El caso de estudio (o estudio de caso) es un método de investigación utilizado, en el contexto de problemas complejos, para extender la experiencia o fortalecer lo que ya se sabe por investigaciones anteriores. [1] Se utiliza en diferentes áreas de la ciencia, en particular se usa ampliamente en las ciencias sociales, y le permite enfatizar el análisis contextual detallado de un número limitado de eventos o condiciones y sus relaciones.
Robert K. Yin identificó tres tipos específicos de casos de estudio: exploratorio, explorador y descriptivo. [2] Los casos exploratorios a veces se consideran como un preludio de la investigación, los explicativos se pueden usar para investigaciones causales, mientras que los descriptivos requieren el desarrollo previo de una teoría descriptiva. Posteriormente, Robert E. Stake introdujo otros tres tipos de estudios de casos: intrínseco, cuando el investigador tiene interés en el caso; instrumental, cuando el caso se usa para comprender más de lo que es obvio para el observador; y colectivo, cuando se estudia un grupo de casos. [3]
El Case Studio es conocido como una estrategia de investigación triangular. N. Denzin identificó cuatro tipos de triangulación: [4] triangulación de la fuente de datos, cuando el investigador verifica si los datos siguen siendo los mismos en diferentes contextos; Triangulación de investigadores, cuando varios investigadores examinan el mismo fenómeno; Triangulación de la teoría, cuando los investigadores con diferentes puntos de vista interpretan los mismos resultados; y triangulación metodológica, cuando se utilizan diferentes enfoques para aumentar la confianza en la interpretación.
Basado en lo que han sugerido autores como Robert E. Stake, Helen Simons y Robert K. Yin, es posible establecer seis fases en el desarrollo de un estudio de caso: [1]
¿Qué es el estudios para la toma de decisiones?
La ciencia de la decisión es la recopilación de técnicas cuantitativas utilizadas para informar la toma de decisiones a nivel individual y de población. Incluye análisis de decisión, análisis de riesgos, análisis de costo-beneficio y rentabilidad, optimización restringida, modelado de simulación y teoría de decisiones conductuales, así como partes de la investigación de operaciones, microeconomía, inferencia estadística, control de gestión, psicología cognitiva y social, y Ciencias de la Computación. Al centrarse en las decisiones como la unidad de análisis, la ciencia de las decisiones proporciona un marco único para comprender los problemas de salud pública y para mejorar las políticas para abordar esos problemas.
Si bien la mayoría de los campos de investigación se centran en producir nuevos conocimientos, la ciencia de las decisiones se preocupa de manera única por tomar decisiones óptimas basadas en la información disponible. La ciencia de la decisión busca dejar en claro los problemas científicos y los juicios de valor subyacentes a estas decisiones e identificar las compensaciones que podrían acompañar cualquier acción o inacción particular.
La ciencia de la decisión utiliza una variedad de herramientas que incluyen modelos para la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre, estudios experimentales y descriptivos del comportamiento de toma de decisiones, análisis económico de decisiones competitivas y estratégicas, enfoques para facilitar la toma de decisiones por grupos y técnicas de modelado matemático .
La ciencia de la decisión se ha utilizado en negocios y gestión, derecho y educación, regulación ambiental, ciencia militar, salud pública y políticas públicas. CHDS utiliza métodos analíticos de decisión para informar políticas y prácticas que mejoren la salud de la población al integrar sistemáticamente la evidencia científica con la consideración explícita de los valores individuales y sociales para resultados como la mortalidad, la calidad de vida y los costos.
¿Qué son las tomas de decisiones en el estudio?
TDL es una consultoría de investigación aplicada. En nuestro trabajo, aprovechamos las ideas de diversos campos, desde la psicología y la economía hasta el aprendizaje automático y la ciencia de los datos del comportamiento, para esculpir soluciones dirigidas a problemas matizados.
Probablemente se te ocurrió la respuesta a esa pregunta rápidamente, a menos que realmente estés dividido entre esas dos deliciosas comidas. Sin embargo, cada vez que tomamos una elección entre dos o más cosas, nuestros cerebros pasan por un proceso de toma de decisiones.
Cuando se nos presenta una opción, primero tenemos que identificar la decisión. Para la pregunta de Hamburger vs. Pizza, ese es un paso fácil: inmediatamente sabe que la decisión es entre dos alimentos. A continuación, tenemos que recopilar la información relevante. Piensas en hamburguesas y pizzas y sus respectivos gustos. Luego, identificas alternativas. ¿Hay más opciones? ¿Quizás un alijo de taco secreto en el que se encuentra? No.
Ahora que conoce los parámetros de la decisión, es hora de sopesar la evidencia. Dado que se basa en la preferencia personal, solo tiene que evocar su propia experiencia comiendo ambos. ¿Cuál has preferido en el pasado? Y finalmente: estás listo para tomar la elección.1
Si la pregunta era requerir una acción, como «¿Quieres ir a buscar hamburguesas o pizza?», Después de tomar la decisión, implementaría la acción y ordenaría una u otra. El último paso es reflexionar sobre esa decisión. Mientras te sientas con tu porción de pizza, ¿estás contento? Usted evalúa su resultado para que en el futuro pueda mejorar sus elecciones.2
¿Por que estudiar la toma de decisiones?
Las personas inteligentes hacen cosas tontas todo el tiempo. Por ejemplo, el 97% de la comunidad científica cree firmemente que el cambio climático es real y que es una amenaza para el medio ambiente. Las temperaturas, el aumento del CO2 en la atmósfera, las temperaturas de la superficie del mar, las sequías, hay muchos datos para respaldar esto. Mientras tanto, la mitad del Congreso de los Estados Unidos son negadores del cambio climático.
¿Son estúpidos estos miembros del Congreso? Según un estudio publicado en Nature, esto no tiene nada que ver con la inteligencia. Las personas con «los grados más altos de la alfabetización científica y la capacidad de razonamiento técnico [no son] los más preocupados por el cambio climático». Las personas inteligentes a menudo forman sus opiniones basadas en sus creencias y las creencias de otras personas con las que comparten lazos cercanos. Es más importante para ellos tomar decisiones alineadas con los valores de su comunidad que tomar decisiones racionales.
Información faltante o incompleta, plazos urgentes, recursos emocionales o físicos limitados: hay muchas razones por las cuales las personas inteligentes pueden tomar una mala decisión.
- Exceso de seguridad. Una de las principales razones por las cuales las personas inteligentes hacen cosas tontas es que sobreestiman su propia inteligencia y, por lo tanto, su capacidad para tomar buenas decisiones. De hecho, no hay correlación entre la inteligencia y el pensamiento crítico. El pensamiento crítico es la colección de habilidades mentales que te permiten pensar racionalmente de una manera orientada a objetivos. Los pensadores críticos tienden a ser escépticos de todo, incluida su propia capacidad para tomar decisiones. Y terminan tomando mejores decisiones que las personas inteligentes con habilidades limitadas de pensamiento crítico.
- Análisis parálisis. Puede conocer este bajo el término «pensamiento demasiado». Básicamente, pasas tanto tiempo analizando todos los resultados posibles que nunca terminas tomando una decisión, lo cual, a menudo, es una mala decisión en sí misma. La parálisis del análisis se basa principalmente en el miedo a cometer un error, que muchas personas inteligentes experimentan, especialmente en situaciones y trabajos de alta presión.
- Sobrecarga de información. Por lo general, usamos información a nuestra disposición para reducir la incertidumbre y hacer lo que creemos que nuestras decisiones sólidas. Pero a veces, hay más información que realmente podemos procesar. Esto puede dar como resultado una ilusión de conocimiento, porque hay mucha información disponible, o en la parálisis de análisis. En ambos casos, alguien inteligente puede terminar haciendo una elección tonta.
- Falta de recursos emocionales o físicos. A veces, las personas están demasiado cansadas o estresadas para pensar con claridad. Esto los impulsa a tomar decisiones basadas en el instinto o para ir por el camino de (aparentemente) menos resistencia. De nuevo, muy común en trabajos exigentes.
- El efecto «Qué demonios». Este efecto se ha estudiado principalmente en el contexto de la dieta, pero se aplica en muchas áreas de toma de decisiones. Tomas una pequeña decisión pequeña y piensas «qué demonios, también puedo seguir adelante». Comes una dona y te olvidas de tu dieta. Envíe un mensaje de texto a su ex una vez y piense que también puede enviarles un mensaje de texto dos veces. Fumas ese cigarrillo y luego vas a comprar un paquete. Una pequeña mala decisión termina teniendo un impacto mucho mayor.
La toma de decisiones es un proceso complejo, y hay muchos otros factores, como su entorno, la presión del tiempo y su conocimiento real y percibido que pueden afectar las decisiones que toma. Ser consciente de que generalmente no está tomando decisiones en el vacío es importante para comenzar a tomar decisiones más inteligentes.
¿Cómo se analiza la toma de decisiones?
El proceso de análisis de decisiones transforma una oportunidad de decisión ampliamente establecida en un plan rastreable, defendible y procesable. Abarca uno o más análisis discretos en uno o más niveles más bajos (por ejemplo, elemento del sistema) y los agrega a una visión de nivel superior (por ejemplo, presentación del sistema «cuadro de mando») relevante para el tomador de decisiones y otras partes interesadas. El análisis de la decisión puede ser el proceso central para formular, administrar y ejecutar un programa efectivo y eficiente en cualquier momento del ciclo de vida.
El análisis de decisiones y los estudios comerciales asociados deben integrarse y apoyar mutuamente aspectos de varios procesos SE en las primeras etapas del programa, en particular:
- Guía de planificación técnica (ver Sistemas SE (SE), Sección 4.1.1)
- Evaluación técnica (ver Guía de SE, Sección 4.1.3.)
- Definición de requisitos de las partes interesadas (ver Guía de SE, Sección 4.2.1)
- Análisis de requisitos (ver Guía de SE, Sección 4.2.2)
- Diseño de arquitectura (ver Guía de SE, Sección 4.2.3)
Un análisis de decisión bien ejecutado o análisis de compensación ayuda al gerente del programa (PM) y al ingeniero de sistemas a comprender el impacto de varias incertidumbres, identificar uno o más cursos de acción que equilibran los objetivos competitivos y comunican objetivamente los resultados a la decisión fabricantes. Como tal, proporciona la base para seleccionar una alternativa viable y efectiva entre muchos en consideración.
El análisis de la decisión se aplica a las decisiones técnicas en todos los niveles, desde la evaluación de conceptos arquitectónicos de alto nivel hasta el tamaño de los principales elementos del sistema hasta la selección de pequeños detalles de diseño. La amplitud y profundidad del análisis debe ampliarse tanto al alcance de la decisión como a las necesidades y expectativas de los tomadores de decisiones.
¿Qué es una toma de decisión ejemplos?
El conjunto de decisiones de ejemplo de precios demuestra cómo usar una tabla de decisión de hoja de cálculo para calcular el costo minorista de una póliza de seguro en formato tabular en lugar de directamente en un archivo DRL.
- Objetivo: Demuestra el uso de tablas de decisión de la hoja de cálculo para definir reglas
Las tablas de decisión de la hoja de cálculo son hojas de cálculo XLS o XLSX que contienen reglas comerciales definidas en un formato tabular. Puede incluir tablas de decisión de hoja de cálculo con proyectos de gerente de decisiones de Red Hat independientes o cargarlas en proyectos en Business Central. Cada fila en una tabla de decisiones es una regla, y cada columna es una condición, una acción u otro atributo de regla. Después de crear y cargar sus tablas de decisión en su proyecto Red Hat Decision Manager, las reglas que definió se compilan en reglas de lenguaje de reglas de babeo (DRL) como con todos los demás activos de reglas.
El propósito del ejemplo de precios es proporcionar un conjunto de reglas comerciales para calcular el precio base y un descuento para un conductor de automóvil que solicite un tipo específico de póliza de seguro. La edad y el historial del conductor y el tipo de política contribuyen a calcular la prima básica, y las reglas adicionales calculan los posibles descuentos para los cuales el conductor podría ser elegible.
Para ejecutar el ejemplo, ejecute la clase org.drools.examples.decisionTable.PricingRuledTexample como una aplicación Java en su IDE.
Más barato posible El precio base es: 120 El descuento es: 20
El código para ejecutar el ejemplo sigue el patrón de ejecución típico: las reglas están cargadas, los hechos se insertan y se crea una sesión de KIE apátrida. La diferencia en este ejemplo es que las reglas se definen en un archivo EjempolyPolicyPricing.xls en lugar de un archivo DRL u otra fuente. El archivo de hoja de cálculo se carga en el motor de decisión utilizando plantillas y reglas DRL.
Artículos Relacionados:
- 10 ejemplos de solución de problemas y toma de decisiones en la vida cotidiana
- El libro ‘Análisis de problemas y toma de decisiones’ te ayudará a mejorar tu capacidad de pensamiento crítico y tomar decisiones más efectivas.
- 10 ejemplos de toma de decisiones que pueden cambiar tu vida
- Ejemplos de toma de decisiones en la vida real
- Tomando mejores decisiones: concluyendo y recomendando
