Análisis por Matriz de Decisión

Varias alternativas buenas, muchos factores qué tomar en

cuenta.

Leonel Morales Díaz

Ingeniería Simple
leonel@ingenieriasimple.com

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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

Útil para
Factores: Familiar Económico
transporte
Pesos:

Pick-up 2,000 cc, dos puertas 3 1 2

Pick-up 2,000 cc, cuatro puertas,
2 2 2
doble cabina
Camioneta agrícola, cinco puertas 1 3 1

Sedán 1,300 cc, cinco puertas 0 3 2

Pick-up 1,600 cc, dos puertas +
3 2 3
Sedán 1,300 cc, cinco puertas
Ejemplo: Compra de carro

Matriz de decisión con pesos

Útil para
Factores: Familiar Económico
transporte
Pesos: 8 6 10

Pick-up 2,000 cc, dos puertas 3 24 1 6 2 20

Pick-up 2,000 cc, cuatro puertas,
2 16 2 12 2 20
doble cabina
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 +
3 24 2 12 3 30
Sedán 1,300 cc, cinco puertas
Ejemplo: Compra de carro

Matriz final con la opción elegida

Útil para
Factores: Familiar Económico Resultado
transporte
Pesos: 8 6 10

Pick-up 2,000 cc, dos puertas 3 24 1 6 2 20 50

Pick-up 2,000 cc, cuatro puertas,
2 16 2 12 2 20 48
doble cabina
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 +
3 24 2 12 3 30 66
Sedán 1,300 cc, cinco puertas
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