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<journal-title><![CDATA[Revista de Ingeniería]]></journal-title>
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<publisher-name><![CDATA[Universidad de los Andes.]]></publisher-name>
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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Utilización de la metodología MUSA y su aplicación en el estudio para monitorear periódicamente la satisfacción de estudiantes de la Universidad de los Andes (ESAT)]]></article-title>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[The Use of MUSA methodology and its Application in the Periodic Monitoring of Satisfaction among Students at Universidad de los Andes (ESAT)]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[The purpose of this paper is to apply the MUSA method to the information gathered in periodic surveys monitoring student satisfaction (ESAT, for its acronym in Spanish). The surveys serve to diagnose the level of undergraduate students' current satisfaction at Universidad de los Andes (Colombia), and to identify the importance and the current performance of each of the aspects assessed by the institution. In addition, it sheds light on the elements that students consider most valuable as part of their satisfaction, taking the results issued by a significant sample of respondents. Finally, the study presents aspects that require the University's attention in order to improve student satisfaction]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[ <font face="verdana" size="2">     <p align="center"><b>Utilizaci&oacute;n de la metodolog&iacute;a MUSA y su aplicaci&oacute;n en el estudio para monitorear peri&oacute;dicamente la satisfacci&oacute;n de estudiantes de la Universidad de los Andes (ESAT) </b></p>     <p align="center">The Use of MUSA methodology and its Application in the Periodic Monitoring of Satisfaction among Students at Universidad de los Andes (ESAT)</p>     <p><b>Ciro Alberto Amaya Guio </b><sup>(1)*</sup><b> Natalia Carrero Siabato </b><sup>(2)*</sup></p>     <p>(1) Doctor en Ingenier&iacute;a Industrial. Profesor asociado. <a href="mailto:ca.amaya@uniandes.edu.co">ca.amaya@uniandes.edu.co</a></p>     <p>(2) Ingeniera Industrial. <a href="mailto:n.carrero760@uniandes.edu.co">n.carrero760@uniandes.edu.co</a></p>     <p> * Universidad de los Andes, Bogot&aacute;, Colombia</p>     <p>Recibido 30 de septiembre de 2014. Modificado 4 de abril de 2014. Aprobado 12 de mayo de 2014.</p> <hr>     <p><b>Palabras clave</b></p>     <p>MUSA, programaci&oacute;n lineal, satisfacci&oacute;n de estudiantes.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p> <b>Resumen</b></p>     <p>El prop&oacute;sito de este trabajo es aplicar el m&eacute;todo MUSA a la informaci&oacute;n obtenida en las encuestas del estudio para monitorear peri&oacute;dicamente la satisfacci&oacute;n de estudiantes (ESAT), para diagnosticar el nivel de satisfacci&oacute;n actual de los estudiantes de pregrado de la Universidad de los Andes (Colombia) e identificar la importancia y el desempe&ntilde;o de cada uno de los aspectos evaluados por la instituci&oacute;n. Como parte de los resultados, es posible conocer los elementos que los estudiantes consideran m&aacute;s valiosos dentro de su satisfacci&oacute;n, tomando los resultados emitidos por una muestra significativa de encuestados. Finalmente, el estudio presenta las opciones que requieren mayor atenci&oacute;n por parte de la Universidad para mejorar dicha satisfacci&oacute;n.</p>     <p><b>Key words</b></p>     <p>MUSA, linear programming, student satisfaction. </p>     <p><b>Abstract</b></p>     <p>The purpose of this paper is to apply the MUSA method to the information gathered in periodic surveys monitoring student satisfaction (ESAT, for its acronym in Spanish). The surveys serve to diagnose the level of undergraduate students&#39; current satisfaction at Universidad de los Andes (Colombia), and to identify the importance and the current performance of each of the aspects assessed by the institution. In addition, it sheds light on the elements that students consider most valuable as part of their satisfaction, taking the results issued by a significant sample of respondents. Finally, the study presents aspects that require the University&#39;s attention in order to improve student satisfaction.</p> <hr>     <p><b>Introducci&oacute;n</b></p>     <p>Para la mayor&iacute;a de las organizaciones bajo una pol&iacute;tica estricta de mejoramiento continuo, la medici&oacute;n de la satisfacci&oacute;n de sus clientes es de vital importancia. Seg&uacute;n Grigoroudis y Siskos (2010), dicha medici&oacute;n de la satisfacci&oacute;n es considerada como un problema de evaluaci&oacute;n multicriterio, donde la satisfacci&oacute;n global de los clientes depende de un conjunto de variables que representan dimensiones caracter&iacute;sticas del servicio en particular. Al tener en cuenta las preferencias de los clientes, las organizaciones pueden identificar las oportunidades potenciales de mercado, las acciones correctivas, las diferencias de percepci&oacute;n cliente-organizaci&oacute;n y el comportamiento de los clientes.</p>     <p>La Universidad de los Andes desea llevar a cabo la medici&oacute;n de la satisfacci&oacute;n de los estudiantes, como mecanismo de mejoramiento continuo y proceso de comunicaci&oacute;n directa con los alumnos, de manera que se conozcan sus preferencias y expectativas. Para ello, ha dise&ntilde;ado un estudio aplicado a los estudiantes de manera peri&oacute;dica. Este recibe el nombre de estudio para monitorear peri&oacute;dicamente la satisfacci&oacute;n de estudiantes (ESAT), y se elabora anualmente para conocer el grado de satisfacci&oacute;n de los alumnos en tres &aacute;mbitos previamente establecidos: Imagen institucional, programas acad&eacute;micos y servicios adicionales. De acuerdo con los resultados obtenidos a partir del mismo, se busca soportar la toma de decisiones y dise&ntilde;ar planes de acci&oacute;n para el mejoramiento continuo de la instituci&oacute;n (Universidad de los Andes - Direcci&oacute;n de planeaci&oacute;n y Evaluaci&oacute;n, 2012).</p>     <p>Este trabajo aplica el M&eacute;todo de An&aacute;lisis de Satisfacci&oacute;n Multicriterio (MUSA) a la informaci&oacute;n obtenida en las encuestas del estudio ESAT, con el objetivo de medir y analizar la satisfacci&oacute;n actual de los estudiantes y dar una herramienta de an&aacute;lisis. Este m&eacute;todo permite la construcci&oacute;n de un modelo de regresi&oacute;n ordinal con restricciones, teniendo en cuenta la naturaleza de las variables cualitativas, combinando el uso de t&eacute;cnicas de optimizaci&oacute;n lineal, m&eacute;todos de desagregaci&oacute;n y teor&iacute;a de la utilidad multiatributo (MAUT) (Grigoroudis &amp; Siskos, 2010). A partir de lo anterior se establece una serie de conclusiones, basado en los resultados de la aplicaci&oacute;n del m&eacute;todo, indicando el nivel de satisfacci&oacute;n global y parcial de los estudiantes, as&iacute; como las oportunidades de mejora, que requieran atenci&oacute;n inmediata y con las cuales la Universidad puede implementar pol&iacute;ticas &oacute;ptimas de mejoramiento.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Metodolog&iacute;a</b></p>     <p>M&eacute;todo MUSA</p>     <p>El An&aacute;lisis de Satisfacci&oacute;n Multicriterio (MUSA) es un m&eacute;todo propuesto por Grigoroudis y Siskos (2010) el cual permite medir y analizar la satisfacci&oacute;n del cliente, considerando correctamente la naturaleza cualitativa de las preferencias de los estudiantes. MUSA sigue los principios generales del an&aacute;lisis de regresi&oacute;n ordinal, utilizando t&eacute;cnicas de programaci&oacute;n lineal multiobjetivo para su soluci&oacute;n, y su meta es minimizar la suma del error absoluto, usando la regresi&oacute;n de m&iacute;nima desviaci&oacute;n absoluta para su soluci&oacute;n (Ehrgott, Naujoks, Stewart &amp; Wallenius, 2008). Se eval&uacute;a el nivel de satisfacci&oacute;n de un conjunto de individuos sobre la base de sus valores y preferencias expresadas. Utilizando los datos de encuestas, el m&eacute;todo MUSA agrega las diferentes preferencias en una &uacute;nica funci&oacute;n con el m&iacute;nimo error posible (ver f&oacute;rmula 1) (Grigoroudis &amp; Siskos, 2010).</p>     <p>Los datos del problema se basan en juicios de los clientes y deben ser recogidos directamente de ellos. Una f&oacute;rmula aditiva es usada con el fin de agregar evaluaciones parciales en una medida de satisfacci&oacute;n global. La medici&oacute;n de la satisfacci&oacute;n del cliente es un problema de evaluaci&oacute;n multivariado, dado que la satisfacci&oacute;n global de los clientes depende de un conjunto de <i>n </i>variables que representen las dimensiones o caracter&iacute;sticas de servicio. Este conjunto de criterios se denota como <i>X </i>= <i>(X<sub>1</sub>, </i>X<sub>2</sub>..., X<sub>n</sub>) donde un determinado criterio <i>i </i>est&aacute; representado como una variable monot&oacute;nica Xi.</p>     <p>Adem&aacute;s, el m&eacute;todo eval&uacute;a las funciones de satisfacci&oacute;n global Y* y de satisfacciones parciales X*<sub>i</sub>, a partir de los juicios de los clientes (Y <i>y X<sub>i</sub></i>&#8704;&#161; &#8712; <i>Criterios) </i>e infiere una funci&oacute;n de valor colectiva y aditiva <i>Y*, </i>y un conjunto de funciones parciales de satisfacci&oacute;n X*&#8704;&#161; &#8712; Criterios<i>. </i>El objetivo principal del m&eacute;todo es la agregaci&oacute;n de los juicios individuales en una funci&oacute;n colectiva <i>Y*, </i>ya que la satisfacci&oacute;n global del cliente depende de un conjunto de criterios o variables que representan las diferentes caracter&iacute;sticas de servicio ( Grigoroudis &amp; Siskos, 2010).</p>     <p>La funci&oacute;n de regresi&oacute;n ordinal, la cual agrega las preferencias de los clientes se describe a continuaci&oacute;n:</p>     <p><a name="v40a04e01"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ring/n40/n40a04e01.jpg" /></p>     <p>Seg&uacute;n la Direcci&oacute;n de Planeaci&oacute;n y Evaluaci&oacute;n de la Universidad, de los 15.834 estudiantes inscritos en la Universidad de los Andes en 2011, 12.539 pertenecen a pregrado; para este estudio, se define esta cantidad como la poblaci&oacute;n objetivo. La muestra representativa en este estudio es de 2.809 personas que equivale a 22% de dicha poblaci&oacute;n. El mecanismo de encuesta, utilizado en este caso, fue por correo electr&oacute;nico para contactar a todos los estudiantes de la Universidad, debido al extenso tama&ntilde;o de la poblaci&oacute;n objetivo (CIFI Inform&aacute;tica, 2012). Para este tipo de encuestas la tasa de respuesta o porcentaje de encuestas totales intentadas que se completan es aproximadamente del 15%, lo cual podr&iacute;a llevar a desviaciones considerables. Este tipo de desviaciones por falta de respuesta ocurren cuando los encuestados reales difieren de los que se reh&uacute;san en participar (Malhotra, 1997). Aun as&iacute;, hay que tener en cuenta que las encuestas por correo es uno de los m&eacute;todos m&aacute;s r&aacute;pidos y de menor costo de realizaci&oacute;n a la hora de obtener datos de un gran n&uacute;mero de encuestados, como ocurre en este caso.</p>     <p>Para realizar el an&aacute;lisis de la satisfacci&oacute;n de los estudiantes de la Universidad, se decidi&oacute; hacer uso de datos secundarios previos, obtenidos a partir de una encuesta dise&ntilde;ada y aplicada por los &oacute;rganos encargados de la Universidad. Ellos realizan de manera peri&oacute;dica una encuesta transmitida a los estudiantes Uniandinos v&iacute;a correo electr&oacute;nico, la cual es dise&ntilde;ada para emprender acciones de mejoramiento pertinentes, bajo el nombre de estudio para monitorear peri&oacute;dicamente la satisfacci&oacute;n de estudiantes: ESAT. Por tal motivo, al utilizar dichos datos no se tiene un control sobre el muestreo manejado previamente, debido a que, en este caso en particular, se desea realizar un estudio de las percepciones de los estudiantes y no estimaciones de par&aacute;metros estad&iacute;sticos.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Los resultados obtenidos mediante este m&eacute;todo son: una estimaci&oacute;n del nivel de satisfacci&oacute;n actual de los clientes en una escala del [0,100%], el porcentaje de importancia de cada criterio en la satisfacci&oacute;n global, los &iacute;ndices de desempe&ntilde;o, de demanda y de mejora, los cuales indican en qu&eacute; criterios se debe enfocar la organizaci&oacute;n para mejorar la satisfacci&oacute;n de sus clientes, y diagramas de acci&oacute;n y de mejora que verifican dicha informaci&oacute;n de manera m&aacute;s concreta.</p>     <p><b>An&aacute;lisis m&eacute;todo MUSA</b></p>     <p>Para llevar a cabo el an&aacute;lisis de la satisfacci&oacute;n de los estudiantes se hace uso del m&eacute;todo MUSA, el cual est&aacute; compuesto por cuatro fases:</p>     <p>Fase 1: Problema de programaci&oacute;n lineal</p>     <p>El m&eacute;todo sigue los principios del an&aacute;lisis de regresi&oacute;n ordinal bajo restricciones, utilizando modelos de programaci&oacute;n lineal, cuya funci&oacute;n objetiva es la <b>minimizaci&oacute;n de la suma de los errores </b>(de sobrestimaci&oacute;n y subestimaci&oacute;n definidos en la ecuaci&oacute;n ordinal), de manera que la consistencia entre la funci&oacute;n de valor encontrada <i>Y*, </i>compuesto por las funciones parciales de satisfacci&oacute;n X*<sub>i</sub> &#8704;&#161; &#8712; Criterios y, el juicio global emitido por el cliente, sea la m&aacute;xima posible (Grigoroudis &amp; Siskos, 2010).</p>     <p>Fase 2: An&aacute;lisis de estabilidad o an&aacute;lisis de post optimalidad</p>     <p>En este paso, se hace una pos-optimizaci&oacute;n buscando puntos m&aacute;s cercanos al &oacute;ptimo de tal manera que tengan propiedades deseables, en este caso, valores de pesos que beneficien particularmente a cada dimensi&oacute;n. Esto se debe a que en muchos casos las soluciones &oacute;ptimas no son las m&aacute;s interesantes, dada la incertidumbre tanto de los par&aacute;metros del modelo como de las preferencias del decisor. El algoritmo empleado en la b&uacute;squeda de los puntos cercanos se basa en la descomposici&oacute;n de esta, mediante la soluci&oacute;n de tantos modelos de programaci&oacute;n lineal (PL), como n&uacute;mero de criterios exista. En cada uno de esos PL, se debe maximizar el peso de un criterio en particular, teniendo en cuenta la formulaci&oacute;n apropiada (Grigoroudis &amp; Siskos, 2010). El algoritmo, en consecuencia, explora el espacio o vecindario &oacute;ptimo definido por un poliedro. El uso de esta t&eacute;cnica de soluci&oacute;n se debe a que puede suceder que el n&uacute;mero de soluciones &oacute;ptimas o cercanas a &eacute;stas sea muy grande, por lo que un m&eacute;todo de b&uacute;squeda exhaustivo (como el m&eacute;todo simplex) requiere mucho esfuerzo computacional (Grigoroudis &amp; Siskos, 2010).</p>     <p>Fase 3: Estimaci&oacute;n de pesos y funciones de satisfacci&oacute;n de los estudiantes</p>     <p>Luego de realizar el an&aacute;lisis de estabilidad y obtener las variables de decisi&oacute;n <i>Z<sub>m</sub></i>(&#8704; m &#8712; Niveles de satisfacci&oacute;n global) y <i>W<sub>¡k</sub></i>&#8704; i &#8712; Criterios, k &#8712; Niveles de satisfacci&oacute;n de cada criterio <i>i, </i>de cada uno de los 29 modelos de programaci&oacute;n lineal post &oacute;ptimo (uno por cada criterio que exista), desarrollados en la fase 2, se promedian para encontrar los pesos de cada uno de los criterios y las funciones de satisfacci&oacute;n de los estudiantes. Los niveles de satisfacci&oacute;n <i>(k y m) </i>hacen referencia a la escala de satisfacci&oacute;n utilizada en la encuesta (muy satisfecho, satisfecho, ni insatisfecho ni satisfecho, insatisfecho, muy insatisfecho). Para ello, se deben transformar las variables encontradas en las iniciales <i>(b<sub>i</sub></i>peso del criterio i, <i>x<sup>*</sup>i <sup>k</sup></i>valor de la funci&oacute;n de satisfacci&oacute;n parcial correspondiente al nivel <i>k </i>para el criterio <i>i </i>y <i>y*<sup>m</sup></i>valor de la funci&oacute;n de satisfacci&oacute;n <i>Y* </i>correspondiente al nivel de satisfacci&oacute;n <i>m).</i></p>     <p>Fase 4: &Iacute;ndices y diagramas</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>El uso de &iacute;ndices y diagramas son de especial utilidad en el modelo porque permiten identificar prioridades y posibles mejoras, as&iacute; como los criterios m&aacute;s relevantes seg&uacute;n la opini&oacute;n de los estudiantes. Los cinco &iacute;ndices utilizados son:</p>     <p>•&nbsp;&iacute;ndice de ajuste promedio (AFI Average Fitting Indices)</p>     <p>•&nbsp;&iacute;ndice de estabilidad promedio (ASI Average Stability Indices)</p>     <p>•&nbsp;&iacute;ndice promedio de satisfacci&oacute;n (S)</p>     <p>•&nbsp;&iacute;ndice promedio de demanda (D)</p>     <p>•&nbsp;&iacute;ndice promedio de mejora (I)</p>     <p><b>Resultados y discusi&oacute;n</b></p>     <p>Pesos de los criterios</p>     <p>El c&aacute;lculo de los pesos de los criterios de satisfacci&oacute;n depende del promedio de los valores <i>W<sub>¡k</sub></i>, encontrados en el an&aacute;lisis de post-optimalidad, los cuales reflejan la importancia dada por los estudiantes y la suma de los mismos debe ser igual a 1 (Grigoroudis &amp; Siskos, 2010). Aquel que tenga el peso m&aacute;s alto, es el que tiene mayor trascendencia para los alumnos encuestados. Los 29 criterios y sus pesos respectivos se presentan m&aacute;s adelante en la tabla <a href="#v40a04e03">1</a>.</p>     <p>F&uuml;nci&oacute;n de valor aditiva obtenida (modelo de regresi&oacute;n ordinal)</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Como parte del modelo se infiere una funci&oacute;n Y* y un conjunto de funciones parciales <i>X*<sub>i</sub></i>a partir de los juicios de los clientes (de sus respuestas dadas en la encuesta <i>Y y </i>X<sub>¡</sub>). De esta forma, es posible estimar el modelo de regresi&oacute;n ordinal Y* = &#931; <sup>n</sup><sub>¡= 1</sub> <i>b<sub>¡</sub> </i>X*<sub>¡</sub>, que explica la satisfacci&oacute;n global de los estudiantes, donde las funciones de valor Y* <i>y X*<sub>i</sub></i>y se normalizan en el intervalo [0, 100] y <i>bi </i>es el peso del criterio (Grigoroudis &amp; Siskos, 2010). La funci&oacute;n aditiva de valor (F&oacute;rmula <a href="#v40a04e02">2</a>) se expresa a continuaci&oacute;n:</p>     <p><a name="v40a04e02"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ring/n40/n40a04e02.jpg" /></p>     <p>Donde x*<sub>1</sub>, x*<sub>2</sub>, x*<sub>3</sub>.... x*<sub>29</sub> son los valores estandarizados de las funciones de satisfacci&oacute;n [0,100] de cada uno de los criterios nombrados en la Tabla <a href="#v40a04e03">1</a>. El modelo presentado permite explicar la satisfacci&oacute;n de un estudiante de pregrado en particular al reemplazar los valores. Sin embargo, es posible encontrar un valor estandarizado que represente la satisfacci&oacute;n de todos los estudiantes en general y no espec&iacute;ficamente. Estas funciones de valor muestran en un intervalo normalizado [0, 100%], el valor real que los clientes dan a cada nivel de satisfacci&oacute;n de la escala ordinal global o marginal (corresponde al porcentaje de su percepci&oacute;n que es satisfecho en cada nivel) (Grigoroudis &amp; Siskos, 2010).</p>     <p><a name="v40a04e03"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ring/n40/n40a04e03.jpg" /></p>     <p>La forma de estas funciones, al momento de graficarlas, permite establecer el nivel de demanda de los estudiantes con la Universidad (qu&eacute; tan exigentes son los alumnos con la instituci&oacute;n). Los tres niveles de demanda que pueden tener diferentes grupos de clientes, se identifican seg&uacute;n la forma de las gr&aacute;ficas as&iacute;: clientes neutrales (gr&aacute;ficas lineales), clientes demandantes (curvas convexas) y clientes no demandantes (curvas c&oacute;ncavas). Los primeros expresan mayor nivel de satisfacci&oacute;n en cuanto mayor es el porcentaje de sus expectativas cumplidas, mientras que los consumidores demandantes no est&aacute;n muy satisfechos, a menos que reciban el mejor nivel de calidad. Al realizar las curvas de valor agregado, resultado de la aplicaci&oacute;n del m&eacute;todo, es posible apreciar que todas las gr&aacute;ficas tienen funciones c&oacute;ncavas, lo cual significa que son clientes <b>no demandantes.</b></p>     <p>Resultados de los &iacute;ndices</p>     <p>A continuaci&oacute;n se presentan los aspectos tomados en cuenta para medir la satisfacci&oacute;n, as&iacute; como los pesos y cada uno de los &iacute;ndices nombrados para cada criterio de satisfacci&oacute;n, (Tabla <a href="#v40a04e03">1</a>) y un an&aacute;lisis de los mismos:</p>     <p><b>•&nbsp;&Iacute;ndice de ajuste promedio</b></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>-&nbsp;En este caso el resultado es de <i>AFI </i>= 89,04% por lo cual se considera que el nivel de ajuste del modelo es alto.</p>     <p><b>•&nbsp;&Iacute;ndice de estabilidad promedio</b></p>     <p>-&nbsp;El valor de este &iacute;ndice es de 99,56% lo que indica que el modelo es bastante estable.</p>     <p><b>•&nbsp;Seg&uacute;n el nivel de satisfacci&oacute;n:</b></p>     <p>-&nbsp;Globalmente los clientes se encuentran satisfechos con la Universidad en un 85,65%, esto indica un buen desempe&ntilde;o por parte de la Universidad.</p>     <p>-&nbsp;El &quot;dominio del tema del profesor&quot; es el aspecto m&aacute;s importante para los estudiantes de la universidad. Tiene un nivel de satisfacci&oacute;n de 97,68%, el m&aacute;s alto de todos los criterios de satisfacci&oacute;n analizados. Tiene un desempe&ntilde;o superior, pero al mismo tiempo una gran importancia por lo que no debe ser descuidado por la Universidad.</p>     <p>-&nbsp;La mayor&iacute;a de los criterios presentados tiene un &iacute;ndice de satisfacci&oacute;n mayor a 80%, excepto el relacionado al &quot;proceso de inducci&oacute;n&quot; (criterio 11) con una satisfacci&oacute;n del 75,87% y a &quot;los precios de productos en la cafeter&iacute;a&quot; (criterio 28) con un &iacute;ndice promedio de 57,93%, siendo el criterio con menor satisfacci&oacute;n (aunque tambi&eacute;n el de menor importancia).</p>     <p><b>•&nbsp;Seg&uacute;n el &iacute;ndice de mejora:</b></p>     <p>-&nbsp;Se puede observar que todos los &iacute;ndices promedio de mejora son cercanos a cero, debido a que el &iacute;ndice de satisfacci&oacute;n de cada uno de los criterios es alto (los estudiantes de pregrado se encuentran bastante satisfechos). De esta forma, el margen de mejora que debe tener la organizaci&oacute;n con cada uno de los criterios analizados es m&iacute;nimo, su esfuerzo radica en mantener el nivel de satisfacci&oacute;n actual. Aun as&iacute;, se deduce que en donde m&aacute;s debe mejorar la Universidad es en la &quot;relaci&oacute;n matr&iacute;cula-calidad acad&eacute;mica&quot; (criterio 4), seguida de la &quot;promoci&oacute;n de la excelencia acad&eacute;mica&quot; (criterio 2) y las acciones para ofrecer &quot;docencia de alta calidad&quot; (criterio1).</p>     <p><b>•&nbsp;Seg&uacute;n el &iacute;ndice de demanda:</b></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>-&nbsp;A nivel global los estudiantes de pregrado de la Universidad son considerados no demandantes, con un &iacute;ndice de demanda igual a (-0,6).</p>     <p>-&nbsp;Los estudiantes son pr&aacute;cticamente no demandantes para los criterios &quot;dominio del profesor&quot; (criterio 8) con un &iacute;ndice de -0,890 y &quot;&aacute;reas de circulaci&oacute;n, jardines y zonas verdes&quot; (criterio 24) con un &iacute;ndice de -0,72. Para el resto de criterios, los estudiantes son considerados entre no demandantes y neutrales y, mejorar la satisfacci&oacute;n de los mismos, no demandar&aacute; muchos esfuerzos para la Universidad. Por lo tanto, no es necesario cumplir con el total de sus expectativas para obtener una mejora deseable en la satisfacci&oacute;n global.</p>     <p><b>Diagramas</b></p>     <p><b>Diagramas de acci&oacute;n</b></p>     <p>Este tipo de diagrama combina los pesos <i>(b<sub>i</sub></i>) y los &iacute;ndices medios de satisfacci&oacute;n (S) para indicar puntos fuertes y d&eacute;biles de la satisfacci&oacute;n del cliente, y definir los esfuerzos de mejora necesarios para aumentarla, (Grigoroudis &amp; Siskos, 2010), similar a los an&aacute;lisis DOFA (Fortalezas Debilidades-Oportunidades-Amenazas). Los diagramas est&aacute;n divididos en cuadrantes, en funci&oacute;n del desempe&ntilde;o (alto/bajo) y la importancia (alta/baja) que puede ser usado para clasificar las acciones. Los cuadrantes son:</p>     <p>1.&nbsp;<i>Status quo (bajo desempe&ntilde;o/baja importancia): </i>Por lo general, no requiere ninguna acci&oacute;n, teniendo en cuenta que estas dimensiones de satisfacci&oacute;n no se consideran tan importantes por los clientes.</p>     <p>2.&nbsp;<i>Aprovechar la oportunidad competitiva (alto desempe&ntilde;o/alta importancia): </i>Esta &aacute;rea puede ser utilizada como ventaja frente a la competencia. En varios casos, los criterios de satisfacci&oacute;n ubicados en este espacio son considerados las razones m&aacute;s importantes por las que los clientes han comprado el producto o servicio bajo estudio (o en este caso las razones que tienen los estudiantes para escoger la Universidad de los Andes).</p>     <p>3.&nbsp;<i>Transferencia de los recursos (alto desempe&ntilde;o/baja importancia): </i>Los recursos invertidos para el manejo de los criterios ubicados en este cuadrante, podr&iacute;an estar siendo mejor utilizados en otros criterios.</p>     <p>4.&nbsp;<i>Oportunidad de acci&oacute;n o de mejora (bajo desempe&ntilde;o/ alta importancia): </i>Estos son los criterios que necesitan atenci&oacute;n de manera inmediata y centrar en ellos los esfuerzos de mejora.</p>     <p>Seg&uacute;n la ilustraci&oacute;n 1, el criterio 4 &quot;relaci&oacute;n matr&iacute;cula -calidad acad&eacute;mica&quot; es el que necesita atenci&oacute;n inmediata si se desea aumentar el nivel de satisfacci&oacute;n global. Esto se debe a la importancia que tiene dicha dimensi&oacute;n para los estudiantes dentro de su satisfacci&oacute;n global. Por otra parte, los criterios &quot;dominio del profesor en los temas que ense&ntilde;a&quot; (criterio 8), &quot;las acciones para ofrecer una docencia de alta calidad&quot; (criterio 1) y &quot;la promoci&oacute;n de la excelencia acad&eacute;mica&quot; (criterio 2) son consideradas, las razones m&aacute;s importantes por las que los estudiantes han escogido a la Universidad de los Andes para sus estudios, debido a su ubicaci&oacute;n en el diagrama (cuadrante oportunidad competitiva). Adicional-mente, estos criterios mencionados pueden ser vistos por los estudiantes como la principal ventaja competitiva que tiene la instituci&oacute;n frente a otros centros de educaci&oacute;n superior en el pa&iacute;s. Los criterios restantes pueden llegar a ser importantes para los estudiantes en un futuro (aun cuando ahora no lo sean) y deben ser mejorados, ya que tienen actualmente un bajo desempe&ntilde;o.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>El diagrama de acci&oacute;n relativo para este caso de estudio se presenta a continuaci&oacute;n (Figura <a href="#v40a04e04">1</a>):</p>     <p><a name="v40a04e04"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ring/n40/n40a04e04.jpg" /></p>     <p><b>Diagramas de mejora</b></p>     <p>En los diagramas de mejora (Figura <a href="#v40a04e05">2</a>) se determina la magnitud de los esfuerzos de mejora y la prioridad teniendo en cuenta otros criterios, combinando para ello los &iacute;ndices promedio de demanda (D) y de mejora (I) (Grigoroudis &amp; Siskos, 2010). Los cuadrantes son:</p>     <p><i>•&nbsp;Prioridad 1 (poco esfuerzo/ alta efectividad): </i>en este cuadrante se deben enfocar todas las acciones directas de mejora.</p>     <p><i>•&nbsp;Prioridad 2 (poco esfuerzo/poca efectividad o alto esfuerzo/alta efectividad): </i>comprende criterios de satisfacci&oacute;n que tienen, ya sea un bajo &iacute;ndice de demanda o un alto &iacute;ndice de mejora.</p>     <p><i>•&nbsp;Prioridad 3 (alto esfuerzo/poca efectividad): </i>se refiere a las dimensiones de satisfacci&oacute;n que tienen m&aacute;rgenes de mejora peque&ntilde;os y un esfuerzo considerable.</p>     <p><a name="v40a04e05"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ring/n40/n40a04e05.jpg" /></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>De acuerdo a los resultados del diagrama, la primera prioridad de la Universidad es enfocarse en el criterio &quot;relaci&oacute;n matr&iacute;cula-calidad acad&eacute;mica&quot; (criterio 4), con un alto margen de mejora y con poco esfuerzo requerido (al considerar a los estudiantes como no demandantes); esto refuerza los resultados encontrados en el diagrama de acci&oacute;n que lo catalogaban como la primera prioridad. Otros criterios en esta misma situaci&oacute;n y que son de atenci&oacute;n inmediata para la Universidad son la &quot;promoci&oacute;n de la excelencia acad&eacute;mica&quot; (criterio 2), &quot;acciones para emprender docencia de calidad&quot; (criterio 1), &quot;precios de productos en la cafeter&iacute;a&quot; (criterio 28), &quot;los canales de comunicaci&oacute;n de los estudiantes&quot; (criterio 5), &quot;forma de promover la investigaci&oacute;n&quot; (criterio 3) y &quot;el proceso de inducci&oacute;n&quot; (criterio 11).</p>     <p><b>Conclusiones</b></p>     <p>Con base en los resultados anteriormente establecidos se puede concluir lo siguiente:</p>     <p>Seg&uacute;n el an&aacute;lisis hecho a partir del m&eacute;todo MUSA y basado en los criterios seleccionados para la encuesta por la Universidad, las prioridades deben enfocarse en la imagen institucional (conformada por los criterios 1 al 4) y en los procesos institucionales (criterios 5 al 10). Los estudiantes consideran que las dimensiones que pertenecen a estas categor&iacute;as son de vital importancia para su satisfacci&oacute;n global.</p>     <p>El criterio m&aacute;s importante para los estudiantes y el que mayor &iacute;ndice de satisfacci&oacute;n tiene (97,68%) es &quot;el dominio que tiene el profesor de los temas que ense&ntilde;a&quot; (criterio 8). Adem&aacute;s es considerado la principal ventaja competitiva de la Universidad de los Andes. Existe un criterio que requiere atenci&oacute;n aunque no de manera inmediata (debido a su importancia y a su bajo nivel de desempe&ntilde;o relativo) y en el que se deben centrar los esfuerzos de mejora, con el fin de aumentar el nivel de satisfacci&oacute;n global de los estudiantes. Este es &quot;la relaci&oacute;n valor matr&iacute;cula- calidad de formaci&oacute;n acad&eacute;mica&quot; (criterio 4), uno de los criterios m&aacute;s importantes dentro de la satisfacci&oacute;n global de los estudiantes con un &iacute;ndice de satisfacci&oacute;n de 83,41%. Los estudiantes que lo califican tienden a ser no demandantes, por lo que mejorar su nivel de satisfacci&oacute;n es relativamente sencillo adem&aacute;s de tener un amplio margen de mejora en comparaci&oacute;n a los dem&aacute;s.</p>     <p>Otros criterios que tienen un margen de mejora significativo, pues su progreso implica una mejora en la satisfacci&oacute;n global, son &quot;las acciones que la Universidad de los Andes ha emprendido para ofrecer una docencia de alta calidad&quot; (criterio 1) y &quot;la forma como la universidad promueve la excelencia acad&eacute;mica&quot; (criterio 2). Son ventajas competitivas que la Universidad debe explotar, porque los estudiantes las consideran fundamentales como parte de su proceso educativo.</p>     <p>La aplicaci&oacute;n del m&eacute;todo se convierte en una herramienta &uacute;til para que las organizaciones puedan establecer planes de acci&oacute;n de mejora, que permitan dirigir sus esfuerzos en los puntos o criterios claves para lograr mejorar los niveles de satisfacci&oacute;n actual de sus clientes.</p> <hr>     <p><b>Referencias</b></p>     <!-- ref --><p>CIFI Inform&aacute;tica. (Febrero de 2012). <i>Presentaci&oacute;n Resultados Generales: Estudio sobre la satisfacci&oacute;n de estudiantes de pregrado y posgrado en Uniandes. </i>Recuperado de <a href="http://planeacion.uniandes.edu.co/pdi/estudios-de-apreciacion/estudios-de-apreciacion "target="_blank">http://planeacion.uniandes.edu.co</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000101&pid=S0121-4993201400010000400001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Ehrgott, M., Naujoks, B., Stewart, T. J. &amp; Wallenius, J. (2008). <i>Multiple Criteria Decision Making for Sustainable Energy and Transportation Systems. In Proceedings of the 19th International Conference on Multiple Criteria Decision Making Vol. 7, p. </i>Auckland: Springer.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000102&pid=S0121-4993201400010000400002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Grigoroudis, E. &amp; Siskos, Y. (2010). Chapter 4: MUSA. En E. Grigoroudis, &amp; Y. Siskos, <i>Customer Satisfaction Evaluation: Methods for Mesuring and Implementing Service Quality. </i>Springer.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000104&pid=S0121-4993201400010000400003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Malhotra, N. (1997). <i>Investigaci&oacute;n de Mercados: Un enfoque pr&aacute;ctico. </i>M&eacute;xico: Prentice Hall.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000106&pid=S0121-4993201400010000400004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Universidad de los Andes - Direcci&oacute;n de Planeaci&oacute;n y Evaluaci&oacute;n. (15 de Agosto de 2012). <i>Estudios de apreciaci&oacute;n. </i>Recuperado de <a href="http://planeacion.uniandes.edu.co/pdi/estudios-de-apreciacion/estudios-de-apreciacion"target="_blank">http://planeacion.uniandes.edu.co/pdi/estudios-de-apreciacion/estudios-de-apreciacion</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000108&pid=S0121-4993201400010000400005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> ]]></body><back>
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