Evaluación de hardware basada en rendimiento-costo, para la adquisición óptima de computadoras personales

Hardware Assessment based on the performance-cost, for the optimal acquisition of personal computers

Los criterios son aspectos relevantes que sintetizan, en la medida de lo posible, la calidad de los procesos que se procuran evaluar: las características de un bien, las especificaciones para establecer si se acatan las pautas establecidas en un grupo de requerimientos. En otras palabras, se define un patrón del atributo que se desea medir (Morán Sánchez, 2008 ; Constanzo, Casas, y Marcos, 2014).

El rendimiento del computador corresponde a un atributo que se mide en función al recíproco del tiempo requerido por un sistema para completar una tarea (Hennessy y Patterson, 2019). También puede expresarse como la razón de los recursos disponibles entre los recursos que necesita un ordenador, para concretar las tareas que se le asignan (Critchley, 2017). En consecuencia, las aplicaciones se ejecutarán con mayor rapidez, en la medida que se mejora la gestión de los recursos dentro del ordenador.

El procesador es uno de los componentes críticos del sistema computacional que condicionan la velocidad a la que funcionan las aplicaciones. La rapidez con la que operan los elementos de hardware restantes; está limitada significativamente por la velocidad a la que opera este componente (Osterhage, 2013; Cottino, 2009).

Evaluar las capacidades de procesamiento de un ordenador no es una trivialidad, cuando se trata de optimizar su desempeño, frente al costo que este representa, aun para los individuos que tienen formación en computación (Stallings, 2013; Patterson y Hennessy, 2018; Hennessy y Patterson, 2019).

Los procedimientos que tradicionalmente utilizan los usuarios comunes, sin conocimientos de evaluación de rendimiento de ordenadores, para fundamentar la compra de un computador son:

· Considerar únicamente al precio, ignorando las características físicas del equipo (Solomon, 2013; Wilson, 2018; Riley, 2014; y Pascual, 2013).

· Atender las recomendaciones de publicaciones especializadas y generales (Pérez Dasilva, 2006; Hennessy y Patterson, 2019).

· Apoyarse en el juicio de un asesor experto (Capriotti Peri y Schulze Lepe, 2010; Stiglitz, 2003; Hartman, Desjardins, y Espinoza, 2013; Raufflet, Lozano, Barrera, y García de la Torre, 2012).

Esta investigación tiene como objetivo principal establecer criterios que permitan evaluar, en forma sistemática y objetiva, el costo de un ordenador, frente al desempeño que ofrece. Además de comparar y contrastar la forma tradicional de adquirir los sistemas computacionales, frente a los procedimientos propuestos.

De acuerdo al estudio que se ha realizado, en el ámbito local no se han encontrado estudios con similitud a este. A nivel de recursos en línea, lo más relacionado al tema son los siguientes documentos:

a. “Manual Para Las Compras Públicas Sustentables Con Énfasis en el Análisis Costo-Beneficio (ACB)”, se orienta a la optimización de la contratación de servicios y bienes en el sector público mediante la aplicación de criterios orientados a la eficiencia, disponibilidad, calidad y desempeño ambiental (Gobierno de Chile, Ministerio del Medio Ambiente, 2014).

b. “Modelo de Tecnología de Información para la adquisición y reemplazo de hardware y software, caso: Universidad Autónoma del Estado de México, Plan Rector de Desarrollo Institucional 2001-2005”, se enfoca en establecer un esquema para el proceso de selección de la plataforma tecnológica, así como su proceso de implementación (Pérez Martínez, 2005).

Ambos estudios son extensos y complicados, orientándose a ser utilizados en organizaciones o instituciones que cuenten con personal técnico especializado, que pueda aplicar cabalmente estos instrumentos, más que a nivel personal.

Por lo tanto, esta investigación establece a los compradores comunes de computadoras, pautas que les orientan científicamente al momento de adquirir un equipo, estableciendo una comparación del rendimiento versus el costo de dicho equipo, de modo que les permita tomar mejores decisiones de compra en función de sus necesidades y los recursos monetarios disponibles para la inversión.

La hipótesis de trabajo se origina en la falta de conocimiento sobre de la influencia que tienen los componentes principales que integran el hardware de los ordenadores, en su desempeño general, por parte de los compradores comunes de computadoras. Dicha situación provoca que se realicen adquisiciones de equipos que no se ajustan a las necesidades reales de sus propietarios.

Este proyecto de investigación, se desarrolló con base en la hipótesis de trabajo que se plantea a continuación:

: Los criterios que se formularon para la medición de rendimiento de los sistemas computacionales en función a su costo, son más eficientes que la cultura tradicional de compra de computadores, en términos de efectividad de la selección.

: En términos de efectividad de la selección, no existen diferencias significativas entre los criterios que se formularon para la medición de los sistemas computacionales en función a su costo; frente a la cultura tradicional de compra de computadores.

Las variables que se utilizaron en esta investigación son:

· Variable dependiente: Efectividad de la selección del equipo, en términos de la Relación Rendimiento-Costo.

· Variable independiente: La forma en la que se adquiere el computador, ya sea, basándose en los criterios propuestos, o utilizando los métodos tradicionales.

La definición de variables se representa en la tabla 1, que cuenta con: la variable, su definición conceptual, su definición operacional y el procedimiento de medición que se le aplicó.

Tabla 1
Definición de variables

Los autores

Es importante recalcar en este punto de la exposición, que la Relación Rendimiento-Costo de los computadores (definida en la tabla 1) se construyó enfocando al procesador como parámetro principal dentro de la fórmula utilizada para medir el desempeño de los ordenadores al momento de su compra, debido a que es el único componente fundamental del ordenador al que se le puede identificar en forma inequívoca con un modelo específico que los vendedores acostumbran detallar explícitamente, a diferencia de los otros componentes esenciales de un computador. Estas afirmaciones se pueden corroborar, al cotizar repetidamente ordenadores en los comercios locales, o en línea.

Por otro lado, los niveles de desempeño de los procesadores se fundamentaron en las evaluaciones del portal PassMark Software, disponible en https://www.cpubenchmark.net/ ya que ofrece un único valor, fácil de leer y comprender, además de ofrecer otras estadísticas adicionales para usuarios especialistas.

La población objetivo (115 individuos) fueron los estudiantes de la escuela de Informática para la Gestión Educativa y Empresarial, de la Facultad de Informática, Electrónica y Comunicación del Centro Regional Universitario de Veraguas, de la Universidad de Panamá, que recibieron lecciones durante el verano del año 2019 en su sede central (Camarena, A., comunicación personal, 30 de enero de 2019). En función a que los individuos estudiados se encontraban circunscritos a un área geográfica pequeña y totalizaban un número pequeño de sujetos, se procedió a la evaluación de toda la población, aplicándole un censo.

Los participantes del estudio se organizaron en dos conjuntos de al menos 30 individuos cada uno, para establecer el rendimiento medio de las computadoras que se comercializan en el mercado local; tanto en la forma tradicional (en adelante grupo de referencia), como en base a los criterios propuestos (en lo sucesivo grupo analizado) (Gliner, Morgan, y Leech, 2017; Levine, 2014).

A cada agrupación se le aplicó una encuesta: la orientada al grupo analizado que solo tenía una pregunta consistente en establecer el monto de dinero disponible para la compra de un ordenador. En contraste, el otro sondeo se aplicó en el grupo de referencia, donde las interrogantes definían al precio, qué procedimiento siguió para escogerla, así como las características fundamentales del equipo (marca, modelo, memoria RAM instalada, capacidad de expansión de la RAM, modelo del CPU y capacidad de almacenamiento del disco duro) de la computadora que poseían en el momento; adicionalmente, vía observación directa, los investigadores anotaron las características reales del hardware de los equipos de esta agrupación.

Para cada participante del grupo analizado, se le localizaron algunos ordenadores dentro del mercado local, que tuvieran un costo menor o igual que el señalado por el encuestado para la compra del artículo; luego, a estos equipos se les calculó la Relación Rendimiento-Costo y se tomó el computador que tenía mayor valor en este resultado, para así obtener al ordenador con mejor rendimiento por el precio preestablecido.

En otro orden de ideas, a cada equipo indagado en el grupo de referencia se le calculó su , con base en el modelo de procesador previamente identificado y en el precio declarado del artículo.

Los datos que se registraron en las encuestas, así como las observaciones realizadas por los investigadores, fueron organizados en forma de tablas, donde se anotaron las , de los grupos analizado y de referencia, ordenándolas en forma ascendente a fin de resaltar las diferencias de tendencia entre ambas agrupaciones.

Se aplicó una prueba de hipótesis de una cola, basada en la distribución normal (Kinney, 2015) sobre los datos recabados, a fin de comprobar o refutar la hipótesis de trabajo, definida por:

Dónde:

· y representan a las hipótesis nula y alternativa respectivamente, previamente planteadas en la hipótesis de trabajo.

· representa la media poblacional de las Relaciones Rendimiento-Costo del grupo analizado.

· Representa la media poblacional de las Relaciones Rendimiento-Costo del grupo de referencia.

Se confirmó la igualdad de las varianzas de los grupos analizado y de referencia a través de una prueba de homocedasticidad de varianzas (Mendenhall y Sincich, 2012), (Studenmund y Johnson, 2017), con un error (Levine, 2014).

Además de los análisis estadísticos inferenciales previamente descritos, se obtuvo información descriptiva de la percepción que tenían los usuarios del grupo de referencia, acerca de los atributos fundamentales que caracterizan a sus computadores, con respecto a lo que en realidad poseían. En consecuencia, resultó pertinente definir un modelo de evaluación para ponderar el nivel de conocimiento que tienen los usuarios respecto de sus ordenadores. El que se plantea en esta investigación es una adaptación de “The success case method” (Stufflebeam y Coryn, 2014).

Se utilizó como indicadores de este modelo, a los componentes de hardware, presentados en la tabla 2. La asignación de los pesos a dichos componentes se obtuvo a través de una encuesta aplicada a un conjunto de especialistas graduados con títulos en informática y con experiencia en soporte y arquitectura de computadoras, residentes en el medio local, quienes establecieron sus valoraciones en forma individual. La encuesta se realizó a través de la plataforma Web Survio. Cada peso que aparece en la tabla siguiente, corresponde a la media aritmética de los datos que los encuestados propusieron.

Tabla 2
Componentes de hardware empleados como indicadores del modelo de evaluación

Los autores

Para una pieza del computador cualquiera, se consideró como acierto el caso en que el usuario conocía su magnitud verdadera. Por otro lado, se estableció como desacierto, cuando ellos desconocían su magnitud, o se equivocaban al cuantificarla.

Luego, para cada componente analizado, se tomó el total de aciertos y desaciertos que presentó el censo y se porcentualizaron con respecto al conjunto de individuos encuestados. Adicionalmente, se calculó el promedio simple de aciertos y desaciertos de todos los componentes analizados.

Formalizando los planteamientos previos, se denota el conjunto de componentes de hardware como una lista numerada, con base en las abreviaturas establecidas en la tabla 2, como: , en tanto que representa al total de elementos muestreados en el grupo de referencia.

Considerando a como el total de aciertos para dicho componente y como la suma de desaciertos, entonces se pueden definir los porcentajes de aciertos ( ) y desaciertos ( ) absolutos para el i-ésimo componente como:

Cada uno de los porcentajes obtenidos en el párrafo anterior se compara e interpreta contra la matriz de ponderación, que se plantea en la

Tabla 3.

Tabla 3
Matriz de ponderación del nivel de conocimiento que tienen los usuarios respecto de sus computadoras

Los autores

Los recorridos de en la tabla 3, están distribuidos con base en el supuesto que la población estudiada posee una distribución normal para la variable estudiada, en este caso, el nivel de conocimiento que poseen los usuarios respecto de sus ordenadores, sobre una escala de cero (0%) hasta cien (100%), agrupados en cinco rangos se representan en la Figura 1.

Figura 1
Distribución normal para los rangos del modelo de evaluación
Los autores

Esta sección del artículo se organizó en dos grandes partes para facilitar la comprensión al lector:

Resultados principales: Se enfocaron en tratamiento de la información obtenida sobre la Relación Rendimiento-Costo de los grupos de referencia y analizado, mediante inferencia estadística.

En la figura 2 se resaltan las diferencias entre los datos obtenidos de los grupos de referencia y el grupo analizado, donde se evidencia que los valores derivados en la Relación Rendimiento-Costo del grupo analizado, se presentan consistentemente superiores a los obtenidos para el grupo de referencia.

Figura 2
Resultados de la Relación Rendimiento-Costo en los grupos de referencia y analizado
Los autores

En la tabla 4, se resumen los estadígrafos descriptivos básicos relacionados a los grupos de referencia y analizado.

Tabla 4
Resultados de las pruebas de estadística descriptiva

Los autores

Con base en los resultados previos, se calculó la prueba de igualdad de varianzas, obteniendo los resultados que se presentan en la tabla 5.

Tabla 5
Resultados de la prueba de igualdad de varianzas Igualdad de varianzas

Los autores

Como la calculada es menor que la tabular, no se rechaza la hipótesis nula, por lo que se puede afirmar que las varianzas poblacionales para los grupos de referencia y analizado son significativamente iguales, con un margen de error aceptado de no más que 0.05%.

Nuevamente, con base en los resultados de la tabla 4, se calcularon los resultados de la prueba de hipótesis de 1 cola, mostrados en la tabla 6.

Tabla 6
Resultados de la prueba de hipótesis de una cola

Los autores

En lo que respecta a los resultados principales, dado que tabular es menor que calculada, se concluyó con el rechazo de la hipótesis nula, por lo que se pudo establecer que los resultados obtenidos en la Relación Rendimiento-Costo del grupo analizado, son estadísticamente superiores a los obtenidos para el grupo de referencia, con un margen de error aceptado de no más que 0.05%.

Es importante destacar que, mediante las experiencias adquiridas durante el proceso de extracción de la información sobre los objetos del grupo analizado, se pudo diseñar un procedimiento que permite de una forma científica elegir el mejor equipo, basado en la Relación Rendimiento – Costo, el cual se puede observar en la figura 3.

Figura 3
Procedimiento propuesto para la compra de ordenadores
Los autores

Resultados complementarios: Se orientaron a examinar los conocimientos que tienen los usuarios sobre sus computadores personales, con respecto a lo que en realidad poseen, a través de la estadística descriptiva en conjunto con el modelo de evaluación previamente planteado.

Con relación a los resultados complementarios, los datos utilizados se originaron en las encuestas aplicadas a los propietarios de los equipos de cómputo que participaron en el grupo de referencia y se orientaron a establecer el nivel de conocimiento de las características fundamentales del hardware de sus ordenadores, en función a la matriz de ponderación de la tabla 3.

En tal sentido la tabla 7 evidencia estos resultados, donde se puede observar que los encuestados desconocen significativamente los atributos básicos que poseen sus ordenadores.

Tabla 7
Nivel de conocimiento de las características fundamentales del hardware de sus ordenadores

Los autores

Al considerar en forma integral los resultados complementarios, se observa en la tabla 8 que la mayoría de las personas encuestadas poseían un nivel muy bajo de conocimiento sobre las magnitudes de los atributos que caracterizan a sus ordenadores en el grupo de referencia.

Tabla 8
Resultados globales del nivel de conocimiento que tienen los usuarios respecto de sus computadoras en el grupo de referencia

Los autores

· Esta investigación comprobó estadísticamente un procedimiento objetivo que ayuda a las personas que desean adquirir un ordenador y tienen un bajo nivel de conocimiento de arquitectura de computadoras, a identificar al equipo que tiene mejores prestaciones con respecto a su precio, de manera sistemática.

· Se comprobó mediante las pruebas estadísticas realizadas y el modelo de evaluación planteado, que los usuarios del grupo de referencia tienen un conocimiento muy bajo de las características de hardware más relevantes que posee su computador.

· Los resultados se presentan como alarmantes, ya que la población censada consiste de estudiantes de informática, lo que indica que el nivel de conocimientos de otros compradores puede ser más escaso aún, dando lugar a la compra de equipos basados en criterios no objetivos, en términos rendimiento e inversión.

Agradecemos profundamente a todas las personas, instituciones y organizaciones que han colaborado de una u otra manera en la culminación de esta investigación.