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EL USO DE MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES HA CRECIDO EN MARKETING

SEM SE ANALIZA EN 2 FASES: MEDICIÓN (VALIDAR CONSTRUCTOS) Y MODELO ESTRUCTURAL (RELACIONES)

EL EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS (EFA) IDENTIFICA VARIABLES QUE SE MUEVEN JUNTAS, NECESARIAS COMO INSUMOS PARA SEM

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TÉCNICA PARA REDUCIR MUCHAS VARIABLES OBSERVADAS A POCOS FACTORES COMUNES.

PREGUNTA CENTRA: ¿QUÉ ESTRUCTURA SE OCULTA EN LAS VARIABLES QUE EXPLICAN EL DESEMPEÑO EN MARKETING?

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KMO (KAISER-MEYER-OLKIN): MIDE LA ADECUACIÓN DE LA MUESTRA (+= 0.5 ACEPTABLE, +0.7 BUENO Y +0.9 EXCELENTE)

BARLETT'S TEST: P<0.05 CONFIRMA QUE LA MATRIZ NO ES IDENTIDAD.

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Metodos principales:

Criterio de Kaiser

scree test

Análisis paralelo

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Ortogonal (Varimax): factores no correlacionados.

Oblicua (Oblimin): factores correlacionados (preferido en ciencias sociales).

Recomendación: usar rotación oblicua porque refleja mejor la realidad

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Tras rotar, se interpretan factores viendo los ítems que cargan fuerte en cada uno.

Se etiquetan con base en el tema común de esos ítems (ej: “Customer relation capability”)

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10 ítems analizados con PCA en SPSS.

KMO = 0.537 (aceptable), Bartlett significativo.

3 factores explican 62.6% de la varianza.

Factores:

Customer relation capability.

Marketing coverage.

Proactive marketing capability.

2 ítems eliminados.

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EFA redujo 10 ítems a 3 factores clave.

Factores como insumo para CFA/SEM.

Limitación: no se validó con CFA.