Psicogente, 19 (36): pp. 266-283. Julio-Diciembre, 2016. Universidad Simón Bolívar. Barranquilla, Colombia. ISSN 0124-0137 EISSN 2027-212X
http://publicaciones.unisimonbolivar.edu.co/rdigital/psicogente/index.php/psicogente
* El presente artículo es producto del trabajo de investigación realizado en el doctorado de Administración de la Universidad del Norte, Colombia.
1. Ingeniero de Mercado, Publicidad y Ventas, Docente Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad de la Costa (CUC). Becario Doctorado en Ad-
ministración, Universidad del Norte. gushen556@hotmail.com
2. Administrador de Empresas, Profesor de tiempo completo, Universidad Autónoma del Caribe. Doctorante en Administración, Universidad del Norte.
jrada@uniautonoma.edu.co.
3. Profesional en Finanzas y Relaciones Internacionales, Docente Programa Administración de Mercadeo. Becario Doctorado en Administración, Universi-
dad del Norte. ejassir@uninorte.edu.co.
Resumen
El presente artículo es resultado de una investigación que se realizó en una universidad acreditada
de la ciudad de Barranquilla, con una muestra de aproximadamente 90 estudiantes, sobre una
población total de 1143 estudiantes del programa de Administración de Empresas. El objetivo
principal consistió en revelar las variables latentes que permitan conocer el comportamiento del
consumidor (estudiantes) y el desarrollo de un modelo para la medición del servicio. Se presentan
resultados empíricos, a partir del método cuantitativo y técnicas de estadística inferencial como el
análisis factorial y clusterización. Los resultados permitieron conocer a través de las dimensiones
de la escala SERVQUAL, lo que demandan los estudiantes, así como reconocer dos grupos. Se
propone, además, el rediseño de la encuesta SERVQUAL, adaptándola a una tipo Likert, así
como correr los datos en procesadores estadísticos como Statgraphics y SSPS para realizar el
análisis de la información.
Abstract
This research was conducted at an accredited university in the city of Barranquilla, from a sample
of about 90 students, out of a total population of 1143 students of their Business Administration
program. The main objective is to reveal the latent variables that show consumer behavior on stu-
dents and the development of a model for service measurement.This article is the result of an in-
vestigation, presenting empirical results through the use of a quantitative technique method and
inferential statistics such as factor analysis and clustering. The results allowed to know through
the dimensions of the SERVQUAL scale, what students require, thus recognizing two groups. It
is proposed for application on the consumer psychology when being served, the redesign of the
SERVQUAL survey, through a survey Likert, running statistical data processors like Statgraphics
and SSPS for the analysis of information.
Palabras clave:
Servicio, SERVQUAL,
Métodos cuantitativos,
Comportamiento del consumidor,
Satisfacción con el servicio.
Keywords:
Service, SERVQUAL,
Quantitative Methods,
Consumer Behavior,
Satisfaction with the service.
Referencia de este artículo (APA):
Henríquez, G., Rada, J. & Jassir, E. (2016). Análisis del comportamiento del consumidor: medición cuantitativa del servicio en estudiantes de
Administración de una universidad acreditada en Barranquilla. Psicogente, 19(36), 266-283. http://doi.org/10.17081/psico.19.36.1297
Análisis del comportamiento del consumidor:
medición cuantitativa del servicio en estudiantes de Administración
de una universidad acreditada en Barranquilla*
Consumer Behavior Analysis: Quantitative Measurement of Student
Administration Service from an Accredited University in Barranquilla
Recibido: 6 de agosto de 2015/Aceptado: 20 de mayo de 2016
http://doi.org/10.17081/psico.19.36.1297
Gustavo R. Henríquez Fuentes
1
Universidad de la Costa (CUC), Universidad del Norte, Colombia
Jesús Álvaro Rada Llanos
2
Universidad Autónoma del Caribe, Universidad del Norte, Colombia
Erick Jassir Uffre
3
Politécnico Costa Atlántica, Universidad del Norte, Colombia
Resultado de InvestIgacIón
267
Psicogente, 19 (36): pp. 266-283. Julio-Diciembre, 2016. Universidad Simón Bolívar. Barranquilla, Colombia. ISSN 0124-0137 EISSN 2027-212X
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gustavo R. HenRíquez Fuentes, Jesús ÁlvaRo Rada llanos, eRIck JassIR uFFRe
Introducción
El presente artículo registra la percepción del ser-
vicio en estudiantes del programa de Administración de
Empresas de una universidad acreditada en Barranqui-
lla. Se pretende aportar al estudio de los métodos cuan-
titativos, teniendo como eje teórico la teoría de Parasu-
raman, Zeithaml y Berry (1985) para la medición de la
percepción del servicio SERVQUAL. Con el fin de con-
textualizar la escala de medición a los objetivos de este
estudio, se aplican técnicas cuantitativas en estadística
inferencial, que permiten extraer las variables ocultas
que demandan los estudiantes en el servicio. El primer
apartado del artículo es una revisión sobre el tema de
la medición del servicio a través de métodos cuantita-
tivos y su relación con el estudio del comportamiento
del consumidor; sin embargo, en este apartado se ex-
plica la utilización de los dos paradigmas (cualitativo y
cuantitativo) con fines distintos: el primero fue utilizado
en este trabajo para la identificación de la problemática
abordada; el segundo, para la interpretación y análisis
de la data. Un segundo apartado cubre la medición del
servicio a partir del método SERVQUAL, además de
otras adaptaciones realizadas para medir el servicio. El
tercer apartado se refiere al método. En este se explica la
manera en que se hace uso de la escala de medición pro-
puesta por Parasuraman et al. (1985), así como la mues-
tra y el cuestionario utilizado. El apartado cuatro aborda
los resultados y hallazgos develados por la investigación,
los cuales son expuestos en el último apartado a mane-
ra de conclusiones. En este apartado final, se develan
las variables latentes que se logran descubrir, y que son
demandadas por los estudiantes del programa de Admi-
nistración de la universidad objeto de análisis.
Revisión de la literatura en comportamiento del
consumidor y el abordaje de la investigación
con el método cualitativo-cuantitativo
La comprensión de los procesos relacionados con
el servicio es un tema relevante para los profesionales
del mercadeo y los directivos de empresas que desean
conocer las intenciones y percepciones de sus clientes;
abordando cómo piensan, compran y qué razones los
motivan a comprar. A través de esta comprensión se co-
nocen sus gustos, preferencias, hábitos, necesidades y
requerimientos, ajustando el producto o servicio que se
ofrece.
Sobre el comportamiento del consumidor, Mos-
kowitz, Rabino, Beckley y Villanueva plantean:
La investigación se utiliza para conocer (…) el sistema
de valores y creencias; las actitudes; las preferencias;
los procesos de toma de decisión; las percepciones; sa-
tisfacción y necesidad de los consumidores, todo esto
con el fin de poder identificar, predecir y controlar la
conducta de compra a favor de la satisfacción de nece-
sidades del consumidor (Citados en Morales & López,
2008, p.291).
De acuerdo con Sandoval, Caycedo, Botero y Ló-
pez, la psicología del consumidor se encarga de estudiar:
El comportamiento del consumidor y puede conside-
rarse como un elemento esencial dentro de la práctica
del marketing, entendiendo esta como el conjunto de
acciones que realiza una empresa para satisfacer las
necesidades de sus consumidores con el fin de me-
jorar los indicadores de rentabilidad y participación
en el mercado. Desde esta perspectiva, se entiende el
comportamiento del consumidor como un comporta-
miento multicausado, es decir, que está influido por
múltiples variables que determinan la forma en la cual
se adquieren, usan y desechan los productos y servicios
(Citados en Barreto, Velandia-Morales & Rincón-Vás-
quez, 2011, p.8).
268
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anÁlIsIs del compoRtamIento del consumIdoR: medIcIón cuantItatIva del seRvIcIo en estudIantes
de admInIstRacIón de una unIveRsIdad acRedItada en BaRRanquIlla
En este contexto, el uso de métodos cuantitativos
puede llevar al investigador a inferir sobre hábitos, pre-
ferencias y percepción de los clientes (para el caso estu-
diantes) a través de una muestra pequeña del mercado.
En consecuencia, la presente investigación toma
en cuenta múltiples variables de un constructo sobre
calificación del servicio, en el que los métodos cuanti-
tativos permitirán develar relaciones entre variables para
entender lo que esperan los estudiantes de este. No debe
olvidarse al respecto que los métodos cuantitativos, expe-
rimentales y deductivos tienen su base en el positivismo,
pues, pregonan la objetividad de los datos por medio de
la exactitud matemática (García, 2010). Así, este estudio
parte de la premisa cuantitativa para el análisis de los
datos, pero aborda el entendimiento de la problemática
bajo la óptica cualitativa.
Cabe aclarar que la cercanía con las directivas del
programa permite conocer de primera mano las causas
de problemas a nivel de servicio e imagen en la universi-
dad objeto de análisis. También conviene decir que no
se tuvo acceso a datos secundarios, ya que las estadísticas
no son reveladas por tratarse de aspectos confidenciales
de la alta gerencia.
Paravic y Salazar (2009) explican que la adopción
de métodos y enfoques teóricos se ha dado a través de
la apropiación de contenidos y fundamentos de variadas
disciplinas, lo que permite expandir las posibilidades
para construir conocimiento y perfeccionar profesiona-
les desde lo científico y cultural; sin embargo aunque
en nuestro caso los investigadores se adscribían a uno u
otro paradigma, no fue fácil que los científicos de uno
u otro paradigma aceptaran las bondades del contrario.
Paravic y Salazar (2009) precisan, por otra parte,
que la utilización de los dos paradigmas (cualitativo y cu-
natitativo), con datos que se pueden fusionar y analizar
bajo la óptica de los investigadores, promueve sinergia
entre los métodos.
Sobre el debate cualitativo-cuantitativo, Bericat
(1999) sostiene:
La metodología cuantitativa es reconocida como el des-
pliegue del método con propósitos empírico-analíticos
y la metodología cualitativa como aquella perspectiva
que utiliza el método en objetos de naturaleza socio-
histórica. Las integraciones de ambas metodologías
responden a las aperturas ontológicas derivadas del
objeto conocido y su planteamiento (como se cita en
Cárcamo, Méndez & Rebolledo, 2009, p.185).
De manera concreta, entonces, nuestra investiga-
ción plantea el problema a través del apoyo de directivos
y profesores, y posteriormente emplea técnicas cuantita-
tivas para la recolección, tratamiento y análisis de la in-
formación, buscando la fusión entre el método cualitati-
vo y el cuantitativo. Para precisar esto último, el diseño
de un diagrama de Ishikawa ayuda a la comprensión del
fenómeno abordado en este estudio.
La medición del servicio a través
del método SERVQUAL
El método SERVQUAL mide la percepción del
consumidor en términos cuantitativos respecto al servi-
cio recibido y lo que esperaba de este. Según Bar (2010),
quien se basa en el primer postulado de Arquímedes*,
* Bar explica este postulado sobre el equilibrio de planos afirmando (basa-
do en observación, pero expresado matemáticamente) que pesos iguales a
distancias iguales están en equilibrio y pesos iguales a distancias desigua-
les no lo están, inclinándose hacia el peso que está a mayor distancia.
269
Psicogente, 19 (36): pp. 266-283. Julio-Diciembre, 2016. Universidad Simón Bolívar. Barranquilla, Colombia. ISSN 0124-0137 EISSN 2027-212X
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gustavo R. HenRíquez Fuentes, Jesús ÁlvaRo Rada llanos, eRIck JassIR uFFRe
los métodos cuantitativos utilizan el empirismo formula-
do por medios matemáticos basados en la observación,
para expresarlos cuantitativamente. De acuerdo con
este autor, la aplicación de la escala diseñada permite
cuantificar la observación de las variables inmersas en
la medición.
Nuestra investigación propone el diseño de un
modelo que permita su réplica en otras disciplinas; por
ello, tomando como soporte a Solana-Arellano (2001),
el modelo será valorado a partir de tres propiedades: a)
Realismo con que los enunciados matemáticos corres-
pondan a los procesos que pretenden investigar; b) Ca-
pacidad del modelo de predecir cambios cuantitativos
con precisión, reproduciendo la dinámica observada en
los datos; c) Generalidad, es decir, la posibilidad de que
el modelo sea replicado, amplitud de las disciplinas a las
que se puede trasladar.
Se desea proponer un modelo replicable a otras
investigaciones que mida el servicio, a partir de otro que
mide o cualifica el servicio: SERVQUAL o escala de Pa-
rasuraman et al. (1985), con los ajustes pertinentes para
los objetivos de la investigación.
Para lograr ajustes, se ha decidido analizar a Pena,
Silva, Tronchin y Melleiro (2013), quienes diseñaron un
modelo basado en el SERVQUAL original de Parasura-
man et al. (1985), utilizando las variables: tangibilidad
o apariencia física de las instalaciones, equipos, marco
para empleados y materiales normativos; fiabilidad o ca-
pacidad de realizar el servicio prometido de forma fiable
y precisa; capacidad de respuesta, es decir, la capacidad
de ayudar a los usuarios con prontitud; competencia o
apropiación de las habilidades y conocimientos nece-
sarios para realizar los servicios; cordialidad: cortesía,
respeto, consideración y amabilidad de los empleados;
credibilidad, que abarca la confianza, la verdad y la ho-
nestidad; seguridad: ausencia de peligro, riesgo o duda;
accesibilidad: proximidad y empatía; comunicación,
que consiste en mantener informado al usuario en un
lenguaje apropiado; y comprensión: entendimiento del
usuario y sus necesidades.
Como ya se dijo, el modelo de Pena et al. (2013)
está basado en el original de Parasuraman et al. (1985),
pero incorpora más subvariables y contextualiza al área
de la salud. Marshall y Murdoch (2001) proponen una
tabla explicativa (Tabla 1) sobre las diferencias del SER-
VQUAL original y un modelo reestructurado para medi-
ción del grado de percepción (Pena et al., 2013, p.1229).
Se aclara que la tabla ha sido rediseñada para
mostrar las variables macro de este estudio.
Tabla 1. Modelo original en comparación con el modelo de
reestructuración de las cinco dimensiones de Parasuraman,
Zeithaml y Berry (1985)
Modelo
original
Modelo
Reestructurado
Modelo
Propio
Descripción
Elementos
tangibles
Elementos
tangibles
Elementos
tangibles
Aspectos físicos de lo que
se ofrece a los usuarios
Confiabilidad Confiabilidad Confiabilidad
Capacidad para cumplir
con lo prometido con pre-
cisión
Responsabilidad,
interés
Responsabilidad,
interés
Capacidad de
respuesta
Capacidad para atender
a los usuarios y prestar el
servicio con prontitud,
capturando la noción de
flexibilidad y capacidad
de adaptación a las nece-
sidades del usuario del
servicio.
Competencia/
cortesía/
credibilidad
seguridad
Garantía Garantía
Competencia y cortesía,
extenderse a los usuarios
y la seguridad siempre
por las operaciones
Acceso/
comunicación/
Comprensión
del usuario
Empatía Empatía
Atención individualizada a
los usuarios.
270
En síntesis, los patrones de respuesta, criterios o
variables han sido reducidas de 22 en el método original
a 10 por Pena et al. (2013) y a 11 para el caso de la escala
propuesta en esta investigación. De este modo, se busca
medir el servicio en distintos aspectos basados en la es-
cala con cinco variables macro. Este instrumento busca
medir aspectos físicos que se ofrecen a los usuarios y la
empatía hacia ellos, y así, develar variables subyacentes a
través de un análisis factorial.
La calidad del servicio puede llevar a la expansión
de las ventas de una empresa, al considerar segmen-
tos que le apuestan a esta característica. Para Zeithaml
(1988), la calidad en la prestación del servicio se reco-
noce a través de la superioridad verificable del servicio
en comparación con estándares que definen lo idóneo,
lo superior.
Grönroos, por su parte, manifiesta que “dada su
inmaterialidad, los servicios requieren una activa inte-
racción entre el comprador y el proveedor. Esta relación
origina el concepto de calidad del servicio percibida, que
implica el juicio subjetivo del cliente sobre el servicio
que recibe” (como se cita en Lozada & Rodríguez, 2007,
p.241).
En nuestro caso concreto, se desea conocer las va-
riables que conforman la idea sobre calidad del servicio
prestado, ahondando en aquellas variables que a simple
vista no son observadas, pero que son demandadas por
los estudiantes (consumidores del servicio).
En la Figura 1, se explica la idea de medición de
las variables y su identificación.
Paul (2014) adaptó la escala SERVQUAL para la
cuantificación del servicio en librerías, agregando 4 ca-
tegorías más a su cuestionario. Al respecto precisó que
en un principio la escala se había diseñado con 10 cate-
gorías, pero fue reducida a 5 a través de distintos estu-
dios: Responsabilidad, garantía, confiabilidad, empatía,
elementos tangibles.
A partir del constructo para la medición del servi-
cio al cliente (SERVQUAL), se hace la adaptación de sus
variables en las diferentes dimensiones que abarca; espe-
cíficamente, los esfuerzos se focalizan en aquellas que, a
juicio de los investigadores (expertos en mercadeo), pue-
den brindar mayor profundización sobre la situación de
la universidad y la percepción de sus estudiantes sobre el
servicio recibido.
Figura 1. Comprensión de la percepción de los estudiantes a través de métodos cuantitativos
Psicogente, 19 (36): pp. 266-283. Julio-Diciembre, 2016. Universidad Simón Bolívar. Barranquilla, Colombia. ISSN 0124-0137 EISSN 2027-212X
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anÁlIsIs del compoRtamIento del consumIdoR: medIcIón cuantItatIva del seRvIcIo en estudIantes
de admInIstRacIón de una unIveRsIdad acRedItada en BaRRanquIlla
271
Con el fin de comprobar la versatilidad de las di-
mensiones de la escala Parasuraman et al. (1985) o SER-
VQUAL, se han agrupado en la Tabla 2 reflexiones de
autores que en su mayoría se basan en el SERVQUAL o
modelos parecidos.
De estas reflexiones se deduce, entre lo más re-
levante, que el servicio al cliente y su calificación es un
proceso que se debe medir para direccionar esfuerzos
organizacionales, teniendo en cuenta múltiples dimen-
siones o variables que intervienen en las necesidades,
percepción y satisfacción de los clientes.
Efectivamente, en el proceso de satisfacción, el
cliente tiene en cuenta el valor que le proporciona el
producto o servicio adquirido; este se da de manera sub-
jetiva, pero es claro que cada cliente busca y percibe algo
en particular.
Tabla 2. Revisión de teorías sobre servicio
Autores
Título del
artículo
Aporte al estudio del servicio al cliente
Botía, M.
y Orozco,
L. (2012)
Competencias en
servicio al clien-
te y efectividad
en solución de
problemas: Sus
características en
el sector turismo.
Constantemente se deben solucionar
problemas y requerimientos de los clien-
tes. Para esto, los empleados deben tener
competencias laborales en servicio, las
cuales deben ser desarrolladas en los pro-
cesos de capacitación, enfatizando en tra-
bajo en equipo y manejo de situaciones
emocionales. En este sentido, el proceso
de selección es vital, ya que el estudio in-
dica que la disposición al servicio va de
la mano de “un patrón cultural del servir
servil” muy propio de la cultura.
Duque, E.
(2005)
Revisión del con-
cepto de calidad
del servicio y sus
modelos de me-
dición.
Para hablar de servicio se deben tocar
tres ramas de este: satisfacción, calidad y
valor para el cliente. Se pueden realizar
escalas a partir de otras como productos
de investigaciones y estudios previos,
para contextualizarlas. Para Duque, lo
más cercano a calidad en servicio es la
percepción de los consumidores sobre
esta, a partir de las características de cada
uno y del contexto.
Fisher y
Navarro
(1994)
Introducción a la
investigación de
mercado (3ª ed.)
Estos autores se refieren al servicio como
el sector terciario, ya que llevan a cabo
una actividad y no producen bienes, sino
servicios. Al mercadear servicio se ven-
den, entonces, satisfactores y beneficios
para los consumidores.
Vergara,
Quesada
y Blanco
(2011)
Análisis de la ca-
lidad en el servi-
cio y satisfacción
de los usuarios
en dos hoteles
cinco estrellas
de la ciudad de
Cartagena (Co-
lombia) mediante
un modelo de
ecuaciones estruc-
turales
Para su estudio de corte cuantitativo a
través de ecuaciones estructurales, estos
autores consideran variables para el ser-
vicio en el sector turístico, tales como
precio percibido, percepciones, calidad
del servicio percibido, satisfacción del
cliente, intención de recompra, comu-
nicación boca a boca. Para aumentar la
calidad del servicio, se debe incrementar
la rapidez en la atención, la capacidad
para resolver problemas y buen ambiente
(tranquilidad y limpieza). El boca a boca
o recomendación se puede potenciar, a
través de la calidad del servicio percibido
y la satisfacción del cliente.
Caste-
llano,
González
(2010)
Calidad de servi-
cio en farmacias
tradicionales y
de autoservicio:
Estudio de caso.
Su estudio es una adaptación del modelo
SERVQUAL y SERVPERF. Para el caso
de venta de bienes, indica que el servicio
es un valor agregado, adicional a este.
Para las empresas de servicio, es la esen-
cia. Su percepción depende mucho de la
subjetividad de los clientes, siendo califi-
cado de forma más crítica por los clientes
que en el caso de los productos. La cali-
dad del servicio se caracteriza de acuerdo
con las acciones intangibles que la em-
presa ofrece a los clientes. En consecuen-
cia, para conocer la calidad del servicio,
se deben tener en cuenta las necesidades,
expectativas y percepción de los clientes.
Hernán-
dez R. M.,
Medina,
A. A., &
Hernán-
dez, G.
(2014)
Satisfacción del
cliente en em-
presas de base
tecnológica del
sector hidráulico
cubano
Basado en la adaptación del modelo de
discrepancias, se propone la medición de
la satisfacción de los clientes para deter-
minar la orientación de la empresa hacia
la calidad. En este estudio se aplica la es-
cala de Parasuraman et al. (1985) para la
medición del índice de calificación de la
calidad en el servicio.
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272
González
y Atencio
(2007)
Calidad de servi-
cio en la editorial
de la Universidad
del Zulia (EDI-
LUZ)
Bajo adaptación del modelo de Parasu-
raman et al. (1985) Pertuz y Cárdenas
(2007) afirman que el concepto de ca-
lidad tiene múltiples dimensiones, ya
que las necesidades de los clientes son
diversas y comprenden preferencias por
la aptitud para utilizar el producto o ser-
vicio, así como diseño, seguridad, fiabi-
lidad y hasta características particulares
como respeto al medioambiente. Para
estos autores es importante el valor que
recibe el cliente del producto o servicio
comprado. En el estudio se abordaron
las dimensiones de Zethaml y Bitner, ba-
ses del SERVQUAL.
Clemen-
za, Gotera
y Araujo,
(2010)
Calidad de los
Servicios pres-
tados por el
Servicio Autóno-
mo Municipal de
Administración
Tributaria
Partiendo de las bases del SERVQUAL
y la percepción de los clientes, su estu-
dio concluye que el servicio que reciben
los contribuyentes del SAMAT (Institu-
ción en Venezuela) es producto de una
cadena interrelacionada de servicios, en
la que son evaluadas evidencias físicas,
pero también el carácter intangible de
los servicios.
Problemática
Se ha planteado el problema a través del diagrama
de Ishikawa, partiendo de las experiencias de los directi-
vos y profesores del programa de Administración de Em-
presas ante la imposibilidad de acceder a documentos e
informes confidenciales de la universidad.
De acuerdo con KH Chen, LR Chen y S SU, el
método de causa-efecto o causa-raíz permite investigar
en fenómenos, a través de la observación de hechos y
aspectos contextuales, para conocer el cómo y el porqué
de su ocurrencia, identificando sus causas (como se cita
en Toffoletto y Ramírez, 2013).
Según Marciano, García, Challer, Califano y Dac-
kiewics (2014), el análisis causa-raíz (ACR) permite el
análisis de los incidentes que contribuyen a generar un
evento adverso de manera sistematizada, identificando
factores de riesgo activos que contribuyeron a su con-
cretización y facilitando el análisis bajo un enfoque sis-
témico.
Se han identificado como causas principales:
Recursos humanos, relaciones públicas y publicidad,
recursos financieros, compras y proveedores, servicio y
atención al estudiante y ventas, Así se han determinado
las subcausas que conforman el problema principal: Pér-
dida de participación del mercado y deterioro del servi-
cio. La identificación se realiza a través de la subjetividad
y experiencia de investigadores y del cuerpo docente y
directivo.
Todas estas causas repercuten en el desarrollo del
normal funcionamiento de la universidad en las formas
de impartir conocimiento. Para el caso de este estudio, la
preparación del cuerpo de profesores, la infraestructura
y los recursos físicos alrededor de la educación se han to-
mado en cuenta en las variables confiabilidad, garantía
y elementos tangibles, ya que, según Páramo, Hederich,
López, Sanabria y Camargo (2015), el interés por los
ambientes de aprendizaje en un contexto ha llevado a
estudiar los espacios de desarrollo del conocimiento y la
interacción social junto a un conjunto de situaciones no
formales que permiten su mejor apropiación.
En la Figura 2 se presenta el diagrama de Ishikawa
con las causas y subcausas que originan el problema.
De acuerdo con ello, los esfuerzos se centrarán
en develar las variables ocultas en la categoría servicio y
atención al estudiante.
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273
Método
Entre los objetivos de esta investigación sobresale
el de conocer el índice de satisfacción de los estudian-
tes del programa de Administración en una universidad
acreditada en la ciudad de Barranquilla basado en las
variables objeto de estudio.
En consecuencia, se procede primero a concretar
el objetivo principal: identificar las variables subyacentes
en la prestación del servicio en la universidad; y, poste-
riormente, a diseñar un modelo que permita compren-
der la relación de los factores o variables subyacentes,
con las subvariables y variables macro del estudio.
Para este propósito, es clave la confianza en las
estadísticas para inferir a través de estas las percepciones
de los individuos de la muestra. De acuerdo con Bonilla,
Hurtado y Jaramillo (2009), “la estadística suele encon-
trar aplicación en fenómenos masivos; se ocupa de reco-
lectar e interpretar datos que involucran incertidumbre
y variación y de hacer inferencias en ellos” (p.220). Se-
gún estos mismos autores, la estadística se utiliza además
para cuantificar variables utilizando métodos (o técni-
cas) estadísticos.
Más específicamente, se utilizarán técnicas de
interdependencia como el análisis de clúster y el aná-
lisis factorial basado en componentes principales. De
acuerdo con Díaz, Díaz, González y Henao (2013), las
técnicas de interdependencia tienen un carácter descrip-
tivo y permiten conocer la realidad medida a través de
variables. Apoyados en el pensamiento de estos autores,
se aplican técnicas multivariadas explicadas en la Tabla
3. Se estimarán, por último, correlaciones, con el fin de
hallar relaciones directas entre las variables, sean directa
o inversamente proporcionales.
Por otra parte, la investigación reúne condiciones
de los estudios tipo correlacional, explicativo y explora-
torios. Según Barriga y Henríquez (2003), estos estudios
son
Figura 2. Identificación del problema por causa-efecto
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274
correlacionales, cuando en la identificación de facto-
res y/o atributos se busca establecer la existencia de
relaciones significativas entre estos y su dirección; ex-
plicativos, en tanto el desafío investigativo se propone
establecer causalidad sobre relaciones conocidas de
factores; exploratorios, cuando la finalidad es aden-
trarse en planos subyacentes de la realidad que dicen
en relación con representaciones, imaginarios y/o pro-
ducciones socioculturales derivados de subjetividades
compartidas (Citado en Cárcamo et al., 2009, p.185).
Tabla 3. Técnicas interdependientes de la investigación
Técnica Descripción
Análisis
Factorial
Este análisis pretende la reducción de las variables métricas
del problema, generalmente no correlacionadas sin perder
información, o al menos, guardando un alto porcentaje de la
información de las variables originales.
Análisis de
Clúster
Reúne técnicas diferentes de agrupación bajo un conjunto de
variables, intentando homogeneidad en los subconjuntos y
al tiempo, heterogeneidad respecto de los otros subconjuntos
Elaboración de los autores con base en Díaz et al. (2013)
No sobra precisar que los propósitos de esta inves-
tigación requieren comprender las relaciones significati-
vas entre variables o atributos, explicar la causalidad del
problema a través del diagrama de Ishikawa, y explorar y
cuantificar la subjetividad de los estudiantes sobre el ser-
vicio que se les presta en el programa de Administración
de esta universidad acreditada en Barranquilla.
Muestra
Como se ha reiterado, el estudio se basa en la
población de estudiantes del programa de Adminis-
tración de Empresas de una universidad acreditada en
Barranquilla en el primer semestre del año 2015 (1.143
estudiantes)*. El estudio se realiza con la población de
* Sistema de información académica de la Universidad.
las dos jornadas para no excluir ningún elemento de la
muestra.
La fórmula elegida para la muestra es la basada
en la distribución normal. En este sentido, se aclara: el
nivel de confianza (Z), error de estimación (e), la proba-
bilidad a favor (p), probabilidad en contra (q), tamaño
de la muestra (n) (Figura 3).
Se aplica una encuesta basada en una muestra es-
cogida a través de un nivel de confianza de 0,8 y margen
de riesgo del 0,2, debido a una disponibilidad limitada
de recursos, que no permite abarcar una muestra ma-
yor. Al desarrollar la fórmula para obtener la muestra,
se tiene:
Z= 1, 35 Nivel de confianza 0,8, nivel del riesgo 0,2
e= error estimado 7 %
p= 0,5 Probabilidad de ocurrencia
q= 0,5 Probabilidad de no ocurrencia del fenómeno.
n= 1.143 estudiantes
Figura 3. Fórmula 1 para la muestra basada en distribución
normal
Fuente: Serna (2006)
La Figura 4 muestra la fórmula del factor de co-
rrección para ajustar la muestra.
Figura 4. Fórmula 2 para el factor de corrección
Fuente: Serna (2006)
= ((1,35)^2)*(0,5*0,5)/(0,07^2) = 92,98 fórmula 1.
= 93/(1+(93-1)/1143) = 86
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de admInIstRacIón de una unIveRsIdad acRedItada en BaRRanquIlla
275
Se deben seleccionar, entonces, 86 estudiantes
del programa.
El cuestionario
Se desarrolló una encuesta con un cuestionario
diseñado por expertos del área de mercadeo, que eviden-
cia la utilización de una escala de Likert con valores del
1 al 5 en la tabulación y las siguientes opciones para los
encuestados:
- Totalmente en desacuerdo: 1
- En desacuerdo: 2
- Ni en acuerdo ni en desacuerdo: 3
- De acuerdo: 4
- Totalmente de acuerdo: 5.
Para Céspedes (2012), la encuesta “consiste en la
aplicación de un cuestionario diseñado especialmente
para tal efecto, puede aplicarse de manera personal, te-
lefónica o por correo” (p.25). En este caso, se desarrolla
una encuesta personal, con la intención de aclarar dudas
que surjan in situ, aplicando la escala Likert.
Echeverría y De Souza (2013) explican que “El he-
cho de trabajar necesariamente con escalas Likert tiene
la ventaja de la unificación, pero tiene la dificultad de
cómo reducirlo a un número del 1 al 5, (…) trabaja con
palabras y expresiones, con observaciones y percepcio-
nes” (p.729). En nuestro concepto, este tipo de cuestio-
nario le da más oportunidad a los encuestados de esco-
ger la escala apropiada entre varias opciones.
Lo anterior es corroborado por Ospina et al.
(2005), para quienes la escala Likert permite lograr nive-
les altos de confiabilidad, su elaboración es fácil y utiliza
pocos ítems.
El cuestionario se diseña con base en la escala de
Parasuraman, Berry y Zeithaml (1985), quienes propo-
nen un método para evaluar la calidad de servicio mi-
diendo la diferencia entre expectativas de consumidores
y su percepción con respecto a un sector y el consumo
del servicio. En esta escala se encuentran cinco dimen-
siones expuestas por los autores: elementos tangibles,
confiabilidad, capacidad de respuesta, garantía y empa-
tía, que fueron escogidas como macrovariables para este
estudio.
No obstante, a diferencia de lo anterior, en nues-
tro trabajo no se pretende realizar dos encuestas para es-
tablecer la diferencia entre la expectativa y la percepción
de los consumidores; solo se desea exponer a través de
las categorías principales y bajo la ayuda de los métodos
cuantitativos, las variables que se encuentran ocultas a
simple vista en cada categoría y sus relaciones matemá-
ticas.
Empleando la escala SERVQUAL con las modifi-
caciones planteadas, se busca conocer el grado de satis-
facción en los cinco elementos mencionados.
Se establecen 11 subvariables clasificadas en las
cinco macrovariables del modelo original. De esta for-
ma, se busca extraer el índice de satisfacción y compren-
der lo que los estudiantes demandan sobre los servicios
de la universidad (Tabla 4).
Tabla 4. Variables y subvariables del estudio
Variables Macro Subvariables
Elementos
tangibles
La apariencia de las instalaciones de la uni-
versidad son agradables APINS
Los equipos muebles y enseres de la univer-
sidad son modernos y ergonómicos EQME
Confiabilidad
La universidad cumple lo que promete PRO
Los profesores de la universidad son pun-
tuales PUN
La universidad atiende sus problemas ATPRO
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276
Capacidad
de respuesta
La universidad resuelve sus problemas RPRO
La universidad es rápida resolviendo solici-
tudes de servicios RRES
Garantía
Los profesores de la universidad le inspiran
confianza PCON
La universidad le inspira confianza al reali-
zar transacciones
CTRAN
Empatía
Los horarios de la universidad están diseña-
dos para la atención de servicios básicos y
complementarios HSER
La universidad le garantiza rutas para su
transporte TRANS
Elaboración de los autores basados en la escala SERVQUAL (Parasuraman
et al. (1985)).
Resultados y Hallazgos
Bajo las bondades de los métodos cuantitativos y
el desarrollo del análisis a través de los programas SPSS
y Statgraphics, se ha corrido la data obtenida durante las
dos jornadas del programa. Los datos fueron recogidos
en dos días, aplicando previamente una prueba piloto
de 10 encuestas para refinar el instrumento.
El resultado 0,799 del índice KMO permite seguir
adelante en la utilización de los métodos cuantitativos,
ya que está por encima de 0,5 y el nivel de significancia
es muy cercano a cero (0).
La matriz de correlaciones (Tabla 5) refleja corre-
laciones entre las variables PRO-ATPRO, 0,501; PRO-
RPRO, 0,503; ATPRO-RPRO, 0,775; RPRO-RRES,
0,501; ATPRO-RRES, 0,479, todas las cuales se aproxi-
man a 0,5; también RRES-CTRAN, 0,474, HSER-AT-
PRO, 0,487 y HSER-RPRO, 0,489, se aproximan a 0,5.
En tanto que APINS, EQME, PUN, PCON, CTRAN,
TRANS son variables incorreladas.
Se decide trabajar el análisis factorial bajo el mé-
todo de componentes principales, reduciendo a 5 el nú-
mero de estos, como se muestra en la Tabla 6, antes de
evaluar trivialidad. Los valores de la matriz anti-imagen
reflejan que ninguna de las subvariables tiene una ade-
cuación muestral baja, por lo cual ninguna debe excluir-
se del estudio (Tabla 7).
Tabla 5. Matriz de correlación
APINS EQME PRO PUN ATPRO RPRO RRES PCON CTRAN HSER TRANS
Correlación APINS 1,000 ,346 ,283 ,317 ,416 ,370 ,406 ,225 ,264 ,351 ,257
EQME ,346 1,000 ,436 ,154 ,207 ,283 ,385 ,157 ,333 ,157 ,130
PRO ,283 ,436 1,000 ,350 ,501 ,503 ,426 ,178 ,244 ,318 ,404
PUN ,317 ,154 ,350 1,000 ,286 ,233 ,305 ,338 ,117 ,318 ,197
ATPRO ,416 ,207 ,501 ,286 1,000 ,775 ,479 ,299 ,292 ,487 ,242
RPRO ,370 ,283 ,503 ,233 ,775 1,000 ,501 ,267 ,305 ,489 ,256
RRES ,406 ,385 ,426 ,305 ,479 ,501 1,000 ,333 ,474 ,325 ,190
PCON ,225 ,157 ,178 ,338 ,299 ,267 ,333 1,000 ,326 ,198 ,348
CTRAN ,264 ,333 ,244 ,117 ,292 ,305 ,474 ,326 1,000 ,234 ,192
HSER ,351 ,157 ,318 ,318 ,487 ,489 ,325 ,198 ,234 1,000 ,225
TRANS ,257 ,130 ,404 ,197 ,242 ,256 ,190 ,348 ,192 ,225 1,000
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277
Tabla 6. Matriz de componentes principales antes de
reducción
Componente
1 2 3 4 5
APINS ,622 ,046 -,028 ,061 ,349
EQME ,512 ,561 -,262 ,389 ,131
PRO ,695 -,027 -,077 ,508 -,168
PUN ,510 -,181 ,412 ,141 ,594
ATPRO ,774 -,348 -,226 -,151 -,139
RPRO ,773 -,284 -,292 -,113 -,206
RRES ,726 ,255 -,138 -,183 ,088
PCON ,508 ,161 ,613 -,344 -,044
CTRAN ,542 ,534 -,032 -,396 -,155
HSER ,614 -,411 -,088 -,148 ,112
TRANS ,474 -,042 ,540 ,328 -,484
Tabla 7. Valores de matriz Anti-imagen
APINS ,838ª
EQME ,728ª
PRO ,765ª
PUN ,761ª
ATPRO ,782ª
RPRO ,805ª
RRES ,887ª
PCON ,740ª
CTRAN ,831ª
HSER ,907ª
TRANS ,694ª
La Tabla 6 muestra la fuerza del componente 1
con casi todos los valores de extracción por encima a
su favor. Los componentes 2 y 3 presentan 2 valores; el
componente 4 no tiene valores de extracción a su favor,
y el componente 5, un valor de extracción. Se marcan
los componentes 4 y 5 como los triviales, para reducir
a 3 componentes. En la Tabla 8 se muestra la varianza
total explicada y el porcentaje de varianza concentrada
en los 5 componentes (75 %).
Tabla 8. Varianza total explicada
Componente
Autovalores iniciales
Total % de la varianza % acumulado
1 4,270 38,818 38,818
2 1,098 9,985 48,804
3 1,076 9,783 58,587
4 ,907 8,246 66,833
5 ,862 7,840 74,672
6 ,710 6,458 81,130
7 ,606 5,510 86,641
8 ,529 4,813 91,454
9 ,425 3,860 95,314
10 ,308 2,799 98,112
11 ,208 1,888 100,000
Tabla 9. Matriz de componentes Principales 3 factores
Componente
1 2 3
APINS
,622 ,046 -,028
EQME
,512 ,561 -,262
PRO
,695 -,027 -,077
PUN
,510 -,181 ,412
ATPRO
,774 -,348 -,226
RPRO
,773 -,284 -,292
RRES
,726 ,255 -,138
PCON
,508 ,161 ,613
CTRAN
,542 ,534 -,032
HSER
,614 -,411 -,088
TRANS
,474 -,042 ,540
La Tabla 9 presenta la matriz de componentes re-
ducida a 3 y los autovalores de cada una de las subvaria-
bles que participan en la configuración de cada compo-
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nente, lo que llevará a los factores ocultos o subyacentes
del servicio en la universidad. Se observa que el compo-
nente 1 recibe los valores de extracción de 8 de las 11
subvariables, el componente 2 se debe completamente a
EQME y el componente 3 a PCON y TRANS. Aunque
lo mejor sería extraer el componente 2 por tener solo
un valor de extracción, se decide su permanencia en el
estudio ya que así se puede explicar un 58 % de la va-
riabilidad de los datos mientras que con 2 componentes
solo se explica el 48,8 %.
El porcentaje de variabilidad se ha reducido en
los factores de 74,6 % con 5 componentes a un 58,58 %;
concentrándose muchas subvariables en un solo compo-
nente y absorbiendo los valores que subvariables como
APINS pueden aportar. Se decide trabajar de esta forma
debido a que con 5 componentes se obtienen dos com-
ponentes triviales.
Con 3 componentes los factores hallados son:
• Factor1: Concentra mucha importancia en ser-
vicio en varias formas, desde horarios, atención y
resolución de problemas, puntualidad de profeso-
res que hacen parte del momento de verdad más
importante para la universidad, pasando por la
seguridad en las transacciones y horarios de aten-
ción.
No se desconoce la importancia de la imagen de
las instalaciones físicas (APINS). Este factor se
ha denominado “servicio y seguridad” y tiene in-
fluencia en todas las macrovariables del estudio,
a través de las siguientes subvariables: APINS,
PRO, PUN, ATPRO, RPRO, RRES, CTRAN,
HSER.
• Factor2:Esconformadoporunsolocomponen-
te: Modernidad en equipos y ergonomía de los
muebles. Esta subvariable recibe una calificación
Figura 5. Clusterización de subvariables en dendograma
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279
baja en cuanto al promedio: 3,39, ubicándose en
la opción ni en acuerdo ni en desacuerdo. Impac-
ta en la macrovariable elementos tangibles a tra-
vés de la subvariable EQME.
• Factor3:Estefactorloconformandossubvaria-
bles de macrovariables diferentes: Impacta en ga-
rantía y empatía, subvariables PCON y TRANS.
Confianza en profesores y servicio de transporte a
la salida, que se reduce a “confianza y transporte”.
El método de clusterización se presenta en la Fi-
gura 5. Este permite diferenciar dos grupos básicos con
características diferentes: clúster 1, estudiantes mediana-
mente satisfechos con puntajes sobre las subvariables de
4 en su mayoría. Su estado en la mayoría de respuestas
es “de acuerdo”, con 3,90 en promedio.
El clúster 2 se denomina estudiantes indiferentes,
quienes mantienen una posición en sus respuestas “ni
acuerdo ni en desacuerdo”. En su mayoría obtienen un
promedio de calificación sobre las subvariables del 3,18.
Conclusiones
El haber obtenido un coeficiente de 0,799 en el
índice Kmo permite proceder con un análisis de corre-
lación y factorial para lograr los objetivos propuestos. El
análisis de clúster no necesita índice alguno para su rea-
lización, debido a que es una medida de clasificación o
similaridad de variables métricas.
La matriz de correlación evidencia un grado bajo
de correlación entre las variables, casi sin relación en-
tre ellas: solo 4 correlaciones entre las 11 variables. De
este grupo, hay una sola correlación buena (0,775) entre
ATPRO y RPRO, lo cual permite afirmar que la aten-
ción y resolución de problemas a los estudiantes actúan
bajo sinergia, de manera que a medida que aumenta la
atención de los problemas de los estudiantes, también
aumenta su índice de percepción de resolución.
Las variables no correlacionadas (6) sugieren en-
focar esfuerzos de mejora en las 5 correlacionadas para
mejorar en las variables con relación lineal directa. En
concreto, los estudiantes demandan que se les atienda y
resuelvan los problemas, que se les cumplan las prome-
sas realizadas y que se resuelvan sus solicitudes rápida-
mente.
El análisis factorial recomienda que la universi-
dad le debe apostar a sus esfuerzos centrados en servi-
cio, el cual es una de las variables más representativas,
encontrándose en las subvariables PRO, PUN, ATPRO,
RPRO, RRES, HSER. Lo anterior debido a que estas
subvariables se agrupan en los factores 1, 2 y 3 con un
58,8 % de variabilidad sobre los datos. Estos esfuerzos
pueden resultar más económicos en lo que a inversiones
se refiere, comparados con la subvariable 1 (APINS), en
la que se debe invertir más dinero para mejorar su apa-
riencia con mayor riesgo.
Por último, se recomienda generar más seguridad,
a fin de que los estudiantes realicen transacciones más
seguras y disminuyan costos en materiales y papelería a
la universidad, así como aumentar la credibilidad en el
desarrollo de transacciones. Esta subvariable también
hace parte del factor 1, “servicio y seguridad”.
El concentrarse en tres factores fue casi una obli-
gación, debido a que, con 5 factores (variabilidad del
74,6 %) se afecta notoriamente el análisis, por la poca
importancia del componente 4. Este componente, de-
nominado trivial, no aporta valores en ningún caso a
ninguno de los factores subyacentes. En la Figura 6 se
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diseña el modelo explicativo del impacto de las subva-
riables en las variables macro y su agrupación en los fac-
tores que subyacen en el índice de satisfacción de los
estudiantes.
Figura 6. Modelo explicativo relaciones entre variables ma-
cro, subvariables y su agrupamiento en factores subyacentes
El método de la clusterización muestra básica-
mente dos grupos, uno clasificado como satisfecho me-
dianamente y otro, que denominamos indiferentes, en
el que la universidad debe trabajar para incrementar el
índice de satisfacción. Estos últimos dan una califica-
ción promedio de 3,18 en las subvariables y es un gru-
po conformado por 32 estudiantes. El clúster 1 (Tabla
10), medianamente satisfechos, está compuesto por 75
estudiantes. Este clúster demanda más esfuerzos de la
universidad en las subvariables EQME, PRO, PUN, AT-
PRO, RPRO y RRES inversión en el factor ergonomía
y modernidad para equipos, muebles y enseres, mayor
compromiso en lo que la universidad promete, pun-
tualidad de sus profesores, atención y resolución de los
problemas de los estudiantes y rapidez en la solución de
problemas. Este grupo de subvariables son las de menor
promedio de calificación. El clúster 1 representa el 70 %
del universo encuestado.
El clúster 2 (Tabla 11), el de estudiantes que mues-
tran cierta indiferencia en sus valoraciones, exige mayor
trabajo, pues, su índice de satisfacción se encuentra por
debajo del clúster 1.
Existen subvariables que comparten los dos clús-
ter (6 similitudes en subvariables). De modo que, me-
jorando a través de la gestión de las directivas, se incre-
mentará la satisfacción de los estudiantes que represen-
tan los dos clúster.
Tabla 10. Conformación de clúster 1 por subvariables
ítem Subvariable Promedio real Aproximando
1 APINS 4,38 4
2 EQME 3,64 4
3 PRO 3,68 4
4 PUN 3,66 4
5 ATPRO 3,57 4
6 RPRO 3,6 4
7 RRES 3,26 3
8 PCON 3,9 4
9 CTRAN 4,05 4
10 HSER 4,22 4
11 TRANS 4,12 4
Promedio total clúster 1. Estudiantes 75 3,91
Tabla 11. Conformación de clúster 2 por subvariables
Ítem Subvariable Promedio real Aproximando
1 APINS 3,43 3
2 EQME 2,81 3
3 PRO 3,12 3
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281
4 PUN 3,03 3
5 ATPRO 2,78 3
6 RPRO 2,96 3
7 RRES 2,25 2
8 PCON 3,78 4
9 CTRAN 3,68 4
10 HSER 3,15 3
11 TRANS 3,93 4
Promedio total clúster 2. Estudiantes 32 3,18
Se recomienda una segunda investigación a través
de la técnica SERVQUAL en una población mayor de
estudiantes de la universidad, para establecer certera-
mente su grado de satisfacción, y la diferencia entre sus
expectativas y la percepción de los servicios que reciben.
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