Estudio de tiempos en limpieza de habitaciones: variables determinantes del tiempo de limpieza en un hotel de Sevilla

FACULTAD DE TURISMO Y FINANZAS GRADO EN TURISMO Estudio de Tiempos en Limpieza de Habitaciones: Variables Determinantes del Tiempo de Limpieza en un Hotel de Sevilla Trabajo Fin de Grado presentado por Raúl Romero Blázquez, siendo el tutor del mismo el profesor Dr. Víctor G. Aguilar Escobar Vº. Bº. del Tutor: Alumno/a: Dr. D. Víctor G. Aguilar Escobar D. Raúl Romero Blázquez Sevilla. Junio de 2022 GRADO EN TURISMO FACULTAD DE TURISMO Y FINANZAS TRABAJO FIN DE GRADO CURSO ACADÉMICO 2021-2022 TÍTULO: ESTUDIO DE TIEMPOS EN LIMPIEZA DE HABITACIONES: VARIABLES DETERMINANTES DEL TIEMPO DE LIMPIEZA EN UN HOTEL DE SEVILLA AUTOR: RAÚL ROMERO BLÁZQUEZ TUTOR: DR. VÍCTOR G. AGUILAR ESCOBAR DEPARTAMENTO: ECONOMÍA FINANCIERA Y DIRECCIÓN DE OPERACIONES ÁREA DE CONOCIMIENTO: ORGANIZACIÓN DE EMPRESAS RESUMEN: La limpieza de las habitaciones es una de las actividades operativas fundamentales de un hotel. La literatura científica demuestra que, en la satisfacción de los clientes de hoteles, la limpieza ocupa un lugar destacado junto con la atención de recepción. Sin embargo, esta importancia no se ve correspondida en la investigación ya que son muy escasos los Estudios de Tiempo de limpieza de habitaciones. Este trabajo pretende ofrecer una contribución en este campo. Los resultados pondrán de manifiesto que las variables determinantes del tiempo de limpieza no pueden darse por conocidas de antemano puesto que en este estudio esas variables son distintas a las obtenidas en otros trabajos previos. En el hotel analizado, los resultados muestran que, en el tiempo completo de limpieza, influye de forma estadísticamente significativa el tipo de limpieza, pero no la categoría de la habitación. Adicionalmente, se muestra que en ese tiempo influye también el número de personas (pax) que ocupan la habitación cuando este número es cuatro. Por último, se observa una correlación entre tiempo y calidad de forma que a mayor tiempo a mayor calidad. PALABRAS CLAVE: Turismo, Hotel, Estudio de tiempos, Limpieza de habitaciones, Análisis Estadístico. TFG-Turismo. Estudio de Tiempos en Limpieza de Habitaciones: variables determinantes del tiempo de limpieza en un hotel de Sevilla - I - ÍNDICE CAPÍTULO 1: INTRODUCCIÓN ................................................................................... 1 1.1 INTRODUCCIÓN AL TRABAJO ..................................................................... 1 1.2 IMPORTANCIA DEL TURISMO Y LA ACTIVIDAD HOTELERA EN ESPAÑA, DE LA LIMPIEZA Y PREPARACIÓN DE HABITACIONES ....................................... 2 1.2.1 Importancia del sector turístico en España .............................................. 2 1.2.2 La actividad hotelera en España .............................................................. 4 1.2.3 Importancia de la actividad de preparación y limpieza de habitaciones ... 4 1.3 OBJETIVOS ................................................................................................... 6 1.4 ESTRUCTURA DEL TRABAJO ...................................................................... 6 CAPITULO 2: MARCO TEÓRICO ................................................................................. 9 2.1 LA MEDICIÓN DEL TRABAJO ....................................................................... 9 2.2 LOS ESTUDIOS DE TIEMPO ......................................................................... 9 2.3 ANTECEDENTES EN LOS ESTUDIOS DE TIEMPO EN LIMPIEZA DE HABITACIONES...................................................................................................... 11 CAPITULO 3 METODOLOGÍA.................................................................................... 13 3.1 CASO DE ESTUDIO. .................................................................................... 13 3.2 ESTABLECIMIENTO DE LA MUESTRA A OBSERVAR ............................... 13 3.3 ANÁLISIS ESTADÍSTICO ............................................................................. 16 CAPITULO 4 RESULTADOS ...................................................................................... 17 4.1 CARACTERIZACIÓN DE LA MUESTRA ESTUDIADA ................................. 17 4.1.1 Fechas y días de la semana en que se han realizado de las observaciones .............................................................................................................. 17 4.1.2 Habitaciones observadas según las características de las camareras de piso .............................................................................................................. 18 4.1.3 Habitaciones observadas según el tipo de habitación ............................ 22 4.1.4 Habitaciones observadas según el tipo de limpieza ............................... 23 4.2 ANÁLISIS ESTADÍSTICO DEL ESTUDIO DE TIEMPO ................................ 27 4.2.1 Estadísticos descriptivos de las variables tiempo de limpieza de tareas, tiempo de limpieza completo y evaluación de la calidad ...................................... 27 4.2.2 Pruebas de comparación de medias para las variables demográficas del estudio .............................................................................................................. 29 4.2.3 Pruebas de comparación de medias para las variables categoría de habitación, tipo de limpieza y pax por habitación ................................................. 33 4.2.4 Tiempos según el tipo de limpieza y el tipo de habitación ...................... 36 II Máster Oficial en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas - II - 4.2.5 Correlación entre tiempo completo y calidad de limpieza....................... 37 CAPITULO 5: CONCLUSIONES................................................................................. 39 5.1 CONCLUSIONES ......................................................................................... 39 5.2 LIMITACIONES DEL TRABAJO Y FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN .. ..................................................................................................................... 40 Bibliografía ................................................................................................................ 43 Anexo I Hoja de Observaciones ............................................................................... 47 TFG-Grado de Turismo. Estudio de Tiempos en Limpieza de Habitaciones: variables determinantes del tiempo de limpieza en un hotel de Sevilla - 1 - CAPÍTULO 1: INTRODUCCIÓN 1.1 INTRODUCCIÓN AL TRABAJO Como se explicará en el apartado de objetivos, la finalidad de este trabajo es medir el tiempo de limpieza de habitaciones de un hotel concreto de Sevilla y analizar las principales variables que influyen en ese tiempo mediante un Estudio de Tiempos. Adicionalmente, se pretende ver si existe una relación entre el tiempo y la calidad de la limpieza. Varias son las razones que justifican la importancia de realizar este tipo de estudios:  Por un lado, la limpieza de habitaciones es, junto a la atención recibida por el cliente en el departamento de recepción, uno de los aspectos que más influyen en la satisfacción del cliente, la calidad percibida y la fidelización (Gundersen, Heide & Olsson, 1996, citado en Aguilar-Escobar, Garrido-Vega, Majado- Márquez & Camuñez-Ruiz, 2021).  En segundo lugar, la limpieza es responsabilidad del departamento de pisos, el cual representa en términos medios aproximadamente el 26% del total de empleados del hotel (Krause, Scherzer & Rugulies, 2005). Aguilar-Escobar et al., (2021) calculan, a partir de una estimación de las pernoctaciones que se producen anualmente en el mundo, que el número de horas anuales dedicadas a esta actividad superó en 2015 los 2597 millones horas de trabajo. Esta cifra es muy superior, a los 1817 millones de horas que se emplearon en ese mismo año en el proceso de montaje de automóviles (Aguilar-Escobar et al., 2021). La importancia de esta actividad por tanto es muy considerable a  En tercer lugar, los estudios científicos sobre el tiempo de limpieza de habitaciones de hotel son muy escasos. En este apartado apenas se puede citar el trabajo de Mehrez, Israeli & Hadad (2000), Romero-Hernández, L., Chávez- Miranda, E (dir.) y Aguilar-Escobar, V.G: (dir.) (2019) y el citado Aguilar-Escobar, et al. (2021). Estos dos últimos estudios responden a una línea de investigación del Departamento de Economía Financiera y Dirección de Operaciones de la Facultad de Turismo y Finanzas de la Universidad de Sevilla. Los argumentos expuestos, justifican la necesidad de realizar este tipo de estudios. Adicionalmente, hay que considerar que los tres trabajos citados en el punto anterior como antecedentes ofrecen resultados distintos y, por tanto, no se puede considerar como conocidas de antemano las variables que van a resultar como determinantes en cada estudio emprendido. La creencia de que los resultados de estos trabajos son conocidos de antemano por los directores de hoteles y otros profesionales del sector y que esos resultados son obvios es, por tanto, errónea. Esta creencia, entre otras razones, puede haber ejercido un efecto disuasorio para emprender más Estudios de Tiempos en limpieza de habitaciones de hotel. Para concluir esta pequeña introducción se debe remarcar que este trabajo también responde a la línea de investigación sobre Medición del Trabajo en Turismo que comprende la realización de investigaciones utilizando dos tipos de técnicas en función de la naturaleza de las tareas analizadas: el Muestreo del Trabajo cuando los trabajos son de naturaleza no repetitiva y no controlables y los Estudios de Tiempo, propios de trabajos repetitivos y controlables. Los trabajos controlables son aquellos en los que existe un cierto control temporal, bajo ciertos límites, de cuando hacer los trabajos lo que es característico de la actividad “limpieza y preparación de habitaciones”. Esta línea de investigación desde hace años la vienen desarrollando profesores del Departamento de Economía Financiera y Dirección de Operaciones de la Facultad de Turismo y Finanzas de la Universidad de Sevilla entre los que se encuentra mi tutor, con el que acordé emprender este estudio al tener la oportunidad de realizar mis prácticas en un Romero Blázquez, Raúl - 2 - hotel de 4 estrellas de Sevilla. La dirección del hotel representada por Gobernanta, Jefa de Recepción y Directora se mostró de acuerdo en realizar este estudio e igualmente se contó con la colaboración del personal del hotel, especialmente las camareras de piso. Quisiéramos dar las gracias, tanto a la dirección y mandos intermedios de este hotel como a las camareras de piso, verdaderas protagonistas, muchas veces no suficientemente valoradas, de la crucial tarea de la preparación de habitaciones. En las siguientes páginas de este capítulo se ahondará en la importancia que tiene el sector turístico español en general y el hotelero en particular para justificar mejor el trabajo emprendido, se fijaran los objetivos del trabajo, se explicará la metodología seguida y se concluirá con un apartado que indique como se va a estructurar este documento. 1.2 IMPORTANCIA DEL TURISMO Y LA ACTIVIDAD HOTELERA EN ESPAÑA, DE LA LIMPIEZA Y PREPARACIÓN DE HABITACIONES 1.2.1 Importancia del sector turístico en España Como se señala en González-Martínez (2021), “no cabe duda de que el turismo se ha convertido en nuestro país en una de las actividades socioeconómicas más importantes. Según INE (2019a) citado en, el peso del turismo en el Producto Interior Bruto (PIB) alcanzó los 147.946 millones de euros en el año 2018. En términos relativos esto supuso el 12,3% del PIB, una décima más que en 2017.Respecto al empleo, el turismo generó en 2018, 2,62 millones de puestos de trabajo, el 12,7% del empleo total (INE, 2019a).” La crisis provocada por la pandemia del Covid-19 tuvo una considerable repercusión en este sector. Sin embargo, el turismo ha mantenido una alentadora senda de recuperación en el conjunto del primer trimestre (el PIB turístico promedio del 1er trimestre se sitúa un -15,8% vs 2019), tras un acusado revés en enero debido a Ómicron y al más limitado impacto de la invasión de Ucrania, sobre el potencial e inicialmente previsto. En Exceltur (2022) se recoge el gráfico reproducido a continuación como Figura 1.1. donde se muestra la tasa de variación del PIB turístico en los años 2020 a 2022 con respecto al mismo mes del año 2019. La figura muestra una tendencia paulatina y mes a mes hacía la recuperación de la demanda e ingresos turísticos hasta los niveles de 2019 aunque a marzo de 2022 estos niveles aún no se habían alcanzado. Sin embargo, como se señala en el trabajo citado, esta situación es coincidente con altos costes operativos, por las crecientes tensiones inflacionarias, que deterioran notable y aceleradamente los márgenes y resultados empresariales. Figura 1.1 PIB turístico año 2020-2022. Fuente Exceltur (2022) TFG-Grado de Turismo. Estudio de Tiempos en Limpieza de Habitaciones: variables determinantes del tiempo de limpieza en un hotel de Sevilla - 3 - Para Exceltur (2022) Las empresas turísticas sufren, sin embargo, en el arranque del año un gradual deterioro de sus márgenes por la fuerte subida de sus costes operativos (+28,3% energía, +26,2% carburantes, +16,7% suministros y +7,8% laborales), de los que el promedio de los empresarios entiende que solo podrán trasladar un 26% de ellos al precio final. Ello reduce en este primer trimestre de 2022 los resultados que cabían esperar de la mejoría en ventas (cierra marzo en -18% vs marzo de 2019 y el conjunto del primer trimestre en -23,7%). En el mismo informe (Exceltur, 2022) se indica que la demanda española se sigue manteniendo como el principal sostén del sector turístico en este arranque del año (acaba en marzo un -13,1% por debajo de 2019), viéndose acompañada a partir de marzo por la notable reactivación de la extranjera (-22,3% marzo vs 2019, estaba en - 37,7% en enero), a pesar de las incertidumbres de la guerra y liderada por el Reino Unido. Exceltur (2022) indica a su vez que las ventas y actividad de las agencias de viajes españolas son las más afectadas por las incertidumbres aún existentes (-32,3% en sus ventas en marzo vs 2019). Por el contrario, los hoteles (-12,5% en marzo vs 2019), compañías de transporte (-14,9%), alquiler de coches (-12,9%) y actividades de ocio (- 18,9%) cierran marzo con una notable mejoría en sus niveles de ventas respecto a 2019. Para Exceltur (2022) el mercado de trabajo turístico ha mejorado notablemente hasta situarse el número de empleos en marzo apenas un -3,5% por debajo de 2019 (66.804 personas), fruto de la clara apuesta de los empresarios turísticos por una paulatina recuperación de la actividad y las positivas perspectivas para la Semana Santa y la primavera. Su comparación con la mayor caída en ventas en marzo (- 18,0%) refleja esa decidida apuesta empresarial por integrar la mayor parte del personal posible, tras 24 meses de pandemia. Exceltur (2022) indica que los destinos de interior (Extremadura, Castilla – La Mancha, Castilla y León, Aragón y Navarra) del norte (Asturias y Galicia) con caídas inferiores - 10,0% en el primer trimestre de 2022 vs 2019 y Canarias (-10,4%) son los que cierran un inicio del año más cerca de los niveles de ventas de 2019. Según las cifras facilitadas por el INE, España sumó un total de 172 millones de pernoctaciones hoteleras en 2021. Esta cifra supone un aumento del 86% respecto al año pasado. Si se comparan los datos con el año 2019, las pernoctaciones en hoteles presentaron un descenso del 50%. El INE indica que durante el mes de marzo las pernoctaciones en establecimientos hoteleros superan los 17,6 millones, lo que supone un aumento del 391,6% respecto al mismo mes de 2021, cuando hubo 3,5 millones. INE nos muestra como atendiendo a la procedencia, las pernoctaciones de los viajeros residentes en España superan los 7,0 millones, lo que representa un 40,3% del total. Por su parte, las de los no residentes se sitúan por encima de los 10,5 millones. Por otro lado, INE enseña que la estancia media aumenta un 43,6% respecto a marzo de 2021, situándose en 2,9 pernoctaciones por viajero. Durante los tres primeros meses de 2022 las pernoctaciones se incrementan un 392,6% respecto al mismo periodo del año anterior. Andalucía, Cataluña y Comunidad de Madrid son los destinos principales de los viajeros residentes en España en marzo, con el 20,4%, 13,1% y 12,8% del total de pernoctaciones, respectivamente. En marzo, según INE, se cubren el 46,9% de las plazas ofertadas, con un aumento anual del 142,1%. El grado de ocupación por plazas en fin de semana sube un 140,6% y se sitúa en el 55,3%. Romero Blázquez, Raúl - 10 - Los resultados obtenidos en los Estudios de Tiempo pueden servir como base para futuras estimaciones en el tiempo necesario para la limpieza de cada habitación, según el tipo de habitación y de limpieza realizada en la misma, el número de habitaciones encargadas a la empleada, el número de pax que ocupan la habitación o cualquier otra variable que se establezca como determinante (Mehrez et al, 2000; Romero-Hernández et al, 2009 y Aguilar-Escobar et al, 2021). El proceso de medición del trabajo es muy común en la industria, sin embargo, presenta un mayor número de obstáculos a la hora de aplicarlo a al departamento de pisos de un hotel, ya que nos encontramos con una gran cantidad de habitaciones ofertadas diferentes y distintos tipos de limpieza (Mehrez et al, 2000). El estudio de tiempos se basa en el establecimiento de tiempos estándares permitidos para realizar una actividad concreta susceptible de tiempos extras u holguras debido a la fatiga del trabajador o retrasos por motivos personales e inevitables. Estos tiempos pueden determinarse por estimaciones, procedimientos de medición del trabajo o registros históricos. Sea cual sea la técnica utilizada para medir el trabajo (estudio de tiempos con cronómetro, datos estándares, fórmulas de tiempos, sistema de tiempos predeterminados o estudios de muestreo del trabajo) conforman una mejor forma de establecer tiempos justos para realizar dicha actividad. Estos tiempos estándares determinados con exactitud hacen posible aumentar la eficiencia de un equipo y personal operativo. Si por el contrario estos estándares estuvieran mal establecidos, aun siendo mejor tenerlos que no tener estándares, conducen a unos costes elevados y personal insatisfecho, derivando así en fallos en el resto de la empresa, lo que puede marcar la diferencia entre el éxito o fracaso de una empresa. Estos estudios indican el tiempo que se tarda en realizar una actividad, no cuanto debió haber tardado en realizarse ya que algunas mediciones incluyen retrasos personales evitables o inevitables como se indicaba anteriormente (Niebel y Freivalds, 2009). Es por ello por lo que la medida del trabajo se utiliza para reducir o eliminar, en la medida de lo posible, el tiempo improductivo, es decir, aquel tiempo en el que no se realiza trabajo productivo independientemente del motivo. Además de medir los tiempos improductivos, la medida del trabajo ayuda a establecer tiempos estándares para ejecutar una determinada actividad (Caso Neira, 2006). A continuación, se detallan los pasos a realizar para el estudio de tiempos (Caso Neira, 2006): - Conseguir y registrar toda la información necesaria acerca de la tarea objeto de estudio, de los operarios y las condiciones de trabajo que puedan incidir en el ejercicio de la misma. - Dividir dicha tarea en elementos, especificando y registrando la forma en la que se va a ejecutar. - Calcular el tamaño de la muestra, asegurándose de que se está empleando el mejor método posible para su cálculo y ejecución por parte del operario. - Medir el tiempo que emplea el operario en realizar cada elemento de la tarea en cuestión. - Calcular el tiempo estándar en el que debería realizarse dicha tarea en función de los datos obtenidos anteriormente. - Determinar los posibles suplementos o desviaciones por posibles tiempos extras que habría que aplicarle. - Calcular el tiempo medio total para realizar dicha actividad. Una vez calculados los tiempos estándares, estos datos pueden ser usados para establecer el salario a pagar por dicha tarea, ayudar a la planificación de la producción, TFG-Grado de Turismo. Estudio de Tiempos en Limpieza de Habitaciones: variables determinantes del tiempo de limpieza en un hotel de Sevilla - 11 - facilitar la supervisión con una mayor coordinación entre todos los elementos, establecer estándares de producción precisos, ayudar a determinar cargas de trabajo, proporcionar una herramienta para estimar los costes, establecer sistemas de incentivos e incluso a la hora de formar a nuevo personal para la empresa (Caso Neira, 2006). Por último, en relación con los factores que influyen en los tiempos, se pueden destacar los siguientes (Caso Neira, 2006): - La experiencia y formación del operario en dicha actividad. - El esfuerzo físico necesario para realizar dicha tarea, de forma que, a mayor esfuerzo, será necesario más tiempo para realizar la tarea y viceversa. - La atención necesaria por parte del operario a la hora de realizar la actividad, de forma que cuanto más cuidado deba poner a la hora de realizarla, más lento deberá hacerla. 2.3 ANTECEDENTES EN LOS ESTUDIOS DE TIEMPO EN LIMPIEZA DE HABITACIONES Como se ha comentado en la introducción, en Turismo existe un número escaso de Estudios de Tiempos que se puedan considerar realizados de forma científica y menos aún en el departamento de pisos de un hotel. Los precedentes, hasta donde conocemos, son:  El estudio realizado en un hotel de Israel (Mehrez et al, 2000), donde se observan un total de 175 habitaciones y obtienen que el tiempo de limpieza de una habitación estándar sería algo más de 24 minutos para habitaciones ocupadas y de 42 a 44 minutos en el caso de habitaciones de salida. En este trabajo las variables determinantes del tiempo de limpieza en este estudio fueron el tipo de limpieza y el tipo de habitación.  El trabajo realizado en la ciudad de Sevilla (Aguilar-Escobar et al. 2015 y Aguilar- Escobar et al. 2021) en un hotel de cuatro estrellas. En ese estudio fueron observadas un total de 74 habitaciones, donde se obtuvo que el tiempo medio de limpieza de una habitación estándar era de 14 a 19 minutos según la limpieza que se realizara en esta. En estos tiempos no se consideraron tiempos extras ni desplazamientos ni suplementos adicionales por fatiga, descanso ni tiempo ocioso. En este caso, las variables determinantes fueron el tipo de limpieza, el tipo de habitación y el número de habitaciones diarias encargadas a la camarera de pisos.  El estudio realizado también en la ciudad de Sevilla y en otro hotel de cuatro estrellas (Romero-Hernández, 2019). En este caso se realizó una muestra estratificada que llevó a la observación de 121 habitaciones. Los tiempos medios obtenidos dependiendo del tipo de limpieza iban desde los 16,36 para las habitaciones con limpieza de ocupada, 23,42 minutos para la limpieza de ocupada con cambios y 30,00 minutos para la limpieza de salida. El tiempo medio de las 121 observaciones ascendió a 26,59 minutos. En este estudio las variables determinantes fueron el tipo de limpieza, el tipo de habitación y el número de personas (pax) que ocupaban la habitación. A parte de estos, existen otros casos de determinación de tiempos de limpieza. Algunos de ellos hablan de que se ha realizado un Estudio de Tiempos, pero sin ofrecer información de cómo se ha realizado. Un ejemplo de ellos es el estudio realizado en Estados Unidos (Heath, 2016), donde fueron observadas un total de 60 habitaciones y se obtuvieron como resultados un total de 23 minutos para habitaciones ocupadas y 43 minutos en habitaciones de salida. Romero Blázquez, Raúl - 12 - Un análisis más completo de estos antecedentes puede encontrarse en el citado Aguilar- Escobar, et al. (2021) Obtener los tiempos de limpieza medios permite calcular los tiempos estándar de la limpieza de habitaciones. Para calcular estos tiempos estándares es necesarios considerar otros tiempos como los de desplazamientos, retirada de basura y ropa sucia, reposición de carros etc. El tiempo estándar se obtendría de multiplicar los tiempos de limpieza de la habitación por los factores de utilización (U) y de eficiencia (E) (Domínguez Machuca y otros, 1995). El factor de utilización recoge el hecho de que no todas las horas disponibles de la jornada de trabajo se dedican a producir o a realizar una prestación de servicio. Es decir, normalmente, una parte del tiempo disponible se pierde por diversas causas: paradas por descanso, necesidades fisiológicas, averías, mantenimiento del equipo…El factor de eficiencia representa el hecho de que no todos los trabajadores cuentan con la misma capacitación; es decir, con las mismas habilidades, experiencia, conocimiento, etcétera. Esto hace que los trabajadores puedan requerir distintos tiempos productivos para realizar un mismo trabajo, en definitiva, desarrollen distinta eficiencia. Por lo tanto, el tiempo completo real de limpieza de habitaciones (tiempo de limpieza más otros tiempos necesarios para hacer el trabajo como desplazamientos y movimiento de materiales) debe ser multiplicado por estos dos factores para poder dar un tiempo estándar de limpieza de la habitación. De esta forma, se obtendrían unos tiempos de limpieza medios estándares para poder estimar el número de habitaciones a limpiar por cada camarera y los tiempos de espera a la hora de entregar la habitación al cliente. Estos datos también podrían servir de guía para establecer el personal necesario en el departamento de pisos en función de la demanda de habitaciones prevista y su tipo de limpieza, así como el gasto real de personal del departamento de pisos, siendo este un elemento imprescindible a la hora de determinar el precio de venta de una habitación. TFG-Grado de Turismo. Estudio de Tiempos en Limpieza de Habitaciones: variables determinantes del tiempo de limpieza en un hotel de Sevilla - 13 - CAPITULO 3 METODOLOGÍA 3.1 CASO DE ESTUDIO. Se eligió para realizar el estudio un hotel de Sevilla de cuatro estrellas situado en un nuevo barrio residencial de la ciudad, fuera del centro histórico de la misma. Es un hotel con una clientela de negocios entre semana y con una clientela turística los fines de semana. El hotel cuenta con 165 habitaciones repartidas como indica la Tabla 3.1. Tipo de habitación Nº Habitaciones % sobre total hab. metros cuadrados por habitación INDIVIDUAL 4 2,4% 16 DOBLE ESTÁNDAR 43 26,1% 24 DOBLE SUPERIOR 11 6,7% 32 JUNIOR SUITE 106 64,2% 40 SUITE 1 0,6% 42 165 100,0% Tabla 3.1. Número y tamaño de habitaciones por tipo Fuente: Elaboración propia Como se observa en la Tabla 3.1. el tipo de habitación dominante en este hotel con hasta un 64,2% del total, es la Junior Suite, una habitación de 40 m2. Le sigue en importancia la habitación Doble Estándar y, a más distancia, la habitación Doble Superior. Los tipos Individual y Suite apenas tienen habitaciones. La plantilla del departamento de pisos del hotel está formada por 15 camareras de las que el 90% son fijas. Para poder realizar el estudio se pidió el permiso correspondiente a las jefas de recepción y gobernanta y, posteriormente, la directora del hotel. Su aprobación significó el comienzo del estudio. El estudio fue planteado desde el primer momento como anónimo ya que en ningún momento se proporciona información sobre empleados ni en este trabajo ni a la dirección del hotel. También se puede calificar como no intrusivo ya que el papel del observador fue en todo momento ajeno a las operaciones realizadas por las camareras de piso. 3.2 ESTABLECIMIENTO DE LA MUESTRA A OBSERVAR Para limitar el número de observaciones a realizar se optó por calcular el tamaño de la muestra en dos fases. En primer lugar, se estableció una muestra piloto. Para ello, se obtuvo de la gobernanta el porcentaje de habitaciones que se hacían cada día en términos medios de limpieza Ocupada, Ocupada con cambios y Salida. Estos porcentajes fueron, respectivamente del 25%, 15% y 60%. Por otro lado, y debido a la escasísima ocupación y escaso número de las habitaciones tipo Individual y Suite se dejó a estas habitaciones fuera del estudio. Romero Blázquez, Raúl - 14 - Con esta información se obtuvo la muestra piloto contemplada en la Tabla 3.2 Tipo De Limpieza Tipo De Habitación Nº de habitaciones Ocupada Ocupada Con Cambios Salida Total General DOBLE ESTÁNDAR 43 3 2 6 11 DOBLE SUPERIOR 11 1 1 2 4 JUNIOR SUITE 106 6 4 13 23 TOTAL GENERAL 160 9 7 21 37 Tabla 3.2. Muestra piloto Fuente: Elaboración propia Una vez obtenidos los resultados de tiempos de la muestra piloto fue posible calcular la muestra estratificada completa cuyos valores figuran en la Tabla 3.3. y que incluyen las habitaciones observadas en la muestra piloto. Para el cálculo de la muestra estratificada completa, se siguió el siguiente procedimiento (Fernández García & Mayor Gallego, 1995): 1. El tamaño de población es N = 160 correspondientes a las habitaciones de los tres tipos analizados. 2. Se usó como tamaño de muestra piloto la muestra piloto escogida, o sea 37 y por lo tanto np = 37 3. El tiempo medio de esa muestra piloto ha sido X = 16,846396 con una desviación típica S = 4,553079 por lo que S2 = 20,730527. 4. Suponemos una confianza del 95’5%. Por tanto, Z = 2 5. Suponemos un error máximo del 5%. Por tanto, E = 5% de X media = 0,05 x 16,846396 = 0,84232. 6. A partir de estos datos, se calculó el tamaño muestral, haciendo primero el cálculo de n0 de la siguiente forma n0=(ZS/E)2 (1+(2/np)) = 123,191054 7. A partir de n0 se obtiene el tamaño muestral de la siguiente forma: n = n0/(1+(n0/N) = 69,601664 que redondeamos a 70 Una vez calculado ese número se repartió en función del número de habitaciones de cada tipo y de los porcentajes de limpieza mencionados anteriormente: Ocupada 25%, Ocupada con cambios 15% y Salida 60%. Sin embargo, debido a que ya se había hecho la observación de alguna habitación más antes de calcular la muestra final, en algún estrato de la muestra, se decidió no perder esos datos con lo que la muestra definitiva ascendió a 74 habitaciones. La tabla 3.3. recoge la muestra final que hemos denominado “muestra estratificada completa TFG-Grado de Turismo. Estudio de Tiempos en Limpieza de Habitaciones: variables determinantes del tiempo de limpieza en un hotel de Sevilla - 15 - Tipo De Limpieza Tipo De Habitación Ocupada Ocupada Con Cambios Salida Total General DOBLE ESTANDAR 5 3 11 19 DOBLE SUPERIOR 2 3 3 8 JUNIOR SUITE 12 7 28 47 TOTAL GENERAL 19 13 42 74 Tabla 3.3. Muestra estratificada completa Fuente: Elaboración propia Las observaciones, tanto en el caso de la muestra piloto como en el resto de habitaciones hasta completar la muestra completa, se realizaron en cada de una de las habitaciones con un cronometro, cronometrando cuantos segundos tardaba la camarera de piso en acabar cada tarea que tuviese que hacer durante la limpieza. Luego se sumaban los segundos y se pasaban a minutos para así saber el tiempo total que tardaba en limpiar la habitación entera. Este estudio consiste en un análisis empírico centrado única y exclusivamente en la limpieza de las habitaciones, lo que quiere decir, que no se ha tenido en cuenta la limpieza de las zonas comunes y salones, ya que de estas zonas son responsables las limpiadoras, no las camareras de piso, tal y como se recomienda para hoteles de una cierta entidad (ver figura 1.2 en el capítulo 1) Para la toma de datos, se ha realizado una hoja de recogida de las observaciones o formulario en las que aparecen las distintas actividades que realiza la camarera de piso mientras limpia la habitación (Ver Anexo I). Estas actividades han sido seleccionadas a partir del listado de actividades de un estudio anterior realizado en la ciudad de Sevilla (Aguilar-Escobar et al., 2015), adaptado a las actividades del hotel objeto de estudio. En esta hoja se han ido apuntando los tiempos que se tardaban en realizar cada actividad con la ayuda de un cronómetro y las características sociodemográficas de las camareras de piso (edad, categoría, antigüedad, etc.) para el posterior estudio. Se ha rellenado un formulario por cada habitación observada. Es importante destacar que en los datos observados no se han tenido en cuenta ni el tiempo de montar los carros, ni se tienen en cuenta los tiempos de desplazamiento de una habitación a otra, tampoco los tiempos de retirada de la ropa sucia, tanto cuando se les llena el carro de la ropa sucia y tienen que acudir al office a vaciarlo en la torva (conducto en el que arrojan la ropa sucia que llega a las jaulas situadas en la planta baja del edificio para su posterior recogida y limpieza de la misma) y el tiempo que tardan en bajar la basura y las jaulas para que al día siguiente la suban con la ropa limpia. A la hora de efectuar las mediciones se ha intentado observar al mayor número de camareras de piso posibles, al igual que con los días de la semana, se han hecho toma de datos prácticamente en la mayoría de los días de la semana, ya que, al ser un hotel de negocios mayoritariamente y a las afueras, varía mucho el estado de las habitaciones según el tipo de cliente de días entre semana (de negocios) y fines de semana (de ocio/familiar). Además, también se ha puntuado de 1 a 10 la calidad final de la habitación según el juicio del observador, comparando el estado final de la misma de una camarera a otra. Por último, hay que destacar, que todas las observaciones y recopilación de los datos han sido realizadas por el autor de este trabajo Romero Blázquez, Raúl - 16 - 3.3 ANÁLISIS ESTADÍSTICO Para el análisis estadístico y con ayuda del tutor de este trabajo, se ha utilizado el programa estadístico SPSS. Con el mismo se han determinado frecuencias para las variables demográficas categóricas (contrato, categoría profesional, antigüedad, edad, formación y turno) y determinados estadísticos descriptivos para las variables cuantitativas de los que, por economía de espacio, solo se muestran algunos tales como la media de la variable estudiada, su valor mínimo y máximo, el rango, la desviación estándar o típica etc. Se han obtenido Histograma para las variables de tiempo en el que se ha superpuesto la curva normal lo que permite hacerse una idea de la normalidad de la variable. Para observar si una variable categórica tenía alguna influencia estadísticamente significativa sobre la variable tiempo de limpieza se han realizado comparaciones de medias con la Prueba T de Student si la variable categórica tomaba solo dos valores y la prueba ANOVA cuando no era así. En este último caso, se han realizado las Pruebas Post-Hoc de Tukey y Games-Howell para determinar si existe una influencia estadísticamente significativa sobre el tiempo de limpieza. Para observar la posible relación entre la calidad de la limpieza y el tiempo de limpieza se ha calculado el coeficiente de correlación de Pearson y el nivel de significación del mismo. . TFG-Grado de Turismo. Estudio de Tiempos en Limpieza de Habitaciones: variables determinantes del tiempo de limpieza en un hotel de Sevilla - 17 - CAPITULO 4 RESULTADOS 4.1 CARACTERIZACIÓN DE LA MUESTRA ESTUDIADA 4.1.1 Fechas y días de la semana en que se han realizado de las observaciones Como se ha explicado en el capítulo dedicado a la metodología, se ha establecido para este Estudio de Tiempos una muestra total de 74 habitaciones de las que 37 pertenecieron a la muestra piloto que permitió establecer la muestra total y otras 37 formaron parte de la muestra normal. Esas 74 observaciones están divididas en 11 días que fueron los que el observador estuvo en el hotel realizando las observaciones. En la siguiente Tabla 4.1. se indica el número total de habitaciones que se realizaron cada día de la semana durante el estudio. Todos los días se hicieron al menos 5 observaciones llegando a días que el observador hacia 10 habitaciones, días donde había mucho volumen de limpieza. Día Frecuencia 02-Mar-2022 5 07-Mar-2022 7 11-Mar-2022 7 13-Mar-2022 9 14-Mar-2022 7 15-Mar-2022 2 23-Mar-2022 10 31-Mar-2022 5 18-Abr-2022 10 20-Apr-2022 7 22-Apr-2022 5 Total 74 Tabla 4.1 Nº habitaciones observadas por fechas Fuente: Elaboración propia También se puede destacar los días de la semana que se hicieron las observaciones. Como hemos mencionado anteriormente, era necesario estudiar el tiempo de la limpieza de las habitaciones tanto en días entre semana, laborables, como en fines de semana, ya que el cliente pasaba de un cliente más formal, de negocio y con una estancia más Romero Blázquez, Raúl - 18 - corta, a un cliente más de ocio o familiar, que hacía mayor uso y disfrute de la habitación. Vemos los resultados en la siguiente (Tabla 4.2). Día De La Semana Frecuencia Domingo 9 Jueves 5 Lunes 24 Martes 2 Miércoles 22 Viernes 12 TOTAL 74 TABLA 4.2 Días de la semana Fuente: Elaboración propia Como se puede observar en la Tabla 4.2, más del 85% de las observaciones se realizaron en días entre semana. Solía haber menos volumen de trabajo por lo que también era cuando las camareras podían hacer su trabajo en mejores condiciones. 4.1.2 Habitaciones observadas según las características de las camareras de piso En la Tabla 4.3 se indican las camareras de pisos con las que se han realizado observaciones y la cantidad de habitaciones que se han observado con cada una de ellas. Al ser un estudio anónimo, se usan letras para distinguirlas. TFG-Grado de Turismo. Estudio de Tiempos en Limpieza de Habitaciones: variables determinantes del tiempo de limpieza en un hotel de Sevilla - 19 - Camarera Nº de habitaciones observadas A 4 B 2 C 2 D 10 E 12 F 15 G 14 H 15 TOTAL 74 TABLA 4.3 Camareras de piso Fuente: Elaboración propia La Tabla 4.3. permite ver que se han realizado observaciones con 8 camareras de piso, aunque la mayoría de las habitaciones (66, 89% del total) fueron realizadas por 5 camareras (camareras desde la D a la H) En la tabla siguiente (Tabla 4.4) se observa la categoría profesional que ostentan las camareras de pisos observadas en el estudio. Como podemos ver, la mayoría de las observaciones son de empleadas de la categoría “camarera de pisos”. En este caso, la Gobernanta no limpiaba habitaciones a no ser que hubiese una presión y un volumen de trabajo muy elevado, hecho que no pasó durante el estudio. La auxiliar de gobernanta se comportaba como la gobernanta cuando la gobernanta no estaba en el puesto de trabajo, por motivos de descanso o bien porque estuviera en otros hoteles de la cadena. Sí la gobernanta estaba en el hotel, la auxiliar de gobernanta se dedicaba a ayudar a la gobernanta si era necesario, pero tenía que realizar la limpieza de sus habitaciones como cualquier otra camarera de piso. Categoría Frecuencia Porcentaje Porcentaje Válido Porcentaje Acumulado Camarera 59 79,7 79,7 79,7 Auxiliar Gobernanta 14 20,3 20,3 100 Total 74 100 100 Tabla 4.4: Categoría de camareras Fuente: Elaboración propia TFG-Grado de Turismo. Estudio de Tiempos en Limpieza de Habitaciones: variables determinantes del tiempo de limpieza en un hotel de Sevilla - 27 - 4.2 ANÁLISIS ESTADÍSTICO DEL ESTUDIO DE TIEMPO 4.2.1 Estadísticos descriptivos de las variables tiempo de limpieza de tareas, tiempo de limpieza completo y evaluación de la calidad En la Tabla 4.15 se recogen los estadísticos descriptivos del tiempo de limpieza de las tareas (Tiempo tareas) y del tiempo de limpieza completo (Tiempo completo). En este punto se necesita aclarar estas a que se refieren cada una de estas variables. Por un lado, el tiempo de limpieza de las tareas recoge únicamente la suma del tiempo empleado en todas las tareas en las que se subdivide la limpieza y preparación de una habitación. Entre ellas están, por ejemplo, quitar las sabanas, hacer la cama, limpiar la bañera, limpiar el espejo del baño etc. El Anexo I recoge cuáles son esas tareas. El tiempo de cada tarea fue medido en segundos desde que empieza cada una de las tareas hasta que se acaba. El sumatorio de esos tiempos es el que se denomina “Tiempo de limpieza tareas”. En este trabajo, no ofreceremos datos de los tiempos de las tareas ya que no en todas las habitaciones se hacían las mismas tareas por lo que el sumatorio de los tiempos medios de las tareas no se correspondería con el “tiempo de limpieza tareas”. Por otro lado, también se recoge en la tabla el tiempo completo de la limpieza y preparación de las habitaciones: “tiempo de limpieza completo”. Es igual al “tiempo de limpieza tareas” más las preparaciones y desplazamientos necesarios dentro de la limpieza de la habitación. Viene a ser equivalente al tiempo desde que se empieza una habitación hasta que se termina completamente. Variable N Rango Mínimo Máximo Media Desviación estándar Tiempo de limpieza tareas (minutos) 74 21,67 9,28 30,95 16,12 4,06 Tiempo de limpieza completo (minutos) 74 22,32 10,12 32,44 17,72 4,4 Tabla 4.15. Estadísticos descriptivos de Tiempo de limpieza tareas y Tiempo de limpieza completo Fuente: Elaboración propia La Tabla 4.15 muestra que la media del tiempo de limpieza tareas es de 16,12 minutos mientras que la media del tiempo completo asciende a 17,72 minutos, es decir, las camareras invierten una media de 1,8 minutos por habitación en actividades de desplazamiento o tareas no registradas en el formulario del Anexo I. La habitación que requirió menos tiempo completo conllevó 10,12 minutos y la que más 32,44 minutos siendo el rango o diferencia entre ambas de 22,32 minutos. A pesar de que puede parecer un intervalo grande no es excesivo. De hecho, la desviación estándar es relativamente baja. Como podemos observar en la tabla anterior, no hay grandes desviaciones. Si podemos apreciar que la desviación estándar es inferior a la mitad de la media lo que normalmente se interpreta como una desviación estándar baja. El Gráfico 4.1 presenta un histograma del tiempo de limpieza de las tareas únicamente, junto a su media y su desviación típica, en el que se ha sobrescrito la curva normal ideal para estos datos. Como se ha indicado estos tiempos son los tiempos obtenidos sin contar las preparaciones y los desplazamientos que las camareras tenían que realizar durante la limpieza. Romero Blázquez, Raúl - 28 - Grafico 4.1. Histograma del tiempo de limpieza de tareas Fuente: Elaboración propia Los resultados muestran que en general los tiempos se comportan como una variable normal con cierto apuntamiento en el intervalo inmediatamente inferior a los 15 minutos y una cola a la derecha de la media (16,12) un poco más larga por la existencia de algún tiempo inusual. El más alto se corresponde con la limpieza de una habitación que los clientes habían dejado en malas condiciones y requirió un esfuerzo adicional. En la Tabla 4.16 se muestra la valoración de la calidad de la limpieza (Calidad de limpieza) realizada por el propio observador del Estudio de Tiempos. Esta variable se mueve en una escala de 0 a 10. Debido a que no se controla la calidad de la limpieza de todas las habitaciones ha sido necesario que esa evaluación la realice el propio observador de la limpieza atendiendo a diferentes criterios y valorando como se ha realizado la limpieza. Es obvio, que a medida que se observaban más habitaciones se ha podido valorar de forma más precisa. En la tabla de datos que se ha utilizado para recoger la información se ha incluido una columna de comentarios que justifican la puntuación dada a cada limpieza. Los criterios empleados en la valoración de calidad son:  Valoración baja, aquellas habitaciones que están para la venta pero faltan detalles que hace que la habitación no esté a un nivel adecuado. En estos casos las notas son 5 o 6. TFG-Grado de Turismo. Estudio de Tiempos en Limpieza de Habitaciones: variables determinantes del tiempo de limpieza en un hotel de Sevilla - 29 -  Valoración media que son las habitaciones con una limpieza normal, lo básico para que la habitación no reciba quejas por la limpieza, cuyas notas son 7 u 8;  Valoración alta, aquellas habitaciones que es un prácticamente un placer estar alojados en ella únicamente por la limpieza, el orden y el olor que recibes al llegar, cuyas notas son 9 o, excepcionalmente, 10. Variable N Rango Mínimo Máximo Media Desviación estándar Calidad de limpieza (escala 0 a 10) 74 4 5 9 6,99 0,767 Tabla 4.16. Estadísticos descriptivos de Calidad de limpieza Fuente: Elaboración propia 4.2.2 Pruebas de comparación de medias para las variables demográficas del estudio En este subapartado se analizará si alguna de las variables demográficas de las camareras tiene influencia en el tiempo completo de limpieza. Se ha elegido este tiempo por ser más representativo del tiempo real de limpieza de las habitaciones. 4.2.2.1. Categoría laboral A continuación, se ha realizado una prueba T de Student de igualdad de medias para la variable categoría laboral siendo las estadísticas de estos dos grupos los siguientes que mostraremos en la Tabla 4.17. También se ha incluido la “prueba de muestras independientes”. Estadísticas de grupo Tiempo completo Categoría N Media Desviación Estándar Media De Error Estándar Camarera 59 17,84 4,42 0,57 Auxiliar de gobernanta 15 17,22 4,37 1,12 Prueba de muestras independientes Prueba de Levene de igualdad de varianzas F Sig. t gl Sig. (bilateral) Diferencia de medias Tiempo completo Se asumen varianzas iguales ,017 ,897 ,485 72 ,629 ,61928 No se asumen varianzas iguales ,489 21,900 ,630 ,61928 Tabla 4.17. Estadísticos de grupos y prueba de muestras independientes de tiempo completo Fuente: Elaboración propia Romero Blázquez, Raúl - 30 - Como se observa en la Tabla 4.17, apenas hay diferencias en los tiempos entre las habitaciones hechas por las camareras y las realizadas por auxiliar de gobernanta. La prueba de muestras independientes indica que hay homogeneidad de varianzas puesto que la significación del estadístico F en la Prueba de Levene es superior a 0,05. Se mira por tanto la primera fila y se observa si el p valor t es significativo para lo que ese valor t debería ser mayor que 2. No es significativo lo que también se puede corroborar con el valor de la significación bilateral que es superior a 0,1. Del análisis se deduce que la diferencia de media no es estadísticamente significativa por lo que podemos afirmar que la categoría laboral no influye en el tiempo completo de limpieza. 4.2.2.2. Tipo de contrato laboral Se ha realizado una prueba ANOVA para la variable contrato que toma tres valores: Temporal, fijo discontinuo y fijo. Los resultados nos muestran que no existe diferencias estadísticamente significativas en el tiempo completo en función del tipo de contrato ya que la significación del p valor de la prueba ANOVA es superior al valor máximo exigido de 0,1. Contrato N Media de tiempos completos Temporal 2 15,91 Fijo discontinuo 37 17,74 Fijo 35 17,82 ANOVA Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig. Entre grupos 6,810 2 3,405 ,172 ,842 Dentro de grupos 1403,293 71 19,765 Total 1410,103 73 Tabla 4.18 Medias y ANOVA de tiempos por contrato Fuente: Elaboración propia 4.2.2.3. Antigüedad Se ha realizado una prueba ANOVA para la variable “Antigüedad” que toma tres valores: Menos de 5 años, entre 10 y 14 años y más de 14 años. En la Tabla 4.19 se muestran las medias por cada subconjunto, pero ya no la ANOVA por economía de espacio. Los resultados de la ANOVA han mostrado que no existen diferencias estadísticamente significativas en el tiempo completo en función de la antigüedad. TFG-Grado de Turismo. Estudio de Tiempos en Limpieza de Habitaciones: variables determinantes del tiempo de limpieza en un hotel de Sevilla - 31 - Antigüedad N Media de tiempos completos Menos de 5 años 2 15,91 Entre 10 y 14 años 45 17,62 Más de 14 años 27 18,01 Sig. ,719 Tabla 4.19 Medias para los grupos de subconjuntos homogéneos Fuente: Elaboración propia 4.2.2.4. Edad Se ha realizado una prueba ANOVA de la variable Tiempo de limpieza y la variable Edad. Los resultados han mostrado que no existen diferencias estadísticamente significativas en el tiempo de limpieza entre los diferentes tramos de edad. 4.2.2.5. Formación Seguidamente, hemos realizado una prueba T de Student de igualdad de medias para la variable “Formación” siendo las estadísticas de estos dos grupos los siguientes que mostraremos en la Tabla 4.21: Formación N Media tiempos completos (minutos) Desviación Estándar Media De Error Estándar Sin formación 70 17,64 4,21 0,50 Con formación 4 19,01 7,65 3,82 Tabla 4.21 Estadísticas de “Formación” Fuente: Elaboración propia Del análisis se deduce que la diferencia de media no es estadísticamente significativa por lo que podemos afirmar que la formación a cada camarera no influye en el tiempo completo de limpieza. 4.2.2.6 Turno Igualmente, hemos realizado una prueba T de Student de igualdad de medias para la variable “Turno” siendo las estadísticas de estos dos grupos los siguientes que mostraremos en la Tabla 4.22: Romero Blázquez, Raúl - 32 - Tiempo completo Turno N Media Desviación Estándar Media De Error Estándar Mañana 66 17,70 4,52 ,55 Tarde 8 17,86 3,40 1,20 Tabla 4.22 Estadísticas de “Turno” Fuente: Elaboración propia Del análisis podemos deducir que las diferencias de medias no son estadísticamente significativas por lo que podemos afirmar que los turnos no influyen en el tiempo completo de limpieza. TFG-Grado de Turismo. Estudio de Tiempos en Limpieza de Habitaciones: variables determinantes del tiempo de limpieza en un hotel de Sevilla - 33 - 4.2.3 Pruebas de comparación de medias para las variables categoría de habitación, tipo de limpieza y pax por habitación 4.2.3.1 Categoría de habitación Se ha realizado una prueba ANOVA (Tabla 4.23) para la variable “Categoría de habitación” que toma tres valores: Doble estándar, Doble superior y Junior suite. Categoría de habitación N Subconjunto para alfa = 0.05 1 HSD Tukeya,b Doble Superior 9 16,8822 Doble Estándar 20 16,9210 Junior Suite 45 18,2444 Sig. ,652 Se visualizan las medias para los grupos en los subconjuntos homogéneos. a. Utiliza el tamaño de la muestra de la media armónica = 16,364. b. Los tamaños de grupo no son iguales. Se utiliza la media armónica de los tamaños de grupo. Los niveles de error de tipo I no están garantizados. ANOVA Tiempo completo Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig. Entre grupos 31,462 2 15,731 ,810 ,449 Dentro de grupos 1378,641 71 19,417 Total 1410,103 73 Tabla 4.23 Medias de tiempo por subconjuntos para “Categoría de habitación” Fuente: Elaboración propia Los resultados muestran (Tabla 4.23) que en no existen diferencias estadísticamente significativas en el tiempo completo en función de la categoría de la habitación. 4.2.3.2 Tipo de limpieza Se ha realizado un ANOVA entre las variables tiempo de limpieza y categoría de habitación (Tabla 4.24). Las pruebas Post-Hoc HSD Tukey y Games-Howell muestran que existen diferencias estadísticamente significativas en el tiempo de limpieza cuando la habitación es de salida o de ocupada con cambios con respecto a ocupada. Sin embargo, no hay diferencias estadísticamente significativas entre la limpieza ocupada con la limpieza de salida Romero Blázquez, Raúl - 34 - Tipo de limpieza N Subconjunto para alfa = 0.05 1 2 HSD Tukey a, b Ocupada 19 15,1763 Ocupada con cambios 41 18,4871 Salida 14 18,9314 Sig. 1,000 ,939 (I) Tipo de limpieza (J) Tipo de limpieza Diferencia de medias (I-J) Error estándar Sig. Intervalo de confianza al 95% Límite inferior Límite superior HSD Tukey Ocupada Ocupada con cambios Salida -3,75511* -3.31076 1.47345 1.16098 .034 .016 -7.2823 -6.0900 -.2279 -.5316 Ocupada con cambios Ocupada Salida -3,31076* .44436 1.47345 1.29492 .034 .937 .2279 -2.6555 7.2823 3.5442 Salida Ocupada Ocupada con cambios 3,75511* -.44436 1.16098 1.29492 .026 .015 .5316 -3.5442 6.0900 2.6555 Games- Howell Ocupada Ocupada con cambios Salida -375511 -3.31076 1.35506 1.12652 .026 .015 -7.1053 -6.0534 -.4049 -.5681 Ocupada con cambios Ocupada Salida 3.7551 .44436 1.35506 1.23296 .026 .931 .4049 -2.6206 7.1053 3.5093 Salida Ocupada Ocupada con cambios 3.31076 -.44436 1.12652 1.23296 .015 .931 .5681 -3.5093 6.0534 2.6206 Tabla 4.24 Tiempos medios por Tipo de Limpieza y comparaciones múltiples entre “Tipo de limpieza” para la variable Tiempo Completo Fuente: Elaboración propia TFG-Grado de Turismo. Estudio de Tiempos en Limpieza de Habitaciones: variables determinantes del tiempo de limpieza en un hotel de Sevilla - 35 - 4.2.3.3 Pax Se ha realizado una prueba ANOVA (Tabla 4.25) entre las variables Tiempos de limpieza y Pax. Las pruebas Post-Hoc HSD Tukey y Games-Howell Muestran que existen diferencias estadísticamente significativas en el tiempo completo de limpieza cuando la habitación es ocupada por 4 personas (4 pax) con respecto a una ocupación inferior (1,2 y 3 Pax) Para este caso, cómo se muestra la tabla, el nivel de significación es inferior a 0,01. Pax N Subconjunto para alfa= 0.05 1 2 HSD Tukeya,b 1 23 16.0626 2 39 17.7710 3 9 17.9422 4 3 29.1233 Sig. .748 1.000 (I) Pax (J) Pax Diferencia de medias (I- J) Error estándar Sig. Intervalo de confianza al 95% Límite inferior Límite superior HSD Tukey 1 2 3 4 -1.70842 -1.87961 -13.0672* .97172 1.455322 2.26884 .302 .570 .000 -4,2658 -5,7042 -19,0319 . 8490 1,9450 -7,0895 2 1 3 4 1.70842 -.17120 -11.35231* .97172 1.36681 2.21449 .302 .999 .000 -.8490 -3,7684 -17,1805 4,2658 3,7684 -5,5241 3 1 2 4 1.87961 .17120 -11.18111* 1.45322 1.36681 2.21449 .570 .999 .000 -1,9450 -3,4260 -17,6661 5,7042 3.7684 -4,6961 4 1 2 3 13.06072* 11.35231* 11.18111* 1.45322 1.36681 2.46405 .000 .000 .000 7,0895 5.5241 4,6961 19,0319 17,1805 17,6661 TFG-Grado de Turismo. Estudio de Tiempos en Limpieza de Habitaciones: variables determinantes del tiempo de limpieza en un hotel de Sevilla - 43 - Bibliografía Aguilar-Escobar, V. G., Garrido-Vega, P., Majado-Márquez, J., & Camúñez-Ruiz, J. A. (2021). Hotel room cleaning: Time study and analysis of influential variables in a Spanish hotel. Journal of Industrial Engineering and Management, 14(3), 645- 660. Aguilar Escobar, V. 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Sí (2) No (1) Nº de horas que trabaja por turno (promedio diario) Nº de habitaciones que hace por turno (promedio diario) Tipo de habitación Tipo de limpieza TAREAS DE HABITACIONES TIEMPO QUE EMPLEA EN LA TAREA (UNA OBSERVACIÓN POR CADA HABITACIÓN (SEGUNDOS) ASPIRADORA DESHACER CAMA DUCHA ENJABONAR Y ACLARAR WC Y BIDÉ FREGAR SUELO DEL BAÑO HACER CAMA LAVABO Y ESPEJO LAVABO Romero Blázquez, Raúl - 48 - TAREAS DE HABITACIONES TIEMPO QUE EMPLEA EN LA TAREA (UNA OBSERVACIÓN POR CADA HABITACIÓN (SEGUNDOS) LIMPIAR BAÑERA CRISTALES ARMARIO FREGAR LIMPIAR MESAS RECOGIDA BASURA RECOGIDA ROPA DE CAMA REPONER TOALLAS SACAR SUCIAS AMENITIES SACAR ROPA SUCIA TIEMPO DE LIMPIEZA TAREAS TIEMPO DE LIMPIEZA COMPLETO