Analisis multivariantes aplicados a la industria automovilística

  1. LOPEZ CARO, CRISTINA MARIA
Dirigida por:
  1. Petr Mariel Chladkova Director/a
  2. Karmele Fernández Aguirre Director/a

Universidad de defensa: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea

Fecha de defensa: 18 de septiembre de 2009

Tribunal:
  1. Inmaculada Gallastegui Zulaica Presidente/a
  2. Mikel Lezaun Iturralde Secretario/a
  3. María Isabel Landaluce Calvo Vocal
  4. Germà Coenders Gallart Vocal
  5. Elena Abascal Fernández Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 281110 DIALNET

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.