EVALUACIÓN DE UN INSTRUMENTO DE MEDICIÓN DEL NIVEL DE SATISFACCIÓN ESTUDIANTIL A TRAVÉS DE LA APLICACIÓN DE MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES
En este trabajo se estudian las propiedades psicomé tricas de un instrumento propuesto para medir la satisfacción estudiantil para cursos superiores de la Universidad de Beira Interior (Portugal), para luego ver los resultados que surgen de aplicarlo en la Facultad de Ciencias Económicas y de A...
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Universidad de Buenos Aires
2017-01-01
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doaj-8fb29bc14ba7404483ed29dd4ed458042020-11-25T02:38:57ZengUniversidad de Buenos AiresCuadernos del CIMBAGE1666-51122017-01-0119125EVALUACIÓN DE UN INSTRUMENTO DE MEDICIÓN DEL NIVEL DE SATISFACCIÓN ESTUDIANTIL A TRAVÉS DE LA APLICACIÓN DE MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALESRamón AlvarezElena VernazzaEn este trabajo se estudian las propiedades psicomé tricas de un instrumento propuesto para medir la satisfacción estudiantil para cursos superiores de la Universidad de Beira Interior (Portugal), para luego ver los resultados que surgen de aplicarlo en la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración, Universida d de la República, Uruguay. El indicador propuesto para medir el nivel de satis facción estudiantil considera relaciones de causa-efecto entre algunas variables que son consideradas como ''antecedentes'' y otras ''consecuencia" de la sati sfacción. En el primer conjunto de variables se encuentran las expectativas de los alu mnos, la imagen que tiene de la facultad, la calidad de la enseñanza y servicios, y el valor percibido, mientras que como ''consecuencias" de la satisfacción se encuentran l a lealtad hacia la institución y el impacto en el boca a boca. Los datos utilizados para la aplicación presentada provienen de una encuesta aplicada sobre una muestra probabilística de estudiantes de la facultad, en 2009. El cuestionario aplicado, presenta 9 bloques de pre guntas; el primero contiene las variables que permitirán realizar una caracterizaci ón de los estudiantes en función de características sociodemográficas. Por otra parte, las variables pertenecientes a los bloques A - H presentan las variables del modelo EC SI (European Customer Satisfaction Index), insumos para el cálculo del índice de satis facción estudiantil. Los resultados, presentados para un modelo con 22 v ariables observables y 7 constructos no observables, se comparan para dos mé todos de estimación: máxima verosimilitud y mínimos cuadrados parciales.http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=46251257001 |
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En este trabajo se estudian las propiedades psicomé tricas de un instrumento propuesto para medir la satisfacción estudiantil para cursos superiores de la Universidad de Beira Interior (Portugal), para luego ver los resultados que surgen de aplicarlo en la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración, Universida d de la República, Uruguay. El indicador propuesto para medir el nivel de satis facción estudiantil considera relaciones de causa-efecto entre algunas variables que son consideradas como ''antecedentes'' y otras ''consecuencia" de la sati sfacción. En el primer conjunto de variables se encuentran las expectativas de los alu mnos, la imagen que tiene de la facultad, la calidad de la enseñanza y servicios, y el valor percibido, mientras que como ''consecuencias" de la satisfacción se encuentran l a lealtad hacia la institución y el impacto en el boca a boca. Los datos utilizados para la aplicación presentada provienen de una encuesta aplicada sobre una muestra probabilística de estudiantes de la facultad, en 2009. El cuestionario aplicado, presenta 9 bloques de pre guntas; el primero contiene las variables que permitirán realizar una caracterizaci ón de los estudiantes en función de características sociodemográficas. Por otra parte, las variables pertenecientes a los bloques A - H presentan las variables del modelo EC SI (European Customer Satisfaction Index), insumos para el cálculo del índice de satis facción estudiantil. Los resultados, presentados para un modelo con 22 v ariables observables y 7 constructos no observables, se comparan para dos mé todos de estimación: máxima verosimilitud y mínimos cuadrados parciales. |
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