Nivel: Avanzado
El objetivo principal del análisis causal selectivo bilateral en las encuestas de CS (satisfacción del cliente) es "aclarar objetivamente qué objetivos deben abordarse". Por esta razón, entre los ítems relacionados con la causa (servicios, características del producto), nos centramos en aquellos que tienen una influencia particularmente fuerte en los ítems relacionados con el resultado (evaluación de la satisfacción), y excluimos activamente aquellos que no la tienen en el proceso de análisis. tomemos unos pocos vitales y muchos triviales.
Sin embargo, una vez completado el análisis causal selectivo bilateral, es valioso utilizar todos los datos recopilados en la encuesta de CS para comprender la estructura causal de la CS a vista de pájaro, ya que nos permite obtener conocimientos avanzados y útiles. . Como método útil para este propósito, proponemos un método similar al SEM (Modelado de Ecuaciones Estructurales) que restaura y utiliza aquellos excluidos en el proceso de análisis causal selectivo de dos caras.
Las cosas que no tienen una fuerte influencia directa sobre el sistema de efectos pero sí tienen una influencia sobre los factores del sistema de causas (elementos y factores causales) proporcionan información valiosa para comprender la estructura causal general. El comienzo de la creación de un diagrama de ruta para SEM después del análisis causal selectivo de dos caras es procesar el diagrama del modelo estructural del resultado final del análisis causal selectivo de dos caras. Además, los elementos que fueron excluidos durante el proceso de análisis se restauran secuencialmente para construir gradualmente una estructura causal a vista de pájaro. Como se desprende claramente de lo anterior, la esencia de este método es un análisis causal invertido en el que la estructura causal obtenida mediante un análisis causal selectivo bilateral es el núcleo, y el diagrama se invierte centrándose en los factores detrás de él. Aunque no es SEM en sí, puede posicionarse como cuasi-SEM porque es esencialmente un enfoque similar al SEM.
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