La medición de la calidad de servicio en eventos deportivos: modelos lineales vs. Qca

• Autores: Vicente Javier Prado Gascó, Ferran Calabuig Moreno
• Localización: Journal of Sports Economics & Management, ISSN-e 2340-7425, Nº. 6, 3, 2016, págs. 126-136
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Measuring service quality of sporting events: lineal models vs QCA
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• Resumen
  • español

    Este estudio pretende comparar los modelos de relación lineal (regresiones (RL)) y modelos de ecuaciones estructurales (SEM) y los modelos basados en análisis cualitativos comparativos (QCA) en el análisis de la posible influencia de la Calidad del Servicio, Valor Percibido y Satisfacción General sobre las Intenciones Futuras de los espectadores. Se trata de un estudio particularmente interesante al combinar RL, SEM y QCA. La muestra del presente estudio consistió en 2030 espectadores que asistieron a unos juegos regionales de carácter internacional, con edades entre 18 y 72. Los modelos de SEM y QCA permiten una cuantificación del ajuste del modelo, no así en RL. En RL tan solo VP y SG parecen predecir las IF, en el caso de los modelos SEM todas las variables predicen IF, si bien CS, tiene un aporte insignificante. En QCA la interacción entre VP y SG predicen IF. En el caso de los modelos SEM se observa mayor poder predictivo para VP que en RL. Los modelos QCA resultan más explicativos de las IF que los modelos lineales. Futuras investigaciones deberían combinar modelos SEM y QCA.

  • English

    This study aims to compare models of linear relationship (regression (RL) and structural equation modeling (SEM)) and models based on comparative qualitative analysis (QCA) on the analysis of the possible influence of Service Quality, Perceived Value and General satisfaction on Future Intentions of spectators. The research is particularly interesting as it combines RL, SEM and QCA. The sample of this study consisted of 2030 spectators attending a regional games of international nature, aged 18 and 72. SEM models and QCA allow quantification of the model fit, but not in RL. In RL only VP and SG seem to predict FI, in the case of SEM models all variables predict IF, although CS, has a negligible contribution. In QCA the interaction between SG and VP predict and IF. In SEM models VP results more predictive than in RL. The QCA models are more explanatory of FI than linear models. Future research should combine SEM and QCA models.