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dc.contributor.authorBrull Alabart, Enric
dc.date.accessioned2018-09-02T05:50:48Z
dc.date.available2018-09-02T05:50:48Z
dc.date.issued2007-10
dc.identifier.urihttp://cladista.clad.org//handle/123456789/4625
dc.description.abstractTodos los modelos de Excelencia disponen de un principio o concepto fundamental que promueve que las Organizaciones adopten un Sistema de Gestión de Procesos. Si entendemos un proceso como un concepto intelectual que permite la agrupación de diferentes características que buscan un mismo objetivo, una de estas características son los indicadores. Los indicadores son magnitudes que permiten evaluar un proceso.
dc.description.abstractLos valores de los indicadores deben permitir: - Confiabilidad: Es preciso, en primer lugar, prever un sistema que gestione todo aquello que pueda incidir en su confiabilidad. La fiabilidad, la validez, la precisión de los valores debe conocerse ya que no podemos tomar decisiones sobre información incorrecta. - Conocimiento: Una vez asegurada la confiabilidad, es preciso utilizar herramientas de análisis adecuadas para 'conocer', para explicar, su comportamiento.
dc.description.abstractLas herramientas de análisis más adecuadas son: - Estadísticos monovariable: Obtener estadísticos de 'centralidad' o de 'dispersión' de un indicador es el primer elemento necesario para 'conocer' el comportamiento de un indicador. -SPC (Statistics Process Control): Antes de poner objetivos a un indicador es necesario 'conocer' su estabilidad. Aspectos como el 'Límite de control superior' o 'Límite de control inferior' son de extrema utilidad. - Estadísticos bivariable: Obtener estadísticos como 'coeficientes de correlación' o la 'regresión simple' permite otro nivel de profundidad para 'conocer' la interrelacion entre indicadores. - BI (Business Intelligence): Básicamente, se pueden utilizar herramientas OLAP que permiten obtener cuadros de contingencia (cruce de dos variables) con mucha rapidez y versatilidad. - Estadísticos multivariable: Obtener estadísticos como el análisis 'factorial', el de 'correspondencias', el 'discriminante', el de 'cluster', etc. permiten obtener un conocimiento del comportamiento de los indicadores muy robusto.
dc.format.extent15 p.
dc.languageEspañol
dc.publisherDiputación de Tarragona. Organismo Autónomo para la Sociedad de la Información
dc.rightsCreative Commons BY-SA-NC 4.0 Int
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectCONGRESO CLAD 12-2007
dc.subjectGESTION DEL CONOCIMIENTO
dc.subjectACCESO A LA INFORMACION
dc.subjectPROCESO DECISORIO
dc.subjectPOLITICA PUBLICA
dc.subjectANALISIS ESTADISTICO
dc.subjectESTADISTICAS
dc.subjectTECNICAS CUANTITATIVAS
dc.subjectMETODOLOGIA
dc.titleLa gestión del conocimiento formal: los indicadores
dc.typearticle
clad.congressCongreso Internacional del CLAD sobre la Reforma del Estado y de la Administración Pública, 12
clad.keyMFN40593--40593
clad.key1KEY40593
clad.md5894fc9bfe8c07e905f15e532e6e710cf


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