标题：Análisis del estudio de las relaciones causales en el marketing↓ANÁLISE DO ESTUDO DAS RELAÇÕES CAUSAIS NO MARKETING↓ANALYSE DE L'ÉTUDE DES RELATIONS CAUSALES DANS LE MARKETING
其他标题：ANALYSIS OF THE STUDY OF CAUSAL RELATIONSHIPS IN MARKETING
出版社：Revista INNOVAR, Escuela de Administración de Empresas y Contaduría Pública. Universidad Nacional de Colombia.
摘要：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.↓Na atualidade, a medição da relação causa-efeito de uma situação intangível como a satisfação do cliente tem ganhado relevância. Para isso, usam-se duas técnicas estatísticas: 1) modelos de equações estruturais (structural equation model - SEM) com matriz de covariantes e 2) técnica de quadrados mínimos parciais (partial least squares - PLS) que determina, como técnica multivariante, a relação entre variáveis observáveis e latentes a fim de comprovar uma série de associações propostas. Nesse sentido, este artigo tem como objetivo expor de forma interpretativa cada uma das técnicas (SEM e PLS) por meio de um caso de estudo. Como resultado, uma das diferenças entre métodos é o procedimento de estimativa, já que este, no SEM, está orientado à teoria, enfatizando a transição da análise exploratória à confirmatória; no PLS, orienta-se à análise causal-preditiva em situações de alta complexidade, mas com pouca informação teórica. Ambos perseguem objetivos diferentes e não deveriam ser excludentes, mas sim complementares, o que dependerá dos interesses que o pesquisador tiver e dos objetivos do estudo para a aplicação de um procedimento ou do outro.↓Dans les circonstances actuelles, la mesure de la cause à effet d'une situation intangible comme la satisfaction du client a gagné de l'importance. Pour cela, on emploie deux techniques statistiques: (1) des modèles d'équations structurelles (structural equation model, SEM pour son sigle en anglais) avec une matrice de covariances et (2) la technique des moindres carrés partiels (partial least squares, PLS pour son sigle en anglais) qui détermine, en tant que technique multivariée, la relation entre les variables observables et latentes, afin de vérifier un certain nombre d'associations soulevées. Dans cette ligne, cet article vise à exposer par une approche interprétative chacune des techniques (SEM et PLS), à travers une étude de cas. On trouve qu'une des différences entre les méthodes est le procédé d'estimation, puisqu'en SEM il est orienté vers la théorie, en mettant l'accent sur la transition de l'analyse exploratoire de confirmation, tandis que PLS est orientée vers l'analyse causale prédictive dans des situations d'une grande complexité, mais avec peu d'informations théoriques. Les deux poursuivent des objectifs différents et ne devraient pas être exclusives mais complémentaires, en fonction de l'intérêt du chercheur et des objectifs de l'étude pour la mise en Ouvre d'une méthode ou d'une autre.
其他摘要：Currently, measuring cause and effect relationship for an intangible situation such as customer satisfaction has been gaining momentum. For this, two statistical techniques are used: (i) structural equation modeling - SEM with co-variance matrix, and (ii) partial least squares - PLS, which determine, as multivariate technique, the relationship between observable and latent variables in order to test a series of associations. In this sense, this paper is aimed at presenting each of the techniques (SEM and PLS) from an interpretative perspective, by means of a case study. As a result, one of the differences found between the methods is the estimation procedure, since SEM is oriented towards theory, emphasizing the transition from exploratory analysis to confirmatory, whereas PLS is focused on the causal-predictive analysis in high complexity situations, though with little theoretical information. Both methods pursue different goals and should not be exclusionary but complementary, based on the interests of the researcher and the objectives of the study for the implementation of one method or another.
关键词：ecuaciones estructurales;modelos de ecuaciones estructurales;mínimos cuadrados parciales;equações estruturais;modelos de equações estruturais;quadrados mínimos parciais;Équations structurelles;modèles d'équations structurelles;moindres carrés partiels
