Caracterización de la satisfacción estudiantil en la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración en Uruguayuna aplicación de análisis de clases latentes y de análisis de clusters
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Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigaciones en Estadística y Matemática. Centro de Investigación en Metodología Borrosa Aplicada a la Gestión y Economía
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Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.
Fil: Vernazza-Mañan, Elena. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.
En este trabajo se presentan los principales resultados obtenidos al realizar un estudio de la caracterización de la Satisfacción Estudiantil, en los cursos de grado de la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración, Universidad de la República, Uruguay, a través de la utilización y comparación de dos técnicas de análisis de datos multivariantes: Análisis de Clases Latentes y Análisis de Clusters. Los datos utilizados provienen de una encuesta aplicada sobre una muestra de estudiantes de la Facultad. El cuestionario presenta una estructura de 2 bloques. El primero, presenta las variables que permitirán realizar una caracterización sociodemográfica de los estudiantes, y el segundo contiene 63 ítems subdivididos en 8 escalas asociadas al modelo ECSI que serán las utilizadas para la caracterización de la Satisfacción Estudiantil. Las variables manifiestas consideradas para la construcción y caracterización de la Satisfacción Estudiantil son las siguientes: expectativas de los estudiantes al ingresar al centro de estudios, la imagen que tienen de éste, la calidad de la enseñanza recibida y de los servicios brindados, las necesidades y deseos personales con respecto a la Facultad y el valor percibido. Estas variables surgen de agrupar los ítems del ECSI, por escala. Los resultados presentados surgen, de considerar que efectivamente existe una variable que refiere a la Satisfacción Estudiantil y que ésta queda definida, a partir de la interacción de las 6 variables manifiestas, por cuatro clases latentes. Por otra parte, se propone agrupar a los estudiantes en tres clusters (utilizando el algoritmo de Ward).
Fil: Vernazza-Mañan, Elena. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.
En este trabajo se presentan los principales resultados obtenidos al realizar un estudio de la caracterización de la Satisfacción Estudiantil, en los cursos de grado de la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración, Universidad de la República, Uruguay, a través de la utilización y comparación de dos técnicas de análisis de datos multivariantes: Análisis de Clases Latentes y Análisis de Clusters. Los datos utilizados provienen de una encuesta aplicada sobre una muestra de estudiantes de la Facultad. El cuestionario presenta una estructura de 2 bloques. El primero, presenta las variables que permitirán realizar una caracterización sociodemográfica de los estudiantes, y el segundo contiene 63 ítems subdivididos en 8 escalas asociadas al modelo ECSI que serán las utilizadas para la caracterización de la Satisfacción Estudiantil. Las variables manifiestas consideradas para la construcción y caracterización de la Satisfacción Estudiantil son las siguientes: expectativas de los estudiantes al ingresar al centro de estudios, la imagen que tienen de éste, la calidad de la enseñanza recibida y de los servicios brindados, las necesidades y deseos personales con respecto a la Facultad y el valor percibido. Estas variables surgen de agrupar los ítems del ECSI, por escala. Los resultados presentados surgen, de considerar que efectivamente existe una variable que refiere a la Satisfacción Estudiantil y que ésta queda definida, a partir de la interacción de las 6 variables manifiestas, por cuatro clases latentes. Por otra parte, se propone agrupar a los estudiantes en tres clusters (utilizando el algoritmo de Ward).
Palabras clave
Estudiantes, Planeamiento y realización de encuestas, República Oriental del Uruguay
