Análisis de 1891 opiniones publicadas sobre TFG y TFM

Resumen ejecutivo: qué muestran estos datos y qué no

En la fecha de corte, el catálogo público contiene 1891 reseñas publicadas, con una media calculada de 4,70 sobre 5. La media no se presenta aislada: 1798 valoraciones son de 4 o 5 estrellas, 1464 son de 5 estrellas y 35 son de 1 o 2. Mostrar la distribución completa permite comprobar cómo se forma el promedio y evita convertir un único número en una promesa de resultado.

El informe no mide notas, aprobados, resultados académicos, número de proyectos ni satisfacción del alumnado universitario en general. Describe las valoraciones publicadas dentro de este catálogo concreto durante el periodo indicado. Su utilidad es dar contexto verificable sobre esas opiniones, no extrapolarlas a una población distinta.

¿De dónde salen las opiniones publicadas?

La web no construye este informe a partir de testimonios escritos manualmente en el HTML. La plataforma mantiene un catálogo canónico de reseñas y esta página consulta un endpoint que calcula agregados solo sobre las filas marcadas como publicadas. Cada ficha pública puede mostrar fecha, tipo de proyecto, valoración, texto, ciudad y un nombre visible seudonimizado; este informe utiliza únicamente fecha, tipo y valoración.

El sistema disponible permite comprobar que hay un estado de publicación y un historial técnico de cambios administrativos. No permite demostrar, por sí solo, cuándo recibió cada persona una invitación, si responder era opcional, qué proporción decidió valorar ni una tasa de respuesta. Tampoco hay una política pública verificable que permita afirmar que toda persona atendida deja una reseña. Por rigor, esas afirmaciones no se hacen aquí.

La publicación de una reseña no convierte su valoración en una prueba externa de calidad académica. El catálogo es una fuente propia de Rincón del TFG; por eso se explican el origen, las variables usadas, la fecha de corte y los límites antes de interpretar los gráficos.

¿Qué contienen las 1891 opiniones analizadas?

El conjunto incluye reseñas publicadas fechadas entre 2017-03-06 y 2026-09-19. Para este estudio se cuentan 1059 registros clasificados como TFG y 832 como TFM. La clasificación refleja el tipo almacenado en el catálogo; no compara dificultad, calidad, duración, precio ni resultado de una modalidad frente a otra.

Periodo observado

2017-03-06 a 2026-09-19

Fecha de corte

2026-09-19

Variables agregadas

fecha, tipo y valoración

Umbral de privacidad

n ≥ 10

No se publican ni se usan para segmentar texto individual, ciudad, alias, hash, posición histórica, proyecto, usuario o identificadores internos. La fecha de corte es la última fecha publicada disponible en el catálogo, no una fecha de fundación ni una medida de actividad total.

¿Qué significa una media de 4,70 sobre 5 en este catálogo?

La media se sitúa a 0,30 puntos del máximo teórico de 5. Ese resultado aparece junto a la distribución: 1464 reseñas tienen 5 estrellas, 334 tienen 4, 58 tienen 3, 23 tienen 2 y 12 tienen 1. El 95,1% corresponde a 4–5 estrellas y el 1,9% a 1–2 estrellas.

Por tanto, dentro de este conjunto puede describirse como una valoración media muy alta, pero no como una garantía. La presencia visible de valoraciones bajas importa: una media sin distribución puede ocultar concentración, dispersión o extremos. El lector puede valorar los recuentos por sí mismo en vez de depender de un calificativo promocional.

¿Cómo se distribuyen las valoraciones altas frente al resto?

Para una lectura más simple, el siguiente gráfico agrupa las valoraciones de 4 y 5 estrellas frente a las de 1, 2 y 3. Es una agrupación descriptiva: no elimina las categorías originales ni las transforma en una medida de éxito académico. La tabla anterior conserva el detalle que permite revisar esta agrupación.

¿Qué proporción corresponde a TFG y a TFM?

La separación por familia ayuda a describir la composición del catálogo publicado: TFG representa el 56,0% y TFM el 44,0%. Las medias de cada familia se muestran como información descriptiva del mismo conjunto. No permiten inferir diferencias causales, comparar titulaciones ni anticipar la experiencia de un caso individual.

¿Cómo ha evolucionado el número de reseñas publicadas por año?

La serie anual muestra solo años en los que el recuento publicado alcanza el umbral de privacidad. Cada barra representa reseñas del año y el acumulado suma los recuentos ya publicados en orden temporal. No representa clientes únicos, proyectos, solicitudes, entregas ni personas que no dejaron una valoración.

La media anual solo se publica cuando el año completo alcanza n ≥ 10. No se publica una tabla anual de estrellas porque una o varias celdas de esa segmentación podrían identificar grupos inferiores al umbral mediante diferencias. La ausencia de esa tabla es una decisión de privacidad, no una falta de datos agregados.

¿Qué evolución mensual puede publicarse sin exponer grupos pequeños?

La serie mensual muestra reseñas publicadas por mes, no actividad total del servicio. Solo aparecen meses con n ≥ 10; 16 meses de menor volumen se excluyen de filas, barras y cálculos visibles. No se publican totales parciales que permitan reconstruir una celda suprimida por resta.

¿Por qué importa que la media tenga 1891 opiniones de contexto?

Una cifra de estrellas sin tamaño de muestra ofrece menos información que la misma cifra acompañada de N, distribución y periodo. Aquí el volumen permite observar la composición de las valoraciones, una historia temporal y el peso relativo de cada categoría. No convierte el conjunto en una muestra aleatoria ni elimina la posibilidad de sesgo de selección, pero da más contexto descriptivo que una media sin denominador.

Flanagin y Metzger estudiaron cómo el volumen, la procedencia y la valencia de ratings influyen en la confianza y la interpretación de información generada por usuarios. De Langhe, Fernbach y Lichtenstein advirtieron que los ratings agregados pueden ser intuitivos pero también engañosos si se interpretan sin atender a su estructura. Esas investigaciones ayudan a explicar por qué este informe muestra N, distribución y límites; no demuestran la calidad de Rincón del TFG ni validan este catálogo por sí solas.

¿Qué aporta publicar distribución, historia y metodología?

Disponer de 1891 reseñas publicadas desde 2017-03-06, una distribución de 1 a 5 estrellas, una evolución temporal protegida y un procedimiento de cálculo permite revisar qué se está afirmando y qué no. La transparencia procede de poder ver los recuentos, el periodo, los agrupamientos y las limitaciones, no de presentar el volumen como una prueba concluyente de calidad.

El catálogo contiene valoraciones positivas y bajas, y los datos se pueden recalcular desde la fuente canónica con un verificador de agregados. No se afirma tener más reseñas que otra organización ni se realizan comparaciones competitivas sin una fuente externa adecuada. La trazabilidad agregada no sustituye la lectura de condiciones, alcance y necesidades concretas de cada persona.

¿Cuáles son las limitaciones de este análisis?

Las reseñas publicadas no constituyen una muestra aleatoria de estudiantes universitarios ni de todas las personas atendidas. Puede existir autoselección: quien publica una valoración puede diferir de quien no lo hace. El catálogo puede cambiar a lo largo de los años, y cambios temporales en el volumen o la media no prueban que una acción concreta haya causado ese cambio.

Una valoración declara satisfacción en un contexto concreto; no equivale a una nota, a la calidad académica demostrada de un trabajo, a una evaluación de una universidad ni a una garantía de resultado futuro. Las comparaciones entre periodos también exigen cautela: pueden variar composición, expectativas, tipos de proyecto, prácticas de publicación y factores no observados. Correlación temporal no implica causalidad.

La investigación sobre credibilidad de reseñas también recuerda que la interpretación depende de señales de fuente, mensaje y lector. Por ello distinguimos los datos propios de la investigación externa y no utilizamos artículos sobre reviews online para afirmar que una valoración individual sea verdadera o que el servicio obtenga un resultado académico determinado.

¿Cómo se reproducen los cálculos y se protege la privacidad?

El endpoint del observatorio consulta únicamente reseñas canónicas publicadas y calcula total, media, distribución por estrellas, familia TFG/TFM y series temporales. Las pruebas comprueban que N coincide con la suma de estrellas y con TFG más TFM. Los porcentajes de esta página se calculan a partir de esos agregados en cada renderizado; no se almacenan como cifras editoriales fijas.

Antes de exponer un segmento temporal se exige n ≥ 10. Los meses inferiores al umbral se suprimen y no se publica una desagregación anual de estrellas que permita deducir una celda pequeña. No hay endpoint público del observatorio que devuelva registros individuales, textos, ciudades, alias, hashes, posiciones, proyectos, usuarios ni IDs. El propósito del umbral es reducir el riesgo de reidentificación, no convertir datos agregados en información personal.

La página se actualizará cuando cambie el catálogo canónico publicado: la fecha de corte, N y agregados se vuelven a calcular. La metodología editorial describe por separado cómo se mantienen las guías; no debe confundirse con la metodología de cálculo de este informe.

Fuentes externas para interpretar reseñas en línea

Datos propios de Rincón del TFG: todos los números y gráficos de esta página proceden del catálogo canónico de reseñas publicadas. Investigación externa: las referencias siguientes contextualizan volumen, credibilidad y límites de ratings online. No prueban la calidad de Rincón del TFG, la veracidad de una reseña concreta ni resultados académicos.

• Flanagin, A. J., & Metzger, M. J. (2013). Trusting expert- versus user-generated ratings online. Computers in Human Behavior, 29(4), 1626–1634. Estudia el papel del volumen, la fuente y la valencia en la confianza en ratings online.
• De Langhe, B., Fernbach, P. M., & Lichtenstein, D. R. (2016). Navigating by the stars. Journal of Consumer Research, 42(6), 817–833. Ayuda a interpretar por qué una media de estrellas no debe leerse sin distribución y contexto.
• DeAndrea, D. C., Van Der Heide, B., Vendemia, M. A., & Vang, M. H. (2015). How people evaluate online reviews. Communication Research. Analiza señales de procedencia y credibilidad percibida de reseñas online.