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Facultad de Ciencias Económicas



Palabras Clave

 

 

Abstract

En el área del marketing, específicamente en la investigación de mercados, la medición de la relación causa- efecto de una situación intangible, como la satisfacción del cliente o la percepción sobre la calidad de un producto, se ha estado cuantificando por medio de los modelos de ecuaciones estructurales

 

 

Ecuaciones Estructurales Aplicado a Mercados

 

Consideraciones

 

  • El modelo tiene utilidad en investigaciones de carácter transversal, es decir, determina relaciones en un punto exacto en el tiempo con una muestra determinada.
  • Por la complejidad matemática del modelo, se requiere alta capacitación estadística de parte del investigador, o en el mejor de los casos, trabajo en equipo entre el investigador y profesionales estadísticos.
  • Los modelos deben incluir los potenciales errores de medición, o diferentes errores que sistemáticamente afectaron las encuestas, ya que, si estos no son determinados correctamente, el análisis matemático puede arrojar resultados poco ciertos y bastante dispersos.
  • Los modelos de ecuaciones estructurales tienen a ser un análisis holístico, más confirmatorio que exploratorio.

 

 

Marco teórico básico

 

 

El modelo estructural es el modelo guía, que relaciona variables independientes y variables dependientes. En tales situaciones, la teoría, antes que la experiencia u otras directrices, permitirá al investigador distinguir qué variables independientes predicen cada variable dependiente.  Antes de empezar a elaborar un modelo de ecuaciones estructurales, se debe tener conocimiento del tipo de elementos a analizar, es decir variables y constructos.

 

Por otro lado, un constructor, es una idea abstracta o general formada por partes o elementos organizados, basada en un fenómeno observado, en el contexto de una teoría. (Wehmeyer, y otros, 2008), dicho de otra manera, las variables son la información organizada tomada directamente de la investigación y los constructos, son variables que se infieren de las variables que toman la información directamente.

 

Otra manera de evidenciar la agrupación de información en variables, es subdividirla en variables observables y latentes. Las observables, son aquellas que se observan al hacer la investigación, es decir información que viene directamente de las muestras. Las variables latentes o variables ocultas, son aquellas que se pueden inferir a partir del procesamiento y análisis de variables observables. En ese orden de ideas, tener clara la noción de variable latente, facilita establecer la idea de constructo.

 

 

Aplicación

 

 

Los modelos de ecuaciones estructurales sirven para englobar y extiende los procedimientos de regresión, el análisis econométrico, el análisis psicométrico, el análisis factorial y análisis de mercados como el estudio de relaciones causales en el marketing, a través de relaciones estadísticas entre variables simples, responder a preguntas de investigación que tengan un grado de complejidad superior, es decir, cuando el aspecto a investigar, sale de lo que se pueda inferir de variables observadas, y por ende se requiere un grado de análisis mayor, en este caso el procesamiento estadístico de las variables mediante un modelo, para establecer su relación en función de objetivos (validación de hipótesis).

 

el principal aporte que realizan los modelos de ecuaciones estructurales es que permite a los investigadores evaluar o testear modelos teóricos, convirtiéndose en una de las herramientas más potentes para el estudio de relaciones causales sobre datos no experimentales cuando estas relaciones son de tipo lineal  No obstante, estos modelos nunca prueban la causalidad. En realidad, solo ayudan a seleccionar hipótesis causales relevantes, eliminando aquellas no sustentadas por la evidencia empírica.

 

 

Creación del modelo (investigador)

 

 

Existen tres estrategias que un investigador puede adoptar en la utilización de sistemas de ecuaciones estructurales: (1) la estrategia de modelización confirmatoria, (2) la estrategia de modelos rivales, y (3) la estrategia de desarrollo del modelo. La aplicación más directa de los modelos de ecuaciones estructurales es una estrategia de modelización confirmatoria, donde el investigador especifica un modelo aislado y el modelo de ecuaciones estructurales se utiliza para evaluar su significación estadística.

 

La investigación ha demostrado que las técnicas desarrolladas para evaluar los modelos de ecuaciones estructurales tienen un sesgo confirmatorio. Por lo tanto, aunque el modelo propuesto presente un ajuste aceptable, el investigador no ha probado el modelo propuesto, sino que solo ha confirmado que es uno de los varios modelos posibles. Para la creación de un modelo de ecuaciones estructurales enfocado en el marketing, lo primero que se debe tener en cuenta es, como en cualquier investigación de mercados, el objeto de investigación. Esto con el fin de determinar exactamente el constructo sobre el cual se quiere investigar. Una vez determinado el constructo, el investigador tiene dos opciones, la primera (y más recomendada) hacer una revisión de literatura, para buscar en qué otras investigaciones de mercados, se ha usado el mismo constructo, esto con el fin de adaptar el modelo al caso específico sobre el cual se hará la investigación. La otra opción, es si el investigador es experto en el tema, tiene conocimiento del caso y considera que tiene las competencias para crear un modelo de ecuaciones estructurales, remitirse a literatura para a través del respaldo teórico que considere, y el empírico gracias a su experticia, construir un modelo para el caso específico.

 

Alloza, A., Carreras, E., & Carreras, A. (2013). Reputación corporativa. Madrid: LID Editorial.

Wehmeyer, M., Buntinx, W., Lachapelle, Y., Luckasson, R., Schalock, R., & Verdugo, M. Á. (2008). http://sid.usal.es. Obtenido de http://sid.usal.es/idocs/F8/ART10928/constructo.pdf

 

 

Videos:

 

Primer video

 

 

En el anterior video se explico cómo crear modelo de ecuaciones estructurales en Amos, explicando las herramientas de modelación gráfica, así como vincular variables observables y latentes a datos que nos permitan obtener las relaciones necesarias para validar las hipótesis previamente elaboradas.

 

Segundo Video

 

 

 

En el anterior video se explica cómo crear modelo de ecuaciones estructurales en Smartpls, explicando las herramientas de modelación gráfica, así como vincular variables observables y latentes a datos que nos permitan obtener las relaciones necesarias para validar las hipótesis previamente elaboradas.  

 

Tercer video

 

 

 

En el anterior video se da una base teorica para la practica, desarrollo y creación de las ecuaciones estructurales, las diapositivas del video se encuentran en: https://goo.gl/t1CU9m y la demas base teorica se encuantra en la bibliografia. 

 

Cuarto video

 

 

 

En el anterior video se muestra y explica la creación de los modelos de ecuaciones estructurales en SPPS-Amos.Dandose una introducción a SPSS – Amos frente a los gráficos básicos.

 

 

Bibliografía

 

 

  1. Ruiz, Miguel A., Pardo, Antonio, San Martín, Rafael, MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES. Papeles del Psicólogo [en linea] 2010, 31 (Enero-Abril) : [Fecha de consulta: 13 de junio de 2018] Disponible en:<http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=77812441004> ISSN 0214-7823 
  2. Benítez Rodríguez, Leandro, Romero Lamorú, Idalia, Solís Corvo, María, Bondades de las Ecuaciones Estructurales en el manejo de la satisfacción percibida en el restaurante El Aljibe. Economía y Desarrollo [en linea] 2016, 157 (Julio-Diciembre) : [Fecha de consulta: 13 de junio de 2018] Disponible en:<http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=425548450004> ISSN 0252-8584 
  3. Benítez Rodríguez, Leandro, Romero Lamorú, Idalia, & Solís Corvo, María. (2016). Bondades de las ecuaciones estructurales en el manejo de la satisfacción percibida en el restaurante El Aljibe. Economía y Desarrollo157(2), 50-59. Recuperado en 13 de junio de 2018, de http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0252-85842016000200004&lng=es&tlng=es.
  4. Vargas Hernández, Marcia Mercedes, & Montero Rojas, Eiliana. (2016). Factores que determinan el rendimiento académico en Matemáticas en el contexto de una universidad tecnológica: aplicación de un modelo de ecuaciones estructurales. Universitas Psychologica15(4), 1-11. https://dx.doi.org/10.11144/Javeriana.upsy15-4.fdra
  5. Olmedo Moreno, Eva María, Berrocal de Luna, Emilio, Olmos Gómez, María del Carmen, & Expósito López, Jorge. (2014). Structural Equations Model (SEM) of a questionnaire on the evaluation of intercultural secondary education classrooms. Suma Psicológica21(2), 107-115. Retrieved June 13, 2018, from http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0121-43812014000200005&lng=en&tlng=en.

 

 

AÑO: 2018 - I