Nivel: avanzado
【Presentador】
Takenori Takahashi, profesor invitado, Escuela de Posgrado en Gestión de la Salud, Universidad de Keio
[Resumen del anuncio]
El objetivo principal del análisis causal bilateral selectivo en la encuesta CS (Satisfacción del cliente) es "aclarar objetivamente qué objetivo debe abordarse". Por esta razón, nos enfocamos en los ítems causales (servicios, características del producto) que tienen una influencia particularmente fuerte en los ítems de resultado (evaluación de la satisfacción), y excluimos activamente aquellos que no tienen influencia en el proceso de análisis (The). adopte el enfoque de unos pocos vitales y los muchos triviales).
Sin embargo, es valioso comprender la estructura causal a vista de pájaro de la EC utilizando todos los datos recopilados en la encuesta de la EC después de completar el análisis causal bilateral selectivo, en el sentido de que se pueden obtener conocimientos avanzados y útiles. Como método útil para este propósito, proponemos un método basado en SEM (Structural Equation Modeling) reviviendo y utilizando lo que fue excluido en el proceso de análisis causal bilateral selectivo.
Aquellos que influyen en los factores del sistema causal (elementos y factores causales) que no tienen una influencia directa fuerte en el sistema de resultados proporcionan información valiosa para comprender la estructura causal general. El inicio de la creación del diagrama de ruta para SEM después del análisis causal bilateral selectivo es el procesamiento del diagrama del modelo estructural del resultado final del análisis causal bilateral selectivo. Aquellos excluidos en el proceso de análisis son restaurados secuencialmente a esto, y paso a paso se construye una estructura causal a vista de pájaro. Como se desprende de lo anterior, la esencia de este método es un análisis causal inverso en el que la estructura causal obtenida por análisis causal bilateral selectivo es el núcleo, y los factores detrás de él se enfocan y la figura se invierte. Aunque no es SEM en sí mismo, se puede considerar como un cuasi-SEM porque es esencialmente un enfoque similar al SEM.
* No se publicará ningún video en este anuncio.
