Análisis estructural identificación de variables

Presentación del tema: "Análisis estructural identificación de variables"— Transcripción de la presentación:

1 Análisis estructural identificación de variables

2 contenido Origen y objetivos del análisis estructural
Etapas del análisis Identificación de variables Matriz de análisis Método MICMAC Límites del análisis estructural

3 ORIGEN del análisis estructural
Se basa en las matrices de entrada-salida de Leontiev, en la teoría de los gráficos y en los ejercicios de simulación de investigación operativa que se usaron en la producción militar norteamericana. La gran mayoría de los métodos de análisis de sistema o de previsión han tenido su origen en el campo militar. En Francia, por ejemplo, el método de los árboles de pertinencia fue desarrollado en el centro de prospectiva y evaluación del ministerio de defensa. (Saint-Paul y Ténière-Buchot, 1974) El análisis estructural fue introducido en Europa por el profesor Wanty a finales de la década de los 60 en la universidad de París Dauphine; desde ese época a tenido una gran acogida y ha sido impulsado por la escuela francesa.

4 Objetivo del análisis estructural
El objetivo de este análisis es poner de relieve la estructura de las relaciones entre las variables cualitativas, cuantificables o no, que caracterizan el sistema estudiado. Ofrece la posibilidad de describir un sistema mediante el uso de una matriz que interconecta todos los componentes del sistema. El método permite estudiar las relaciones del sistema e identificar las variables esenciales.

5 Objetivo del análisis estructural
El principal mérito de este método consiste en la ayuda que presta a un grupo para plantearse las buenas preguntas y construir su reflexión colectiva. Tiene dos objetivos complementarios: Lograr una representación lo más exhaustiva posible del sistema estudiado que permita… Reducir la complejidad del sistema a sus variables esenciales.

6 Objetivo del análisis estructural
Algunas aplicaciones del análisis estructural planteadas por Lefebvre (1982) en su tesis, son: Puede ser una ayuda en la reflexión sobre un sistema, con el fin de construir un modelo más elaborado como, por ejemplo, la dinámica de los sistemas. Puede utilizarse sólo, por ejemplo, para evaluar decisiones estratégicas. Puede formar parte de un análisis global, como el método de escenarios. Puede facilitar la comunicación y la reflexión de un grupo o la adhesión del mismo a un objetivo específico.

7 USO DEL ANÁLISIS ESTRUCTURAL
En la práctica, se han desarrollado dos formas de utilización de este análisis: En la forma de decisiones: investigación, identificación de las variables y actores sobre los cuales es necesario actuar para alcanzar los objetivos fijados. En el proceso prospectivo: investigación de las variables clave sobre las cuales debe basarse prioritariamente la reflexión sobre el futuro. Este último uso comprende varias etapas: Identificación de variables Localización de las relaciones en la matriz del análisis estructural Búsqueda de las variables clave a través del método MICMAC

8 Etapas del análisis – identificación de las variables
La identificación, implica la elaboración de un listado lo más exhaustivo posible de las variables que caracterizan el sistema constituido por el fenómeno estudiado y su contexto. Para la identificación de variables, es conveniente realizar entrevistas no dirigidas con los representantes de los actores que supuestamente participan en el sistema estudiado, a quienes se les formulan preguntas abiertas, tales como: ¿En su opinión, cuáles son los factores que condicionarán la evolución de este u otro fenómeno? Para descubrir estas variables, también es útil adoptar diferentes puntos de vista (político, económico, tecnológico, social, etc.). A partir de la lista de datos brutos antes establecida, se le agregan y suprimen algunos datos, fruto de la reflexión, para obtener así una lista relativamente homogénea.

9 Etapas del análisis – identificación de las variables
Se debe tener en cuenta, que considerando la naturaleza del fenómeno estudiado, con frecuencia es aconsejable reagrupar a priori los datos para establecer la diferencia entre las variables internas y las variables externas. Las variables internas son las que caracterizan el subsistema objeto del estudio; las externas, las que constituyen su contexto.

10 Etapas del análisis – identificación de las variables
Por último, para proceder a la identificación de las relaciones es indispensable dar una explicación detallada de las variables. Esta explicación involucra todo lo que está implícito en la definición de una variable. Con las variables y su información relevante, se abren los archivos correspondientes (es decir, las versiones del documento que esta siendo construido), que se van complementando a medida que avanza el proceso y constituyen así un procedimiento de clasificación sistemática de la información.

11 Ejemplo – identificación de las variables
Análisis estructural realizado para William Saurin perteneciente al grupo empresarial Lesieur en el año 1985, proyectando para el periodo 2001. Se identificaron 74 variables, 38 internas y 36 externas: SISTEMA INTERNO Variables de organización y de estrategia Variables de productos, mercados, tecnologías Resultado de calidad de servicio Vigilancia estratégica Sistema de información de gestión Sistema de información de comunicación Sistema de incentivos Proyecto de empresa Reactividad de la organización Integración al inicio Política de imagen de empresa Disposición en red Implantación geográfica Diversificación del segmento estratégico Diversificación del producto Diversificación e internacionalización de mercados Integración de nuevas tecnologías de empaquetado (packaging) Integración de nuevos modos de conservación Integración de nuevos procesos Detección de nuevas materias primas Gestión del sistema de imagen Potencia comercial Volumen de ventas Valor añadido financiero Variables de producción Variables sociales Variables financieras Productividad industrial Flexibilidad (herramientas) y estructura industrial Niveles de subcontratación Capacidad de producción y de almacenaje Calidad del producto Clima social/ambiente Movilización / motivación / convivialidad Interés del puesto de trabajo Pirámide de edades Proporción de trabajadores extranjeros Calificación/formación/reclutamiento Papel y actuación de los sindicatos Condiciones de trabajo Rentabilidad de los capitales comprometidos cash-flow neto Capacidad de endeudamiento

12 Ejemplo – identificación de las variables
Análisis estructural realizado para William Saurin perteneciente al grupo empresarial Lesieur en el año 1985, proyectando para el periodo 2001. Se identificaron 74 variables, 38 internas y 36 externas: SISTEMA EXTERNO Variables Lesieur Variables generales Variables de distribución Situación financiera Lesieur Estrategia de desarrollo Lesieur Reglas de juego Cambio de la tecnología Demografía Reglamentaciones de productos Medios/comunicación Reglamentación social Condiciones de intercambio Rol de las administraciones Paro Adecuación del mercado de trabajo Libertad tarifaria Concentración, peso de la distribución Organización de los distribuidores Nuevos modos de distribución Nuevas tecnologías de distribución Variables del consumidor Variables del riesgo Comportamientos alimentarios Estructura de los hogares Valores culturales Sociedad multirracial Trabajo femenino Equipamiento de los hogares Consumismo, asociaciones de consumidores Imagen de la conserva Poder de compra de las familias Lugar de compra/lugar de consumo Estrategia de los grandes grupos Estrategia de los competidores Competencia potencial Calidad de materias primas Riesgo de aprovisionamiento/disponibilidad Precio de las materias primas Peso de los proveedores Riesgo (sanitarios, políticos) Organizaciones profesionales

13 Etapas del análisis – localización de las relaciones en la matriz de análisis estructural
El análisis estructural consiste en interrelacionar las variables en un cuadro de doble entrada, conocido como matriz de análisis estructural. Sobre variables internas Sobre variables externas j I Acción de las variables internas sobre ellas mismas II Acción de las variables internas sobre las externas III Acción de las variables externas sobre las internas IV Acción de las variables externas sobre ellas mismas Cada elemento aij de esta matriz puede tomarse de la siguiente forma: aij= 1 si la variable i incide directamente sobre la variables j aij= 0 en caso contrario. También es posible considerar la intensidad de las relaciones fijando otras normas convencionales variables internas I II Influencia de i aij variables externas III IV

14 Etapas del análisis – localización de las relaciones en la matriz de análisis estructural
Algunas recomendaciones para el desarrollo Una reflexión previa suficientemente madurada conduce por lo general a caracterizar el sistema en estudio por una lista cercana a 70 variables; algo más estructurado generaría un listado de más de cien. Para un buen análisis estructural, incluidas entrevistas internas y externas, hay que considerar como mínimo unos tres meses de plazo de realización. La experiencia parece demostrar que una buena tasa de cumplimiento de la matriz debe situarse entre 15 y 25% según la dimensión de la matriz (esto para cada cuadrante). Tasas superiores, de 30 a Sobre variables internas Sobre variables externas Influencia de variables internas 20% 10% Influencia de variables externas 15% 25% 35%, revelan relaciones inducidas que han sido incorrectamente consideradas como directas.

15 Etapas del análisis – localización de las relaciones en la matriz de análisis estructural
… recomendaciones para el desarrollo Las influencias de la externa sobre la interna son mucho más densas que a la inversa. Los efectos de las variables internas y externas sobre ellas mismas arrojan una tasa más elevada, la cual es normal. Para rellenar una matriz de 70 variables, hay que contar unos tres días de trabajo para un grupo de cinco a diez personas. Se debe analizar las variables en su impacto con el conjunto del sistema, esto debe ser el lenguaje común para el grupo y crea una coherencia en la visión del entorno.

16 Etapas del análisis – localización de las relaciones en la matriz de análisis estructural
Antes de concluir que existe una relación entre dos variables, se debe verificar sistemáticamente si: ¿Ejerce la variable i una acción afectiva sobre la variable j, o la relación será más bien de j hacia i? ¿Ejerce i una acción sobre j, o existe más bien una colinealidad, es decir, que una tercera variable k actúa sobre i y j? ¿La relación entre i y j es directa, o más bien se realiza a través de otra variable r de las incluidas en la lista? i j . ? i j k ? i j r ?

17 Etapas del análisis – localización de las relaciones en la matriz de análisis estructural
Algunas variables que hoy ejercen poca influencia podrían ser más importantes en el futuro en un contexto diferente. El diligenciamiento de la matriz es en general cualitativo, es decir, existencia o no existencia de la relación, pero este a su vez deberá cuantificarse. Para esto, se distinguen varias intensidades de las relaciones directas: fuertes, medias, débiles y potenciales. Estas podrán tomar los valores 3, 2, 1 y P respectivamente. Con lo anterior, puede introducirse una cierta dinámica en el análisis estructural y contrastar la sensibilidad de ciertos resultados en función de la intensidad de las relaciones.

18 Ejemplo – localización de las relaciones en la matriz de análisis estructural
Influencia de sobre 1 2 3 … 37 38 39 40 73 74 Variables internas Resultado de calidad de servicio Vigilancia estratégica Sistema de información de gestión : Cash flow neto Capacidad de endeudamiento Variables externas Situación financiera Lesieur Estrategia de desarrollo Lesieur Riesgo Organizaciones profesionales

19 Etapas del análisis – localización de las relaciones en la matriz de análisis estructural
Es conveniente verificar la relación de variables de manera horizontal y posteriormente en forma vertical, para asegurar la respuesta crítica a la pregunta. Al hacer el análisis entre las internas vs. Externas y viceversa, es conveniente sobreponerlas al finalizar para identificar nuevas relaciones o cambios en las mismas. (Esto puede conllevar mayor tiempo en el análisis)

20 Etapas del análisis – localización de las relaciones en la matriz de análisis estructural
Sin el apoyo de la matriz, muchas de las innumerables preguntas, que se hacen sobre las relaciones, no habrían surgido nunca. Además, la matriz permite descubrir algunas veces nuevas variables en las cuales no se había pensado durante la identificación propia. La preparación de la matriz fomenta un intercambio y una reflexión que ayudan al crear un lenguaje común en el grupo que realiza el análisis prospectivo.

21 Etapas del análisis – BÚSQUEDA DE LAS VARIABLES CLAVE A TRAVÉS DEL MÉTODO MICMAC
Una acercamiento a la definición, la plantean Duperrin y Godet (1973), bajo la cual el método de matriz de impactos cruzados, conocido como MICMAC , es en el cual la importancia de una variable se mide no tanto por sus relaciones directas como por sus miles de millones de relaciones indirectas. El objeto del método MICMAC es “identificar las variables más motrices y más dependientes (variables clave), construyendo una tipología de las variables mediante clasificaciones directas e indirectas”. (Godet, 1995)

22 Etapas del análisis – BÚSQUEDA DE LAS VARIABLES CLAVE A TRAVÉS DEL MÉTODO MICMAC
Después de haber establecido una lista lo más exhaustiva posible de las variables que deben tenerse en cuenta, se procede a reducir la complejidad del sistema y a identificar las variables clave que habría que estudiar en primer lugar. Cuando se trabaja con un subsistema interno, en relación con un contexto externo, hay varios tipos de variables esenciales: Las variables externas, que son las que ejercen mayor influencia y las que ofrecen una mayor explicación. Las variables internas, que son las más sensibles a ese contexto. Las variables contextuales que no parecen ejercer una influencia sobre el sistema estudiado podrán dejarse de lado

23 Etapas del análisis – BÚSQUEDA DE LAS VARIABLES CLAVE A TRAVÉS DEL MÉTODO MICMAC
Relaciones directas e indirectas Un examen de la matriz permite identificar las variables que ejercen la mayor acción directa, pero no es suficiente para revelar las variables ocultas que algunas veces ejercen una fuerte influencia sobre el problema estudiado. Consideremos un caso donde el sistema de variables se descompone en dos subsistemas S1 y S2, los cuales serían independientes si no estuvieran ligados por las variables intermedias a, b, c. En términos de efectos directos: a es fuertemente dependiente del subsistema S1 c domina el subsistema S2 El análisis en términos de efectos directos lleva a negar la variable b, la cual por tanto representa el elemento esencial de la estructura del sistema puesto que es el punto de paso relacional entre los dos subsistemas S1 y S2. S1 S2 a b c

24 Etapas del análisis – BÚSQUEDA DE LAS VARIABLES CLAVE A TRAVÉS DEL MÉTODO MICMAC
Relaciones directas e indirectas Además de las relaciones directas, también existen relaciones indirectas entre variables, mediante cadenas de influencia y bucles de reacción (retroalimentación). El método MICMAC, un programa de multiplicación matricial aplicado a la matriz estructural, permite estudiar la difusión de los impactos por los caminos y bucles de reacción y, por consiguiente, jerarquizar las variables de la siguiente manera: teniendo en cuenta el número de caminos y bucles de longitud 1,2,… n salidos o que llegan de variables, así respectivamente: Por orden de motricidad Por orden de dependencia Una matriz corriente que incluye varias decenas de variables puede comprender varios millones de interacciones en forma de cadenas y bucles. Para la mente humana es imposible imaginar e interpretar una red de relaciones de tal magnitud.

25 Etapas del análisis – BÚSQUEDA DE LAS VARIABLES CLAVE A TRAVÉS DEL MÉTODO MICMAC
Principio del método MICMAC: Elevación de la matriz a una potencia El método se basa en las propiedades clásicas de las matrices booleanas. Para entenderlo mejor verifiquen este gráfico: Si la variable i influye directamente sobre la variable k, y si k influye directamente sobre la variable j k i j

26 Etapas del análisis – BÚSQUEDA DE LAS VARIABLES CLAVE A TRAVÉS DEL MÉTODO MICMAC
Principio del método MICMAC: Elevación de la matriz a una potencia En el caso anterior, cualquier cambio que afecte a la variable i puede repercutir sobre la variable j. hay entonces una relación indirecta entre i y j. En la matriz de análisis estructural existen numerosas relaciones indirectas del tipo i j que no pueden tenerse en cuenta según la clasificación directa La elevación al cuadrado de la matriz pone en evidencia las relaciones de orden 2, entre i y j. En efecto, A2 = AxA = (a2ij) Donde a2ij = Ea1ika1kj.