Calculadora de matriz de decisión

Tu matriz

Cada columna es un criterio con su peso; cada fila es una opción. Puntúa cada opción en cada criterio, donde una puntuación más alta es mejor.

Resultados

Análisis de datos secundarios supera a Estudio con entrevistas por 0,3 puntos, el 6 % de la puntuación máxima.

Cómo se calculó la puntuación principal

Análisis de datos secundarios: 0,4 × 5 + 0,25 × 2 + 0,2 × 5 + 0,15 × 3 = 3,95

Comprobación de sensibilidad

Cada peso, por turno, se mueve un 20 % hacia abajo y un 20 % hacia arriba con los demás fijos, y cada opción se vuelve a puntuar. La última columna muestra cuánto tendría que cambiar ese peso para que otra opción igualara a la principal.

La ganadora se mantiene: ningún cambio de ±20 % en un peso altera la opción principal.

Cómo usar la calculadora de matriz de decisión

1. 1. Elige la escala y el formato de los pesos. Puntúa de 1 a 5 para juicios rápidos o de 1 a 10 para juicios más finos. Introduce los pesos como porcentajes que sumen 100, o como puntos de cualquier magnitud: 3, 2, 1 significa que el primer criterio cuenta tres veces más que el último.
2. 2. Nombra los criterios y las opciones. Las columnas son criterios y las filas son opciones. Puedes añadir hasta ocho de cada uno; el ejemplo compara tres diseños de investigación para una tesis.
3. 3. Puntúa cada celda. Más alto siempre debe significar mejor, así que un criterio como el coste se convierte en asequibilidad: la opción más barata recibe la puntuación más alta.
4. 4. Lee el ranking y, después, la comprobación de sensibilidad. Una ventaja amplia que sobrevive a cada cambio de ±20 % en un peso es un resultado robusto. Una ventaja estrecha o frágil es un aviso para revisar con más cuidado los pesos y las pruebas, no un veredicto.

Cómo funciona una matriz de decisión ponderada

El peso de cada criterio se divide entre la suma de todos los pesos, de modo que los pesos se convierten en proporciones que suman 1. La puntuación de cada opción en un criterio se multiplica por la proporción de ese criterio, y los productos se suman:

Sᵢ = w₁sᵢ₁ + w₂sᵢ₂ + … + wₙsᵢₙ, donde w₁ + w₂ + … + wₙ = 1

Como los pesos están normalizados, el resultado se mantiene en la escala de puntuación: una puntuación ponderada de 3,95 en una escala de 1 a 5 significa 3,95 sobre 5. Además, los porcentajes que no llegan exactamente a 100 siguen funcionando: la calculadora los escala y te avisa de que lo ha hecho.

Ejemplo desarrollado: elegir un diseño de investigación

Una estudiante pondera la viabilidad con un 40 %, el interés personal con un 25 %, el acceso a los datos con un 20 % y el valor profesional con un 15 %, y puntúa tres diseños de 1 a 5. Estos son los datos por defecto de la calculadora.

El análisis de datos secundarios gana con 0,4 × 5 + 0,25 × 2 + 0,2 × 5 + 0,15 × 3 = 3,95, una ventaja de 0,3 puntos sobre el estudio con entrevistas, el 6 % de la puntuación máxima. Ningún cambio de ±20 % en un solo peso altera la ganadora, así que el resultado es estable. Los puntos de cambio aportan matices: si el interés personal pesara un 40 % más de lo que la estudiante indicó al principio, el estudio con entrevistas empataría. Una ganadora fiable pero no abrumadora es algo habitual, y conviene saberlo antes de comprometerse.

Cómo leer la comprobación de sensibilidad

Los pesos son juicios, así que la comprobación pregunta si un juicio distinto cambiaría la respuesta. Cada peso, por turno, se mueve un 20 % hacia abajo y un 20 % hacia arriba con los demás fijos; los pesos se normalizan de nuevo y cada opción se vuelve a puntuar. El punto de cambio resuelve exactamente el cambio de ese único peso en el que la segunda opción empata: como cada puntuación ponderada es un cociente de dos rectas en ese peso, el cruce tiene una forma cerrada y no necesita ensayo y error.

• Estable: ningún cambio de ±20 % altera la ganadora. El ranking refleja las puntuaciones, no un ajuste fino de los pesos.
• Sensible: al menos un cambio la invierte. Pregúntate si el peso de ese criterio está realmente decidido; si no lo está, la matriz no puede elegir por ti.
• Los puntos de cambio grandes (+200 %, o «ningún cambio lo logra») significan que el criterio apenas influye en el resultado; los pequeños significan que es el que más decide.

Matriz ponderada frente a matriz de Pugh

Una matriz de Pugh, desarrollada por el ingeniero de diseño Stuart Pugh para la selección de conceptos, compara cada opción con una opción de referencia, el datum. Cada celda es mejor (+), peor (−) o aproximadamente igual (S), y se cuentan los signos más y menos. Es rápida, no requiere números y sirve para filtrar muchas ideas iniciales. Una matriz de decisión ponderada puntúa cada opción en una escala absoluta y pondera los criterios, lo que la hace mejor para una elección final entre pocas opciones bien conocidas, y es lo que construye esta calculadora.

Preguntas frecuentes

¿Qué es una matriz de decisión ponderada?

Es una tabla que enumera las opciones como filas y los criterios como columnas, puntúa cada opción según cada criterio y multiplica las puntuaciones por pesos que reflejan cuánto importa cada criterio. La opción con el total ponderado más alto queda primera. También se llama modelo de puntuación ponderada, matriz de priorización o cuadrícula de decisión.

¿Cómo elijo los pesos?

Decídelos antes de puntuar, para que las puntuaciones no dirijan los pesos. Un método es repartir 100 puntos entre los criterios; otro es ordenar los criterios y dar más puntos al más importante. Después usa la comprobación de sensibilidad: si la ganadora cambia con una modificación moderada de un peso que no tienes claro, decide primero ese peso.

¿Los pesos tienen que sumar 100?

No. La calculadora divide cada peso entre su total, así que 3, 2 y 1 dan el mismo resultado que 50 %, 33,3 % y 16,7 %. Si eliges porcentajes y no suman 100, se escalan y se te avisa.

¿Debo usar una escala de 1 a 5 o de 1 a 10?

Usa 1 a 5 cuando tus juicios sean aproximados, ya que las escalas más finas invitan a una precisión falsa. Usa 1 a 10 cuando tengas mediciones detrás de las puntuaciones y quieras conservar sus diferencias. Lo más importante es que cada número signifique lo mismo en cada criterio, así que escribe qué significan un 1, un 3 y un 5 antes de empezar.

¿Qué pasa si dos opciones empatan?

Un empate, o una ventaja inferior a un 5 % aproximadamente de la puntuación máxima, significa que la matriz no puede separarlas con los criterios que le diste. Revisa las pruebas en que se basan las puntuaciones más cercanas, o añade el criterio que realmente las distingue, que a menudo es algo que dejaste fuera por ser difícil de puntuar.

¿Puede una matriz de decisión decidir por mí?

No: organiza una decisión. Su resultado es tan bueno como los criterios, pesos y puntuaciones que le des. Su valor real es que hace visible y comprobable tu razonamiento, de modo que puedes explicar la elección y ver exactamente de qué supuesto depende.