Mejora en la recolección de datos y la modelización de la calidad percibida en sistemas de transporte público

RESUMEN: Estudiar la calidad percibida en el transporte público es una forma de definir políticas efectivas enfocadas a mejorar el mismo. La satisfacción de los clientes con respecto a un sistema de transporte público depende principalmente de dos factores: cuán satisfechos están estos con los difer...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Echaniz Beneitez, Eneko
Tipo de recurso: tesis doctoral
Fecha de publicación:2020
País:España
Institución:Universidad de Cantabria (UC)
Repositorio:UCrea Repositorio Abierto de la Universidad de Cantabria
Idioma:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unican.es:10902/19196
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10902/19196
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Transporte público urbano
Calidad percibida
Satisfacción del usuario
Importancia
Modelos ordered
Best-Worst scaling
Urban public transport
Perceived quality
User satisfaction
Importance
Ordered models
Descripción
Sumario:RESUMEN: Estudiar la calidad percibida en el transporte público es una forma de definir políticas efectivas enfocadas a mejorar el mismo. La satisfacción de los clientes con respecto a un sistema de transporte público depende principalmente de dos factores: cuán satisfechos están estos con los diferentes aspectos que componen el servicio y cuán importante es cada uno de esos aspectos. La forma de obtener esta información es mediante encuestas de satisfacción. Los datos obtenidos permiten estimar modelos que definen aquellos aspectos del servicio que más influyen en la percepción de la calidad de los usuarios. De esta forma, es posible establecer prioridades de inversión para los operadores o autoridades de los servicios. La presente tesis se encuentra constituida por un compendio de artículos compuesto por un total de 4 artículos. Los cuales, se centran en mejorar el rendimiento de recolección de datos proponiendo mejoras al método utilizado actualmente o proponiendo un método alternativo más eficiente. Adicionalmente, se mejoran los modelos de análisis utilizados y se facilita su interpretación.