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Characterizing construction project overruns by region: A systematic review from 1985 to 2016

Caracterización de los sobrecostos en proyectos de construcción de acuerdo con la localización geográfica: Una revisión sistemática entre 1985 y 2016

Guillermo Mejía1, Natali Escandón L.2, Luis Alejandro Reyes H.3

1gmejia@uis.edu.co, 2natisescanlegui@gmail.com, 3luis.reyes7@correo.uis.edu.co Universidad Industrial de Santander

Bucaramanga – Colombia

Artículo de investigación

Abstract

There is enough evidence to state the inherent nature of both variability and uncertainty in construction projects, due to the frequent cost overruns reported in the literature. Despite the considerable volume of published articles relating project cost overruns, still there are gaps that need to be studied to thoroughly figure out such overruns. This study characterized the cost overruns of construction projects reported in the specialized literature during the period 1985 to 2016, disaggregated by the geographic region where the project was developed. Qualitative and quantitative analyses described the samples of projects according to five regions identified: Africa, Asia, Europe, Latin America, North America and Oceania. Based on 29 methodologically selected studies, 38 samples were drawn with an average size of 85 projects each. The results indicated that 3 out of 5 projects (60%) experienced cost overruns, i.e. final cost deviations were greater than 0%, which is further evidence to support the hypothesis of frequent and non-exceptional behavior of overruns in construction projects. The study showed the variability of the mean of final cost deviations not only based on project sample size, but also on project type and geographical region. Although the classification of the projects was somewhat complex, due to the lack of information about the characteristics of the sample, it was observed that with very large samples, the confidence intervals were more closed, controlling by project type and geographical region. Controlling only by project type, it seems to indicate that there is no influence on the statistical variability.

Keywords: Cost overruns, systematic review, uncertainty of construction costs.

Resumen Existe evidencia suficiente para plantear la hipótesis sobre el carácter inherente de la variabilidad y de la incertidumbre en los proyectos de construcción, debido a los sobrecostos reportados de manera frecuente en la literatura especializada. Aunque se cuenta con un apreciable volumen de artículos publicados donde se reportan dichos sobrecostos, todavía se identifican ciertos vacíos que deben ser estudiados para analizar y comprender exhaustivamente este fenómeno. El presente estudio tuvo como objetivo principal caracterizar los sobrecostos de los proyectos de construcción que han sido reportados en la literatura especializada durante el período 1985 a 2016, de acuerdo con la localización geográfica donde se desarrolló el proyecto. De esta manera, con base en 29 estudios metodológicamente seleccionados, fueron conformadas, a su vez, 38 muestras de proyectos para el análisis, con tamaño promedio de 85 proyectos cada una. A partir de estas se caracterizaron cualitativa y cuantitativamente los sobrecostos, según cinco regiones geográficas: África, Asia, Europa, Latinoamérica, Norteamérica y Oceanía. Los resultados indicaron que 3 de cada 5 proyectos (60%) experimentaron sobrecostos, es decir desviaciones finales de costos mayores a 0%, lo cual constituye una evidencia más para soportar la hipótesis del comportamiento frecuente y no excepcional de los sobrecostos en proyectos de construcción. Además, en el estudio se observó que la variabilidad del promedio de las desviaciones finales de los costos depende no solamente del tamaño de la muestra, sino que depende del tipo de proyecto y de la región donde se ejecutó el proyecto. Aunque la clasificación de los proyectos resultó un poco compleja, debido a la escasa información sobre las características de las muestras, se pudo notar que, con muestras muy grandes, los intervalos de confianza fueron menos amplios, cuando el análisis fue controlado por las variables tipo de proyectos y región. Controlando solamente por tipo de proyecto, los resultados parecen indicar que no hay influencia sobre la variabilidad estadística del promedio de desviaciones.

Palabras clave: Sobrecostos, revisión sistemática, incertidumbre de costos de construcción.

© 2017. IAI All rights reserved

Actas de Ingeniería Volumen 3, pp. 24-35, 2017

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1. Introducción Existe evidencia suficiente para plantear la hipótesis

sobre el carácter inherente de la variabilidad e incertidumbre en los proyectos de construcción, debido a los sobrecostos reportados en la literatura especializada. El fenómeno de sobrecostos afecta a todo tipo de proyecto de construcción: Construcción pesada [1], residencial, comercial e industrial [2, 3, 4]. Se han observado sobrecostos en proyectos desarrollados en diferentes regiones geográficas del mundo: Europa, América del norte [1], Asia [2], y América del sur [5], entre otros. Estas evidencias indican que este fenómeno no es un problema exclusivo de los países en vías de desarrollo, sino que es un fenómeno generalizado. En consecuencia, se puede decir que los proyectos de construcción se desarrollan en contextos diversos y una serie de factores, tanto internos como externos al proyecto, afectan el buen desempeño de su gestión.

Por otro lado, la complejidad de los proyectos de construcción ha sido reconocida ampliamente, lo cual ha originado varias investigaciones sobre sistemas y herramientas de planeación y control de proyectos. Sin embargo, la disponibilidad y el uso de dichas herramientas no han generado los resultados esperados, ya que los sobrecostos parecen estar presentes en el desarrollo de los proyectos, aún, empleándose las herramientas de control requeridas. Flyvberg encontró que 9 de cada 10 proyectos de construcción pesada (i. e. carreteras, puentes y túneles), reportaron sobrecostos [1]. Por consiguiente, parece que, las desviaciones finales de costos es la regla y no la excepción.

Según algunas publicaciones, los sobrecostos son reportados con alguna frecuencia junto con sus causas [1, 6]. Por ello, es imperativo analizarlos como un fenómeno de variabilidad e incertidumbre por medio de modelos probabilísticos que faciliten cuantificar y evaluar su comportamiento [7]. En este orden de ideas, se requieren estudios reportando las diferentes características de los mismos, de manera que faciliten comprender de manera integral dicho fenómeno. Una búsqueda preliminar en Scopus® nos permitió conocer el número de publicaciones anuales relacionadas con los sobrecostos en proyectos de construcción e ingeniería durante el período 1985 - 2016 (Figura 1). Esta búsqueda arrojó que en total se han escrito 204 artículos relacionados con sobrecostos en proyectos de construcción y 179 artículos relacionados con sobrecostos en proyectos de ingeniería, con un evidente crecimiento anual de publicaciones desde el año 2000 hasta la fecha (Figura 1).

Figura 1. Publicaciones anuales sobre sobrecostos Scopus®

A pesar del considerable volumen de artículos

publicados con relación a los sobrecostos de proyectos,

todavía hay vacíos que deben ser estudiados para analizar y comprender exhaustivamente este fenómeno que, a su vez, permita abordar soluciones más efectivas. En este sentido, es necesario realizar revisiones sistemáticas de literatura o metaanálisis de datos publicados acerca de las desviaciones finales de costos, para analizar con mayor detalle el comportamiento de este fenómeno, nos dará insumos importantes para entender claramente su naturaleza. De esta manera, el presente estudio es el resultado preliminar de una revisión sistemática de publicaciones académicas realizadas entre los años 1985 y 2016, acerca de sobrecostos en proyectos de construcción. El estudio permitió caracterizarlos preliminarmente de acuerdo con la región donde se ejecutaron los proyectos.

2. Marco teórico 2.1 Incertidumbre de los costos de los proyectos

En la industria de la construcción, algunas veces, se

planean los proyectos y se estiman sus costos con base en un enfoque determinístico. Sin embargo, los proyectos y sus costos dependen de muchos factores internos y/o externos que afectan su desempeño y generan condiciones de variabilidad e incertidumbre [7]. Particularmente, la falta de información y conocimiento sobre estos fenómenos y sus factores hace que no sea posible predecir con alto grado de certeza el costo final del proyecto y, por ende, que no se tengan altos índices de efectividad con los sistemas de control empleados.

Ante la incertidumbre en la estimación de los costos de los proyectos, la Asociación Internacional para el Avance de la Ingeniería de Costos (AACE International, por sus siglas en inglés) propone hacer provisiones de dinero, llamadas contingencia, para ser adicionadas a las estimaciones iniciales de los costos finales de los proyectos. Según el Instituto de Gerencia de Proyectos (PMI por sus siglas en inglés) y la AACE, contingencia es una provisión adicional a la estimación del presupuesto inicial, para reducir el riesgo de los sobrecostos a un nivel aceptable. Esto aplica para aquellos casos donde la ocurrencia de ciertos eventos es incierta, y donde la experiencia ha mostrado que es posible que dichos eventos sucedan [8, 9].

De este modo, la mayoría de los métodos empleados para estimar la contingencia en costos incluyen los siguientes conceptos, pero no limitados a estos: 1) errores y omisiones de planeación y estimación de costos de construcción, 2) pequeñas variaciones de precios (diferentes a inflación), 3) cambios de diseño, 4) condiciones del entorno, y 5) fluctuación de precios del mercado. A su vez, estos métodos no incluyen: 1) cambios significativos del alcance del proyecto como modificaciones en especificaciones, tamaño y capacidad del producto final; 2) eventos extraordinarios tales como desastres naturales; 3) reservas de gerencia; y 4) efectos inflacionarios y cambio de moneda [8].

2.2 Tipos de proyectos

Se ha mencionado que la incertidumbre se debe a muchos factores, tanto internos como externos a los

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proyectos, y que la complejidad de estos puede conducir a sobrecostos. Para facilitar el análisis, en la industria de la construcción se han propuesto clasificaciones de proyectos de construcción, ya que los proyectos pueden clasificarse de acuerdo con la funcionalidad o servicios que prestarán las obras finales. Una de las clasificaciones que se encuentran en la literatura es la de [10]:

1. Construcción residencial: Esta categoría incluye viviendas unifamiliares y multifamiliares.

2. Construcción comercial: Esta categoría incluye edificaciones para oficinas gubernamentales, oficinas de empresas, instalaciones comerciales, escuelas, bibliotecas, y demás construcciones, excluyendo edificaciones residenciales.

3. Construcción industrial: Fábricas industriales, oficinas de tecnología, hospitales, laboratorios farmacéuticos, refinerías, oleoductos y construcciones de generación de energía son catalogados como proyectos de tipo industrial.

4. Construcción pesada: Este tipo de categoría también suele ser catalogada como construcción de infraestructura vial. Carreteras, vías urbanas, autopistas, túneles, puentes, represas, canales, plantas de tratamiento de aguas residuales, acueductos y alcantarillados, son algunos de los ejemplos que se catalogan como proyectos de construcción pesada.

2.3 Sobrecostos en proyectos de construcción

El sobrecosto debe entenderse como una desviación

de costos calculada entre el costo real final de construcción del proyecto y la estimación inicial autorizada al inicio de la construcción. La AACE International tiene establecidos márgenes aceptables de desviaciones de costos dependiendo del grado de definición del proyecto en el momento de hacer y autorizar la estimación del costo final, incluyendo la provisión por contingencia (Tabla 1).

Tabla 1. Desviaciones de costos aceptables según el grado de definición del proyecto [11]

Nivel de estimación

Definición del proyecto (%)

Metodología de estimación de costos Sobrestimados Subestimados

Clase 5 0% - 2% Analogía -20% a -50% +30% a +100%

Clase 4 1% - 15% Paramétrica -15% a -30% +20% a + 50%

Clase 3 10% - 40% Precios unitarios semidetallados -10% a -20% +10% a + 30%

Clase 2 30% - 75% Precios unitarios detallados - 5% a -15% + 5% a + 20%

Clase 1 65% - 100% Precios unitarios y cantidades detalladas - 3% a -10% + 3% a + 15%

Adicionalmente a estos márgenes aceptables de desviaciones de costo de referencia, la industria de la construcción cuenta con sistemas de control de costos que emplean herramientas de monitoreo para identificar, de manera anticipada, posibles desviaciones. De esta manera, se posibilita formular medidas correctivas para ajustar el desempeño actual del proyecto al estimado inicialmente. Aunque el propósito de estos métodos es alertar oportunamente sobre estas desviaciones para ser corregidas a tiempo, varios estudios manifiestan que el sobrecosto es un problema recurrente en la construcción [2, 6, 12, 13].

El presente estudio pretende contribuir al conocimiento de este fenómeno resumiendo en detalle lo que se ha investigado y escrito en relación con los sobrecostos de los proyectos de construcción. De esta manera, se proporciona una visión más completa que permite proponer estrategias de cumplimiento con los objetivos esenciales del proyecto.

2.4 Revisión sistemática

La revisión sistemática es una metodología de

revisión de literatura que da respuesta a problemas de investigación a través de la integración objetiva y metódica de los resultados de estudios previos realizados y publicados. Estas revisiones críticamente evalúan y resumen los resultados de otros estudios, lo cual se constituye en evidencia científica para generar políticas públicas y mejorar la práctica en una determinada disciplina [14]. El fin último de una revisión sistemática es integrar los resultados de investigaciones previas para generalizar conclusiones [15].

A su vez, una revisión sistemática debe definir claramente su propósito y alcance, que permita a su vez, definir el método de verificación a emplear y estimar el número de fuentes de información, estudios o artículos a consultar. La definición del alcance debe reflejar con precisión la intención de los investigadores y el propósito del estudio mismo. La selección de las fuentes de información a consultar debe obedecer a criterios de inclusión y exclusión imparciales, que faciliten relacionar los estudios relevantes. Estos criterios son ecuaciones booleanas de búsqueda, construidas con base en palabras claves que relacionan los temas de interés y operan en los motores de las bases de datos.

3. Metodología

La metodología empleada para el presente estudio se

ciñó específicamente a la metodología de revisiones sistemáticas. Los pasos que seguir fueron: 1) formulación del problema; 2) definición de los criterios de selección y búsqueda de los estudios; 3) codificación de las características de los estudios que respondan a los objetivos del estudio; 4) análisis e interpretación de evidencias; y 5) conclusión [14, 15]. El primer paso consistió en formular de forma clara los objetivos de la revisión sistemática, lo que permitió definir de forma teórica y operativa las variables y sus relaciones. Esta definición de variables y relaciones determinó el tipo de evidencias para caracterizar los sobrecostos de los proyectos de construcción, discriminados de acuerdo con la localización geográfica.

El siguiente paso consistió en localizar los estudios relevantes que pudieran aportar evidencias. Así, el

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proceso empezó con la búsqueda y selección preliminar de artículos en las siguientes bases de datos: ASCE, EBSCO, Emerald, Science Direct, Springer, Taylor & Francis, y Web of Science. Las ecuaciones booleanas de búsqueda que se emplearon en estas bases de datos se plantearon con base en las siguientes palabras clave en inglés: “cost overruns”, “cost underruns”, “cost deviation”, “cost growth”, “engineering projects” y “construction projects”. La búsqueda de artículos se acotó en el tiempo y como criterio de inclusión se consideró el período de

tiempo comprendido entre el año 1985 hasta el año 2016. Además, se utilizaron algunos criterios de exclusión en la búsqueda, como la posibilidad de descargar el artículo para su análisis, artículos en idiomas diferentes al inglés, y artículos publicados que no fueron sometidos a un proceso de revisión a ciegas por pares especializados. Dicha búsqueda y selección preliminar permitió consolidar una muestra inicial de 112 artículos (Figura 2).

Figura 2. Flujo de selección de artículos para la muestra final

Una posterior selección y clasificación de artículos estuvo a cargo de tres investigadores con experiencia en el tema de sobrecostos: un investigador con título de doctorado y más de 20 años de experiencia; otro investigador, estudiante de doctorado, con más de 5 años de experiencia; y un investigador, estudiante de maestría, con más de un año de experiencia. Esta clasificación se hizo de acuerdo con el aporte que podría ofrecer cada artículo al presente estudio, ya sea como documento para fundamentación-discusión, evidencia o simplemente que no aplicara (N/A). La clasificación arrojó que el 71% de los artículos presentaba evidencia cuantitativa para el análisis (Tabla 2).

Tabla 2. Clasificación de artículos por tipo de aporte

Tipo de aporte N % Fundamentación/Discusión 18 16% Evidencia 79 71% N/A1 15 13% Total 112 100% 1 N/A: No aplica

En cuanto al grado de confiabilidad del proceso de clasificación de artículos logrado por parte de los evaluadores fue estimado con base en el porcentaje de coincidencia y el coeficiente Kappa de Cohen. Ahora bien, el porcentaje de coincidencia entre el par de investigadores con menos experiencia y el investigador con mayor experiencia fue de 69,6% (78/112), con un intervalo de confianza IC del 95% (60,2%; 78,0%). Por otra parte, los porcentajes de coincidencia de cada

evaluador, con relación al evaluador de mayor experiencia, son mostrados en la Figura 3. Finalmente, el porcentaje de coincidencia entre los tres evaluadores indicó un 77,7% (87/112), con IC del 95% (68,8%; 85.0%) y un coeficiente de Kappa = 0,49, lo que representa un buen nivel de confiabilidad en los procedimientos de clasificación de artículos.

Figura 3. Porcentajes de coincidencia entre evaluadores

De los 79 artículos que ofrecían evidencia

cuantitativa, finalmente 29 fueron seleccionados para caracterizar los sobrecostos de los proyectos de acuerdo con la localización geográfica donde se desarrollaron. Posteriormente, se evaluó la calidad de cada estudio para establecer similitudes y diferencias y discutir las fuentes de sesgo que podrían haber influenciado los resultados. Los artículos seleccionados fueron tabulados de acuerdo

112 Artículos

79 Evidencia

(-)18 Marco Teórico & Discusión

(-)15 No Aplican

40 Soportan el Objetivo

(-)39 No soportan el

Objetivo

(-)11 Muestras repetidas o no

desagregables de proyectos

29 Muestra Final

ASCE EBSCO Emerald Science Direct Springer Taylor & Francis Web of Science

Eliminación de artículos repetidos

Criterios de búsqueda: 1) “cost overruns”, “cost underruns”, “cost desviation”, “cost growth”, “engineering projects” y “construction projects”.2) 1985 - 2016

Evaluador OSEvaluador JB

90

85

80

75

70

65

Po

rcen

taje

(%

)

95.0% CIPercent

Evaluadores vs Evaluador Referencia

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con la fecha de publicación, cuya composición se muestra en la Tabla 3. Particularmente, se observa que en los últimos cinco años se ha publicado la mitad de los estudios, en diferentes regiones del mundo, lo que representa una ventaja para el análisis comparativo de este fenómeno.

Las revistas internacionales que los han publicado son: el “journal of Civil Engineering and Management (ASCE)” con el 28% (8/29) de artículos, el journal of Construction Management and Economics” con el 7% (2/29), el “International Journal of Project Management” con el 7% (2/29), y el resto de la muestra en diferentes tipos de revistas relacionadas con gerencia, construcción y transporte.

Tabla 3. Composición de la muestra pro fecha de publicación

Período N % 2001 – 2005 7 24% 2006 – 2010 6 21% 2011 – 2016 16 55%

Total 29 100%

4. Resultados y Discusión

Uno de los grandes aportes que brinda una revisión sistemática es la síntesis de la evidencia encontrada. Para

ello, se codificaron las características importantes de las publicaciones mediante un análisis de contenido. Específicamente, se crearon categorías mutuamente excluyentes, en la medida de lo posible, y se reportaron las frecuencias. De esta manera, el análisis de contenido corresponde a un análisis cualitativo de información realizado por medio de un mapeo de estudios, ya que este permite organizar las publicaciones y analizar características comunes entre aquellos estudios agrupados en una misma categoría, a la vez que facilita el análisis de las diferencias entre estudios de diferentes categorías.

La muestra final de 29 estudios fue tabulada de acuerdo con la región donde el proyecto fue desarrollado, del cual resultaron, a su vez, 38 muestras de proyectos a analizar, con tamaño promedio de 85 proyectos cada una (Tabla 4). La región donde se han desarrollado estudios con mayor tamaño de muestra de proyectos es Norte-América y las regiones con menor tamaño de muestra de proyectos fueron África y Latino-América, ya que de esta última solamente hubo tres muestras de proyectos. Ante la variabilidad observada del tamaño de las muestras de proyectos, el análisis final se realizó con base en aquellas muestras con más de 30 proyectos.

Tabla 4. Composición de las muestras de proyectos analizados

Continente #

muestras %

Tamaño promedio de muestra (# de proyectos)

África 6 16% 20 Asia 8 21% 96 Europa 9 24% 106 Latino-América 3 8% 25 Norte-América 8 21% 136 Oceanía 4 10% 73

Total 38 100% 85

En los estudios reportados de proyectos ejecutados en el continente africano se encontró que el tamaño de la muestra de proyectos varió entre 5 y 57. Solamente el 33% (2/6) de los estudios tuvieron tamaño de muestra mayor e igual a 30 proyectos (Tabla 5). Como caso particular en este grupo de proyectos, el 33% (2/6) no reportó la mediana de sus muestras. Es de anotar que todas las muestras reportaron datos estadísticos básicos que facilitan entender el comportamiento de la variable.

En el análisis de los estudios con muestras grandes se observó que el estudio COPUPR1 [17] reportó el 100% (30/30) de sus proyectos con desviaciones de costo mayor a 0%, mientras que el estudio COPUPR59 [18] reportó el 96% (55/57) con desviaciones mayores al 0% y el 4% (2/57) no presentó desviaciones de costos. Estos dos estudios utilizaron muestras no aleatorias de proyectos, donde la información se recolectó a través de cuestionarios realizados a constructores y consultores.

Tabla 5. Composición de las muestras de proyectos en ÁFRICA

ID # proyectos

muestra Sobrecosto promedio

Desviación Estándar

Coeficiente Variación

Mínimo Mediana Máximo

COPUPR1 [17] 30 68,9% 84,1% 1,22 1,5% 50,1% 358,7%

COPUPR59 [18] 57 14,0% 19,6% 1,40 0,0% 7,1% 112,5%

CLKJ22_1 [19] 13 25,5% 18,0% 0,71 1,0% ND* 62,2%

COHE22_3 [3] 5 125,0% 93,6% 0,75 31,0% ND* 260,0%

COHE55 [20] 8 52,2% 81,2% 1,56 0,0% 28,8% 244,0%

COHE64 [21] 7 44,4% 34,6% 0,78 9,0% 28,0% 97,0%

ND*: No hay datos

El tipo de proyectos analizados en estos dos estudios fueron denominados como proyectos de construcción, sin mayor especificación ofrecida por los autores. Adicionalmente a esta categorización, con el argumento de que el tamaño de las muestras es grande (mayor a 30 proyectos) y el teorema del Límite Central, se estimó con un 95% de confianza el valor promedio de los sobrecostos de los proyectos: para el estudio COPUPR1

[17] la desviación de costos se estimó entre 37,5% y 100,1%, mientras que para los proyectos del estudio COPUPR59 [18], entre 8,8% y 19,1%. Estadísticamente se observa que hay diferencia entre las muestras de proyectos ejecutados en el continente africano.

Estos estudios presentaron grandes coeficientes de variación, que oscilaron entre 1,22 y 1,40, lo que sugiere

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preliminarmente gran variabilidad en los sobrecostos. Así mismo, se observó una notable diferencia entre los valores de sobrecosto promedio y las medianas, lo cual permite inferir que las distribuciones de las muestras son sesgadas y no obedecen a una distribución normal de datos. Por su parte, las estadísticas mostraron evidencia de sesgo hacia la derecha, hacia altos porcentajes de sobrecosto. Adicionalmente, estos estudios no reportaron de manera explícita resultados de prueba de normalidad, ni observaciones acerca de la distribución de los datos observados.

En los proyectos ejecutados en el continente asiático se encontró que el tamaño de la muestra varió entre 7 y 359. El 50% (4/8) de los estudios realizaron su investigación con un tamaño de muestra mayor a 30 (Tabla 6). Por consiguiente, este grupo presentó información estadística incompleta, lo cual incide para hacer una interpretación adecuada de los mismos. El 13% (1/8) no reportó la desviación estándar, y como consecuencia, no se pudo calcular el coeficiente de variación. El 75% (6/8) no reportó la mediana y el 38% (3/8) no reportó valores mínimos y máximos.

Tabla 6. Composición de las muestras de proyectos en ASIA

ID # proyectos

muestra Sobrecosto promedio

Desviación Estándar

Coeficiente Variación

Mínimo Mediana Máximo

CLKJ23 [22] 74 16,7% ND* ND* -20,3% ND* 56,0% COHE6 [2] 359 2,1% 16,4% 7,90 -80,4% ND* 88,8% COHE63 [23] 145 13,9% 29.1% 2.09 -54.3% 8.0% 151.3% COPUPR6 [24] 123 5,5% 11,6% 2,13 ND* ND* ND* CLKJ22_3 [19] 22 7,7% 31,7% 4,12 ND* ND* ND* COHE22_4 [3] 9 282,3% 178,6% 0,63 36,0% ND* 513,0% COPUPR69 [25] 7 1,1% 1,1% 0,99 0,0% 0,6% 2,5%

CORE3 [26] 27 16,0% 7,8% 0,49 ND* ND* ND*

ND*: No hay datos

De esta manera, en el análisis de los estudios con muestras grandes se pudo observar que el estudio CLKJ23 [22] reportó un 90% (67/74) de proyectos con sobrecostos, es decir desviaciones finales de costos mayores a 0%, y el 10% (7/74) sobrestimaron los costos, reportando desviaciones finales de costos menores a 0%. El estudio COHE6 [2] reportó 55% (199/359) de los proyectos con sobrecostos, el 3% (9/359) no presentaron desviación de costos, y el 45% (151/359) presentaron desviación de costos menor a 0%. El estudio COHE63 [23] reportó que el 69% (100/145) experimentaron sobrecostos y no hay reporte sobre los proyectos que fueron subestimados o que terminaron dentro de lo esperado. El estudio COPUPR6 [24] reportó que el 65% (80/123) presentaron desviaciones de costo mayores a 0%, mientras que el 35% (43/123) reportaron desviaciones menores o iguales a 0%.

En cuanto a la recolección de información, se encontró que los estudios CLKJ23 [22], COHE6 [2] y COPUPR6 [24] recolectaron la información a través de cuestionarios realizados a constructores y consultores, mientras que en el estudio COHE63 [23] la información fue tomada de registros estadísticos de empresas estatales de infraestructura vial y de estadística. Los estudios CLKJ23 [22], COHE6 [2] y COHE63 [23] no fueron explícitos en indicar que tipo de muestreo emplearon, mientras que el estudio COPUPR6 [24] indicó que la muestra empleada fue no aleatoria.

Con relación al tipo de proyectos que conformaron las muestras, el estudio CLKJ23 [22] empleó una muestra de proyectos de infraestructura vial, principalmente vías. Cabe señalar que debido a que este estudio no reportó la desviación estándar, no se pudo estimar el intervalo de confianza de la desviación promedio de su muestra, para tener información sobre la media poblacional que estaría representando. Ahora bien, el tipo de proyectos del estudio COHE6 [2] fue de diversas categorías, infraestructura vial, infraestructura educativa y proyectos residenciales. Con un 95% de confianza se estima que el valor promedio de las desviaciones de

costos de los proyectos está entre 0,4% y 3,8%. En lo referente al tipo de proyectos del estudio COHE63 [23] corresponde a proyectos de infraestructura vial, principalmente vías y con un 95% de confianza se estima que el valor promedio de las desviaciones está entre 9,1% y 18,7%. Finalmente, en el estudio COPUPR6 [24] usó una muestra donde un porcentaje mayor a 50% fue de proyectos comerciales (oficinas) y proyectos residenciales. Con un 95% de confianza se estima que el valor promedio está entre 3,4% y 7,5%.

Estos estudios con tamaño de muestra grande reportaron grandes coeficientes de variación que oscilaron entre 2,13 y 7,90, lo que sugiere una variabilidad considerable en los sobrecostos reportados. Con base en las estadísticas reportadas, se puede intuir un comportamiento diferente al comportamiento de una distribución normal, en este caso, un comportamiento sesgado hacia la derecha de la muestra. Cabe señalar que el estudio COHE6 [2] no reportó resultados de prueba de normalidad, mientras que los estudios COHE63 [23] y COPUPR6 [24] evaluaron la condición de normalidad de las muestras.

En el grupo de proyectos ejecutados en el continente europeo se encontró que el tamaño de la muestra de proyectos varió entre 4 y 620. De ellos, el 44% (4/9) de las muestras de análisis contenían más de 30 proyectos (Tabla 7). En este grupo de proyectos también se observó la falta de información estadística básica para hacer una interpretación completa sobre las muestras. El 44% (4/9) no reportó la mediana y el 33% (3/9) no reportó valores mínimos y máximos.

Así, en el análisis de los estudios con muestras grandes se pudo observar que el COHE23 [27] reportó el 55% (43/78) de los proyectos con sobrecostos y el 45% (35/78) de los proyectos fueron sobrestimados, con desviaciones finales menores e iguales a 0%. De la misma manera, el estudio COHE24 [13] reportó el 52% (325/620) de los proyectos con sobrecostos, el 34% (220/620) de los proyectos con desviaciones menores a

30

0% y el 12% (75/620) no experimentaron desviación alguna. El COHE5 [28] reportó el 61% (22/36) de los

proyectos con sobrecostos y el 39% (14/36) fueron sobrestimados.

Tabla 7. Composición de las muestras de proyectos en EUROPA

ID # proyectos

muestra Sobrecosto promedio

Desviación Estándar

Coeficiente Variación

Mínimo Mediana Máximo

COHE23 [27] 78 16,5% 40,0% 2,42 ND* ND* ND* COHE24 [13] 620 7,9% 29,2% 3,71 -58,5% 2,0% 182,7% COHE5 [28] 36 19,2% 46,1% 2,40 -41,0% 4,3% 163,4% COHE1_1 [1] 181 25,7% 28,7% 1,12 -10,0% 40,0% 75,0% COHE16 [29] 8 44,6% 24,8% 0,56 ND* ND* ND* COHE22_5 [3] 4 171,3% 172,4% 1,01 37,0% ND* 408,0% CLKJ22_4 [19] 5 15,4% 12,7% 0,82 ND* ND* ND* COHE56 [30] 11 17,0% 16,3% 0,96 0,3% 14,0% 47,1% COPUPR61 [31] 15 2,5% 5,9% 2,38 -4,1% 1,3% 18,8% ND*: No hay datos

En cuanto a la recolección de información, se encontró que los estudios COHE1_1 [1] y COHE23 [27] emplearon muestras no aleatorias, ya que dependieron de la disponibilidad de información de los proyectos. Con respecto a dicha información, esta fue recolectada mediante varios procedimientos como: reportes oficiales, cuestionarios, entrevistas y otros estudios anteriores. Los estudios COHE24 [13] y COHE5 [28] emplearon una muestra no aleatoria y la información fue recolectada por medio de bases de datos de una entidad estatal de infraestructura vial.

En relación con el tipo de proyectos que conformaron las muestras, el estudio COHE1_1 [1] empleó una muestra de proyectos de infraestructura vial, en la que con un 95% de confianza se estima que el valor promedio de las desviaciones de los proyectos está entre 21,5% y 29,9%. Los estudios COHE23 [27], COHE24 [13] y COHE5 [28] también emplearon muestras de proyectos de infraestructura vial y con un 95% de confianza se estima que los valores promedio de las desviaciones de los proyectos, respectivamente están entre (7,5% a 25,5%), (5,6% a 10,2%), y (3,6% a 34,8%).

Estos estudios presentaron grandes coeficientes de variación, entre 1,12 y 3,71, lo que sugiere gran variabilidad en los sobrecostos y un comportamiento

sesgado hacia la derecha de la muestra. Por otra parte, el estudio COHE1_1 [1] evaluó la distribución de la muestra y determinó que obedecía a una distribución sesgada, no normalmente distribuida. En cuanto al estudio COHE24 [13] hace observaciones acerca de la distribución normal de las desviaciones de costos y realiza los ajustes necesarios para cumplir con el supuesto de normalidad cuando emplea las técnicas estadísticas. El estudio COHE5 [28] hace observaciones acerca de la distribución normal de las desviaciones de costos, pero no realiza los ajustes necesarios para cumplir con el supuesto de normalidad cuando emplea las técnicas estadísticas. Finalmente, el estudio COHE23 [27] no indica explícitamente si evaluó normalidad en la distribución de los sobrecostos.

En los proyectos ejecutados en Latinoamérica se encontró que el tamaño de la muestra de cada estudio varió entre 3 y 56. El 33% (1/3) de los estudios realizó su investigación con un tamaño de muestra mayor a 30 (Tabla 8). En este grupo también se observó la falta de información estadística básica para hacer una interpretación completa sobre las muestras. El 67% (2/3) no reportó la mediana y el 33% (1/2) no reportó valores mínimos y máximos. Por esta razón, el grupo de estudios de Latinoamérica es el grupo de proyectos del cual se dispone poca información publicada.

Tabla 8. Composición de las muestras de proyectos en LATINOAMÉRICA

ID # proyectos

muestra Sobrecosto promedio

Desviación Estándar

Coeficiente Variación

Mínimo Mediana Máximo

COPU18 [5] 56 4,1% 9,4% 2,32 0,0% 0,0% 45,6% CLKJ22_2 [19] 15 54,0% 52,5% 0,97 ND* ND* ND* COHE22_2 [3] 3 90,7% 51,3% 0,57 35,0% ND* 136,0% ND*: No hay datos

Por otra parte, el estudio COPU18 [5] además del promedio y desviación estándar reportó todos los datos necesarios para describir la muestra, como lo son los cuartiles del conjunto de datos. Según la información reportada, aproximadamente el 50% (28/56) de los proyectos no tuvieron desviación de costos y el otro 50% reportó desviaciones de costos mayores a 0%.

En cuanto al tipo de proyectos que conformó la muestra, los proyectos fueron catalogados como proyectos de construcción de infraestructura pública, diferentes a contratos de diseño y de supervisión, sin mayor especificación ofrecida por los autores. Con un 95% de confianza se estima que el valor promedio de los proyectos del estudio COPU18 [5] está entre 1,5% y 6,6%. Ahora bien, la fuente de información que empleó el

estudio fue un sistema de información pública de contratos estatales. Sobre el tipo de muestreo, el estudio no es explícito en indicar si la muestra fue no aleatoria, o si se realizó un tipo específico de muestreo. El coeficiente de variación del estudio con tamaño de muestra mayor a 30 proyectos fue de 2,32, lo que sugiere gran variabilidad en los sobrecostos. De acuerdo con los valores mínimos y máximos, en este caso, también se puede intuir un comportamiento sesgado hacia la derecha de la muestra. Adicionalmente, se observó que el estudio no reporta resultados de prueba de normalidad.

En los estudios reportados de proyectos ejecutados en Norteamérica se encontró que el tamaño de la muestra varió entre 12 y 363. El 75% (6/8) de las muestras de proyectos analizados contaban con más de

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30 proyectos (Tabla 9). Hay que mencionar que en este grupo se encuentran los mejores estudios realizados, con base en el tamaño de la muestra de proyectos. Al igual que otros de los grupos descritos anteriormente, algunos

de ellos no presentan información estadística básica para hacer una interpretación completa sobre las muestras: el 50% (4/8) no reportó la mediana y el 25% (2/8) no reportó valores mínimos y máximos.

Tabla 9. Composición de las muestras de proyectos en NORTEAMÉRICA

ID # proyectos

muestra Sobrecosto promedio

Desviación Estándar

Coeficiente Variación

Mínimo Mediana Máximo

CLKJ14 [32] 44 3,4% 6,7% 1,94 -6,3% 0,0% 26,4% COHE40 [33] 219 4,0% 10,9% 2,73 -28,5% ND* 72,0% COHE70 [34] 32 4,9% 13,3% 2,70 -24,7% ND* 51,6% COHE1_2 [1] 61 23,6% 54,2% 2,30 12,0% 45,0% 80,0% COPU17 [35] 363 3,0% 6,6% 2,24 ND* 0,0% ND* COPUPR3 [4] 334 7,3% 23,8% 3,27 ND* ND* ND* COHE22_1 [3] 19 298,6% 323,2% 1,08 31,0% ND* 1.280,0% COHE71 [36] 12 51,3% 63,9% 1,25 0,0% 27,5% 205,0% ND*: No hay datos

En el análisis de los estudios con muestras grandes, y de aquellos que ofrecían suficiente información, se pudo observar que el estudio CLKJ14 [32] reportó que el 43% (19/44) de los proyectos experimentaron sobrecostos, el 52% (23/44) no experimentaron desviaciones finales y el 5% (2/44) indicaron que las deviaciones finales de costos fueron menores a 0%. El estudio COHE40 [33] reportó que el 38% (83/219) de los proyectos experimentaron sobrecostos. El estudio COHE70 [34] reportó el 63% (20/32) de los proyectos con sobrecostos y el 37% (12/32) experimentaron desviaciones finales de costos menores a 0%.

En cuanto a la recolección de información, se encontró que los estudios CLKJ14 [32] y COHE1_2 [1] emplearon muestras no aleatorias y la información fue recolectada de bases de datos de oficinas de ingeniería y contratación, así como en varios procedimientos como: reportes oficiales, cuestionarios, entrevistas y otros análisis anteriores. Los estudios COHE40 [33], COHE70 [34], COPU17 [35] y COPUPR3 [4] no fueron explícitos en indicar que tipo de muestreo utilizaron para seleccionar los proyectos y la información fue recolectada de las bases de datos de oficinas públicas.

En relación con el tipo de proyectos, en este grupo, los estudios CLKJ14 [32] y COHE70 [34] emplearon muestras de proyectos de construcción, comerciales y de oficinas. De estos, con un 95% de confianza se estima que los valores promedio de las desviaciones de ellos están entre 1,4% a 5,5% y entre 0,1% y 9,7%, respectivamente. Los estudios COHE1_2 [1] y COHE40 [33] emplearon muestras de proyectos de infraestructura vial; en ellos, con un 95% de confianza se estima que los valores promedio de las desviaciones de los mismos están entre 9,7% a 37,5%, y entre 2,5% a 5,5%, respectivamente. El

estudio COPU17 [35] empleó una muestra de proyectos varios, donde los de infraestructura vial conformaron el 65% (236/363) de la muestra, los de control de inundaciones el 23% (83/363) y el 12% (44/363) fueron obras de construcción. Con un 95% de confianza se estima que el valor promedio de las desviaciones está entre 2,3% y 3,6%. El estudio COPUPR3 [4] empleó una representación de proyectos varios, donde los de tipo infraestructura civil conformaron el 28% (102/356) de la muestra, los de tipo industrial el 11% (36/356) y los comerciales e institucionales el 61% (218/356). De acuerdo con lo anterior, con un 95% de confianza se estima que el valor promedio de las desviaciones de los proyectos está entre 4.7% y 9.9%.

Estos estudios presentaron grandes coeficientes de variación, entre 1,94 y 3,27, lo que sugiere gran variabilidad en los sobrecostos. De acuerdo a los valores mínimos y máximos reportados se puede intuir un comportamiento sesgado hacia la derecha de la muestra, diferente al comportamiento de una distribución normal. Por su parte, los estudios CLKJ14 [32], COHE1_2 [1] y COHE40 [33] evaluaron la distribución de la muestra. Los estudios COHE70 [34], COPU17 [35] y COPUPR3 [4] no son explícitos en indicar si realizaron chequeo de normalidad de la muestra.

En los estudios reportados de proyectos ejecutados en Oceanía se encontró que el tamaño de la muestra de proyectos varió entre 3 y 161. El 50% (2/4) de las muestras de proyectos contenían más de 30 proyectos (Tabla 10). En este grupo de proyectos, al igual que los anteriores, experimentó falta de información estadística básica para hacer una interpretación completa sobre los proyectos. El 75% (3/4) de ellos no reportó información sobre la mediana, el valor mínimo y el valor máximo.

Tabla 10. Composición de las muestras de proyectos en OCEANÍA

ID # proyectos

muestra Sobrecosto promedio

Desviación Estándar

Coeficiente Variación

Mínimo Mediana Máximo

COHE21 [37] 115 11,8% 13,8% 1,17 ND* ND* ND* COPUPR63 [38] 161 12,6% 24,2% 1,92 ND* ND* ND* CLKJ22_5 [19] 3 26,2% 33,3% 1,27 ND* ND* ND* COHE58 [39] 11 5,3% 9,5% 1,81 -18,0% 5,0% 27,0% ND*: No hay datos

En el análisis de los dos estudios con muestras grandes de proyectos, se encontró que fueron realizados por el mismo autor Peter E. D. Love, en la misma

localización y publicados entre 2015 y 2013. Estos no reportaron qué tanto porcentaje de proyectos presentaron desviaciones de costos mayores o iguales a 0%. Como nota adicional, estos estudios emplearon una

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muestra aleatoria estratificada, donde la información fue recolectada a través de cuestionarios realizados a constructores y consultores.

El tipo de proyectos que conformaron las muestras de los estudios COHE21 [37] y COPUPR63 [38] fueron proyectos de infraestructura vial y de infraestructura de tratamiento de agua. En lo referente a estos, con un 95% de confianza se estima que los valores promedio de los proyectos de construcción de los estudios están entre 9,2% a 14,3% y 8,8% a 16,4%, respectivamente. Con base en estos resultados, se observa que en el continente Oceanía, estadísticamente, no hay diferencia entre tipos de proyectos con relación al comportamiento de los sobrecostos. Estos estudios de tamaño de muestra grande presentaron grandes coeficientes de variación, entre 1,17 y 1,92, lo que sugiere gran variabilidad en los sobrecostos.

En resumen, el presente estudio analizó 38 muestras de proyectos de cinco regiones geográficas: África, Asia, Europa, Latinoamérica, Norteamérica y Oceanía. El análisis final de la categorización se realizó con base en

19 muestras mayores a 30 proyectos, cuya composición por región fue: África (11%), Asia (21%), Europa (21%), Latinoamérica (5%), Norteamérica (31%) y Oceanía (11%).

Según los resultados de las muestras analizadas, observamos que por cada dos estudios que se realizaron sobre sobrecostos en las diferentes regiones geográficas, uno de ellos (50%) contempló un tamaño de muestra mayor a 30 proyectos. Flyvbjerg ya había comentado que uno de los inconvenientes en este tipo de investigaciones sobre desviaciones finales de costos es contar con tamaño de muestra grande [1]. En este sentido, contar con casos aislados o con investigaciones con tamaño de muestra pequeño es una limitante para realizar adecuados análisis estadísticos, por lo que las conclusiones que se pueden obtener pueden diferir sustancialmente. Por otra parte, en la presente investigación se pudo comprobar, en la mayoría de los casos, que a tamaños de muestra grandes la variabilidad de la media fue menor en comparación con el tamaño de muestras cercanas a 30 proyectos, evidenciada en sus intervalos de confianza estimados (Figura 4).

Figura 4. Intervalos de los promedios de las desviaciones de costos con 95% de confianza

Además, se pudo observar que el tamaño mínimo de las muestras de proyectos osciló entre 3 y 12 proyectos, mientras que el tamaño máximo osciló entre 56 y 620 proyectos. El grupo de estudios de proyectos ejecutados en Norteamérica contó con los mejores estudios realizados, en relación con el tamaño de la muestra, donde el 75% de sus muestras, es decir 3 de cada 4 proyectos, fueron mayores a 30 proyectos. Por su parte, los grupos de proyectos de las regiones africana y latinoamericana contaron con pocas muestras mayores a 30 proyectos, el 33% de sus estudios, es decir, uno de cada tres muestras.

Una de las necesidades en nuestra disciplina es contar con estudios basados en muestras grandes para tener datos más confiables, poder generalizar y entender mejor las desviaciones finales de costos. Por este motivo, hay que señalar que los estudios con muestras pequeñas están sujetos a un error de muestreo mayor, el cual afecta la capacidad de generalizar [40]. Además de contar con

tamaño de muestras grandes, para entender el comportamiento de las desviaciones finales de costos de los proyectos, evaluar la calidad de los resultados y compararlos entre diferentes estudios, es necesario que se cada estudio reporte un conjunto de estadísticas básicas para ver la tendencia central y la variación de los datos observados. Así, cuando se reportan los promedios y las medianas, fácilmente se podría notar el nivel de sesgo que puede tener una muestra.

Los resultados mostraron que solamente el 3% de los proyectos no reportó la desviación estándar. Este hecho dificulta, principalmente, generalizar la estimación de la media basada en su intervalo de confianza, además de conocer el grado de variación de los datos y compararlo con otros estudios por medio de su coeficiente de variación. Por otra parte, el 31% de los estudios no reportó los valores mínimos y máximos, lo cual no nos daba indicación el nivel de sesgo posible en la muestra. Finalmente, el 55% de los estudios no reportó el valor de

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la mediana. Debido a la información insuficiente es difícil verificar los resultados del estudio [1]. Las recomendaciones de algunos autores indican que cuando hay evidencia de que la muestra no se comporta de acuerdo con una distribución normal, en estos casos debe reportarse la mediana y los valores extremos [41].

Sobre la proporción de proyectos experimentando sobrecostos, se encontró que 3 de cada 5 proyectos (60%) los experimentaron, es decir, presentaron desviaciones finales de costos mayores a 0%, calculado como promedio ponderado de las muestras. Flyvbjerg reportó en su estudio que el 86% experimentaron sobrecostos [1], además anota que el tipo de proyectos corresponde a la categoría infraestructura vial: carreteras, ferrocarriles, puentes y túneles, mientras que en nuestro estudio se cubre una variedad de tipo de proyectos. De esta manera, en el presente estudio se entiende como desviación final de costo a la diferencia entre el valor final de construcción presupuestado y el valor final realmente ejecutado, expresado como porcentaje sobre el valor presupuestado. Adicionalmente, sobrecosto se entiende como aquella desviación mayor a 0%.

La calidad de la información usada en los estudios fue evaluada con base en tres criterios: fuente de información, el tipo de muestreo y la verificación del supuesto de normalidad de los datos de desviación final de costos. Estos criterios fueron analizados en las 19 muestras con más de 30 proyectos. Asimismo, los resultados mostraron que existen tres métodos generales: encuestas, bases de datos y métodos varios. En cuanto a las muestras de los proyectos, 100% de las muestras de los proyectos en África y Oceanía, fueron tomadas de encuestas realizadas a profesionales de la construcción, mientras que en Asia fue solamente el 75% y las otras regiones emplearon un método diferente.

Por su parte, más del 50% de las muestras de Europa, Latinoamérica y Norteamérica usaron bases de datos. Finalmente, se encontró que un 50% de las muestras de Europa y 17% de Norteamérica emplearon métodos varios. En cuanto a la especificación del tipo de muestreo utilizado se encontró que la mayoría no especifica el tipo de muestreo, y aquellos que lo mencionan, usaron muestras no aleatorias, dependiendo de la disponibilidad de información de los proyectos. Sobre la evaluación del supuesto de normalidad se encontró, con base en un promedio ponderado, que solamente el 47% de los estudios reportaron alguna verificación de normalidad de los datos de las desviaciones finales de costo de los proyectos.

En lo referente a las desviaciones finales de costos, estas tienen un comportamiento variable que dependen de muchos factores controlables y no controlables, y como tal pueden ser tratadas como variables aleatorias [12]. Esta consideración responde a que una variable aleatoria describe el comportamiento de un fenómeno del cual no se conoce anticipadamente su resultado y este depende de factores no totalmente controlables [42].

Por otra parte, la variabilidad de las desviaciones finales de costos de los proyectos analizados en esta revisión se caracterizó cuantitativamente en dos sentidos: la variabilidad del promedio de las

desviaciones de costos y la variabilidad de los datos de las desviaciones finales de costos.

De igual manera, la variabilidad del promedio de las desviaciones finales de los costos fue observada y analizada por medio del error estándar y su intervalo de confianza. Esta depende del tamaño de la muestra de proyectos, que resultó menor, en la mayoría de los casos, cuando se manejaron tamaños de muestra mayores a 100 proyectos (Figura 4). Adicionalmente, se pudo observar que la variabilidad difiere de acuerdo con el tipo del proyecto y de la región donde se desarrolló. Ahora bien, aunque la clasificación de los proyectos en este estudio resultó un poco compleja, debido a la escasa información sobre las características de la muestra, se pudieron notar algunos comportamientos característicos. Entre ellos, la variación del promedio inferido de las muestras de una misma tipología de proyecto y región.

En Europa una muestra de 620 proyectos viales tuvo un intervalo de confianza inferido menor, comparado con otra muestra del mismo tipo y en la misma región, pero con 78 proyectos, el cual presentó un intervalo de confianza, aproximadamente tres veces mayor (Figura 4). Por su parte, parece que entre proyectos viales desarrollados en diferentes regiones (Asia, Europa, Norteamérica y Oceanía) no hay diferencia estadística entre los promedios inferidos, ya que los intervalos de confianza se traslapan en la mayoría de los casos. Esto confirma los resultados encontrados por Flyvbjerg [1].

En cuanto a la variabilidad de las desviaciones de costos de los proyectos, esta fue observada y analizada por medio de la desviación estándar de las muestras y su coeficiente de variación (CV). Así, en el presente estudio nos permitió identificar que todas las muestras grandes de proyectos experimentaron grandes valores de CV. En promedio el CV mínimo fue de 1,7 y el CV máximo fue de 3,6. Estos resultados soportan la hipótesis de la gran variabilidad y el comportamiento no normal de las distribuciones, ya que las deviaciones son notoriamente segadas hacia la derecha.

Además, se encontró que algunos estudios basan su análisis de desviaciones de costos asumiendo un comportamiento normalmente distribuido de la variable. Sn embargo, partir de este supuesto podría llevar a conclusiones poco confiables y aumentar el riesgo en la toma de decisiones. Es de anotar que en muestras segadas el sobrecosto promedio deja de ser una medida central representativa de los datos y por ello, deben reportarse otros indicadores de tendencia central como la mediana y de variabilidad diferentes a la desviación estándar, tales como el rango intercuartil, cuartiles y valores mínimos y máximos [41]. Algunos autores ya han descrito el tipo de distribución que puede ser usado para describir este comportamiento sesgado [12].

5. Conclusiones La presente revisión sistemática categorizó los

sobrecostos en proyectos de construcción con base en muestras mayores a 30 proyectos en cinco regiones geográficas, cuya composición para el análisis fue: África (11%), Asia (21%), Europa (21%), Latinoamérica (5%), Norteamérica (31%) y Oceanía (11%).

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Con base en los resultados se pudo observar que el tamaño de muestra es un factor importante para poder generalizar resultados. Además, se observó que, a tamaños de muestra grandes, la variabilidad de la media fue menor en comparación con tamaño de muestras cercanas a 30 proyectos. Ahora bien, una de las necesidades en nuestra disciplina es contar con estudios basados en muestras grandes para tener datos más confiables donde el error de muestreo no sea grande, lo cual permita generalizar y entender mejor las desviaciones finales de costos. Sin embargo, se evidencian inconvenientes para contar con estudios de muestras mayores a 30 proyectos, porque los datos mostraron que por cada dos estudios que se realizaron sobre sobrecostos, uno de ellos se basó en muestra mayor a 30 proyectos.

En nuestro estudio se identificó un problema relacionado con la deficiente información estadística básica reportada, necesaria para hacer una interpretación completa sobre las muestras de proyectos seleccionados. Así, en construcción se evidencia una necesidad de generar una cultura de reporte estadístico de las muestras de los estudios, que facilite la comparación posterior entre estudios.

De esta manera, para entender el comportamiento de las desviaciones finales de costos de los proyectos se requiere evaluar la calidad de la muestra, y por ello, que los estudios reporten un conjunto de estadísticas básicas que den cuenta de la tendencia central y de la variación de los datos. En ese orden de ideas, deben reportarse, además del promedio, otros indicadores de tendencia central como la mediana, como también, indicadores de variabilidad diferentes a la desviación estándar, tales como el rango intercuartil, cuartiles, valores mínimos y máximos.

Adicionalmente al reporte estadístico requerido como criterio de calidad de la muestra de los estudios, se evaluaron la fuente de información, el tipo de muestreo y la verificación del supuesto de normalidad de los datos. Como consecuencia, se encontró que los dos tipos de fuentes de información más usados son las encuestas y las bases de datos oficiales. El método de muestreo en la mayoría de los casos no fue descrito de manera explícita en los estudios y un bajo porcentaje de ellos (47%) reportó observaciones sobre el supuesto de normalidad de los datos.

En lo que se refiere a la presente revisión sistemática, en esta se encontró que 3 de cada 5 proyectos (60%) experimentaron sobrecostos, es decir desviaciones finales de costos mayores a 0%. En este caso, se constituye una evidencia más para soportar la hipótesis que un proyecto experimentando sobrecostos no es la excepción, sino que hace parte de un comportamiento más frecuente.

Por otra parte, se pudo observar que la variabilidad del promedio de las desviaciones finales de los costos depende no solamente del tamaño de la muestra de proyectos, además se pudo observar que, ésta difiere del tipo de proyecto y de la región. Ahora bien, aunque la clasificación de los proyectos resultó un poco compleja, debido a la escasa información sobre las características de la muestra, se pudo notar que, con muestras muy

grandes, los intervalos de confianza fueron menos dispersos, cuando en el análisis se controlaron las variables tipo de proyecto y región. Específicamente, cuando solamente la variable tipo de proyecto se usó como control, parece indicar que no hay influencia sobre la variabilidad estadística.

Finalmente, la variabilidad de las desviaciones de costos de los proyectos, analizada por medio del coeficiente de variación (CV), nos permitió identificar que todas las muestras grandes de proyectos experimentaron grandes valores de CV. Lo que indica un sesgo, es decir, un indicio de un comportamiento no normal de las distribuciones, ya que las deviaciones son notoriamente segadas hacia la derecha. Por otra parte, este comportamiento invalida la representatividad del valor promedio de las desviaciones, por ello, se recomienda reportar la mediana como medida de tendencia central, además de reportar otros indicadores de variabilidad diferentes a la desviación estándar, tales como el rango intercuartil y los cuartiles.

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