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MODELO MICROECONOMÉTRICO PARA EL ANÁLISIS DE LA DIFERENCIACIÓN DE PRODUCTOS

Julio César Ceniceros Angulo



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1.3. Modelos de dependencia en análisis multivariable.

Ya hemos dicho, sin embargo, que el interés de la presente obra se centra en identificar y caracterizar los atributos más significativos en el proceso de diferenciación de productos y concretarse en las decisiones del consumidor a través de la discriminación de tales atributos en el proceso de adquisición del producto. En este sentido, tenemos que ser más específicos en la elección del prototipo o mezcla de métodos que de mejor manera puedan discriminar entre los diferentes factores de diferenciación de acuerdo a la aportación teórica.

De esta manera, al realizar una revisión exhaustiva de modelos, se tiene que pueden ser de gran utilidad de acuerdo a su estructura y propiedades en la modelistica, algunos de los prototipos de la llamada estadística multivariable, que a continuación se pasan a revisar y explicar.

Para comprender mejor estos modelos de entrada, sería importante distinguir el término “multivariante”, ya que para Hair, Anderson, Tatham y Black (1999) y asimismo para Álvarez (1995), se usa la misma denominación, en contraste con la denominación “multivariable”, de Lévy y Varela (2003). En cuanto a qué se va a entender por este concepto, Hair, et., al. (P.4), señala: “El análisis multivariante incluirá tanto técnicas multivariables como técnicas multivariantes, debido a que los autores creen que el conocimiento de las técnicas multivariables es un primer paso esencial en la comprensión del análisis multivariante”. Esto lleva a entender que las técnicas multivariables incluyen el tratamiento de más de dos variables en un problema determinado y que por multivariante el elemento central está en las relaciones de las variables con la intención de determinar el valor teórico en una combinación lineal en la estructura del modelo, así, se tiene que:

Donde, (valor teórico), establece una relación lineal con distintas variables y su respectiva ponderación; precisamente son estas las que las técnicas multivariantes determinarán en lo sucesivo.

Por lo que respecta a Lévy y Varela (2003:P.6), establecen la siguiente definición: “el conjunto de técnicas estadísticas que de forma simultánea miden, explican y predicen todas las relaciones existentes entre los elementos que conforman una tabla de datos, proporcionando un resultado que debe ser interpretado minuciosamente por el analista”

Si revisamos con atención la ecuación (1), nos daremos cuenta que en esencia se busca el mismo propósito al conocer la relación, su significado y contribución en la explicación de un determinado, por lo que de aquí en adelante en esta investigación optaremos por referirnos a este conjunto de técnicas como multivariable.

Así, teóricamente sí definimos que Ω agrupa a variables endógenas en una relación de dependencia, tenemos que:

, en el caso de variables métricas.

Así como:

En el caso de variables no métricas, esto es cualitativas.

Por tanto, sí examinamos la forma estructural de este tipo de modelos en lo general se puede deducir que, en la metodología para el estudio de la diferenciación de productos por lo pronto se encuentra una respuesta en el tratamiento de la información ya que tanto las variables respuesta en su relación funcional con las variables exógenas se pueden expresar en sus formas generales en su nivel de medición: esto es, métricas y cualitativas. Como se ha observado hasta ahora, en la aportación teorética en la construcción de modelos de demanda con diferenciación de productos el gran uso que se hace de los modelos de elección discreta, es decir, tratamientos a la variable respuesta en forma cualitativa. De aquí que, en la elección del prototipo para identificar los factores significativos en la diferenciación se abre una ventana de oportunidad al contarse con mayor grado de libertad en el tratamiento de las variables de interés.

De acuerdo al estado del arte, las relaciones entre variables del análisis multivariable, pueden ser clasificadas en: técnicas de dependencia y técnicas de interdependencia. Para tener una apreciación clara sobre la clasificación de las técnicas de dependencia, vid. la siguiente tabla.

Tabla 1. Técnicas de dependencia.

Fuente: Tomado de Lévy y Varela (2003:P.17)

Dado que, parte central de la investigación es la identificación de los factores de diferenciación del producto, el entendimiento entre las variables de interés de acuerdo a la aportación de las disciplinas sociales, en especial administración y mercadotecnia, así como razonar la contribución que cada factor métrico o no, tiene sobre el valor teórico o el constructo de la aceptación de productos (variable cualitativa) en el área de alimentos básicos. Así, el problema será abordado desde la perspectiva de las técnicas multivariantes de dependencia. Si se observan las tablas precedentes, se notará que de inicio se perfilan como buenos candidatos a ser utilizadas con fines analíticos los modelos: A). Modelos de Elección Discreta. B). Análisis Conjunto.

Ya que generalizando,

Así pues, siguiendo a Kinnear y Taylor (1998), nos presentan el siguiente esquema en donde clasifican a los métodos de dependencia.

Figura 1. Clasificación de los métodos de dependencia.

Fuente: Tomado de Kinnear y Taylor (1998:P.633),

Complementando con Hair, et,. al. (1999), se tiene que, la variable respuesta (puede ser métrica o cualitativa) es única en una relación de la misma naturaleza con las variables exógenas. (no métricas). Lo mismo sucede con la estructura funcional de los modelos de elección discreta con la utilización de variables independientes ficticias. Por tanto, se aprecia la necesidad de abrevar en este tipo de estructuras en la identificación y explicación de los factores de diferenciación con la posibilidad real de poder extrapolar los resultados y cumplir con ello el propósito clasificatorio y predictivo en la investigación.


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