Análisis factorial múltiple para clasificación de universidades latinoamericanas
Se utiliza la técnica del análisis factorial múltiple (AFM) para proponer cinco clases de universidades latinoamericanas a partir de tres conocidos rankings las cuales distinguen por ejemplo universidades con alto grado de especialización y baja productividad; universidades de excelencia con bajo li...
- Autores:
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Corzo, Jimmy A.
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Universidad Santo Tomás
- Idioma:
- spa
eng
- OAI Identifier:
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- Palabra clave:
- Anáisis factorial múltiple; rankings de universidades; clasificación de universidades.
Multiple Factor Analysis; University rankings; Universities Classification.
- Rights
- License
- Copyright (c) 2017 Comunicaciones en Estadística
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Corzo, Jimmy A.2017-05-16https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/334610.15332/s2027-3355.2017.0001.03Se utiliza la técnica del análisis factorial múltiple (AFM) para proponer cinco clases de universidades latinoamericanas a partir de tres conocidos rankings las cuales distinguen por ejemplo universidades con alto grado de especialización y baja productividad; universidades de excelencia con bajo liderazgo científico; universidades que no gozan de buena reputación pero tienen docentes productivos; universidades con buena reputación y pocos docentes con doctorado; y universidades productivas de alto impacto y bajos índices de colaboración internacional. Los factores producto del AFM revelan algunas paradojas que se corroboran en la clasificación como el oponer el grado de especialización a la productividad; el liderazgo científico contra impacto y calidad de la productividad; o la posible inconveniencia de incluir criterios de opinión que resultan independientes del liderazgo y del impacto.We use the Multiple Factor Analysis (MFA) to built five classes of Latinamerican Universities from three known university rankings. These classes distinguish among universities with high level of specialization and low academic output, universities of excelence with low Scientific Leadership, universities with no good reputation and productive staff, universities with good reputation and few doctoral staff, and productive universities with high impact and low indicators of international collaboration. The factors produced by the MFA reveal some paradoxes corroborated in the classification by the fact that they counterpose the level of specialization vs. Productivity, the scientific leadership vs. impact and quality of the output, and they reveal too the possible inconvenience to include judging criteria, which result independent of leadership and impact.application/pdfapplication/octet-streamapplication/pdfspaengUniversidad Santo Tomáshttps://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/3346/3437https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/3346/3570https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/3346/4081Comunicaciones en Estadística; Vol. 10, Núm. 1 (2017); 57-822339-30762027-3355Comunicaciones en Estadística; Vol. 10, Núm. 1 (2017); 57-82Copyright (c) 2017 Comunicaciones en Estadísticahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Análisis factorial múltiple para clasificación de universidades latinoamericanasMultiple Factor Analysis for Ranking Latinamerican Universitiesinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Anáisis factorial múltiple; rankings de universidades; clasificación de universidades.Multiple Factor Analysis; University rankings; Universities Classification.11634/6442oai:repository.usta.edu.co:11634/64422023-07-14 16:37:41.307metadata only accessRepositorio Universidad Santo Tomásnoreply@usta.edu.co |
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