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5. Análisis envolvente de datos.
5.1. Conceptos.
Fuente:(De Cenzo & Robbins, 2008
Diseños experimentales: Creswell denomina a los experimentos como estudios de
intervención, la manipulación de tratamientos, estímulos, influencias para observar sus
efectos en otras variables. (Hernandez Sampieri, Fernández - Collado, & Baptista Lucio,
2007)
Diseños no experimentales: Es la búsqueda empírica y sistemática en la que el
investigador no posee el control directo de las variables independientes, se hacen
inferencias sobre las relaciones entre las variables sin intervención directa. (Kerlinger &
Lee, 2008)
Por lo tanto esta investigación corresponde a diseño no experimental en base a las
características del problema que plantea la investigación.
Métodos no Paramétricos: Dentro de este rubro se encuentran: Data Envelopment Analysis
Envolvente de Datos (DEA) y el Free Disposal Hull (FDH). Se utilizan para la medición
de la eficiencia.
Métodos Paramétricos. Se incluyen dentro de estos métodos: Stochastic Frontier Approach
(SFA), Thick Frontier Approach (TFA) and Distribution Free Approach (DFA).
5.2. El estudio de la eficiencia: Modelo para el Análisis Envolvente de Datos.
Eficiencia: Una organización económica se dice que actúa de manera eficiente cuando con
una determinada combinación de factores productivos o inputs es capaz de obtener la
mayor cantidad de bienes o servicios (outputs), o de forma alternativa cuando para la
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