Análisis por Matriz de Decisión
Varias alternativas buenas, muchos factores qué tomar en
cuenta.
Leonel Morales Díaz
Ingeniería Simple
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Derechos reservados
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Otros nombres
Análisis de Rejilla
– Grid Analysis
Análisis por Matriz Pugh
Teoría de la Utilidad Multi-Atributo
– Multi-Attribute Utility Theory – MAUT
Cómo usar la Matriz
 Se listan las opciones de decisión
 Se listan los factores importantes a tomar en cuenta
 Se construye la matriz con las opciones como encabezado de fila y los factores como
encabezados de columna
 Asignar un valor a cada factor de acuerdo a su importancia relativa para la decisión
–
Se puede usar una técnica como comparación de pares para determinar estos valores
 Se revisa cada celda de la matriz asignando la puntuación de la opción con relación al
factor
–
–
La puntuación va de 0 (pobre) a 3 (muy bueno)
La puntuación puede ser la misma para varias opciones en un factor
•
Varias pueden ser 0 si no aportan para ese factor
 Se multiplican las puntuaciones por los pesos relativos de cada opción, así se obtiene
el valor ponderado
 Se suman los valores ponderados para cada opción
 La opción que obtiene el valor mayor es la más conveniente
Ejemplo: Compra de carro
 El ingeniero agrónomo José Zarcaña desea
comprar un automóvil que pueda servirle tanto
como apoyo para su empresa personal de
distribución de productos químicos para
finqueros, como para transporte familiar.
 Además, debido a los precios cada vez más altos
de repuestos, combustible y mantenimiento de los
vehículos, busca elegir uno con el que pueda
controlar mejor estos costos.
Ejemplo: Compra de carro
Los factores que tomará en cuenta para
seleccionar su compra son:
– Útil para transporte
• De productos químicos
– Familiar
• Que pueda servir para movilización de la familia
– Económico
• Bajo costo de mantenimiento y operación
Ejemplo: Compra de carro
Las opciones que ha identificado son:
–
–
–
–
–
Pick-up 2,000 cc, dos puertas
Pick-up 2,000 cc, cuatro puertas, doble cabina
Camioneta agrícola, cinco puertas
Sedán 1,300 cc, cinco puertas
Pick-up 1,600 cc, dos puertas + Sedán 1,300
cc, cinco puertas
Ejemplo: Compra de carro
Matriz de decisión para este ejemplo
Factores:
Útil para
Familiar Económico
transporte
Pesos:
Pick-up 2,000 cc, dos puertas
3
1
2
Pick-up 2,000 cc, cuatro puertas,
doble cabina
2
2
2
Camioneta agrícola, cinco puertas
1
3
1
Sedán 1,300 cc, cinco puertas
0
3
2
Pick-up 1,600 cc, dos puertas +
Sedán 1,300 cc, cinco puertas
3
2
3
Ejemplo: Compra de carro
Matriz de decisión con pesos
Factores:
Útil para
transporte
Familiar
Económico
8
6
10
Pesos:
Pick-up 2,000 cc, dos puertas
3
24
1
6
2
20
Pick-up 2,000 cc, cuatro puertas,
doble cabina
2
16
2
12
2
20
Camioneta agrícola, cinco puertas
1
8
3
18
1
10
Sedán 1,300 cc, cinco puertas
0
0
3
18
2
20
Pick-up 1,600 cc, dos puertas +
Sedán 1,300 cc, cinco puertas
3
24
2
12
3
30
Ejemplo: Compra de carro
Matriz final con la opción elegida
Factores:
Útil para
transporte
Familiar
Económico
8
6
10
Pesos:
Resultado
Pick-up 2,000 cc, dos puertas
3
24
1
6
2
20
50
Pick-up 2,000 cc, cuatro puertas,
doble cabina
2
16
2
12
2
20
48
Camioneta agrícola, cinco puertas
1
8
3
18
1
10
36
Sedán 1,300 cc, cinco puertas
0
0
3
18
2
20
38
Pick-up 1,600 cc, dos puertas +
Sedán 1,300 cc, cinco puertas
3
24
2
12
3
30
66
Ejemplo: Compra de carro
 Observaciones:
– Los pesos reflejan la preferencia subjetiva del
evaluador de la decisión
– En este caso la preferencia por la economía en costos
y mantenimiento no fue decisiva pero hizo más
evidente la elección
– La opción resultante implica comprar 2 automóviles
en lugar de 1, si esto afecta seriamente el presupuesto
del ingeniero Zarcaña entonces probablemente habría
que repetir el análisis agregando un factor de
consideraciones de presupuesto
Puntos clave
 El Análisis por Matriz de Decisión permite:
– Decidir entre varias opciones tomando en cuenta los
diferentes factores que la afectan
 Se trata de una forma simplificada de:
– Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA)
• Multiple Criteria Decision Aid
• Multiple Criteria Decision Management (MCDM)
• MCDA utiliza modelos complejos, escenarios y matemáticas
avanzadas