Análisis de los factores que inciden en la aceptación del vehículo autónomo

Abstract

Este trabajo de fin de grado analiza, en primer lugar, los distintos factores que recoge la literatura académica como determinantes para la aceptación por parte del usuario final del vehículo autónomo, elaborando un modelo de regresión lineal, basado principalmente en dicho análisis de la literatura, que es testeado a través de una recogida de datos por el modelo de bola de nieve, y analizado y estudiado mediante el lenguaje de programación R. Mediante dicho testeo, que ha contado con 435 elementos muestrales, se ha podido descubrir qué variables de las incluidas en el modelo han resultado estadísticamente significativas, conforme a la muestra usada, tras haber hecho los ajustes necesarios al modelo, en función de los problemas descubiertos tanto en la muestra como en el planteamiento del mismo (heterocedasticidad y multicolinealidad, por la incorporación de interacciones). Se ha podido, una vez se han realizado las correcciones pertinentes, determinar la influencia de dichas variables significativas sobre la variable dependiente: el nivel de aceptación del vehículo autónomo, además de poder comprobar qué hipótesis de investigación de las planteadas se han cumplido. Los resultados indican que el modelo creado es, en términos generales, estadísticamente significativo, en base al estadístico F de contraste. Además, se percibe una gran aceptación por el vehículo autónomo entre los encuestados, si bien solo 6 variables han resultado ser estadísticamente significativas (de las 17 planteadas).

This final degree work analyzes, firstly, the different factors that are included in the academic literature as determinants for the acceptance by the end user of the autonomous vehicle, developing a linear regression model, based mainly on this analysis of the literature, which is tested through data collection by the snowball model, and analyzed and studied using the R programming language. By means of this testing, which included 435 sample elements, it was possible to discover which of the variables included in the model were statistically significant, according to the sample used, after making the necessary adjustments to the model, based on the problems discovered both in the sample and in the model approach (heteroscedasticity and multicollinearity, due to the incorporation of interactions). Once the pertinent corrections have been made, it has been possible to determine the influence of these significant variables on the dependent variable: the level of acceptance of the autonomous vehicle, in addition to being able to verify which of the research hypotheses proposed have been fulfilled. The results indicate that the model created is, in general terms, statistically significant, based on the contrast F statistic. In addition, there is a high level of acceptance of the autonomous vehicle among the respondents, although only 6 variables were found to be statistically significant (out of the 17 proposed).