132
TEORIA DE DECISIONES TIPO TIPO F F Practicas Practicas peso 1 (son 4 se peso 1 (son 4 se elimina 1) elimina 1) Exa. Parcial Exa. Parcial peso 1 peso 1 Exa. Final Exa. Final peso 2 peso 2 Exa. Sustitutorio Exa. Sustitutorio (reemplaza al examen de (reemplaza al examen de menor nota) menor nota) NO EXISTE EXAMENES SUSTITUTORIOS NO EXISTE EXAMENES SUSTITUTORIOS DE DE PARCIAL; FINAL Y SUSTITUTORIO PARCIAL; FINAL Y SUSTITUTORIO . .

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Page 1: Teoria de Decisiones

TEORIA DE DECISIONES

TIPOTIPO FFPracticasPracticas peso 1 (son 4 se elimina 1)peso 1 (son 4 se elimina 1)Exa. ParcialExa. Parcial peso 1 peso 1 Exa. FinalExa. Final peso 2peso 2Exa. SustitutorioExa. Sustitutorio (reemplaza al examen de menor nota)(reemplaza al examen de menor nota)

NO EXISTE EXAMENES SUSTITUTORIOSNO EXISTE EXAMENES SUSTITUTORIOS DE DE PARCIAL; FINAL Y SUSTITUTORIOPARCIAL; FINAL Y SUSTITUTORIO..

Page 2: Teoria de Decisiones

TEORIA DE DECISIONES

SE CALIFICA EL CRITERIO DEL ALUMNO PARA SE CALIFICA EL CRITERIO DEL ALUMNO PARA ANALIZAR, EVALUAR E INTERPRETAR UN ANALIZAR, EVALUAR E INTERPRETAR UN PROBLEMA DE TOMA DE DECISIONES. PROBLEMA DE TOMA DE DECISIONES.

LOS PROCEDIMIENTOS MECANICOS DE LAS LOS PROCEDIMIENTOS MECANICOS DE LAS TECNICAS ENSEÑADAS, INCONCLUSOS O SIN TECNICAS ENSEÑADAS, INCONCLUSOS O SIN INTERPRETACION TIENEN LA NOTA CERO.INTERPRETACION TIENEN LA NOTA CERO.

LA EVALUACION TIENE SIEMPRE 2 PARTES: UNA LA EVALUACION TIENE SIEMPRE 2 PARTES: UNA PARTE INDIVIDUAL Y OTRA GRUPAL.PARTE INDIVIDUAL Y OTRA GRUPAL.

Page 3: Teoria de Decisiones

TEORIA DE DECISIONES

CAPITULO 1

Page 4: Teoria de Decisiones

Toma de decisión es el proceso de identificación y seguimiento de la acción adecuada para la solución de un problema específico o aprovechar una oportunidad. La toma de decisiones es una de las funciones más importantes de los directivos de una organización.

EL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES

1.1

DEFINICION

Page 5: Teoria de Decisiones

PROCESO DE DECISION1. Identificación de una situación que se desea cambiar.2. Prioridades respecto al resto de situaciones y plazos.3. Identificación de objetivos.4. Recolección de información:

Esfuerzo Vs. Importancia.Recursos y Restricciones

5. Análisis de la información.6. Definición de medidas de eficiencia.7. Construcción de un modelo.8. Validación del modelo.9. Elaboración de alternativas.

Predicción de resultados.Nivel de satisfacción de objetivos

10.Selección de alternativa11.Ejecución y control12.Retroalimentación.

Page 6: Teoria de Decisiones

APRENDIZAJERetroalimentaciónDirección y control ImplementaciónHERRAMIENTAS T.D. Selección de Alternativas

VENTAJAS, DESVENTAJASConsecuencias

FACTORES LIMITANTES.Alternativas

VISION, MISION, Evaluación. Ext. Int.Análisis FORDESTRATEGIAOBJETIVOS y METAS

Objetivos

PROCESO DE DECISION

MODELO QUE EXPLIQUE LOS EFECTOS Y SUS CAUSAS.Definición del problema

Veamos el proceso de toma de decisión por etapas

Page 7: Teoria de Decisiones

PROCESO DE DECISION

Definición del problemaIdentificación de la situación que se desea

cambiar.Prioridades respecto al resto de las situaciones y plazos.Esbozo del problema y nivel de importancia.

Levantamiento de información:Esfuerzo Vs. ImportanciaCalidad de la información.Tiempo Vs. Costo.

Diferencia entre causa y efecto.Parámetros y variables: endógenas y

exógenas.Relaciones entre variables.Modelo explicativo del problema.Validación del modeloEfectos del problema : corto, mediano y largo

plazo.Redefinición del nivel de importancia.

Page 8: Teoria de Decisiones

PROCESO DE DECISION

ObjetivosEstructura jerárquica de los objetivos::

Visión.Misión.Análisis FORD: CP. MP. LP.)Políticas y EstrategiasPlanesObjetivos Metas

Eficacia y eficiencia

Page 9: Teoria de Decisiones

PROCESO DE DECISION

Alternativas

Evaluación del tipo de problema.(revisión del modelo que lo explica)

Factores limitantes.

Paradigmas.

Selección de las técnicas para generación de alternativas

Page 10: Teoria de Decisiones

PROCESO DE DECISIONConsecuencias

Consistencia con los objetivos:Corto plazoMediano plazoLargo plazo

Ventajas y desventajas:Corto plazoMediano plazoLargo plazo

Estimación de requerimientos de implementación:Tiempo PersonalTecnologíaDinero

Efectos temporales por su implementación.

Page 11: Teoria de Decisiones

PROCESO DE DECISION

Selección de alternativasSelección de herramientas de evaluación Diseño del método de evaluación Validación del modelo de evaluación Estructuración de la información (según diseño)Elección y sustentación de la alternativa elegida

ImplementaciónPlan de ejecución:

Cronograma de actividadesComunicaciónAsignación de tareasAsignación de recursos

Sistema de control y registro.

Page 12: Teoria de Decisiones

PROCESO DE DECISION

Retroalimentación

Evaluación de resultados.Regulación:

AprobaciónReajusteRectificación (Cancelación)

Resumen ejecutivo de los resultados.

Page 13: Teoria de Decisiones

PROBLEMAS EN EL PROCESO DE DECISION

• Limitaciones para hacer una abstracción del problema.• Incompetencia, bajo nivel profesional (es un hueso).• Falta de cuadros.• No hay consenso.• Considerar el problema algo normal que no merece atención. • Sesgo por intereses personales (grupales y/o individuales).• Juicios de valor errados por efecto de estereotipos.• Deformar el problema para llevarlo a una decisión predefinida.• Efecto oveja (por estilos de dirección autoritaria).• Desmotivación.• Madurez psicológica del decisor. (actitudes padre y niño)• Demora en su elaboración.• Estrés

Definición del problema

Page 14: Teoria de Decisiones

Objetivos• No se tiene visión, misión, ni se hace una evaluación formal del

entorno.• Estilo de dirección autoritaria. (no se escucha opiniones)• No se tiene una estrategia formal. • Problemas en la comunicación.( no se conocen)• La visión, misión, etc. Están mal elaboradas y cumplen sólo una

papel decorativo (moda).• Una capacidad de gestión de la dirección no acorde con el nivel

de desarrollo de la empresa.

Alternativas• Errores en la definición del problema y/o los objetivos• Falta de creatividad.• se plantean soluciones paliativas

Consecuencias• Se hace un mal balance de las ventajas y desventajas..Factores limitantes y paradigmas• Perdida de propuestas creativas e innovadoras.

Page 15: Teoria de Decisiones

Casos reales de la toma de decisiones• Línea Blanca• Empresa que buscaba obtener certificación ISO• Empresa de seguros• Clínica• Empresa de seguridad• Empresa de mermeladas• National Peruana S.A.• Directivas en saco roto.• Secretaria de Empresa Inmobiliaria

CONCLUSIONESLa principales causas de errores en la toma de decisiones son: centralización de la toma de decisiones; desmotivación del recurso humano; construir una falsa realidad; copiar técnicas de otras empresas sin entender la filosofía que encierran, sin capacidad para contrastarlo con el entorno; no implementar la decisión adecuadamente; no hacer retroalimentación.

Page 16: Teoria de Decisiones

PROCESO DE DECISIONPRINCIPIOS Los principios no son prácticas. Una práctica es una actividad o acción específica. Una práctica que da resultado en una cierta circunstancia no necesariamente lo dará en otra. Mientras las prácticas son específicas de las situaciones, los principios son verdades profundas, finalmente, de aplicación universal. Cuando estas verdades se interiorizan en el proceso de toma de decisiones se profundiza la asertividad de los resultados. Los principios son directrices para la conducta humana que han demostrado tener un valor duradero, permanente. Son fundamentales.

Page 17: Teoria de Decisiones

PROCESO DE DECISION

1. La Rectitud, a partir de la cual se desarrolla todo nuestro concepto de equidad y justicia. Si bien pude definirse y lograrse de maneras muy diferentes, pero la conciencia que se tiene de ella es casi universal.

2. La Integridad y la Honestidad. Éstas crean los cimientos de la confianza, que es esencial para la cooperación y logro de los objetivos de la decisión.

3. Dignidad Humana, son los derechos elementales del ser humano, derecho a la igualdad, la vida, la libertad, la búsqueda de la felicidad, etc.

PRINCIPIOS

Page 18: Teoria de Decisiones

PROCESO DE DECISION

4. El Servicio o la Idea de Contribuir, pensar no sólo el interés personal o empresarial, sino también en la responsabilidad social y contribución hacia la sociedad y el mundo.

5. La calidad o Excelencia, liberar potencial hacia el autodesarrollo y perfeccionamiento.

6. Crecimiento:la paciencia, la tolerancia y el estímulo.

PRINCIPIOS

Page 19: Teoria de Decisiones

TEORIA DE DECISIONES

TEMATICA SEGUNDA CLASE

Page 20: Teoria de Decisiones

EL ENFOQUE CIENTIFICO EN LA TOMA DE DECISIONES1.2

EL METODO CIENTIFICOEs la sucesión de pasos que debemos seguir para descubrir nuevos conocimientos o, en otras palabras, para comprobar o disprobar hipótesis que implican o predican conductas de fenómenos, desconocidos hasta el momento.Conjunto de procedimientos por los cuales se plantean los problemas científicos y se ponen a prueba las hipótesis y los instrumentos de trabajo investigativo.

Page 21: Teoria de Decisiones

ETAPAS DEL METODO CIENTIFICOEn el método científico se conjugan la inducción y la deducción, es decir, se da el pensamiento reflexivo. En el proceso del pensar reflexivo se dan cinco etapas para resolver un problema.

• Percepción de una dificultad. El individuo encuentra algún problema que le preocupa, y se halla sin los medios para llegar al fin deseado, con dificultad para determinar el carácter de un objeto o no pude explicar un acontecimiento inesperado.

DIFICULTAD

Page 22: Teoria de Decisiones

• Identificación y definición de la dificultad. El individuo efectúa observaciones que le permiten definir su dificultad con mayor precisión.

• Soluciones propuestas para el problema: hipótesis. A partir del estudio de los hechos, el individuo formula conjeturas acerca de las posibles soluciones del problema, esto es, formula hipótesis.

MUY LEJOS

Page 23: Teoria de Decisiones

• Deducción de las consecuencias de las soluciones propuestas. El individuo llega a la conclusión de que si cada hipótesis es verdadera, le seguirán ciertas consecuencias.

Page 24: Teoria de Decisiones

• Verificación de la hipótesis mediante la acción. El individuo pone a prueba cada una de las hipótesis, buscando hechos observables que permitan confirmar si las consecuencias que deberían seguir se producen o no. Con este procedimiento se puede determinar cuál de las hipótesis concuerda con os hechos observables, y así hallar la solución más confiable para su problema.

Page 25: Teoria de Decisiones

EL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES ESTA ORIENTADO POR EL METODO CIENTIFICO

ETAPAS

PROCESO DE TOMA DE DECISIONES METODO CINTIFICO

Percepción de una dificultad.Identificación y definición de la dificultad.Soluciones propuestas para el problemaDeducción de las consecuencias de las soluciones propuestas.Verificación de la hipótesis mediante la acción

Definición del problema.Definir objetivosProponer alternativas.Estudiar consecuencias de las alternativas.Selección de Alternativa.Implementación.Retroalimentación.

Page 26: Teoria de Decisiones

Puesto que la ciencia investiga aspectos de la realidad para comunicar sus hallazgos, cada una de las ciencias utiliza términos o conceptos propios.De ahí que se puede decir que cualquier ciencia tiene su sistema conceptual.

Dado que todos los conceptos son abstracciones y solamente algunos aspectos de la realidad, conviene determinar cuáles son las que debemos estudiar, teorías e hipótesis, y cómo establecer conceptos para ellos; es decir, establecer una conceptualización.

Es importante que el alumno entienda el papel del concepto como abstracción. Los conceptos son construcciones lógicas creadas a partir de impresiones de los sentidos o de percepciones y experiencias. Es un error considerar que los conceptos existen realmente como fenómenos. Los conceptos, como los hechos son abstracciones y tienen significado dentro de un marco de referencia, dentro de un sistema teórico.

ELEMENTOS DEL METODO CIENTIFICO

1. Los Conceptos

Page 27: Teoria de Decisiones

Todo hecho se afirma como una relación entre conceptos, pues cada término representa el fenómeno descrito por el hecho. En este sentido, un hecho es una construcción lógica de conceptos. A su vez, los conceptos abstraen impresiones sensoriales o percepciones; El proceso de la conceptualización consiste en abstraer y generalizar impresiones de los sentidos.

Los conceptos de la ciencia tienen que ser comunicables. Han de estar construidos de tal modo que se conozca todas sus características. Por lo tanto, todo estudiante debe poseer un vocabulario científico que sea adecuado para la comprensión del desarrollo conceptual propio de su campo de actividad.

Una característica importante que debe cumplir el concepto es su operacionalidad; es decir, debe poder esbozar de modo preciso las instrucciones para adquirir la misma experiencia que ya otros adquirieron.

ELEMENTOS DEL METODO CIENTIFICO

1. Los Conceptos

Page 28: Teoria de Decisiones

Al analizar lógicamente los hechos de una teoría, pueden deducirse relaciones distintas de las establecidas en ellas; aquí no sabemos si tales deducciones son correctas. Sin embargo, la formulación de la deducción constituye una hipótesis; si se comprueba , pasa a formar parte de una futura construcción teórica; luego la relación entre hipótesis y teoría es muy estrecha.

Una hipótesis es una proposición que debe ser puesta a prueba para determinar su validez. Siempre lleva a una prueba empírica; es una pregunta formulada de tal modo que se puede prever una respuesta de alguna especie.

Características de las hipótesis:

• Las hipótesis deben tener referentes empíricas. Ninguna hipótesis utilizable debe llevara juicios morales.

• Las hipótesis tienen que ser específicas.Todas las operaciones y predicciones tienen que estar bien expresadas, en una forma específica y no general.

• Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles. El teórico debe conocer cuáles son las técnicas disponibles para someter la hipótesis a prueba.

2. La HipótesisELEMENTOS DEL METODO CIENTIFICO

Page 29: Teoria de Decisiones

EL MODELO HIPOTETICO

P Q

Variable Dependiente

Variable Independiente

Relación entre variables

Dado C Circunstancias

Proposición Causal : Dado C P Q

Page 30: Teoria de Decisiones

LA CAUSALIDADCuando se desarrolla el modelo explicativo del problema se establecen relaciones de causalidad (causa –efecto). Estas relaciones deben cumplir con el rigor cientifico par que el modelo sea consistente.

Una de las mayores preocupaciones de la consistencia de los modelos se refiere a las causas que originan los fenómenos. Encontrar las causas, las razones que producen determinados hechos es encontrar una explicación para los mismos.Debido a la complejidad de las variables participes en un hecho y las interacciones entre las mismas no es tan fácil señalar la relación de causalidad.Por esto, la relación de causa ha sido suplantada por el concepto más abierto de determinación. Decir que A determina a B significa tan sólo expresar que ejerce una influencia, que es capaz de alterar o modificar el comportamiento de B. No diríamos así que A es causa de B - por cuanto B puede estar determinado además por muchos otros elementos -, sino que A lo determina en alguna medida que es preciso evaluar.

Page 31: Teoria de Decisiones

Condiciones necesarias

Son aquellas sin las cuales es imposible que ocurra un determinado fenómeno, aunque esto no quiere decir que cada vez que se encuentre ocurra el fenómeno. Por ejemplo, para que en un país se produzca un golpe militar es condición necesaria que exista un ejército organizado. Pero esto no quiere decir que, habiendo un ejército organizado, esto provoque un golpe militar.

El problema de la causalidad

Page 32: Teoria de Decisiones

Condiciones suficientes

Se refieren a circunstancias que, siempre que aparecen, desencadenan el fenómeno en estudio, aunque no es necesario que ellas estén presentes para producirlo. Por ejemplo, es condición suficiente para producir la muerte, que se paralice durante un cierto período el funcionamiento del corazón, pero el deceso de una persona puede producirse por muchas otras razones.

El problema de la causalidad

Page 33: Teoria de Decisiones

Condiciones contribuyentes

Son aquellas que favorecen de una manera decisiva el suceso investigado y que generalmente suelen producirlo, aunque no alcancen un determinismo que pueda considerarse como necesario o suficiente. Por ejemplo: tanto el riego como la radiación solar contribuyen al crecimiento de los vegetales, pero lo hacen de modo diverso según la especie considerada. .

El problema de la causalidad

Page 34: Teoria de Decisiones

Condiciones contingentes

Son circunstancias que, pudiendo favorecer la ocurrencia del hecho estudiado, se presentan sólo eventualmente, pudiendo estar por completo ausentes en la mayoría de los casos. El embargo petrolero decretado por los países árabes en 1973 fue una contingencia que redujo la oferta de ese producto, promoviendo un aumento notable de los precios, pero la disminución en la oferta de los bienes se produce normalmente por muchas otras circunstancias.

El problema de la causalidad

Page 35: Teoria de Decisiones

Solamente en aquellos casos en que se pueda sostener que una condición es a la vez necesaria y suficiente, podemos decir que estamos en presencia de la causa de un hecho. Es decir, C es la causa de F cuando siempre que se presenta C, aparece F, y cada vez que ocurre F es que está presente C.

El problema de la causalidad

Page 36: Teoria de Decisiones

LAS DECISIONES EN LAS ORGANIZACIONES1.3

VISION: Lo que se quiere alcanzar en el mediano o largo plazo

MISION: El deber de cada día.

FODA: Fortalezas, Oportunidades, Debilidades y Amenazas.

PLAN ESTRATEGICO: Guía de acciones a seguir.

OBJETIVOS: Logros a cumplir en el corto plazo.

METAS: especificaciones para cumplir los objetivos.

Page 37: Teoria de Decisiones

LAS DECISIONES EN LAS ORGANIZACIONES1.3

FORMA DE TOMAR DECISIONES

ANARQUICA DEMOCRATICA

AUTOCRATICA TECNOCRATICA

Nadie toma las decisiones u hoy las toma uno y mañana otro, en varias direcciones.V: Cuando no hay claridad de rumboD: Incertidumbre

Se toman por consenso de la mayoríaV: varias mentes piensan mejor que una y compromiso los participantes. D: No siempre la mayoría tiene la razón. Puede llevara la dictadura de la mayoría

Por capricho de una o unas cuantas personas.V: Rapidez porque no se tiene que consultar a nadie.D: No hay reglas.

Se toma por razones científicas y técnicas.V: Están respaldadas por un método científico.D: La dictadura de los expertos que excluyen al resto de la sociedad

Page 38: Teoria de Decisiones

CICLO DE VIDA DE UNA EMPRESA

CRECIMIENTO

AptitudesPrincipales

Innovación, independencia. Confianza en si mismovisión Riesgo

InvestigaciónOrdenJuicioOrganizaciónNegociaciónDecisión

MandoDelegaciónMotivaciónSupervisiónDecisión

MantenimientoCoordinaciónEficienciaInvestigación

InnovaciónRiesgoVisiónEficienciaDecisión

ProducciónMarketingPresupuestosControl de GestiónRelaciones humanas

Tecnológicos FinancierosAnalíticosPlanificaciónRelaciones humanas

MarketingOrganización

TecnológicosFinancierosAnalíticosRelaciones humanas

ConocimientosPrincipales

Tipo delDirigenteApropiado

REORGANIZADORINVENTOR ORGANIZADOR CONSTRUCTOR ADMINISTRADOR

Edad de laEmpresa

INICIO DESARROLLO CRECIMIENTO MADUREZ DECLIVE

CURVA DELCICLO DE VIDA DE LAEMPRESA

Page 39: Teoria de Decisiones

ES IMPORTANTE ENTENDER EL ROL DEL DECISOR DENTRO DE LA ETAPA DEL CICLO DE VIDA

DE UNA EMPRESA

Etapas en la vida de una empresaEl concepto biológico de ciclo vital, es un modelo generalmente aceptado, tanto para una empresa, como para un producto a servicio puesto en el mercado.Un ciclo de vida puede ser dividido en varias edades o etapas, como sucede en un organismo viviente:Una edad de niñez, a la que llamaremos Inicio, sigue una adolescencia o Desarrollo, para continuar con la juventud o Crecimiento, hasta llegar a la Madurez, de la que se puede salir hacia el Declive, precursor de la muerte, aunque en las empresas este final no es inevitable, si en este punto se llega a producir un nuevo inicio, punto de partida de otro ciclo de vida.

Page 40: Teoria de Decisiones

Cada una de estas etapas en el ciclo vital de la empresa (también en las de un producto o servicio) tiene requerimientos distintos en cuanto a las personas que hayan de dirigirlas, y el éxito o el fracaso que puede producirse, y en la práctica se presenta en cualquiera de las etapas, es debido a que quien dirige posea o no las cualidades que dicha etapa requiere para esta edad de la empresa.

Para reconocer a cada uno de los tipos de dirigente para cada etapa, según las necesidades que reconocemos para la misma. Estos nombres no describen totalmente a la personalidad, pero bastan para señalar su trazo más principal , de entre los que a continuación describimos.

Page 41: Teoria de Decisiones

Estructuración del Problema

• Un problema de decisión es caracterizado por alternativa de decisión, Estado de la Naturaleza, y los pagos resultantes.

• Las alternativas de decisión son las diferentes posibles estrategias que la persona encargada de tomar decisiones puede emplear.

• El estado de la naturaleza se refiere a los eventos futuros que pudieran ocurrir, pero no los que están bajo el control del que toma las decisiones. El estado de naturaleza seria definido de modo que los eventos sean mutuamente excluyentes y conjuntamente exhaustivos.

1.3. 1

Page 42: Teoria de Decisiones

• Son menos caros y crean menos problemas organizativos que la experimentación con los sistemas del mundo real.

• Permite al director de operaciones responder a preguntas del tipo “¿Qué pasaría si...?”.

• Han sido creados para solucionar los problemas de dirección y dar valor a las entradas de la gestión.

• Obligan a un enfoque consistente y sistemático en el análisis de problemas.

• Obliga a los directivos a ser concretos acerca de las restricciones y objetivos de un problema.

• Ayudan a reducir el tiempo necesario para la toma de decisiones.

Modelos1.3. 2

Page 43: Teoria de Decisiones

Desventajas de los modelos

• Pueden resultar caros y necesitar mucho tiempo en su desarrollo y prueba.

• A menudo son mal empleados y mal entendidos (y temidos) por su complejidad matemática y lógica.

• Tienden a subvalorar el papel y el valor de la información no cuantificable.

• A menudo presentan hipótesis que simplifican en exceso las variables del mundo real.

Page 44: Teoria de Decisiones

MODELOS DE EVALUACION DIMENSIONAL1.4

OBJETIVOS DE UNA EMPRESACuando se debe tomar una decisión está debe cumplir de la mejor manera posible los objetivos trazados. Por simplificación para el manejo didáctico del aprendizaje se empieza trabajando problemas de toma de decisión como si la empresa tuviera un objetivo único:

OBJETIVO UNICO: MAXIMIZAR UTILIDADES

Los objetivos únicos son comunes en modelos de optimización de recursos. Sin embargo, en la mayoría de las decisiones de la Dirección se tienen muchos objetivos

OBJETIVOS MULTIPLES: MAXIMIZAR UTILIDADESLIDERAZGO TECNOLOGICOEXPANSION DEL MERCADOPOSICIONAMIENTOCALIDAD TOTALFIDELIDAD DEL CLIENTE

Page 45: Teoria de Decisiones

ANALISIS DIMENSIONALEn el caso de toma de decisiones con objetivos múltiples, estos pueden ser estudiados de dos formas:

PRIMERA: Comparando al mismo tiempo todas sus dimensiones. A este criterio se conoce como MULTIDIMENSIONAL.

Ejemplo

Objetivos 1 2 3 4

Alternativas: A B C

Page 46: Teoria de Decisiones

1 2

34

1 2

34

1 2

34

Ejemplo: METODO TELARAÑA

Alternativas: A B C

Page 47: Teoria de Decisiones

SEGUNDA : Reduciendo las diferentes dimensiones a una sola. A este criterio se conoce como UNIDIMENSIONAL.

Ejemplo: EVALUACION PONDRADA DE ALTERNATIVAS

ALTERNATIVAS Alternativa 3Alternativa 2Alternativa 1

Ponderación

4050700.40

10060400.30

6050600.20

100100400.10

Objetivos

Maxim. beneficios

Liderazgo Tec.

Posicionamiento

Mercado

685856RESULTADO

Page 48: Teoria de Decisiones

MODELO DE EVALUACION DE ALTERNATIVAS1.5

Cada alternativa de solución tiene sus propias características. Es posible definir para cada una un conjunto de escenarios que se pueden presentar con resultados distintos. Sin embargo, los escenarios de cada alternativa no tienen que ser los mismos, haciéndose mas evidente esta discrepancia cuando estas apuntan a mercados muy disímiles.

Por simplificación, para poder evaluar alternativas asumiremos que los escenarios de las alternativas son los mismos, lo cual solo será objeto de refutación cuando se señale un contexto que induzca a pensar en lo contrario.

Page 49: Teoria de Decisiones

S1 S2 S3 S4

(0.5) (0.1) (0.1) (0.3)

I 3 -1 1 1

II 4 0 -4 6

III 5 -2 0 2

IV 2 -2 0 0

V 5 -4 -1 0

EVENTOS POSIBLES

ALTERNATIVAS

TABLA DE BENEFICIOS

MODELO DE TABLA DE EVALUACION

PROBABILIDADESDE LOS EVENTOS

Page 50: Teoria de Decisiones

P A S O P R E V I O

DOMINANCIA

ELIMINACION DE ELIMINACION DE ALTERNATIVAS INFERIORESALTERNATIVAS INFERIORES

Page 51: Teoria de Decisiones

¿QUE ES ESTO?

JURASIC PARK

Page 52: Teoria de Decisiones

LAS ALTERNATIVAS INFERIORESSERAN ELIMINADAS POR LAS

MAS FUERTES

Page 53: Teoria de Decisiones

EJEMPLO DE DOMINANCIA

S1 S2 S3 S4

(0.5) (0.1) (0.1) (0.3)

I 3 -1 1 1

II 4 0 -4 6

III 5 -2 0 2

IV 2 -2 0 0

V 5 -4 -1 0

EVENTOS POSIBLES

ALTERNATIVAS

TABLA DE BENEFICIOS

I domina a IV

III domina a V

Se eliminanestas

alternativas

Page 54: Teoria de Decisiones

TEORIA DE DECISIONESTEORIA DE DECISIONES

CAPITULO 2

ESCENARIOS DE LOS ATRIBUTOS

Page 55: Teoria de Decisiones

T E O R I A D E D E C I S I O N E S

OBJETIVOS

ALTERNATIVASCONSECUENCIA

S

DEFINICION DEL

PROBLEMA

EVALUACION DE ALTERNATIVAS

CERTIDUMBRE

INCERTIDUMBRE

RIESGO

Page 56: Teoria de Decisiones

C E RT I D U M B R E

Programación linealBalance de líneaValor Presente NetoTasa Interna de RetornoPunto de Equilibrio OperativoPunto de Equilibrio FinancieroEtc.

TECNICAS

Page 57: Teoria de Decisiones

VALOR PRESENTE NETO

Base Teórica

El Dinero EspeciesCerealesOroSalComodities

Modeda

El billete (inflación)

El cuasidinero (efecto multiplicador)

Page 58: Teoria de Decisiones

Factores que intervienen en la tasa de interés

Productividad marginal del capital

Riesgos Micro:Rendimiento del sectorCompetitividadNivel tecnológicoPerdidas acumuladas

Riesgo Macro

Presión FiscalGasto PublicoProducto Bruto internoServicio de la deuda

Page 59: Teoria de Decisiones

Cuando revise tablas de benéficos en valores reales, debe tomar en cuenta que al producirse variaciones en las tasas de interés en los mercados financieros, los valores reales tendrán obligatoriamente que recalcularse.Recuerde que cuando se producen cambios como inflación o devaluación, los precios de los productos no varían en forma homogénea, eso se llama cambios en los precios relativos. Por tanto, debe revisar como afectan al proyecto.

Page 60: Teoria de Decisiones

DIGRAMA DE FLUJO NETO ECONOMICO

Cuando evalúe flujos financieros de proyectos, no entre en el juego del CETERIS PARIBUS.

Todo proyecto empieza con una rentabilidad muy alta, debido a la falta de competidores con iguales condiciones que las propuestas. La alta rentabilidad atraerá a nuevos competidores, conforme se incrementen bajara la rentabilidad para todos, hasta que sea similar a otros negocios (el mercado se sature) y deje de ser atractivo dicho mercado.Por tanto, si un proyecto no considera que la gran rentabilidad inicial se reducirá en el tiempo por efecto de la competencia, es UTOPICO. (no confunda rentabilidad con volumen de ventas).

Page 61: Teoria de Decisiones

TEORIA DE DECISIONES

TECNICAS DE TECNICAS DE TOMA DE DECISIONES TOMA DE DECISIONES

BAJO BAJO INCERTIDUMBREINCERTIDUMBRE

Page 62: Teoria de Decisiones

INCERTIDUMBRE

Las técnicas se desarrollan en base las posibles actitudes del decisor frente a la incertidumbre.

TECNICASMaximaxMaximinMinimaxNivel de aspiración

Page 63: Teoria de Decisiones

M A X I M A X

S1 S2 S3 S4

(0.5) (0.1) (0.1) (0.3)

I 3 -1 1 1

II 4 0 -4 6

III 5 -2 0 2

IV 2 -2 0 0

V 5 -4 -1 0

EVENTOS POSIBLES

TABLA DE BENEFICIOS

Máximo

Máximo

Máximo

ALTERNATIVAS

365

MAXIMAX 6

EL MAXIMO DE LOS MAXIMOS VALORES

Page 64: Teoria de Decisiones

M A X I M I N

S1 S2 S3 S4

(0.5) (0.1) (0.1) (0.3)

I 3 -1 1 1

II 4 0 -4 6

III 5 -2 0 2

IV 2 -2 0 0

V 5 -4 -1 0

EVENTOS POSIBLES

TABLA DE BENEFICIOS

Mínimo

Mínimo

Mínimo

ALTERNATIVAS

-1-4-2

MAXIMIN -1-1

EL MAXIMO DE LOS MINIMOS VALORES

Page 65: Teoria de Decisiones

M I N I M A XS1 S2 S3 S4

(0.5) (0.1) (0.1) (0.3)

I 3 -1 1 1

II 4 0 -4 6

III 5 -2 0 2

IV 2 -2 0 0

V 5 -4 -1 0

EVENTOS POSIBLES

2 1 0 5

1 0 5 0

0 2 1 4

I

II

III

Máximos

Máximo

Máximo

Máximo

5544M I N I M A X

Minimiza las máximas

perdidas deoportunidad

5-3 = 2

5-4 = 1

5-5 = 0

TABLA DE BENEFICIOS

TABLA DE PERDIDAS DE OPORTUNIDAD

Page 66: Teoria de Decisiones

CRITERIO DE NIVEL DE ASPIRACION

Implica seleccionar algún nivel de aspiración que no responde a información de la tabla. Es decir, es dada por el decisor.

Ejemplo: Resultado posible de cuando menos 5S1 S2 S3 S4

(0.5) (0.1) (0.1) (0.3)

I 3 -1 1 1

II 4 0 -4 6

III 5 -2 0 2

Page 67: Teoria de Decisiones

TEORIA DE DECISIONES

TECNICAS DE TECNICAS DE TOMA DE DECISIONES TOMA DE DECISIONES

BAJO BAJO RIESGORIESGO

Page 68: Teoria de Decisiones

TECNICAS BASICAS DE TOMA DE DECISIONES BAJO RIESGO• Criterio de futuro más probable.• Criterio de nivel de aspiración. • Valor esperado• Criterio expectativa-varianza• Laplace• Hurwicz

Page 69: Teoria de Decisiones

CRITERIO DE FUTURO MAS PROBABLE

La persona que toma la decisión considera los diversos resultados posibles, pasa por alto todos, excepto el más probable y actúa como si tuviera certeza.

S1 S2 S3 S4

(0.5) (0.1) (0.1) (0.3)

I 3 -1 1 1

II 4 0 -4 6

III 5 -2 0 2

Page 70: Teoria de Decisiones

CRITERIO DE NIVEL DE ASPIRACIONCON PROBABILIDADES

Implica seleccionar algún nivel de aspiración y después elegir lo que maximice (o minimice) la probabilidad de conseguir este nivel

Ejemplo: Resultado posible de cuando menos 5S1 S2 S3 S4

(0.5) (0.1) (0.1) (0.3)

I 3 -1 1 1

II 4 0 -4 6

III 5 -2 0 2

Page 71: Teoria de Decisiones

CRITERIO DE VALOR ESPERADO

Optimiza la toma de la decisión, ponderando los costos o beneficios cada alternativa en base a las probabilidades asociadas .

Sea: K = número de eventos posiblesAi = alternativa iPs = probabilidad de la ocurrencia del evento sRsi = resultado a obtenerse en la alternativa i cuando

se produce el evento s.E(Ai) = valor esperado de la alternativa i

LuegoE(Ai) = Rsi x Ps

k

s = 1

Page 72: Teoria de Decisiones

0.5 0.1

I 3 -1II 4 0

III 5 -2

0.1 0.3

1 1

-4 6

0 2

S 1 S 2 S 3 S 4VECÁLCULO DEL VE

5x0.5-2x0.1+0x0.1+2x0.3 2.9

3x0.5-1x0.1+1x0.1+1x0.3 1.8

4x0.5+0x0.1-4x0.1+6x 0.3 3.4

La Información Perfecta VIPCÁLCULO DEL VIP

MAX 5x0.5+0x0.1+1x0.1+6x0.3 4.45 0 1 6

Beneficio adicional con Informacion Perfecta = 4.4 - 3.4 = 1.0

VALOR ESPERADO

Page 73: Teoria de Decisiones

0.5 0.1

I 3 -1II 4 0

III 5 -2

0.1 0.3

1 1

-4 6

0 2

S 1 S 2 S 3 S 4

Tabla de Beneficios

0.5 0.1

2 1

11 0

0 2

0.1 0.3

0 5

5 0

1 4

S 1 S 2 S 3 S 4

Tabla de perdidas de oportunidad

VE2.5

1.0

1.5

Costo de la incertibumbre = 1.0Valor Esperado:Tabla de beneficios Beneficio con información simple: 3.4Tabla de perdidas de oportunidad Costo de incertidumbre: 1.0

Tabla de beneficios el Valor de la Información Perfecta : 4.4

VALOR ESPERADO

Page 74: Teoria de Decisiones

CRITERIO DE EXPECTATIVA - VARIANZA

Consiste en desarrollar un factor de evaluación que tome en cuenta el valor esperado y la varianza.

Un ejemplo simple es: Q = E(x) - A · (x)Donde:

Q = medición de expectativa - varianza.E(x) = medida o resultado monetario esperado.

(x) = desviación estándar del resultado económico A = coeficiente de aversión al riesgo.

La varianza de una variable x para cualquier alternativa que tiene k resultados será:

V(x) = (xj - E(x))2 P(xj) simplificado: V(x) = xj2

P(xj) - (E(x))2

k

j = 1

k

j = 1

Page 75: Teoria de Decisiones

REPASO DE VARIANZA

Definición: sea X una variable aleatoria. Definimos la varianza de X,denotada por V(x) como sigue:

V(x) = E( X - E(X))2

Teorema: V(X) = E(X2) - (E(X))2

V(X) = E( X - E(X))2

V(X )= E( X2 - 2XE(X) + ( E(X) )2 )

V(X) = E(X2) - 2E(X)E(X) + (E(X))2

V(X) = E(X2) - (E(X))2

Lqqd.

Page 76: Teoria de Decisiones

Ejercicio de Criterio expectativa - varianza

V(x) = xj2

P(xj) - (E(x))2

V(AI) = (3)2(0.5) + (-1)2(0.1) + (1)2(0.1) + (1)2(0.3) - (1.8)2 = 1.76V(AII) = (4)2(0.5) + (0)2 (0.1) + (-4)2(0.1) + (6)2(0.3) - (3.4)2 = 8.84V(AIII) = (5)2(0.5) + (-2)2(0.1) + (0)2(0.1) + (2)2(0.3) - (2.9)2 = 5.69

S1 S2 S3 S4 E(Ai)

(0.5) (0.1) (0.1) (0.3)

I 3 -1 1 1 3x0.5-1x0.1+1x0.1+1x0.3 1.8

II 4 0 -4 6 4x0.5+0x0.1-4x0.1+6x0.3 3.4

III 5 -2 0 2 5x0.5-2x0.1+0x0.1+2x0.3 2.9 k

j = 1

Page 77: Teoria de Decisiones

Desarrollando para A = 0.7 (aversión al riesgo)

Q = E(x) - A · (x)

Alternativa Q = E(x) - 0.7 V(x)

I 1.8 - 0.7 1.76 = 0.87

II 3.4 - 0.7 8.84 = 1.32

III 2.9 - 0.7 5.69 = 1.23

Page 78: Teoria de Decisiones

CRITERIO DE LAPLACE

Supone que todos los resultados posibles son igualmente probables.

S1 S2 S3 S4

(0.25) (0.25) (0.25) (0.25)

I 3 -1 1 1II 4 0 -4 6III 5 -2 0 2

4

65

La alternativa optima bajo el criterio de Laplace es la II

Page 79: Teoria de Decisiones

LA REGLA DE HURWICZ

Pretende reflejar cualquier grado de moderación entre un optimismo y un pesimismo extremos al momento de tomar la decisión.

La regla se plantea como sigue:

Seleccione un índice de optimismo, a, tal que 0 a 1.Para todas las alternativas, calcule el resultado ponderado: a x (valor de la utilidad o costo si ocurre el resultado más favorable) + (1-a)x (valor de la utilidad o el costo si ocurre el resultado menos favorable). Elija la alternativa que optimiza el resultado ponderado.

Page 80: Teoria de Decisiones

S 1 S 2

I 3 -1II 4 0

III 5 -2

S 3 S 4

1 1

-4 6

0 2

Max

3

6

5

MIN

-1

-4

-2

H = a x (Max) + (1-a) x (Min.)

Ejemplo Regla de Hurwicz

I : 0.7 x 3 + (1-0.7) x (-1) = 1.8II : 0.7 x 6 + (1-0.7) x (-4) = 3.0III: 0.7 x 5 + (1-0.7) x (-2) = 2.9

Ha = 0.7

1.8

3.0

2.9

Page 81: Teoria de Decisiones

a = 0.7

A = 0.70.5 0.12 111 00 2

0.1 0.30 55 01 4

S 1 S 2 S 3 S 4

III

III

554 MINIMAX

USO COMBINADO DE LOS DIFRENTES CRITERIOS DESELECCION

S1 S2 S3 S4

(0.5) (0.10) (0.10) (0.30)

I 3 -1 1 1II 4 0 -4 6III 5 -2 0 2

Maxi

max

Maxi

min

Laplace

Hurwicz

F pu rt ou br ao b l+ e

V Ea sl po er r a d o

465

1.83.02.9

345

1.83.42.9

365

-1-4-2

E Vx ap re ic at na zt aiva

0.87

1.32

1.23

Tabla de Beneficios

Tabla de Perdidas de Oportunidad

Page 82: Teoria de Decisiones

Árboles de Decisión

• Pueden usarse para desarrollar una estrategia óptima cuando el tomador de decisiones se enfrenta con:– Una serie de alternativas de decisión– Incertidumbre o eventos futuros con riesgo

*Un buen análisis de decisiones incluye un análisis de riesgo

Page 83: Teoria de Decisiones

• Representación gráfica del proceso de decisión.• Se utilzan para resolver problemas:

– Con una combinación de alternativas y estados de la naturaleza. También se pueden utilizar las tablas de decisión.

– Con varias combinaciones de alternativas y estados de la naturaleza (decisiones secuenciales). No se pueden utilizar las tablas de decisión.

• El VME es el criterio más empleado.

Árboles de decisión

Page 84: Teoria de Decisiones

Análisis de problemas mediante árboles de decisión

• Definir el problema.• Estructurar o dibujar el árbol de decisión.• Asignar probabilidades a los estados de la

naturaleza. • Estimar los resultados de cada combinación

posible de alternativas y estados de la naturaleza.

• Resolver el problema calculando los valores monetarios para cada vértice de estado de la naturaleza.

Page 85: Teoria de Decisiones

Árboles de decisión: Componentes y estructura

• Alternativas de decisión en cada punto de decisión

• Eventos que pueden ocurrir como resultado de cada alternativa de decisión. También son llamados Estados de la naturaleza

• Probabilidades de que ocurran los eventos posibles

• Resultados de las posibles interacciones entre las alternativas de decisión y los eventos. También se les conoce con el nombre de Pagos

Page 86: Teoria de Decisiones

Árboles de decisión: Componentes y estructura

Los árboles de decisión poseen:• Ramas: se representan con líneas• Nodos de decisión: de ellos salen las

ramas de decisión y se representan con • Nodos de incertidumbre: de ellos salen

las ramas de los eventos y se representan con

Page 87: Teoria de Decisiones

Árboles de decisión: Componentes y estructura: ejemplo

Alternativa 1

Alternativa 2

Evento 1P(Evento 1)

Evento 2P(Evento 2)

Evento 3P(Evento 3)

Pago 1

Pago 2

Pago 3

Pago 4

Punto dedecisión

NodoDe incertidumbre

Page 88: Teoria de Decisiones

Árboles de decisiónCriterio del Valor Esperado

• Generalmente se inicia de derecha a izquierda, calculando cada pago al final de las ramas

• Luego en cada nodo de evento se calcula un valor esperado

• Después en cada punto de decisión se selecciona la alternativa con el valor esperado óptimo

Page 89: Teoria de Decisiones

Árboles de decisión: ejemplo• Un fabricante está considerando la producción

de un nuevo producto. La utilidad incremental es de $10 por unidad y la inversión necesaria en equipo es de $50.000

• El estimado de la demanda es como sigue:

Unidades Probabilidad6000 0.308000 0.50

10000 0.20

Page 90: Teoria de Decisiones

Árboles de decisión: ejemplo (continuación):

• Tiene la opción de seguir con el producto actual que le representa ventas de 2.500 unidades con una utilidad de $5.5/unidad sin publicidad, con la opción de que si destina $14.000 en publicidad podría, con una probabilidad de 80% conseguir ventas de 5.500 unidades y de un 20% de que éstas sean de 4.000 unidades

• Construya el árbol de decisión y determine la decisión óptima

Page 91: Teoria de Decisiones

Árboles de decisión: ejemplo: La decisión de Larry

• Durante la última semana Larry ha recibido 3 propuestas matrimoniales de 3 mujeres distintas y debe escoger una. Ha determinado que sus atributos físicos y emocionales son más o menos los mismos, y entonces elegirá según sus recursos financieros

• La primera se llama Jenny. Tiene un padre rico que sufre de artritis crónica. Larry calcula una probabilidad de 0.3 de que muera pronto y les herede $100.000. Si el padre tiene una larga vida no recibirá nada de él

Page 92: Teoria de Decisiones

Árboles de decisión: ejemplo: La decisión de Larry

• La segunda pretendiente se llama Jana, que es contadora en una compañía. Larry estima una probabilidad de 0.6 de que Jana siga su carrera y una probabilidad de 0.4 de que la deje y se dedique a los hijos. Si continúa con su trabajo, podría pasar a auditoría, donde hay una probabilidad de 0.5 de ganar $40.000 y de 0.5 de ganar $30.000, o bien podría pasar al departamento de impuestos donde ganaría $40.000 con probabilidad de 0.7 o $25.000 (0.3). Si se dedica a los hijos podría tener un trabajo de tiempo parcial por $20.000

Page 93: Teoria de Decisiones

Árboles de decisión: ejemplo: La decisión de Larry

• La tercer pretendiente es María, la cual sólo puede ofrecer a Larry su dote de $25.000.

• ¿Con quién debe casarse Larry? ¿Por qué?• ¿Cuál es el riesgo involucrado en la secuencia

óptima de decisiones?

Tomado de: Gallagher. Watson. METODOS CUANTITATIVOS PARA LA TOMA DE DECISIONES EN

ADMINISTRACIÓN. McGraw Hill, México, 1982

Page 94: Teoria de Decisiones

Los Árboles de decisión y el riesgo

• El análisis del riesgo ayuda al tomador de decisiones a identificar la diferencia entre:– el valor esperado de una alternativa de

decisión, y– el resultado que efectivamente podría ocurrir

Page 95: Teoria de Decisiones

Los Árboles de decisión y el riesgo

• El riesgo se refiere a la variación en los resultados posibles

• Mientras más varíen los resultados, entonces se dice que el riesgo es mayor

• Existen diferentes maneras de cuantificar el riesgo, y una de ellas es la variancia

Page 96: Teoria de Decisiones

Los Árboles de decisión y el riesgo

• La variancia se calcula como:

• Donde P(Xj) es la probabilidad del evento Xj y E(X) es el valor esperado de X

m

jXEjXjXpX

1

2)()()var(

Page 97: Teoria de Decisiones

Los Árboles de decisión y el riesgo: ejemplo: el caso de Larry (datos en miles)

Decisión X P(X) E(X) varJenny 100

00.300.70

30 2100

Jana 4030402520

0.150.150.210.090.40

29,3 60,252

María 25 1.00 25 0

Page 98: Teoria de Decisiones

Los Árboles de decisión y el riesgo: ejemplo: el caso de Larry

• La decisión por Jenny es la del valor esperado más alto, pero también es la más riesgosa, pues los resultados varían entre $0 y $100.000

• La decisión por María es la menos riesgosa, pero la de menor rendimiento

• Tal vez la mejor decisión sea Jana, ya que el valor esperado es cercano al de Jenny pero con un riesgo menor

Page 99: Teoria de Decisiones

Las decisiones multicriterio

• Hasta ahora se han analizado dos criterios para la toma de decisiones– el valor monetario esperado, y– el riesgo (variancia)

• Pero pueden haber otros factores importantes en las decisiones

• ¿Cuáles otros factores influirían en la decisión de Larry?

Page 100: Teoria de Decisiones

Limitaciones de los árboles de decisión

• Un árbol de decisión da una buena descripción visual en problemas relativamente simples, pero su complejidad aumenta exponencialmente a medida que se agregan etapas adicionales.

• En algunas situaciones, la especificación de la incertidumbre a través de probabilidades discretas resulta en una sobresimplificación del problema.

• Cuando las consecuencias de un resultado potencialmente desfavorable no pueden ignorarse (cuando se ponen en juego grandes sumas de dinero en términos relativos), el VE puede no ser el mejor criterio de decisión.

Page 101: Teoria de Decisiones

Las decisiones multicriterio

• ¿Cuáles otros factores influyen en las organizaciones?– Factores relacionados con la imagen,

motivación del personal, valores, etc.• Es posible crear escalas numéricas para

evaluar estos factores y luego factores para ponderar cada criterio

• El principal problema es la subjetividad en la evaluación de estos otros factores

Page 102: Teoria de Decisiones

TEORIA DE LA UTILIDAD

Ejercicio inicial para entender el concepto

Imagine un prospero comerciante de verduras

Vende verduras de primera calidad a restaurantes y autoservicios. Él estima que podría ampliar su participación en el mercado si tuviera acceso a más capital para invertir en infraestructura y mercadería.

Page 103: Teoria de Decisiones

El sabe que ampliar su mercado no es simplemente tener más capital para mercadería de primera calidad. Es necesario más infraestructura en equipos de transporte refrigerado, contar con personal comprometido en ofrecer un buen servicio e innovar mejores servicios a los clientes.

La tabla muestra lo que estaría dispuesto a pagar por un crédito para capital de trabajo

Incremento % MercadoCrédito Máxima tasa a pagar

$ 10,000

$ 25,000

$ 45,000

$ 70,000

% 5

% 10

% 15

% 20

<

< <

<< <

Page 104: Teoria de Decisiones

Prestamos superiores a los $ 70,000 no le servirían, pues cualquier saldo adicional a los $ 70,000 no podría hacerlos producir más dinero.

La satisfacción no es tan fácil medirla ya sea en valor monetario o cualquier Unidad de escala nominal.

Page 105: Teoria de Decisiones

TEORIA DE LA UTILIDAD

Los objetivos tanto de una persona como de una empresa son múltiples. La evaluación de los resultados finales de manera unidimensional implica la necesidad de una unidad de medida de cumplimiento o satisfacción de esos objetivos y a esa la vamos a llamar utilidad.

Se selecciona una alternativa en lugar de otra porque proporciona una mayor utilidad. Done la utilidad representa el nivel de cumplimiento de los objetivos trazados por la empresa .

Page 106: Teoria de Decisiones

Teoría de la Utilidad

Es necesario aplicar un procedimiento para cuantificar la función de utilidad que los bienes o el dinero tienen para una persona, de modo que pueda maximizar la utilidad total

Empezamos el estudio de la toma de decisiones basados en dos factores: el valor monetario y el riesgo. Con la teoría de la utilidad hemos introducido la utilidad para medir resultados. Ahora debemos establecer la nueva relación de este parámetro con los otros dos.

Page 107: Teoria de Decisiones

Preferencias de Riesgo

Resultado Monetario

Evita

dor d

e

Riesgo

Busca

dor d

e

RiesgoInd

ifere

nte a

Ries

go

Util

idad

• Este enfoque plantea curvas de utilidad, cuya forma refleja la posición de los individuos ante el riesgo

• Este enfoque es mejor, pero más complejo de llevar a la práctica, sobre todo por las dificultades prácticas para cuantificar la utilidad

Page 108: Teoria de Decisiones

TOMA DE DECISIONES MULTICRITERIO

Page 109: Teoria de Decisiones

EdadAlturaColor de PeloPlasticidadInteligenciaEducaciónGustos

Seleccionar Una pareja

Seleccionar un Proyecto

Beneficios económicosPosicionamientoAmpliación de MercadosCalidadBarreras de acceso a

competidoresLiderazgoEtc.

Page 110: Teoria de Decisiones

Aspecto MADM MODMCriterio definido por Atributos Objetivos

Objetivos Implícitos Explícitos

Atributos Explícitos Implícitos

Restricciones Inactivas Activas

Alternativas Número finito ( discreto ) Infinitas (continuo)

Uso Selección Diseño

Decisión Maker (DM)

TERMINOLOGIAS USADASToma de Decisiones Multiatributo MADMToma de Decisiones Multiobjetivo MODM

Page 111: Teoria de Decisiones

REQUERIMIENTOS BASICOSSon aquellos que rigurosamente deben cumplir las alternativas previa a su selección.

Ejemplo: Si un alumno busca una compañera mujer, en la selección no incluirá a ningún Transexual.

Page 112: Teoria de Decisiones

CARACTERISTICAS DE LOS ATRIBUTOS

• Cada atributo distingue al menos dos alternativas. En ningún caso deben aplicarse a todas las alternativas valores idénticos para un mismo atributo.

• Cada atributo captura una dimensión o faceta única del problema de decisión ( los atributos son independientes y no redundantes)

• Todos los atributos, en un sentido colectivo, se consideran suficientes para propósitos de selección de la mejor alternativa.

• Se presume que las diferencias en los valores asignados a cada atributo son significativas para diferenciar entre alternativas factibles.

Page 113: Teoria de Decisiones

CLASIFICACION DE LOS ATRIBUTOS

OBJETIVOS o CUANTITATIVOS

SUBJETIVOS o CUALITATIVOS

Page 114: Teoria de Decisiones

Escalas de medición.La idea de medición, de medida, es intrínsecamente comparativa. Medir algo, en el caso más sencillo, es determinar cuántas veces una cierta unidad o patrón de medida cabe en el objeto medido. Para medir la longitud de un objeto físico, desplazamos una regla graduada sobre el mismo, observando cuántas unidades (en este caso, centímetros o metros) abarca ese objeto. Es decir, comparamos el objeto con nuestro patrón de medición para determinar cuántas unidades y fracciones del mismo incluye.

 La medición de variables no físicas resulta, en esencia, un proceso idéntico al anterior. La dificultad reside en que las variables de este tipo no pueden medirse con escalas tan sencillas como las lineales y en que, por otra parte, no existen para su comparación patrones de medida universalmente definidos y aceptados. Si deseamos medir el peso de un objeto, podremos expresar el valor del mismo en kilogramos o libras. En cambio, para medir el grado de autoritarismo de un dirigente, no existe ni una unidad ni una escala generalmente reconocidas, por lo que el investigador se ve obligado a elegir alguna escala de las que se han utilizado en otros trabajos o a construir una adaptada a sus necesidades específicas.

Page 115: Teoria de Decisiones

Por esta razón, medir un concepto complejo implica realizar una serie de operaciones que no se hacen en el caso de variables como el peso o la longitud; será necesario definir las dimensiones que integran las variables, encontrar diversos indicadores que la reflejen y construir luego una escala apropiada para el caso.

 Puede decirse que una escala es un continuo de valores ordenados correlativamente, que admite un punto inicial y otro final. Si evaluamos el rendimiento académico de estudiantes, podemos asignar el valor cero al mínimo rendimiento imaginable al respecto. Al mayor rendimiento posible podemos atribuirle un valor 100, 20, 10 o 7 puntos, según resulte más práctico. Con estos dos valores tendríamos ya marcados los límites de nuestra escala. Para concluir de confeccionarla, será necesario asignar a los posibles rendimientos intermedios puntajes también intermedios. Con ello obtendremos una escala capaz de medir la variable rendimiento académico a través de los indicadores concretos de los trabajos presentados por los estudiantes, de sus exámenes, pruebas y otras formas de evaluación posibles.

Page 116: Teoria de Decisiones

Para que una escala pueda considerarse como capaz de aportar información objetiva, debe reunir los siguientes requisitos básicos: Confiabilidad. Se refiere a la consistencia interior de la misma, a su capacidad para discriminar entre un valor y otro. Cabe confiar en una escala cuando produzca constantemente los mismos resultados al aplicarla a una misma muestra, es decir, cuando siempre los mismos objetos aparezcan valorados en la misma forma. Validez. Indica la capacidad de la escala para medir las cualidades para las cuales ha sido construida y no otras parecidas. Una escala confusa no puede tener validez; tampoco una escala que esté midiendo, a la vez e indiscriminadamente, distintas variables superpuestas. Una escala tiene validez cuando verdaderamente mide lo que afirma medir.

Page 117: Teoria de Decisiones

Clases de escalas.Escalas nominales. Son aquellas en que sólo se manifiesta una equivalencia de categorías entre los diferentes puntos que asume la variable. Es como una simple lista de las diferentes posiciones que puede adoptar la variable, pero sin que en ella se defina algún tipo de orden o relación. Si en una investigación sobre producción agrícola queremos determinar los cereales que se cultivan en una cierta región, tendremos una variable que se designará como "cereal cultivado". Los distintos valores que esa variable reconoce serán: trigo, maíz, centeno, etc. Entre estos valores, no cabe obviamente ninguna jerarquía, no se puede trazar ningún ordenamiento. Sin embargo, a la enunciación explícita de todas esas posibilidades la consideramos como una escala, pues de algún modo es útil para medir el comportamiento de la variable, indicándonos en qué posición se halla en cada caso.

Page 118: Teoria de Decisiones

Escalas ordinales. Distinguen los diferentes valores de la variable jerarquizándolos simplemente de acuerdo con un rango. Establecen que existe una gradación entre uno y otro valor de la escala, de tal modo que cualquiera de ellos es mayor que el precedente y menor que el que le sigue a continuación. Sin embargo, la distancia entre un valor y otro no queda definida sin que es indeterminada. En otras palabras, tales escalas nos esclarecen solamente el rango que las distintas posiciones guardan entre sí. Un ejemplo de escala ordinal es el que suele usarse para medir la variable "grado de escolaridad": podemos decir que una persona que ha tenido 2 años de instrucción escolar, ha recibido más instrucción que quien sólo tiene un año, y menos que quien posee 3. Sin embargo, no puede afirmarse válidamente que la diferencia entre quien posee 2 años de instrucción y quien ha recibido un año es igual a la diferencia entre quienes han recibido 16 y 17 años de educación formal.

Page 119: Teoria de Decisiones

Escalas de intervalos iguales. Además de poseer la equivalencia de categorías y el ordenamiento interno entre ellas, tienen la característica de que la distancia entre sus intervalos está claramente determinada y que éstos son iguales entre sí. Un ejemplo típico de las escalas de intervalos iguales está dado por las escalas termométricas. Entre 23º y 24º C, por ejemplo, existe la misma diferencia que entre 45º y 46º C. Muchas otras escalas, como las que se utilizan en los tests psicológicos y de rendimiento, pertenecen a este tipo. La limitación que poseen es que no definen un cero absoluto, un valor límite que exprese realmente la ausencia completa de la cualidad medida. Por ello no se pueden establecer equivalencias matemáticas como las de proporcionalidad: no puede afirmarse que 24º C es el doble de temperatura que 12º C, porque el cero de la escala es un valor arbitrario y no se corresponde con la ausencia absoluta de la variable que se mide.

Page 120: Teoria de Decisiones

Escalas de cocientes. Llamadas también de razones. En ellas se conservan también todas las propiedades de los casos anteriores, pero además se añade la existencia de un valor cero real, con lo que se hacen posibles ciertas operaciones matemáticas, tales como la obtención de proporciones y cocientes. Esto quiere decir que un valor de 20 en una escala de este tipo es el doble de un valor de 10, o de las dos terceras partes de 30. Son escalas de cocientes las que miden la longitud, la masa, la intensidad de la corriente eléctrica y otras variables del mundo físico. Difícilmente las escalas que intervienen en las ciencias sociales son medidas con escalas de razones, ya que son contados los casos en que dichas variables pueden ser definidas con la exactitud y la precisión necesarias. La economía y la demografía son, entre estas disciplinas, las que más utilizan escalas de razones.

Page 121: Teoria de Decisiones

VARIABLES OBJETIVAS

Utilidad

Valor nominal del atributo

Rango

Una sola escalaPar todos los atributos

0

La forma de la curva se define en función del contexto

ANALISIS UNIDIMENSIONAL

Page 122: Teoria de Decisiones

VARIABLES SUBJETIVAS

ANALISIS UNIDIMENSIONAL

Esta basado en escalas ordinales

1°2°3°4°5°6°...

UTILIDADCALIFICACION

1009080605040...

Page 123: Teoria de Decisiones

PONDERACION DE ATRIBUTOS

COMPARACIONES PAREADAS

FACTORES DE PONDERACION

COMPARACIONES PAREADAS DE SAATY

Page 124: Teoria de Decisiones

Teoría de la decisión

FIN

Page 125: Teoria de Decisiones

Escalas de medición.La idea de medición, de medida, es intrínsecamente comparativa. Medir algo, en el caso más sencillo, es determinar cuántas veces una cierta unidad o patrón de medida cabe en el objeto medido. Para medir la longitud de un objeto físico, desplazamos una regla graduada sobre el mismo, observando cuántas unidades (en este caso, centímetros o metros) abarca ese objeto. Es decir, comparamos el objeto con nuestro patrón de medición para determinar cuántas unidades y fracciones del mismo incluye.

 La medición de variables no físicas resulta, en esencia, un proceso idéntico al anterior. La dificultad reside en que las variables de este tipo no pueden medirse con escalas tan sencillas como las lineales y en que, por otra parte, no existen para su comparación patrones de medida universalmente definidos y aceptados. Si deseamos medir el peso de un objeto, podremos expresar el valor del mismo en kilogramos o libras. En cambio, para medir el grado de autoritarismo de un dirigente, no existe ni una unidad ni una escala generalmente reconocidas, por lo que el investigador se ve obligado a elegir alguna escala de las que se han utilizado en otros trabajos o a construir una adaptada a sus necesidades específicas.

Page 126: Teoria de Decisiones

Por esta razón, medir un concepto complejo implica realizar una serie de operaciones que no se hacen en el caso de variables como el peso o la longitud; será necesario definir las dimensiones que integran las variables, encontrar diversos indicadores que la reflejen y construir luego una escala apropiada para el caso.

 Puede decirse que una escala es un continuo de valores ordenados correlativamente, que admite un punto inicial y otro final. Si evaluamos el rendimiento académico de estudiantes, podemos asignar el valor cero al mínimo rendimiento imaginable al respecto. Al mayor rendimiento posible podemos atribuirle un valor 100, 20, 10 o 7 puntos, según resulte más práctico. Con estos dos valores tendríamos ya marcados los límites de nuestra escala. Para concluir de confeccionarla, será necesario asignar a los posibles rendimientos intermedios puntajes también intermedios. Con ello obtendremos una escala capaz de medir la variable rendimiento académico a través de los indicadores concretos de los trabajos presentados por los estudiantes, de sus exámenes, pruebas y otras formas de evaluación posibles.

Page 127: Teoria de Decisiones

Para que una escala pueda considerarse como capaz de aportar información objetiva, debe reunir los siguientes requisitos básicos: Confiabilidad. Se refiere a la consistencia interior de la misma, a su capacidad para discriminar entre un valor y otro. Cabe confiar en una escala cuando produzca constantemente los mismos resultados al aplicarla a una misma muestra, es decir, cuando siempre los mismos objetos aparezcan valorados en la misma forma. Validez. Indica la capacidad de la escala para medir las cualidades para las cuales ha sido construida y no otras parecidas. Una escala confusa no puede tener validez; tampoco una escala que esté midiendo, a la vez e indiscriminadamente, distintas variables superpuestas. Una escala tiene validez cuando verdaderamente mide lo que afirma medir.

Page 128: Teoria de Decisiones

LOS INSTRUMENTOSUn instrumento de recolección de datos es cualquier recurso de que se vale el investigador para acercarse a los fenómenos y extraer de ellos información

Dentro de cada instrumento pueden distinguirse dos aspectos:

La forma: se refiere a las técnicas que utilizamos para la tarea de aproximación a la realidad (observación, entrevista). El contenido: queda expresado en la especificación de los datos que necesitamos conseguir. Se concreta en una serie de ítems que no son otra cosa que los indicadores que permiten medir a las variables, pero que asumen ahora la forma de preguntas, puntos a observar, elementos para registrar, etc.

DISEÑO INSTRUMENTAL

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El instrumento sintetiza en sí toda la labor previa de investigación: resume los aportes del marco teórico al seleccionar datos que corresponden a los indicadores y, por lo tanto, a las variables y conceptos utilizados; pero también sintetiza el diseño concreto elegido para el trabajo.

Mediante una adecuada construcción de los instrumentos de recolección, la investigación alcanza la necesaria correspondencia entre teoría y hechos.

 ¿Qué ocurre si en una investigación los instrumentos son defectuosos?

 Se producirán algunas de las siguientes dificultades: Los datos recogidos no servirán para satisfacer los interrogantes

iniciales; No se podrán obtener los datos que necesitamos,      Los datos vendrán falseados o distorsionados. En estos casos, habrá habido, seguramente, uno o varios errores en las etapas anteriores del proceso de investigación. Será necesario, entonces, volver hacia atrás y revisar las diferentes etapas realizadas, hasta alcanzar una mejor aproximación al problema.

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Datos primarios y secundarios.

 Ya hemos hablado de que los datos, según su procedencia, pueden dividirse en primarios y secundarios.

Los datos primarios son aquellos que el investigador obtiene directamente de la realidad, recolectándolos con sus propios instrumentos. Los datos secundarios, por otra parte, son registros escritos que proceden también de un contacto con la práctica, pero que ya han sido elegidos y procesados por otros investigadores.

Los datos primarios y secundarios no son dos clases esencialmente diferentes de información, sino partes de una misma secuencia: todo dato secundario ha sido primario en sus orígenes, y todo dato primario, a partir del momento en que el investigador concluye su trabajo, se convierte en dato secundario para los demás.

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Técnicas de recolección de datos primarios.

La observación. Consiste en el uso sistemático de nuestros sentidos orientados a la captación de la realidad que queremos estudiar.

Es una técnica antiquísima: a través de sus sentidos, el hombre capta la realidad que lo rodea, que luego organiza intelectualmente. A través de innumerables observaciones sistemáticamente repetidas, mayas y caldeos lograron penetrar en los secretos del movimiento de los cuerpos celestes; observando miles de casos concretos Mendel pudo formular las leyes sobre la herencia.

El uso de nuestros sentidos es una fuente inagotable de datos que, tanto para la actividad científica como para la vida práctica, resulta de inestimable valor.

La entrevista. Consiste en una interacción entre dos personas, una de las cuales - el investigador - formula determinadas preguntas relativas al tema en investigación, mientras que la otra - el investigado - proporciona verbalmente o por escrito la información que le es solicitada.

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Existen además otros procedimientos de recolección de datos primarios, entre los que figuran el llamado cuestionario de autoaplicación, los tests, los diagramas sociométricos, las escalas y diferenciales semánticos, etc. sin embargo, todos tienen su origen, en última instancia, en las dos principales técnicas mencionadas.