Análisis del estudio de las relaciones causales en el marketing

Bibliographic Data

ID11634336
AuthorsLizbeth Salgado Beltrán (0000-0001-8846-275X, Universidad de Sonora, corresponding author), Joel Enrique Espejel Blanco (0000-0003-1637-7235, Universidad de Sonora)
Year2016
Volume26
Issue62
Pages79-94
Publication date2016-10-01
Peer ReviewedYes
Open AccessYes
TypeARTICLE
VenueInnovar (JOURNAL)
Journal identifiersISSN: 0121-5051 • E-ISSN: 2248-6968
PublisherUniversidad Nacional de Colombia (PUBLISHER • CO)
DOI10.15446/innovar.v26n62.59390
OpenAlexW2528681036
LanguageES
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References cited37

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

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