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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Universidad Nacional de Colombia
2016
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=81847431007 https://www.redalyc.org/journal/818/81847431007/ https://www.redalyc.org/journal/818/81847431007/html/ https://www.redalyc.org/journal/818/81847431007/81847431007.epub https://www.redalyc.org/journal/818/81847431007/movil |
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Table of Contents:
- Análisis del estudio de las relaciones causales en el marketing Lizbeth Salgado Beltrán Joel Enrique Espejel Blanco Administración y Contabilidad C15 C30 Clasificación JEL: M31 Ecuaciones estructurales mínimos cuadrados parciales 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. 2016 artículo científico 0121-5051 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=81847431007 https://www.redalyc.org/journal/818/81847431007/ https://www.redalyc.org/journal/818/81847431007/html/ https://www.redalyc.org/journal/818/81847431007/81847431007.epub https://www.redalyc.org/journal/818/81847431007/movil es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=818 INNOVAR. Revista de Ciencias Administrativas y Sociales application/pdf Universidad Nacional de Colombia INNOVAR. Revista de Ciencias Administrativas y Sociales (Colombia) Num.62 Vol.26