Análisis del estudio de las relaciones causales en el marketing

En la actualidad, la medición de la relación causa-efecto de una situación intangible como la satisfacción del cliente ha estado tomando relevancia. Para ello, se manejan dos técnicas estadísticas: (1) modelos de ecuaciones estructurales (structural equation model—SEM, por sus siglas en inglés—) con matriz de covarianzas y (2) la técnica de mínimos cuadrados parciales (partial least squares —PLS, por sus siglas en inglés—), que determina, como técnica multivariante, la relación entre variables observables y latentes, con la finalidad de comprobar una serie de asociaciones planteadas. En esta línea, el presente artículo tiene como objetivo exponer de forma interpretativa cada una de las técnicas (SEM y PLS), por medio de un caso de estudio. Como resultado, una de las diferencias entre métodos es el procedimiento de estimación, ya que en SEM está orientado hacia la teoría, enfatizando la transición del análisis exploratorio al confirmatorio, y en PLS se orienta al análisis causal-predictivo en situaciones de alta complejidad, pero con poca información teórica. Ambos persiguen objetivos diferentes y no debieran ser excluyentes sino complementarios, lo que dependerá de los intereses que tenga el investigador y los objetivos del estudio para la aplicación de un procedimiento o de otro.

• Autores: Salgado Beltrán, Lizbeth; Espejel Blanco, Joel Enrique
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2016
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/65836
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/65836; http://bdigital.unal.edu.co/66859/
• Palabra clave: 3 Ciencias sociales / Social sciences; ecuaciones estructurales; modelos de ecuaciones estructurales; mínimos cuadrados parciales.
• Rights: openAccess
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