Caracterización de la satisfacción estudiantil en la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración en Uruguay: una aplicación de análisis de clases latentes y de análisis de clusters



Título del documento: Caracterización de la satisfacción estudiantil en la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración en Uruguay: una aplicación de análisis de clases latentes y de análisis de clusters
Revista: Cuadernos del CIMBAGE
Base de datos: CLASE
Número de sistema: 000496226
ISSN: 1666-5112
Autores: 1
1
Instituciones: 1Universidad de la República, Facultad de Ciencias Económicas y de Administración, Montevideo. Uruguay
Año:
Periodo: Jun
Número: 21
Paginación: 65-85
País: Argentina
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico, descriptivo
Resumen en español 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)
Resumen en inglés This article presents the main results obtained by characterizing the construction of students’ satisfaction at Facultad de Ciencias Económicas y de Administración, Universidad de la República, Uruguay, through the use and comparison of two multivariate data analysis techniques: latent classes analysis and cluster analysis. The used data arise survey applied to a sample of undergraduate students of the Faculty, in the year 2009. This survey, present a structure in blocks: on the one hand, the variables that allow making a sociodemographic characterization of students. On the other hand (second block) there is the ECSI model (European Customer Satisfaction Index), which will be used to students’ satisfaction characterization. The ECSI's variables are grouped in: expectations of the incoming students, the image that students have about the college, teaching and services quality, the needs and personal desires about college, and the perceived value. The main results presented in this work consider, on the one hand, that there is indeed a variable that refers to students’ satisfaction and that it is defined by four latent classes, from the interaction of the 6 manifest variables. On the other hand, from the analysis of clustering through the Ward method, it is proposed to group the students into three clusters. Finally, the results' comparison obtained with both techniques it is also presented
Disciplinas: Economía,
Educación
Palabras clave: Econometría,
Educación superior,
Uruguay,
Universidades,
Universidad de la República,
Estudiantes,
Satisfacción educativa,
Ciencias económico administrativas,
Análisis de clases latentes,
Análisis de Cluster
Texto completo: http://ojs.econ.uba.ar/index.php/CIMBAGE/article/view/1342/1991