Ensayos 2018.De Cuestionario a escala : Exposición de trabajos de investigación en las ciencias de la administración como base para la innovación

Authors

Juan Mejía-Trejo
Profesor Investigador Titular B CUCEA-Universidad de Guadalajara
https://orcid.org/0000-0003-0558-1943

Keywords:

Cuestionario, Escala, Administración, Innovación

Synopsis

La presente obra, De Cuestionario a Escala, exposición de trabajos de investigación en las Ciencias de la Administración como base para la Innovación, 2018, pretende reunir una serie de ensayos elaborados por los estudiantes del doctorado de Ciencias de la Administración (DCA) del Centro Universitario de Ciencias Económico Administrativas (CUCEA) de la Universidad de Guadalajara (UdeG), basados en lo aprendido en la asignatura de Creación de Escalas.

Dichos ensayos, se orientan en principio a realizar un ejercicio de disertación que refuerce ya sea su tesis o se configure como una contribución a la materia, resaltando la pertinencia de su redacción, conceptualizando y proponiendo los modelos revisados como desarrollo de su disertación. Lo anterior sirve como base para realizar la discusión que permite aclarar la contribución esperada para finalmente, concluir en puntos esenciales que sirvan al lector y al expositor, para estudios posteriores.

Es así, que esta obra se desglosa en quince ensayos, donde la pri- mera obra; Análisis comparativo de herramientas de software para el modelo de ecuaciones estructurales, SEM, muestra una contribución relevante al lector, al realizar un análisis comparativo entre diversas técnicas de análisis SEM particularizando los alcances de: AMOS, EQS y LISREL y realizar una serie de recomendaciones de uso.

El segundo ensayo; Decodificar la conducta del consumidor a través del análisis matemático. Este estudio basa su importancia en que a partir de las concepciones neoclásicas que explican la conducta del consumidor en función de la utilidad, las teorías microeconómicas en la investigación de la conducta del consumidor desde los enfoques (preferen- cia relevada, teoría racional y la neuroeconomía) aporta una pro-puesta desde el enfoque matemático para evaluar la conducta del consumidor.

El tercer trabajo; Discusión de resultados obtenidos en la aplicación de la matriz de diferenciación entre artesanía y manualidad (DAM) y el análisis factorial confirmatorio (AFC): Caso empresas artesanales de Tonalá, Jalisco, es una obra que presenta las bases fundamentales de la tesis de investigación de quien expone. Lo valioso de este trabajo radica en el planteamiento de cómo adaptar la DAM para descubrir, a través del AFC, la relación de la nueva propuesta de variables que son subyacentes presentes en el sector.

El cuarto documento; Análisis bibliométrico del open data en los últimos diez años. Perspectivas temporales rumbo al análisis factorial confirmatorio (AFC) de la política de datos abiertos del gobierno mexicano muestra su trascendencia para las ciencias sociales (económico administrativas) el conocimiento sobre los datos abiertos (Open Data) y su impacto en el desarrollo de políticas públicas, como los portales y las aplicaciones para el acceso a la información, que permita a los ciudadanos tomar mejores decisiones y con ello, se fortalezca la innovación y el emprendimiento en los países.

El quinto ensayo; Escalas MAAS y Langer para medir el grado de mindfulness y su influencia las organizaciones, es un esfuerzo destaca- ble en la comparativa de dos escalas previas a fin de medir el mindfulness empresarial. Sus resultados se orientan a describir las ventajas y desventajas de uso, permitiendo prever una propuesta original de modelo, que las considera para trabajo de tesis a desarrollar.

El sexto trabajo; De la creación a la adaptación de escalas para me- dir la experiencia y motivaciones en los eventos masivos, es un trabajo muy interesante que intenta aportar sobre las escalas previas de Event Experience Scale (EES) y la Motivación-Oportunidad-Habilidad (MOA). La autora realiza una disertación sobre las variables que las definen con el objetivo de fincar las bases para el desarrollo de su tesis.

El séptimo documento; Comparativa de la medición cualitativa y cuantitativa de los rasgos de la personalidad innovadora, es el resulta- do de los esfuerzos implicados de la autora, por hacer una recopilación de escalas previas que definen la personalidad innovadora para reali

zar una propuesta de metodología cualitativa-cuantitativa final, que definen al sujeto innovador, tomando en cuenta los factores psicológicos y administrativos.

El octavo ensayo; Diseño de cuestionario base para crear una escala que determine el nivel de capital social en las organizaciones, radica su valor es mostrar los aspectos más relevantes a tomarse en consideración a fin de desarrollar un cuestionario para determinar la situación actual del capital social en las organizaciones, con base a la revisión de literatura, considerando los factores más importantes que éste debe incluir, a fin de determinar la situación en el contexto mexicano.

El noveno trabajo; De cuestionario a escala: modelo para medir el impacto del endomarketing es un trabajo de alto valor ya que propone un instrumento válido y fiable para medir el endomarketing e identificar las relaciones con factores organizacionales como actitudes, retención del personal, conformidad del personal, posición competitiva relativa y satisfacción del cliente.

El décimo documento; Contraste de análisis factorial exploratorio y confirmatorio aplicado a la Gestión de Calidad Total (GCT) como varia- ble del desempeño organizacional ofrece una contribución importante al recopilar y analizar los alcances de los análisis factorial exploratorio y confirmatorio aplicados a analizar los modelos más recientes del GCT a fin de proponer ajustes entre ellos.

El décimo primer ensayo; Los modelos causales: una visión del conocimiento desde las ecuaciones estructurales muestra un esfuerzo relevante del autor al analizar, desde una óptica más apegada al conocimiento, los efectos que el trabajo con modelos causales son probados a partir del uso de ecuaciones estructurales (SEM), coadyuvando a aterrizar correctamente la valoración dada por las variables exógenas y endógenas que conforman el modelo teórico propuesto, esto con la finalidad contribuir a un cambio de paradigmas desde la investigación científica de administración, generando una cohesión adecuada entre constructos ya probados y otros de análisis empírico.

El duodécimo trabajo: Consideraciones básicas del diseño y análisis de facetas en el cuestionario de corte cualitativo, una guía para el diseño del cuestionario en la transferencia tecnológica, radica su valor en el contraste de estudios previos realizados a partir de la estructura de facetas y la oportunidad de creación de escalas que faciliten la transferencia de tecnología.

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Author Biography

Juan Mejía-Trejo, Profesor Investigador Titular B CUCEA-Universidad de Guadalajara

Dr. Juan Mejía Trejo
He is born in 1964 in CDMX, México.
As professional experience:
1986-1987. Quality Department Control in KOKAI Electrónica S.A.
1987-2008. Former Internal Plant Exploitation Manager at Teléfonos de México S.A.B. Western Division.
As academic experience :
1987. He earned his degree in Communications and Electronics Engineering from the Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, Instituto Politécnico Nacional (ESIME at the IPN)
2004. He earned his master’s in Telecommunications Business Administration from INTTELMEX and France Telecom.
2010. He earned his doctorate in Administrative Sciences from the Escuela Superior de Comercio y Administración (ESCA at the IPN)
2011.He is a member of the Sistema Nacional de Investigadores (SNI) Level I of the Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) , México.
2010 to the present, he is Titular Research Professor B at the Department of Marketing and International Business at the Universidad de Guadalajara, México.
2018-2020. He earned his master’s in Valuing Business in the Centro de Valores S.C. México.
2019.He earned Level II of the SNI/CONACYT
2015-2022.He earned the Coordination of the Doctorate in Management Sciences at the Universidad de Guadalajara.

Currently, he is the founder of the AMIDI (Academia Mexicana de Investigacion y Docencia en Innovación SC) (https://amidi.mx/) as well as founder and editor-in-chief of the scientific journal Scientia et PRAXIS (https://scientiaetpraxis .amidi.mx/index.php/sp)
https://orcid.org/0000-0003-0558-1943

His line of research is Innovation Management, publishing articles and books that can be found on the Internet.
Email: jmejia@cucea.udg.mx

Dr. Juan Mejía Trejo
Nacido en la CDMX (1964).México.
Con experiencia profesional:
1986-1987. Departamento de Control de Calidad KOKAI Electrónica S.A.
1987-2008.Gerente de Explotación de Planta Interna en Teléfonos de México S.A.B. División Occidente.
Con experiencia académica:
1987 obtiene su licenciatura en Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica de la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica del Instituto Politécnico Nacional (ESIME del IPN)
2004 egresa como Maestro en Administración Empresas de Telecomunicaciones por el INTTELMEX y France Telecom.
2010 obtiene su grado como Dr. en Ciencias Administrativas de la Escuela Superior de Comercio y Administración (ESCA del IPN)
2011 Ingresa al Sistema Nacional de investigadores Nivel I del CONACYT
2010 a la actualidad es Profesor Investigador Titular B en el Departamento de Mercadotecnia y Negocios Internacionales, de la Universidad de Guadalajara, México.
2018-2020 egresa como Maestro en Valuación de Negocios en Marcha por el Centro de Valores , S.C. México.
2019 Actualización en el Sistema Nacional de Investigadores como Nivel II
2015 a 2022 Coordinador del Doctorado de Ciencias de la Administración de CUCEA de la Universidad de Guadalajara.

2019 a la fecha, es fundador de la AMIDI (Academia Mexicana de Investigación y Docencia en Innovación SC) (https://amidi.mx/) así como fundador y editor responsable de la revista científica Scientia et PRAXIS (https://scientiaetpraxis.amidi.mx/index.php/sp)

Línea de Investigación la Administración de la Innovación, realizando publicaciones de artículos y libros localizables en Internet.

ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0558-1943
email: jmejia@cucea.udg.mx

References

Barrett, P. (2007). Structural Equation Modelling: Adjudging Model Fit. Personality and Individual Differences. 42, (5), 815-824.

Batista, J. C. G. (2000). Modelos de ecuaciones estructurales. Madrid: La Muralla.

Bentler, P. M. (2006). EQS 6 Structural Equations Program Manual. En- cino, CA: Multivariate Software, Inc.

Bentler, P. M., y Wu, E. J. C. (2002). EQS 6 for Windows User’s Guide. Encino, CA: Multivariate Software, Inc.

Byrne, B. M. (1998). Multivariate applications book series. Structural equation modeling with LISREL, PRELIS, and SIMPLIS: Basic concepts, applications, and programming. Mahwah, Estados Unidos:

Lawrence Erlbaum Associates Publishers.

Byrne, B. M. (2001). Structural Equation Modeling With AMOS, EQS,

and LISREL: Comparative Approaches to Testing for the Factorial Validity of a Measuring Instrument. International Journal of Tes- ting, 1 (1), 55-86. doi.org/10.1207/S15327574IJT0101_4

Chin, W. (1998). Issues and opinion on Structural Equation Modeling. Estados Unidos: MIS Quarterly.

Cupani, M. (2012). Análisis de Ecuaciones Estructurales: conceptos, eta- pas de desarrollo y un ejemplo de aplicación. Revista tesis. 1 (1), 186- 199.

Diamantopoulos, A. y Siguaw, J.A. (2000). Introducing LISREL. London: Sage Publications.

Doral-Fábregas, F., Rodríguez-Ardura, I., y Meseguer-Artola, A. (2018). Models of structural equations in social science research: user expe- rience in Facebook. Revista de Ciencias Sociales. 24(1), 22-40.

Escobedo-Portillo, M. T., Hernández-Gómez, J. A., Estebané-Ortega, V., y Martínez-Moreno, G. (2016). Modelos de ecuaciones estructu- rales: Características, fases, construcción, aplicación y resultados. Ciencia y trabajo. 18 (55), 16-22. https://dx.doi.org/10.4067/S0718- 24492016000100004

Freedman, D. A. (1987). As Others See Us: A Case in Path Analysis with discussion. Journal of Educational Statistics. 12, (2), 101-128.

García Fernández, B., Mateos Jiménez, A., y Romo-Pérez, V. (2017). Construcción y validación de un instrumento para identificar las per- cepciones de los docentes de Ciencias sobre el modelo de enseñanza por competencias. Estudios Pedagógicos 43 (1), 139-156.

Guárdia-Olmos, J. (2016). Esquema y recomendaciones para el uso de los Modelos de Ecuaciones Estructurales. Revista de estudios e investiga- ción en psicología y educación, 3 (2), 75-80. https://doi.org/10.17979/ reipe.2016.3.2.1847

Hell, J. G., Oosterveld, P., y Groot, A. M. B. (1996). Covariance structure analysis in experimental research: Comparing two-word translation models. Behavior Research Methods, Instruments & Computers, 28 (4), 491–503, https://doi.org/10.3758/BF03200538

Hox, J. J. (1995). AMOS, EQS, and LISREL for Windows: A Comparative Review. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal. 2 (1), 79-91. https://doi.org/10.1080/10705519509539996

Hox, J. J., y Bechger, T. M. (2009). Introduction to Structural Equation Modeling. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Jour- nal. 1 (11), 354- 373. https://doi.org/10.1080/10705510903008345

Hoelter, J. W. (1983). The analysis of covariance structures: Goodness-of- fit indices. Sociological Methods & Research. 11 (3), 325-344.

Hu, L.T. y Bentler, P.M. (1999). Cutoff Criteria for Fit Indexes in Cova- riance Structure Analysis: Conventional Criteria Versus New Alter- natives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6 (1), 1-55.

Jöreskog K., y Sörbom D. (1996). LISREL 8: User’s reference guide. Chi- cago: Scientific Software International.

Kahn, J.H. (2006). Factor analysis in Counseling Psychology re- search, training and practice. Principies, advances and applica- tions. The counseling psychologist. 34 (5), 684-718. https://doi. org/10.1177/0011000006286347

Kent (2018). Statistical and Qualitative Data Analysis Software: About SPSS and Amos. Kent State University. Recuperado de: https://libgui- des.library.kent.edu/statconsulting/SPSS

Kline (2011). Principles and practice of structural equation modeling. New York: The Guilford Press.

Lara-Hormigo, A. (2014). Introduccion a las Ecuaciones Estructurales en AMOS y R. Guia de Referencia.

Marcoulides, G.A. (1998). Modern Methods for Business Research. Esta- dos Unidos: Lawrence Eribaum.

MVSOFT (2013). Multivariate Software. EQS Version 6.1 - Structural Equation Modeling Software. Recuperado de: http://www.mvsoft. com/whyuseeqs.htm

Narayanan, A. (2012). A review of eight software packages for structural equation modeling. The American Statistician. 66 (2), 129-13, https:// doi.org/10.1080/00031305.2012.708641

Nebojsa, S. D., (2014). The use and misuse of structural equation mode- ling (SEM) in management research: A review and critique. Journal of Advances in Management Research. 17 (2), 195-202.

Novo, M., Seijo, D., y Arce, R. (2016). Diseño y validación de una escala para la evaluación del sentido de comunidad en grupos académicos virtuales. Revista de Investigación en Educación. 1 (1), 1-16.

Raykov, T., y Marcoulides, G.A (2006). A First Course in Structural Equa- tion Modeling. London: Lawrence Erlbaum Associates.

Rupp, A., Koh, K., y Zumbo, B. D. (2003). What is the impact on explo- ratory factor analysis results of a polychoric correlation matrix from LISREL/ PRELIS and EQS when some respondents are not able to follow the rating scale?. University of Calgary. 1-32.

Shah, R., y Meyer Goldstein, S. (2006). Use of structural equation mode- ling in operations management research: Looking back and forward. Journal of Operations Management, 24(2), 148–169. https://doi.or- g/10.1016/j.jom.2005.05.001

Shook, C. L., Ketchen, D. J., Hult, G. T. y Kacmar, K. M. (2004). An as- sessment of the use of structural equation modeling in strategic ma- nagement research. Strategic Management Journal. 25,(4), 397-404

Sroufe, R. (2009). Effects of Environmental Management Systems on Environmental Management Practices and Operations. Pro- duction and Operations Management, 12 (3), 416-431. doi.or- g/10.1111/j.1937-5956.2003.tb00212.x

Steenkamp J, B. y Baumgartner H. (2000). On the use of structural equa- tion models for marketing modeling. International Journal of Re- search in Marketing, 17 (2), 195-202.

Tarka, P. (2018). An overview of structural equation modeling: its be- ginnings, historical development, usefulness and controversies in the social sciences. Quality & Quantity, 51 (1), 313–354. https://doi. org/10.1007/s11135-017-0469-8

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Published

December 30, 2019

Details about this monograph

ISBN-13 (15)

978-607-98782-4-5

doi

10.55965/abib.9786079878245.2019b