Analisis multivariantes aplicados a la industria automovilística

• Autores: Cristina María López Caro
• Directores de la Tesis: Petr Mariel Chladkova (dir. tes.), Karmele Fernández Aguirre (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea ( España ) en 2009
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Inmaculada Gallastegui Zulaica (presid.), Mikel Lezaun Iturralde (secret.), Germà Coenders Gallart (voc.), Elena Abascal Fernández (voc.), María Isabel Landaluce Calvo (voc.)
• Programa de doctorado: DOCTORADO EN ECONOMIA (ANALISIS ECONOMICO Y ECONOMIA PUBLICA)
• Materias:
  • Ciencias económicas
    • Organización y dirección de empresas
      • Marketing (comercialización)
      • Estudio de mercados
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• Resumen

  • En este trabajo se han modelizado datos procedentes de las respuestas que proporcionan los lectores de la revista Autopista. La revista trató de medir la Satisfacción del Consumidor (SC) de turismos comprados recientemente y señalar el grado de satisfacción en 25 atributos tales como diseño, habitabilidad, seguridad, dirección, confort, consumo, etc.

    El fenómeno objeto de estudio, es decir, la satisfacción del consumidor, es habitualmente un fenómeno complejo, posee muchos aspectos, obedece a múltiples causas y es frecuentemente medido con error. Debido a ello, para identificar el origen de su variabilidad se ha empleado la metodología de Modelos de Ecuaciones Estructurales. Mediante estos modelos se introducen variables latentes como causa de las variables observadas las cuales han representado el concepto teórico objeto de estudio, es decir, la SC que se desea medir. Además analizan no solo la varianza de las variables sino también sus covarianzas.

    Se ha sugerido que la SC es una evaluación global basada en la evaluación de sus componentes y ha sido representada mediante dos tipos de variables latentes: por un lado variables latentes indicadoras de la satisfacción parcial del consumidor y por otro lado indicadoras de la satisfacción global del onsumidor.

    A través de este estudio se han conseguido identificar los factores y estructuras subyacentes a la SC, tratar adecuadamente la estructura acumulativa de los datos disponibles en nuestro caso, identificar el cambio en la satisfacción para una o más variables a lo largo del tiempo y por último, estimar la SC observada. Todo ello mediante la aplicación de técnicas como: el análisis factorial confirmatorio, el path analysis, los modelos de curvas de crecimiento latente y los métodos de estimación de puntuaciones factoriales.