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Uso de los índices de capacidad fuzzy como estrategia para evaluar los resultados de la prueba saber pro de los programas de pregrado de la facultad de Ciencias Básicas de la Universidad de Córdoba

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dc.contributor.advisorCogollo Flórez, Myladis Rocıospa
dc.contributor.advisorMorales Ospina, Víctor Hugo
dc.contributor.authorLlorente Espitia, Daniel Esteban
dc.date.accessioned2022-11-10T11:50:52Z
dc.date.available2022-11-10T11:50:52Z
dc.date.issued2022-06-14
dc.description.abstractLos índices de capacidad de procesos (ICP) son una herramienta clave para comprender la capacidad de los procesos con miras a su mejoramiento, puesto que son estadísticas resumidas que miden el rendimiento real o potencial de las características del proceso en relación con el objetivo y los límites de especificación (Mohammad et al., 2011). Un ICP resume cuantitativamente el comportamiento de una característica de un producto o proceso en relación con las especificaciones. Por otra parte, otra característica que tienen los ICP tradicionales, es que tanto los límites de especificación a validar como las mediciones tomadas, corresponden a números concretos. No obstante, en la práctica hay procesos asociados a incertidumbre (Parchami et al., 2016), que conllevan al uso los números difusos, los cuales son una generalización de un número real concreto, en el sentido de que no se refiere a un único valor, sino a un conjunto conectado de valores posibles. En este trabajo, se propone y aplica una metodología basada en la fusión de la teoría del control estadístico de la calidad y la lógica difusa, para monitorear y evaluar la capacidad que tienen los programas de pregrado de la Facultad de Ciencias Básicas de la Universidad de Córdoba, para cumplir con los limites de especificación dados en el Acuerdo N◦104, donde se define el plan de estímulos a los mejores resultados Saber PRO. Así como la capacidad de superar los mejores puntajes globales promedios obtenidos por programas Nacionales afines.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameEstadístico(a)spa
dc.description.modalityTrabajos de Investigación y/o Extensiónspa
dc.description.tableofcontentsResumen Xspa
dc.description.tableofcontentsAgradecimientos XIIspa
dc.description.tableofcontentsIntroducción 1spa
dc.description.tableofcontents1. Fundamentación 5spa
dc.description.tableofcontents1.1. Índices de capacidad de procesos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5spa
dc.description.tableofcontents1.1.1. Índice de Capacidad potencial Cp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5spa
dc.description.tableofcontents1.1.2. Índices de Capacidad con especificación unilateral . . . . . . . . . . . . . 7spa
dc.description.tableofcontents1.1.3. Índice de capacidad real del proceso Cpk . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8spa
dc.description.tableofcontents1.1.4. Índice de Taguchi Cpm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8spa
dc.description.tableofcontents1.2. Lógica difusa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9spa
dc.description.tableofcontents1.2.1. Definición de la lógica difusa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9spa
dc.description.tableofcontents1.2.2. Conjuntos clásicos y difusos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10spa
dc.description.tableofcontents1.2.3. α-cortes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11spa
dc.description.tableofcontents1.2.4. Números triangulares y trapezoidales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12spa
dc.description.tableofcontents1.2.5. Magnitud de números trapezoidales y triangulares . . . . . . . . . . . . . 13spa
dc.description.tableofcontents1.2.6. Enfoque de Buckley . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14spa
dc.description.tableofcontents1.3. Estimación de índices de Capacidad de procesos difusos . . . . . . . . . . . . . . 14spa
dc.description.tableofcontents1.3.1. Enfoque tradicional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15spa
dc.description.tableofcontents1.3.1.1. Estimación difusa para Cp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15spa
dc.description.tableofcontents1.3.1.2. Estimación difusa para Cpk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16spa
dc.description.tableofcontents1.3.1.3. Estimación difusa para Cpm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16spa
dc.description.tableofcontents1.3.1.4. Algoritmo para obtener los ICP difusos . . . . . . . . . . . . . . 17spa
dc.description.tableofcontents1.3.2. Enfoque no tradicional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18spa
dc.description.tableofcontents1.3.2.1. Estimación difusa de los índices Cp, Cpu, Cpl y Cpk . . . . . . . 18spa
dc.description.tableofcontents1.3.2.2. Estimación difusa del índice Cpm . . . . . . . . . . . . . . . . . 19spa
dc.description.tableofcontents1.4. Prueba Saber PRO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21spa
dc.description.tableofcontents1.4.1. Puntaje por módulo y puntaje global . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22spa
dc.description.tableofcontents1.4.2. Percentil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23spa
dc.description.tableofcontents1.4.3. Niveles de desempeño . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23spa
dc.description.tableofcontents2. Estado del arte 25spa
dc.description.tableofcontents3. Estimación del C*pm para evaluar los resultados de la prueba Saber PRO 26spa
dc.description.tableofcontents3.1. Etapa 1: Búsqueda, depuración y filtración de bases de datos. . . . . . . . . . . 27spa
dc.description.tableofcontents3.2. Etapa 2: Validación de supuestos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27spa
dc.description.tableofcontents3.3. Etapa 3: Estimación del C∗pm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28spa
dc.description.tableofcontents3.4. Etapa 4: Análisis de los resultados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32spa
dc.description.tableofcontents4. Resultados 33spa
dc.description.tableofcontents4.1. Etapa 1: Búsqueda, depuración y filtración de bases de datos . . . . . . . . . . . 33spa
dc.description.tableofcontents4.2. Etapa 2: Validación de supuestos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35spa
dc.description.tableofcontents4.3. Etapas 3 y 4: Estimación y análisis de resultados C∗pm . . . . . . . . . . . . . . . 36spa
dc.description.tableofcontents4.3.1. Escenario 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37spa
dc.description.tableofcontents4.3.1.1. Biología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37spa
dc.description.tableofcontents4.3.1.2. Estadística . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39spa
dc.description.tableofcontents4.3.1.3. Física . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40spa
dc.description.tableofcontents4.3.1.4. Geografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42spa
dc.description.tableofcontents4.3.1.5. Matemáticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43spa
dc.description.tableofcontents4.3.1.6. Química . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45spa
dc.description.tableofcontents4.3.2. Escenario 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46spa
dc.description.tableofcontents4.3.2.1. Biología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47spa
dc.description.tableofcontents4.3.2.2. Estadística . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48spa
dc.description.tableofcontents4.3.2.3. Física . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50spa
dc.description.tableofcontents4.3.2.4. Geografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51spa
dc.description.tableofcontents4.3.2.5. Matemáticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52spa
dc.description.tableofcontents4.3.2.6. Química . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54spa
dc.description.tableofcontents4.3.3. Escenario 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55spa
dc.description.tableofcontents4.3.3.1. Biología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56spa
dc.description.tableofcontents4.3.3.2. Estadística . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57spa
dc.description.tableofcontents4.3.3.3. Física . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59spa
dc.description.tableofcontents4.3.3.4. Geografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60spa
dc.description.tableofcontents4.3.3.5. Matemáticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61spa
dc.description.tableofcontents4.3.3.6. Química . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63spa
dc.description.tableofcontents4.3.4. Escenario 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64spa
dc.description.tableofcontents4.3.4.1. Biología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65spa
dc.description.tableofcontents4.3.4.2. Estadística . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66spa
dc.description.tableofcontents4.3.4.3. Física . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68spa
dc.description.tableofcontents4.3.4.4. Geografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70spa
dc.description.tableofcontents4.3.4.5. Matemáticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71spa
dc.description.tableofcontents4.3.4.6. Química . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73spa
dc.description.tableofcontents5. Conclusiones y recomendaciones 75spa
dc.description.tableofcontents5.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75spa
dc.description.tableofcontents5.2. Recomendaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76spa
dc.description.tableofcontentsA. Estimaciones de C∗pm para los α−cortes 80spa
dc.description.tableofcontentsB. Mejores puntajes globales promedios a nivel Nacional 93spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/6762
dc.language.isospaspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias Básicasspa
dc.publisher.placeMontería, Córdoba, Colombiaspa
dc.publisher.programEstadísticaspa
dc.rightsCopyright Universidad de Córdoba, 2022spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subject.keywordsStatistical process controlspa
dc.subject.keywordsFuzzy process capabilityspa
dc.subject.keywordsFuzzy logicspa
dc.subject.keywordsRanking methodspa
dc.subject.keywordsSaber PRO testspa
dc.subject.proposalControl estadístico de procesosspa
dc.subject.proposalÍndices de capacidad de procesos difusosspa
dc.subject.proposalLógica difusaspa
dc.subject.proposalMétodo de rankingspa
dc.subject.proposalPrueba Saber PROspa
dc.titleUso de los índices de capacidad fuzzy como estrategia para evaluar los resultados de la prueba saber pro de los programas de pregrado de la facultad de Ciencias Básicas de la Universidad de Córdobaspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
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