Mic Mac Tutorial Jlaverde Parte II

January 18, 2019 | Author: Alirio J Perez G | Category: Matrix (Mathematics), Function (Mathematics), Cartesian Coordinate System, Mathematics, Ciencia
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Aplicación del análisis estructural con MICMAC. PARTE II Recopilación y análisis Prof. JAIRO LAVERDE DESCRIPCIÓN DEL MÉTODO de ANALISIS ESTRUCTURAL (continuación) En la Parte I, se había concluido en la importación de la matriz, la cual arroja la siguiente gráfica:

Matriz calificada e importada correctamente.

INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS. Una vez seleccionadas las variables y calificada la matriz directa (MDI), queda el último paso: la interpretación de los resultados. Las interpretaciones se organizan de la siguiente manera:   

Resultados por Matriz Directa  – MDI. Resultados por Matriz Indirecta  – MII. Resultados por Plano de Desplazamientos Directos e Indirectos.

RESULTADOS POR MATRIZ DIRECTA  – MDI. Con este fin, se hace click en “view results and interpretations” (ver resultados e interpretaciones), en la pestaña “Calculate from MDI”, as í:

Aplicación del análisis estructural con MICMAC. Docente-Investigador Jairo César Laverde R.

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Ver resultados e interpretaciones.

Cálculo desde MDI.

Características de la MDI

Características de la MDI: presenta el número de 0, 1, 2, 3, 4, calificados por los expertos. Interpretación: a mayor número de 0 y 1, indica que las variables están muy poco relacionadas. Un mayor número de 2 y 3, señala que las variables están altamente relacionadas. Este cuadro se exporta a Excel y se guarda en Excel parea el informe.

Características de la matriz: presenta el número de 0, 1, 2, 3, 4, calificados por los expertos. Interpretación: a mayor número de 0 y 1, indica que las variables están muy poco relacionadas. Un mayor número de 2 y 3, señala que las variables están altamente relacionadas.

Suma de la matriz: este cuadro presenta el mismo contenido de la matriz elaborada en Excel, porque contiene la misma información: por filas, se mide la motricidad de la variable, por columnas de calcula la dependencia de las variables.

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Presenta la motricidad y la dependencia de cada variable, con los respectivos valores.

Suma de la matriz directa.

Estabillidad de la MDI: de acuerdo con el n úmero de iteracciones definido en “calculation parameters”, se presenta la estabilidad de la matriz, la cual debe estar por encima del 90% hasta el 100% e, inclusive, hasta el 110%. Si se hace click en calculation parameters y se aumenta o disminuye el número de iteracciones, se observará que la estabilidad de la matriz sube o baja. La matriz debe converger hacia una estabilidad al final de un cierto número de interacciones (generalmente 2 ó 3 para una matriz de 30 variables). Se observa la evolución de esta estabilidad en el curso de multiplicaciones sucesivas, según un número determinado de interacciones. Matriz estable: la estabilidad de la matriz hace referencia a posibles errores en las aproximaciones matemáticas que elabora el software, por ejemplo, al potenciar la matriz directa calificada por los expertos y al hacer el respectivo ajuste matemático para encontrar la matriz de relaciones indirectas.

Estabilidad de MDI con 9 iteracciones.

Plano directo (direct map):   es la representación gráfica en un eje de coordenadas cartesiano de cada una de las variables, con su respectiva motricidad ( Y ) y dependencia ( X ). De esta manera, se forman 4 cuadrantes:

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Cuadrante I: Zona de poder . Las variables localizadas en este cuadrante son tipo AB, “altamente” motrices sobre el sistema, pero poco ”dependientes” del sistema. Es decir, no están bajo el control del sistema. Cuadrante II: Zona de conflicto . Las variables localizadas en este cuadrante son tipo AA, “altamente” motrices sobre el sistema, pero también altamente ”dependientes” del sistema. Es decir, están bajo el control del sistema. Cuadrante III: Zona de resultados . Las variables localizadas en este cuadrante son tipo BA, de “baja” motricidad sobre el sistema, pero altamente dependientes” del sistema. Es decir, están bajo el control del sistema, pero con poca motricidad. Cuadrante IV: Zona de falsos problemas o problemas autónomos . Las variables localizadas en este cuadrante son tipo BB, de “baja”  motricidad sobre el sistema, y también de poca ”dependencia” del sistema. Es decir, no están bajo el control del sistema. Exporte a Word para el informe.

Cuadrante I. Zona de poder. Variables AB: Alta motricidad, Baja dependencia.

Plano directo

Cuadrante IV. Zona de falsos problemas. Variables BB: Baja motricidad, Baja dependencia.

Variables AA

Variables AB

Variables BB

BAJA dependencia

Variables BA

Cuadrante II. Zona de conflicto. Variables AB: Alta motricidad, Alta dependencia.

Cuadrante III. Zona de resultados. Variables BA: Baja motricidad, Alta dependencia.

ALTA motricidad

BAJA motricidad

ALTA motricidad

Desde el punto de vista estratégico, las variables del cuadrante II son las más dinámicas del sistema y, por lo mismo, sobre ellas hay que actuar de forma inmediata, porque están bajo el control del sistema. Por lo tanto, hay que desarrollar estrategias de muy corto plazo para afectarlas. En orden de prioridad, luego están las variables del cuadrante I que, aunque no están bajo el control del sistema, de todas formas inciden de forma muy influyente. Por lo tanto, hay que desarrollar algunas estrategias de mediano y largo plazo para afectarlas.

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Después, están las variables del cuadrante III que son variables de baja motricidad, pero que están bajo el control del sistema. Se deben desarrollar estrategias pero no prioritarias, porque los resultados de estas variables dependen de las variables de los cuadrantes II y I. Después, están las variables del cuadrante IV que son variables de baja motricidad y de baja dependencia, no están bajo el control del sistema. Se deben desarrollar estrategias de monitoreo y seguimiento de estas variables pero no estrategias prioritarias, porque son variables del entorno y variables con poca influencia sobre el sistema.

Al hacer click se despliega la ventana con el contenido de la variable. La incorporación tecnológica en los procesos es una variable altamente motriz y con alta dependencia del sistema. Quedó bien ubicada.

Análisis por cuadrantes. Al hacer click en cualquier variable, se despliega la ventana con el contenido de la variable. Por ejemplo, en el cuadrante, la incorporación tecnológica en los procesos es una variable altamente motriz y con alta dependencia del sistema. Quedó bien ubicada.  A manera de ejemplo, se analiza la siguiente variable localizada en el cuadrante IV, o zona de falsos problemas. La variable es “imposición de las tasas de interés”, por parte del Banco de la República. Al quedar la variable en este cuadrante IV, significa que la variable es de baja motricidad sobre el sistema y es de baja dependencia del sistema bajo estudio. Efectivamente, el sistema bajo estudio no es afectado sensiblemente por la tasa de interés y tampoco puede hacer nada por cambiar dicha tasa de interés. Por esta razón, obsérvese que la variable tiene cero dependencia del sistema (por estar en el eje de las Y). Por estas razones, no tendría ningún sentido gerencial adelantar una estrategia de acción contra la tasa de interés porque serían esfuerzos y recursos totalmente perdidos y sin resultados.

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Variable localizada en el cuadrante IV.

Al hacer click en la variable se despliega la ventana.

Con base en los anteriores 2 ejemplos, se debe continuar el análisis de cada uno de las variables de los cuadrantes, es este orden: cuadrante II, I, III, IV.

Gráfico directo (Direct graph): en este gráfico se analizan las 2 o 3 variables con las relaciones más fuertes con las demás variables (strongest influences), las cuales se encuentra en color rojo. Exporte a Word para el informe.

Al hacer click se despliega el gráfico directo.

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Exporte a Word para el informe.

Este zoom está al 10%. Se puede subir gradualmente hasta el 100%.

Al hacer click en la variable, se despliega la ventana: la difusión y posicionamiento de marca es la variable con las más fuertes relaciones con todas las demás.

RESULTADOS POR MATRIZ INDIRECTA  – MII. En esta segunda interpretación, el orden del análisis es el siguiente:   

Matriz indirecta  – MII Plano indirecto Gráfico indirecto

Matriz indirecta  – MII. Es el resultado de tomar la MID y multiplicada “n” veces, es decir, de realizar la potenciación de la matriz calificada por los expertos. Esta operación la ejecuta el software, de acuerdo con el número de iteracciones seleccionadas en el botón “calculation parameters”. El resultado aparece en la siguiente gráfica, con un número de iteracciones de 9.

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Exporte a Excel para el informe. MII, resultado de la potenciación de la MID.

Haga click para detectar la MII.

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Plano indirecto. Con las mismas denominaciones y contenidos de los 4 cuadrantes presentados en el plano directo, enseguida, se muestra el plano indirecto, resultado de graficar la matriz indirecta.

Se exporta a Word para el informe.

Al hacer click se despliega el plano indirecto Compare la posición de esta variable en el plano directo y en este plano indirecto y explique la variación.

Los cuadrantes, sus nombres, sus significados y su interpretación de este plano indirecto son los mismos que los del plano directo. Una actividad adicional que se puede llevar a cabo es la comparación de los 2 planos (directo e indirecto). Se concluirá que las variables tienen desplazamientos hacia arriba o hacia abajo, hacia la derecha o hacia la izquierda.

Gráfico indirecto. En la siguiente gráfica se observan las variables que presentan unas influencias relativamente importantes (las relaciones de color azul intenso). Se exporta a Word para el informe

Subir el zoom del 10% al 100%, de forma gradual.

Variables con influencias relativamente fuertes.

Influencias relativamente fuertes

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Las relaciones entre variables conectadas con el color rojo intenso son las más fuertes. Las relaciones de este tipo detectadas en el gráfico indirecto son de especial importancia, porque no se hicieron evidentes en el gráfico directo, pero sí en estas relaciones relativamente fuertes. El zoom con el cual se visualizó el gráfico indirecto está al 10%. De manera experimental, se debe aumentar gradualmente el zoom hasta llegar al 100%. Un ejercicio complementario sería la comparación de los gráficos directo e indirecto, a un zoom del 100% y observar las diferencias entre las variables con influencias más fuertes y con influencias relativamente fuertes.

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