Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)2022-03-142022-03-14https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/5433Los modelos DEA, Data Envelopment Analysis, combinan diferentes tipos de variables para obtener una comparación relativa de la eficiencia de un objeto frente a otros (Cooper, Seiford, & Tone, 2000). Sin embargo, poco se dice acerca de los métodos y procedimientos para la selección de variables a ser incluidas o eliminadas de un modelo (Edirisingle & Zhang, 2010); tampoco se identifica la posibilidad de disponer de una forma funcional que vincule las variables de entrada y salida (Dyson, y otros, 2001).Este texto recopila y propone lineamientos para identificar la forma funcional que vincula a diferentes variables de entrada y salida (Khezrimotlagh, Zhu, Cook, & Toloo, 2019), su consistencia dimensional, así como un conjunto de criterios para la clasificación, comprensión, selección e inclusión de variables y su interpretación (Cakrr, 2017). Esto se toma sobre el modelo DEA Translogarítmico para la descripción de desempeño de un conjunto prestadores de servicios de Justicia en Cundinamarca, Colombia entre 2007 a 2016 (Lacko, Humy, & Razkosová, 2017).application/pdf4- # 1089 SELECCIÓN DE VARIABLES Y FORMA FUNCIONAL USANDO ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOSinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)