Análisis Comparativo entre la Percepción del Usuario y el Desempeño de los Lenguajes de Modelado de Proceso-Edición Única

(1)

Monterrey, Nuevo León a 10

de Diciembre

de

2008

INSTITUTO TECNOLÓGICO Y DE ESTUDIOS SUPERIORES DE MONTERREY

PRESENTE.-Por medio de la presente hago constar que soy autor y titular de la obra denominada

"ANÁLISIS COMPARATIVO ENTRE

LA PERCEPCIÓN

MODELADO DE PROCESO.

", en los sucesivo LA OBRA, en virtud de lo cual autorizo a el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (EL INSTITUTO) para que efectúe la divulgación, publicación, comunicación pública, distribución, distribución pública y reproducción, así como la digitalización de la misma, con fines académicos o propios al objeto de EL INSTITUTO, dentro del círculo de la comunidad del Tecnológico de Monterrey.

El Instituto se compromete a respetar en todo momento mi autoría y a otorgarme el crédito correspondiente en todas las actividades mencionadas anteriormente de la obra.

De la misma manera, manifiesto que el contenido académico, literario, la edición y en general cualquier parte de LA OBRA son de mi entera responsabilidad, por lo que deslindo a EL INSTITUTO por cualquier violación a los derechos de autor y/o propiedad intelectual y/o cualquier responsabilidad relacionada con la OBRA que cometa el suscrito frente a terceros.

(2)

Análisis Comparativo entre la Percepción del Usuario y el

Desempeño de los Lenguajes de Modelado de Proceso-Edición

Única

Title Análisis Comparativo entre la Percepción del Usuario y el

Desempeño de los Lenguajes de Modelado de Proceso-Edición Única

Authors Carlos Hugo Bermúdez álvarez

Affiliation Tecnológico de Monterrey, Campus Monterrey

Issue Date 2008-11-01

Item type Tesis

Rights Open Access

Downloaded 19-Jan-2017 03:06:53

(3)

A

ÁLISIS COMPARATIVO E

TRE

LA PERCEPCIÓ

DEL USUARIO Y EL DESEMPEÑO DE LOS

LE

GUAJES DE MODELADO DE PROCESO

TESIS

(4)

I STITUTO TEC OLÓGICO DE ESTUDIOS SUPERIORES DE MO TERREY

DIVISIÓ DE MECATRÓ ICA Y TEC OLOGÍAS I FORMACIÓ

PROGRAMA DE GRADUADOS E MECATRÓ ICA Y TEC OLOGÍAS DE I FORMACIÓ

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(6)

(7)

RECO OCIMIE TOS

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RESUME

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(9)

I DICE DE CO TE IDO

DEDICATORIA ... IV

RECO OCIMIE TOS ... V

RESUME ... VI

I DICE DE CO TE IDO ... VII

LISTADO DE TABLAS ... X

LISTADO DE FIGURAS ... XII

1. I TRODUCCIÓ ...1

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2. I VESTIGACIÓ BIBLIOGRÁFICA ...6

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3. METODOLOGÍA DE LA I VESTIGACIÓ ... 16

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(10)

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4. RESULTADOS DE LA I VESTIGACIÓ ... 38

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(11)

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5. CO CLUSIO ES Y TRABAJOS FUTUROS... 56

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A EXO C ... 68

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REFERE CIAS ... 99

(12)

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LISTADO DE TABLAS

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(14)

1

LISTADO DE FIGURAS

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1. I TRODUCCIÓ

1.1 Antecedentes

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1.6 Organización de la tesis

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2. I VESTIGACIÓ BIBLIOGRÁFICA

2.1 Introducción

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2.2 La Gestión de Procesos de

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! Q ,J

4667-P 0 W

.

0

0 ! Q ,T U > O > U

466?-P ) !

0 W

Q ,J = : P :

( " : ( 9 Y Q * 9

4667-P+ * ! ( % ) 0 W )

!

) 0 ! !

Q ,= O %

466A-# 0 * ! ( %

,*(%-4 3E

Figura 2.1: 0 ! * ! ( %

,*(%-+ * ! ( % ,*(%- R 4 3 0 !

+ ! 0

)

/ ) /

(23)

466C-C

2.3 Los procesos de negocio

, O J 3DD<- ! !

1 !

) &

!

! ,&

S O 2 3DD4- ! 0

,# 3DDG- !

. 0 ! , O J

0

P Q

, O J

3DD<-0 E

,J O &

3DD<-)

1

0 0 ,T "&

3DDD-,+ 466?-E

! ! /

& !

(24)

-D

The Workflow Management Coalition,T0"&- ,T "& 3DDD-E

0

0 !

0

0 / !

0 ) 0

! 0

2.4 La modelación de los procesos de negocio

+

0

+ , )

-,& O

$ W

[image:24.612.124.537.444.588.2]

3DD4-+ 4 4E

(25)

36 4 4

+

! 0

0 0

+ !

0 ! 0 )

0 ! )

, 0

)0 - ! ,& S O 2

3DD4-+ ! ,#

3DDG- + ! ,& S O 2

3DD4-E

!

* !

!

# ! ,+

466?-E

! 0)

+ 0

( 0 ! !

) / !

! # 5 0 ! # ,#5&

-0

2.5 Los Lenguajes de Modelado de Procesos (LMP): clasificación y

estándares

+ !

+ " ( ,+"(- Process Modeling

Language,("+- !

(26)

3DDG-33

+ + " ( ,+"(- 0 ," 466C-E

Tabla 2.1: & 0 ! + " ( ,+"(- E ,"

466C-Clasificación Origen Características Ejemplos

+ " ( ,+"(-# * ! $

5 0 !

# 0

5 ( %

( & , (&- 9

9 Y

Y ,9

-: Process Modeling Language ,:("+-+ " # $ $ 5 0 )

* !

#

$

! $

0

T U0 W (

+ ,T(

+-(

5 0 ,(5

-( $ 0

+ ,($+-+ 5 ! ( $ ! ) 0 ! ! ! 0 ! 0

9 % I"+

:( +?T$ + 2 2 $ ( ! 2 2 2 ! ! )

"+ 3 1 2& "+4

+ + " (

,+"(-,+ O $ 466G-/ 0 /

)0 0 0 ! +

[image:26.612.83.546.145.584.2]

(27)

4667-34

0 ! + "

( ,+"(- 0 ,9 O : 4667-E

Tabla 2.2: + " ( ,+"(- ) E ,9 O

:

4667-Clasificación de Lenguajes de Modelado de Proceso (LMP)

Lenguajes Organización del estándar

* )0 , - 95$

:("%

% :("5

% * )0 ,

-:("+

I"+ :($$ T$Y& +

:("5

%Z& &# 2 $5$ T<&

2.5.1 Los Lenguajes de Modelado de Proceso (LMP) Gráfico (g)

+ " (

,+"(-)0 ) 1 + " (

,+"(-)0 0 ,J 4667- +

, )0 - , U

4664- 0 1 0 P )

Q + + " ( ,+"(- )0 R

!

0 ! 1 ,+ O $

466G-" + " ( ,+"(- )0

( 0 0

3DGG B ,+ O $ 466G- + "

( ,+"(- )0

(28)

3<

0 + " ( ,+"(- )0 ,+ O

$ 466G-E

Tabla 2.3: 0 )0 E ,+ O $

466G-o Lenguajes de Modelado de Proceso (LMP) gráfico

Autores

3 W" U $ 2 W U

4 (#0 1 9

< & " &

? ' T+ >

7 T5 &

A W + (

$ * ! ( %

,$*(%-0 )0 ,+ O $ 466G-E

Tabla 2.4: $ * ! ( % ,$*(%- 0

)0 E ,+ O $

466G-o Sistemas de Gestión de Procesos de egocio (SGP )

Página de la empresa

3 $ ( % T WWW

4 # $ 00W ( $ WWW

< WWW

2.5.2 Los Lenguajes de Modelado de Proceso (LMP) o Gráfico (ng)

> + " (

,+"(-)0 0 ! ) 0) 0

0 0 ,$

4667- + + " ( ,+"(- )0 !

1 ) )

,+ O $

466G-+ + " ( ,+"(- )0 )

! * ! ( %

,*(%-! 0 1

Z

[image:28.612.85.549.150.267.2]

(29)

466G-3?

0 + " ( ,+"(- )0 ,+

[image:29.612.86.546.150.265.2]

O $ 466G-E

Tabla 2.5: 0 )0 E ,+ O $

466G-o Lenguajes de Modelado de Proceso (LMP) no gráfico

Autores

3 Y&Y : : 9 S

4 (+"0 W B

< 2 Y9 Y9 S

? (# =

7 T U "[

A W B

$ * ! ( % 0

)0 ,+ O $ 466G-E

Tabla 2.6: $ * ! ( % ,$*(%- 0

)0 E ,+ O $

466G-o Sistemas de Gestión de Procesos de egocio (SGP )

Página de la empresa

3 # ( WWW

4 5+2* =9 WWW

2.6 Los conceptos de percepción y desempeño

+ ! 0 !

0 ! +

0 ! I5I &

0 0

+ !

0 ! + ! 0 !

0 ! +

0 0 ! ! Y Y

! !

! ) 0

(30)

37

0 ! 0 !

!

0 ! !

" ! 0 !

0 !

!

R ( 0

0 + " (

,+"(- $ ! !

. 0 ! 0 !

( + " ( ,+"(- 0

+ ! .

! 1 !

2.7 Algunos factores que contribuyen a decidir sí la diferencia entre medias

de dos grupos puede ser considerada significativa

0 1 0 0

0 \6 67\ 0

7 366

0 !

1 0 0

/

,

- % 0

(31)

4667-3A

3. METODOLOGÍA DE LA I VESTIGACIÓ

3.1 Introducción

!

! $

( !

! !

!

! 1 !

!

( R ! !

!

! ! ) !

3.2 Objetivos de la investigación y modelo particular

+ ! + " (

,+"(-! * ! ( %

,*(%-!

& . 0

E

& + " ( ,+"(- )0

)0 ! ! !

! . + " (

,+"(-& ! * ! (

%

,*(%-( 1

. + "

( ,+"(- ! +

" (

,+"(-1 + "

( ,+"(- + " (

(32)

3G

0 ! 1 ! #

. /

! .

[image:32.612.95.541.140.228.2]

< 3 ! E

Figura 3.1:

3.3 Variables de estudio de la investigación

( ! 0

! E

5 E 0 (

) + " (

,+"(- + E )0 , - )0

,

-E

0 (

! +

" ( ,+"(- )0 )0 / . +

" (

,+"(-& E 0 !

(33)

3C

( ! !

[image:33.612.93.538.89.373.2]

< 4E

Figura 3.2: !

3.4 Diseño experimental intrasujetos

( .

1 ! + "

( ,+"(- ! 1 ! !

1 ) !

1 ! / + "

(34)

,+"(-3D

+ < < . 1 E

< <E 0 1

( 1 ) + "

( ,+"(- )0 , - < < I3 !

$ . /

23 + 1 !

/ + " (

,+"(-! + "

( ,+"(- )0 , - < < I4

. /

24 < <

. 1 .

R ,$ = O $ 4667- .

1 .

/

! ! . + 1

0 ! +

" ( ,+"(- ! / +

(35)

46

0 . 1

0 , 0 1 - 0

1 ! ! ! /

0 + " ( ,+"(-/

0 1 + 0

! ! 1 !

< < 0 ") 0 )

1 ! / !

) +

" ( ,+"(- )0 + " (

,+"(- )0

( 0

.

! 1 !

! + " ( ,+"(- )0

, - / ! + " (

,+"(-)0 !

! / > < <

+ ! !

! ! 1

! 1

0 1 / 1 0

! ! ! /

! ! 0

,$ = O $

4667-0 1 ! !

! 0

!

+ !

$ 1 0 0

. !

< < + " (

,+"(-)0 , - . !

! / +

" ( ,+"(- )0 , - $ 1 0 0

) 0 0 1 ,$ =

O $

4667-5 1 0 0

. ! + "

(36)

-43

3.5 Descripción de los tipos de pruebas t desarrollados en el estudio

& ! 0 0

0

0 1 !

0

R

0 $

$ 1 0

0

0 + !

!

+ !

+ $

+ 6 67

0 0 $

R ! )

$ ! 0

R 0 ! ) 0

.

! ! !

0 1 ! !

(37)

44

$ ! ,) ! - < ? )

E

< ?E ; !

3.6 Descripción de la secuencia u orden de exposición

! 1 !

# < 3 0 0

!

) + " ( ,+"(- ! 0

! ! + " (

,+"(-# ! 1 ! R

! ) ! 1

0 ,

(38)

-4<

# < 3 1 !

E

Tabla 3.1:# 1 !

Versión PRIMERO SEGU DO TERCERO CUARTO QUI TO SEXTO

$Y $Y $Y $Y &Y &Y

: $Y $Y $Y $Y &Y &Y

] 0 6 67

]] $Y , Y )0 - $Y , Y )0 - &Y , Y )0 - &Y , Y

)0

-0 ! /

!

0

! / !

1

0 ! /

! / > % I2

3.7 Hipótesis evaluadas

+ ! !

. 1 E

K 1 0

. / ! ! L

+ " ( ,+"(- !

+ " (

,+"(-! 0 1 / 1

0 ! !

R

K 1 0 0

. / ! !

!

! L

+ " ( ,+"(- !

! + " (

(39)

4?

1 0 0 .

! 0 1 !

! !

K+ . !

. ! L

+ " ( ,+"(- !

+ " (

,+"(-! 0 1 / 1

0 0 ! R

K+ . !

!

. !

! L

+ " ( ,+"(- !

! + " (

,+"(- ! ! 5

. !

!

. ! !

0 1 !

1 0 0 R

+ ! E

J 3E % 1 0

. / ! !

J 4E % 1 0

. / ! !

J <E % 1 0 0

. / ! ! !

J ?E % 1 0 0

. / ! ! !

J 7E + . !

. !

J AE + . !

(40)

47

J GE + . !

!

. !

!

J CE + . !

!

. ! !

+ ! E

J 3E $ 1 0

. / ! !

J 4E $ 1 0

. / ! !

J <E $ 1 0 0

. / ! ! !

J ?E $ 1 0 0

. / ! ! !

J 7E + . !

. !

J AE + . !

. !

J GE + . !

!

. !

!

J CE + . !

!

(41)

4A

3.8 Instrumento

! +

+

1 0

,A-+ " ( ,+"(- . 0

+ " ( ,+"(- ( R

!

0 >

1

3.8.1 Prueba piloto del instrumento

! ) 1 !

! )

$ ! ! 0 ! !

! +

" ( ,+"(- 0

0

0 )

3.8.2 Cuestionario para la evaluación de la percepción del usuario sobre el

tipo de Lenguaje de Modelado de Proceso (LMP).

)

+ " ( ,+"(- 0

+ " ( ,+"(- ! > % I2

3.8.3 Prueba de evaluación del desempeño del Lenguaje de Modelado de

Proceso (LMP).

+ 0 . +

" ( ,+"(- $ 0 !

) 1

(42)

4G

0 0 . > % I2

% I2

3.8.4 Protocolo de administración del instrumento

+ ! ! )

! + !

! ! 0

0 0 /

! > % I2

3.8.4.1 Presentación

+ ! !

! 0

% I2

< 7 0

[image:42.612.93.542.399.653.2]

! E

(43)

4C

3.8.4.2 Recolección de datos generales de los participantes

+ ! !

0 % I2 : 0 !

) 1

3. 8.4.3 Prueba para la eliminación de la curva de aprendizaje

+ ! 0

1

+ " (

,+"(-) 0

0 !

0 + " (

,+"(- 1 ! > % I2 % I2

3. 8.4.4 Ejecución de la prueba de evaluación

+ ! ! ! 0 .

+ " ( ,+"(- / 0

) 0 1

+ " ( ,+"(- 0

> % I2 % I2

3. 8.4.5 Aplicación del cuestionario

+ ! !

+ " ( ,+"(- 0 % I2

3.9 Lugar de la investigación

+ ! ! 5 # ! $

(44)

4D

3.10 Población

+ !

0 ,J ) $ ) & O : + 466<- $ !

( !

!

$ 0 ! ) 0

! !

. 0 0 ," O 9

466G-! 0 . 0

. ( ! R

5# $" & " ! 0

0 ! 0 + ! )

) )

5# $" & "

3.11 Muestra seleccionada

+ ! 0

! + ! !

! ! !

1 !

1

3.11.1 Descripción de la muestra

R 0 7D <3

! 4C ! + 0

! 0 0

+ " ( ,+"(-/ !

+ " ( ,+"(- )0 , - ! !

+ " ( ,+"(- )0 ,

-3.11.2 Características descriptivas de los participantes

! !

(45)

<6

% I2 : !

E

Tabla 3.2:5 0

Frecuencia % % acumulado

5 <7 7D <4X 7D <4X

+ 34 46 <?X GD AAX

D 37 47X D? D4X

2 4 < <DX DC <3X

# 3 3 ADX DA A3X

# 7D

59 ₀ _! _/

[image:45.612.175.460.319.531.2]

59.32% ₊ _! _{< AE}

Figura 3.6:5 0

Tabla 3.3:

% <6 76 C7X 76 C7X

$ 4D ?D 37X 366 66X

# 7D

59 _! ₎

) 0 + ! < GE

7D <4X

46 <?X 37 47X

< <DX 3 ADX 6X

36X 46X <6X ?6X 76X A6X G6X

(46)

[image:46.612.188.443.68.294.2]

<3

Figura 3.7:

Tabla 3.4:5

% <6 76 C7X 76 C7X

34 46 <?X G3 3DX

! G 33 CAX C< 67X

? A GCX CD C<X

2 < 7 6CX D? D4X

4 < <DX DC <3X

! 3 3 ADX 366 66X

# 7D

76 C7X _{?D 37X}

6X 36X 46X <6X ?6X 76X A6X

% $

[image:46.612.85.552.354.505.2]

(47)

<4

59 20.34%

+ ! < CE

[image:47.612.151.481.103.358.2]

Figura 3.8:5

Tabla 3.5:5 ) . , R

-Frecuencia % % acumulado

% <6 76 C7X 76 C7X

") * ,476 - 3< 44 6<X G4 CCX

* ,73Y476- A 36 3GX C< 67X

" ,43Y76- ? A GCX CD C<X

" , 36- ? A GCX DA A3X

( . ,33Y46- 3 3 ADX DC <3X

2 3 3 ADX 366 66X

# 7D

76 C7X

46 <?X

33 CAX

A GCX 7 6CX < <DX 3 ADX

6X 36X 46X <6X ?6X 76X A6X

(48)

<<

59 22.03% _. ₎

[image:48.612.172.459.108.321.2]

,476 - + ! < DE

Figura 3.9:5 ) . , R

-Tabla 3.6:" .

% <6 76 C7X 76 C7X

! < 7 6CX 77 D<X

< 7 6CX A3 64X

: ! < 7 6CX AA 36X

0 ! 4 < <DX AD ?DX

5 4 < <DX G4 CCX

( 0 4 < <DX GA 4GX

3 3 ADX GG DGX

. 3 3 ADX GD AAX

3 3 ADX C3 <AX

3 3 ADX C< 67X

1 3 3 ADX C? G7X

& 3 3 ADX CA ??X

0 W 3 3 ADX CC 3?X

. ) W 3 3 ADX CD C<X

5 3 3 ADX D3 7<X

= 0 3 3 ADX D< 44X

" 3 3 ADX D? D4X

( 3 3 ADX DA A3X

$ 3 3 ADX DC <3X

$ . 3 3 ADX 366 66X

# 7D

76 C7X

44 6<X

36 3GXA GCXA GCX 3 ADX 3 ADX 6X 36X 46X <6X ?6X 76X A6X

[image:48.612.88.544.389.685.2]

(49)

<?

59 ₎

[image:49.612.90.545.149.266.2]

0 0

Tabla 3.7:5 ) ! ) !1 .

% <6 76 C7X 76 C7X

3 3 . 3< 44 6<X G4 CCX

) 3 . < . D 37 47X CC 3?X

< . ) A 36 3GX DC <3X

" 3 3 3 ADX 366 66X

# 7D

59 ₃

3 . / 22.03% + ! < 36E

Figura 3.10: 5 ) ! ) !1 .

76 C7X

44 6<X

37 47X 36 3GX

3 ADX 6X

36X 46X <6X ?6X 76X A6X

[image:49.612.153.479.321.528.2]

(50)

[image:50.612.92.542.103.363.2]

<7

Tabla 3.8:" # ! "

5#& Y 5 # & 3< 44 6<X 44 6<X

" & " & 5 !

& ! 36 3A D7X <C DCX

+ #5 Y + ! # 5 0 ! C 3< 7AX 74 7?X

"&( " & $ &

( G 33 CAX A? ?3X

9H Y 7 C ?GX G4 CCX

"#5 " ! # 5 0 ! 7 C ?GX C3 <AX

"$" " & $ " 0

# 5 0 ! ! < 7 6CX CA ??X

+5% Y + % 5 4 < <DX CD C<X

"#+ " ! # 4 < <DX D< 44X

55$ Y 5 5 $ 3 3 ADX D? D4X

5$& Y 5 $ & 3 3 ADX DA A3X

"5 " & 5 3 3 ADX DC <3X

2 3 3 ADX 366 66X

# 7D

59 ₎ _{5#& Y 5}

# & / 22.03% ₊

" & " & 5 !

& ! / 16.95%

Tabla 3.9: & * ! ( % ,*(%- Business

Process Management (BPM)

$ <6 76 C7X 76 C7X

% 4D ?D 37X 366 66X

(51)

<A

59 _!

* ! ( % ,*(%- Business Process Management

(BPM) 0 + ! < 33E

Figura 3.11: & * ! ( % ,*(%- Business

[image:51.612.187.443.124.332.2]

Process Management (BPM)

Tabla 3.10: R

% <A A3 64X A3 64X

$ 4< <C DCX 366 66X

# 7D

76 C7X _{?D 37X}

6X 36X 46X <6X ?6X 76X A6X

$ %

Conoces el concepto de Gestión de Procesos de egocios (GP ) o

(52)

<G

59 _! _R

) / 61.02% ₊

[image:52.612.176.458.124.334.2]

! < 34E

Figura 3.12: R

A3 64X

<C DCX

6X 36X 46X <6X ?6X 76X A6X G6X

% $

Alguna vez has utilizado algún programa que te ayude a describir o modelar un

(53)

<C

4. RESULTADOS DE LA I VESTIGACIÓ

4.1 Introducción

! )

) 0 ! 1 !

0 . +

" ( ,+"(- ) ! !

+ " (

,+"(-! !

+ " (

,+"(-. + " (

,+"(-4.2 ¿Existe un cambio significativo en las medidas de la variable

dependiente, desempeño; entre la condición de la variable independiente y

la condición de control?

! !

! E

J 3E % 1 0

. / ! !

J 4E % 1 0

. / ! !

. / !

(54)

[image:54.612.88.544.134.388.2]

<D

Tabla 4.1: 9 1 0

. / !

!

EJEMPLOS PRIMERO SEGU DO TERCERO CUARTO QUI TO SEXTO

$# @$#5&2$ $Y $Y $Y $Y &Y &Y

7D ACX G? 3DX AD <7X G7 C3X D6 <4X C4 7CX

6 6?CG 6 6?GC 6 6?CC 6 6?GC 6 64A< 6 674A

<3 <3 <3 <3 <3 <3

! 6 ??C7 6 ?C?6 6 <77D

Y< 76<47 Y3 A6CA6 3 CC3G7

<6 <6 <6

,4 - _{6 6637} _{6 33C4} _{6 6ADA}

,3 - 6 666G 6 67D3 6 6<?C

J 3

$ 1

0 $Y $Y . % 1 0 $Y $Y . % 1 0 &Y &Y . J 7 $Y $Y . $Y $Y . &Y &Y .

] 0 6 67

]] $Y , Y )0 - $Y , Y )0 - &Y , Y )0 - &Y , Y )0

-+ # ? 3 J 3

! J 3

0 ! !

+ # ? 3

! 0 + "

( ,+"(- 1 !

!

0 . +

" ( ,+"(- +

0 0

+ " (

,+"(-0 0 .

+ " ( ,+"(- 0

/ )0 )0

. / !

(55)

[image:55.612.87.546.128.418.2]

?6

Tabla 4.2:9 1 0

. / ! !

EJEMPLOS PRIMERO SEGU DO TERCERO CUARTO QUI TO SEXTO

$# @$#5&2$ $Y $Y $Y $Y &Y &Y

A< <DX AA DAX G? 33X G6 7?X CG 3?X D6 66X

6 6?C7 6 64C6 6 647? 6 64<? 6 6<D4 6 63<<

4C 4C 4C 4C 4C 4C

! _{6 673A} _{6 4AC6} _{6 A?C?}

Y6 G66A7 3 66666 Y3 66666

4G 4G 4G

,4 - _{6 ?CD7} _{6 <4A4} _{6 <4A4}

,3 - 6 4??C 6 3A<3 6 3A<3

J 4

% 1

0 $Y $Y

.

% 1

0 $Y $Y

.

% 1

0 &Y &Y

.

J A $Y $Y

.

$Y $Y

.

&Y &Y

.

] 0 6 67

]] $Y , Y )0 - $Y , Y )0 - &Y , Y )0 - &Y , Y )0

-+ # ? 4 ! J 4

! 0 !

!

+ # ? 4 1 !

0 + " (

,+"(-0 . +

" ( ,+"(- 0 / )0

(56)

?3

4.3 ¿Las medidas de la variable dependiente, desempeño, en la condición

de la variable independiente no son mejores que las medidas de la variable

dependiente, desempeño, en la condición de control?

! !

! E

J 7E + . !

. !

J AE + . !

. !

: # ? 3 J 7E

J 7 !

J 7

0 0 !

. + "

( ,+"(- )0 +

+ " ( ,+"(- )0 !

+ " ( ,+"(- )0 / 1

0 + " ( ,+"(- R J 3

0 $

! + " ( ,+"(- )0

+ " ( ,+"(- )0 !

+ " ( ,+"(- )0

+ " ( ,+"(- )0 !

: # ? 4 J AE

+ ! J A

0 1 0

. + " ( ,+"(- !

+ " ( ,+"(- )0 + "

( ,+"(- )0 !

+ " ( ,+"(- )0 +

(57)

?4

4.4 ¿Existe una diferencia significativa en las medidas de la variable

dependiente, desempeño; entre la condición de la variable independiente en

la versión a del instrumento o primera secuencia y la condición de la

variable independiente en la versión b del instrumento o segunda

secuencia?

! !

! E

J <E % 1 0 0

. / ! ! !

J ?E % 1 0 0

. / ! ! !

. / !

!

! !

(58)

?<

Tabla 4.3: 9 1 0 0

. / !

! !

EJEMPLOS PRIMERO SEGU DO TERCERO CUARTO QUI TO SEXTO

$# @$#5&2$ $Y $Y $Y $Y &Y &Y

" , X- 7D ACX AA DAX AD <7X G6 7?X D6 <4X D6 66X

6 6?CG 6 64C6 6 6?CC 6 64<? 6 64A< 6 63<<

<3 4C <3 4C <3 4C

Y3 ?3G<D Y6 4<A4< 6 6CG34

7G 7G 7G

,4 - 6 3A3C 6 C3?3 6 D<6D

,3 - 6 6C6D 6 ?6G6 6 ?A7?

0 . 6 <G7A 6 6A<4 6 64<4

J <

% 1 0

0 (95" 92

$Y $ * % 2 $Y

.

% 1 0

0 # 9& 92

$Y & 9#2 $Y

.

% 1 0

0 H 5%#2 &Y

$ I#2 &Y .

J G

+ !

(95" 92 $Y

! $ * % 2 $Y

.

+ !

# 9& 92 $Y

! & 9#2 $Y

.

+ !

H 5%#2 &Y

! $ I#2 &Y .

] 0 6 67

]] $Y , Y )0 - $Y , Y )0 - &Y , Y )0 - &Y , Y )0

-+ # ? < ! J < E

( ! !

# ! !

H ! 1 !

# ? < 1 ! 0 0

! + " ( ,+"(- )0

/ 0

1 J 3 J 4 0 0

! + " ( ,+"(- )0

. / !

! !

! #

(59)

??

Tabla 4.4: 9 1 0 0

. / ! !

!

EJEMPLOS SEGU DO PRIMERO CUARTO TERCERO SEXTO QUI TO

$# @$#5&2$ $Y $Y $Y $Y &Y &Y

" , X- _{G? 3DX} _{A< <DX} _{G7 C3X} _{G? 33X} _{C4 7CX} _{CG 3?X}

6 6?GC 6 6?C7 6 6?GC 6 647? 6 674A 6 6<D4

<3 4C <3 4C <3 4C

3 CCG74 6 <<GD3 Y6 C3<A?

7G 7G 7G

,4 - _{6 6A?4} _{6 G<AG} _{6 ?3D4}

,3 - _{6 6<43} _{6 <AC<} _{6 46DA}

0 . _{6 ?D46} _{6 6CDD} _{6 43<7}

J ?

% 1 0

0 $ * % 2

$Y (95" 92 $Y .

% 1 0

0 & 9#2

$Y # 9& 92 $Y .

% 1 0

0 $ I#2 &Y

H 5%#2 &Y .

J C

! $ * % 2 $Y !

(95" 92 $Y .

+ !

& 9#2 $Y

! # 9& 92 $Y

.

+ !

$ I#2 &Y

! H 5%#2 &Y .

] 0 6 67

]] $Y , Y )0 - $Y , Y )0 - &Y , Y )0 - &Y , Y )0

-+ # ? ? ! J ? E

$ ! !

& ! !

$ 1 ! !

# ? ? 1 ! 0 0

! + " ( ,+"(- )0

/ 0

1 J 3 J 4 0 0

! + " ( ,+"(- )0

& ! 0 0 1

J 3 J 4

+ " ( ,+"(-/

[image:59.612.86.546.132.395.2]

(60)

?7

4.5 ¿Las medidas de la variable dependiente, desempeño, en la condición

de la variable independiente en la versión a del instrumento o primera

secuencia no son mejores que las medidas de la variable dependiente,

desempeño, en la condición de la variable independiente en la versión b del

instrumento o segunda secuencia?

! !

! E

J GE + . !

!

. !

!

J CE + . !

!

. ! !

: # ? < J GE

+ ! J G E

( ! !

# ! !

H ! 1 !

# ? < 1 ! 0 0

! 0

! ! 0

! 0 ! 0 1

!

( + " (

,+"(-)0 ! .

: # ? ? J CE

J C E

$ ! !

+ ! J C E

& ! !

$ 1 ! !

# ? ? 1 ! 0 0

(61)

?A

! ! 1 !

! 1 ! 0 0

! 0 !

! 0 ! 1

! 0 !

( + " (

,+"(-)0 ! .

$ 74.19%

! 63.39% _! _/ ₎

0.0642 ₎

0 .

+ " ( ,+"(- )0

! 0 0 0 0

1 / )

.

2 J G # ? < 0

! 0 59.68% ! 0 66.96%

0 0 0.0809/

0 ) + " (

,+"(-! 0 ) ! (

! ! 0

.

( + " (

,+"(- )0 !

.

4.6 Análisis cualitativo comparativo sobre la percepción de los

participantes hacia los dos tipos de Lenguajes de Modelado de Proceso

(LMP).

! !

+ " ( ,+"(-E )0 , - )0 ,

-+ 0

! 0 . )0

! 0

(62)

?G

Tabla 4.5: K )0

L

# ?< G4 CCX G4 CCX

3< 44 6<X D? D4X

% 4 < <DX DC <3X

6 6 66X DC <3X

5 3 3 ADX 366 66X

# _7D

# 4.5 7D ! )0

! / D? D4X

72.88% 22.03%

> )0

? 3E

Figura 4.1: ( !

)0 G4 CCX

44 6<X

< <DX

6 66X 3 ADX

6X 36X 46X <6X ?6X 76X A6X G6X C6X

# % 5

[image:62.612.133.498.315.533.2]

(63)

?C

! !

)0 !

( #

? AE

Tabla 4.6: K )0

L

<A A3 64X A3 64X

% 3? 4< G<X C? G7X

# A 36 3GX D? D4X

4 < <DX DC <3X

5 3 3 ADX 366 66X

# 7D

+ # ? A 7D !

)0 ! / G3 3DX

10.17%

61.02% )0

! ? 4E

Figura 4.2: ( !

)0 A3 64X

4< G<X

36 3GX _{< <DX}

3 ADX

% # 5

6X 36X 46X <6X ?6X 76X A6X G6X

[image:63.612.132.501.410.630.2]

(64)

?D

! !

)0 ! ( !

0 )0 /

! )0 0

)0

0

[image:64.612.134.498.436.654.2]

# ? GE

Tabla 4.7:K& )0 0) L

# <7 7D <4X 7D <4X

3C <6 73X CD C<X

% ? A GCX DA A3X

3 3 ADX DC <3X

5 3 3 ADX 366 66X

# 7D

+ # ? G 7D !

)0 0) / CD C<X

59.32% 30.51%

> )0

? <E

Figura 4.3: ( ! 0 !

)0 7D <4X

<6 73X

A GCX

3 ADX 3 ADX

# % 5

6X 36X 46X <6X ?6X 76X A6X G6X

(65)

76

! !

)0 0)

( #

[image:65.612.86.546.184.298.2]

? CE

Tabla 4.8:K& )0 0) L

<4 7? 4?X 7? 4?X

% 3C <6 73X C? G7X

7 C ?GX D< 44X

# < 7 6CX DC <3X

5 3 3 ADX 366 66X

# 7D

+ # ? C 7D !

)0 0 0) / 7D <4X

5.08% 54.24%

> )0

? ?E

Figura 4.4: ( ! 0 !

)0 7? 4?X

<6 73X

C ?GX 7 6CX

3 ADX 6X

36X 46X <6X ?6X 76X A6X

% # 5

[image:65.612.134.498.396.613.2]

(66)

73

! !

)0 0 0) ( 0

)0 /

)0 0 )0

) !

# ? DE

Tabla 4.9: $ )

* )0 366X Y % * )0 6X 47 ?4 <GX ?4 <GX

* )0 G7X Y % * )0 47X 4< <C DCX C3 <AX

* )0 76X Y % * )0 76X 36 3A D7X DC <3X

* )0 47X Y % * )0 G7X 6 6 66X DC <3X

* )0 6X Y % * )0 366X 6 6 66X DC <3X

5 3 3 ADX 366 66X

# 7D

+ # ? D 7D ! )0

! / C3 <AX

42.37% _! 100% ₎₀

0% ₎₀ _/ 38.98% _! 75% ₎₀

25% )0 > )0

(67)

[image:67.612.108.523.69.355.2]

74

Figura 4.5:( ! )

! !

)0 !

) ) 0) # ? 36E

Tabla 4.10:$ )

) 0)

* )0 366X Y % * )0 6X 4A ?? 6GX ?? 6GX

* )0 G7X Y % * )0 47X 3D <4 46X GA 4GX

* )0 76X Y % * )0 76X D 37 47X D3 7<X

* )0 47X Y % * )0 G7X < 7 6CX DA A3X

* )0 6X Y % * )0 366X 3 3 ADX DC <3X

5 3 3 ADX 366 66X

# 7D

?4 <GX _{<C DCX}

3A D7X

6 66X 6 66X 3 ADX

6X 36X 46X <6X ?6X 76X * )0 366X Y % * )0 6X

* )0 G7X Y %

* )0 47X

* )0 76X Y %

* )0 76X

* )0 47X Y %

* )0 G7X

* )0 6X Y % * )0

366X 5

[image:67.612.86.546.527.659.2]

(68)

7<

+ # ? 36 7D !

)0 ) 0) / GA 4GX

44.07% ! 100% )0 0%

)0 / 32.20% _! 75% ₎₀ 25%

)0 > )0

[image:68.612.123.510.163.407.2]

? AE

Figura 4.6:( ! )

) 0)

! 0

! )0 ) 0)

?? 6GX

<4 46X

37 47X

7 6CX

3 ADX 3 ADX 6X 36X 46X <6X ?6X 76X * )0 366X Y %

* )0 6X

* )0 G7X Y %

* )0 47X

* )0 76X Y %

* )0 76X

* )0 47X Y %

* )0 G7X

* )0 6X Y %

* )0 366X

5

Seleccione la marca más cercana al lenguaje de modelado que considera usted es más fácil de utilizar al representar

(69)

7?

4.7 Conclusiones generales del capítulo

) E

1 . 1

0 + " ( ,+"(- )0

+ " ( ,+"(- )0 R

J 3

1 + " (

,+"(-)0 + " ( ,+"(- )0 R

J 7

+ " ( ,+"(- )0 +

" ( ,+"(- )0 R J A

+ 1 J 3 J 4

+ " ( ,+"(-/

0 !

/ R J < J ?

+ !

! 0 ! .

+ " (

,+"(-+ ! + " (

,+"(-)0 5

(70)

77

/ . !

+ " ( ,+"(- )0 + "

( ,+"(- )0 / ! 0 +

[image:70.612.88.545.188.499.2]

" ( ,+"(- )0 > # ? 33

Tabla 4.11:&

LMP DESEMPEÑO

% )0 , - .

,$ 0

36X-* )0 ,

-LMP PERCEPCIÓ

% )0 ,

-* )0 , - +

(71)

7A

5. CO CLUSIO ES Y TRABAJOS FUTUROS

5.1 Introducción

$ ! 1 . 1

E

& + " ( ,+"(- )0

)0 ! ! !

! . + " (

,+"(-& ! * ! (

%

,*(%-! 0

! ,23- ! 0 !

,24-+ 0 + " (

,+"(-0 . + "

( ,+"(- ! +

" ( ,+"(- ! 0 + "

( ,+"(-!

0 ! ! 0

5# $" & "

5.2 Expectativas del investigador

! )0 + "

( ,+"(- )0 )0 0

( 1 * !

(72)

7G

5.3 Alcances y limitaciones

# 0 0

! / )

1

& . ) )

5.4 Conclusiones generales del estudio

! )

E

$ ! ! +

" ( ,+"(- . + " (

,+"(- 0 . !

+ " ( ,+"(- )0

)0 /

) 0) + " (

,+"(- )0

+ 0 . + "

( ,+"(- 0 /

0 1 0 0 +

" ( ,+"(-/ 0

$ ! 0 1 / 1

0 ! !

! / ! !

! 0

! ! /

0 !

0 1

/ ) .

!

)0 ! ( ! 0

)0 /

! )0 0 ) 0)

(73)

7C

5.5 Trabajos futuros

!

0 ) E

K 0 ! !

L

K 1 L

0 0 0 . !

E

R

) 0

) )

!

9

1 ! + " (

,+"(-5

1 + " (

,+"(-1 1 1

& + " (

,+"(-* ! ( % ,*(%- Business Process Management (BPM)

0 0 0

(74)

(75)

A6

A EXO A

(76)

A3

Protocolo

Primer paso: Bienvenida e Introducción. Encuesta de datos

personales

“Gracias por aceptar participar en este estudio. Mi nombre es “nombre del evaluador” y este estudio es parte de una tesis de maestría acerca de los lenguajes de modelado de procesos de negocio dentro del tema de Business Process Management o Gestión de Procesos de egocio. Por tanto su participación es totalmente voluntaria y pueden retirarse en cualquier momento si así lo desean.”

“Los datos personales que solicitemos se mantendrán confidenciales. Les voy a solicitar rellenar el formato de datos personales ubicado al inicio del cuadernillo que les vamos a entregar.”

+ !

( 7 0

! 0 7

Segundo paso: Eliminación de la curva de aprendizaje

+

“A continuación pasarán a la siguiente página del cuadernillo en la cual encontrarán unas definiciones sobre el tema de estudio, léanlas…por favor esperen en este punto hasta que les indique pasar de página”.

“De aquí en adelante les presentaremos seis ejemplos que ilustran sobre el tema que estamos investigando. Cada ejemplo será abordado en su debido momento. Para cada ejemplo en su momento, por favor, deberán responder a todos los cuestionamiento que se plantean en forma completa.

“Al igual le informamos que estamos aplicando dos versiones diferentes, por tanto las personas al lado suyo estarán desarrollando ejemplos diferentes al suyo.”

“Por favor ahora pasen a la siguiente página”.

Segundo paso: Sección A

> 0 )

! E

(77)

A4 “Pueden iniciar en este momento…”

" < ! E

“El tiempo ha terminado, por favor paren de resolver el cuestionamiento…Ahora pasen a la siguiente página”.

Segundo paso: Sección B

> 0 )

opuesto !

! E

“Les solicitaré que por favor lean este ejemplo en el formato que les entregué y contesten todo los cuestionamientos que siguen a continuación.”

“Pueden iniciar en este momento…”

" < ! E

“El tiempo ha terminado, por favor paren de resolver el cuestionamiento…Ahora pasen a la siguiente página”

Tercer paso: Ejecución de la prueba. Ejemplos sencillos

Tercer paso: Sección A

> 0 )

! E

" < ! E

Tercer paso: Sección B

> 0 )

opuesto !

! E

(78)

A<

contesten todo los cuestionamientos que siguen a continuación.”

" < ! E

Cuarto paso: Ejecución de la prueba. Ejemplos complejos

Cuarto paso: Sección A

> 0 )

! E

" < ! E

Cuarto paso: Sección B

> 0 ) 1

opuesto ! !

E

" < ! E

Quinto paso: Aplicación del cuestionario.

+

(79)

A? completamente según las instrucciones adjuntas.”

> 0 0

Sexto paso: Finalización y Agradecimiento.

+ 0 1

(80)

A7

A EXO B

(81)

AA

Formato de encuesta de datos personales

1. Indica a que tendencia pertenece tu carrera profesional:

5 +

#

2 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

2. Estas trabajando actualmente:

$ % , %_

G-3. Indica a qué tipo de sector pertenece tu empresa:

!

$

# &

!

0 , - ,

-, - ,

-2 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

4. Indica en cuál tamaño de empresa (número de personas) se ubica tu empresa:

" , 36- ( .

,33Y46-" ,43Y76- *

,73Y476-") * ,476 - 2 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

5. Menciona que puesto desempeñas en tu empresa:

6. Indica cuál es la opción más próxima que señale el tiempo que llevas laborando:

< . ) ) 3 . < .

3 3 . " 3

(82)

AG

8. ¿Conoces el concepto de Gestión de Procesos de egocios (GP ) o Business Process

Management (BPM)?

$ %

9. ¿Alguna vez has utilizado algún programa que te ayude a describir o modelar un proceso?

(83)

AC

A EXO C

(84)

AD

Definiciones de proceso de negocio:

`

,J O &

3DD<-` )

1

0 0 ,T "&

3DDD-Definición de modelo de proceso:

!

! ) ,&

S O 2

3DD4-Lenguaje de modelado de proceso de negocio:

,+"(- Process Modeling Language

,("+-! ,#

3DDG-0 / )0

0 )0 ,+ O $ 466G-E

+ )0 R !

+ )0 !

1 0 )

)

(85)

G6

A EXO D

(86)

G3

Primer ejemplo:

Inicio

3 Paciente:

4 Doctor:

J

<

Doctor:

¿

(

? Entonces

?

sino

4 ?

Doctor:

J

7 Paciente:

5 Final

(87)

G4

3 KJ L

-- K( L

- J

4 K( ) ! 1 L

- !

- % R !

- !

< KH ) ) L

-- J

- K( L

? K( ) ) L

- ! 0 !

- " ! ! 46 .

(88)

G<

Segundo ejemplo:

(89)

G?

3 KJ 1 L

- 9 1

- K# ! L

- $ 1

4 K( ) ! 1 L

- % R !

- !

< KH ) L

- 9 1

- K# ! L

- $ 1

? K( ) ) L

- !

- " !

- # 1

(90)

G7

Tercer ejemplo:

Inicio

3 Cliente:

J

0

4 Cajero:

J

<

Cajero:

¿

(

? Entonces

?

sino

4 ?

Cajero:

J

7 Cliente:

5 Final

(91)

GA

3 KJ L

- J 0

- K( L

- J

4 K( ) ! 1 L

- !

- % R !

- !

< KH ) ) L

- J 0

- J

- K( L

? K( ) ) L

- ! 0 !

- " ! ! )

- 5

(92)

GG

Cuarto ejemplo:

(93)

GC

3 KJ L

- J

- K# ! L

- $

4 K( ) ! 1 L

- !

- % R !

- !

< KH ) L

- J

-- K# ! L

? K( ) ) L

- ! 0

- " !

- 9

(94)

GD

Quinto ejemplo:

Inicio

3 Persona:

2

0

4 Persona:

0

0 <

Persona:

2 ?

Persona:

0

7 Persona:

0 A

Cafetera:

&

G

Cafetera:

¿

&

? Entonces

C

sino

A

C

Cafetera:

D

Persona:

$

36 Persona:

¿

H

R

? Entonces

33 sino

34

33 Persona:

34 Persona:

#

0 Final

(95)

C6

3 K$ 0

0 L

- 2 0 0

- 0 0

- $

4 KJ 0 L

- &

- K& L

-< K( ) ! 1 L

- % R !

- !

? KH ) L

- 0

- &

-7 K( ) ) L

- ! 0 0

- " ! 0 R

- ( ! 0 0

(96)

C3

Sexto ejemplo:

(97)

C4

3 K$ L

- 2

- (

- $

4 KJ L

- +

- K+ L

- &

< K( ) ! 1 L

- % R !

- !

? KH ) L

-- +

- &

7 K( ) ) L

- ! 0

- " !

- +

(98)

C<

A EXO E

(99)

C?

Primer ejemplo:

(100)

C7

3 KJ L

-- K( L

- J

4 K( ) ! 1 L

- % R !

- !

< KH ) ) L

-- J

- K( L

? K( ) ) L

- ! 0 !

- " ! ! 46 .

(101)

CA

Segundo ejemplo:

Inicio

3 Profesor:

9

1

4 Estudiante:

9

1 <

Profesor:

¿

#

!

? Entonces

?

sino

4 ?

Profesor:

$

1

7 Estudiante:

1 Final

(102)

CG

3 KJ 1 L

- 9 1

- K# ! L

- $ 1

4 K( ) ! 1 L

- % R !

- !

< KH ) L

- 9 1

- K# ! L

- $ 1

? K( ) ) L

- !

- " !

- # 1

(103)

CC

Tercer ejemplo:

(104)

CD

3 KJ L

- J 0

- K( L

- J

4 K( ) ! 1 L

- !

- % R !

- !

< KH ) ) L

- J 0

- J

- K( L

? K( ) ) L

- ! 0 !

- " ! ! )

- 5

(105)

D6

Cuarto ejemplo:

Inicio

3 Presentador:

J

4 Participante:

<

Presentador:

¿

#

!

? Entonces

?

sino

4 ?

Presentador:

$

7 Participante:

9 !

Final

(106)

D3

3 KJ L

- J

- K# ! L

- $

4 K( ) ! 1 L

- !

- % R !

- !

< KH ) L

- J

-- K# ! L

? K( ) ) L

- ! 0

- " !

- 9

(107)

D4

Quinto ejemplo:

(108)

D<

3 K$ 0

0 L

- 2 0 0

- 0 0

- $

4 KJ 0 L

- &

- K& L

-< K( ) ! 1 L

- % R !

- !

? KH ) L

- 0

- &

-7 K( ) ) L

- ! 0 0

- " ! 0 R

- ( ! 0 0