Herramientas en la evaluación de proyectos

 

Herramientas en la evaluación de proyectos

Existen diversas herramientas utilizadas para la evaluación de los proyectos tales como Bernal Torres, C. A. (2016) p 296-298:

“Análisis de Pareto: técnica para estudiar fuentes de problemas y las prioridades relativas de sus causas. Se emplea frecuentemente para evaluar causas de problemas de calidad en programas de Total Quality Management (TQM).

Diagrama de causa/efecto (espina de pescado): gráfica mediante la cual los miembros de un equipo representan, categorizan y evalúan los posibles motivos de un resultado o una reacción; por lo general, se expresa como un problema para resolver. Se le conoce como diagrama de Ishikaw (Hellriegel & Slocon, 2010).

Gráficas de control: se utilizan para hacer control de calidad de procesos: según Levin &Rubin (1996), estas gráficas también se conocen con el nombre de diagramas de control y son de varios tipos.

Distribución de frecuencias y representaciones gráficas: según Mason y Lind (1997), “la distribución de frecuencias es el agrupamiento de datos en categorías que muestran el número de observaciones de cada categoría” (p. 24). En otras palabras, una distribución de frecuencias indica el número de veces que ocurre cada valor o dato en una tabla de resultados de un trabajo de campo.

Histogramas: son medios gráficos para representar la distribución de frecuencias.

Polígonos de frecuencia: al igual que el histograma, son gráficas que permiten obtener una imagen rápida de las principales características de los datos de una distribución de frecuencias.

Gráficas de barras o pie (pastel): son formas distintas de representar los datos de una investigación.

Medidas de tendencia central

Media: sumatoria de un conjunto de puntajes dividida por el número total de estos.

Moda: puntaje que se presenta con mayor frecuencia en una distribución de datos.

Mediana: valor que divide a una distribución de frecuencias por la mitad, una vez ordenados los datos de manera ascendente o descendente.

Medidas de dispersión

Varianza: suma de las desviaciones de la media elevadas al cuadrado, dividida entre el número de observaciones menos uno.

Desviaciones estándares: cantidad promedio en que cada uno de los puntajes individuales varía respecto a la media del conjunto de puntajes.

Pruebas estadísticas

Prueba t de Student: estadístico de prueba que se utiliza cuando las poblaciones son pequeñas (n ≤ 30).

Prueba Z: prueba de distribución normal, que tiene que ver con la probabilidad de que un puntaje dado de una medición aparezca en una distribución.

Análisis de varianza: prueba estadística para analizar si más de dos grupos difieren significativamente entre sí, en cuanto a sus medidas y varianzas.

Análisis de covarianza: prueba que se usa para analizar la existencia o no de relación entre una variable dependiente y dos o más independientes.

Chi cuadrado: prueba estadística que permite probar si más de dos pro-porciones de población pueden considerarse iguales; o, en otras palabras, permite probar si esas proporciones no presentan diferencias significativas.

Análisis de regresión y correlación: el análisis de regresión tiene como objetivo analizar la relación funcional entre dos o más variables y el análisis de correlación analiza el grado de asociación entre variables.

Análisis de regresión múltiple: analiza la posible relación entre variables independientes y variables dependientes.

Análisis factorial: analiza la estructura de las interrelaciones entre varias variables sin condicionar la distinción entre variables dependientes e independientes.

Análisis multivariado de varianza (Manova): método del análisis de la varianza univariante cuando se tiene la presencia de varias variables dependientes, cuyo objetivo es contrastar la significación de una o más variables independientes (denominadas factores) para el conjunto de variables independientes.

En la actualidad, como se ha mencionado, en un proceso de investigación científica los análisis estadísticos se realizan mediante el uso de programas estadísticos por computador, como Statgraphics, SPSS, etcétera.” 

Referencias

Cadena, P. y Rendón, R. (2016). Instituto Nacional de investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias. Métodos Cuantitativos, métodos cualitativos o su combinación en la investigación: un acercamiento en las ciencias sociales. Revista mexicana de ciencias agrícolas, vol. 8, núm. 7, 2017. https://www.redalyc.org/journal/2631/263153520009/html/ 

     

Bernal, C. (2016). Cómo realizar un trabajo de campo y redactar el informe de investigación científica. En Bernal, C. Metodología de la investigación: Administración, economía, humanidades y ciencias sociales (4.a ed.) (pp. 294-300). Pearson.

 

Fresno Chávez, C. (2019). Metodología de la investigación: así de fácil. Córdoba, Ciudad Educativa. Recuperado de https://elibro.net/es/ereader/uniminuto/98278?page=125.

 

Ortega. R, (2020). Categorización de información. https://www.youtube.com/watch?v=YN1zbBsR7aY