sistema de costos por órdenes no se
correlaciona con el estado de resultado
del ejercicio, el valor de signo es mayor al valor de alfa; en efecto, signo =
0.448 >α = 0.05.
Palabras clave: Sistema de costos
por órdenes, estado de resultados.
The
objective of the research is to determine the correlation of the order cost system
with the income statement: Tokapu SAC. The present
research work is non-experimental, descriptive, correlational. The three
dimensions of the predictor variable order cost system "order order", "cost center" and "unidentified
costs" do not explain the result of the exercise, since the null
hypothesis is accepted, that is, the sign value exceeds the alpha value; in
effect: 1) order form, sign = 0.336> α = 0.05; 2) cost center, sign =
0.240> α = 0.05; 3); unidentified costs, sign = 0.601> α = 0.05. In conclusion,
the order cost system does not correlate with the income statement for the
year, the sign value is greater than the alpha value; indeed, sign = 0.448>
α = 0.05.
Keywords: Cost system for
orders, income statement.
Resumo
O
objetivo da pesquisa é determinar a correlação do sistema de custo do pedido
com a demonstração do resultado: Tokapu SAC. O
presente trabalho de pesquisa é não experimental, descritivo, correlacional. As três dimensões do sistema de custo de
pedido variável preditor "pedido",
"centro de custo" e "custos não identificados" não explicam
o resultado do exercício, uma vez que a hipótese nula é aceita, ou seja, o
valor do sinal ultrapassa o valor alfa ; com efeito: 1) formulário de pedido,
sinal = 0,336> α = 0,05; 2) centro
de custo, sinal = 0,240> α
= 0,05; 3); custos não identificados, sinal = 0,601> α = 0,05. Em conclusão, o sistema de custo do pedido não se correlaciona
com a demonstração de resultados do ano, o valor do sinal é maior que o valor
alfa; na verdade, sinal = 0,448> α = 0,05.
Palavras-chave: Sistema de custos
de pedidos, demonstração de resultados.
La investigación se ha realizado sobre el
sistema de costos por órdenes y el estado de resultados, con el objetivo
general de determinar la relación del
sistema de costos por órdenes con el estado de resultados: Tokapu SAC. Para
lograr este objetivo, se operacionalizan los indicadores que definen las dos
variables de estudio.
Sistema de costos por órdenes
Un sistema de costeo por órdenes proporciona un registro separado para el
costo de cada cantidad de producto que pasa por la producción. A cada cantidad
de producto en particular se le llama orden. Un sistema de costeo por órdenes
encaja mejor en las industrias que elaboran productos la mayoría de las veces
con especificaciones diferentes o que tienen una gran variedad de productos en
existencia. Muchas empresas de servicios usan el sistema de costeo por órdenes
para acumular los costos asociados al proporcionar sus servicios a los clientes
(Reyes, 2011). El sistema permite perdurar (Caballero, 2013), incide en la rentabilidad de las organizaciones (Altamirano, 2014).
Centros de costo
Un centro de costos es un segmento de una
organización descentralizada al que se le delega el control del incurrimiento
de los costos. Crean incentivos en
los administradores para no subestimar sus unidades; la subestimación genera
consecuencias adversas para la organización (Gavelán, 2014).
Modalidades de inspección
La inspección puede ser visual,
mediante la medida de una magnitud física sencilla o mediante ensayos de laboratorio.
Dependiendo de la naturaleza del producto, la inspección puede ser de diversos
tipos: Inspección de unidades discretas de producto, Inspección de partes de
una masa de la que se ensaya una muestra.
La intensidad de la inspección puede tomar
diversos grados: no inspeccionar, cuando existen garantías suficientes;
inspección por muestras pequeñas si se requiere verificar; inspección por
muestras amplias, mediante muestreo aleatorio; inspección al 100% cuando se
trata de productos críticos.
La inspección por muestreo
Es un proceso de evaluación de una
parte, elegida aleatoriamente, del producto contenido en un lote a fin de
aceptar o rechazar todo el lote. La principal ventaja del muestreo, frente a la
inspección 100%, es la economía, porque se inspecciona sólo una parte del lote.
Para realizar este tipo de inspección, es necesario elaborar un plan de
muestreo, que debe determinar: El tamaño del lote, que se representa por N, y
es el número de piezas o la cantidad a granel del lote. El tamaño de la
muestra, que se representa por n, y es el número de piezas o cantidad de
material de la muestra. El número de aceptación, que se representa por c, y que
es el número permisible máximo de piezas defectuosas de una muestra para
aceptar el lote. Los lotes aceptados continúan el proceso previsto. Para los
lotes rechazados es necesario establecer su tratamiento, que puede consistir
en: inutilizar el lote, realizar una inspección 100% del lote para separar o
reparar las piezas defectuosas, realizar una segunda muestra (muestreo doble),
separando o reparando las piezas encontradas defectuosas.
Costos no identificables
Son todos los costos que no están clasificados como mano de obra
directa ni como materiales directos. Aunque los gastos de venta, generales y de
administración también se consideran frecuentemente como costos indirectos, no
forman parte de los costos indirectos de fabricación, ni son costos del
producto (Mesa, Serra y Fleitas, 2016)
Clasificación de los costos no
identificables (CIF)
Según Sandoval (2015) existen dos clases de costos no identificables:
Costos indirectos de fabricación variables
Son costos indirectos de fabricación variables cuando su total
cambia en proporción directa al nivel de producción, es decir cuánto más grande
sea el conjunto de unidades producidas, mayor será el total de costos
indirectos de fabricación variables. Ejemplos: materiales indirectos, mano de
obra indirecta
Costos indirectos de fabricación fijos
Son costos indirectos de fabricación (CIF) que permanecen
constantes independientemente de los niveles de producción, ejemplos de este
tipo de CIF fijos son: impuestos a la propiedad, depreciación del edificio de
producción, alquileres de edificios.
Costos indirectos de fabricación mixtos
Este tipo de costos no son totalmente fijos ni totalmente
variables en su naturaleza, pero tienen característica de ambos al costear
deben de separarse en sus componentes fijos y variables para propósitos de
planeación y control ejemplos son: servicios telefónicos de la fábrica,
salarios de los supervisores y de los inspectores de fábrica.
Principal problema de los costos no
identificables
El principal problema es el de prorratear (repartir una cantidad
proporcionalmente) equitativamente es decir distribuir los costos entre los
distintos departamentos de una fábrica en forma equitativa a fin de asignar a
cada departamento y por ende a cada producto o lote de ellos una porción justa
del costo incurrido al proveer y usar los servicios industriales como el
salario del supervisor, el alquiler de la fábrica, servicio de agua potable,
servicio de energía eléctrica etc. (Morillo, 2005).
Análisis financiero
Es una herramienta clave para la gestión
financiera (Nava, 2009). El análisis
financiero es un proceso de reflexión y crítica, con el propósito de evaluar la situación financiera
actual y
pasada de la empresa, así como los resultados de sus operaciones, sobre la situación y los resultados futuros. Convierte los datos en
información útil. El diagnóstico
de la empresa es la consecuencia
del análisis de todos los datos relevantes e informa
de sus puntos débiles y fuertes.
Ayuda a definir los objetivos de la
mayoría de las empresas:
sobrevivir, ser rentables, crecer (Morillo, 2002).
Los objetivos financieros de la empresa
Según Nava (2009), los objetivos financieros
de la empresa están
enfocados
en los
siguientes aspectos:
Maximización de las ventas. Consiste en incrementar al máximo el
total de los ingresos por las unidades
vendidas en un periodo. Es
obvio que este objetivo adolece de un elemento sumamente importante: los costos. Así, la empresa puede maximizar sus ventas
colocando sus productos al costo e inclusive a pérdida. Sin embargo, una
empresa se constituye para lograr utilidades y
sobretodo que los
accionistas obtengan un beneficio. Este objetivo es válido si solo si,
la empresa tiene una función lineal de producción. Se
debe revisar el Estado de Ganancias y Pérdidas en la parte superior: el rubro de ventas netas, el cual sale
de
la diferencia
de
las ventas brutas (ventas totales de la empresa) menos las bonificaciones, devoluciones
y descuentos concedidos. Las
ventas que se
consideran en el
EGP
no incluye el IGV.
Maximización de las utilidades. Consiste en tratar que
los ingresos aumenten
más de los que aumentan
los
costos; es decir, simplemente
que cada unidad genere utilidad. Este objetivo tiene como principal
defecto el hecho de que no considera en nada el
monto invertido; es decir, le
es
indiferente obtener una utilidad de por ejemplo S/. 1,000 invirtiendo
5,000 o invirtiendo
S/.
10,000. Al igual
que el objetivo de maximización de ventas, este objetivo es válido sí
y solo sí, la empresa tiene una función lineal de producción. Si
deseamos verificar el logro del objetivo maximización de las utilidades, contablemente debemos de revisar en el EGP: el rubro Utilidad Neta, la cual proporciona
el beneficio neto obtenido por la empresa después de deducir todos los costos y gastos (pero sin
deducir los dividendos que corresponden
a los accionistas preferenciales).
Maximización de rentabilidad. Equivale a maximizar la utilidad por
unidad monetaria invertida, es en sí, una medida relativa del ingreso
neto
o beneficio
de
la empresa. Este es el objetivo que debe
perseguir la empresa pues relaciona el
monto invertido con la utilidad que se ha
generado. Otra manera de maximizar rentabilidad de la empresa es: “maximizando
el valor de mercado de las acciones de la empresa”.
Tipos de análisis financiero
Existen varias
formas de clasificar los tipos de análisis financiero. Por el momento en que se realizan. Pueden ser: ex ante: si estamos
analizando estados financieros proyectados; ex post, si estamos analizando estados
financieros históricos (de hechos que ya ocurrieron). Por la persona que lo realiza. Puede ser: (a) Interno, si lo
realiza alguien que trabaja en la empresa (ejecutivos, administrador o
trabajador) cuyos estados financieros son materia de estudio, y (b) externo, si
lo realiza una persona externa a la empresa: puede ser un inversionista o
proveedor (Correa, Castaño y Ramírez, 2010).
Herramientas para el análisis financiero
Análisis horizontal
Es llamado así porque
permite comparar partidas
de estados
financieros de varios periodos. Esto nos dirá si la gestión de un periodo ha sido
mejor o peor que a otro. Consiste en determinar las analogías y diferencias
existentes entre las distintas magnitudes
que contienen un balance y demás estados contables, con el objeto de ponderar su cuantía en función
de
valores absolutos y relativos para diagnosticar
las
mutaciones y variaciones habidas.
La comparación
de partidas entre diferentes
balances transforma en dinámicos
los
elementos estáticos contenidos en
ellos, los cuales expresan
únicamente
la
situación en un momento dado. Una cuenta cualquiera puede medirse comparándola:
con el importe total del activo, del pasivo o de los resultados, con el total del grupo o masa patrimonial a que corresponda,
con
la misma cuenta de un balance anterior o posterior, con otros epígrafes con los que
tenga cierta relación y que convenga analizar, con otras empresas o estándares
de referencia.
Este tipo de
análisis puede darse a través del análisis de variaciones y el análisis de
tendencias. Para emplear este tipo de análisis se procede de la siguiente
manera: elegir un periodo base, realizar los cálculos matemáticos (hallar la
diferencia para determinar las variaciones o aplicar la regla de tres para
determinar las tendencias), comparar las magnitudes; analizar, interpretar y
tomar una decisión utilizando las otras herramientas.
Análisis de
variaciones. Consiste en determinar cuál ha sido la
variación o cambio del monto de una partida de un periodo a otro. Este análisis
no puede hacerse aisladamente sino en conjunto con las otras herramientas.
Ejemplo, se tiene las cuentas por cobrar comerciales, que para el 2012 fue de
S/. 2,000, y que para el año 2013 fue de S/. 2,800; en consecuencia, la
variación sería la diferencia entre los montos del 2013 menos del 2012; es
decir: 2800 – 2000 = 800.
Análisis de las
tendencias. Consiste en determinar en qué porcentaje se dio el
cambio con respecto al periodo base. Para ello se realiza el procedimiento que
pasamos a explicar. Después de haber elegido el periodo base y aplicado el
análisis de variaciones, se deberá determinar qué porcentaje representa la
variación con respecto al periodo base, para ello utilizamos la regla de tres.
Del ejemplo anterior vemos que los 800 de variación, representa el 40.0%.
Gastos operativos
De acuerdo con Medina (2011), los gastos de operación hacen referencia al dinero desembolsado
por una empresa u organización en el desarrollo de sus actividades. Los gastos
operativos son los salarios, el alquiler de locales, la compra de suministros y
otros. Los gastos de operación pueden dividirse en gastos administrativos (los
sueldos, los servicios de oficinas), financieros (intereses, emisión de
cheques), gastos hundidos (realizados antes del comienzo de las operaciones
inherentes a las actividades) y gastos de representación. Los gastos de
operación también son conocidos como gastos indirectos. Por ejemplo, la compra
de cinco computadoras por parte de una empresa es una inversión. Sin embargo,
el gasto cotidiano en cartuchos de impresión, hojas y electricidad forma parte
de los gastos operativos.
Metodología
El presente trabajo de
investigación es no experimental, descriptivo, correlacional. Descriptivo,
porque se describe mediante los parámetros estadísticos las variables. Es
correlacional, porque se analiza la correlación de las variables. La investigación corresponde a un diseño
transeccional, cuyo objetivo es describir relaciones
entre dos o más variables en el momento determinado cundo se mide y se describe
las siguientes relaciones (Hernández,
Fernández y Baptista, 2014).
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Primer modelo |
|
Segundo modelo |
|
Tercer modelo |
|
Modelo general |
donde:
X1, Ordenes de pedido; X2, Centros de costo;
X3, Costos no identificables; X, Sistema de Costos por Ordenes; Y,
Estado de Resultados; Y1, Resultado del ejercicio; Y2,
Gastos operativos anuales; Y3, Análisis de ventas del periodo
La población contable y no contable de la
Tokapu SAC es de seis profesionales, tres profesionales contables y tres
administrativos. Sin embargo, se recomienda trabajar en mayor grado con el
personal contable, porque el estudio es acerca del sistema de costos por órdenes
y el estado de resultados.
Para establecer la muestra de nuestra
investigación, se utilizó la técnica de selección intencional, que consiste en
equiparar la muestra y la población contable, porque la primera es muy pequeña,
razón por la cual trabajaremos con el total de la población; es decir,
trabajaremos con las sies personas involucradas en el estudio.
Recolección de datos y procesamiento
Para la recolección de datos sobre el
sistema de costos por órdenes y el estado de resultados se utilizará la técnica
de la encuesta y el instrumento denominado cuestionario, con el propósito de
compilar la información y los datos requeridos.
El instrumento aplicado es un cuestionario
denominado sistema de costos por órdenes y estado de resultados, elaborado por
el investigador y con la opinión favorable de los expertos. El instrumento está
constituido por dos partes: “Información demográfica” e “Información sobre las
variables de investigación”, sobre las variables de investigación: sistema de
costos por órdenes y estado de resultados.
La Información demográfica comprende siete
datos: sexo, edad del encuestado, estado civil, religión, título profesional,
grado de estudio, procedencia del encuestado. Por su parte, la Información
sobre las variables de investigación comprende 15 ítemes, distribuidos 8 para
la variable predictora “Sistema de costos por órdenes” y 7 para la variable
criterio “Estado de resultados”. Los ítemes de la variable: sistema de costos
por órdenes, fueron distribuidos en tres dimensiones: orden de pedido: 1-3;
centros de costos: 4-5; costos no identificables: 6-8. Los ítemes de la
variable: estado de resultados, fueron distribuidos en tres dimensiones:
resultado del ejercicio: 9-10; gastos operativos anuales: 11-13; análisis de
ventas del periodo: 14-15. Este instrumento fue revalidado por juicio de expertos
en materia contable, quienes validaron las preguntas que fueran las pertinentes
para esta investigación, además de ser semántica y gramaticalmente correctas.
Resultados
Los cuatro modelos a los que se recurre en esta fase de la prueba
de hipótesis, corresponden a los modelos estadísticos generados especialmente,
para la explicación y la precisión del sistema de costos por órdenes y de su
relación con el estado de resultados, desde el punto de vista de los parámetros
estadísticos.
Formulación de las hipótesis estadísticas
Ho:
Rx1x2x3x4y1 = 0
Ho:
Entre las dimensiones de la variable predictora (sistema de costos por órdenes):
“orden de pedido”, “centro de costos” y “costos no identificados”, y la
variable criterio: resultado del ejercicio existe una correlación múltiple igual
a cero.
H1:
Rx1x2x3x4y1 ≠ 0
H1:
Entre las dimensiones de la variable predictora (sistema de costos por
órdenes): “orden de pedido”, “centro de costos” y “costos no identificados”, y
la variable criterio: resultado del ejercicio existe una correlación múltiple diferente
de cero.
Criterios de decisión
Si
signo > α se acepta Ho
Si
signo ≤ α se rechaza Ho y se acepta H1
Análisis del modelo
Tabla
1.
|
Modelo 1. Resumen del modelo |
||||
|
Modelo |
R |
R cuadrado |
R cuadrado corregida |
Error típ. de la estimación |
|
|
,833a |
,694 |
,236 |
1,326 |
|
a. Variables predictoras: (Constante), Costos no identificados,
Centro de costos, Orden de pedido |
||||
Al suponer que las tres dimensiones: ordenes de pedido, centro de
costos y costos no identificados intervienen en la explicación de la
variabilidad de “resultado de ejercicio” se observa que el coeficiente de
correlación múltiple equivale a 0,833. El coeficiente de determinación 0,694
indicaría que el 69,4% de la varianza de “resultado de ejercicio” se explica
por las tres dimensiones. Aunque, R cuadrado corregida indica una contribución
muy baja de 23.6%, esto nos permite intuir que no hay una correlación
estadísticamente significatva. SE pone en telade juicio el modelo.
Tabla
2.
|
Modelo 1b. ANOVA |
||||||
|
Modelo |
Suma de cuadrados |
Gl |
Media cuadrática |
F |
Sig. |
|
|
|
Regresión |
7,985 |
3 |
2,662 |
1,514 |
,421b |
|
Residual |
3,515 |
2 |
1,758 |
|||
|
Total |
11,500 |
5 |
||||
|
a. Variable criterio: Resultado del ejercicio |
||||||
|
b. Variables predictoras: (Constante), Costos no identificados,
Centro de costos, Orden de pedido |
||||||
En la tabla 2 se presenta el análisis de la varianza
correspondientea la parte de la variabilidad “resultado de ejercicio” explicada
por “costos no identificados”, “centro
de costo” y “orden de pedido” y la parte no explicada por la ecuación de
regresión. Se tiene que la suma de cuadrados total se obtiene al sumar la suma
de cuadrados de regresión más la suma de cuadrados residual, 11,500. Los grados
de libertad son: m=3 y n-m= 5-3=2. Dividiendo la media cuadrática de la
regresión entre la residual se obtiene el estadísrico de contraste F de Snedecor
con 3 y 2 gl, F=1,514. El contraste que hacemos es 
: “no existe regresión múltiple”. Por lo que, con una F de 1,514 y
un sig. de 0,421 > 0,050, la regresión no es significativa para 
. Esto es, no hay correlación múltiple.
Este análisis estadístico es recurrente en los restantes modelos
propuestos en la que se llega a demostrar que no existe ninguna correlación
lineal múltiple entre las variables predictoras y la variabls criterio correspondirnte
consideradas. Ver las tablas 3 y 4.
Tabla
3.
|
Modelo 1c. Coeficientes |
||||||
|
Modelo |
Coeficientes no estandarizados |
Coeficientes tipificados |
t |
Sig. |
||
|
B |
Error típ. |
Beta |
||||
|
|
(Constante) |
48,061 |
20,291 |
2,369 |
,141 |
|
|
Orden de
pedido |
-,606 |
,483 |
-,934 |
-1,256 |
,336 |
|
|
Centro de
costos |
-3,121 |
1,889 |
-1,063 |
-1,652 |
,240 |
|
|
Costos no identificados |
-,333 |
,541 |
-,303 |
-,616 |
,601 |
|
|
a. Variable criterio: Resultado del ejercicio |
||||||
La tabla 3
corrobora la conclusión anterior, pues la prueba t indica que la constante y
las tres dimensiones: orden de pedido, centro de costos y costos no
identificados no ingresan al modelo,
todas son variables eliminadas por el análisis estadístico.
Modelos 2, 3 y 4
El
análisis estadístico es recurrente en los restantes modelos propuestos en la
que se llega a demostrar que no existe ninguna correlación lineal múltiple
entre las variables predictoras y la variabls criterio correspondirnte
consideradas. Ver las tablas 4 y 5.
Análisis de los modelos: 2, 3 y 4
Tabla
4.
|
Modelo 2a. Resumen de los modelos |
||||
|
Modelo |
R |
R cuadrado |
R cuadrado
corregida |
Error típ.
de la estimación |
|
Modelo 2 |
,749a |
,561 |
-,098 |
1,989 |
|
Modelo 3 |
,666b |
,443 |
-,392 |
,609 |
|
Modelo 4 |
,387c |
,150 |
-,062 |
2,872 |
|
a.
Variables predictoras:
(Constante), Costos no identificados, Centro de costos, Orden de pedido.
Variable criterio: gastos operativos anuales. b.
Variables predictoras:
(Constante), Costos no identificados, Centro de costos, Orden de pedido. Variable
criterio: Análisis de ventas del periodo. c.
Variables predictoras:
(Constante), Costos no identificados, Centro de costos, Orden de pedido.
Variable criterio: Estado de resultados |
||||
Tabla
5.
|
Modelo 2b.
ANOVA de los modelos 2, 3 y 4 |
||||||
|
Modelo 2 |
Suma de cuadrados |
gl |
Media
cuadrática |
F |
Sig. |
|
|
|
Regresión |
10,091 |
3 |
3,364 |
,851 |
,580a |
|
Residual |
7,909 |
2 |
3,955 |
|||
|
Total |
18,000 |
5 |
||||
|
|
Modelo 3 |
Suma de cuadrados |
gl |
Media
cuadrática |
F |
Sig. |
|
|
Regresión |
,591 |
3 |
,197 |
,531 |
,705b |
|
|
Residual |
,742 |
2 |
,371 |
|
|
|
|
Total |
1,333 |
5 |
|
|
|
|
|
Modelo 4 |
Suma de cuadrados |
gl |
Media
cuadrática |
F |
Sig. |
|
|
Regresión |
5,830 |
1 |
5,830 |
,707 |
,448c |
|
|
Residual |
33,004 |
4 |
8,251 |
|
|
|
|
Total |
38,833 |
5 |
|
|
|
|
a.
Variables predictoras:
(Constante), Costos no identificados, Centro de costos, Orden de
pedido.Variable criterio: Gastos operativos anuales. |
||||||
|
b.
Variables predictoras:
(Constante), Costos no identificados, Centro de costos, Orden de pedido.Variable
criterio: Análisis de ventas del periodo. c.
Variables predictoras:
(Constante), Costos no identificados, Centro de costos, Orden de pedido. Variable
criterio: Estado de resultados |
||||||
En la tabla 4 se observa que los R cuadrados corregidos para los
modelos: 2, 3 y 4 son -0,098, -0,392 y -0,062 repectivamente. Estos valores
indican que no existen correlaciones estadísticamente significativas entre las
tres dimensiones predictivas -costos no identificados, centro de costos y orden de pedido y las dimensiones criterio gastos
operativos anuales, análisis de venta del periodo y estado de resultados
recpectivamente. Esto es, no hay ninguna correlación múltiple entre las tres
dimensiones predictoras con cada una de las dimensiones de la variable citerio,
incluyendo la misma variable criterio “estado del resultado”. La tabla 5
corrobora estos hechos cuyos valores F de Snedecor, 0,851, 0,531 y 0,707 tienen
p –valores 0,580, 0,705 y 0,448 mayores que 
. Lo que permite aceptar para cada modelo propuesto la hipótesis nula
: “no existe correlación”.
En el
presente estudio el objetivo fue determinar la relación del sistema de costos
por órdenes con el estado de resultados, en el marco de una investigación no
experimental, descriptiva y correlacional. En la variable sistemas de costos
por órdenes (variable predictora) se trabajó las dimensiones: “orden de
pedido”, “centro de costos” y “costos no identificados”; estas variables en su
conjunto no explican el resultado positivo del ejercicio contable, pues los
valores F de Snedecor para los cuatro modelos, 1,514, 0,851, 0,531 y 0,707
tienen p –valores 0,421, 0,580, 0,705 y 0,448, respectivamente, mayores que 
. Lo que
permite aceptar, para cada modelo propuesto, la hipótesis nula 
: “no existe
regresión múltiple”. Lo que permite concluir que no existe correlación múltiple
ni menos correlación simple entre las tres variables predictoras consideradas y cada una de las dimensiones de la variable
criterio incluso la variable misma “estado de resultado”.
En este sentido, no se han encontrados trabajos con situaciones, contenidos y
naturaleza semejantes que confirmen estos resultados, posiblemente porque la
contabilidad se hace técnica y especial en cada país pos sus respectivas normas
y leyes, generalmente las regulaciones son nacionales; por otro lado, las
investigaciones en las ciencias contables todavía no tienen su plenitud.
Altamirano, C. M. (2014). Sistema de costos por órdenes de producción y su
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