Diferencia entre revisiones de «Análisis mediante árbol de decisiones»

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== Análisis mediante Árbol de Decisiones ==
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El análisis mediante árbol de decisiones es una herramienta de gestión de proyectos que ayuda a tomar decisiones informadas considerando diferentes alternativas y sus posibles consecuencias. Un árbol de decisiones es un diagrama que representa diferentes decisiones y sus posibles resultados, incluyendo eventos de incertidumbre, costos, utilidades y riesgos.


=== Concepto ===
Fórmula para calcular el valor esperado (VE):
El análisis mediante árbol de decisiones es una herramienta de gestión de proyectos que ayuda a los gestores a tomar decisiones informadas considerando diferentes alternativas y sus posibles consecuencias. Un árbol de decisiones es un diagrama que representa diferentes decisiones y sus posibles resultados, incluyendo eventos de incertidumbre, costos, utilidades y riesgos.
 
Este método se utiliza para evaluar y comparar diferentes estrategias o decisiones en función de su valor esperado, y es particularmente útil en situaciones de incertidumbre y riesgo.
 
La fórmula básica para calcular el valor esperado (VE) de una decisión es:
<math>
<math>
VE = \sum (P_i \times V_i)
VE = \sum (P_i \times V_i)
</math>
</math>
Donde:
Donde:
 
* \( P_i \) = Probabilidad de cada resultado
* PiPi​ = Probabilidad de cada resultado
* \( V_i \) = Valor del resultado
* ViVi​ = Valor del resultado
||
 
=== Aplicación ===
El análisis mediante árbol de decisiones se aplica en diferentes etapas de la gestión de proyectos según PMBOK7, especialmente en los procesos de:
El análisis mediante árbol de decisiones se aplica en diferentes etapas de la gestión de proyectos según PMBOK7, especialmente en los procesos de:
* **Planificación de la Gestión de Riesgos:** Identificación y análisis de riesgos, así como la planificación de respuestas a los riesgos.
* **Análisis Cuantitativo de Riesgos:** Evaluación de los efectos combinados de los riesgos e incertidumbres en los objetivos del proyecto.
* **Desarrollo del Caso de Negocio:** Evaluación de las diferentes alternativas estratégicas para justificar la inversión en el proyecto.


* Planificación de la Gestión de Riesgos: Identificación y análisis de riesgos, así como la planificación de respuestas a los riesgos.
Pasos para Realizar el Análisis mediante Árbol de Decisiones:
* Análisis Cuantitativo de Riesgos: Evaluación de los efectos combinados de los riesgos e incertidumbres en los objetivos del proyecto.
1. **Definición del Problema:** Identificar claramente el problema o decisión a analizar.
* Desarrollo del Caso de Negocio: Evaluación de las diferentes alternativas estratégicas para justificar la inversión en el proyecto.
2. **Identificación de Alternativas:** Listar todas las posibles alternativas o decisiones que se pueden tomar.
 
3. **Construcción del Árbol de Decisiones:** Dibujar el árbol de decisiones incluyendo las alternativas, los eventos inciertos y sus posibles resultados.
==== Pasos para Realizar el Análisis mediante Árbol de Decisiones ====
4. **Asignación de Probabilidades:** Asignar probabilidades a los diferentes eventos inciertos.
 
5. **Estimación de Resultados:** Asignar valores o resultados a cada combinación de decisiones y eventos inciertos.
# Definición del Problema: Identificar claramente el problema o decisión a analizar.
6. **Cálculo del Valor Esperado:** Calcular el valor esperado para cada rama del árbol de decisiones utilizando la fórmula del valor esperado.
# Identificación de Alternativas: Listar todas las posibles alternativas o decisiones que se pueden tomar.
7. **Análisis y Selección:** Analizar los resultados y seleccionar la alternativa con el mayor valor esperado o que mejor se alinee con los objetivos del proyecto.
# Construcción del Árbol de Decisiones: Dibujar el árbol de decisiones incluyendo las alternativas, los eventos inciertos y sus posibles resultados.
# Asignación de Probabilidades: Asignar probabilidades a los diferentes eventos inciertos.
# Estimación de Resultados: Asignar valores o resultados a cada combinación de decisiones y eventos inciertos.
# Cálculo del Valor Esperado: Calcular el valor esperado para cada rama del árbol de decisiones utilizando la fórmula del valor esperado.
# Análisis y Selección: Analizar los resultados y seleccionar la alternativa con el mayor valor esperado o que mejor se alinee con los objetivos del proyecto.


==== Ejemplo ====
Ejemplo:
Supongamos que un proyecto tiene dos alternativas: A y B. La alternativa A tiene un 50% de probabilidad de generar $100,000 de beneficio y un 50% de probabilidad de generar $50,000. La alternativa B tiene un 70% de probabilidad de generar $80,000 y un 30% de probabilidad de generar $30,000.
Supongamos que un proyecto tiene dos alternativas: A y B. La alternativa A tiene un 50% de probabilidad de generar $100,000 de beneficio y un 50% de probabilidad de generar $50,000. La alternativa B tiene un 70% de probabilidad de generar $80,000 y un 30% de probabilidad de generar $30,000.


Para la alternativa A:
Para la alternativa A:
<math>
<math>
VE_A = (0.5 \times $100,000) + (0.5 \times $50,000) = $75,000
VE_A = (0.5 \times \$100,000) + (0.5 \times \$50,000) = \$75,000
</math>
</math>


Para la alternativa B:
Para la alternativa B:
<math>
<math>
VE_B = (0.7 \times $80,000) + (0.3 \times $30,000) = $65,000
VE_B = (0.7 \times \$80,000) + (0.3 \times \$30,000) = \$65,000
</math>
</math>


En este caso, la alternativa A tendría un mayor valor esperado y sería la elección preferida según el análisis mediante árbol de decisiones.
En este caso, la alternativa A tendría un mayor valor esperado y sería la elección preferida según el análisis mediante árbol de decisiones.
 
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=== Imagen Referencial ===
[https://www.lucidchart.com/pages/templates/decision-tree Ejemplo de Árbol de Decisiones]
[[File
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.png|thumb|center|400px|Ejemplo de árbol de decisiones mostrando diferentes alternativas y sus posibles resultados.]]
 
== Fórmulas y Recursos Explicativos Adicionales ==
 
==== Consideraciones Importantes ====
 
* Asignación de Probabilidades: La precisión de las probabilidades asignadas a los eventos inciertos es crucial para la exactitud del análisis.
* Valoración de Resultados: Es importante considerar tanto los beneficios tangibles como los intangibles al estimar los valores de los resultados.
 
==== Limitaciones del Árbol de Decisiones ====
 
* Complejidad: Para decisiones muy complejas con muchas alternativas y eventos inciertos, el árbol de decisiones puede volverse muy complicado y difícil de manejar.
* Subjetividad: Las probabilidades y los valores de los resultados pueden ser subjetivos y basados en estimaciones, lo que puede afectar la precisión del análisis.
 
=== Referencias ===
 
* Project Management Institute. (2021). A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide) – Seventh Edition. Newtown Square, PA: Project Management Institute.
* Project Management Institute. (2021). A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide) – Seventh Edition. Newtown Square, PA: Project Management Institute.
* Investopedia. (2023). Decision Tree. [https://www.investopedia.com/terms/d/decision-tree.asp Investopedia]
* Investopedia. (2023). Decision Tree. [https://www.investopedia.com/terms/d/decision-tree.asp Investopedia]
Línea 71: Línea 51:
* Berman, K., & Knight, J. (2013). Financial Intelligence for Entrepreneurs: What You Really Need to Know About the Numbers. Harvard Business Review Press.
* Berman, K., & Knight, J. (2013). Financial Intelligence for Entrepreneurs: What You Really Need to Know About the Numbers. Harvard Business Review Press.
* ScienceDirect. (2023). Decision Analysis in Project Management. [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0263237318300385 ScienceDirect]
* ScienceDirect. (2023). Decision Analysis in Project Management. [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0263237318300385 ScienceDirect]
* Horngren, C., Sundem, G., & Elliott, J. (2019). Introduction to Financial Accounting. Pearson.
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* Meredith, J. R., & Mantel, S. J. (2017). Project Management: A Managerial Approach. Wiley.
* Lucidchart Decision Tree Template. [https://www.lucidchart.com/pages/templates/decision-tree Lucidchart Decision Tree Template]
 
=== Recursos Adicionales ===
 
* Herramienta de creación de árboles de decisiones en línea: [https://www.lucidchart.com/pages/templates/decision-tree Lucidchart Decision Tree Template]
* Artículo académico sobre el uso del análisis mediante árbol de decisiones en la gestión de proyectos: [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0263237318300385 ScienceDirect - Decision Analysis in Project Management]

Revisión del 14:50 15 ago 2024

Concepto Aplicación Imagen referencial (URL) Fuente Bibliográfica

El análisis mediante árbol de decisiones es una herramienta de gestión de proyectos que ayuda a tomar decisiones informadas considerando diferentes alternativas y sus posibles consecuencias. Un árbol de decisiones es un diagrama que representa diferentes decisiones y sus posibles resultados, incluyendo eventos de incertidumbre, costos, utilidades y riesgos.

Fórmula para calcular el valor esperado (VE): Donde:

  • \( P_i \) = Probabilidad de cada resultado
  • \( V_i \) = Valor del resultado

El análisis mediante árbol de decisiones se aplica en diferentes etapas de la gestión de proyectos según PMBOK7, especialmente en los procesos de:

  • **Planificación de la Gestión de Riesgos:** Identificación y análisis de riesgos, así como la planificación de respuestas a los riesgos.
  • **Análisis Cuantitativo de Riesgos:** Evaluación de los efectos combinados de los riesgos e incertidumbres en los objetivos del proyecto.
  • **Desarrollo del Caso de Negocio:** Evaluación de las diferentes alternativas estratégicas para justificar la inversión en el proyecto.

Pasos para Realizar el Análisis mediante Árbol de Decisiones: 1. **Definición del Problema:** Identificar claramente el problema o decisión a analizar. 2. **Identificación de Alternativas:** Listar todas las posibles alternativas o decisiones que se pueden tomar. 3. **Construcción del Árbol de Decisiones:** Dibujar el árbol de decisiones incluyendo las alternativas, los eventos inciertos y sus posibles resultados. 4. **Asignación de Probabilidades:** Asignar probabilidades a los diferentes eventos inciertos. 5. **Estimación de Resultados:** Asignar valores o resultados a cada combinación de decisiones y eventos inciertos. 6. **Cálculo del Valor Esperado:** Calcular el valor esperado para cada rama del árbol de decisiones utilizando la fórmula del valor esperado. 7. **Análisis y Selección:** Analizar los resultados y seleccionar la alternativa con el mayor valor esperado o que mejor se alinee con los objetivos del proyecto.

Ejemplo: Supongamos que un proyecto tiene dos alternativas: A y B. La alternativa A tiene un 50% de probabilidad de generar $100,000 de beneficio y un 50% de probabilidad de generar $50,000. La alternativa B tiene un 70% de probabilidad de generar $80,000 y un 30% de probabilidad de generar $30,000.

Para la alternativa A:

Para la alternativa B:

En este caso, la alternativa A tendría un mayor valor esperado y sería la elección preferida según el análisis mediante árbol de decisiones.

Ejemplo de Árbol de Decisiones

  • Project Management Institute. (2021). A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide) – Seventh Edition. Newtown Square, PA: Project Management Institute.
  • Investopedia. (2023). Decision Tree. Investopedia
  • Clemen, R. T., & Reilly, T. (2013). Making Hard Decisions with DecisionTools. Cengage Learning.
  • Schwalbe, K. (2019). Information Technology Project Management. Cengage Learning.
  • Berman, K., & Knight, J. (2013). Financial Intelligence for Entrepreneurs: What You Really Need to Know About the Numbers. Harvard Business Review Press.
  • ScienceDirect. (2023). Decision Analysis in Project Management. ScienceDirect