modelo descriptivo

En términos generales, el modelo descriptivo permite una comprensión del equipo y de sus resultados desde una perspectiva global e intrínseca. El modelo descriptivo más importante fue desarrollado en 1964 por McGrath, y utilizó un marco recursos-procesos-resultados para explorar las implicaciones de la investigación descriptiva en la eficacia de los grupos de trabajo.

La proposición básica de McGrath es que los recursos -i.e., los elementos de los que dispone el equipo para desempeñar sus tareas-, se combinan para afectar a los procesos del equipo -i.e., conjunto de acciones que tienen lugar en el mismo- los cuales a su vez influyen en los resultados de los mismos -i.e., efectos o consecuencias de los procesos. Este modelo es, probablemente, la visión históricamente dominante de los grupos (Langfred, 2000; Stewart y Barrick, 2000; Kirkman y Rosen, 1999; Nebus, 1999; Cohen y Bailey, 1997; Canney Davison, 1995; Maznevski, 1994; Gladstein, 1984) al compartir la mayoría de la investigación emprendida la presunción de que los procesos median en la relación existente entre los recursos facilitados al equipo y los resultados alcanzados por el mismo.

Este modelo es muy básico pero permite identificar las fases del diseño que son comúnmente aceptadas por la mayoría de los investigadores. Como se muestra en la imagen:

Diseño conceptual: Se buscan conceptos o principios de solución al problema, para  lo cual se analiza el problema identificado, se sintetiza una o varias posibles soluciones y se evalúan con respecto a especificaciones o restricciones impuestas.

Se generan principios de solución pero no son lo suficientemente validas como para obtener la respuesta al problema. Esta etapa requiere de abstracción y creatividad del diseñador encaminado a  generar estructuras válidas.

Diseño preliminar: Se obtiene formas específicas, materiales propuestas y planos de conjunto con dimisiones generales, que representan al producto como un conjunto organizado de piezas, componentes, enlaces y acoplamientos.

Diseño de detalle: Generación de todas las especificaciones necesarias para la producción del producto final. La elaboración de planos de detalle, la determinación de etapas de fabricación, la identificación de proveedores, etc. Esta fase es la más desarrollada a nivel empresarial.

• Victoria Gonzalez
• Gladis Mendoza
• Andrea Moreno
• Estefany Rodriguez 

Modelo Deterministico

Un modelo determinista es un modelo matemático donde las mismas entradas o condiciones iniciales producirán invariablemente las mismas salidas o resultados, no contemplándose la existencia de azar, o incertidumbre en el proceso modelada mediante dicho modelo.

Está estrechamente relacionado con la creación de entornos simulados a través de simuladores para el estudio de situaciones hipotéticas, o para crear sistemas de gestión que permitan disminuir la propagación de errores. Los modelos deterministas sólo pueden ser adecuados para sistemas determina distas no caóticos, para sistemas azarosos (no-determinista) y caóticos (determinista inpredictible a largo plazo) los modelos deterministas no pueden predecir adecuadamente la mayor parte de sus características.

La inclusión de mayor complejidad en las relaciones con una cantidad mayor de variables y elementos ajenos al modelo determinista hará posible que éste se aproxime a un modelo probabilistico o de enfoque estocastico.

Ejemplo                                  

• Por ejemplo, la planificación de una linea de produccion, en cualquier proceso industrial, es posible realizarla con la implementación de un sistema de gestión de procesos que incluya un modelo determinista en el cual estén cuantificadas las materias primas, la mano de obra, los tiempos de producción y los productos finales asociados a cada proceso.

           

   

           

Una de las caracteristicas del modelo matematico determinístico es la inclusión de la complejidad en las relaciones con mayor presencia de variables y elementos distintos, siendo así que el modelo matemático determinístico hace posible que éste se asemeje a un modelo probabilístico o un modelo estocástico.

Para entender de menor manera se da el siguiente ejemplo:

- La planificación de una línea de producción, en cualquier proceso industrial, para ellos se realiza la complementación de un sistema de gestión de procesos, el cual debe de incluir un modelo matemático determinístico, con el cual se hace posible la cuantificación de las materias primas, de la mano de obra, de los tiempos de producción y finalmente de los productos finales.

A continuación un cuadro en el cual se ve el enfoque de un modelo matemático deterministico:

  

Gonzalez Barojas Victoria Eugenia 

modelo probabilistico

Modelo Probabilistico

Desarrollado por Robertson y Sparck Jones, fue introducido entre 1977 y 1979 y es conocido como modelo probabilístico o de independencia binaria (BIR). Se fundamenta en la representación binaria de los documentos, al igual que en el modelo de recuperación booleano, indicando presencia o ausencia de términos mediante 0 y 1. Su diferencia radica en el método estadístico y en las premisas bajo las que se constituye su funcionamiento estableciendo las siguientes aseveraciones:

-Según la consulta planteada por el usuario, los documentos de la colección se clasifican en dos grupos; 1) Conjunto de Documentos Relevantes y 2) Conjunto de Documentos Irrelevantes.

-Existe una respuesta ideal del sistema, constituida por el conjunto de documentos relevantes, a la que se denomina Conjunto de Respuesta Ideal.

-Existe una Consulta Ideal, que es aquella que proporciona un Conjunto de Respuesta Ideal o lo que es lo mismo el conjunto de documentos relevantes para el usuario.

-Aunque a priori se desconoce cuál es la Consulta Ideal (el usuario no tiene porqué conocerla), sí se sabe que es una combinación de 0 y 1 por ser un modelo binario de recuperación. Se desconocen por tanto los términos que se deberían introducir para obtener el Conjunto de Respuesta Ideal.

Modelo probabilístico o estadístico es la forma que pueden tomar un conjunto de datos obtenidos de muestreos de datos con comportamiento que se supone aleatorio.

Un modelo estadístico es un tipo de modelo matemático que usa la probabilidad, y que incluye un conjunto de asunciones sobre la generación de algunos datos muéstrales, de tal manera que asemejen a los datos de una población mayor.

Las asunciones o hipótesis de un modelo estadístico describen un conjunto de distribuciones de probabilidad, que son capaces de aproximar de manera adecuada un conjunto de datos. Las distribuciones de probabilidad inherentes de los modelos estadísticos son lo que distinguen a los modelos de otros modelos matemáticos deterministas.

Un modelo estadístico queda especificada por un conjunto de ecuaciones que relacionan diversas variables, aleatorias, y en las que pueden aparecer otras variables no aleatrias. Como tal "un modelo es una representación formal de una teoría”.

Estefany Rodriguez

Modelo matemático cualitativo

Son aquellos modelos cuya expresión y resultado no son numéricos sino descriptivos únicamente. Estos modelos no se representan mediante expresiones matemáticas v algebraicas: son generalmente modelos de comportamiento esperado, construidos a partir de la lógica y que determinan relaciones funcionales entre las variables, pero sin cuantificarlas. Entre este tipo de modelos están los de Estímulo‑Respuesta utilizados por la Psicología Clínica y la Psicología Industrial, los modelos de organización utilizados por la Administración de Empresas, los modelos motivacionales utilizados por las Ciencias de la Conducta, o los modelos de comportamiento utilizados en la Publicidad y el Mercadeo.

Los modelos cualitativos determinan, de manera general, las relaciones entre diferentes factores o componentes del sistema. Estos modelos no pretenden cuantificar dichas relaciones sino solamente facilitar el entendimiento de cómo funciona el proceso específico que nos interesa. Al construir modelos gráficos, es aconsejable comenzar en forma sencilla para luego ampliar el modelo y poder incluir todos los factores esenciales. Es así como finalmente se puede describir el proceso específico que nos interesa con todo el detalle necesario para cumplir el propósito del análisis. La modelación es una actividad creativa, interesante y de mucha utilidad.

MODELOS CUALITATIVOS APLICADOS PARA ESTUDIOS DE MERCADEO

Estos estudios tienen su máximo potencial al momento de explorar la aceptación de una idea o un producto. De esta manera se obtiene una percepción que no es cuantificable estadísticamente pero de manera muy clara se pueden obtener percepciones y por lo tanto tiene alta representatividad para tomar decisiones.

SERTA (empresa de estudios de mercado) para la realización de estos estudios de alta calidad en lo referente a sesiones de grupo, Focus Group. Se basan en los diversos Modelos Cualitativos que se manejan son los siguientes:

• Comportamiento y actitud hacia algún producto o servicio, nuevo o conocido, de un consumidor actual o potencial.
• Pruebas de concepto para entender lo que comunican efectivamente al consumidor: Etiqueta, empaque, aroma, sabor y/o producto.
• Evaluación de promociones (análisis discriminatorios).
• Percepción real de la imagen corporativa del impulsor del concepto estudiado.
• Motivaciones o impedimentos para utilizar un producto o servicio.
• Desarrollo integral de nuevos conceptos a partir de la interacción con los consumidores potenciales.
• Comunicación real de slogans, logotipos o publicidad.
• Evaluación de campañas.
• Generación de ideas.
• Integración de Internet en alguna iniciativa de publicidad.

Moreno Gutierrez Andrea 

Modelo Matemático Cuantitativo

Cuantitativo es un adjetivo que está vinculado a la cantidad. Este concepto, por su parte, hace referencia a una cuantía, una magnitud, una porción o un número de cosas. Lo cuantitativo, por lo tanto, presenta información sobre una cierta cantidad.

El modelo matemático cuantitativo, también conocido como modelo matemático numérico, es utilizado para poder representar los diferentes aspectos del sistema; esta acción la realiza a través de números, fórmulas, algoritmos matemáticos, apoyos que sirven para poder relacionar los diferentes valores numéricos dados. 

Entonces a través del uso del modelo matemático cuantitativo se puede hacer el cálculo de un proceso físico, como también se puede hallar los cambios cuantitativos del sistema modelado. Cabe destacar que este tipo de modelo matemático hacer uso también de símbolos 

Para tener más claro, el modelo matemático de este tipo se aplica para hallar las tasas de mortalidad, de fertilidad, así también para determinar las consecuencias de las modificaciones que se harán sobre cierto punto.

Después de desarrollar un modelo cualitativo que represente adecuadamente la realidad, podemos proceder a incluir números y expresiones matemáticas para convertirlo en un modelo cuantitativo. Este paso ayuda a refinar el modelo conceptual al intentar de introducir valores numéricos a todos los factores incluidos en el modelo. Cuando falta la información numérica, se puede recurrir a tres acciones como paliativo a estas restricciones:

i) Modificar el modelo cualitativo conforme para incluir sólo los datos disponibles. 

ii) Introducir valores supuesto, basándose en la experiencia personal y en referencias bibliográficas.

iii) Determinar los valores numéricos requeridos, por medio de un estudio específico de la situación en cuestión.

María Gladis Mendoza Michi