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UNIVERSIDAD DEL TURABO
ESCUELA DE NEGOCIOS Y EMPRESARISMO
EL EFECTO DE LA IMAGEN DEL PAÍS DE ORIGEN Y LA PERSONALIDAD
DE MARCA EN LA INTENCIÓN DE COMPRA:
UN ESTUDIO TRANSCULTURAL
Por
Reneé Ortíz Ramos
DISERTACIÓN
Presentada como Requisito para la Obtención del Grado
de Doctor en Administración de Empresas
Gurabo, Puerto Rico
diciembre, 2013
UNIVERSIDAD DEL TURABO
CERTIFICACIÓN DE APROBACIÓN DE DISERTACIÓN
La disertación de Reneé Ortíz Ramos fue revisada y aprobada por los miembros
del Comité de Disertación. El formulario de Cumplimiento de Requisitos Académicos
Doctorales con las firmas de los miembros del comité se encuentra depositado en el
Registrador y en el Centro de Estudios Doctorales de la Universidad del Turabo.
MIEMBROS DEL COMITÉ DE DISERTACIÓN
Juan Carlos Sosa Varela, PhD Universidad del Turabo Director Maribel Ortiz Soto, PhD Universidad del Turabo Miembro María de los Dolores Santarriaga Pineda, PhD Universidad de Colima Miembro
iv
EL EFECTO DE LA IMAGEN DEL PAÍS DE ORIGEN Y LA PERSONALIDAD
DE MARCA EN LA INTENCIÓN DE COMPRA:
UN ESTUDIO TRANSCULTURAL
Por
Reneé Ortíz Ramos
Juan Carlos Sosa Varela
Director del Comité de Disertación
Resumen
La interacción entre la imagen del país de origen y la personalidad de marca no ha
recibido mucha atención por parte de los investigadores. Por tanto, este estudio pretende
contestar a la pregunta: ¿Cómo se da la relación entre la imagen de país de origen y la
personalidad de marca; y de qué manera ésta relación interactúa con la intención de
compra del consumidor? Para ello, se desarrolló un nuevo modelo conceptual, el cual fue
evaluado con la metodología cuantitativa, empleando el análisis factorial, pruebas de Alfa
de Cronbach y Mann-Whitney-Wilcoxon, así como el Partial Least Squares. Se
desarrolló y aplicó un cuestionario auto administrado a 453 consumidores entre los 21 y
60 años de edad (250 en Puerto Rico y 203 en México). El cuestionario se aplicó de
forma auto-administrada, en los dos países (Puerto Rico y México), ocupándose un
v
muestreo no probabilístico; por conveniencia. Se utilizaron 3 marcas de autos (Ford,
Toyota y Hyundai) y 3 marcas de computadoras portátiles (Apple, Sony y Samsung),
además, de tres países a los que se les midió su imagen de país de origen (Estados
Unidos, Japón y Corea del Sur). Se empleó, además, una escala de Likert de 1 a 5, así
como, una adaptación de siete escalas para medir las variables de estudio. Los resultados
demostraron que la imagen del país de origen del producto tiene un efecto directo
positivo en la personalidad de marca percibida y que esta relación interactúa a través de
constructos como: confianza a la marca, afecto a la marca, compromiso a la marca y
familiaridad a la marca, para generar la intención de compra del consumidor. Al aplicar
un modelo múltiple para identificar y medir el efecto de las variables mediadoras en la
relación entre la personalidad de marca y la intención de compra, se descubrieron tres: el
afecto a la marca, la confianza a la marca y el compromiso a la marca. Se detallan, en la
parte final de este estudio, las aportaciones teóricas y prácticas y se identifican también
las limitaciones y futuras líneas de investigación, así como las conclusiones generales.
vi
Dedicatoria
Muy en especial y con mucho cariño, amor y respeto, dedico esta investigación
doctoral In Memoriam, a mi Abuelita Rosamaría Alcocer, quién aunque ya no me
sobrevive, siempre ha sido y será parte esencial en mi vida, así como en mi formación
como un ser humano integral y que se dedicó con toda su paciencia y ternura a criarme y
desarrollar todo mi potencial, con su vivo ejemplo de positivismo, valentía y paciencia
sin igual ante todas y cada una de las situaciones adversas, que uno enfrenta como ser
humano en esta vida.
Sé muy bien, que aunque ya no estés físicamente a mi lado, siempre estarás
compartiendo conmigo cada una de mis tristezas y alegrías, desde el eterno lugar que
Dios, en su infinita misericordia y amor te haya destinado, y en el cual, deseo
fervientemente alcanzarte, cuando pase el umbral de esta vida terrenal, para darte
nuevamente un hermoso y muy cálido beso, seguido de un maravilloso abrazo, para pasar
a decirte por siempre: Gracias por toda tu sabiduría, amor y dedicación a mi desarrollo
integral.
vii
Agradecimientos
Gracias a Dios por permitirme cumplir este sueño. Sean mis agradecimientos más
sinceros a mi Madre, Rosalinda Ramos Alcocer, por su inigualable apoyo desde mi país
de origen: México. Madre, hoy se ven cristalizados años de constantes batallas, con sus
derrotas y éxitos al frente de las trincheras del conocimiento. Siempre me diste un claro
ejemplo de tesón y coraje, para hacer realidad mis sueños, por difíciles de conseguir que
fueran, tal como el de graduarme del máximo grado de estudios en tierras extranjeras;
Madre, muchísimas gracias por estar siempre a mi lado y darme las fuerzas necesarias
para seguir remontando las derrotas y enfrentando con humildad el éxito en todo sentido.
También, quiero agradecer encarecidamente a mi Esposa, Elizabeth Santiago Cabán, mi
mejor amiga y confidente, mi lucero en Puerto Rico, quién con ternura, sencillez y
carácter firme, me ha llevado a ser un mejor ser humano, consciente de sus debilidades y
siempre en búsqueda de la felicidad. Muchas gracias Elizabeth por tu ejemplo de
tenacidad, la cual me ha permitido luchar día a día para alcanzar nuestras metas.
Finalmente quiero agradecer desde lo más profundo de mi corazón a cada una de las
personas que me han motivado a ser el profesional y académico que hoy recibe con
mucho entusiasmo este grado doctoral para ponerlo al servicio de los demás. Gracias, a
los miembros de mi comité doctoral, por su valioso tiempo, experiencia y sabiduría que
guiaron esta investigación por buen sendero, hasta llegar a su meta con éxito total.
Gracias, a la Sra. Minerva Soto Mora, ya que siempre tuvo un oído para escucharme, con
empatía, generando constantemente soluciones a mi problemática académica, durante
todo el proceso de mis estudios doctorales en la Universidad del Turabo, muchas gracias
Minerva, por tu apoyo y comprensión, sé que tengo una gran amiga en tu persona.
viii
Tabla de Contenido
Página
Lista de Gráficas xv
Lista de Figuras xvi
Lista de Tablas xviii
Lista de Abreviaciones xxiii
Lista de Apéndices xxiv
Capítulo 1. Introducción 1
1.1 Antecedentes de la investigación 1
1.2 Problema, objetivos e hipótesis y modelo la de investigación 12
1.2.1 Problema de la investigación 12
1.2.2 Objetivos de la investigación 12
1.2.3 Hipótesis de la Investigación 12
1.2.4 Modelo de la investigación 14
1.3 Justificación de la investigación 14
1.4 Metodología 17
1.5 Esquema del informe 19
1.6 Definiciones 19
1.7 Delimitaciones de los alcances y asunciones importantes 21
1.8 Conclusión 22
Capítulo 2. Revisión de la Literatura 23
2.1 Personalidad de Marca 23
2.1.1 Antecedentes 23
ix
2.1.2 Definiciones de personalidad de marca 26
2.1.3 Escalas para medir personalidad de marca 29
2.2 Imagen de País de Origen 34
2.2.1 Antecedentes 34
2.2.2 Definiciones de imagen de país de origen 35
2.2.3 Escalas de Medición de imagen de país de origen 37
2.2.4 Relación entre la percepción de las marcas por parte del
consumidor y la imagen de país de origen 38
2.3 Confianza a la marca 43
2.3.1 Antecedentes 43
2.3.2 Definiciones de confianza a la marca 44
2.3.3 Escalas de Medición para confianza a la marca 47
2.3.4 Relación entre personalidad de marca y la confianza a la marca 50
2.4 Afecto a la marca 52
2.4.1 Antecedentes 52
2.4.2 Definiciones de afecto a la marca 54
2.4.3 Escalas de Medición para el afecto a la marca 55
2.4.4 Relación entre personalidad de marca y afecto a la marca,
así como entre confianza a la marca y afecto a la marca 56
2.5 Compromiso a la marca 60
2.5.1 Antecedentes 60
2.5.2 Definiciones de compromiso a la marca 63
2.5.3 Escalas de Medición para el compromiso a la marca 66
x
2.5.4 Relación del compromiso a la marca con la confianza a la
marca así como entre compromiso a la marca y afecto a la marca 70
2.6 Intención de compra 71
2.6.1 Antecedentes 71
2.6.2 Definiciones de intención de compra 73
2.6.3 Escalas de Medición para la intención de compra 74
2.6.4 Relación entre la intención de compra y la confianza a la marca,
así como entre la intención de compra y el compromiso a la marca 75
2.7 Familiaridad a la marca 77
2.7.1 Antecedentes de familiaridad a la marca 77
2.7.2 Definiciones de familiaridad a la marca 83
2.7.3 Escalas de Medición para la familiaridad a la marca 84
2.7.4 Relación entre la familiaridad a la marca y las siguientes variables:
imagen de país de origen, personalidad de marca, confianza a la
marca e intención de compra 88
Capítulo 3. Metodología 92
3.1 Introducción 92
3.2 Justificación del paradigma y la metodología 93
3.3 Definición de variables 100
3.4 Instrumento de investigación 105
3.5 Validez y Confiabilidad de la Investigación 108
3.6 Análisis de los resultados 112
3.7 Consideraciones éticas 118
xi
Capítulo 4. Presentación de los Resultados 121
4.1 Introducción 121
4.2 Datos demográficos 122
4.3 Estadística Descriptiva 127
4.4 Análisis Factorial y Análisis de Alfa de Cronbach 142
4.5 Prueba de Mann-Whitney-Wilcoxon 156
4.6 Partial Least Squares 159
4.6.1 Modelo de las medidas 159
4.6.1.1 Fiabilidad de consistencia interna 159
4.6.1.2 Validez Convergente y Discriminante dentro del Modelo 160
4.6.1.3 Evaluación del Modelo de las medidas para cada País y
Marca empleados en la investigación 161
4.6.1.3.1 USA Ford, muestra de Puerto Rico 161
4.6.1.3.2 USA Apple, muestra de Puerto Rico 164
4.6.1.3.3 Japón Toyota, muestra de Puerto Rico 166
4.6.1.2.4 Japón Sony, muestra de Puerto Rico 169
4.6.1.3.5 Corea del Sur Hyundai, muestra de Puerto Rico 171
4.6.1.3.6 Corea del Sur Samsung, muestra de Puerto Rico 174
4.6.1.3.7 USA Ford, muestra de México 177
4.6.1.3.8 USA Apple, muestra de México 180
4.6.1.3.9 Japón Toyota, muestra de México 182
4.6.1.3.10 Japón Sony, muestra de México 184
4.6.1.3.11 Corea del Sur Hyundai, muestra de México 187
xii
4.6.1.3.12 Corea del Sur Samsung, muestra de México 189
4.6.2 Modelo estructural 192
Capítulo 5. Conclusiones e implicaciones 239
5.1 Introducción 239
5.2 Conclusiones acerca de las hipótesis 239
5.2.1 Relación entre imagen de país de origen y personalidad de marca 240
5.2.2 Relación entre personalidad de marca y confianza a la marca 241
5.2.3 Relación entre personalidad de marca y afecto a la marca 243
5.2.4 Relación entre confianza a la marca y afecto a la marca 246
5.2.5 Relación entre afecto a la marca y compromiso a la marca 248
5.2.6 Relación entre confianza a la marca y compromiso a la marca 250
5.2.7 Relación entre confianza a la marca e intención de compra 252
5.2.8 Relación entre compromiso a la marca e intención de compra 254
5.2.9 Relación entre familiaridad a la marca e imagen del país de origen 256
5.2.10 Relación entre familiaridad a la marca y personalidad de marca 258
5.2.11 Relación entre familiaridad a la marca y confianza a la marca 260
5.2.12 Relación entre familiaridad a la marca e intención de compra 262
5.3 Conclusiones sobre el problema de investigación 264
5.3.1 Resultados del análisis de mediación para la marca americana
Ford en la muestra de Puerto Rico 268
5.3.2 Resultados del análisis de mediación para la marca japonesa
Toyota en la muestra de Puerto Rico 269
xiii
5.3.3 Resultados del análisis de mediación para la marca surcoreana
Hyundai en la muestra de Puerto Rico 270
5.3.4 Resultados del análisis de mediación para la marca americana
Apple en la muestra de Puerto Rico 271
5.3.5 Resultados del análisis de mediación para la marca japonesa Sony
en la muestra de Puerto Rico 271
5.3.6 Resultados del análisis de mediación para la marca surcoreana
Samsung en la muestra de Puerto Rico 272
5.3.7 Resultados del análisis de mediación para la marca americana Ford
en la muestra de México 273
5.3.8 Resultados del análisis de mediación para la marca japonesa
Toyota en la muestra de México 274
5.3.9 Resultados del análisis de mediación para la marca surcoreana
Hyundai en la muestra de México 275
5.3.10 Resultados del análisis de mediación para la marca americana
Apple en la muestra de México 276
5.3.11 Resultados del análisis de mediación para la marca japonesa
Sony en la muestra de México 277
5.3.12 Resultados del análisis de mediación para la marca surcoreana
Samsung en la muestra de México 278
5.3.13 Conclusiones relativas al tercer objetivo 279
5.4 Implicaciones para la teoría 282
5.5 Implicaciones prácticas 284
xiv
5.5.1 Matriz de importancia y desempeño para la marca americana Ford
en las muestras de Puerto Rico y México 286
5.5.2 Matriz de importancia y desempeño para la marca japonesa
Toyota en las muestras de Puerto Rico y México 288
5.5.3 Matriz de importancia y desempeño para la marca surcoreana
Hyundai en las muestras de Puerto Rico y México 289
5.5.4 Matriz de importancia y desempeño para la marca americana Apple
en las muestras de Puerto Rico y México 291
5.5.5 Matriz de importancia y desempeño para la marca japonesa Sony
en las muestras de Puerto Rico y México 292
5.5.6 Matriz de importancia y desempeño para la marca surcoreana
Samsung en las muestras de Puerto Rico y México 293
5.6 Limitaciones 295
5.7 Implicaciones para investigaciones posteriores 295
5.8 Conclusiones generales 296
Referencias 301
xv
Lista de Gráficas
Página
Gráfica 1 Inversión extranjera directa en algunos países latinoamericanos 3
Gráfica 2 Inversión extranjera directa en algunos países latinoamericanos
y del Caribe 3
Gráfica 3 Total de autos vendidos en Puerto Rico para el período de 2002 al
2012 7
Gráfica 4 Autos vendidos en Puerto Rico para el período de 2002 al 2012,
por país de origen 9
Gráfica 5 Total de autos vendidos en Puerto Rico por país de origen, para el
período de 2002 al 2012, en promedio porcentual 9
Gráfica 6 IPMA de IC para Ford 287
Gráfica 7 IPMA de IC para Toyota 288
Gráfica 8 IPMA de IC para Hyundai 290
Gráfica 9 IPMA de IC para Apple 291
Gráfica 10 IPMA de IC para Sony 292
Gráfica 11 IPMA de IC para Samsung 294
xvi
Lista de Figuras
Página
Figura 1 Modelo de la Investigación 14
Figura 2 Contraste entre las escalas de personalidad de marca de Aaker, 1997
y Geuens et al, 2009 33
Figura 3 Resultado de SmartPLS para el país Estados Unidos y la marca Ford,
muestra de Puerto Rico 203
Figura 4 Resultado de SmartPLS para el país Estados Unidos y la marca
Apple, muestra de Puerto Rico 205
Figura 5 Resultado de SmartPLS para el país Japón y la marca Toyota,
muestra de Puerto Rico 207
Figura 6 Resultado de SmartPLS para el país Japón y la marca Sony,
muestra de Puerto Rico 209
Figura 7 Resultado de SmartPLS para el país Corea del Sur y la marca
Hyundai, muestra de Puerto Rico 211
Figura 8 Resultado de SmartPLS para el país Corea del Sur y la marca
Samsung, muestra de Puerto Rico 213
Figura 9 Resultado de SmartPLS para el país Estados Unidos y la marca Ford,
muestra de México 215
Figura 10 Resultado de SmartPLS para el país Estados Unidos y la marca
Apple, muestra de México 217
Figura 11 Resultado de SmartPLS para el país Japón y la marca Toyota,
muestra de México 219
xvii
Figura 12 Resultado de SmartPLS para el país Japón y la marca Sony,
muestra de México 221
Figura 13 Resultado de SmartPLS para el país Corea del Sur y la marca
Hyundai, muestra de México 223
Figura 14 Resultado de SmartPLS para el país Corea del Sur y la marca
Samsung, muestra de México 225
xviii
Lista de Tablas
Página
Tabla 1 Datos demográficos para la muestra de Puerto Rico 123
Tabla 2 Datos demográficos para la muestra de México 125
Tabla 3 Variable: imagen de país de origen para la muestra de Puerto Rico 128
Tabla 4 Variable: imagen de país de origen para la muestra de México 130
Tabla 5 Variable: personalidad de marca para la muestra de Puerto Rico 131
Tabla 6 Variable: personalidad de marca para la muestra de México 134
Tabla 7 Variables: afecto a la marca, confianza a la marca, compromiso a la
marca, intención de compra y familiaridad a la marca para la
muestra de Puerto Rico 137
Tabla 8 Variables: afecto a la marca, confianza a la marca, compromiso a
la marca, intención de compra y familiaridad a la marca para la
muestra de México 140
Tabla 9 Análisis factorial y análisis de Alfa de Cronbach para la variable
imagen de país de origen para la muestra de Puerto Rico 144
Tabla 10 Análisis factorial y análisis de Alfa de Cronbach para la variable
imagen de país de origen para la muestra de México 145
Tabla 11 Análisis factorial y análisis de Alfa de Cronbach para la variable
personalidad de marca para la muestra de Puerto Rico 146
Tabla 12 Análisis factorial y análisis de Alfa de Cronbach para la variable
personalidad de marca para la muestra de México 149
xix
Tabla 13 Análisis de Alfa de Cronbach para las variables: afecto a la marca,
confianza a la marca, compromiso a la marca, intención de compra y
familiaridad a la marca para la muestra de Puerto Rico 151
Tabla 14 Análisis de Alfa de Cronbach para las variables: afecto a la marca,
confianza a la marca, compromiso a la marca, intención de compra y
familiaridad a la marca para la muestra de México 154
Tabla 15 Resumen de resultados de la Prueba Mann-Whitney-Wilcoxon en
SPSS para cada una de las variables de estudio 157
Tabla 16 Resumen de los criterios de calidad del modelo de USA Ford,
muestra de PR 161
Tabla 17 Criterio Fornell-Larcker del modelo de USA Ford, muestra de PR 162
Tabla 18 Resumen de resultados para el modelo de USA Ford, muestra de PR 163
Tabla 19 Resumen de los criterios de calidad del modelo de USA Apple,
muestra de PR 164
Tabla 20 Criterio Fornell-Larcker del modelo de USA Apple, muestra de PR 165
Tabla 21 Resumen de Resultados para el modelo de USA Apple, muestra
de PR 165
Tabla 22 Resumen de los criterios de calidad del modelo de Japón Toyota,
muestra de PR 166
Tabla 23 Criterio Fornell-Larcker del modelo de Japón Toyota, muestra de PR 167
Tabla 24 Resumen de Resultados para el modelo de Japón Toyota, muestra de
PR 168
xx
Tabla 25 Resumen de los criterios de calidad del modelo de Japón Sony,
muestra de PR 169
Tabla 26 Criterio Fornell-Larcker del modelo de Japón Sony, muestra de PR 170
Tabla 27 Resumen de Resultados para el modelo de Japón Sony, muestra de PR 170
Tabla 28 Resumen de los criterios de calidad del modelo de Corea del Sur
Hyundai, muestra de PR 172
Tabla 29 Criterio Fornell-Larcker del modelo de Corea del Sur Hyundai,
muestra de PR 173
Tabla 30 Resumen de Resultados para el modelo de Corea del Sur Hyundai,
muestra de PR 173
Tabla 31 Resumen de los criterios de calidad del modelo de Corea del Sur
Samsung, muestra de PR 175
Tabla 32 Criterio Fornell-Larcker del modelo de Corea del Sur Samsung,
muestra de PR 176
Tabla 33 Resumen de Resultados para el Modelo de Corea del Sur Samsung,
muestra de PR 176
Tabla 34 Resumen de los criterios de calidad del modelo de USA Ford,
muestra de MX 178
Tabla 35 Criterio Fornell-Larcker del modelo de USA Ford, muestra de MX 179
Tabla 36 Resumen de Resultados para el Modelo de USA Ford, muestra de MX 179
Tabla 37 Resumen de los criterios de calidad del modelo de USA Apple,
muestra de MX 180
Tabla 38 Criterio Fornell-Larcker del modelo de USA Apple, muestra de MX 181
xxi
Tabla 39 Resumen de Resultados para el modelo de USA Apple, muestra
de MX 181
Tabla 40 Resumen de los criterios de calidad del modelo de Japón Toyota,
muestra de MX 182
Tabla 41 Criterio Fornell-Larcker del modelo de Japón Toyota, muestra de MX 183
Tabla 42 Resumen de Resultados para el modelo de Japón Toyota,
muestra de MX 184
Tabla 43 Resumen de los criterios de calidad del modelo de Japón Sony,
muestra de MX 185
Tabla 44 Criterio Fornell-Larcker del modelo de Japón Sony, muestra de MX 186
Tabla 45 Resumen de Resultados para el modelo de Japón Sony, muestra de
MX 186
Tabla 46 Resumen de los criterios de calidad del modelo Corea Hyundai,
muestra de MX 187
Tabla 47 Criterio Fornell-Larcker del modelo Corea Hyundai, muestra de MX 188
Tabla 48 Resumen de Resultados para el modelo de Corea Hyundai, muestra
de MX 189
Tabla 49 Resumen de los criterios de calidad del modelo Corea Samsung,
muestra de MX 190
Tabla 50 Criterio Fornell-Larcker del modelo Corea Samsung, muestra de MX 190
Tabla 51 Resumen de Resultados para el modelo de Corea Samsung, muestra
de MX 191
xxii
Tabla 52 Resumen de los resultados en PLS, sobre los coeficientes de ruta,
T estadística, y efecto total, para la muestra de Puerto Rico 195
Tabla 53 Resumen de los resultados en PLS, sobre los coeficientes de ruta,
T estadística, y efecto total, para la muestra de México 199
Tabla 54 Resumen de resultados en SmartPLS para la R2 y Q2, muestra de
Puerto Rico 228
Tabla 55 Resumen de resultados en SmartPLS para la R2 y Q2, muestra de
México 230
Tabla 56 Resumen de resultados de f2 y q2, para la muestra de Puerto Rico 232
Tabla 57 Resumen de resultados de f2 y q2, para la muestra de México 234
xxiii
Lista de abreviaciones
AM Afecto a la marca
AVE Average variance extracted
CB SEM Covariance Based SEM
CM Confianza a la marca
CPM Compromiso a la marca
FAM Familiaridad
GUIA Grupo Unido de Importadores de Automóviles
IC Intención de compra
IED Inversión extranjera directa
IPMA Importance Performance Matrix
IPO Imagen de país de origen
MX México
OLS Ordinary Least Square
PLS Partial Least Squares
PM Personalidad de marca
PR Puerto Rico
SEM Structural Equation Modeling
USA United States of America
UNCTAD United Nations Conference on Trade and Development
VIF Variance Inflation Factor
KMO Kaiser-Meyer-Olkin
NIPALS (nonlinear iterative partial least squares)
xxiv
Lista de Apéndices
Página
Apéndice A Estudios y escalas anteriores sobre algunas variables 346
Apéndice B Hoja informativa para el participante 358
Apéndice C Instrumento de medición 360
Apéndice D Resumen de resultados en SPSS de estadísticas de colinealidad,
muestra de Puerto Rico 370
Apéndice E Resumen de resultados en SPSS de estadísticas de colinealidad,
muestra de México 380
Apéndice F Cómputo de f 2 para la muestra de Puerto Rico 389
Apéndice G Cómputo de q 2 para la muestra de Puerto Rico 392
Apéndice H Cómputo de f 2 para la muestra de México 395
Apéndice I Cómputo de q 2 para la muestra de México 398
Apéndice J Resumen de resultados en SPSS para el macro escrito por
Andrew F. Hayes en 2008 400
1
Capítulo 1. Introducción
1.1 Antecedentes de la Investigación
Ante un mundo en constantes cambios, las empresas que manufacturan hoy día
deben estar inmersas en profundas innovaciones para seguir estando a la par de los gustos
de un consumidor, que cada vez es más consciente del valor de su dinero al adquirir
bienes y servicios y que por lo tanto trata de darle un uso óptimo a sus recursos
económicos. Es menester que las empresas busquen con ahínco lograr desarrollar día a
día estrategias que le generen ventaja competitiva frente a sus competidores locales y
extranjeros (Ohmae, 1989; Porter, 1990; Prahalad y Hamel, 1990).
El proceso continuo de la globalización, es uno que profundiza las relaciones de
inter-dependencia entre las naciones; esta interdependencia, se da en todos los aspectos,
desde el socio-cultural, el económico, hasta el político (Daniels, Radebaugh y Sullivan,
2007). No obstante lo anterior, aún hay países alrededor del mundo que mantienen
niveles más altos que otros de patriotismo y nacionalismo económico, lo que lleva a los
consumidores de éstos países a preferir los productos locales, y por ende a no desear las
importaciones (Baughn y Yaprak 1993, 1996; Drukman, 1994; Peterson y Jolibert, 1995).
Esta globalización, no tan sólo se da en la producción, sino también en los
mercados, por lo que incesantemente se buscan nuevos nichos para colocar las
manufacturas. Hoy en día existen diversas formas de entrar a los mercados extranjeros
(tales como las asociaciones conjuntas, las licencias, franquicias, fusiones, entre muchas
otras), no obstante la Inversión Extranjera Directa (IED), ha ido cobrando mayor
participación como medio de expansión del proceso globalizador (Fetscherin y Toncar,
2009). En particular, la IED ha aumentado año tras año desde 2009 en algunos de los
2
países latinoamericanos con economías emergentes, fundamentalmente en países como
Brasil, Chile y Argentina (UNCTAD, 2012).
El Banco Mundial, en su publicación titulada: Horizontes de Desarrollo Global,
en su edición del año 2011, define las economías o mercados emergentes como
“economías con niveles relativamente altos de potencial económico y compromiso
internacional, más allá de las tradicionales clasificaciones, tales como: Dow Jones, FTSE,
JPMorgan, Chase and MSCI” (Banco Mundial, 2001, p. xvii). Esta publicación
anualizada también da a conocer los nombres de los países que el Banco Mundial
considera economías emergentes, en particular, para esta investigación que tiene un
enfoque latinoamericano y del caribe, se considerarán los siguientes: Argentina, Las
Bahamas, Barbados, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, República Dominicana,
Ecuador, El Salvador, Guatemala, Jamaica, México, Panamá, Perú, Trinidad y Tobago,
Uruguay y la República Bolivariana de Venezuela.
La Conferencia de las Naciones Unidas para el Comercio y el Desarrollo
(UNCTAD, por sus siglas en el idioma inglés), en su Manual del año 2012, da a conocer
las cifras de la Inversión Extranjera Directa (IED), por países, de las diversas áreas
geográficas del Mundo, nuevamente, en esta investigación sólo se destacan las economías
emergentes del área geográfica de Latinoamérica y del caribe, ya citadas en el párrafo
anterior, de éstas, únicamente ocho lograron mantenerse año tras año en una escala
ascendente en montos de IED, para el período del año 2009 al 2011, y fueron los
siguientes: Argentina, Barbados, Brasil, Chile, Costa Rica, Guatemala, Las Bahamas y
Panamá, los montos anualizados de IED por país y año se muestran en las gráficas 1 y 2 a
continuación. (UNCTAD, 2012, p. 346).
3
Gráfica 1 Inversión extranjera directa en algunos países latinoamericanos
-10,00020,00030,00040,00050,00060,00070,000
Argentina Brasil Chile
Países
IED
en
mill
ones
de
dóla
res
200920102011
Fuente: Conferencia de las Naciones Unidas para el Comercio y el Desarrollo. (2012) Adaptación realizada por Reneé Ortiz Ramos.
Gráfica 2 Inversión extranjera directa en algunos países latinoamericanos y del Caribe
-
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
Barbados Costa Rica Guatemala Bahamas Panamá
Países
IED
en m
illon
es d
e dól
ares
200920102011
Fuente: Conferencia de las Naciones Unidas para el Comercio y el Desarrollo. (2012). Adaptación realizada por Reneé Ortiz Ramos.
En las gráficas 1 y 2 se puede hacer un contraste entre las diversas economías
emergentes de Latinoamérica y el caribe de acuerdo a sus montos de IED, donde en la
gráfica 1, se destacan las tres economías emergentes con mayor IED, en orden de
importancia se cuentan a Brasil, Chile y Argentina. En la gráfica 2, se destacan las cinco
4
economías del área de estudio que están en constante crecimiento, pero que aún sus
montos de IED son mucho menores que las anteriores tres economías emergentes,
ilustradas en la gráfica 1. Por citar un ejemplo, la suma de las cifras de IED de las cinco
economías emergentes ilustradas en la gráfica 2, para el año 2011, apenas rebasa a la
cifra de IED de Argentina para ese mismo año, siendo que este país es el que tiene los
menores montos de IED anualizados del grupo de economías emergentes de la Gráfica 1.
Es importante destacar que las ocho economías emergentes que se ilustran en las
Gráficas 1 y 2 son las que han mantenido un monto de IED en crecimiento constante año
tras año, para el período del 2009 al 2011, ya que México o Perú, por citar ejemplos,
tienen montos de IED incluso mayores que Argentina para cada uno de los años del
período de 2009 al 2011, no obstante, para el año 2011, los montos de IED tanto de
México, como del Perú disminuyeron, por lo que esas economías emergentes no se
tomaron en consideración en la gráfica 1.
Ahora bien, el proceso globalizador, también se ha impulsado a través de la
expansión de las empresas multinacionales, las cuáles emplean a una continua generación
de profesionales expertos en el área del mercadeo. Estos profesionales han logrado
satisfacer con éxito las demandas de consumidores que no solamente están distantes
geográficamente, sino que a la vez tienen un comportamiento muy diverso. Además,
estos expertos no necesariamente prestan sus servicios en los países desarrollados
económicamente, sino que se esfuerzan para generar ventaja competitiva a las empresas
que operan en los llamados mercados emergentes (Pillania, 2009).
Es precisamente gracias a la globalización de la producción y de los mercados, y a
sus impulsores, que empresas de mercados emergentes toman cada año mayor
5
participación en las clasificaciones globales anuales de las corporaciones más grandes del
mundo. Ejemplos de esas clasificaciones globales se pueden encontrar en la revista
Forbes, (la cual pública el listado anual de las 2000 empresas que lideran globalmente), o
en la también reconocida revista Fortune, (que publica su ranking anual de las 500
corporaciones más grandes del mundo) (Forbes, 2012; Fortune, 2012).
En las clasificaciones globales anuales de las revistas citadas anteriormente
(Forbes y Fortune), cada vez aparecen más empresas que pertenecen a países con
economías emergentes, en especial, empresas que manufacturan productos de alto
involucramiento, tales como los autos y las computadoras portátiles. Por citar dos
ejemplos, se tiene a la empresa Toyota, que produce en México; y a la empresa Lenovo
que produce en China. Tanto los autos como las computadoras portátiles, serán las
categorías de productos utilizadas en esta investigación y la justificación para ello se dará
a conocer más adelante tanto en el capítulo de la revisión de la literatura, como en el de la
metodología.
En el estudio de Alon, Fetscherin, y Sardy (2008), se cita que “los productos de
alto involucramiento, como los vehículos que se producen en mercados emergentes, se
venden fundamentalmente en sus países de origen y tan sólo unos cuantos logran exportar
sus vehículos” (En Fetscherin y Toncar, 2009, p.112). Aquí habría que destacar que, para
los países latinoamericanos, como Brasil, Argentina y México no se cuentan con marcas
de vehículos nacionales, sino que tan sólo tienen plantas ensambladoras de marcas
extranjeras, sean éstas americanas, europeas o asiáticas.
El caso de la industria automotriz es una que, pone de manifiesto el hecho de
cómo las corporaciones de los mercados emergentes están evolucionando hacia un
6
enfoque cada vez más global de su producción (Álvarez, 2002; Micheli y Arteaga, 1994).
De manera similar lo está haciendo la industria electrónica del hardware con productos
tales como las computadoras portátiles (laptops), donde las empresas asiáticas de
mercados emergentes como China y Taiwán han mantenido un increíble crecimiento en
su participación de mercado mundial con marcas propias como Lenovo y Asus
respectivamente.
Según cifras para el año 2012, Lenovo se encuentra ya en la segunda posición
global, sólo detrás de Hewlett Packard que cuenta con el 15.5% de participación del
mercado mundial, mientras que la compañía china Lenovo tiene ya el 14.9% y la empresa
taiwanesa Asus se encuentra en la quinta posición con el 7.1% y con un crecimiento en
ventas del 40% entre el año 2011 y el 2012 (Impulso Negocios, 2012).
No obstante, en un mundo globalizado, las empresas buscan con ahínco lograr
alcanzar y mantener su ventaja competitiva, sea para mantenerse como líderes de su
industria o para realmente poder competir ante unos rivales que están en constante
evolución de sus mejores prácticas en general. Ante esta situación, ven al manejo óptimo
de su marca como una herramienta estratégica en su desempeño. Bouhlel, Mzoughi,
Hadiji, y Slimane, (2011, p. 210), mencionan que Aggarwal, (2004), encontró que la
marca y la diferenciación basada en la marca son importantes medios para crear y
mantener ventaja competitiva, esto es más que evidente en la industria automotriz global
y particularmente en algunos países latinoamericanos y del caribe.
En el caso de Puerto Rico, el Grupo Unido de Importadores de Automóviles
(GUIA), representaba ya al 96% de las ventas de autos en la Isla, para abril del año 2012,
y su presidente, el Sr. José Ordeix, citaba que también, para esa fecha existían “167
7
puntos de ventas, 10 distribuidores de marcas, para un total de 31 marcas representadas.
También señaló que la industria aporta 12,000 empleos directos y miles de empleos
indirectos que impactan la banca, seguros, distribución, logística e industrias de
mercadeo” (García Pelatti, 2012).
GUIA emplea los datos estadísticos de ventas de autos en la Isla del Puerto Rico
Automobile Retail Sales Report, los cuales se muestran en la página electrónica del grupo
y comienzan con las cifras del año 2002 hasta las del año 2012 de manera completa. En
la gráfica 3, abajo, se puede visualizar cómo se han comportado las ventas de los autos en
Puerto Rico para el período del 2002 al 2012, donde se parte de cifras para el año 2002,
de 123, 054 autos vendidos, y se llega al máximo histórico de ventas en el año 2005, con
140, 400 autos y a partir de ese año las ventas van descendiendo anualmente hasta
alcanzar el mínimo histórico de 76, 477 autos en el año 2009, para posteriormente irse
recuperando nuevamente de manera anualizada, hasta llegar en el año 2012 a la cifra de
100, 790 autos vendidos.
Gráfica 3 Total de autos vendidos en Puerto Rico para el período de 2002 al 2012
0
20,000
40,000
60,000
80,000
100,000
120,000
140,000
160,000
02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12
Años
Can
tidad
de
auto
s ven
dido
s
Fuente: Grupo Unido de Importadores de Automóviles (2012). Adaptación realizada por Reneé Ortiz Ramos.
8
En la Gráfica 4, que se ubica en la siguiente página, se ilustra la cantidad de autos
vendidos en Puerto Rico para el mismo período de análisis, pero en esta ocasión por país
de origen, sea éste de los Estados Unidos de América (USA, por sus siglas en el idioma
inglés), o bien sea japonés, coreano o europeo. Se visualiza que los autos de procedencia
asiática son los más demandados en Puerto Rico, año tras año, después están los
americanos y finalmente con muy poca preferencia los autos europeos. La tendencia
anual que se observa en la gráfica 4, es una cíclica en cada país de origen de los autos,
puesto que llegan a un máximo y luego el declive hasta un mínimo, para volver a
recuperarse anualmente hasta el año 2012.
Finalmente en la gráfica 5, en la siguiente página, se detallan los porcentajes
promedio que han logrado en la preferencia de compra en Puerto Rico los autos por país
de origen, por ejemplo, los japoneses son los más demandados con el 65%, a través de 15
marcas que actualmente se mercadean y venden en la Isla, le siguen los autos americanos,
con tan sólo un 22% de las ventas en promedio para el período de 2002 al 2012, a través
de 3 marcas (Ford, Chrysler y General Motors), también se cuenta con un 9% de los autos
procedentes de Corea del Sur, con marcas como Hyundai, Kia y Daewoo, ésta última
marca salió del mercado puertorriqueño hacia el año 2004. Por último, los autos
Europeos que tienen en su haber el 4% de las ventas para el período de análisis, a través
de 15 marcas.
9
Gráfica 4 Autos vendidos en Puerto Rico para el período de 2002 al 2012, por país de
origen
020,00040,00060,00080,000
100,000
02 '03 '04 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 12Años
Can
tidad
de
auto
s ve
ndid
os
Estados Unidos de América Japón Corea del Sur Europa
Fuente: Grupo Unido de Importadores de Automóviles (2012). Adaptación realizada por Reneé Ortiz Ramos. Gráfica 5 Total de autos vendidos en Puerto Rico por país de origen, para el período de
2002 al 2012, en promedio porcentual
22%
65%
9%4%
Estados Unidos de AméricaJapónCorea del SurEuropa
Fuente: Grupo Unido de Importadores de Automóviles (2012). Adaptación realizada por Reneé Ortiz Ramos.
No obstante lo anterior, la industria automotriz global, así como otras industrias
que mantienen operaciones transnacionales, y en particular en los mercados emergentes,
deben generar una visión estratégica de largo plazo al administrar sus marcas, por lo que
están constantemente innovando en el diseño e implementación de un sistema de
medición de su capital de marca. Keller (2008, p.67), reconoce que “fortaleza,
predilección y distinción, proveen la clave para construir el capital de la marca”. Keller
10
sostiene que al manejar bien estas tres dimensiones se generará una relación positiva
entre la respuesta a la marca y la lealtad a la marca, por parte de los consumidores, lo que
arraiga e impulsa la ventaja competitiva de las empresas que operan transnacionalmente.
De hecho, Brakus, Schmitt, y Zarantonello, (2009, p. 52 ), mencionan que
“muchos constructos útiles y escalas de medición han sido desarrollados recientemente
en la literatura del branding, incluyendo entre ellos a personalidad de marca, compromiso
a la marca, confianza a la marca, afecto a la marca y amor a la marca” (Aaker 1997;
Carroll y Ahuvia 2006; Delgado-Ballester, Munuera-Alemán, e Yagüe-Guillén 2003;
McAlexander, Schouten, y Koenig 2002; Roberts 2005; Thomson, MacInnis, y Park
2005). Por su parte, Bouhlel et al., (2011, p. 210) refiriéndose a la relación entre uno de
esos constructos anteriores y la ventaja competitiva, declaran que los autores Freling y
Forbes, (2005), sugieren que “la ventaja competitiva puede ser creada y hasta
diferenciada en la mente de los consumidores a través de la personalidad de marca”.
Algunos estudios indican que la personalidad de marca es un constructo que, al
manejarlo efectivamente, tiene como efecto la atracción de altos niveles de preferencia de
parte de los consumidores y que el logro de este objetivo, va ligado al desarrollo de
fuertes lazos emocionales, confianza y afecto con la marca (Fournier, 1998; Biel, 1993;
Malhotra y Naresh, 1988; Sirgy, 1982).
Investigaciones de Hiscock (2001), así como de McKnight, Choudhury y Kacmar,
(2002), concuerdan con que uno de los objetivos finales del mercadeo es originar una
firme atadura o nexo entre la marca y el cliente, y para lograr este cometido, es
trascendental que se genere la confianza entre ambos, esto de acuerdo a Bouhlel et al.,
(2011, p. 212). También los estudios de Battacharya (1998) y de Lacoeuilhe (1999)
11
detallan que “entre más nivel de confianza otorgue el consumidor a la marca, más alta
será su intención de compra”, según lo citan Bouhlel et al., (2011, p. 214).
Es importante aquí destacar que aún con los más loables esfuerzos que realicen
los expertos del mercadeo, para tratar de mejorar el branding de los productos que
ofrecen las corporaciones que son originarias de los mercados emergentes, existe también
el constructo de la imagen de país de origen que le genera al consumidor una percepción,
a veces, de mal producto tan sólo por el país de origen del mismo.
De hecho, en 1982, Bilkey y Nes explicaron la influencia que tienen los
estereotipos de los diversos países sobre la evaluación promedio de los productos, por lo
que en definitiva, la imagen que los consumidores aprecien de un país en específico,
tendrá una influencia en las percepciones de los productos de ese país (Ozsomer y
Cavusgil, 1991; Yassin, Noor y Mohamad, 2007).
De los postulados presentados anteriormente, se puede observar la importancia
que tiene en nuestros días, para el mundo empresarial y académico descubrir las
relaciones que se dan entre los constructos: personalidad de marca, imagen de país de
origen e intención de compra. El objetivo central de la investigación estriba en brindar
aportaciones que originen ventaja competitiva a las empresas que operan en los países
latinoamericanos, aportación que se considera trascendental.
Se estudiarán para ello algunas de las marcas de autos y computadoras portátiles
de países como Estados Unidos, Japón y Corea del Sur. Se desarrollará también, un
cuestionario y éste, se administrará a la muestra de la investigación, tanto en México
como en Puerto Rico. Teniendo como base los análisis de la información obtenida, se
presentarán conclusiones y recomendaciones útiles para el usuario.
12
1.2 Problema, Objetivos, Hipótesis y Modelo de la Investigación
1.2.1 Problema de la investigación. El tema de esta investigación viene a ser
muy apropiado en estos momentos, pues no hay un trabajo similar donde se relacionen
los tres constructos (imagen del país de origen, personalidad de marca e intención de
compra) aplicado a países latinoamericanos como lo son en este caso México y Puerto
Rico. Incluso se puede señalar que son pocos los artículos que comparan percepciones
entre países latinoamericanos.
El problema tratado en esta investigación es: ¿cómo se da la relación entre la
imagen de país de origen y la personalidad de marca; y de qué manera ésta relación
interactúa con la intención de compra del consumidor?
1.2.2 Objetivos de la investigación.
1. Identificar si la imagen del país de origen afecta la personalidad de marca percibida.
2. Identificar cuáles son las variables mediadoras que influyen en la relación entre la
personalidad de marca y la intención de compra.
3. Determinar de qué manera afectan cada una de las variables mediadoras a la relación
entre la personalidad de marca y la intención de compra.
4. Determinar si existen diferencias significativas entre los consumidores mexicanos y
puertorriqueños en términos de su percepción de las variables de estudio.
1.2.3 Hipótesis de la investigación. En base a lo anterior, se pueden originar las
siguientes hipótesis:
H1: La imagen del país de origen del producto tiene un efecto directo positivo en
la personalidad de marca percibida.
13
H2: La personalidad de marca tiene un efecto directo positivo en la confianza a la
marca.
H3: La personalidad de marca tiene un efecto directo positivo en el afecto a la
marca.
H4: La confianza a la marca tiene un efecto directo positivo en el afecto a la
marca.
H5: Hay una relación directa positiva entre el afecto a la marca y el compromiso a
la marca.
H6: La confianza a la marca tiene un efecto directo positivo en el compromiso del
consumidor a la marca.
H7. Hay una relación directa positiva entre el nivel de confianza del consumidor a
la marca y la intención de compra.
H8: El compromiso a la marca tiene un efecto directo positivo en la intención de
compra.
H9: La familiaridad a la marca tiene un efecto directo positivo en la imagen del
país de origen.
H10: La familiaridad a la marca tiene un efecto directo positivo en la personalidad
de marca.
H11: Hay una relación directa positiva entre la familiaridad a la marca y la
confianza a la marca.
H12: La Familiaridad a la marca tiene un efecto directo positivo en la intención de
compra.
14
1.2.4 Modelo de la investigación.
Figura 1. Modelo de la Investigación
H9 H10 H11 H12 H11
H2 H6 H7
H1 H8
H4
H3 H5
Fuente: Elaboración propia basado en Fetscherin y Toncar (2009) y Bouhlel, Mzoughi, Hadiji., & Slimane (2011). 1.3 Justificación de la Investigación
Wang, y Yang (2008), detallaban en su estudio, que la interacción entre la
personalidad de marca y la imagen del país de origen no había recibido mucha atención
por parte de los investigadores y que para esa fecha, tan sólo Bluemelhuber, Carter y
Lambe (2007), así como Yasin, et al., (2007), habían publicado artículos relacionando
estas variables.
De los citados estudios, el primero relaciona el país de origen con las actitudes del
consumidor hacia las alianzas entre marcas extranjeras y en el segundo artículo se analiza
la influencia de la imagen del país de origen en el capital de la marca (brand equity).
No obstante, con el tiempo, otros estudios se desarrollaron, ya que la relación
entre la personalidad de marca y la imagen de país de origen fue cobrando importancia
hasta convertirse ya, en un tema central del mercadeo en nuestros días (Aiello, Donvito,
Imagen de País de Origen
1111
Confianza a la Marca
Compromiso a la Marca
Personalidad de Marca
Afecto a la Marca
Intención de
Compra
Familiaridad a la Marca
15
Godey, Pederzoli, Wiedmann, Hennigs, Siebels, Tsuchiya, Rabino, Ivanovna, Weitz, Oh,
& Singh, 2009; Fetscherin y Toncar, 2009, 2010; Wang y Yang, 2008, 2011).
En el caso del estudio de Wang y Yang (2008), se relaciona la imagen de país de
origen con la personalidad de marca e incluso se muestra el efecto de estas dos variables
en la intención de compra, y en especial el efecto de la imagen de país de origen como
una variable moderadora entre la personalidad de la marca y la intención de compra.
Aplican su estudio a la industria automotriz en China.
Aiello, et al, (2009), relacionan a nivel internacional la imagen de país de origen
con diversas marcas de lujo y observan el impacto que tiene esta relación sobre la
percepción de los consumidores en su intención de compra. Fetscherin y Toncar (2009,
2010), por su parte, relacionan la influencia que tienen tanto el país de origen y el país de
manufactura del producto sobre la percepción de la personalidad de marca por parte de
los consumidores, empleando autos de la India, de China y de los Estados Unidos.
Wang y Yang, (2011), relacionan la influencia que tienen la personalidad de
marca y la imagen de país de origen sobre la estandarización o adaptación en las
estrategias internacionales de publicidad.
Sin embargo, no se ha encontrado aún un sólo estudio que haya investigado y
comparado la percepción de la marca, ya no de los consumidores norteamericanos tan
sólo, sino de los consumidores de las economías emergentes del continente americano,
como lo pueden ser: México, Brasil, Argentina, Chile o Perú.
Por lo que será conveniente que se demuestre cómo se da la relación entre la
personalidad de marca y la imagen de país de origen y analizar, entonces, de qué manera,
16
esta relación, influencia finalmente a la intención de compra del consumidor, generando a
la vez un marco conceptual que permita su fácil análisis.
En particular, esta investigación plantea que es apremiante que la interacción
entre las tres variables (imagen de país de origen, personalidad de marca e intención de
compra) se dé a conocer en países con economías emergentes como las latinoamericanas
y del caribe (México, Puerto Rico), donde aún no se han realizado estudios que la
demuestren.
A diferencia también de los estudios anteriores sobre el tema, esta investigación,
plantea un nuevo marco teórico, donde se analiza primero, a la imagen de país de origen
como una variable independiente y a la personalidad de marca como dependiente.
Posteriormente, se da la relación entre la personalidad de marca como variable
independiente y la intención de compra del consumidor como dependiente y se analizan
como variables mediadoras de esta relación, al afecto a la marca, al compromiso a la
marca, a la confianza a la marca y a la familiaridad a la marca (Ver la Figura 1).
De ésta manera, al llevar a cabo esta investigación, los empresarios de estas
industrias a través de sus profesionales del área de mercadeo, estarían tomando
decisiones estratégicas que les llevarían a mejorar su competitividad en general, al
acercarse de mejor manera a sus clientes y lograr una intención de compra cada vez más
elevada.
Además, los académicos del área de mercadeo nutrirían sus conocimientos y los
podrían aplicar mejor a los países latinoamericanos y del caribe, generando una pauta
para seguir en la investigación del tópico.
17
1.4 Metodología
En términos generales la metodología de esta investigación se estructurará
mediante el empleo de siete subtemas centrales, los cuales serán: la introducción, la
justificación del paradigma y de la metodología, la definición de variables, el instrumento
de investigación, la validez y confiabilidad de la investigación, el análisis de los
resultados y finalmente el capítulo concluirá con una breve descripción de las
consideraciones éticas.
En la introducción se establecerán brevemente las ideas centrales de los capítulos
primero, segundo y tercero, y se darán a conocer el problema de investigación, así como
el objetivo central de la misma. En la justificación del paradigma y de la metodología, se
detallará el paradigma utilizado y se justifica su empleo, así como el método de
investigación a utilizar, dando a conocer sus principales características y cómo se
aplicarán cada una a esta investigación. También se darán a conocer las escalas que se
emplearán en el cuestionario y se justificará su uso, finalmente se explicará el diseño que
sigue la investigación.
En el subtema de la definición de variables, el autor detallará los objetivos, las
variables y las hipótesis que se emplean en la presente investigación; y, a través, del
modelo de investigación, se darán a conocer las relaciones que existen entre las variables
y las hipótesis y cómo se relacionan con los objetivos, para facilitar esto, se dividirá al
modelo en doce fases, detallando a las variables independientes y dependientes en cada
una de ellas.
El instrumento de investigación será el siguiente subtema central, en este, se
definirá a la encuesta y al cuestionario, de éste último, se darán conocer la forma de
18
aplicación, las principales ventajas, así como la escala de medición y cada una las partes
que contiene. Finalmente se detallarán y aplicarán cada una de las partes del proceso del
diseño del muestreo que se seguirán para administrar el instrumento de medición.
En el subtema de la validez y confiabilidad de la investigación, se darán a conocer
la esencia de cada uno de los tipos de validez (interna y externa), así como las
definiciones y las amenazas que se dan a cada una de ellas. Se darán a conocer también,
las diversas estrategias a implementar en la investigación para que ésta no recaiga en las
fuentes de debilidad de las investigaciones. En cuanto a la confiabilidad, se definirá al
término y se explicarán cada una de las estrategias a seguir para que el instrumento de
medición de la presente investigación sea confiable.
Posteriormente se delineará el subtema del análisis de los resultados, donde el
autor explicará la trascendencia del uso de números en las investigaciones de mercadeo;
se establecerán los tipos de escalas a seguir, para medir la información numérica
recopilada, y se definirán a los datos y al análisis, para entonces dar a conocer los
diversos tipos de análisis estadísticos y seleccionar el método multivariado para la
presente investigación, justificando su uso y detallando específicamente, el método
multivariado conocido como PLS será el que se empleará para el análisis de los
resultados.
Finalmente en el subtema de las consideraciones éticas, se considerarán los
elementos engaño y fraude, así como las consideraciones éticas relacionadas al proceso y
al producto. Además se señalarán cinco reglas generales acerca de cuándo el
investigador no debería de desarrollar la investigación por situaciones éticas. Finalmente
se darán a conocer lo que incluyen, en términos muy generales, las normas éticas que
19
sigue la Asociación Americana de Psicología y cómo la presente investigación tomará en
consideración éstos lineamientos éticos, no olvidando, en su última parte lo referente al
plagio y cómo evitarla en este estudio.
1.5 Esquema del Informe
En el primer capítulo se establece una breve introducción, el problema de
investigación, los objetivos y las hipótesis, y se justifica la investigación. Además, se
formula brevemente la metodología a seguir, a la vez que se definen los principales
términos de la investigación y sus limitaciones. En el capítulo dos, se dará a conocer el
marco teórico de la investigación y se desarrollan cada una de las hipótesis planteadas en
el capítulo primero, estableciendo finalmente una conclusión.
En los capítulos tres y cuatro se presentará la metodología y el análisis de los
datos, respectivamente. En el capítulo tres, se formulará la metodología empleada en la
investigación, justificando el paradigma de la misma, se detallarán los procedimientos y
se darán a conocer las consideraciones éticas. En el capítulo cuatro, se llevará a cabo el
desarrollo del análisis de los datos, detallando los resultados aplicables a cada una de las
hipótesis formuladas en el capítulo primero, y luego se establecerá una conclusión.
En el capítulo quinto se planteará una introducción sumaria de la investigación,
para dar paso a dar un detalle minucioso y conclusivo sobre cada hipótesis planteada y
finalmente sobre el problema de investigación. Paso seguido se formularán las
implicaciones teóricas y prácticas, así como las limitaciones y futuras investigaciones.
1.6 Definiciones
1. Imagen de país de origen. “La imagen de un país es la percepción promedio
que los consumidores se forman de los productos de un país en particular, basado en sus
20
pasadas percepciones de la producción del país y de las fortalezas y debilidades de su
mercadeo” (Roth y Romeo, 1992, p. 480).
2. Personalidad de marca. “Se refiere a las características humanas asociadas a
una marca en específico” (Aaker, 1997, p. 347).
3. Compromiso a la marca. Este constructo tiene varias definiciones, ya que los
diversos autores seleccionados incluso lo subdividen, para esta investigación se
emplearán las siguientes definiciones: “La naturaleza del compromiso es un constructo
actitudinal que representa los sentimientos del cliente sobre el acto de mantener una
relación con un socio comercial” (Fullerton, 2005, p. 98). El compromiso a la marca
incluye dos componentes, el afectivo y el continuo. El primero “refleja la cercanía entre
el consumidor y la marca y funciona como el núcleo de la relación” y el segundo es “una
forma de compromiso más "calculada" u "oportunista" que puede prevalecer por la falta
de alternativa” (Louis y Lombart, 2010, p 129).
4. Afecto a la marca. “Es una relación emocional y psicológica durable con la
marca, la cual resulta de la concomitancia de sentimientos de amistad y de una
dependencia a la marca” (Lacoeuilhe, (1997), citado por Bouhlel et al., (2011, p. 212).
5. Confianza a la marca. “El deseo de un consumidor promedio de poder
depender de la habilidad de una marca para desarrollar su función específica” (Chaudhuri
y Holbrook, 2001, p. 82).
6. Intención de compra. “Es la probabilidad de compra de un producto o de una
marca dada” (Lacoeuilhe, (1997), citado por Bouhlel et al., (2011, p. 214).
7. Familiaridad a la marca. “Un constructo unidimensional que está
directamente relacionado a la cantidad de tiempo que ha sido gastado en procesar la
21
información sobre la marca, independientemente del tipo o contenido del procesamiento”
(Baker, Hutchinson, Moore y Nedungadi, 1986, p. 637).
1.7 Delimitaciones de los Alcances y Asunciones Importantes
Es una primera limitación el hecho de que sólo se analizarán dos países
latinoamericanos, no obstante, la investigación es trascendental, ya que no se ha
desarrollado con anterioridad una investigación que gire sobre el efecto de la imagen de
país de origen y la personalidad de marca sobre la intención de compra, con un enfoque
transcultural.
Las relaciones que se analizarán en esta investigación serán pioneras y muy útiles
para la futura toma de decisiones entre los practicantes y académicos del mercadeo. En
primera instancia, se establecerá la relación entre la imagen de país de origen y la
personalidad de marca.
Posteriormente se establecerá la relación entre la personalidad de marca y la
intención de compra a través del análisis de variables mediadoras, tales como el
compromiso a la marca, el afecto a la marca, la confianza a la marca y la familiaridad a la
marca.
En esta investigación no se incluirán variables importantes en las decisiones de
compra del consumidor tales como el involucramiento de los productos, el precio, la
percepción de la calidad de los productos por parte del consumidor. Tampoco se tomará
en consideración el word of mouth y otros factores tales como la presión de los
compañeros de trabajo y/o estudio y los contextos sociales que rodean al consumidor.
22
Esta investigación se delimitará a ciertos productos como lo son las computadoras
portátiles (laptops), así como a los autos, de tan sólo unas cuantas marcas que circulan en
los mercados de los países seleccionados (México y Puerto Rico).
1.8 Conclusión
Este capítulo genera las bases de la investigación, primero, parte de una breve
introducción, para continuar detallando cuál es el problema de investigación y cuáles son
los objetivos e hipótesis de la misma. Posteriormente se establece la justificación a la
investigación, para proceder a introducir muy brevemente la metodología que se
empleará, se presentan, además, un esquema general de la investigación así como las
definiciones a los principales términos de la misma. Finalmente se introducen las
limitaciones de la investigación y se da paso a la revisión de la literatura en el futuro
capítulo.
23
Capítulo 2. Revisión de la Literatura
En este capítulo se estará analizando a cada uno de los constructos de esta
investigación, a saber, la personalidad de marca, la imagen de país de origen, la confianza
a la marca, el afecto a la marca, el compromiso a la marca, la intención de compra y la
familiaridad a la marca. En cada uno de los constructos se discutirán cuatro subtemas, a
excepción del primero que sólo contiene tres, comenzando con los antecedentes, las
diversas definiciones, las escalas de medición y las relaciones que se dan entre ese
constructo con los demás.
2.1 Personalidad de Marca
2.1.1 Antecedentes. La Asociación Americana de Mercadeo, define a la marca
como “un nombre, término, signo, símbolo o diseño, o una combinación de ellos, que
intenta identificar los bienes y servicios de un vendedor o de un grupo de vendedores y
diferenciarlos de los de sus competidores” (Keller, 2008, p.2).
Keegan y Green (2011, p.298), por su parte, definen a la marca como “un
conjunto complejo de imágenes y experiencias en la mente del consumidor”. Por su parte
Plummer (1984, p. 28-29), detalla que “cualquier marca puede ser descrita en términos de
atributos físicos, en términos de características funcionales o de las consecuencias de usar
la marca y en términos de su personalidad”. Por lo anterior, Lacoeuilhe (2000, p. 62),
citan a Alt y Griggs (1988) y a Blackston (1992), quiénes “proponen considerar a la
marca como una entidad simbólica a la cual los consumidores atribuyen una personalidad
debido a la evaluación de su utilidad”
Por lo tanto, Kotler y Gertner (2002, p. 250), detallan que: “las marcas tienen un
valor social y emocional para sus usuarios. Ellas (las marcas) tienen personalidad y
24
hablan por sus usuarios”. De esta definición se desprende que la marca tenga una
personalidad y que surja por tanto el concepto de personalidad de marca; así, de acuerdo
con Azoulay y Kapferer (2003, p.144), “la personalidad de marca se usa para describir
marcas, como si éstas fueran seres humanos, estrellas de películas, animales, etcétera, a
través del uso de metáforas”.
En realidad el término de personalidad de marca fue empleado por practicantes
del mercadeo y por publicistas, antes de que los propios académicos analizaran y hasta
aceptaran el concepto. Huang (2009, p.104) detalla que fueron “Wells et al. hacia 1957,
quiénes en su papel de investigadores del consumidor redactaron una lista de cotejo de
adjetivos asociados a los diversos productos” (Wells et al.,1957).
En 1958, Martineau empleó el término personalidad de marca para destacar una
dimensión no material que hacia verdaderamente especial a una tienda, a través de dar a
conocer el carácter de la misma (Azoulay y Kapferer, 2003; Huang, 2009; Pandey, sf).
Akin, (2011), p.196, cita a King, 1970, explicando que “la gente escoge sus marcas de la
misma manera que ellos escogen a sus amigos, además de las habilidades y
características físicas, las marcas simplemente les agradan a ellos como les gusta la
gente” (Cui, Albanese, Jewell y Hu, 2008; Mengxia, 2007). Freling, Crosno y Henard
(2010, sp.), citan a Olins (1978), y explican que “por décadas el concepto de personalidad
de marca fundamentalmente residió en el reino de la práctica del mercadeo”.
Ya avanzada la década de los ochentas, cada vez era mucho más difícil diferenciar
a las marcas en base a su desempeño en el mercado, por lo que en la agencia de
publicidad Ted Bates, se introdujo el concepto de la única personalidad vendida, con el
tiempo se hizo famoso el concepto hasta convertirse en la conocida estrategia de copia.
25
Esta estrategia convirtió a la personalidad de la marca en el tono de la publicidad para
aquéllos tiempos y tal como Azoulay y Kapferer (2003, p. 145), detallan “en las
estrategias de copia, la personalidad de marca capturó la singularidad de la fuente del
producto tal como si fuera una persona”.
Finalmente, Azoulay y Kapferer (2003), explican que “desde el campo
investigativo, los marcos de referencia de identidad siempre citaron a la personalidad de
marca como una dimensión o una faceta de la identidad de la marca, es decir que los
rasgos distintivos de la personalidad humana pudiesen ser atribuidos a la marca”. (p.145).
Estos autores se refieren a los marcos de referencia de identidad, a aquéllos que
desarrollaron los siguientes autores: Kapferer, (1992); Kapferer, (1998); Aaker, (1995);
Aaker y Joachimsthaler, (2000); Biel, (1993) y Keller, (1993).
Geuens, Weijters y De Wulf (2009, p. 3), citan que: “el trabajo de Aaker, (1997),
ha inspirado a la mayoría de la investigación acerca del tema de personalidad de marca
hasta la fecha. Su escala ha servido como una medida de la personalidad de marca en
muchos estudios y su estructura de factores ha probado ser robusta en muchos de ellos”
(Aaker, 1997; 1999; Aaker, Benet-Martínez y Garolera, 2001; Kim, Han y Park, 2001).
El concepto de personalidad de marca sigue evolucionando y se mantiene al frente
en la práctica, así como en la Teoría Contemporánea del Mercadeo. Muestra de ello son
los últimos contextos en los que la personalidad de marca ha ido enmarcándose, tales
como los servicios financieros (Gibbons, 2008), biotecnología (Papania, Campbell,
Opoku, Styven y Berthon, 2008), así como en las dimensiones de los géneros
(Grohmann, 2009), y tipos de afecto (Swaminathan, Stilley y Ahluwalia, 2009).
26
Ahora bien, los efectos positivos que se han encontrado en la literatura acerca de
la personalidad de marca en el mercadeo son, por citar algunos, los siguientes: genera una
influencia sobre la preferencia del consumidor y su uso (Sirgy, 1982), incrementa los
niveles de confianza y lealtad (Fournier, 1998), sacar las emociones del consumidor
(Biel, 1993), estimular el procesamiento activo de la información (Biel, 1992), alentar la
propia expresión y asociación (Belk, 1988), provee una base para diferenciar al producto
(Aaker, 1992), el elemento clave para seleccionar la marca (Plummer, 1984), influencia
la actitudes hacia la marca y las asociaciones cognitivas (Freling y Forbes, 2005b), ayuda
a los estrategas del mercadeo a desarrollar un acercamiento mejor dirigido en la
comunicación con los consumidores (Kapferer, 1998), asiste a los expertos del mercadeo
a sincronizar y coordinar una publicidad cohesiva, el empaquetado, la promoción y otros
elementos de la mezcla del mercadeo con un tema común que comunique la personalidad
de la marca (Aaker, 1996; Batra, Donald y Singh, 1993; Levy, 1959; Plummer, 1984),
funciona como una herramienta contemporánea para los estrategas del mercadeo para
construir y mejorar el capital de la marca (brand equity) (De Chernatony y McEnally,
1999).
Hoy en día tanto los practicantes, como los publicistas y académicos están bien
conscientes de la trascendencia del tema dentro del campo del mercadeo y se siguen
investigando nuevas líneas de aplicación del constructo.
2.1.2 Definiciones de personalidad de marca. Huang, (2009), argumenta que
las raíces de la personalidad de marca las podemos hallar en el mismo concepto de la
personalidad humana, el cual, tiene antecedentes tan remotos, como en el siglo XIX,
27
específicamente en los estudios del psicoanálisis de Freud (1856–1939), así como
también en el concepto particular del ego, cuyo autor fue James (1890).
En cuanto a Freud, conocido internacionalmente como el Padre del Psicoanálisis,
sus más fieles partidarios fueron Adler (1870-1937), Erikson (1902-1994), Horney (1885-
1952), Jung (1875-1961), y Sullivan (1892-1949). Las teorías del psicoanálisis tratan
desórdenes de personalidad a través de terapias que buscan un cambio en la personalidad
del afectado.
En la psicología el término de la identidad propia, también conocido como del
concepto propio o ego, tiene como principales representantes a Epstein 1973; Leary y
Tangney 2003; Smith 1992; no obstante el primer autor que hizo referencia al concepto
de identidad propia fue James, quien en 1890 publicó su obra Principios de Psicología
empleando por primera vez este término. James, (1890, p. 229) analizó que: “la identidad
propia se ha organizado a través de la memoria, de los hábitos y de un sentido de la
identidad perteneciente al sujeto”.
Huang, (2009), cita que “ambos, la personalidad humana y la personalidad de
marca son una forma de la percepciones de un individuo, por lo que la personalidad
humana es un término usado para describir lo que a una persona le gusta y similarmente,
la personalidad de marca es una metáfora, la cual trae una marca a la vida y es empleada
para ilustrar lo que una marca podría ser si fuera una persona” (p. 129).
Lo anterior va de la mano con la definición que brinda Allen y Olson (1995,
p.393), “el conjunto específico de significados, los cuáles describen las “íntimas”
características de una marca: siendo que éstos significados son construidos por un
consumidor sobre la base de un comportamiento exhibido por las marcas personificadas o
28
por los caracteres de la marca”. Una definición más de personalidad de marca que sigue
esta ilación, es la de Plummer, (2000, p.80) “la personalidad de marca es una percepción
y la experiencia de la identidad de la marca”.
Dentro de la corriente psicológica que se ha estado empleando para definir a la
personalidad de marca, no se puede pasar por alto a los autores Azoulay y Kapferer
(2003, p.151), quiénes definen también el constructo como “el conjunto de rasgos
distintivos que son tanto aplicables como relevantes para las marcas, por lo que la
personalidad de marca se visualiza desde la personalidad humana”. Así que de las
anteriores definiciones se puede constatar el argumento de Freling y Forbes (2005b, p.
158), que dan a conocer que “la personalidad de marca tiene sus fundamentos en las
percepciones del consumidor, así como en sus experiencias”.
No obstante, para 1997, Aaker pública un artículo titulado: ‘Dimensiones de la
Personalidad de Marca’, donde de forma explícita reconoce que “no hay una
investigación paralela que se halla llevado a cabo en el tema del comportamiento del
consumidor sobre la personalidad de marca” (p.347), además, detalla también que “no
hay un consenso acerca de lo que realmente es personalidad de marca” (ibíd.).
Aaker, entonces, pasa a definir el término de personalidad de marca como “el
conjunto de las características humanas asociadas a una marca” (ibíd.). Geuens, et al.
(2009,), señalan la clara distinción que existe, a partir de esta nueva definición de
personalidad de marca, en relación con todas las anteriores que provenían de la corriente
psicológica, por lo que cita que: “En contraste con los psicólogos, Aaker define a la
personalidad en términos de características en lugar de rasgos distintivos” (p.9).
29
Unos años más tarde, Murase y Bojanic, (2004, p.102), citan: “Personalidad de
marca es un conjunto de características humanas asociadas a una marca que son
proyectadas desde las propias imágenes de los consumidores en un intento de reforzar sus
propias personalidades”. Para 2005, la personalidad de marca es definida ya, incluso en
el área del comercio electrónico, donde el estudio de Opoku y Hinson (2005), definen a
este constructo como “el conjunto de características humanas asociadas a un país en
particular y del hecho de cómo éstas son comunicadas a través de su sitio oficial de
internet en el orden de su posición entre sus competidores” (p. 121).
Así es como ahora las definiciones de personalidad de marca están incluyendo
tanto elementos de la corriente psicológica como de la nueva corriente acuñada por Aaker
desde 1997 y cada día hay nuevas áreas de estudio que definen, analizan y aplican el
constructo para el beneficio de los usuarios a nivel global.
2.1.3 Escalas para medir personalidad de marca. La escala de personalidad de
marca desarrollada por Jennifer L. Aaker, desde 1997 ha sido la más empleada, desde
hace más de una década, para medir la personalidad de marca, tanto en las
investigaciones académicas como en las comerciales (Azoulay y Kapferer, 2003; Parker,
2009). Esta situación, de acuerdo con Rojas-Méndez, Podlech y Silva-Olave, (2004, p.
235), se debe “probablemente debido a lo más comprensivo y parsimonioso naturaleza
del constructo de reputación corporativa”. En los tiempos actuales, la evaluación
empírica y las comparaciones directas como alternativas de escalas son de vital
trascendencia tanto para la práctica, como para la teoría del mercadeo.
En este sentido, (Akin, 2011, p. 196), cita que “Aaker, ha desarrollado una escala
válida y confiable basada en estudios cualitativos sobre personalidad y rasgos distintivos
30
de la personalidad usados por los expertos del mercadeo y por los psicólogos y conformó
su marco teorético” (Rojas–Méndez., et al, 2004; Rojagopal, 2005).
La escala de Aaker (1997), identifica cinco dimensiones de la personalidad de
marca, estas son conocidas como: competencia, sinceridad, emoción, sofisticación y
rudeza, cada uno de ellos a la vez, generan varios ítems, para quedar al final cuarenta y
dos. Esta escala presenta de acuerdo con Olavarrieta, Friedmann y Manzur (2010)
“atractivos prácticos, tales como que actualmente provee una herramienta que puede ser
usada por los gerentes de marca para evaluar la salud de la misma y definir estrategias de
marca y es además, un concepto que es entendible y que complementa otros ejercicios de
evaluación de marca que las empresas deberían de desarrollar para sus marcas” (p.5).
La trascendencia de la escala de Aaker, se ve demostrada en la cantidad de
artículos investigativos que han replicado los estudios de esta autora, por citar algunos y
sus respectivos países de aplicación, se detallan los siguientes: Koebel y Landwein,
(1999); así como Ferrandi, Valette-Florence, & Fine-Falcy, (2000) para Francia; Aaker,
Benet-Martínez, Garolera (2001), para Japón y España; Smit, van den Berge, & Franzen,
(2003); así como Sung & Tinkham, (2005), para Korea; y Smit, van den Berge, &
Franzen, (2003), para Holanda; Olavarrieta, et al, (2010), Bosnjak, Bochmann y
Hufschmidt, (2007), Huang, (2009). (Ver Tabla A1 en el apéndice A).
Al aplicar la escala de Aaker a diferentes países, entonces resaltan las diferencias
culturales, por lo que las percepciones de las marcas se definen de acuerdo al valor y a las
necesidades de esas culturas. La escala en cuestión se enfoca en medir la personalidad de
la marca de acuerdo a la percepción de los consumidores, y al aplicarse mayoritariamente
en culturas de Occidente, se utilizaron adjetivos de personalidad de dichas culturas
31
también. No obstante, los adjetivos de personalidad deben de adaptarse a las diferentes
culturas, ya que dichos adjetivos están señalando los valores y creencias de las diversas
culturas (Sung y Tinkham, 2005; Aksoy Lerzan y Özsomer, 2007).
La escala de Aaker se replicó en otros países y se descubrió que los cinco factores
no se podían aplicar de igual forma, por ejemplo Aaker et al, (2001), realizaron el mismo
estudio, con la misma metodología en tres países diferentes, tales como U.S.A, Japón y
España y encontraron que aunque el análisis factorial resultaba en cinco en cualquiera de
los tres países, aun así no se podían conservar sobre los demás países. Así que se analizó
que las únicas tres dimensiones que compartían los tres países eran: emoción, sinceridad
y sofisticación, y que otras dimensiones como competencia, pasión y apacibilidad eran
dimensiones específicas de alguno de los países, por ejemplo, pasión le aplicaba a España
y apacibilidad a Japón. Ejemplos como estos se pueden encontrar en las investigaciones
realizadas por Caprara et al. (2001); Sung and Tinkham (2005); Venable et al. (2005)
(Rojas Méndez et al, (2004); Huang, (2009). (Ver Tabla A1 en el apéndice)
Rojas Méndez, (2004), detallan que para 1997 de forma paralela a la escala de
Aaker, se llevó a cabo un estudio por parte de Caruana, (1997), quien desarrolló una
escala para medir la reputación corporativa, al depurar la escala le quedaron catorce
ítems, en una escala unidimensional que se enfocaba en atributos funcionales y no en
atributos simbólicos de la marca, con el tiempo esta escala fue ampliamente criticada y se
demostró la debilidad de sus índices.
Uno de los detractores de la escala de Caruana, (1997), fueron Davies, Chun, Da
Silva y Roper, (2003), quiénes desarrollaron una Escala de Personalidad Corporativa , la
cual intentaba medir de qué manera los diferentes accionistas veían a la organización
32
como un todo en lugar de mirar lo que cada unidad de producto o servicio podría ofrecer
al mercado, finalmente se desarrolló una escala con siete dimensiones y cuarenta y nueve
‘ítems, de los cuáles veinte eran idénticos a los de la Escala de Aaker, por lo que ambas
escalas eran muy similares. (Rojas Méndez, et al, 2004).
El estudio de Opoku y Hinson (2005) citan que “la escala de Fournier (1998) para
comprender y extender el constructo de personalidad de marca, hace uso de una relación
entre la marca y la calidad” (P.121). Fournier (1998, p. 366), muestra en este estudio,
una figura donde da a conocer los factores centrales que usa su escala de medición
llamada (BRQ), por sus siglas en el idioma inglés, o bien relación entre marca y calidad,
estos factores son: amor/pasión, conexión interna, compromiso, interdependencia,
intimidad y la asociación entre la marca y la calidad.
Con fundamentos en la definición de personalidad de marca de Allen y Olson
(1995, p. 393), y enfocándose en las íntimas características de una marca, Milas y Mlačić,
(2007), desarrollan su propia escala de personalidad de marca, investigando las
diferencias en las estructuras de la personalidad de marca, tales como entre marcas,
dentro de las marcas y la integración entre las marcas y los sujetos, conocida como la
estructura del sujeto marca x.
Con esta escala Milas y Mlačić, (2007, p.625), contribuyeron a través “del
descubrimiento de las diferencias existentes en varias estructuras de la personalidad de
marca, pudiendo capturar mejor el concepto de personalidad de marca”. Finalmente esta
escala se dirigía a dar respuesta a la situación de si los consumidores usaban o no sus
marcas para reflejar su ego a través de relacionar sus propias personalidades a las
personalidades de marca de sus marcas.
33
Tan recientemente como en el 2009, Geuens, et al, desarrollaron una nueva escala
para la medición de la personalidad de marca, esta consiste, según sus autores en doce
ítems y cinco factores, los cuáles son: actividad, responsabilidad, agresividad,
simplicidad y emotividad (Geuens M.B., et al, (2009), p. 31).
Esta escala incluyó sólo ítems de personalidad y es radical su afinidad al modelo
de personalidad de los cinco grandes, tal como se muestra en la Figura 2 (abajo), al
comparar la escala de Geuens frente a la de Aaker. Debido a esta afinidad, la escala de
Geuens es más generalizable a través de los sectores y mercados, y por tanto, el uso de
una mayor generalización de los rasgos distintivos de personalidad van a generar un
incremento en la propensión de los consumidores encuestados para expresar mejor sus
opiniones acerca de las marcas.
Figura 2 Contraste entre las escalas de personalidad de marca de Aaker, 1997 y Geuens
et al, 2009
Fuente: Geuens, Weijters., & De Wulf. (2009).
34
2.2 Imagen de País de Origen
2.2.1 Antecedentes. Ya en la introducción del capítulo anterior se mencionó que
los autores Bilkey y Nes explicaron la relación entre los estereotipos de los diversos
países sobre la evaluación promedio que dan los consumidores a los productos de dichos
países. No obstante los primeros estudios que trataban esta relación ya provenían desde
1930, con autores como Katz y Braly, 1933 y Child y Doob, 1943 (Bilkey y Nes, 1987;
Yasin et al, 2007).
Sin embargo, no fue hasta los sesentas que el concepto de país de origen comenzó
a generar el interés de los académicos del mercadeo. Fue Schooler, (1965), quién en su
artículo de Sesgo de producto en el mercado común centroamericano pudo explicar, por
primera vez, el rol tan importante que juega el país de origen para diferenciar a productos
muy similares y poder ser evaluados bajo ese concepto por el consumidor. Usunier,
(2006), identifica hasta esa fecha, una cifra de 400 artículos relacionados con el país de
origen y que se habían publicado en revistas arbitradas.
Entre estas investigaciones se puede percibir al país de origen del producto, como
una clara señal de la calidad del mismo, tal como lo investigaron Han, (1989), así como
Li y Ayer, (1994). También se puede ver el efecto que tiene sobre la intención de
compra, tal como Lielefeld, (1993) lo demuestra en su investigación.
Diamantopoulos y Roth, (2008), expresan que el enfoque de la investigación
acerca del país de origen ha ido evolucionando a través del tiempo hasta llegar a un
constructo conocido como la imagen del país de origen. Acerca de este constructo los
mismos autores y otros estudiosos del tema, detallan que no se ha llegado a un claro
35
consenso en cuanto a cómo conceptualizarla y operacionalizarla (Caroche, Papadopoulos,
Heslop, y Mourali, 2005; Hsieh, Pan, y Setiono, 2004; Sauer, Young y Unnava, 1991).
Diamantopoulos y Roth, (2008), en su investigación generan un breve resumen de
los dominios que brindan definiciones de imagen de país de origen, clasificándolos en
tres grupos: imagen general de los países, imágenes de los países y de sus productos y
finalmente las imágenes de los productos de un país.
2.2.2 Definiciones de imagen de país de origen. Los estudios relacionados con
la imagen de país de origen llevan a las primeras definiciones de este constructo a partir
de la década de los setenta donde Nagashima precisamente en 1970 realiza un estudio
comparando las actitudes de empresarios norteamericanos y japoneses hacia productos
extranjeros.
En este estudio, Nagashima (1970, p.68), define al constructo de imagen de país
como: “la figura, la reputación, el estereotipo que los empresarios y consumidores
atribuyen a los productos de un país especifico. Esta imagen es creada por variables
tales, como productos representativos, características nacionales, por el antecedente
histórico de carácter económico y político y las tradiciones”.
Posteriormente, Bannister y Saunders (1978, p. 562), definen también a la imagen
del país como “imágenes generalizadas, creadas por variables tales, como productos
representativos, madurez económica y política, eventos históricos y relaciones,
tradiciones, industrialización y el grado de virtud tecnológica”.
Las definiciones de Nagashima (1970), y Bannister y Saunders (1978), son muy
similares y se desarrollan las dos durante el periodo de los setentas, ya que para los
36
ochentas surgen tres definiciones más de la imagen del país, en donde se encuentra en
orden cronológico.
Narayana, (1981, p. 32), define al constructo como “la imagen agregada de
cualquier producto de un país particular que se refiere al entero campo connotativo
asociado con los ofrecimientos de productos del país, tal cual los perciben los
consumidores”. Siete años después, Hooley, Shipley y Krieger, (1988, p. 67), definen
así: “imágenes estereotipadas de países y/o de sus productos que impactan en el
comportamiento”.
Finalmente en los ochentas, Han, (1989, p. 222) define a la imagen del país como:
“percepciones generales de los consumidores acerca de la calidad de los productos
fabricados en un país dado”. Ya para la década de los noventas se generan muchas más
definiciones del constructo, la mayoría de ellas relacionadas con la imagen del país en
general (Allred, Chakraborty y Miller, 1999; Askegaard y Ger, 1998; Desborde, 1990;
Kotler, Haider, y Rein, 1993; Martin y Eroglu, 1993; Verlegh y Steenkamp, 1999). Otras
definiciones relacionan la imagen del producto con el país de origen (Bilkey, 1993; Roth
y Romeo, 1992; Strutton, True y Rody, 1995).
Tal como lo expresan Roth y Romeo (1992, p. 479), “desde una perspectiva del
mercadeo, una definición de imagen de país es necesaria, ya que nos da a conocer más
específicamente las percepciones hacia un producto”. De ahí, que la definición que
ofrecen éstos autores, es la siguiente: “La imagen de un país es la percepción promedio
que los consumidores se forman de los productos de un país en particular, basado en sus
pasadas percepciones de la producción del país y de las fortalezas y debilidades de su
mercadeo” Roth y Romeo (1992, p. 480).
37
Continuando en ésta línea de definiciones, le siguen las definiciones de Bilkey
(1993, p. xix), que detalla que la imagen de país: “son las opiniones que tienen de los
compradores acerca de las calidades relativas de los bienes y servicios producidos en
varios países”.
Otra definición en el sentido de la imagen del producto relacionada con el país de
origen se encuentra en Strutton et al, (1995, p. 79), que cita: “la composición de la
imagen del “fabricado en” consiste en los facsímiles mentales, reputaciones y
estereotipos asociados con los bienes originarios de cualquier país de interés”.
Esta línea de definiciones serán las que se seguirán en esta investigación, ya que
se busca tener una perspectiva de mercadeo, donde el producto en si juega un papel
esencial, por ello mismo se destacó en la sección de definiciones, la de Roth y Romeo
(1992), para el término imagen de país de origen.
2.2.3 Escalas de Medición de imagen de país de origen. Diamantopoulos y
Roth (2008) nos detallan en su investigación que se han generado para el año 2008 más
de 30 escalas para medir el constructo de imagen de país de origen. Esto hace aún más
difícil la medición del constructo. En general, Diamantopoulos y Roth (2008), clasifican
a las diferentes escalas de medición del constructo de acuerdo con aquéllos estudios que
utilizan una escala ya existente sin realizarle cambios realmente significativos (Knight y
Calantone, 2000; Parameswaran y Yaprak, 1987; Yaprak y Parameswaran, 1986).
Por otra parte están las nuevas escalas, éstas se basan en un instrumento que ya
existía, pero que da como resultado final una estructura de factores diferente (Lee y
Ganesh, 1999; Pereira, Hsu, y Kundu, 2005).
38
En el caso de esta investigación se empleará una adaptación personal de la escala
de imagen de país de origen de los autores Roth y Romeo (1992), esta escala contiene 13
enunciados que fundamentalmente miden a cada uno de sus cuatro elementos, los cuáles
son: innovación, diseño, prestigio y destreza.
2.2.4 Relación entre la percepción de las marcas por parte del consumidor y
la imagen de país de origen. Muy en particular Shimp, Samiee y Madden, (1993), y
Biel, (1993), desarrollan en sus investigaciones el concepto de country equity, el cuál
describe una relación entre las imágenes y asociaciones de las marcas con un respectivo
país.
Yassin et al, (2007), encuentran una relación directa en la aceptación de las
marcas de cierto país si éste tiene una mejor imagen que otro, de tal manera que un país
que no tiene una imagen favorable, no gozará de la aceptación de sus marcas. Ahora
bien, si la imagen del país es favorable, entonces Kim y Chung, (1997), estipulan que esa
condición puede llevar a la popularidad de la marca e incluso con el tiempo a la lealtad
del marca por parte del consumidor.
La investigación de Maheswaran, (1994), deduce que la imagen del país de origen
es una importantísima clave para evaluar un producto que no es muy reconocido por los
consumidores. Por lo que de acuerdo con Erickson, Johansson y Chao, (1984), las
percepciones de los consumidores acerca de un producto provienen de creencias
estereotipadas acerca del país de origen del producto.
Por otra parte, Roth y Romeo (1992), detallan en su investigación que se dan
asociaciones positivas y otras negativas para determinadas categorías de productos
(Bilkey y Nes, 1982; Pappu, Quester y Cooksey, 2006). Es un hecho que la gran mayoría
39
de las investigaciones en este campo han realizado una comparación de categorías de
productos y recientemente hasta de servicios (Ver Tabla A2 en el apéndice).
No obstante una gran cantidad de investigaciones se han enfocado en particular en
la categoría de producto: autos, como ejemplos se tienen a: Darling y Kraft, (1977), que
compara los autos con aparatos electrodomésticos, ropa, perfumes y lavabos; Yaprak,
(1978), con cámaras fotográficas y calculadoras; Niffenegger, White y Marmet, (1980),
con productos farmacéuticos; Hooley, Shipley y Krieger, (1988), con fruta fresca y
vegetales; Al-hammad, (1988), con alfombras, aires acondicionados y refrigeradores;
Han y Terpstra, (1988) y Han, (1990), con aparatos de televisión; Roth y Romeo, (1992),
con cerveza, zapatos, cristal, bicicletas y relojes; Pisharodi, y Parameswaran, (1992), con
licuadoras; Badri, Davis y Davis, (1995), con aparatos electrodomésticos, productos
alimenticios, textiles, cosméticos y medicamentos; Ahmed y d'Astous (1995), con
sistemas de cómputo, máquinas para faxear, videocasetes para grabar; Lebrenz, (1996);
con aparatos de televisión; Moeller (1997), con moda; Zain y Yasin (1997) con vestidos,
camisas, pantalones, zapatos, cámaras fotográficas, aparatos de televisión, refrigeradores
y radios; Barnabas y Elimimian (1999), con bujías para autos y aparatos electrónicos;
Knight (2003), con relojes de pulsera; Pereira (2005), con productos en general; Pappu,
Quester y Cooksey (2007), con aparatos de televisión.
Aún las investigaciones se centran además, de manera exclusiva, en la categoría
de producto: auto, realizando investigaciones a profundidad y manejando la relación entre
los efectos de la imagen de país de origen y esta categoría de producto. Ejemplos de este
tipo de investigación son: Johansson, Douglas y Nonaka (1985); Lawrence, Marr y
Prendergast (1992); Levin, Jasper, Mittelstaedt y Gaeth (1993); Strutton, Pelton,
40
Lumpkin (1994); Baker y Michie, (1995); Diamantopoulos, Schlegelmilch y Preez
(1995); Chung (1995); Kim y Chung (1997); Chinen, Enomoto y Costley (2000); Knight
y Calantone (2000); Klein (2002); Loeffler (2002); Brodowsky et al (2004).
Como se ha descrito anteriormente, existen abundantes estudios que detallan los
efectos de la imagen de país de origen sobre determinada categoría de productos o de
servicios.
Sin embargo, no se ha encontrado aún un sólo estudio que haya investigado y
comparado la percepción de la marca, ya no de los consumidores norteamericanos tan
sólo, sino de los consumidores de los países emergentes del continente americano, como
lo pueden ser: México, Brasil, Argentina, Chile o Perú.
Y es que tal como describen Mohamad, Ahmed, Honeycutt, Jr. y Tyebkhan
(2000) y Yassin et al, (2007), los consumidores evaluarán un producto fundamentalmente
basándose en su etiqueta de “manufacturado en”. Además, estos estudios concluyen que
el producto en cuestión es superior o inferior de acuerdo con su percepción del país.
Investigadores como Bilkey y Nes, (1982); Verlegh y Steenkamp, (1999) y
Chinen, Jun y Hampton (2000), describen que los productos originarios de países
desarrollados están sujetos a un efecto de país de origen menor que al que se sujetan los
países menos desarrollados. A estos últimos, se les evalúan sus productos de una manera
menos favorable que a los países desarrollados.
Alon et al, (2008), mencionan que “los productos de alto involucramiento, como
los vehículos que se producen en mercados emergentes, se venden fundamentalmente en
sus países de origen y tan sólo unos cuantos logran exportar sus vehículos” (en Fetscherin
y Toncar, (2009), p.112). Lo citado anteriormente, se da así, para las ventas de la
41
producción de vehículos en países con economías emergentes tales como Brasil y
Argentina, pero no así para México.
En éste último país, con una producción total de vehículos para el año 2011, que
fue de 2, 557, 550 unidades, tan sólo el 16.7% fue para su mercado local, y el restante
83.3% para exportación (AMIA, 2012).
En cuanto al caso particular de Brasil, de una producción total de vehículos para
el año 2011, que fue de 2, 519 ,389 unidades, solamente el 16.4% fue para la exportación
y el restante 83.6% se vendió en el mercado local. Lo anterior manifiesta una situación
totalmente inversa al caso mexicano, con respecto a la citación de Alon et al, 2008
(ANFAVEA, 2012).
En Argentina, con una producción total de vehículos para el año 2011 de 577, 233
unidades, el 60% fue para la exportación, (en especial al Brasil con un 80%), y tan sólo el
40% de lo producido en 2011, se vendió en el mercado local (ADEFA, 2012). Estas
cifras, también desmienten la citación de Alon et al, 2008; aunque no se da de manera tan
extrema como en el caso de México, donde sólo el 16,7% de la producción se quedó para
el mercado local en el año 2011.
En Puerto Rico, sucede que, el 100% de los automóviles que circulan en dicho
país son importados, ya que no se cuenta con ninguna planta ensambladora en la isla. De
acuerdo a los datos de la Junta de Planificación de Puerto Rico, (2012), esta Isla ha
importado vehículos por un valor en ventas de 1,535 millones de dólares americanos para
el año 2010 que es su última cifra; más en la Tabla 23, de la misma fuente, donde detalla
las exportaciones de la Isla, ahí deja claro que no exporta vehículos automotores.
42
Los objetivos de esta investigación son los siguientes:
Identificar si la imagen del país de origen afecta la personalidad de
marca percibida.
Identificar cuáles son las variables mediadoras que influyen en la
relación entre la personalidad de marca y la intención de compra.
Determinar de qué manera afectan cada una de las variables
mediadoras a la relación entre la personalidad de marca y la intención
de compra.
Determinar si existen diferencias significativas entre los consumidores
mexicanos y puertorriqueños en términos de su percepción de las
variables de estudio.
Esta investigación ocupa tanto a los autos, como a las computadoras portátiles ya
que son categorías de producto de alto envolvimiento y que generan un gran efecto de
imagen de país de origen (Fetscherin y Toncar, 2009). Así, para dar respuesta a los
anteriores objetivos parciales de esta investigación, se considera fundamental conocer:
cómo va cambiando la percepción de la marca por parte de los consumidores de los
países menos desarrollados y para ello se empleará la escala de personalidad de marca de
Aaker (1997).
Al respecto, Fetscherin y Toncar (2009, p. 115), citan que “para ayudarnos a
entender las muchas facetas de una marca, nosotros nos dirigimos al concepto de
personalidad de marca”. Como ya se ha analizado anteriormente, la personalidad de
marca tiene varias escalas para su medición. En el caso de la escala de Aaker, (1997)
43
contiene cinco dimensiones, las cuales son, sinceridad, emoción, competencia,
sofisticación y rudeza.
Este trabajo de investigación emplea la escala de Aaker, ya que tal como
Fetscherin y Toncar (2009, p. 115) citan: “conceptualizar la percepción de la marca por
parte de los consumidores usando las dimensiones de la personalidad de marca permite
capturar una variedad de distintas facetas del producto, además, de que esta escala es
ampliamente aceptada como un método apropiado y como una herramienta de medición
en el campo de la investigación del mercadeo”.
Un concepto importante, entonces, para la diferenciación de marcas y que
influencia la toma de decisiones de los consumidores es la personalidad de marca (Aaker,
1997; Wang y Yang, 2008). Sin embargo, la imagen del país de origen de la marca
influye también en la percepción de la marca, principalmente, en su personalidad
percibida (Bluemelhuber et al, 2007; Wang y Yang, 2008)
La hipótesis que se plantea, relacionada con lo analizado en estas dos primeras
partes de la investigación, es:
H1: La imagen del país de origen del producto tiene un efecto directo positivo en la
personalidad de marca percibida.
2.3 Confianza a la Marca
2.3.1 Antecedentes. A través del tiempo, el constructo de confianza ha generado
la atención de los estudiosos de muchos campos del conocimiento, entre ellos claro, la
administración y el mercadeo, más ya con anterioridad de la psicología, la sociología y la
economía, lo que convierte al constructo en uno multidisciplinario y a la vez difícil de
integrar y de imprimirle una naturaleza propia (Delgado-Ballester y Munuera-Alemán,
44
2005). McAllister, (1995, p. 25), cita que “la confianza está fundamentada sobre la
expectativa de que uno encontrará lo que es deseado, en lugar de lo que es temido”
(Deutsch, 1973).
Este constructo ha sido visualizado como un concepto indispensable para entender
la estructura de los procesos que dan base los intercambios entre las empresas de manera
interna. Es en este sentido, que se publica desde 1978 el trabajo de Bonoma y Johnston,
así como en 1987, el de Dwyer, Schurr y Oh, en ambos trabajos se da a conocer el
modelo de las relaciones de desarrollo. Finalmente en el trabajo de Morgan y Hunt
(1994), estos autores entrelazan los conceptos de confianza y compromiso, que serán las
variables clave para que las empresas y sus socios desarrollen inversiones a largo plazo.
Un hilo que une a estos tres trabajos es que a la confianza se le conceptualiza como
creencia, deseo o intención del comportamiento, tal como lo describen Moorman,
Zaltman y Deshpandé, (1992).
Los trabajos de Andaleeb (1992); Doney y Cannon (1997) y Larzelere y Huston
(1980); muestran que los fundamentos de la confianza en la marca se dan en cualidades
muy particulares de la marca que la hacen honesta, competente, responsable, consistente
con las creencias que tiene de ella el consumidor. Tal como se ha analizado en estos
antecedentes, se puede observar que el constructo de confianza es uno elusivo (Elliot y
Percy, 2007) y que como analizan en su trabajo Lewicki y Bunker, (1995) puede ser
analizado como una característica individual, como una característica de las relaciones
interpersonales, y/o como un atributo institucional (Rosenbloom y Haefner, 2009).
2.3.2 Definiciones de Confianza a la Marca. Gurviez y Korchia (2002, p. 45),
citan que “algunas confusiones en la definición del concepto y su implementación
45
aparece en la investigación sobre la confianza en la marca”. Estos autores también
definen al constructo utilizando dimensiones cognitivas, afectivas y conativas a la vez
que analizan diversas definiciones del constructo que se diferencian al emplear diverso
número de dimensiones, como pueden ser unidimensionales, de dos dimensiones y hasta
multidimensionales.
Louis y Lombart (2010, p. 114), detallan que los autores citados en el párrafo
anterior definen a la confianza a la marca como un constructo de tres dimensiones o
multidimensional, tal como lo hacen la mayoría de los estudios de mercadeo al definir
este constructo, y lo definen como: “una variable psicológica que refleja un conjunto de
presunciones agregadas referentes a la credibilidad, integridad y benevolencia que el
consumidor atribuye a la marca”. Así el nivel de confianza que el consumidor podrá
tener estará determinado claramente por la combinación de estas tres dimensiones.
En las investigaciones de mercadeo referentes al constructo de confianza a la
marca, se encuentran definiciones del constructo de acuerdo una vez más al número de
dimensiones, así por ejemplo, se cuentan definiciones de una dimensión en los trabajos
de Fournier (1994), y Morgan y Hunt (1994), donde el primero de éstos emplea la escala
de una dimensión de Larzelere y Huston (1980, p. 596), quienes consideran que las
dimensiones de honestidad y benevolencia “son operacionalmente inseparables”.
Las definiciones que usan dos dimensiones son las que más comúnmente se
encuentran en las investigaciones de mercadeo sobre el constructo y los siguientes
autores las emplean: (Doney y Cannon, 1997; Ganesan, 1994; Ganesan y Hess, 1997).
Además algunos otros autores aplican estas dos dimensiones al enfoque relacionado a las
marcas, como ejemplos se pueden citar a Fletcher y Peters (1997), y a Sirieix y Dubois
46
(1999). Las dos dimensiones empleadas en estas investigaciones son credibilidad y
benevolencia.
En los trabajos de Frisou, (2000); Gurviez, (1999), y Hess, (1995), se encuentran
autores que desarrollan las tres dimensiones del constructo confianza a la marca, los
cuáles son credibilidad, integridad y benevolencia. No obstante la anterior clasificación
de definiciones del constructo, se han desarrollado múltiples definiciones de la misma,
partiendo del año 1971, cuando Rotter define a la confianza como: “una expectativa
generalizada, que es sostenida por un individuo o un grupo donde una palabra, promesa,
enunciado verbal o escrito de otro individuo o grupo será cumplido” (p.44). Barney y
Hansen (1994, p. 176), definen así: “La confianza mutua de que ninguna parte en el
intercambio explotará las vulnerabilidades del otro”. Battacharrya, Devinney, y Pilluta
(1998, p.462), definen confianza así: “una expectativa de los resultados positivos (o no
negativos) que uno puede recibir basado en la acción esperada de la otra parte en una
interacción caracterizada por la incertidumbre”.
Rosenbloom y Haefner (2009, p. 270), citan que: “el mercadeo de relaciones fue
más allá al fomentar la transferencia y la aplicación de la confianza a las marcas”, y se
tienen como representantes a Fournier (1998), y a Romaniuk y Bogomolova (2005).
Dentro de esta corriente también se cuenta a Delgado-Ballester, Munuera-Alemán y
Yagüe-Guillén (2003, p.37) quiénes definen a la confianza a la marca como “las
expectativas seguras de las intenciones y la fiabilidad de la marca en situaciones que
implican riesgo al consumidor”. También el constructo ha sido definido por Chatterjee y
Chaudhuri, (2005, p. 2), como: “la confianza que un consumidor desarrolla en la
fidelidad e integridad de la marca”. Finalmente, en este enfoque, Romaniuk y
47
Bogomolova (2005, p. 371), definen a la confianza en la marca como: “es más que un
factor de “higiene” en el que todas las marcas deben de tener un cierto nivel de confianza
para ser competitivos en el mercado”.
Los estudios de Bowen y Shoemaker, (1998); Fournier, Dobscha y Mick, (1998),
detallan que la confianza es un valor central en una relación de sociedad, ya que actúa
reduciendo el riesgo percibido e incrementa la confianza en la relación del cliente con la
marca. Para Pavlou, (2003), la confianza resulta de la intención, la experiencia, la
fiabilidad (Bouhlel et al., 2011).
En la literatura de mercadeo se define a la confianza a la marca como: “el deseo
de un consumidor promedio de poder depender de la habilidad de una marca para
desarrollar su función específica” (Chaudhuri y Holbrook, 2001 p. 82). Y es
precisamente esta definición la que se empleará en esta investigación, ya que se encuentra
dentro del campo del mercadeo y ha sido una de las definiciones de este constructo que
más se ha citado en los trabajos académicos (Bouhlel et al., 2011; Gurviez y Korchia
2002; Lin, 2010; Louis y Lombart 2010; Matzler, Bidmon y Grabner-Kräuter 2006; Sung
y Jooyoung 2010).
2.3.3 Escalas de Medición para confianza a la marca. Las escalas para medir
el constructo de confianza a la marca fundamentalmente surgieron y se aplicaron en los
Estados Unidos de Norteamérica y se fueron adaptando de la investigación en psicología
a las relaciones interpersonales. Ejemplo de esto es la aplicación de los ocho enunciados
de la escala de una dimensión de Larzelere y Huston (1980) al trabajo de Morgan y Hunt
en 1994.
48
Otras escalas de confianza interpersonal, que se pueden mencionar son las
concebidas por Johnson, George y Swap (1982), y Rempel, Holmes y Zanna (1985), así
como las escalas de confianza intra corporativas como las de Doney y Cannon, 1997;
Ganesan y Hess, 1997; McAllister 1995, y finalmente las de confianza a la marca,
desarrolladas por autores como: Aurier, Benavent y N’Goala, 2001; Fletcher y Peters,
1997; Fournier, 1994; Frisou, 2000; Chaudhari y Holbrook, 2001; Hess, 1995; Sirieix y
Dubois, 1999. Escalas, que como detallan Gurviez y Korchia (2002, p.48), “han servido
como guías para la adaptación de elementos apropiados para el campo del
comportamiento del consumidor”.
Gurviez y Korchia (2002, p.46), señalan en su trabajo que: “Hess (1995) es
aparentemente uno de los primeros en proponer una escala especial para la confianza a la
marca, definiendo a este constructo como uno multidimensional, conteniendo una
dimensión de ‘honestidad’, una dimensión de ‘altruismo’ y una dimensión de
‘fiabilidad’”.
Gurviez y Korchia (2002), también desarrollan en este trabajo investigativo una
escala multidimensional de confianza a la marca, esta escala tiene tres dimensiones, a las
cuáles llaman: credibilidad, integridad, benevolencia. Los autores señalan que “El
desarrollo de nuestra escala permite entender y medir la relación de confianza entre el
consumidor y la marca, que ofrece pistas de reflexión y acción de los administradores de
marcas, en un entorno de incertidumbre” (p.55). En particular esta escala toma en
consideración la genuina relación existente a largo plazo entre la gerencia y los
consumidores, así como la relación entre el consumidor y la marca con una clara
49
dimensión integral (Degon, 2000; McKenna, 1991; Reichheld, 1997; citados en Gurviez
y Korchia (2002).
Delgado-Ballester, et al., (2003, p.34), desarrollan y validan una nueva escala de
confianza a la marca, la cual, según sus autores: “infunde nuevas perspectivas teoréticas a
la investigación de la lealtad a la marca, ayudando a proveer un entendimiento y
explicación más amplios de este aspecto particular del comportamiento del consumidor”.
Así, esta nueva escala genera cuatro implicaciones gerenciales trascendentales en esta
investigación, tales como que la confianza es una característica clave en la relación entre
las empresas y sus consumidores, por lo que las empresas deberán de ir más allá de tan
sólo producir un producto de calidad, sino que deberán de conducir estudios de mercado
que les lleven a reevaluar la relación antes citada para convertirla en una que conozca,
analice y valore cada una de las características de la marca.
Otra implicación gira en torno a que la confianza en la marca generará una mayor
lealtad a la marca y esta repercutirá en un desempeño óptimo de la marca, generando una
serie de beneficios económicos para las compañías (Aaker 1996b). Y para lograr éste
cometido, la escala propuesta por estos autores estará incluida dentro de las técnicas de
evaluación que ocupa la literatura de mercadeo.
Una tercera implicación gira en torno a que la escala deberá de ser considerada
como una herramienta clave para administrar el capital de la marca, sobre todo en
productos y servicios en los cuales la fiabilidad logre reducir el riesgo en las intenciones
de compra del consumidor (Srivastava y Shocker, 1991). Una última implicación
gerencial, implica la utilización de la escala como una herramienta integral para
administrar las relaciones de los consumidores con las marcas, en especial en el tópico de
50
añadir valor en las compras por la internet, generando lealtad a la marca a través de la
confianza a la marca.
2.3.4 Relación entre personalidad de marca y la confianza a la marca. Sung
y Kim (2010, p. 643), citan que “la conceptualización de Fournier (1998), de la relación
entre la calidad y la marca es una explicita y análoga a la relación entre los conceptos de
calidad en el campo de lo interpersonal, e implica que las relaciones que los
consumidores tienen con las marcas tienen cualidades similares a aquéllas que tienen las
relaciones humanas”. Así es como el constructo de personalidad de marca emerge al
darse la relación entre los consumidores y la marca tal como una metáfora humana de la
misma (Aaker, Fournier y Brasel, 2004; Chang y Chieng, 2006).
En el mismo sentido de las relaciones entre los consumidores y las marcas y de
cómo dentro de ésta relación surge la personalidad de marca, se cuenta con el trabajo de
Aaker, Fournier y Brasel (2004), en el cuál se pudo descubrir cómo cuando las marcas
cuentan con características que le dan una personalidad sincera frente a la percepción del
consumidor, entonces estos establecen una firme relación con estas marcas, tal y como lo
cita el trabajo de Sung y Kim (2010, p. 643), “como si fuera una muy cercana amistad en
las relaciones interpersonales”.
Por tanto, se puede recordar, como dentro de la sección de las diversas
definiciones del constructo de confianza de marca se señalaron que las diversas
dimensiones que este constructo puede manejar son inclusive tres, tales como
credibilidad, integridad y benevolencia, cuando una marca las asocia con su personalidad,
entonces la confianza a la marca se incrementa y por ende la relación entre el consumidor
y la marca se fortalece. En esta investigación, definimos el constructo confianza a la
51
marca desde el capítulo primero como “El deseo de un consumidor promedio de poder
depender de la habilidad de una marca para desarrollar su función específica” (Chaudhuri
y Holbrook, 2001, p.82). Y es precisamente esa dependencia un elemento crucial en la
definición del constructo de confianza de marca, ya que como citan Sung y Jooyoung
(2010, p. 644), “hay dos componentes clave y características esenciales para la confianza
a la marca: confiabilidad y experiencia”.
De hecho las investigaciones de Coulter y Coulter, (2002); y de Doney y Canon,
(1997), detallan que la confianza puede ser definida por creencias tales como la
competencia, la benevolencia y la honestidad. Aún más, las investigaciones de
Chaudhuri y Holbrook, (2001), así como la de Altman y Taylor, (1973), dan a conocer
que, para incrementar la confianza en la marca deben de existir algunos elementos clave
en las creencias que tengan los consumidores de sus marcas, donde, estas últimas sean
fidedignas, justas, honestas, responsables, consistentes, competentes, y útiles.
Si se observan las dimensiones de la personalidad de marca de Aaker, 1997, (ver
Figura 2), se puede encontrar que precisamente dos dimensiones de las cinco con que
cuenta, a saber, sinceridad y competencia, están bien relacionadas con el constructo de
confianza a la marca, de hecho logran que la confianza a la marca se fortalezca dentro de
la relación entre los consumidores y las marcas; por ello, la confianza dentro de la citada
relación es: “una variable psicológica o aún más, un estado de fe o asunción de que la
marca, tal como una entidad personificada, realiza un compromiso para tener una acción
previsible y en conformidad con sus expectativas, y de mantener con benevolencia esta
orientación a través del tiempo que dure la relación” (Lacoeuilhe, 2000 citado por
Bouhlel et al., 2011, p. 212).
52
Además, la personalidad de marca es un factor trascendental en las preferencias y
del consumidor y un claro medio de diferenciación dentro de una categoría de producto
(Biel, 1993; Sirgy, 1982). Incluso incrementa los niveles de confianza y de fidelidad
(Lacoeuilhe, 1999), y tiene una relación positiva con los niveles de lealtad y confianza
(Fournier, 1998). El trabajo de investigación de Louis y Lombart (2010, p. 117), detallan
que se “se pueden además considerar los estudios conducidos por Gouteron (2006, 2008)
y el de Hess, Bauer, Kuester, y Huber, (2007), los cuáles muestran una influencia positiva
y significativa sobre las características de la personalidad de marca y la confianza en la
marca”.
Ante lo citado en esta sección, se propone la siguiente hipótesis:
H2: La personalidad de marca tiene un efecto directo positivo en la confianza a la marca.
2.4 Afecto a la Marca
2.4.1 Antecedentes. Es a partir de fechas muy recientes que tanto los
profesionales del mercadeo como los académicos de esta área están enfocando sus
trabajos hacia el tema central que relaciona a las marcas con el afecto a la marca (Chaplin
y Roedder, 2005; Park y MacInnis, 2006; Schouten y McAlexander, 1995; Thomson,
2006). Otro estudio demuestra que el afecto es un rasgo crítico, ya que impacta a
comportamientos que impulsan lo lucrativo de una marca y el valor a lo largo del tiempo
para el consumidor, además de que describe la fortaleza de la atadura que conecta al
consumidor con la marca (Thomson, MacInnis y Park 2005).
De acuerdo con Park, MacInnis, Priester, Eisingerich, e Iacobucci (2010), existen
dos factores muy importantes que vienen a dar a conocer las propiedades conceptuales de
este constructo, y son la conexión entre el ego y la marca y la prominencia de la marca.
53
En cuanto a la conexión entre el ego y la marca, no es otra circunstancia que una
conexión entre el sujeto y su ego, por lo tanto si el sujeto caracteriza a las marcas como
parte de su ego, entonces ese sujeto desarrolla un sentido de unicidad con las marcas y
estas en particular le generan incluso sentimientos, pues ya son parte de su ser. De tal
manera que los consumidores pueden conectarse a sus marcas ya sea sobre una base de
identidad o de instrumentabilidad, ya que las marcas le pueden representar o incluso dar
significado a sus vidas (Park, et al., 2010; Mittal, 2006).
Por su parte, en cuanto a la prominencia del afecto, las investigaciones de Collins
(1996) y la de Mikulincer (1998), detallan que los recuerdos positivos acerca del sujeto
de afecto son más notables para los individuos que le tienen un gran afecto, que para los
individuos que muestran un afecto débil. Por lo tanto, “el afecto que puedan tener los
consumidores hacia dos marcas con el mismo nivel de conexión entre la marca y el ego
será mayor para la marca que es percibida como la más prominente, cuando esta
prominencia se incrementa, los pensamientos y sentimientos relacionados a la marca se
hacen parte de la vida diaria del consumidor y el afecto a la marca se fortalece” (Park, et
al., 2010, p. 6-7).
Al lograr que el afecto a la marca por parte del consumidor se fortalezca, se
generan una serie de relaciones, tales como las siguientes: a mayor afecto, mayor deseo
de los consumidores para pagar un precio más elevado (Thomson, McInnis y Park, 2005;
Van Lange, Rusbult, Drigotas, Arriaga, Witcher, y Cox, 1997). También a mayor afecto
a la marca, mayor será la opción de que compren esa marca y no alguna de la
competencia (Johnson y Rusbult, 1989), y por tanto se incrementa el deseo de mantenerse
en la relación (Drigotas y Rusbult, 1992). Al lograr estas relaciones, se da a la vez un
54
impacto positivo en los indicadores financieros de la empresa que produce esa marca que
logra el mayor afecto, así como un incremento en el capital de la marca (Park, MacInnis y
Priester, 2007).
2.4.2 Definiciones de afecto a la marca. Lastovicka y Gardner, (1979), señalan
que el afecto a la marca se crea de la relación entre el cliente y la empresa originando a la
vez un estado psicológico que se va conformando a largo plazo con el éxito de la
relación. Es en este mismo sentido que, en el trabajo de Lacoeuilhe, (1997) citado por
Bouhlel et al., (2011, p. 212), define al afecto a la marca así: “Es una relación emocional
y psicológica durable con la marca, la cual resulta de la concomitancia de sentimientos de
amistad y de una dependencia a la marca”. Esta definición es la que se empleará para
esta investigación, ya que detalla claramente a sus elementos constituyentes claves.
Louis y Lombart (2010, p.118) citan que: “la definición de afecto que desarrolló
Lacoeuilhe (2000), es la comúnmente considerada en los estudios que se conducen en
esta área” y entonces continúa citando la definición: “afecto a la marca es una variable
psicológica que revela una relación afectiva inalterable y duradera (donde la separación
es dolorosa) a la marca y expresa una relación psicológica muy cercana a esta”
(Lacoeuilhe, 2000).
Un año más tarde, la investigación de Chaudhuri y Holbrook (2001, p.82) también
describe el concepto de afecto a la marca, como: “el potencial que tiene una marca para
sacar una respuesta emocional positiva al consumidor promedio como resultado de su
uso”.
Los trabajos de Temessek y Touzani, 2004; así como el de Michel y Vergne
(2004), expresan que el afecto a la marca expresa una relación de tipo psicológica, y que
55
el afecto se traduce a una reacción emocional inalienable y duradera. Cristau (2006),
define al constructo como "una relación emocional y psicológica duradera con la marca
que resulta de la concomitancia de sentimientos de amistad y de la dependencia de la
marca" (p. 6). Park, et al., (2010), define al afecto a la marca como: “la fortaleza de la
atadura que conecta a la marca con el ego” (p. 5).
2.4.3 Escalas de Medición para el afecto a la marca. El constructo de afecto a
la marca tiene varias escalas para su medición, por ejemplo, Louis, y Lombart (2010,
p.119), citan que: “los cuatro ítems usados para medir el afecto a la marca se derivan de
la investigación de Lacoeuilhe (2000). La fiabilidad de la escala de medición
unidimensional fue desarrollada por su autor y es satisfactoria (Lacoeuilhe y Belaïd,
2007). Estos cuatro ítems fueron utilizados en el cuestionario de esta investigación, y
aunque originalmente estaban en el idioma francés, debido a la nacionalidad de su autor
(Lacoeuilhe), los autores Luois, y Lombart, lo tradujeron al idioma inglés en su
investigación del 2010 y en su página 121, Tabla III, transcribieron los cuatro ítems. La
traducción al idioma español fue del autor de esta investigación.
Park, et al., (2010) desarrollaron también una investigación donde generan una
escala para medir el constructo de afecto a la marca, ellos citan que: “desarrollaron una
escala original que considera las propiedades conceptuales del afecto a la marca y evalúa
su relación con la fortaleza de la actitud” (p.4). Estos autores consideran que el afecto es
más que tan sólo emociones, por lo que no las consideran como un factor que indique el
afecto a la marca, por ello, tanto la conexión con el ego y la marca, como la prominencia
de la marca son realmente los que logran obtener las emociones que están sujetas al
afecto (Park, et al., 2010).
56
La citada investigación anterior origina una escala de afecto a la marca con cuatro
indicadores, para prepararla realizaron varios estudios dentro de su investigación y los
autores citan que: “los estudios 2 y 3 comparan nuestra medición de afecto a la marca con
la de Thomson, et al., (2005) y se encuentra que ambos estudios soportan firmemente el
valor agregado de nuestra medición sobre la de Thomson, et al., (2005)” (Park, et al.,
2010, p. 44).
La escala de medida de Thomson, et al., (2005), es una que viene a medir la
fortaleza del afecto emocional a las marcas a través de diez indicadores; estos autores
citan que “la escala predice los resultados tales como el compromiso con la marca
(lealtad hacia) y el deseo de invertir en ella (pagar un precio más alto por ella). (Ellos)
sugieren que la escala de afecto emocional es válida, por que predice esos resultados de
una manera consistente con la teoría del afecto y por qué es útil, ya que explica la
varianza más allá de la actitud, el envolvimiento y la satisfacción” (Thomson, et al.,
2005, págs. 79 y 88.)
2.4.4 Relación entre personalidad de marca y afecto a la marca, así como
entre confianza a la marca y afecto a la marca. En esta investigación se definió al
afecto a la marca de acuerdo a Lacoeuilhe, (1997), tal como: “es una relación emocional
y psicológica durable con la marca, la cual resulta de la concomitancia de sentimientos de
amistad y de una dependencia a la marca” (citado por Bouhlel et al., (2011, p. 212). En
la investigación de Bozzo, Merunka yMoulins (2003), se detalla que al afecto a la marca
le corresponde un claro nexo emocional entre un consumidor y una marca, que es
precisamente lo que trata de relacionar la definición seleccionada por este autor para la
investigación.
57
Ahora bien, la teoría de congruencia, expone que “el consumidor es atraído por la
marca cuya personalidad, valores e imagen están en conformidad con su ego y con la
imagen que él se hizo de sí mismo o de lo que él quiere transmitir a los demás” (Geyer,
Doston y King, 1991 en Bouhlel et al., 2011, p. 213). Por ello, estudios de Beatty,
Homer y Kahle (1998); Belaid y Lacoeuilhe (2005); Ganesan, (1994); Thomson, McInnis
y Park, (2005), concuerdan en señalar que la relación entre los consumidores y sus
marcas se fundamenta en que estas últimas cuentan en su haber con unas personalidades
muy homogéneas a los de los consumidores que las seleccionan.
Sung y Jooyoung (2010b, p. 8), concluyen, después de analizar la investigación de
Zajonc (1980), que “la memoria de una marca (o la experiencia de una marca) puede ser
influenciada y formada por el afecto que causó la personalidad de la marca”. Por tanto,
se desprende que, es fundamental analizar cuáles de las dimensiones de la escala de
personalidad de marca de Aaker, (1997) (véase la Figura 2), estarán más relacionadas con
el afecto a la marca, para ello la investigación de Sung y Jooyoung (2010b, p.8), detalla
que serían las siguientes: emoción, sofisticación y rudeza.
Wells, Leavitt y M.McConville (1971), en una investigación sobre publicidad
televisiva, descubrieron una dimensión de tipo emocional a la cuál llamaron
“singularidad”, hoy día, dentro de las dimensiones de personalidad de marca de la escala
de Aaker (1997), se encuentra la de emoción, y entre los rasgos distintivos de esta
dimensión se encuentran imaginativo y singular, y ambos están incluidos dentro de la
dimensión de singularidad de Wells. et al (1971). Para el caso de la dimensión de
sofisticación, también hay un referente en la investigación de Aaker y Bruzzone (1981),
aquí el rasgo distintivo de entretenimiento, viene también ligado a las emociones que le
58
origina al televidente, en este caso la publicidad vía programas de televisión en un
horario estelar. Y la dimensión de rudeza, que tiene un primer referente temporal en
Izard, (1977, p.272), donde el autor hace referencia a “alegría intensa con sentimientos de
confianza y vigor”, lo cual se puede relacionar con los rasgos de la escala de Aaker
(1997), de campestre y que tiene resistencia.
Así que la investigación de Sung y Jooyoung (2010b, p.9), señalan que:
“visualizan tres dimensiones de la escala de Aaker (1997), tales como emoción,
sofisticación y rudeza como reflejo de los bienes afectivos del objeto (por ejemplo, la
marca), que fundamentalmente pudiesen influenciar la conformación de la emoción del
consumidor”.
A la vez, Bouhlel et al., (2011, p. 213), citan que “la personalidad de marca es
vista como un factor de mucho valor en el incremento del compromiso y afecto de la
marca, y de forma similar de cómo la gente se relaciona y se une con otra gente”.
Además, el trabajo de investigación de Louis y Lombart (2010, p. 118), detallan que:
“basado en los estudios conducidos por Sung et al., (2005), Ambroise (2005, 2006) y
Gouteron (2006, 2008), los cuáles muestran el poder explicativo de la personalidad sobre
el afecto a la marca”.
Ante lo citado en esta sección, se propone la siguiente hipótesis:
H3: La personalidad de marca tiene un efecto directo positivo en el afecto a la marca.
Morgan y Hunt (1994), consideran que la literatura del mercadeo relacional tiene
en los constructos de confianza a la marca, afecto a la marca y lealtad a la marca a tres
pilares, comprendiendo, a la vez, que la confianza y la lealtad vienen a ser variables
mediadoras claves dentro de los intercambios que se generan en el mercadeo relacional.
59
No obstante, la confianza a la marca y el afecto a la marca son constructos que
contribuyen a la lealtad a la marca, aun así tienen antecedentes muy diversos, lo que lleva
a Chaudhuri y Holbrook (2001, p. 91), a citar que: “hay evidencia en este estudio, de que
la confianza a la marca y el afecto están sólo indirectamente relacionados a la
participación del mercado y al precio relativo a través de sus impactos combinados en la
lealtad a la compra y en la lealtad actitudinal, respectivamente”.
En la investigación de Taylor, (1981), el autor relaciona el involucramiento del
producto con el compromiso a la marca y señala que la confianza, el compromiso y la
lealtad a la marca pueden ser pronosticados por el afecto a la marca. Otro trabajo que
relaciona a la confianza a la marca con el afecto a la marca, se encuentra en Aurier, P., et
al, (2001), cuyos autores analizan las relaciones entre los elementos que componen a la
marca, y encuentran que se origina una relación positiva entre la calidad percibida por el
consumidor, con el valor percibido, la satisfacción, la confianza y finalmente con el
afecto.
Un trabajo más que relaciona a estos dos constructos, lo constituye el de
Lacoeuilhe y Belaïd (2007), estos autores tratan de dar respuesta a la pregunta de ¿cuál es
la medida de afecto a la marca?, y al hacerlo, relacionan a la confianza a la marca y a sus
dos dimensiones (integridad y benevolencia) con el afecto a la marca, y se percatan de
que esas dos dimensiones también están muy cercanas al afecto a la marca y que incluso
lo influyen de manera positiva.
Por lo tanto, se propone la siguiente hipótesis de investigación:
H4: La confianza a la marca tiene un efecto directo positivo en el afecto a la marca.
60
2.5 Compromiso a la Marca
2.5.1 Antecedentes. Bouhlel, Mzoughi, Hadiji, Ben Slimane (2011) estudiaron
la influencia de la personalidad de marca sobre la intención de compra a través de unas
variables relacionales, confianza, afecto y compromiso a la marca. Encontraron que sí
influencia la personalidad de marca a la confianza, afecto y compromiso a la marca, y
que también depende de la sensibilidad de la marca y el nivel de participación. Este
estudio fue hecho con una sola categoría de productos, los celulares, y su muestra fue de
380 participantes.
Estos autores señalan que el compromiso surge del estudio de los recursos
humanos, pero que Fournier, Dobscha y Mick (1998) lo han aplicado a las marcas y
productos. De hecho en eso es lo que se han encontrado a lo largo de la revisión de la
literatura que se hizo para esta tesis. Más adelante se presentará los señalamientos de
Allen y Meyer, (1987, 1990), quiénes estudiaron el compromiso desde el punto de vista
psicológico y de recursos humanos, pero que sus contribuciones han sido muy útiles en el
estudio del mercadeo relacional ya que ellos son los que desarrollaron los constructos de
compromiso afectivo, continuo y normativo que ha servido como base para los estudios
en mercadeo. Además, fueron los que desarrollaron la escala para medir el compromiso,
que sirve como base para esta investigación y para otros estudios de mercadeo.
Allen y Meyer (1987, 1990), estudian el compromiso en las organizaciones,
específicamente en tres componentes, afectivo, continuo y normativo. Ellos aclaran que
el compromiso que estudian es el de actitud y no el de comportamiento, ya que están
conceptualizando el estado psicológico de la relación entre empleados y la organización
para la cual trabajan. Señalan que Mowday, Porter, y Steers (1982), y Staw (1977),
61
muestran la literatura que diferencia entre estos dos tipos de compromiso. De hecho, en
esta investigación lo que se está estudiando es precisamente ese tipo de compromiso,
porque es el que muestra cómo se dan las relaciones en el mercadeo, en nuestro caso,
entre el consumidor y la marca.
En 1987, Allen y Meyer estudian la literatura sobre el compromiso y encuentran
tres componentes en común en mucha de las literaturas, estos son el afectivo, el de costos
percibidos y el de obligación. A estos tres componentes ellos les llaman, el compromiso
afectivo, el continuo y el normativo, respectivamente. Ellos mencionan que son
componentes y no tipos ya que se pueden dar varios de ellos al mismo tiempo. Como se
analizará en la Sección 2.5.3 Escalas de medición para el compromiso a la marca, Allen y
Meyer (1990), crearon la escala que luego ha servido de base para varios estudios en las
relaciones de mercadeo.
Gurviez y Korchia (2002), estudiaron la relación de la confianza en la marca con
el compromiso a la marca, y encontraron una relación fuerte y positive entre ambas.
Estos autores citan a Garbarino y Johnson (1999), Sirieix y Dubois (1999), y señalan que
se han hecho varios estudios donde se evalúa el impacto del compromiso en las
compañías de servicios. Además, señalan que Chaudhari y Holbrook (2001), y Kennedy,
Ferrel y LeClair (2000), han estudiado la misma relación, pero para productos en vez de
servicios.
Ambroise, Ben Sliman, Bourgeat, De Barnier, Ferrandi, Merunka, Roehrich, y
Valette-Florence, (2005), citados por Lombart y Louis (2010), estudiaron la personalidad
de la marca sobre el compromiso utilizando marcas deportivas. Entre sus hallazgos
demostraron que la personalidad de marca tiene un impacto indirecto en el compromiso, a
62
través de la actitud, y que el nivel de participación del consumidor en la compra del
producto también afecta el compromiso.
Fullerton (2005) estudió el impacto del compromiso a la marca sobre la relación
entre la satisfacción de la marca y lealtad a la marca, en el caso de los servicios al detal.
Este autor encontró que el compromiso afectivo impacta fuerte y positivamente la
intención de re-compra y la intención de promoción o apoyo hacia la marca. No obstante
el compromiso continuo impacta de forma positiva, pero débil, a la primera intención
mencionada, y negativamente a la segunda.
Fullerton (2005), hace referencia a Bansal, Irving, y Taylor (2004), Gilliland y
Bello, (2002), Fullerton (2003), Gruen, Summers, y Acito, (2000), y menciona que tanto
el compromiso afectivo como el continuo han sido estudiados en las relaciones de
negocio a negocio, y en los consumidores de servicio.
Fullerton (2005), menciona que el compromiso normativo no se ha estudiado
mucho en el mercadeo relacional ya que los que sí lo han estudiado han encontrado que
su afecto es muy débil (Meyer y Allen, 1997), y que se correlaciona muy altamente con el
constructo de compromiso afectivo por lo que dudan que realmente sea un constructo
distinto (O'Reilly, Chatman, y Caldwell, 1991).
Gouteron (2008), citado por Louis y Lombart (2010), estudiaron el impacto de la
personalidad de marca sobre el compromiso, utilizando los celulares. El resultado fue
que todos los rasgos de la personalidad de marca tienen un impacto positivo y
significante en el compromiso afectivo, y que en el compromiso continuo solo se
impactan por la sinceridad, la confianza, la sensualidad y la dulzura.
63
Louis y Lombart (2010), estudiaron la relación directa e indirecta de la
personalidad de marca percibida en la Coca-Cola sobre la confianza, afecto y
compromiso de la marca. Además, estudió la interdependencia entre estas últimas tres.
Usaron un modelo de ecuaciones estructurales, y su muestra fue de 348 jóvenes de
edades entre 19 y 23 años. Encontraron que la personalidad de marca tiene una
influencia indirecta en el compromiso a la marca, a través de la confianza a la marca y el
afecto a la marca.
El análisis que hicieron Louis y Lombart (2010), para medir el impacto en el
compromiso a la marca fue hecho considerando el compromiso afectivo y el continuo, de
forma individual. Los hallazgos se discuten en la Sección 2.5.4 Relación del compromiso
a la marca con la confianza a la marca así como entre compromiso a la marca y afecto a
la marca. Estos autores señalan que otras investigaciones que se han hecho sobre
personalidad de la marca y compromiso a la marca, no distinguen entre compromiso
afectivo y el continuo. Además, mencionan que la confianza sirve como antecedente al
compromiso.
2.5.2 Definiciones de compromiso a la marca. Allen y Meyer (1987),
investigaron sobre el compromiso organizacional y encontraron tres componentes
principales y comunes en la mayoría de la literatura que revisaron. Estos tres
componentes son: el apego afectivo (affective attachment), el de costos percibidos
(perceived costs), y el de obligación (obligation). Utilizando estos conceptos comunes
crearon un modelo de compromiso de tres componentes: compromiso afectivo (affective
commitment), compromiso continuo (continuance commitment), y compromiso
normativo (normative commitment).
64
Allen y Meyer (1990, p.2) mencionan que la definición de apego afectivo que
mejor representa el asunto del compromiso organizacional es la de Mowday, Steers y
Porter (1979), Porter, Crampon y Smith (1976), Porter, Steers, Mowday y Boulian
(1974), los cuales lo definen como “'la fuerza relativa de un individuo con la
identificación y participación en una organización en particular” (Mowday et al., 1979, p.
226).
Respecto al compromiso continuo, Allen y Meyer (1990, p. 3) citan a Kanter
(1968, p. 504) y lo definen como “aquel que ocurre cuando hay una ganancia asociada
con la participación continua, y costo asociado con dejarlo”. También mencionan la
definición de Stebbins (1970, p. 527), quiénes hablan de la “penalidad de hacer el
cambio”.
En cuanto al compromiso por obligación, Allen y Meyer (1990), mencionan que
es el menos común, y citan por ejemplo a Wiener (1982, p. 471), quiénes dicen que el
individuo actúa de acuerdo a lo que es “correcto y moral para hacer”.
Allen y Meyer (1990), menciona que la principal diferencia entre los tres
componentes del compromiso, el afectivo, continuo y normativo, es que el primero es
cuando los empleados “quieren”, el segundo, es cuando “lo necesitan”, y el tercero
“porque sienten que deben hacerlo”. Los tres componentes son, según, Allen y Meyer
(1990), “distinguibles” y no “tipos” ya que una persona puede sentir más de uno al
mismo tiempo.
Como se observará, en las definiciones de Allen y Meyer, las mismas son
aplicadas al compromiso organizacional. No obstante, Fullerton (2005) y Louis y
Lombart (2010), las aplicaron a las marcas de servicio y de productos.
65
Fullerton (2005, p. 98), mencionan que “la naturaleza del compromiso es un
constructo actitudinal que representa los sentimientos del cliente sobre el acto de
mantener una relación con un socio comercial”. En cuanto al compromiso afectivo,
Fullerton (2005, p. 99), menciona que dicho compromiso “probablemente explica el
proceso donde se presume que un cliente es leal, porque él o ella tiene una actitud
favorable hacia la marca y también es un comprador frecuente de esa marca”.
El compromiso continuo, según Fullerton (2005, p. 99), tiene sus raíces en la
“escasez de alternativas, apuestas laterales y costos de cambios”. Mencionan además,
que los consumidores experimentan el compromiso continuo cuando “están obligados”,
porque “le es difícil salir de la relación, o perciben pocas alternativas fuera de esa
relación”.
Louis y Lombart (2010, p 129), mencionan que “los analistas han propuesto que
el compromiso afectivo refleja la cercanía entre el consumidor y la marca y funciona
como el núcleo de la relación”. Al contrastarlo con el compromiso continuo indican que
el compromiso de continuidad “es visto como un proceso cognitivo que puede señalar
una forma de compromiso más "calculada" o "oportunista" que puede prevalecer por la
falta de alternativas.”
Allen y Meyer (1987), desarrollaron los dos componentes de compromiso
estudiados en esta investigación, estos son el compromiso afectivo (affective
commitment), y el compromiso continuo (continuance commitment). En el 1990, estos
mismos autores desarrollaron la escala para medirlos. Esta investigación medirá el efecto
del compromiso utilizando una escala que fue basada en la de Allen y Meyer (1990), o
sea, la escala de Fullerton (2005). La escala de Allen y Meyer (1990) y sus conceptos
66
desarrollados en 1987 están basados en el compromiso organizacional. Sin embargo,
Fullerton (2005), los adaptó al compromiso a la marca, pero su estudio está basado en
marca de servicios. Louis y Lombart (2010), utilizaron la escala que Fullerton (2005)
adaptó, pero estudiando una marca de producto. Esta investigación medirá el
compromiso del consumidor hacia la marca de dos categorías de productos utilizando la
misma escala que utilizaron Fullerton (2005), y Louis y Lombart (2010). Por todo lo
expuesto anteriormente es que se escogieron las definiciones mencionadas anteriormente.
2.5.3 Escalas de Medición para el compromiso a la marca. La escala que se
utilizará en este estudio para medir el compromiso a la marca por parte de los
consumidores, fue obtenida de Louis y Lombart (2010), la cual se puede ver en el
cuestionario (ver Apéndice B). Louis y Lombart (2010), obtuvieron la escala de
Fullerton (2005). Ellos mencionan que son dos escalas unidimensionales una para el
compromiso afectivo y otra para el compromiso continuo; cada escala tiene tres ítems.
Sin embargo, Fullerton no fue el autor, sino más bien Allen y Meyer (1990). La
escala creada por estos últimos autores fue hecha aplicándose al compromiso de los
empleados hacia la compañía para la cual trabajaban. Es importante aquí recordar que, el
estudio del compromiso fue estudiado primero, en el área de la psicología organizacional
y luego en el área de mercadeo. Fullerton (2005), lo que hizo fue adaptarla para poder
medir el compromiso de los consumidores con las marcas de servicios. La escala original
de Allen y Meyer (1990), tenía ocho ítems para cada componente del compromiso,
entiéndase el compromiso afectivo y el continuo, ya que el normativo no fue estudiado
por Fullerton (2005), por las razones explicadas en la sección 2.5.1 Antecedentes. Una
67
vez Fullerton hace la adaptación se queda con tres ítems. A continuación el resumen de
cómo Allen y Meyer (1990), desarrollaron dichas escalas.
En el trabajo de Allen y Meyer (1990), se presentan dos estudios, el primero de
ellos tiene como propósito desarrollar una escala para cada una de los tres componentes
del compromiso, el afectivo, el continuo y el normativo. Para desarrollar las escalas
distribuyeron 500 cuestionarios, de los cuales recibieron un 52% de respuestas. Estos
cuestionarios fueron distribuidos a empleados que no pertenecen a un sindicato de dos
compañías manufactureras y una universidad, y el mismo tenía 66 ítems, 15 ítems eran
del OCQ (Mowday et al., 1979), el cual se menciona más adelante, y los otros 51 fueron
de las investigaciones previas de otros autores, y otras creadas por los mismos Allen y
Meyer. Para el cuestionario utilizaron la escala Likert de 5 puntos con las indicaciones
de completamente en desacuerdo (strongly disagree) y completamente de acuerdo
(strongly agree).
Luego de aplicar una serie de reglas como por ejemplo las relacionadas a
proporciones de endosos y correlación de los enunciados y el total, Allen y Meyer (1990),
eliminaron los ítems que no cumplían con las mismas y seleccionaron ocho ítems para
cada escala, o sea, para cada dimensión del compromiso. Los ítems que pasaron la regla
fueron sometidos a un análisis de factor, y además se probaron mediante un segundo
estudio. Dicho estudio se hizo con otra muestra para probar su fiabilidad (reliability), y
la relación entre los tres componentes, así como la relación con los antecedentes que
justifican dichas escalas.
Allen y Meyer (1990), mencionan que se han desarrollado varias escalas para
medir el compromiso afectivo, pero no todas han presentado evaluaciones rigorosas
68
respecto a sus propiedades psicométricas. No obstante, mencionan que Mowday, Steers
y Porter (1979), sí presentaron propiedades psicométricas aceptables en su escala, y que
la misma ha sido utilizada muchas veces. Dicha escala está en un cuestionario que los
autores llamaron cuestionario de compromiso organizacional (OCQ por sus siglas en
inglés), y el mismo consta de 15 ítems.
Los ítems para desarrollar la escala del compromiso normativo fue basada en una
escala de tres ítems usada por Wiener y Vardi (1980), ya que según Allen y Meyer
(1990), esta era la única escala presentada en la literatura relacionada a la obligación,
hasta ese momento. Los tres ítems fueron: tiene que ser leal a la organización, tiene que
hacer sacrificios por ella, y no tiene que criticarla. Las propiedades psicométricas de esa
escala no fueron informadas según, mencionan Allen y Meyer (1990), solamente se
informó sobre la consistencia interna.
En cuanto al compromiso inducido por costo, el cual Allen y Meyer lo definieron
como el compromiso continuo, Allen y Meyer (1990), mencionan que el mismo había
sido típicamente estudiado usando las medidas que Ritzer y Trice (1969), desarrollaron y
que Hrebiniak y Alutto (1972). Sin embargo, Allen y Meyer (1987), dudaron de esa
escala y señalan que probablemente esa medida reflejaba el affective attachment y no el
cost-induced commitment, ya que a pesar de los atractivos que le presentaron a la gente
para dejar la compañía para la cual trabajaban, los resultados fueron muy altos a favor de
no dejarla. En la nota de la Tabla A4 (véase el apéndice A), se presentan otros autores
que Allen y Meyer (1990) consideraron para su escala.
Las escalas desarrolladas por Allen y Meyer (1990) fueron utilizadas en otros
estudios como por ejemplo en Bansal, Irving y Taylor (2004), Fullerton (2003), y Gruen,
69
Summers, y Acito (2000). Bansal et al., (2004) estudiaron cómo afecta el compromiso
del consumidor al cambio de servicio de proveedor, y Fullerton (2003), estudió cómo el
compromiso del consumidor afecta la relación entre este último y los proveedores de
servicios. Gruen et al., (2000), estudió la relación entre las actividades de mercadeo, el
compromiso y el comportamiento en las asociaciones profesionales. Otras escalas
distintas a las basadas en el trabajo de Allen y Meyer, se presentan a continuación.
Gurviez, y Korchia (2002), crearon una escala multidimensional para medir la
confianza en la marca, pero además estudiaron la relación de esta última con el
compromiso a la marca. La escala que utilizaron fue una propuesta por Le Roux,
Chandon y Strazzieri (1997), y la misma se compone de los siguientes tres ítems
(traducción propia del inglés al español)
1. Si es necesario, yo haría algunos pequeños sacrificios para poder continuar usando
esta marca.
2. Yo tiendo a alabar y defender esta marca.
3. Yo pienso que apreciaré esta marca por un periodo largo de tiempo.
Bouhlel, et al (2011), quienes estudiaron la influencia de la personalidad de la
marca en la intención de compra a través de varias variables y en entre ellas el
compromiso, utilizaron una escala obtenida de Cristau (2001).
Rehman, Shareef e Ishaque (2012), presentan cómo se afecta la relación del
cliente con la compañía a través del compromiso. Ellos utilizaron una escala de tres
ítems, adaptada de la que usó Anderson y Weitz (1992), y Ganesan (1994).
70
2.5.4 Relación del compromiso a la marca con la confianza a la marca así
como entre compromiso a la marca y afecto a la marca. Louis y Lombart (2010),
estudiaron la influencia de la personalidad de la marca en el compromiso a la misma, a
través del compromiso, confianza y afecto a la marca. En siete de los nueve rasgos
estudiados, encontraron que tienen una influencia indirecta en el compromiso a la marca,
a través de la confianza a la marca y el afecto a la marca. Al separar el análisis por las
distintas dimensiones de la confianza y los distintos componentes del compromiso,
que todas las dimensiones de la confianza, credibilidad, integridad y benevolencia,
influencian los dos componentes del compromiso, el afectivo y el continuo. Respecto al
afecto a la marca, también encontraron una influencia fuerte con ambos componentes del
compromiso.
Louis y Lombart (2010), hacen referencia a Lacoeuilhe (2000), y mencionan que
la relación afecto y compromiso ayuda a entender por qué un consumidor es leal a una
marca que no se diferencia fácilmente. Louis y Lombart (2010), también señalan que
esta relación fue sugerida en el 1997 por Lacoeuilhe, pero demostrada empíricamente por
Lacoeuilhe (2000), Lacoeuilhe y Belaı¨d (2007), y Gouteron (2008).
Bouhlel, et al (2011), mencionan que el compromiso es un apego psicológico a la
marca y hacen referencia a Thomson et al., (2005), señalando que el compromiso y el
estar dispuesto a hacer un sacrificio para mantenerlo, se pueden predecir a través del
afecto emocional del cliente con la marca. Además, mencionan que “el afecto constituye
un factor de compromiso emocional a la marca” (Bouhlel et al, 2011, p. 213), y hacen
referencias a los trabajos de Charmine, (2007), Fullerton (2003), Onkvisit y Shaw (1987),
71
Zainuddin, Russell-Bennett y De Reuyter, Wetzels y Birgelen (1998), para justificar esta
idea.
Gurviez y Korchia (2002), estudiaron la relación de la confianza en la marca con
el compromiso a la marca, y encontraron una relación positiva y fuerte entre ambas.
Hiscock (2001), encontró una relación fuerte y positiva entre la confianza y el
compromiso de parte de los consumidores hacia los productos, esto según Bouhlel et al.,
(2011).
Bouhlel et al., (2011), señalan que la confianza el consumidor al compromiso, y
hacen referencia a Anderson y Narus (1990), Hess (1995), Yoon (2002). También, hacen
referencia a Taylor (1981), indicando que el afecto a la marca predice cierto
comportamiento de compromiso. De hecho, Louis y Lombart (2010, p. 118), señalan que
los “consumidores estarán menos comprometidos cuando la confianza no está bien
establecida”.
Ante lo descrito en esta sección, se proponen las siguientes hipótesis de
investigación:
H5: Hay una relación directa positiva entre el afecto a la marca y el compromiso a la
marca.
H6: La confianza a la marca tiene un efecto directo positivo en el compromiso del
consumidor a la marca.
2.6 Intención de Compra
2.6.1 Antecedentes. Cuando se analiza el tema central del comportamiento del
consumidor, entonces aparece el término de la intención de compra, ya desde 1975 la
investigación de Fishbein, y Ajzen, indicaban que la intención de compra era una
72
“inclinación subjetiva” que los consumidores vienen a manifestar en su comportamiento
hacia algunos productos y servicios, de ahí que resulte trascendente el análisis de este
constructo, ya que juega un papel central por su habilidad para predecir el
comportamiento de los consumidores. Kotler (2000), delinea que cuando el consumidor
se ve estimulado ya sea por un producto, marca, horario o cantidad, entonces se origina el
comportamiento de compra del consumidor, el cual tiene la habilidad y capacidad para
tomar una decisión de compra en base sus propias características y cualidades, así como a
su personalidad y procesos de toma de decisiones. Por lo que, en definitiva, cuando el
consumidor selecciona un producto o un servicio y una marca en particular, en ese mismo
momento se tiene un impacto en su comportamiento de compra.
Ahora bien, para comprender cómo los consumidores toman sus decisiones,
existen modelos que dentro del campo de estudio del comportamiento del consumidor
dan a conocer el proceso paso a paso, e incluso que factores afectan el mismo (Hawkins,
Best y Coney, 2001).
Por ejemplo, hacia 1984, Engel et al, diseñaron un modelo, al cual se le conoce
hoy día como el Modelo EKB; este modelo permite a su usuario generar un avalúo de la
forma en que el consumidor toma sus decisiones. En el logro de este objetivo, el modelo
se estructura a través de un proceso que continuamente va generando cinco etapas, a
saber y en ese orden: el reconocimiento del problema, la recopilación de la información,
la evaluación de las alternativas, la toma de decisiones y la post venta (Senthilnathan y
Tharmi, 2012).
En el trabajo de Wu y Wu (sf), se identificó la influencia que pudiese tener la
imagen de la marca sobre la intención de compra de los consumidores, citando que “la
73
gente compra comparativamente aquéllas (marcas) que le son familiares y los productos
con una buena imagen de marca porque (esta) te puede hacer sentir cómodo y seguro” (p.
4). Kamins y Marks (1991, citados en Wu y Wu, s.f., p.5), “defienden la idea de que
dependiendo de la familiaridad a la marca y de que el producto tenga una buena imagen,
entonces (el consumidor) tendrá una más alta actitud e intención de compra”. Wu y Wu
(sf) también citan a Laroche, Kim y Zhou (1996), quienes encontraron una relación
similar a la anterior. Ellos encontraron que la intención de compra aumenta a medida que
el consumidor tenga más familiaridad a la marca, actitud y confianza hacia el producto.
Sproles y Kendall, 1986 en Shah (2012, p. 107), citan que “el estilo de la toma de
decisiones de un consumidor es una orientación mental caracterizada por el enfoque del
consumidor hacia la realización de (las diversas) opciones”. También en la investigación
realizada por Jiménez y San Martín, (2012, p. 39), analizando los efectos que tiene la
animosidad en la intención de compra en la actividad comercial con los países
emergentes, citan que: “los consumidores que sienten animosidad hacia un país
emergente están renuentes a comprar sus productos, aún si aprecian el prestigio de la
empresa y tienen confianza en sus buenas intenciones y capacidades”.
2.6.2 Definiciones de intención de compra. Diversos trabajos de investigación
concuerdan en el origen del constructo intención de compra, detallando que es generado
por los sentimientos positivos de los consumidores sobre la marca de un producto (Aaker,
1991; Assael, 1998; y Wang y Kan, 2002). Por otra parte, diversos estudios lo definen
como: El resultado del objetivo de la compra (Ariely, 2000), una recomendación (Chen y
Xie, 2008), conveniencia (Schaffer, 2000), resultados y experiencia en el uso de un
producto (Holbrook y Hirschman, 1982). La probabilidad en el intento de comprar un
74
producto (Dodds, Monroe y Grewal, 1991). La probabilidad de compra de un producto o
de una marca dado (Lacoeuilhe, 1997, citado por citado por Bouhlel et al., (2011, p. 214).
En esta investigación, se empleará la última definición de intención de compra, ya
que el autor concuerda con (Lacoeuilhe, 1997) en el sentido de que este constructo
representa una probabilidad y no un evento seguro, ya que es tan sólo una intención, no
una compra efectiva, por otra parte, se va más allá que la definición de (Dodds, Monroe y
Grewal, 1991), ya que la definición a emplear incluye a las marcas también.
2.6.3 Escalas de Medición para la intención de compra. Las escalas de
medición del constructo intención de compra van muy ligadas a la retención y
satisfacción de los clientes así como a la medición de la calidad del servicio. Así, por
ejemplo, se cuenta con la escala de intención de compra de Cronin y Taylor (1992), estos
autores emplearon una escala con un sólo ítem, y descubrieron en su investigación que
existe una correlación positiva entre la calidad del servicio y la satisfacción del cliente.
Por otra parte en 1992, Boulding, Kalra, Staelin y Zeithaml detallaron una correlación
positiva entre la calidad de servicio y una medida de intenciones de recompra y deseo de
recomendar de dos ítems. Aún, Narayandas (1998), en su investigación desarrolló una
escala que denominó Beneficios de la Retención del Cliente, escala que aplicó a la
industria de la computación personal, demostrando unas buenas propiedades
psicométricas.
Bouhlel, et al, (2011, p.226), detalla que para medir el constructo de intención de
compra en su investigación sobre la influencia de la personalidad de marca en la
intención de compra utiliza la escala de Dussart (1983), la cual señalan los mismos
autores, contiene seis ítems.
75
En la presente investigación se empleará la escala de Dodds, et al., (1991), esta
escala contiene originalmente 5 ítems, tales como: 1. La probabilidad de comprar este
producto es. 2. Si fuera a comprar este producto, consideraría comprar este modelo al
precio marcado. 3. Al precio marcado, consideraría comprar el producto. 4. La
probabilidad de que considere comprar este producto es. 5. Mi deseo de comprar el
producto es.
De estos cinco ítems, para esta investigación se adaptaron cuatro en el
cuestionario, bajo el constructo de intención de compra: 1. Probabilidad de comprar el
producto de esta marca. 2. Disposición a considerar comprar el producto de esta marca.
3. Probabilidad de que mi decisión de compra cambie según el precio de mercado del
producto. 4. Deseo de comprar el producto de esta marca.
2.6.4 Relación entre la intención de compra y la confianza a la marca, así
como entre la intención de compra y el compromiso a la marca. El estudio de
McKnight, Choudhury y Kacmar (2002), pone de manifiesto que es la confianza el
componente fundamental para que se pueda dar exitosamente la relación entre el
consumidor y la marca. La función que realiza la confianza en relación a la intención de
compra es transcendental, ya que hay evidencia de que la puede explicar (Yoon, 2002;
Andreassen y Lindestad, 1997; Gurviez y Korchia, 2002; Delgado-Ballester y Munuera-
Alemán, 2001).
Hiscock (2001) en su trabajo sobre las marcas más confiables establece que
cuando se origina y se mantiene una relación de deseo entre el consumidor y la marca,
entonces sea de forma directa o indirecta, tanto la confianza a la marca como el
compromiso a la marca generarán un impacto positivo en la futura intención de compra.
76
A este autor se le une Hess (1995), formulando en su investigación que la recompra de
productos de la misma empresa viene dada por los clientes que se sienten más
comprometidos y confiados en las marca de esos productos.
También Bhattacharya (1998) y Lacoeuilhe (1999), en sus trabajos investigativos
concluyen que existe una relación positiva entre la confianza a la marca por parte del
consumidor y su futura intención de compra, así, entre más confianza, más intención de
compra. Finalmente Kapferer y Laurent (1983), en su obra de la sensibilidad de las
marcas va más allá de la relación anterior, al detallar que al perfeccionarse la confianza
no tan sólo se ve la influencia positiva en la intención de compra, sino que también se ve
la influencia directa y positivo en el comportamiento efectivo de compra del consumidor.
Ante la citada evidencia científica, se propone la siguiente hipótesis de
investigación:
H7: Hay una relación directa positiva entre el nivel de confianza del consumidor a la
marca y la intención de compra.
Fullerton (2005), encontró relación entre el compromiso y la intención de volver a
comprar, específicamente con el compromiso afectivo. Respecto al compromiso
continuo, encontró relación en una de las marcas estudiadas, pero en la otra no. El
compromiso continuo lo relaciona con la retención del cliente, y dice que el impacto es
positivo pero débil.
Fullerton (2005, p.101), mencionan en su revisión de literatura que varios estudios
han demostrado un “impacto fuerte, positivo y uniforme del compromiso afectivo sobre
la retención del cliente”, y hace referencia a Bansal, Irving y Taylor (2004), Fullerton
(2003), Garbarino y Johnson (1999), Gruen, et al., (2000), y a Morgan y Hunt, (1994).
77
Fullerton (2005, p.101) dice que la explicación a lo anterior es que “el consumidor tiende
a patrocinar las entidades con las cuáles se identifican y sienten afecto.”
Bouhlel et al (2011), mencionan que el compromiso sirve para predecir al volver a
comprar, y en su investigación demostró que el compromiso impacta la intención de
compra. Además, en su revisión de literatura indica que Hiscock (2001), demostró que el
compromiso a la marca tiene un impacto directo o indirecto en la intención de compra
futura. También, hace referencia a Hess (1995), y dice que el cliente que se siente
comprometido tiene más probabilidad de volver a comprar a la misma firma. Según
Bouhlel (2011), el compromiso tiene la consecuencia de provocar la intención de volver a
comprar para así mantener la relación, y hace referencia a Moulins (2003) y a
Debenedetti (2004).
Por otra parte, Rehman, Shareef e Ishaque (2012), mencionan que el compromiso
refuerza el volver a comprar ya que el mismo crea sesgos (bias) en el proceso de la
información, y hace referencia a Ahluwalia, Burnkrant y Unnava (2000).
Por lo que se propone la siguiente hipótesis de investigación:
H8: El compromiso a la marca tiene un efecto directo positivo en la intención de compra.
2.7 Familiaridad a la Marca
2.7.1 Antecedentes de familiaridad a la marca. La familiaridad a la marca ha
sido estudiada de varias formas, aunque mucha de ellas ha sido para estudiar su efecto en
los anuncios o publicidad. Algunos autores que han estudiado esta relación son: Kent y
Allen (1994), Campbell y Keller (2003), Lange y Dahlén (2003), Tellis (1997) y a
Dahlén (2001), Pae, Samiee y Tai (2002). Otras relaciones que han sido bastante
estudiadas son, el efecto de la familiaridad de la marca sobre las preferencias (Baker,
78
Hutchinson, Moore y Nedungadi, 1986; Monroe, 1976) o elección (Bettman y Park,
1980; Holden y Rutz, 1992; Park y Lessig, 1981), y sobre las evaluaciones del
consumidor (Holden y Vanhuele, 1999; Janiszewski, 1993; Tam, 2008; Zajonc y Markus,
1982). Más recientemente, se han publicado artículos sobre el efecto de la familiaridad a
la marca en el desarrollo del capital de la marca (brand equity) (Delgado-Ballester,
Navarro y Sicilia, 2012; Ming, Ismail, y Rasiah, 2011). Otros temas recientes
relacionados a la familiaridad a la marca son sus efectos sobre la personalidad de la
marca, la confianza a la marca, y la intención de compra, y el efecto en el uso de la
información del país de origen. Estos últimos temas se discutirán en la Sección 2.7.4, ya
que también son parte de esta investigación.
Kent y Allen (1994) estudiaron cómo la familiaridad a la marca aumenta la
memoria respecto a los anuncios de dichas marcas, y cómo esa memoria se afecta por la
competencia cuando existe la familiaridad a la marca. Sus conclusiones indican que para
las marcas familiares, los sujetos recordaban mejor la información sobre productos
nuevos, y por lo tanto su memoria estaría menos afectada por los anuncios de la
competencia.
Otros autores que estudiaron el efecto de la familiaridad a la marca sobre la
memoria del consumidor son Campbell y Keller (2003). Estos autores estudiaron el
efecto de repetir el mismo anuncio sobre la memoria del consumidor, pero contrastando
el mismo anuncio para marcas familiares y marcas no familiares. Ellos encontraron en
sus experimentos, que las repeticiones para las marcas no familiares no resultaron
efectivas, en comparación con las marcas familiares.
79
Como hemos visto, la familiaridad a la marca ayuda a que los anuncios sean más
efectivos. Sin embargo, Lange y Dahlén (2003) citan a Tellis (1997) y a Dahlén (2001)
al decir que la “publicidad de marcas familiares se desgastan rápidamente” p. 450.
Incluso dicen que los consumidores “se pueden aburrir con las marcas familiares” P. 450,
citando a Machleit, Allen y Madden (1993). Por eso, Langen y Dahlén estudian otra
forma en que la familiaridad a la marca ayuda a la efectividad de los anuncios, más allá
del efecto en la memoria del consumidor.
Lange y Dahlén (2003) hicieron un experimento para probar la teoría que dice que
los anuncios donde hay incongruencia entre lo presentado y la imagen de la marca, son
más efectivo porque hacen que el anuncio en sí, y la marca anunciada permanezcan más
tiempo en la memoria del consumidor. Su estudio prueba dicha teoría, pero
distinguiendo entre marcas familiares y marcas no familiares. Los resultados de su
experimento los llevó a concluir que esa teoría es verídica, pero con las marcas
familiares, ya que con las no familiares no se mostró mucha diferencia entre los anuncios
congruentes y los no congruentes.
Por otra parte, Pae et al. (2002) hicieron un estudio en Japón sobre el efecto de la
estandarización de los anuncios a nivel global, comparando las marcas familiares con las
no familiares, y encontraron que dicha estandarización era más efectiva con las marcas
familiares. Respecto a las marcas no familiares, resultaron más efectivos los anuncios
producidos localmente. Además, mencionan que “la familiaridad con el nombre de la
marca tiende a facilitar la preferencia y elección del consumidor, y algunas veces
independientemente del contenido del anuncio” (Pae et al., 2002, p. 180).
80
Pae et al. (2002), también hablan sobre familiaridad y elección del consumidor.
Dichos autores citan a Holden y Rutz (1992) P. 179 e indican que la familiaridad
“desempeña un papel crítico en facilitar la consideración de la marca en la elección del
consumidor”, aunque mencionan que la familiaridad no necesariamente lleva a atributos
positivos, recordando el ejemplo del carro Yugo.
Al hablar sobre elección y preferencias de la marca por parte del consumidor,
podemos retroceder hasta el 1976 donde Monroe estudió de forma aislada la influencia de
los precios y de la familiaridad a la marca, sobre las preferencias de las marcas. El
resultado de su estudio, es que cuando los niveles cognitivos no son equivalentes, el
efecto de la familiaridad a la marca sobre la preferencia fue mayor que el efecto del
precio. Los tres niveles cognitivos, según este estudio, fueron que lo hubiese comprado
en los últimos dos años, hace más de años, o sin ninguna experiencia.
Más tarde, Baker et al. (1986) exploraron la teoría y la evidencia empírica que
había hasta ese momento respecto al efecto de la familiaridad a la marca sobre la elección
o preferencia de una marca. La conclusión de su estudio es que la familiaridad a la marca
puede influenciar la decisión del consumidor por lo que puede ser utilizada en la
estrategia de mercadeo, pero indican que existen ciertas limitaciones. Dichas
limitaciones surgen del hecho de que en situaciones donde el consumidor tiene un alto
involucramiento con el producto, o cuando existe mucha información disponible sobre un
producto, entonces es poco probable que el efecto de la familiaridad a la marca sobre la
decisión del consumidor o sobre la actitud hacia la marca, sea sólido. Otra limitación, es
que según lo estudiado por dichos autores, las asociaciones entre marca y situación tienen
81
mayor influencia en la determinación de cuáles marcas se consideran entre las posibles a
ser seleccionada, en comparación con la influencia de la familiaridad a la marca.
Alba y Hutchinson (1987) no hablan sobre involucramiento del consumidor con el
producto, pero sí de novatos y expertos, y mencionan algo parecido a lo mencionado en
el párrafo anterior. Específicamente, Alba y Hutchinson estudiaron las dimensiones del
consumidor experto y en su revisión de literatura lo contrastan con el consumidor novato.
Es con este tipo de consumidor donde mencionan la familiaridad a la marca. Estos
autores citan a Bettman y Park (1980) e indican que en última instancia, los
consumidores novatos tienden a confiar en la familiaridad a la marca.
Otro efecto de la familiaridad a la marca, además del que puede tener sobre la
preferencia o elección, es el efecto sobre la evaluación de un producto. Lange y Dahlén
(2003) citan a Janiszewski (1993), Holden y Vanhuele (1999) al mencionar que “la
familiaridad a la marca automáticamente produce evaluaciones más favorables de la
marca”. p. 451 Tam (2008) cita a Zajonc y Markus (1982) e indican que la familiaridad a
la marca “puede llevar a evaluaciones positivas de un servicio u objeto” (Tam, 2008, p.
4).
Tam (2008) estudió el efecto de la familiaridad a la marca sobre las evaluaciones
del consumidor, pero específicamente las evaluaciones que hace luego de haber usado y/o
consumido el producto y/o servicio, y su intención de volverlos a comprar o
recomendarlos. Este autor plantea que el consumidor puede tener una expectativa, y una
evaluación del desempeño percibido, diferente cuando la marca es familiar vs. cuando no
lo es. El cumplimiento o no de esas expectativas, junto con su evaluación del desempeño
82
percibido, son los que determinan su comportamiento sobre comprar otra vez el producto
y recomendarlo.
El estudio de Tam (2008) fue hecho con consumidores de cierto s restaurantes,
donde se entrevistaba al consumidor antes de entrar al restaurante y luego se le entregaba
una encuesta al salir del mismo. Sus resultados mostraron que el efecto que tiene el
desempeño percibido en la determinación de su inconformidad o inconformidad de lo que
esperaba (o sea, sobre la teoría de disconfirmation), fue mayor para los grupos de baja
familiaridad a la marca. Lo mismo sucedió con el efecto que tuvo dicha conformidad o
inconformidad, en la satisfacción, y en las expectativas que se formó luego de usar el
producto, lo que a su vez influyó en su intención de volver a comprar el producto o
recomendarlo. Por otra parte, el efecto que tuvo la satisfacción, en su intención de volver
a comprar o recomendar, fue mayor para los grupos de alta familiaridad a la marca.
Respecto a la familiaridad a la marca y el brand equity, Ming et al. (2011)
propusieron un marco conceptual para el desarrollo del brand equity en los restaurantes
de comida rápida, y utilizaron, entre otras variables, a la familiaridad a la marca como
variable mediadora entre los otros constructos, la cual indica relaciones entre las
dimensiones del brand equity.
Delgado et al. (2012) estudió cómo la inconsistencia en los mensajes de
comunicación sobre una marca afecta el brand equity de dicha marca. La familiaridad a
la marca la utilizó como moderadora en dicha relación. Los resultados de su estudio
mostraron que las actitudes y respuestas de los consumidores, fueron más favorables en
los casos de marcas familiares. De igual forma, mejoraron el recordar y asociar la marca.
83
2.7.2 Definiciones de familiaridad a la marca. La definición de familiaridad a
la marca utilizada es este estudio, es la Baker et al. (1986), los cuales definen la
familiaridad a la marca como “un constructo unidimensional que está directamente
relacionado a la cantidad de tiempo que ha sido gastado en procesar la información sobre
la marca, independientemente del tipo o contenido del procesamiento” (p. 637). Estos
autores señalan que ni el tipo ni el contenido del procesamiento de la información afectan
a la familiaridad a la marca, por tal razón mencionan que la familiaridad a la marca se
afecta más o menos igual ya sea con los anuncios que ha visto o escuchado, como por la
compra, y el consumo o uso que haya tenido de la marca. La definición de Baker et al. ha
sido utilizada por otros investigadores, como por ejemplo: Phelps y Thorson (1991), y
Ha y Perks (2005).
En 1987, Alba y Hutchinson definieron familiaridad, aplicándose a los productos.
Sin embargo, muchos autores, entre ellos: Kent y Allen (1994), Pae, Samiee, y Tai
(2002), Park y Stoel (2005), Ha y Perks (2005), y Delgado, Navarro y Sicilia (2012), han
utilizado su definición para aplicarla a la familiaridad a la marca. La definición de
familiaridad que proveen Alba y Hutchinson, es “un número de experiencias relacionadas
al producto, que han sido acumuladas por el consumidor” (Alba y Hutchinson, 1987, p.
411).
Ming, Ismail y Rasiah (2011) hacen referencia a Marks y Olson (1981) y definen
a la familiaridad a la marca como:
“representaciones cognitivas de experiencias almacenadas en la memoria, al igual
que experiencia anterior con una marca, y representaciones cognitivas de
experiencias con una marca que fueron organizadas en la memoria como una
84
estructura o esquema en la forma de representación de una marca, atributo, uso,
criterio de selección, y así sucesivamente.” (Ming et al., 2011, p. 74).
2.7.3 Escalas de Medición para la familiaridad a la marca. Los autores
Steenkamp, Batra y Alden, hacia el año 2003 publicaron su estudio sobre cómo la
percepción de las marcas globales crean valor a la marca y desarrollaron una nueva escala
de familiaridad a la marca construida sobre la base de la escala de familiaridad de Oliver
y Bearden (1985).
Esta nueva escala consiste en cuatro enunciados (ítems), los cuáles fueron
empleados en el cuestionario de este estudio, generando valores para la prueba de Alpha
de Cronbach de .707 para Estados Unidos y .815 para Corea del Sur.
Los enunciados de esta nueva escala se dan a conocer en la página 64 del estudio
de Steenkamp et al, 2003 y son los siguientes:
1. Esta marca es muy familiar para mi/ Esta marca no me es familiar.
2. Cualquiera aquí ha escuchado acerca de esta marca/ Casi nadie aquí ha escuchado
acerca de esta marca.
3. No tengo mucho conocimiento de esta marca/ Tengo mucho conocimiento de esta
marca.
4. Nunca he visto anuncios de esta marca en revistas, radio o televisión (Americana
/Coreana) / He visto muchos anuncios de esta marca en revistas, radio o televisión
(Americana /Coreana).
Otro estudio que muestra una escala de familiaridad a la marca es el de Ha y
Perks (2005), que investiga, en particular, las relaciones entre la familiaridad a la marca,
la satisfacción y la confianza a la marca y cómo éstas relaciones afectan la percepción del
85
consumidor, cuando éste tiene la experiencia de compra de productos de marca a través
de la web.
El estudio de Hong-Youl y Parks (2005), adapta las escalas que emplearon Baker,
Hutchinson, Moore y Nedungadi (1986), así como Hirschman (1986), para generar una
nueva escala de cuatro enunciados (ítems), que alcanzó un valor en la prueba de Alpha de
Cronbach de .0704, y cuyos enunciados se pueden identificar en el apéndice ubicado en
la página 449 y que se titula como: Enunciados de las escalas; éstos enunciados leen así:
1. Esta marca me da un sentimiento de plusvalía.
2. Siempre estoy al pendiente de la marca en la web.
3. El sitio tiene una buena reputación.
4. Navegar en el sitio me hace sentir confortable.
Por su parte el trabajo de investigación de Diamantopoulus, Smith, y Grime
(2005), cita que: “Una escala de cinco enunciados que consta de una medida de
experiencia de Mishra et al (1993) más un enunciado de la escala de conocimiento de
Srinivasan y Ratchford (1991) fue empleada para medir la familiaridad a la marca”
(p.137).
Diamantopoulus, et al (2005), además detallan que la escala que generan en su
estudio es del tipo unidimensional, con cinco enunciados y que su confiablidad medida
por la prueba de Alpha de Cronbach alcanzó un valor de .92
Incluso en el apéndice # 2 de su estudio, que se encuentra en la página 149, los
autores detallan tres de los cinco enunciados que emplearon, midiéndolos a través de una
escala Likert de siete puntos. Los tres enunciados que proveen son los siguientes:
1.- Sin conocimiento / Con mucho conocimiento.
86
2. Sin experiencia / Con experiencia.
3. Comprador Novato / Comprador Experto.
En la tesis de Maestría de I-Hui She, presentada en la Universidad Estatal de
Oregon, USA. en el año 2010, su autora hace referencia en su página 24 a una escala de
familiaridad a la marca que adaptó del estudio de Kent y Allen (1994).
La tesis de I-Hui She es del área del diseño y del ambiente humano, por lo que su
escala de familiaridad a la marca tiene que ver con el diseño de ropa de marca, en
particular de la marca Eddie Bauer, por ello los cuatro enunciados de su escala leen así:
1. Estoy familiarizado con la marca Eddie Bauer.
2. Conozco un gran convenio con la marca Eddie Bauer.
3. La marca Eddie Bauer me hace sentir experimentada.
4. La marca Eddie Bauer me hace sentir con conocimiento.
Posteriormente, para el año 2012, el estudio de Delgado-Ballester, Navarro y
Sicilia, citan que: “la familiaridad a la marca fue medida con una escala de diferencial
semántico de siete puntos basada en las escalas tradicionales extraídas de la literatura
acerca de la extensión de marca (Simonin y Ruth, 1998) con un coeficiente de Alpha de
Cronbach estandarizado de .983 (p. 41).
Delgado-Ballester, et al (2012, p. 51), dan a conocer en el apéndice de su estudio,
los tres enunciados de la escala de familiaridad a la marca que emplearon, quedando así:
1. La marca X no me es familiar / La marca X me es familiar.
2. No he escuchado nada acerca de la marca X / He escuchado algo acerca de la marca
X.
3. No sé nada acerca de la marca X / Conozco la marca X.
87
Rosenbloom, Haefner y Lee, Joong-won (2012), en su estudio sobre las marcas
globales en el contexto de China, analizan cómo el consumidor chino toma sus decisiones
acerca de la probabilidad de compra de productos de diez marcas globales.
La investigación de Rosenbloom, et al, (2012) cita que: “Escalas de Likert de
cinco puntos midieron cada constructo. [ ]. La Familiaridad de Marca Global tuvo rangos
que van desde “para nada familiar” hasta “muy familiar”” (p. 29).
Para medir la familiaridad a la marca, en la presente investigación, se consideró
emplear la escala de Kent y Allen, (1994), en este estudio, los citados autores hacen
referencia a que la variable de familiaridad a la marca fue medida a través del empleo de
la escala de Machleit, Allen, y Madden (1993).
Textualmente, Kent y Allen, (1994), citan que: “La familiaridad a la marca fue
medida con los siguientes enunciados a través de un formato numérico de siete puntos:
familiar / no familiar, sin experiencia / experimentado, con conocimiento / sin
conocimiento” (p. 101).
Ya la tesis de Maestría de I-Hui She hacia 2010, había citado a Kent y Allen
(1994), y en base a la escala de estos autores había desarrollado la suya. Ahora, en esta
investigación se adaptó también la escala de Kent y Allen (1994) y se originó una escala
de cinco enunciados, que se midió en base a una escala Likert de cinco puntos donde 1
era completamente en desacuerdo y 5 completamente de acuerdo.
Finalmente, los cinco enunciados, quedaron así:
1. Estoy familiarizado con esta marca.
2. He escuchado mucho acerca de esta marca.
3. Sé mucho de esta marca.
88
4. He vivido muchas experiencias con esta marca.
5. Estoy bien informado de los productos de esta marca.
2.7.4 Relación entre la familiaridad a la marca y las siguientes variables:
imagen de país de origen, personalidad de marca, confianza a la marca e intención
de compra. Hacia el año de 1985, los investigadores Johansson, Douglas y Nonaka,
señalaron que: “la familiaridad con una clase particular de producto o marca puede
influenciar el impacto del país de origen en las evaluaciones. Los consumidores
familiarizados con una clase especifica de productos podrían estar menos deseosos de
depender del país de origen como una clave para evaluar un producto” (p. 388). Ya para
el año 2009, en su tesis de Maestría, Kirchengast, también encuentra que: “entre más alto
sea el nivel de familiaridad con la categoría de servicio-producto y sus marcas, menor
será la necesidad de depender de las claves del país de origen” (p. 19).
Por lo que se propone la siguiente hipótesis de investigación:
H9: La familiaridad a la marca tiene un efecto directo positivo en la imagen del país de
origen.
Referente a la relación entre la familiaridad a la marca y la personalidad de marca,
el trabajo de Diamantopoulus, Smith, Ian (2005, p. 134) citan que: “las evaluaciones de
la personalidad de marca se espera sean afectadas por el conocimiento y la familiaridad
que tengan los consumidores con la marca” (Alba y Hutchinson, 1987: Peracchio y
Tybout, 1996). También Diamantopoulus et al (2005, p. 134), en esta misma
investigación, citan el trabajo de Hayes, Capella, y Alford, (2001), los cuáles detallan
que: “el nivel al cual los consumidores creen que una marca posee características de una
89
personalidad relevante a su desempeño […] parece estar relacionada con el hecho de a
qué nivel ellos conozcan la marca” (p. 4).
Por su parte, She I-Hui en su tesis de Maestría, hacia el año 2010 encontró en sus
resultados finales que: “la familiaridad a la marca está relacionada con la personalidad a
la marca en sus dimensiones de competencia, sinceridad, emoción y rudeza, excluyendo
la dimensión de sofisticación” (p. 55). Tal resultado fue soportado con la realidad, ya que
la empresa que estudió la autora, en la práctica había invertido monetariamente en crear
esas dimensiones, para que el mercado las observará, evidentemente no invirtió en la
dimensión de sofisticación, pues la empresa no quería ser percibida así.
Por lo antes detallado, se puede generar la siguiente hipótesis:
H10: La familiaridad a la marca tiene un efecto directo positivo en la personalidad de
marca.
Ahora bien, en cuanto a la relación entre la familiaridad a la marca y la confianza
a la marca el estudio de Ha y Perks (2005) concluyó que la confianza a la marca se
desarrolla gracias a los siguientes factores: “primero, a las diversas experiencias con la
marca y la búsqueda de información, segundo, al alto nivel de familiaridad a la marca y
tercero, a la satisfacción del cliente basada en factores cognitivos y emocionales” (p.
448).
En la investigación de Ming, Ismail, y Rasiah (2011, p. 71), estos autores señalan
que: “Campbell y Keller (2003) abogan por que el incremento de la familiaridad a la
marca a través de las experiencias acumuladas de los clientes no sólo crean una estructura
de conocimiento para el cliente, sino que también construyen confidencia acerca de la
90
marca, lo que causa una evaluación positiva a la marca y finalmente tiene un efecto en la
confianza a la marca” (Sen and Johnson, 1997; Zajonc y Markus, 1982).
También Ming et al (2011), detallan que: “aunque hay un efecto directo entre la
familiaridad a la marca y la confianza a la marca, el efecto indirecto (con la imagen de
marca jugando un papel mediador) puede servir como un gran conductor para establecer
confianza a la marca en el contexto de la industria de la comida rápida” (p. 75).
Ante lo detallado con anterioridad, se puede establecer la siguiente hipótesis de
investigación:
H11: Hay una relación directa positiva entre la familiaridad a la marca y la confianza a la
marca.
Finalmente, también se ha encontrado literatura que soporta la relación entre la
familiaridad a la marca y la intención de compra por parte del consumidor, por ejemplo,
Steenkamp, Batra y Alden (2003, p. 57), incluyen en su investigación al constructo de
familiaridad a la marca y detallan la razón por lo cual lo hicieron así: “la familiaridad a la
marca se incluyó debido a que anteriores investigaciones sugieren que ésta puede tener
un importante impacto en la calidad percibida de la marca, en el prestigio de la marca, y
en la intención de compra, sea o no la marca percibida como global” (Keller, 1998).
En otro estudio los autores: Park y Stoel (2005, p. 151.), señalan que: “La
familiaridad a la marca positivamente influencia a la intención de compra a la marca a
través de un alto nivel de confidencia hacia la marca” (Laroche, Kim y Zhou, 1996).
Sundaram y Webster (1999, p. 668) detallan que: “Los resultados de ANOVA
indican que el principal efecto de la familiaridad a la marca sobre la intención de compra
[ ] y la actitud de marca [ ] son significativos”. Además Rosenbloom, Haefner y Lee,
91
Joong-won (2012), también indican que: “La familiaridad con una marca global
incrementa la probabilidad de la intención de compra” (p.35).
Se establece finalmente la siguiente hipótesis de investigación:
H12: La Familiaridad a la marca tiene un efecto directo positivo en la intención de
compra.
A la luz del contenido de éste capítulo 2, este autor puede expresar que se han
cubierto también los objetivos 2 y 3 planteados en esta investigación, y que leen así
respectivamente:
Identificar cuáles son las variables mediadoras que influyen en la relación entre la
personalidad de marca y la intención de compra (Objetivo 2).
Descubrir de qué manera afecta cada una de las variables mediadoras a la relación entre
la personalidad de marca y la intención de compra (Objetivo 3).
92
Capítulo 3. Metodología
3.1 Introducción
En el primer capítulo de esta investigación se generaron las bases de la
investigación, a través de una breve introducción, posteriormente se detalló cuál era el
problema de investigación y cuáles los objetivos e hipótesis de la misma. También se
establecieron la justificación, y una muy general metodología a emplear en la
investigación, además, se dio a conocer un esquema general de la investigación y se
detallaron las definiciones a los principales términos de la misma. Al final del primer
capítulo se dieron a conocer las delimitaciones de los alcances y asunciones importantes.
En el capítulo 2 se analizó a cada uno de los constructos de esta investigación: la
personalidad de marca, la imagen de país de origen, la confianza a la marca, el afecto a la
marca, el compromiso a la marca, la intención de compra y la familiaridad a la marca. En
cada uno de ellos se identificaron y analizaron a la vez cuatro subtemas: los antecedentes,
las diversas definiciones, las escalas de medición y las relaciones que se generaron entre
cada constructo en particular con los demás, a excepción del constructo personalidad de
marca que tan sólo incluyó a los primeros tres subtemas antes citados.
En este tercer capítulo se dio a conocer la metodología que el estudio empleará
para la recopilación y análisis de la información numérica a través de la cual se generaron
las pruebas de hipótesis. También se dio a conocer cómo se ha realizado el diseño de la
investigación, así como el diseño de muestreo del instrumento de medición del estudio y
las escalas que se utilizaron. En términos generales el capítulo se estructuró mediante el
empleo de siete subtemas, los cuales fueron: la introducción, la justificación del
paradigma y de la metodología, la definición de variables, el instrumento de
93
investigación, la validez y confiabilidad de la investigación, el análisis de los resultados y
finalmente el capítulo concluyó con una breve descripción de las consideraciones éticas.
En esta investigación, se planteó un nuevo modelo de investigación, a través del
cual se trató de dar respuesta al problema central de investigación, que se establece así:
¿cómo se da la relación entre la imagen de país de origen y la personalidad de marca; y
de qué manera ésta relación interactúa con la intención de compra del consumidor?
También, esta investigación empleó un enfoque que contrastó los datos obtenidos de dos
países latinoamericanos, tales como México y Puerto Rico, tratando de satisfacer, (entre
otros), el objetivo de determinar si existen diferencias significativas entre los
consumidores mexicanos y puertorriqueños en términos de su percepción de las variables
de estudio.
Tal como se ha descrito en los capítulos anteriores, fue de vital importancia, en
nuestros días, tanto para el mundo empresarial, como para el académico, poder descubrir
las relaciones que se dan entre los constructos: personalidad de marca, imagen de país de
origen e intención de compra en un mundo globalizado. Por lo que el objetivo central de
esta investigación, en términos generales, fue la de brindar aportaciones que originaran
ventaja competitiva a las empresas que operan en los países latinoamericanos y del
caribe, aportación que se ha considerado trascendental.
3.2 Justificación del Paradigma y la Metodología
A un paradigma se le puede definir como: “una manera de concebir al mundo; un
conjunto de creencias y premisas respecto a la naturaleza de éste” (Greene, 2007), citado
en Hernández, Fernández, & Baptista (2007, p. 2). Esta investigación se fundamentó en
94
el paradigma del postpositivismo, que surgió hacia la parte final del siglo XIX, aunque
realmente se consolidó medio siglo después.
Sus principales estudiosos lo fueron: Wilhelm Dilthey (1833-1911), William
James (1842-1910) y Karl Popper (1902-1994). Este último se considera que fue el
principal precursor del paradigma, ya que el impulso que le brindó fue significativo. Se
entiende que este paradigma se fundamenta en el positivismo de Auguste Comte (1798-
1857), quien en su obra: Discurso sobre el espíritu positivo, publicado en 1849, sienta las
bases del paradigma positivista en las ciencias sociales (Hernández, et al., 2007). Tal
como detallan los autores antes citados, el postpositivismismo viene a sustituir al
positivismo, ya que el primero se convierte en un paradigma más abierto y flexible, y
representa una figura esencial dentro del enfoque cuantitativo.
Fundamentalmente el paradigma postpositivista tiene tres principales elementos, a
saber:
1. Utiliza puntuaciones para la recolección de los datos.
2. La variación de los datos numéricos sirve para generar su análisis.
3. El empleo de las técnicas estadísticas para encontrar relaciones entre los factores y el
contraste de grupos.
La presente investigación hizo uso del enfoque cuantitativo, que es acorde al
paradigma postpositivista, ya que utiliza a cabalidad los tres elementos antes detallados,
además, este enfoque tiene como objetivo el de “cuantificar la información numérica y
generalizar los resultados de la muestra a la población de interés” Malhotra (2002, p.
168).
95
El mismo autor ha definido a la investigación cuantitativa como “una metodología
de investigación que busca cuantificar la información numérica y típicamente, aplica
alguna forma de análisis estadístico” Malhotra (2002, p. 168). De tal forma, que en la
presente investigación se utilizó el análisis multivariado, específicamente a través del
Partial Least Squares o bien conocido como PLS.
La investigación cuantitativa empleó a su vez, una muestra que tenía que ser muy
amplia, en el caso de la presente investigación, se empleó una muestra mayor a 400
consumidores para ambos países (203, para México y 250, para Puerto Rico). También
el enfoque cuantitativo utilizó un enfoque estructurado para la recolección de los datos,
en el caso de este estudio se utilizó un cuestionario formalmente estructurado, donde sus
preguntas estuvieron bien determinadas, ya que se adaptaron escalas de medición para
cada constructo (Ver Tabla A3 en el apéndice A).
El enfoque cuantitativo requirió también, que el rango de las respuestas estuviese
disponible, en este sentido, se utilizó la escala de Likert, con puntuaciones entre 1 y 5;
donde 1 representó: completamente en desacuerdo y 5 representó: completamente de
acuerdo, para la mayoría de las secciones, sólo en la sección F (que midió la intención de
compra), ahí, la escala de Likert implicó que, el 1 es: muy baja y el 5: muy alta (Ver
Apéndice B).
Las escalas de medición de cada constructo consideradas en esta investigación,
han sido utilizadas en otros estudios importantes y publicados en revistas académicas
arbitradas. Por tal razón, ya ha sido demostrada su validez. En el caso del constructo
imagen de país de origen, se empleó una adaptación personal de la escala de Roth y
Romeo (1992), esta escala contiene 13 enunciados que fundamentalmente midieron a
96
cada uno de sus cuatro elementos, los cuáles fueron: innovación, diseño, prestigio y
destreza.
Basado en las más frecuentes citaciones y a la luz de las consideraciones
teoréticas, la escala de Aaker (1997), fue también adaptada, de manera personal, para
medir la personalidad de marca. Esta escala contiene cinco dimensiones, las cuales son:
sinceridad, emoción, competencia, sofisticación y rudeza, cada uno de ellas a la vez,
generaron varios enunciados, para quedar al final cuarenta y dos. Una sólida razón para
emplear esta escala, la brindó Fetscherin y Toncar (2009, p. 115), cuando dichos autores
citaron que: “esta escala es ampliamente aceptada como un método apropiado y como
una herramienta de medición en el campo de la investigación del mercadeo”. Otra
importante razón la generó Geuens, Weijters y De Wulf (2009, p. 3), cuando citaron que:
“el trabajo de Aaker, (1997), ha inspirado a la mayoría de las investigaciones acerca del
tema de personalidad de marca hasta la fecha. Su escala ha servido como una medida de
la personalidad de marca en muchos estudios y su estructura de factores ha probado ser
robusta en muchos de ellos” (Aaker, 1997; 1999; Aaker, Benet-Martínez y Garolera,
2001; Kim, Han y Park, 2001).
El constructo de confianza a la marca se adaptó de la escala de Gurviez y Korchia,
2002, esta escala contiene tres dimensiones: credibilidad, integridad y benevolencia, los
cuales generan a su vez ocho enunciados para el cuestionario. Esta escala se seleccionó
de entre las demás, ya que, en base a las citaciones de: McKenna, 1991; Reichheld, 1997;
y Degon, 2000 se dedujo que esta escala, en particular, toma en consideración la genuina
relación existente a largo plazo entre la gerencia y los consumidores, así como la relación
entre el consumidor y la marca, con una clara dimensión integral. Los elementos antes
97
mencionados hacen que la escala de Gurviez y Korchia sea única y funcional para medir
el constructo de confianza a la marca.
El afecto a la marca fue medido a través de realizar una adaptación de la escala de
Lacoeuilhe (2000). La fiabilidad de la escala de medición unidimensional fue
desarrollada por su autor y es satisfactoria (Lacoeuilhe y Belaïd, 2007). Por su parte, los
autores: Louis y Lombart (2010, p.119), citaron que: “los cuatro enunciados usados para
medir el afecto a la marca se derivan de la investigación de Lacoeuilhe (2000)”. Estos
cuatro enunciados fueron utilizados en el cuestionario de esta investigación, y aunque
originalmente estaban en el idioma francés, debido a la nacionalidad de su autor
(Lacoeuilhe), los autores Louis y Lombart, lo tradujeron al idioma inglés en su
investigación del 2010 y en su página 121, Tabla III, los transcribieron. La traducción al
idioma español y su adaptación final al instrumento, fue del autor de esta investigación.
El constructo de compromiso a la marca se midió mediante la adaptación de la
escala de Fullerton, (2005), quién en su estudio generó una escala de seis enunciados con
dos escalas unidimensionales: una de compromiso afectivo, donde incluyó tres de los seis
enunciados de la escala general y otra de compromiso continuo con los restantes tres
enunciados de la escala general.
El constructo de intención de compra se adaptó de la escala de Doods, Monroe y
Grewal (1991), utilizando una escala de Likert de cinco puntos, donde el 1 representó:
“muy baja” y el 5: “muy alta”. La escala original contenía cinco enunciados, no obstante
para esta investigación se adaptó esta escala para quedar en tan sólo cuatro enunciados,
ya que tanto el tercero como el cuarto de los enunciados originales mencionaban al precio
del producto, por lo que se unificaron éstos enunciados en uno sólo, para quedar el
98
tercero de la escala a utilizar, leyendo así: Probabilidad de que mi decisión de compra
cambie según el precio de mercado del producto (Ver Apéndice B). Los enunciados de
cada una de las escalas que miden a los diferentes constructos se pueden identificar en la
Tabla A3 (Véase el apéndice A), al final de la investigación.
Finalmente, en cuanto al uso de las escalas de medición, se utilizó una adaptación
propia de la escala de Kent y Allen (1994), para la medición del constructo familiaridad a
la marca, la cual se agregó al cuestionario, ya que el investigador deseaba conocer cuál
era la familiaridad que los consumidores encuestados de ambos países tenían con las
diversas marcas sujetas a este estudio. Esta escala adaptó cinco enunciados siendo
unidimensional.
Por otra parte, es importante destacar el diseño de investigación que la presente
investigación siguió, y que fue uno del tipo conclusivo, descriptivo y causal, que empleó
encuestas que midieron la percepción del consumidor en un momento dado, por lo que
también fue del tipo transversal o transeccional. Según, Hernández, et al., (2007, p. 154),
las investigaciones causales y de correlación son aquellas que “describen la relación entre
dos o más categorías, conceptos o variables en un momento determinado”, y que pueden
ser solamente de correlación, o que determinan causa y efecto.
Malhotra (2002, p. 82) definió al diseño de investigación como “un modelo para
conducir el proyecto de investigación de mercadeo, el cuál especifica los procedimientos
necesarios para obtener la información necesaria para la estructura o bien para resolver el
problema de investigación de mercadeo”. El mismo autor detalló que la investigación
conclusiva tiene como objeto “probar las hipótesis específicas y examinar las relaciones”
(p. 85). Este tipo de investigación se aplicó a esta investigación, ya que su objetivo va de
99
la mano con lo que se busca y cumple con cada una de las características de este tipo de
investigación, a saber: “Que la información necesaria se pueda definir con claridad, que
la muestra sea larga y representativa y que el análisis de la información numérica sea uno
del tipo cuantitativo” (p.85).
Malhotra (2002), clasificó, en su obra al diseño de investigación conclusivo en
descriptivo y causal. En el caso de la presente investigación, se pudo definir como
descriptiva, ya que ayuda al investigador a describir, en este caso particular, al grado al
cual las variables empleadas estuvieron asociadas dentro de un estudio de percepción de
los consumidores mexicanos y puertorriqueños, acerca de diversas marcas de dos
categorías de productos, con tres países de origen distintos. También se detalló que esta
investigación, fue causal, ya que de acuerdo a Malhotra (2002, p. 93), el objetivo del
diseño de investigación causal es precisamente el de “obtener evidencia referente a las
relaciones de causa y efecto”, y esto se logra a través de las principales características
que plantea este diseño, las cuáles son: “la manipulación de variables independientes y el
control de otras variables mediadoras” (p.87).
En esa investigación, se analizó la relación entre la imagen de país de origen y la
personalidad de marca percibida, así como también, la influencia de la relación anterior
con la intención de compra. Por ejemplo, se pretendió mostrar que dicha interacción se
generó por las relaciones entre la personalidad de marca con el afecto a la marca, la
confianza a la marca y el compromiso a la marca.
Según se explicó en el primer capítulo, la percepción del país de origen puede
influenciar la personalidad de la marca y ésta a su vez afecta a la confianza, afecto y
compromiso que se tienen a una marca. Todos estos factores afectan la intención de
100
compra según se visualizó en la revisión de literatura (capítulo 2). Sin embargo, aunque
se han hecho varios estudios que analizan todas las variables mencionadas en este
estudio, ninguno de ellos había unido todas estas variables en un mismo estudio y
tampoco habían empleado los productos: autos y computadoras portátiles. En esta
investigación se empleó tanto a los autos, como a las computadoras portátiles (laptops),
ya que son categorías de producto de alto involucramiento y que generan un gran efecto
de imagen de país de origen.
A la vez, que no se ha estudiado la percepción de los consumidores de México y
Puerto Rico, es decir que, ningún estudio anterior ha encuestado a éstos países al mismo
tiempo. Es muy importante utilizar a estos países, porque ambos han demostrado, o un
alto consumo de las categorías de productos estudiados, o un crecimiento de los mismos
en las últimas décadas, como por ejemplo el alto consumo per cápita que tiene Puerto
Rico en autos. Además, ninguno de estos países tiene autos o computadoras portátiles
que se conozcan por ser originales de esos países, por lo que disminuye el riesgo de que
no se evalúe objetivamente a una marca y prefieran la de su país.
3.3 Definición de Variables
A través de la revisión de la literatura desarrollada en el segundo capítulo de este
estudio y buscando la manera de conseguir el logro de los objetivos planteados desde el
primer capítulo, es que se fundamentó la metodología de la presente investigación. Los
objetivos centrales de esta investigación fueron cuatro, a saber:
1. Identificar si la imagen del país de origen afecta la personalidad de marca percibida.
2. Identificar cuáles son las variables mediadoras que influyen en la relación entre la
personalidad de marca y la intención de compra.
101
3. Determinar de qué manera afectan cada una de las variables mediadoras a la
relación entre la personalidad de marca y la intención de compra.
4. Determinar si existen diferencias significativas entre los consumidores mexicanos y
puertorriqueños en términos de su percepción de las variables de estudio.
En estos objetivos se pueden vislumbrar algunas de las variables de este estudio,
entre ellas, la imagen de país de origen, la personalidad de marca y la intención de
compra, además, la revisión de la literatura ha planteado a la confianza a la marca, el
afecto a la marca, el compromiso a la marca y la familiaridad a la marca como variables
mediadoras. No obstante, existen muchas otras más, más la presente investigación, se
delimitó a las anteriores.
En la sección anterior, se detalló el diseño de la investigación, como uno
conclusivo, descriptivo y causal, también se delineó que este estudio empleará el método
cuantitativo bajo el paradigma postpositivista, por lo que fue fundamental que las
hipótesis que se plantearon desde el primer capítulo fuesen sometidas a prueba. El
análisis de las variables envueltas fue sumamente importante ya que éstas fueron el pilar
de las hipótesis planteadas y sujetas a prueba. Las hipótesis propuestas en este estudio
fueron:
H1: La imagen del país de origen del producto tiene un efecto directo positivo en la
personalidad de marca percibida.
H2: La personalidad de marca tiene un efecto directo positivo en la confianza a la
marca.
H3: La personalidad de marca tiene un efecto directo positivo en el afecto a la
marca.
102
H4: La confianza a la marca tiene un efecto directo positivo en el afecto a la marca.
H5: Hay una relación directa positiva entre el afecto a la marca y el compromiso a
la marca.
H6: La confianza a la marca tiene un efecto directo positivo en el compromiso del
consumidor a la marca.
H7: Hay una relación directa positiva entre el nivel de confianza del consumidor a
la marca y la intención de compra.
H8: El compromiso a la marca tiene un efecto directo positivo en la intención de
compra.
H9: La familiaridad a la marca tiene un efecto directo positivo en la imagen del país
de origen.
H10: La familiaridad a la marca tiene un efecto directo positivo en la personalidad
de marca.
H11: Hay una relación directa positiva entre la familiaridad a la marca y la
confianza a la marca.
H12: La familiaridad a la marca tiene un efecto directo positivo en la intención de
compra.
En el modelo de investigación propuesto se pudieron observar a cada una de las
hipótesis detalladas anteriormente a través de las flechas con sus respectivos distintivos,
que fueron desde H1 hasta H12, así como también se visualizaron las diversas variables
de estudio, pudiendo haber sido éstas, dependientes o independientes, así como
mediadoras, y a la vez, el lector pudo visualizar como se dieron las relaciones entre ellas
(Ver la Figura 1, Cap. 1)
103
En las investigaciones de diseño causal se pueden describir las relaciones entre las
variables dependientes ante cambios en las variables independientes.
El modelo de investigación pudo, para su mejor comprensión y análisis, dividirse
en fases, donde se describieron con mayor precisión las variables empleadas y sus
relaciones, estas fases también ligaron a cada una de las hipótesis planteadas y así se
interrelacionaron las variables dependientes. En primera instancia, se pudo vislumbrar la
relación entre la imagen de país de origen y la personalidad de marca. En esta relación,
la imagen de país de origen fungió como variable independiente y la personalidad de
marca como dependiente, la relación se detalló en la hipótesis H1 y se pudo observar en
la fase 1 de la investigación y así de manera subsecuente en cada fase, para cada
hipótesis, quedando así:
Fase 1 de la Investigación:
Variable Dependiente: Personalidad de marca.
Variable Independiente: Imagen de país de origen.
Fase 2 de la Investigación:
Variable Dependiente: Confianza a la marca.
Variable Independiente: Personalidad de marca.
Fase 3 de la Investigación:
Variable Dependiente: Afecto a la marca.
Variable Independiente: Personalidad de marca.
Fase 4 de la Investigación:
Variable Dependiente: Afecto a la marca.
Variable Independiente: Confianza a la marca.
104
Fase 5 de la Investigación:
Variable Dependiente: Compromiso a la marca.
Variable Independiente: Afecto a la marca.
Fase 6 de la Investigación:
Variable Dependiente: Compromiso a la marca.
Variable Independiente: Confianza a la marca.
Fase 7 de la Investigación:
Variable Dependiente: Intención de compra.
Variable Independiente: Confianza a la marca.
Fase 8 de la Investigación:
Variable Dependiente: Intención de compra.
Variable Independiente: Compromiso a la marca.
Fase 9 de la Investigación:
Variable Dependiente: Imagen de país de origen
Variable Independiente: Familiaridad a la marca.
Fase 10 de la Investigación:
Variable Dependiente: Personalidad de marca.
Variable Independiente: Familiaridad a la marca.
Fase 11 de la Investigación:
Variable Dependiente: Confianza a la marca.
Variable Independiente: Familiaridad a la marca.
Fase 12 de la Investigación:
Variable Dependiente: Intención de compra.
105
Variable Independiente: Familiaridad a la marca.
En la Tabla A3 (véase el apéndice A), se pudieron identificar a cada una de las
hipótesis, con sus variables dependientes e independientes y la escala que se adaptó, para
medir cada constructo en particular.
3.4 Instrumento de la Investigación
En la vasta literatura acerca de la metodología de la investigación, Hernández, et
al., (2007) detallaron que la encuesta “ha sido visualizada como una técnica cuantitativa
para recabar, mediante preguntas, datos de un grupo seleccionado de personas” (Cap. 6,
3er. párrafo). Se les consideró diseños no experimentales, mayoritariamente de formato
transversal, cuyo alcance puede ser descriptivo o de correlación causal. De hecho, el
método de recolección de datos lo constituyó el cuestionario, que se definió como una
serie de interrogantes con referencia a la medición de una o más variables de estudio y
que tiene diversas formas de aplicación (Hernández, et al., 2007).
Malhotra (2002, p. 142), detalló que las principales ventajas del cuestionario
consisten en que “es la forma más flexible de obtener la información y en especial
información específica sobre algún tópico”. El cuestionario que se empleó en esta
investigación, utilizó una escala de medición detallada, que es una de las más amplias
escalas usadas en investigaciones de mercadeo, como lo fue, la escala de Likert, en
particular, se utilizó esta escala con 5 categorías que van de 1 a 5, donde 1 indicó
completamente en desacuerdo y 5 completamente de acuerdo, en la mayoría de las partes
del cuestionario, éstas fueron las partes de la A a la E y la parte G.
Tan sólo en la parte F, la escala de Likert de 1 al 5, indicó: 1, para muy baja y 5,
para muy alta, en el caso de la medición de: la variable intención de compra (parte F)
106
(Ver Apéndice B). La escala Likert tiene como principal ventaja, de acuerdo a Malhotra
(2002, p. 282), que “es fácil de construir, administrar y de entender”. Además de la
estrategia de respuesta que brinda la escala Likert, el cuestionario de este estudio,
también originó respuestas de otros tipos, en particular en la parte final, que fue la de los
datos demográficos, donde se generaron respuestas dicótomas y de selección múltiple.
El cuestionario tuvo una estructura compuesta por 8 partes, que fueron de la letra
A a la H. Se emplearon para cada constructo analizado en este estudio, las escalas
detalladas en la sección de justificación de la metodología. En cuanto a las partes
componentes del cuestionario se medió, en la parte A: al constructo imagen de país de
origen; en la parte B: al constructo personalidad de marca; en la parte C: al constructo
afecto a la marca; en la D: al constructo confianza a la marca; en la parte E: el constructo
compromiso a la marca; en la parte F: al constructo intención de compra; en la parte G: al
constructo de familiaridad a la marca y finalmente en la parte H: se desarrolló la
medición de los datos demográficos.
Para la administración del cuestionario fue pertinente seguir de primera instancia
el proceso de diseño del muestreo. El primer paso fue el referente a definir a la
población, para esta investigación, la población objetivo lo fueron los consumidores de
21 años de edad y no mayores de 60 años, de los países de estudio: México y Puerto
Rico. En el caso de México se seleccionaron Estados ubicados en diversas áreas
geográficas del país, como la del bajío y centro-norte y para Puerto Rico, se seleccionó la
región centro-oriental de la Isla, para aplicar el cuestionario. El segundo paso consistió
en la determinación del marco muestral, que en esta investigación no aplicó, debido a la
técnica de muestreo que se empleó.
107
El tercer paso consistió en seleccionar la técnica de muestreo, en este caso, se
seleccionó el muestreo no probabilístico por conveniencia, se optó por este tipo de
muestreo, ya que Malhotra (2002, p.352), detalló que “frecuentemente, los encuestados se
seleccionan porque ellos están en el lugar indicado en el tiempo correcto”. Este tipo de
muestreo tiene como principales ventajas el ser económico y rápido.
El cuarto paso consistió en determinar el tamaño de la muestra, en este sentido
Malhotra (2002, p. 350) delineó que: “la naturaleza de la investigación tiene un impacto
en el tamaño de la muestra. Una investigación conclusiva, que emplee un cuestionario
descriptivo, requerirá una muestra amplia”. Por lo que se requirieron un total de más de
400 cuestionarios debidamente cumplimentados, a razón de más de 200 cuestionarios por
cada país (203 para México y 250 para Puerto Rico).
Finalmente el quinto paso del proceso del diseño del muestreo fue el referente a la
ejecución del mismo. En el caso de México se contó con la ayuda de profesores
universitarios, y familiares del investigador, los cuales aplicaron el cuestionario vía
entrevista personal con los consumidores. En Puerto Rico, el investigador, administró el
cuestionario mediante el siguiente proceso: los participantes fueron contactados por el
investigador en el salón de clases donde se ubican los mismos, previo permiso del (a)
Profesor (a), acto seguido el investigador entregó la hoja informativa y le dio lectura
(véase Apéndice A), misma hoja, que los participantes pudieron, después de su lectura,
decidir voluntariamente, si participar o no; una vez que tomaron su decisión, el
investigador entregó el cuestionario, para que voluntariamente los participantes lo
llenaran de forma escrita. Es menester aclarar que, por ningún motivo, el investigador
principal entregó el cuestionario a algún (a) estudiante suyo, pues esto representaría
108
conflicto de intereses. Además, se aplicó el cuestionario al personal administrativo de la
Universidad ubicada en la región centro oriental de Puerto Rico, así como en las áreas
públicas de la institución, mientras el personal no se encontraba laborando, y siguiendo el
proceso de leer la hoja informativa y pedir que participara voluntariamente. Finalmente,
también se estuvo aplicando el cuestionario en lugares públicos en la ciudad ubicada en la
región centro oriental de Puerto Rico, tales, como supermercados, plazas de recreo,
centros comerciales y cafeterías, siempre siguiendo el proceso señalado anteriormente.
A los participantes les llevó aproximadamente treinta minutos completar el
cuestionario, en una sola sesión. El riesgo mínimo que se presentó, fue el del cansancio,
más los beneficios de participar, radicaron específicamente, en la adquisición de
conocimientos sobre las variables del estudio y de cómo éstas se pudieron medir.
Los datos recopilados se estarán en un lugar privado, seguro y bajo llave. Se
mantendrá la confidencialidad de los participantes, ya que no se les solicitó ninguno de
sus datos, de esta manera su identidad estará plenamente segura, ya que no hubo ningún
identificador y los datos demográficos del cuestionario sólo sirvieron para contabilizarse
en el agregado. Bajo ninguna circunstancia se compartirá información del participante
con terceros. El acceso a los datos lo tendrán el estudiante graduado y el mentor de la
investigación, y al finalizar el estudio, los cuestionarios que serán almacenados por cinco
años en la residencia del estudiante graduado, serán destruidos a través de un aparato
triturador.
3.5 Validez y Confiabilidad de la Investigación
La validez de la investigación representa el nivel al cual la investigación tendrá la
capacidad de medir realmente lo proyectado por el investigador. No obstante, es un
109
riesgo en toda investigación, el hecho de no alcanzar el objetivo de que, los resultados del
estudio, sean fielmente representativos de la población objeto del mismo. Por ello, y
teniendo siempre como meta alcanzar el citado objetivo, es que se realizaron pruebas de
validez tanto interna como externa.
La esencia de la validez interna radica en que los factores ajenos al estudio se
puedan controlar y no sesguen los resultados esperados, mientras que la esencia de la
validez externa es la generalización de los resultados del estudio, cuando estos se
repliquen a poblaciones incluso más grandes a la población meta del estudio original
(Malhotra, 2002).
Kerlinger y Lee (2002, p. 808) aseguran que “sin importar la metodología
estadística empleada por el investigador, la validez continúa siendo una meta importante
en los estudios de investigación”. De ahí la importancia de conocer las diversas
amenazas a la validez interna y a la validez externa, que se pueden generar durante el
desarrollo de la investigación, para de esa manera no caer en ellas e invalidar el estudio.
Kerlinger y Lee (2002, p. 431) detallan que “existen ocho clases básicas de variables
extrañas, las cuales, si no son controladas, pueden confundirse con la variable
independiente. Las ocho clases básicas se denominan amenazas a la validez interna”.
Según Campbell (1957), las amenazas a la validez interna son las siguientes:
historia, maduración, prueba o medición, regresión estadística. Por su cuenta, Campbell
y Stanley (1963), detallan otras cuatro amenazas: instrumentación, selección, mortalidad
experimental o abandono y finalmente la interacción selección-maduración.
En cuanto a la validez externa, Kerlinger y Lee (2002, p. 431) explican que éste
tipo de validez “implica que tan fuerte es la afirmación que el experimentador puede
110
hacer respecto a la generalización de los resultados del estudio”. Y tal como en la validez
interna se pueden generar amenazas, también en la validez externa se les puede hallar,
Kerlinger y Lee (2002, p. 432) enumeran cuatro fuentes posibles de amenaza a la validez
externa citadas en el estudio de Campbell y Stanley (1963), y se enlistan a continuación:
“Efecto reactivo o de interacción de la prueba; efectos de interacción de los sesgos de
selección y la variable independiente; efectos reactivos de los arreglos experimentales; y
finalmente, la interferencia de tratamiento múltiple”.
Las consideraciones antes citadas, referentes a las amenazas a la validez interna y
externa son fundamentales para no generar dos fuentes de debilidad en la investigación,
que de acuerdo a Kerlinger y Lee (2002, p. 431), son: “los diseños intrínsecamente
pobres y los diseños intrínsecamente buenos pero pobremente utilizados”. Por tanto en
este estudio se instrumentó un diseño que genere uniformidad para la totalidad de la
muestra a encuestar, a través de un proceso bien estructurado, mediante el cual se eviten
las dificultades citadas anteriormente por Kerlinger y Lee (2002).
Para ello, se empleó, en esta investigación, un cuestionario que se compone de
escalas que ya han sido validadas y que han demostrado su confiabilidad en una larga
serie de estudios donde se les ha empleado, precisamente para medir las variables de esta
investigación, como lo fueron: la imagen de país de origen, la personalidad de marca, la
confianza a la marca, el afecto a la marca, así como el compromiso a la marca y la
intención de compra e incluso la familiaridad a la marca. Además, se estructuró una hoja
informativa, donde se destacaron los principales elementos de la investigación, así como
los derechos de los encuestados y las peticiones que se solicitaron, una verdadera hoja de
111
información para los mismos, donde, incluso, se hizo referencia a quién se podían dirigir
en caso de dudas, comentarios o reacciones al mismo instrumento (Ver Apéndice A).
Una vez que se analizó el subtema de la validez, es menester ahora revisar el
subtema de la confiabilidad. Kerlinger y Lee (2002), definen a la confiabilidad como “la
falta de distorsión o precisión de un instrumento de medición (p. 583) o bien como “la
consistencia o estabilidad del instrumento de medición” (p. 601). En la presente
investigación se buscó cumplir el objetivo de las definiciones anteriores, por lo que se
medió la confiabilidad del cuestionario. Se aplicaron dos estrategias, una primera, poner
a prueba al cuestionario a través de una prueba piloto, y la segunda aplicar el coeficiente
Alfa de Cronbach, para realizar una evaluación de la homogeneidad de las preguntas del
instrumento de medición. El Alfa de Cronbach se calculó utilizando el programa
estadístico SPSS versión 22.
Hernández, et al. (2007, Cap. 7, p. 7), mencionan que la prueba piloto “consiste
en administrar el instrumento a personas con características semejantes a las de la
muestra objetivo de la investigación. Se somete a prueba también las condiciones de
aplicación y los procedimientos involucrados”. La prueba se aconseja se aplique a una
muestra de 30 a 60 personas, cuando la muestra total del estudio sea superior a las 300
personas, en el caso de la presente investigación, se estuvo aplicando a 60 consumidores
a razón de 30 en cada país. Hernández, et al., (2007, Cap. 7, p. 9), citan también que
“parte fundamental de la prueba piloto consiste en charlar con los participantes para
recoger sus opiniones con respecto al instrumento y al contexto de aplicación (por
ejemplo, lo consideran largo o corto, comprensible, obstrusivo o no, etc.)”. Por lo que
fue sumamente recomendable verificar con esta prueba, además, la comprensión de cada
112
uno de los elementos del instrumento, sean éstos, sus instrucciones, cada uno de sus
enunciados, así como la forma de redacción y hasta el vocabulario empleado en el
mismo. Esta prueba permitió al investigador tener un instrumento revisado y mucho más
práctico antes de la administración del mismo a la muestra seleccionada. Se aplicó la
prueba piloto durante el mes de julio del año 2013.
Una segunda estrategia que se empleó en esta investigación, fue el uso del
coeficiente Alfa de Cronbach, este coeficiente es definido por Malhotra (2002, p. 293),
como “una medida de la confiabilidad de consistencia interna que es el promedio de todas
las posibles divisiones por mitad de los coeficientes resultantes de las diferentes
divisiones de los enunciados de la escala”. Este mismo autor detalla que los valores de
este coeficiente oscilan entre 0 y 1, y su valor de máxima confiabilidad es de 1, por lo que
valores de 0.6 o menos implicarían insatisfacción de confiabilidad de consistencia interna
para esa escala en particular. Kerlinger y Lee (2002, p. 595), detallan que con el
coeficiente de Alfa de Cronbach: “es posible que un investigador encuentre la
confiabilidad de instrumentos que utilicen escalas de Likert”. Precisamente, esta fue la
razón de utilizar el coeficiente de Alfa de Cronbach en esta investigación, donde cada una
de las escalas que componen el instrumento de medición empleó la escala de Likert.
3.6 Análisis de los Resultados
Cuando se trata de una investigación en el campo del estudio del mercadeo,
Malhotra (2002, p. 255), da a conocer que “los números son usualmente asignados por
una o dos razones: los números permiten análisis estadísticos de los datos generales y
ayudan a comunicar información acerca de los resultados”. De esta forma, al realizar una
medición es muy importante el hecho de tomar la decisión de cómo asignar los números a
113
las características que serán estudiadas. Lo anterior, se realizó mediante el uso de
escalas, entre las cuáles se cuentan diferentes tipos, siendo las básicas las siguientes:
nominales, ordinales, de intervalo, y de proporción. En esta investigación se emplearon
escalas de intervalos, ya que la escala de Likert, que se utilizó en cada una de las escalas
del instrumento de medición, generalmente ha sido manipulada a través de escalas de
intervalos. Además, la escala de Likert ha sido la más empleada en las investigaciones de
mercadeo (Kohli, 1989).
En referencia a lo anterior, Malhotra (2002, p.267) cita que “si los datos son
intervalos, el investigador seleccionará una de las técnicas no comparativas (continua o
una escala que asigne valores a los enunciados: Likert, diferencial semántico, o stapel”.
Se reitera, por tanto, que los datos de la presente investigación se midieron a través de
escalas de intervalos, donde se seleccionó una técnica no comparativa como lo es la
escala de Likert.
Kerlinger y Lee (2002, p. 172) definen a los datos como: “los resultados de la
investigación, a partir de los cuáles se hacen las inferencias: generalmente son resultados
numéricos, como puntuaciones de pruebas y estadísticas”. Por su parte, los mismos
autores definen al análisis como la “categorización, ordenamiento, manipulación y
resumen de datos, para responder a las preguntas de investigación” (ibídem, p. 172).
Ahora bien, el propósito del análisis fue el de “reducir los datos a una forma entendible e
interpretable para que las relaciones de los problemas de investigación puedan ser
estudiadas y probadas” (ibídem, p. 172).
Existen diversos tipos de análisis estadísticos, entre los más sofisticados, de
acuerdo a Kerlinger y Lee (2002, p. 196) se encuentran las siguientes: gráficos, medidas
114
de tendencia central y variabilidad, medidas de relaciones, análisis de diferencias, análisis
de varianza, análisis de perfiles y análisis multivariado. De los tipos de análisis citados
con anterioridad, en la presente investigación se empleó el análisis multivariado,
Kerlinger y Lee (2002, p. 186), explican que “de todos los métodos de análisis, los
métodos multivariados son los más poderosos y apropiados para la investigación
científica del comportamiento”.
Dentro del análisis multivariado se pueden encontrar una serie de métodos tales
como: regresión múltiple, regresión de logística, análisis de varianza, análisis de factores
o conglomerados, a los cuales se les conoce como técnicas de primera generación
(Fornell, 1982 y 1987, citados por Hair et al., 2013, y Haenlein y Kaplan, 2004). Estos
métodos tienen algunas limitaciones, entre ellas, el hecho de que todas las variables son
consideradas observables (Haenlein y Kaplan, 2004). Las técnicas de segunda
generación conocidas como modelos de ecuación estructural (SEM, por sus siglas en
inglés) no tienen dicha limitación ya que permiten analizar variables no observables,
conocidas como variables latentes o constructos (Hair et al, 2013 y Haenlein y Kaplan,
2004).
Este estudio investigó variables no observables como intención de compra,
personalidad de la marca, afecto a la marca, etc. Por tal razón, utilizó un análisis
multivariado con modelos de ecuación estructural, específicamente el Partial Least
Squares-SEM (PLS-SEM), el cual es uno de los dos métodos de modelos de ecuación
estructural.
El PLS-SEM, o también conocido como PLS - path modeling, se enfoca en la
predicción o explicación de las varianzas en los constructos (Hair et al., 2013), ya que al
115
calcular sus estimados maximiza la varianza de las variables dependientes, explicadas por
las variables independientes (Haenlein y Kaplan, 2004).
El otro método de SEM es Covariance Based SEM (CB SEM, por sus siglas en
inglés), el cual estima la matriz de covarianza de la muestra, (Hair et al 2013),
minimizando la diferencia entre la matriz de covarianza de la muestra y la estimada (Hair
et al., 2012, y Monecke y Leisch 2012).
CB SEM se utiliza más cuando el enfoque del investigador es confirmar
empíricamente una teoría ya establecida, mientras que PLS SEM es más adecuada
cuando el enfoque es explorar teorías en desarrollo, o cuando el enfoque está en la
predicción y explicación de los constructos (Hair et al, 2013, y Henseler et al 2009).
Este estudio investigó los constructos imagen del país de origen, personalidad de
marca e intención de compra, y específicamente, de qué manera la relación imagen de
país de origen y personalidad de marca, interactúa con la intención de compra del
consumidor. Aunque hay teorías establecidas sobre cada uno de los tres constructos, no
hay hasta el momento, un estudio que los investigue todos juntos, y de la forma que se
planteó en el modelo propuesto en esta investigación. En el sentido explicado
anteriormente, se puede decir que este estudio fue exploratorio, de ahí la conveniencia de
haber utilizado PLS SEM. Además, el interés de esta investigación fue, el de observar
cómo las variables propuestas en el modelo pudiesen predecir la intención de compra, y
PLS SEM es recomendable cuando se quiere enfatizar la predicción y explicación de las
variables.
Otra razón por la que se empleó PLS SEM en esta investigación, es que entre las
ventajas de PLS-SEM está el hecho de que no presume que la distribución de los datos
116
sea normal (Hair et al, 2013). La mayoría de las variables estudiadas en esta
investigación, resultaron con distribuciones no normales, por lo que el uso PLS-SEM fue
adecuado.
PLS SEM calcula unas puntuaciones para cada variable latente (latent variable
scores), las cuales son una combinación lineal exacta de sus indicadores, o variables
manifiestas (Fornell y Bookstein 1982, citados por Hair et al, 2012), y las usa como
sustituto de las variables latentes (Hair et al, 2012). Luego, calcula los coeficientes de
ruta (path coefficients) utilizando una regresión OLS (ordinary least square),
minimizando los términos de error, o varianza no explicada, maximizando así los R2 de
las variables dependientes (Hair et al 2013). Esos mismos autores, en su página 15
aclaran que PLS-SEM no es lo mismo que PLS – regresión, y hace referencia a Mateos
Aparicio 2011, para un mayor detalle de la diferencia.
Haenlein y Kaplan, 2004, y Hair et al. 2012, citan a Wold 1975, e indican que
PLS fue originalmente desarrollado bajo el nombre de NIPALS (nonlinear iterative
partial least squares), y que luego fue extendido en el 1989 por Lohmöller. Hair et al
2012 mencionan que PLS SEM se desarrolló como una alternativa a CB SEM. Hair et al
2013, menciona que al comparar PLS SEM con CB SEM, no se puede decir que uno es
mejor que otro, sino que el decidir cuál utilizar se debe evaluar cuál es el objetivo del
investigador.
Hair et al 2013, presentan las ventajas y desventajas de PLS SEM. Entre las
ventajas se menciona el que PLS SEM muestra altos niveles de poder estadístico aún con
muestras pequeñas, y que no requiere la presunción de normalidad en la data. No
obstante, en la página 54, Hair et al, 2013 citan a Hair, Ringle, & Sarstedt, 2011;
117
Henseler et al., 2009, y señalan que si la data es demasiado no normal, entonces, los
errores estándares calculados en el booststrapping, estarían inflados, por lo que una
relación podría evaluarse como no significativa, aun cuando sí lo fuese. Además,
menciona que PLS SEM puede analizar modelos complejos con muchos constructos y
con muchos indicadores, tanto formativos como reflectivos.
Entre las desventajas de PLS SEM, se menciona el que no provee un global
goodness of fit, o sea que no tiene una medida para evaluar el modelo como un todo.
Además, menciona que la estimación de los parámetros de PLS SEM puede tener sesgo e
inconsistencia. Las relaciones en el modelo estructural son generalmente subestimadas, y
las relaciones en el modelo de medidas son generalmente sobre estimadas. Mientras más
grande sea la muestra, estos sesgos se corrigen. Sin embargo, el mismo Hair et al 2013,
señala que estudios hechos con simulación muestran que las diferencias entre CB SEM y
PLS SEM no son grandes, y citan a Reinartz, Haenlein y Henseler, 2009.
El programa de computadora que se utilizó en esta investigación, es SmartPLS 2.0
(M3) Beta (Ringle, Wende., & Will., 2005). Este programa, calcula los parámetros tal
como se explicó anteriormente para PLS SEM. Los resultados del programa muestran los
coeficientes de ruta, que se utilizarán para evaluar las hipótesis, y también muestran los
R2 de las variables latentes dependientes, las cuales sirven para explicar la variación en
dichas variables, ocasionadas por las variables independientes. SmartPLS también
muestra varios informes de resultados que sirven para evaluar tanto la parte de las
medidas como la parte estructural. En el Capítulo 4, se muestran los resultados para la
evaluación del modelo de medidas y del modelo estructural.
118
3.7 Consideraciones Éticas
Uno de los elementos que se destacan en este subtema es el de fraude y engaño,
los cuales se han generado en investigaciones desde los años sesenta, según se ha podido
encontrar evidencia (Kerlinger y Lee, 2002). En el libro de Shrader-Frechette (1994), se
detalla que dentro de la investigación científica se han detectado dos categorías de
cuestiones éticas, las cuales pueden ser de procesos o de productos. En cuanto al
proceso, se dice que éste es perjudicial si se encuentran tres situaciones, a saber: si no hay
un consentimiento por parte de los encuestados, en cuanto a los procedimientos a seguir,
segundo, si existe engaño a los mismos y tercero, si los encuestados aceptaron participar
debido a que el investigador empleó engaños en su metodología. Por otra parte, en
cuanto al producto, este es perjudicial si el ambiente en el cual se desarrolla la
investigación es dañino para los participantes. El fraude es otra de las áreas más
sensibles en toda investigación, dentro de cualquier campo de estudio, aunque es más
sensible aún dentro de las ciencias médicas, del comportamiento y social, ya que se trata
a seres humanos directamente como pacientes o participantes de algún estudio científico
(Kerlinger y Lee, 2002).
No obstante, Shrader-Frechette (1994, p.37), señala que no porque una
investigación sea potencialmente dañina debería de ser condenada a no originarse y hasta
desarrollarse, por ello cita lo siguiente acerca de los científicos: “tienen la
responsabilidad de no tornarse tan escrupulosamente éticos acerca de su trabajo como
para amenazar los fines sociales a los que sirve la investigación”. Ante lo anterior, el
citado autor detalla cinco reglas generales que deberían de aceptarse, una vez que el
119
investigador, bajo su criterio, busca determinar si la investigación debe o no efectuarse;
las reglas son las siguientes:
Los científicos no deben realizar investigaciones que pongan en riesgo a
las personas.
Los científicos no deben realizar investigaciones que violen las normas del
libre consentimiento informado.
Los científicos no deben realizar investigaciones que conviertan los
recursos públicos en ganancias privadas.
Los científicos no deben realizar investigaciones que puedan dañar
seriamente el ambiente.
Los científicos no deben realizar investigaciones sesgadas.
Aunque se han establecido leyes y reglamentos para restringir o detener el
comportamiento falto de ética en la investigación, aun así, Kerlinger y Lee, 2002, p. 395)
señalan que “en el caso de la incidencia que se reporta sobre conducta falta de ética en
científicos de investigación ha sido mínima”. Debido a situaciones como la citada
anteriormente, es que se han originado organizaciones profesionales en diversos campos
de la investigación científica para investigar y recomendar acciones disciplinarias ante
situaciones de falta de ética en la investigación. Una de ellas es la Asociación Americana
de Psicología (American Psychological Association), la cual, ha formulado una serie de
normas éticas que aplican a todos los profesionales sean o no miembros de la asociación,
o bien sean o no psicólogos, pero que realizan investigaciones con humanos y animales:
éstas normas están en constante revisión desde 1973 hasta la fecha, para atemperarse a
los tiempos, las normas éticas incluyen lo siguiente: lineamientos para la planeación de la
120
investigación, protección a los participantes, confidencialidad, desengaño, engaño,
consentimiento informado y libertad de coerción (Kerlinger y Lee, 2002).
Esta investigación utilizó información que originaron los seres humanos, a través
de las encuestas, por lo que se contó con los permisos necesarios para las mismas y se
protegió y seguirá protegiendo, la confidencialidad de los encuestados. Los cuestionarios
contenían una hoja informativa en donde se brindaba al encuestado toda la información
relativa al carácter del estudio, además, los cuestionarios no contenían ninguna
identificación del encuestado. Esta hoja informativa se dio a conocer a los encuestados
antes de que lo llenaran, con el objetivo de que los mismos no tuviesen a ninguna duda y
lograran estar plenamente informados acerca del instrumento, y de los derechos que les
protegían en su calidad de encuestados.
Se consideró también, en esta investigación, el tema del plagio, reconociendo la
fuente original de cada una de las escalas utilizadas, así como de los autores de cada una
de las citas empleadas en esta investigación.
121
Capítulo 4. Presentación de los Resultados
4.1 Introducción
En el capítulo anterior (# 3) se plantearon los aspectos de metodología de esta
investigación, para ello se estructuró el referido capítulo, a través de siete subtemas
generales, donde se estableció una introducción, la justificación del paradigma y de la
metodología, la definición de las variables, el instrumento de investigación, la validez y
confiabilidad de la investigación, el análisis de los resultados y finalmente el capítulo
concluyó con una breve descripción de las consideraciones éticas de la investigación.
En esta investigación, se generó un nuevo modelo de investigación mediante el
cual se trató de dar respuesta al problema central de investigación, que se estableció así:
¿cómo se da la relación entre la imagen de país de origen y la personalidad de marca; y
de qué manera ésta relación interactúa con la intención de compra del consumidor?
A la vez, se empleó un enfoque que contrastó los datos obtenidos de dos países
latinoamericanos, tales como México y Puerto Rico, tratando de satisfacer, (entre otros),
el objetivo de determinar si existen diferencias significativas entre los consumidores
mexicanos y puertorriqueños en términos de su percepción de las variables de estudio.
No obstante, el objetivo central de esta investigación, en términos generales, fue el de
brindar aportaciones que originaran ventaja competitiva a las empresas que operan en los
países latinoamericanos y del caribe, aportación que se consideró trascendental.
El presente capítulo (# 4) se subdividió en seis apartados, tales como una breve
introducción, la presentación de los datos demográficos y de la estadística descriptiva, la
aplicación del análisis factorial y del Alfa de Cronbach, así como de la prueba de Mann-
Whitney Wilcoxon, para generar los resultados de las pruebas de hipótesis a través del
122
modelo estadístico no paramétrico de Partial Least Squares (PLS), a través del programa
de software SmartPLS 2.0 (M3) Beta.
En cuanto a los datos recopilados, éstos se obtuvieron de consumidores
mexicanos y puertorriqueños que fueron encuestados en su tiempo libre, fuera de sus
centros de empleo a través de la entrevista personal, aplicándoles el cuestionario. Este
instrumento fue validado por el Comité de Tesis Doctoral, así como posteriormente, con
fecha del 28 de junio, año 2013, se certificó que esta investigación fuese recibida,
revisada y aprobada en la Oficina de Cumplimiento, por la Junta para la Protección de
Seres Humanos en la Investigación (IRB). Una vez obtenida esta certificación, dio inicio
la aplicación de la pre-prueba tanto en México, como en Puerto Rico, durante las
primeras dos semanas del mes de julio del año 2013, constando de una muestra de sesenta
encuestados en total, a razón de treinta por cada país.
Posteriormente, durante las siguientes dos últimas semanas del mes de julio, año
2013 y los meses de agosto y septiembre del mismo año, se recolectaron, tabularon y
analizaron los cuestionarios de ambos países, a razón de 250 cuestionarios para Puerto
Rico y 203 para México.
4.2 Datos demográficos
En esta sección se muestran en tablas, los resultados de la evaluación de los
cuestionarios aplicados en Puerto Rico y en México. Los cuestionarios en su totalidad se
generaron a través de la entrevista personal y se obtuvo un total de cuatrocientos
cincuenta y tres cuestionarios. La tasa de respuesta fue del cien por ciento para ambos
países, a razón de doscientos cincuenta cuestionarios para Puerto Rico y doscientos tres
cuestionarios para México.
123
En la Tabla 1 se muestran los datos demográficos que comprenden los rubros de
edad, género, ingreso anual en dólares americanos y escolaridad para la muestra de PR,
que fue de 250 cuestionarios. Se desglosan en esta tabla las columnas de categorías de
medición, frecuencia, porciento y porciento acumulado para cada dato demográfico.
Tabla 1 Datos demográficos para la muestra de Puerto Rico
Dato Categorías de medición Frecuencia Porciento % Acumulado Género Femenino 142 56.8 56.8
Masculino 108 43.2 100.0 Edad 21 a 25 63 25.2 25.2
26 a 30 50 20.0 45.2 31 a 35 37 14.8 60.0 36 a 40 31 12.4 72.4 41 a 45 25 10.0 82.4 46 a 50 19 7.6 90.0 51 a 55 14 5.6 95.6 56 a 60 11 4.4 100.0
Ingreso anual
Menos de $15,000 84 33.6 33.6 $15,000 a $24,999 64 25.6 59.2
$25,000 a $35,999 34 13.6 72.8 $36,000 a $46,999 32 12.8 85.6 $47,000 a $57,999 15 6.0 91.6 $58,000 a $68,999 7 2.8 94.4 $69,000 a 79,999 8 3.2 97.6 $80,000 a $90,999 2 0.8 98.4 $91,000 ó más 4 1.6 100.0
Escolaridad Elemental 1 0.4 0.4
Intermedia 1 0.4 0.8 Superior 25 10.0 10.8 Grado Asociado 33 13.2 24.0 Bachillerato 121 48.4 72.4 Maestría 60 24.0 96.4 Doctorado 9 3.6 100.0
124
De los datos referentes al género de los encuestados en Puerto Rico, 142 fueron
féminas, representando el 56.8% de la muestra, mientras que los varones encuestados
fueron 108, con el restante 43.2% de la muestra, compuesta por un total de 250
encuestados.
Los datos de la edad de los encuestados fueron subdivididos en ocho distintas
categorías, cada una de ellas comprendía un período de cinco años, así, la primera
categoría reúne a los encuestados entre los 21 a 25 años, y así de manera sucesiva hasta la
octava categoría que aglomera a los encuestados entre las edades de 56 a 60 años.
La categoría que tenía un mayor porcentaje de la muestra correspondió a la
primera (21 a 25 años) con un 25.2%, y es importante destacar que, entre las primeras
cuatro categorías se cubrió el 72.4%. Las categorías restantes (de la quinta a la octava)
que van de los 40 a los 60 años de edad, sólo representaron a el restante 27.6% de la
muestra y se observa claramente en la Tabla 1 que conforme mayor es la categoría de
edad, menor es el porcentaje de encuestados.
Los datos de ingreso anual también fueron subdivididos, en este rubro se
contabilizaron nueve categorías, que integran valores en dólares americanos, desde la
primera categoría que va desde menos de $15,000, hasta la novena categoría que agrupa a
los encuestados con ingresos anuales mayores de $91,000.
Nuevamente la tendencia marca que, entre más ingresos anuales tenga el
encuestado, menor es la frecuencia de los mismos en la muestra. Así, el 85.6% de la
muestra se encontró que tenía ingresos anuales hasta los $46,999, y el restante 14.4% por
encima de esos ingresos. Siendo la primera categoría de ingresos anuales (menos de
$15,000), la que más porcentaje de la muestra generó, con un 33.6%
125
En cuanto a los datos de escolaridad, esta se subdividió en siete categorías, que
fueron desde la escuela elemental hasta el nivel de doctorado. Las primeras cinco
categorías (escuela elemental a bachillerato) generaron el 72.4% de la muestra, siendo la
categoría de bachillerato la que obtuvo un porcentaje más alto de la muestra con un
48.4%, siguiéndole la categoría de maestría con un 24%.
En la Tabla 2 se muestran los datos demográficos para la muestra de México.
Tabla 2 Datos demográficos para la muestra de México
Dato Categorías de Medición Frecuencia Porciento %
Acumulado
Género Femenino 96 47.3 47.3 Masculino 104 51.2 98.5 sin dato 3 1.5 100
Edad
21 a 25 99 48.8 48.8 26 a 30 31 15.3 64 31 a 35 20 9.9 73.9 36 a 40 6 3 76.8 41 a 45 13 6.4 83.3 46 a 50 9 4.4 87.7 51 a 55 14 6.9 94.6 56 a 60 11 5.4 100
Ingreso mensual (pesos MX)
Menos de 1,000 35 17.2 17.2 1,001 a 5,000 62 30.5 47.8 5,001 a 10,000 39 19.2 67 10,001 a 15,000 23 11.3 78.3 15,001 a 20,000 16 7.9 86.2 20,001 a 25,000 11 5.4 91.6 25,001 a 30,000 5 2.5 94.1 30,001 ó más 12 5.9 100
Escolaridad Preparatoria 36 17.7 17.7 Licenciatura 118 58.1 75.9 Maestría 33 16.3 92.1 Doctorado 10 4.9 97
Otro 6 3 100
126
De los datos referentes al género de los encuestados en México, 96 fueron
féminas, representando el 47.3 % de la muestra, mientras que los varones encuestados
fueron 104, con un 51.2 % de la muestra; tres participantes no manifestaron su género,
representando el 1.5 % de la muestra compuesta por un total de 203 encuestados.
Los datos de la edad de los encuestados fueron subdivididos en ocho distintas
categorías, cada una de ellas comprende un período de cinco años, de esta forma, la
primera integra a los encuestados entre los 21 a 25 años, hasta la octava categoría, que
reúne a los encuestados entre las edades de 56 a 60 años.
La categoría que tiene un mayor porcentaje de la muestra corresponde a la
primera (21 a 25 años) con un 48.8 % de la muestra, y es importante destacar que entre
las primeras cuatro categorías se cubrió el 76.8 % de la muestra. Las categorías restantes
(de la quinta a la octava), que van de los 41 a los 60 años de edad, sólo representó a el
restante 23.2 % de la muestra.
Los datos de ingreso mensual también fueron subdivididos, en este rubro se
contabilizaron ocho categorías, que integran valores en pesos mexicanos, desde la
primera categoría que va desde menos de $1,000 hasta la octava categoría que agrupa a
los encuestados con ingresos anuales mayores de $30,000.
El 78.3 % de la muestra se encontró con ingresos anuales hasta los $15,000 y el
restante 21.7 % por encima de esos ingresos. Siendo la segunda categoría de ingresos
anuales (1,001 a 5,000) la que más porcentaje de la muestra generó, con un 30.5 %.
En cuanto a los datos de escolaridad, esta se subdividió en seis categorías, que
fueron desde la escuela secundaria hasta el nivel de doctorado, incluyendo un renglón
para otro, en este rubro, las categorías 2 y 3 (preparatoria y licenciatura) generaron el
127
75.9 % de la muestra, siendo la categoría de licenciatura la que obtuvo un porcentaje más
alto de la muestra con un 58.1 %, siguiéndole la categoría de preparatoria con un 17.7 %.
4.3 Estadística Descriptiva
Una vez que se analizaron los datos demográficos de las muestras de Puerto Rico
y México, la investigación continúa con este apartado, donde se analizarán las
estadísticas descriptivas de cada una de las variables de estudio de la investigación, para
ambos países del estudio. Los componentes de análisis de la estadística descriptiva serán
la media, la desviación estándar y la varianza.
Kerlinger y Lee (2002, p. 181) detallan que “la media es el promedio más usado
en investigación y sus propiedades son tan deseables que justifican su posición
preeminente”, por lo que al realizar investigaciones donde se analizan datos de carácter
conductual las medidas de tendencia central y las medidas de variabilidad llegan a
convertirse en las herramientas de mayor trascendencia (Kerlinger y Lee, 2002, p. 181).
Además, la desviación estándar y la varianza también juegan un papel central
dentro de las medidas de variabilidad, recomendándose que las medias no debiesen
reportarse sin desviaciones estándar, ya que como Kerlinger y Lee (2002, p. 182),
explican: “una adecuada interpretación de la investigación es virtualmente imposible sin
los índices de variabilidad”.
Ahora bien, la misma obra de Kerlinger y Lee (2002, p. 95), detallan que mientras
que “la media representa el nivel general, el centro de gravedad de un conjunto de
medidas; la varianza, es una medida de dispersión de las puntuaciones, que describe la
medida en que las puntuaciones difieren entre sí”.
128
Debido a lo anteriormente explicado, es que este autor decidió la utilización de
estas medidas en la presente investigación y representarlas a través de tablas, para su
mejor análisis e interpretación. Por tanto, a continuación se comenzará con el análisis de
la estadística descriptiva para cada una de las variables de estudio, comenzando con la
siguiente tabla, donde se dan a conocer los datos de la muestra de Puerto Rico, para la
variable: imagen de país de origen.
Tabla 3 Variable: imagen de país de origen para la muestra de Puerto Rico
País Dimensión Factores de la
Dimensión Media Desviación Estándar Varianza
USA Innovación A1, A2 4.14 0.88 0.78 Diseño A3, A4, A5, A6 4.26 0.92 0.84 Prestigio A7, A8, A9 4.00 0.99 0.98 Destreza A10, A11, A12, A13 4.00 0.96 0.92 Japón Innovación A1, A2 4.53 0.83 0.69 Diseño A3, A4, A5, A6 4.34 0.91 0.82 Prestigio A7, A8, A9 4.15 0.98 0.95 Destreza A10, A11, A12, A13 4.23 0.94 0.89 Corea del Sur Innovación A1, A2 3.57 1.17 1.38 Diseño A3, A4, A5, A6 3.65 1.12 1.26 Prestigio A7, A8, A9 3.38 1.09 1.19 Destreza A10, A11, A12, A13 3.45 1.10 1.20
En Tabla 3 se pueden observar: el país de estudio, así como a cada una de las
dimensiones de la escala de Roth y Romeo, 1992, que es la escala con la que se midió
esta variable en particular y los factores que incluye cada dimensión. Posteriormente se
visualizan para cada país, y para cada dimensión, su media, desviación estándar y
varianza.
Para los Estados Unidos (USA), se observa en esta tabla, que la media más alta la
generó la dimensión de diseño con 4.26 de 5.0, posteriormente se encuentra la dimensión
129
de innovación y por último las de prestigio y destreza. Para este mismo país la
desviación estándar va desde .88 de innovación hasta el valor de .99 de prestigio.
Finalmente los valores de la varianza van desde .78 hasta el .98 nuevamente de
innovación y prestigio respectivamente.
Para el caso de Japón, la media más alta fue para innovación con 4.53 de 5.0, y
luego fueron descendiendo los valores para las dimensiones diseño, destreza y prestigio
respectivamente. Los valores de la desviación estándar y de la varianza siguieron el
mismo comportamiento que para el país anterior, siendo los valores más bajos los de
innovación y el más alto el de prestigio.
Por último, para el caso de Corea del Sur, la media más alta la obtuvo la
dimensión de diseño con un valor de 3.65 de 5.0, los valores de la media fueron
descendiendo hasta llegar a la cifra de 3.38 de la dimensión de prestigio. Corea del Sur
fue el único país que no obtuvo valores de media por arriba de 4.0 como sí lo obtuvieron
los países de USA y Japón. También en los valores de la desviación estándar y los de
varianza, el comportamiento fue diferente a los citados países, ya que los valores
estuvieron por encima de 1.0, siendo tanto para la desviación estándar como para la
varianza el más alto obtenido por la dimensión de innovación con 1.17 y 1.38
respectivamente para ir disminuyendo hasta llegar a 1.09 y 1.19 para la dimensión de
prestigio.
Realizando una comparación entre los valores de estadística descriptiva para los
países de la Tabla 3 se puede concluir que los valores de la media para el conjunto de las
dimensiones de estos países, fueron más altos para Japón que para los de USA.
130
Finalmente los valores más bajos los generó Corea del Sur, país donde ninguna
media alcanzó el valor de 4.0 puntos, valor que sí lograron incluso las dimensiones más
bajas de USA, tales como prestigio y destreza.
A continuación, una vez que se analizaron los datos de Puerto Rico, ahora se
procederá a realizar el análisis de la variable imagen de país de origen para los datos
recolectados en México, a través de la siguiente tabla.
Tabla 4 Variable: imagen de país de origen para la muestra de México
País Dimensión Factores de la
Dimensión Media Desviación Estándar Varianza
USA Innovación A1, A2 4.21 0.99 0.98 Diseño A3, A4, A5, A6 4.27 0.90 0.81 Prestigio A7, A8, A9 4.02 1.11 1.23 Destreza A10, A11, A12, A13 4.03 1.08 1.16 Japón Innovación A1, A2 4.55 0.87 0.76 Diseño A3, A4, A5, A6 4.32 0.92 0.86 Prestigio A7, A8, A9 4.02 1.09 1.18 Destreza A10, A11, A12, A13 4.17 1.07 1.15 Corea del Sur
Innovación A1, A2 4.03 1.07 1.15 Diseño A3, A4, A5, A6 3.99 1.05 1.11
Prestigio A7, A8, A9 3.82 1.13 1.28 Destreza A10, A11, A12, A13 3.72 1.16 1.34
La tabla anterior da a conocer cuál es la percepción de la muestra de México con
respecto a la variable: imagen de país de origen, empleando la escala de Roth y Romeo
de 1992; muy en particular para los productos de origen norteamericano, se puede
analizar que la media más alta es para la dimensión de diseño, muy cerca está el valor de
la media de innovación y finalmente se encuentran los valores de destreza y prestigio, los
cuáles son muy similares. En cuanto a la desviación estándar y la varianza, sus valores
131
también se agrupan en dos grupos, los altos para prestigio y destreza y los más pequeños
para innovación y diseño respectivamente.
Para los productos de Japón, todos los valores de la media se encuentran por
arriba de 4.0, siendo el más alto el de innovación, seguido por diseño, destreza, y por
último prestigio. Nuevamente los valores de la desviación estándar y de la varianza se
agrupan en dos, uno con valores altos para prestigio y destreza y otro con los valores más
bajos para innovación y diseño.
Finalmente, para los productos de origen sud-coreano, los resultados muestran los
valores de las medias más bajas con referencia a los productos de los otros dos países, ya
que tan sólo la innovación sobrepasa el valor de 4.0, más diseño, prestigio y destreza,
muestran valores decrecientes de 3.99, 3.82 y 3.72 respectivamente; mientras que los
valores de la desviación estándar y de la varianza, siguen la tendencia ya citada en los dos
países anteriores.
La siguiente tabla, mostrará los resultados de la muestra de Puerto Rico, para la
variable: personalidad de marca.
Tabla 5 Variable: personalidad de marca para la muestra de Puerto Rico
Marca Dimensión Factores de la Dimensión Media
Desviación Estándar Varianza
Ford Sinceridad B1 al B11 3.67 1.11 1.23 Emoción B12 al B22 3.65 1.14 1.30 Competencia B23 al B31 3.84 1.10 1.21 Sofisticación B32 al B37 3.49 1.21 1.46 Rudeza B38 al B42 3.88 1.22 1.49 Toyota Sinceridad B1 al B11 4.30 0.91 0.83 Emoción B12 al B22 4.31 0.90 0.81 Competencia B23 al B31 4.47 0.84 0.70 Sofisticación B32 al B37 4.25 0.94 0.89 Rudeza B38 al B42 3.94 1.11 1.24
132
Marca Dimensión Factores de la Dimensión Media
Desviación Estándar Varianza
Emoción B12 al B22 3.86 1.09 1.18 Competencia B23 al B31 3.66 1.10 1.20 Sofisticación B32 al B37 3.69 1.12 1.26 Rudeza B38 al B42 3.34 1.17 1.38 Apple Sinceridad B1 al B11 4.11 1.12 1.26 Emoción B12 al B22 4.39 0.97 0.93 Competencia B23 al B31 4.52 0.88 0.77 Sofisticación B32 al B37 4.35 0.99 0.97 Rudeza B38 al B42 3.79 1.26 1.59 Sony Sinceridad B1 al B11 3.98 1.02 1.05 Emoción B12 al B22 4.07 0.97 0.95 Competencia B23 al B31 4.26 0.88 0.77 Sofisticación B32 al B37 4.01 0.98 0.96 Rudeza B38 al B42 3.76 1.11 1.23 Samsung Sinceridad B1 al B11 3.84 1.12 1.25 Emoción B12 al B22 3.95 1.09 1.19 Competencia B23 al B31 4.00 1.04 1.08 Sofisticación B32 al B37 3.82 1.11 1.22 Rudeza B38 al B42 3.62 1.20 1.43
En la Tabla 5 se muestran, en particular, los valores de estadística descriptiva para
la variable de personalidad de marca, para la muestra de Puerto Rico. Esta variable se
midió a través de la escala de Aaker (1997), conteniendo cinco dimensiones, tales como:
sinceridad, emoción, competencia, sofisticación y rudeza. A su vez, esta escala emplea
42 factores, que se distribuyen en cada dimensión.
Para la marca Ford, las dimensiones de Rudeza y Competencia fueron las que
tuvieron los valores de media más altos, con 3.88 y 3.84 respectivamente, siendo la
dimensión de sofisticación la que obtuvo el valor más bajo con 3.49. En cuanto a los
valores de la desviación estándar, estos se mantuvieron por arriba de 1, siendo el mayor
el de rudeza con 1.22 y el menor el de competencia con 1.10. En el rubro de la varianza
133
para Ford, nuevamente los valores fueron el mayor para Rudeza con 1.49 y el menor para
competencia con 1.21.
En lo relativo a la marca Toyota, esta obtuvo los valores de media más altos de las
tres marcas de autos de la investigación, siendo la dimensión de competencia la mejor
valorada por los consumidores puertorriqueños, con un valor de 4.47, y la dimensión
menos valorada fue la de rudeza con 3.94, que fue la única valoración de media por
debajo de los cuatro puntos. A la vez, la desviación estándar para esta marca marcó
desde .84 hasta 1.11, siendo la más baja la de competencia y la más alta la de rudeza.
Finalmente la varianza sigue la misma tendencia, siendo .70 el valor más bajo para
competencia y 1.24 el más alto para rudeza.
La última marca de autos analizada es la correspondiente a Hyundai, esta tiene el
valor de media más alto en la dimensión de emoción con un valor de 3.86 y el valor más
bajo lo obtuvo en la dimensión de rudeza con 3.34, es interesante citar que las
dimensiones de sofisticación, sinceridad y competencia generaron un valor muy similar,
incluso, 3.66 fue el valor de las dos últimas dimensiones. En cuanto a la varianza el valor
más bajo fue de 1.18 para emoción y el más alto de 1.38 para rudeza.
Para la marca de computadoras portátiles Apple, la media más alta la generó la
dimensión de competencia con 4.42 y la más baja la de rudeza, donde emoción y
sofisticación marcaron casi igual el valor de la media con 4.39 y 4.35 respectivamente.
En la desviación estándar el menor valor fue para competencia con .88 y el mayor para
rudeza con 1.26, de igual forma para la varianza con .77 y 1.59 respectivamente para las
citadas dimensiones.
134
La marca Sony obtuvo la media más alta en la dimensión de competencia y la más
baja en rudeza, siendo al revés los valores para la desviación estándar y la varianza con
valores de .88 y 1.11 y de .77 y 1.23 respectivamente.
La marca Samsung, finalmente, generó una media mayor para la dimensión de
competencia, donde apenas alcanzó el valor de 4.0, muy cercana quedó la media para
emoción con 3.95 y por último la de rudeza con 3.62, en cuanto a la desviación estándar y
la varianza, nuevamente la tendencia es que la rudeza adquiere los valores más altos con
1.2 y 1.43 y la competencia los más bajos con 1.04 y 1.08
Corresponde ahora realizar el análisis de la variable personalidad de marca desde
la perspectiva de la muestra de México, la cual se muestra en la siguiente tabla.
Tabla 6 Variable: personalidad de marca para la muestra de México
Marca Dimensión Factores de la
Dimensión Media Deviación Estándar Varianza
Ford Sinceridad B1 al B11 3.80 1.10 1.21 Emoción B12 al B22 3.92 1.07 1.15 Competencia B23 al B31 4.13 1.01 1.02 Sofisticación B32 al B37 3.82 1.14 1.30 Rudeza B38 al B42 4.00 1.07 1.14 Toyota Sinceridad B1 al B11 3.99 1.03 1.07 Emoción B12 al B22 4.01 1.00 0.99 Competencia B23 al B31 4.25 0.93 0.87 Sofisticación B32 al B37 3.97 1.07 1.14 Rudeza B38 al B42 3.84 1.13 1.29 Hyundai Sinceridad B1 al B11 3.66 1.12 1.26 Emoción B12 al B22 3.77 1.12 1.27 Competencia B23 al B31 3.83 1.13 1.27 Sofisticación B32 al B37 3.57 1.23 1.50 Rudeza B38 al B42 3.42 1.23 1.52
135
Marca Dimensión Factores de la
Dimensión Media Deviación Estándar Varianza
Emoción B12 al B22 4.32 0.96 0.91 Competencia B23 al B31 4.42 0.89 0.79 Sofisticación B32 al B37 4.25 0.97 0.95 Rudeza B38 al B42 3.80 1.17 1.38 Sony Sinceridad B1 al B11 4.03 1.05 1.10 Emoción B12 al B22 4.02 1.02 1.05 Competencia B23 al B31 4.30 0.90 0.81 Sofisticación B32 al B37 4.01 1.02 1.05 Rudeza B38 al B42 3.77 1.21 1.46 Samsung Sinceridad B1 al B11 4.04 1.07 1.14 Emoción B12 al B22 4.12 1.06 1.13 Competencia B23 al B31 4.31 0.93 0.87 Sofisticación B32 al B37 3.90 1.16 1.35 Rudeza B38 al B42 3.63 1.23 1.51
Ford presenta una media más elevada para la dimensión de competencia, y le
sigue rudeza, estas dos dimensiones son las únicas donde la media alcanza un valor de 4
puntos sobre 5, ya que las otras dimensiones marcan valores que van desde 3.92 hasta
3.80 y 3.82, para emoción, sofisticación y sinceridad.
La desviación estándar y la varianza muestran lo contrario que los valores de la
media, siendo el valor más alto tanto en desviación estándar como en varianza la
dimensión de sofisticación, con 1.14 y 1.30.
Toyota muestra también dos dimensiones por arriba de los 4 puntos, siendo estas,
la competencia con 4.25 y la emoción con 4.01, muy cerca a los cuatro puntos están las
dimensiones de sinceridad con 3.99 y la de sofisticación con 3.97, tan sólo rudeza se
queda muy atrás con una media de 3.84.
136
La desviación estándar y la varianza para Toyota muestran lo contrario que los
valores de la media, es decir, que las dimensiones que tienen media más alta tienen la
desviación estándar y la varianza más baja y viceversa.
Hyundai presenta las medias con valor más bajo de las dos categorías de
productos analizadas en este estudio, todas las medias tienen un valor inferior a 4 puntos
de 5, siendo la dimensión de competencia nuevamente la más alta apenas con 3.83, le
siguen emoción, sinceridad, sofisticación y finalmente esta la dimensión de rudeza con
3.42.
En cuanto a la desviación estándar para Hyundai, esta comienza con valores
iguales para sinceridad y emoción con 1.12 y para sofisticación y rudeza con 1.23, tan
sólo competencia tiene un valor diferenciado con 1.13.
La varianza comienza con su valor más bajo en la dimensión de sinceridad con
1.26, luego se repite el valor de 1.27 para emoción y competencia, y los valores más altos
son para sofisticación con 1.50 y rudeza con 1.52.
Apple tiene el valor de la media más alta de las dos categorías de productos con
4.42 para competencia, siguiendo emoción con 4.32 y la sofisticación con 4.25, ya las
dimensiones de sinceridad y rudeza tienen una meda de 3.93 y 3.80.
La desviación estándar de Apple comienza con un valor de .89 para la
competencia y se va incrementando hasta llegar a 1.20 con la dimensión de sinceridad, el
mismo comportamiento lo tiene la varianza para comenzar en .79 e incrementarse hasta
1.44 para las mismas dimensiones señaladas anteriormente.
Sony tiene los valores de la media más altos de las dos categorías de productos, ya
que tiene cuatro dimensiones con valores por arriba de los cuatro puntos de cinco, el más
137
alto le corresponde a la dimensión de competencia con 4.3, y le siguen con valores muy
similares, sinceridad, emoción y sofisticación con 4.03, 4.02 y 4.01 respectivamente.
Solamente la dimensión de rudeza generó una media con valor de 3.77.
La desviación estándar y la varianza siguen el patrón de ser más altas cuando la
media es la más baja y viceversa.
Samsung tiene su media en el valor más alto para la dimensión de competencia
con 4.31, siguiendo emoción, sinceridad, sofisticación y rudeza, esta última con un valor
mínimo de 3.63; no obstante, la desviación estándar y la varianza siguen nuevamente el
patrón de Sony.
Tabla 7 Variables: afecto a la marca, confianza a la marca, compromiso a la marca,
intención de compra y familiaridad a la marca para la muestra de Puerto Rico
Variable Marca Media Desviación Estándar Varianza
Afecto a la Marca Ford 2.74 1.36 1.84 Toyota 4.11 1.16 1.34 Hyundai 2.95 1.34 1.79 Apple 3.88 1.33 1.78 Sony 3.78 1.12 1.25 Samsung 3.58 1.26 1.58 Confianza a la Marca
Ford 3.39 1.18 1.40 Toyota 4.21 1.02 1.05
Hyundai 3.56 1.10 1.22 Apple 4.25 1.04 1.09 Sony 4.08 0.94 0.89 Samsung 3.82 1.08 1.17
Compromiso a la marca Ford 2.70 1.35 1.81 Toyota 3.75 1.38 1.90
Hyundai 2.80 1.35 1.82 Apple 3.60 1.50 2.25 Sony 3.37 1.35 1.83 Samsung 3.22 1.39 1.94
138
Variable Marca Media Desviación Estándar Varianza
Intención de compra Ford 2.92 1.40 1.96 Toyota 4.16 1.09 1.19 Hyundai 3.16 1.37 1.86 Apple 3.99 1.26 1.58 Sony 3.77 1.15 1.32 Samsung 3.62 1.25 1.57 Familiaridad a la marca Ford 3.22 1.39 1.92 Toyota 4.31 1.00 1.00 Hyundai 3.17 1.37 1.86 Apple 4.09 1.24 1.55 Sony 3.88 1.16 1.34 Samsung 3.65 1.32 1.73
En la tabla anterior, numerada como 7 se detallan los datos de estadística
descriptiva para la muestra de Puerto Rico, para las restantes variables de estudio de esta
investigación, como lo son: afecto a la marca, confianza a la marca, compromiso a la
marca, intención de compra y familiaridad a la marca.
Para la variable afecto a la marca, se puede observar en la tabla 7 que de las
marcas de autos, la que generó la media más alta fue Toyota, con 4.11, después le siguió
Hyundai con 2.95 y finalmente quedó Ford con 2.74. En cuanto a las marcas de
computadoras portátiles Apple recibió la media más elevada con 3.88, posteriormente
Sony con 3.78 y Samsung genero 3.58 en el valor de la media.
En lo referente a la desviación estándar y la varianza, los valores más altos los
obtuvo Ford con 1.36 y 1.84 y los más bajos Toyota con 1.16 y 1.34 respectivamente. Y
en las marcas de computadoras portátiles, Apple obtuvo los valores más altos con 1.33 y
1.78 y Sony los más bajos con 1.12 y 1.58 respectivamente.
En la variable confianza a la marca, la marca Toyota fue la única que sobrepasó el
valor de 4 para la media de entre las tres marcas de autos analizadas en esta tabla,
139
quedando Ford rezagada a la última posición incluso considerando las marcas de
computadoras portátiles, con una media de apenas 3.39, aunque sus valores para la
desviación estándar y la varianza fueron las más altas con 1.18 y 1.40.
Para la misma variable de confianza a la marca, la media más alta entre las marcas
de computadoras portátiles fue para Apple con 4.25 y la más baja para Samsung con 3.82,
donde esta última marca obtuvo no obstante, los valores más altos de desviación estándar
y varianza con 1.08 y 1.17 respectivamente.
En la misma Tabla 7 se puede detallar que para la variable compromiso a la
marca, nuevamente Toyota fue la marca de autos que obtuvo la media más alta con 3.75 y
la más baja fue para Ford con 2.70, no obstante los valores para la desviación estándar y
varianza de Toyota fueron los más altos también con 1.38 y 1.90.
Para la variable de compromiso a la marca en materia de computadoras portátiles,
los valores más altos en media, desviación estándar y varianza fueron para la marca
Apple con 3.6, 1.5 y 2.25 respectivamente.
La variable de intención de compra tiene en Toyota y en Apple los valores más
elevados para la media con 4.16 y 3.99 y el valor más bajo es para la marca Ford con
2.92, no obstante, esta marca tiene los valores de desviación estándar y varianza más
elevados con 1.4 y 1.96, en ese orden.
En última instancia se consideró a la variable familiaridad a la marca , donde
nuevamente, las marcas Toyota y Apple generaron los valores más altos de media con
4.31 y 4.09 y la más baja media fue para la marca Hyundai con 3.17, quedando muy
cerca la media de 3.22 de la marca Ford.
140
La siguiente tabla, mostrará los resultados de la muestra de México, para las
variables: afecto a la marca, confianza a la marca, compromiso a la marca, intención de
compra y familiaridad.
Tabla 8 Variables: afecto a la marca, confianza a la marca, compromiso a la marca,
intención de compra y familiaridad a la marca para la muestra de México
Variable Marca Media Desviación Estándar Varianza
Afecto a la marca Ford 3.16 1.43 2.03 Toyota 3.42 1.28 1.63 Hyundai 2.73 1.32 1.75 Apple 3.73 1.30 1.70 Sony 3.53 1.21 1.47 Samsung 3.51 1.30 1.70 Confianza a la marca Ford 3.81 1.15 1.32 Toyota 4.09 1.04 1.09 Hyundai 3.58 1.19 1.43 Apple 4.19 1.02 1.05 Sony 4.10 0.96 0.93 Samsung 4.11 1.05 1.10 Compromiso a la marca Ford 2.99 1.48 2.18 Toyota 3.12 1.43 2.04 Hyundai 2.64 1.33 1.77 Apple 3.36 1.51 2.28 Sony 3.16 1.39 1.94 Samsung 3.09 1.46 2.12 Intención de compra Ford 3.34 1.38 1.90 Toyota 3.65 1.24 1.55 Hyundai 3.00 1.40 1.97 Apple 3.79 1.30 1.69 Sony 3.77 1.13 1.28
Samsung
3.87
1.22
1.48
141
Variable Marca Media Desviación Estándar Varianza
Familiaridad a la marca Ford 3.27 1.44 2.06 Toyota 3.05 1.49 2.21 Hyundai 3.26 1.42 2.02 Apple 3.86 1.24 1.55 Sony 3.93 1.23 1.52 Samsung 3.80 1.26 1.58
Para la variable afecto a la marca, Apple obtuvo la media con valor más alto en
3.73, le siguieron Sony y Samsung con 3.53 y 3.51 y finalmente con más de tres puntos
están Toyota y Ford con 3.42 y 3.16. El valor de media más bajo lo generó Hyundai con
tan sólo 2.73 puntos de 5 en afecto a la marca.
Los valores de la desviación estándar y de la varianza más elevados se encuentran
para la marca Ford, con 1.43 y 2.03 y los valores más bajos los tiene Sony con 1.21 para
la desviación estándar y de 1.47 para la varianza.
En la variable de confianza a la marca, las marcas de computadoras portátiles
obtuvieron en promedio mayores valores de media que las marcas de autos. Así la marca
Apple fue la que obtuvo la media más alta con 4.19 y la marca de autos Hyundai genero
la media más baja con tan sólo 3.58.
La desviación estándar y la varianza generaron en la marca Sony los valores más
bajos con .96 y .093 respectivamente; y los valores más altos los obtuvo la marca
Hyundai con 1.19 y 1.43.
Para la variable de compromiso a la marca, nuevamente las marcas de
computadoras portátiles generaron valores de media más altos que las marcas de autos,
siendo la marca Apple también la marca con la media más alta en 3.36 y la media más
baja la generó la marca de autos Hyundai nuevamente con tan sólo 2.64.
142
La desviación estándar y la varianza generaron en la marca Hyundai los valores
más bajos con 1.33 y 1.77 respectivamente; y los valores más altos los obtuvo la marca
Apple con 1.51 y 2.28.
En cuanto a la variable intención de compra, reiteradamente los valores de la
media son más altos para las marcas de computadoras portátiles que para los autos y
tienen en la marca Samsung el valor de la media más alta con 3.87, teniendo el valor de la
media más baja la marca Hyundai que apenas alcanza los 3 puntos.
No obstante en cuanto a la desviación estándar y la varianza la marca Hyundai
tiene los valores más altos con 1.4 y 1.97, y los valores más bajos se encuentran en la
marca Sony con 1.13 y 1.28.
Por último, para la variable familiaridad a la marca, se genera nuevamente la
tendencia de valores de media más altos en la categoría de computadoras portátiles, que
en las de autos, ya que la marca Sony tiene la media más alta con 3.86 y la marca Toyota
ahora cuenta con la media más baja con 3.05.
En los valores de la desviación estándar y la varianza, ahora Toyota tiene los más
altos con 1.49 y 2.21 y la marca Sony los más bajos con 1.23 y 1.52 respectivamente.
4.4 Análisis Factorial y Análisis de Alfa de Cronbach
Estos tipos de análisis se requieren en una investigación para brindarle un mayor
grado de validez, confiabilidad y consistencia, tal como se detalló en el apartado 3.5 del
capítulo tres, sobre la metodología que se empleó en esta investigación. Para el logro del
objetivo anterior, se ilustran las siguientes tablas, las cuales, estarán detallando el análisis
factorial aplicado a aquéllas variables de estudio que se midieron con una escala
143
multidimensional, como lo son las variables de imagen de país de origen y la de
personalidad de marca.
Además se incluirán en esas mismas tablas, pruebas como el KMO y los
resultados de la varianza total estimada para los factores de cada país, así como el análisis
del coeficiente Alfa de Cronbach. En las variables que utilizan para su medición escalas
unidimensionales, como lo son: afecto, confianza y compromiso a la marca, intención de
compra y familiaridad a la marca, allí, se detallará tan sólo el Alfa de Cronbach para cada
marca, en cada variable de estudio, ya que no hay forma de aplicar el análisis factorial.
Kerlinger y Lee (2002, p.188), detallan en cuanto al análisis factorial, que “su
propósito fundamental es ayudar al investigador a descubrir e identificar las unidades o
dimensiones llamadas factores que subyacen a muchas medidas”. Es importante destacar
que se ha concebido al análisis factorial como una sólida herramienta para generar
validez de constructo, por lo que en definitiva, Kerlinger y Lee (2002, p. 778) explican
que: “claramente una gran porción del esfuerzo de la investigación científica del
comportamiento debe ser dedicado a lo que podría denominarse investigación del
constructo o validación del constructo, y ello requiere del análisis factorial”.
En las siguientes tablas, se continuará discriminando entre las muestras, es decir,
algunas serán exclusivas para la muestra de Puerto Rico y otras serán para la muestra de
México, tomando en consideración que los resultados que se obtuvieron difieren para
ambos países. El análisis factorial se hizo con el programa estadístico SPSS versión 22.
La prueba de KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) es una que mide cuán adecuada es la
muestra a través de un índice que examina lo apropiado o no del análisis factorial, para
un grupo de variables en específico, de ahí que sus valores vayan de 0 a 1, y que valores
144
por encima de .5 muestren lo apropiado del análisis y por debajo de dicho valor, lo
contrario (Walpole et al., 2007).
Tabla 9 Análisis factorial y análisis de Alfa de Cronbach para la variable imagen de país
de origen para la muestra de Puerto Rico
País # de
Factor Nombre del
Factor KMO Varianza Total
Estimada Alfa de
Cronbach
USA 1 Diseño 0.924 62.60% 0.852 2 Destreza 0.910
Japón 1 Destreza 0.944 67.37% 0.899 2 Diseño 0.894
Corea del Sur 1 Destreza 0.936 73.47% 0.937
2 Innovación 0.930
En la tabla anterior, se pueden detallar la cantidad de factores para cada país y el
nombre del factor en particular resultantes de la aplicación del análisis factorial, en este
caso aplicado a la muestra de Puerto Rico, además se vislumbra el resultado de la Prueba
KMO, así como su varianza total estimada y finalmente el Alfa de Cronbach que obtuvo
cada factor para cada país en particular.
Para el caso de USA, se cuenta con dos factores, el primero nombrado diseño y el
segundo destreza, pues mayoritariamente aglomeró factores de esas dimensiones, este
país generó en la prueba KMO un valor de .924 y una varianza total estimada del 62.6%,
resultando ser los valores más bajos comparados con los resultados de los otros países
sujetos de investigación. Finalmente, la prueba de Alfa de Cronbach arrojo valores tan
altos como .852 y .91 para los dos factores respectivamente.
Japón mostró nuevamente dos factores ante la aplicación del análisis factorial a la
muestra de Puerto Rico, resultando Destreza y Diseño los nombres de los factores, con un
145
.944 en la prueba de KMO y una varianza total estimada de 67.37%. No obstante, en la
prueba del Alfa de Cronbach los resultados fueron de .899 y de .894, los cuáles fueron
menores que los que obtuvo el país de Corea del Sur para la misma prueba.
Corea del Sur, también generó dos factores al aplicar el análisis factorial, a estos
factores se les nombró, al primero Destreza y al segundo Innovación, elemento que por
primera vez apareció para los productos de un país, además el resultado de la prueba de
KMO fue de .936, que fue un valor intermedio entre los valores que generaron los otros
dos países de estudio. Corea del Sur, generó los valores más altos en la varianza total
estimada con un 73.47% así como en Alfa de Cronbach con .937 y .93 en relación a los
datos de USA y de Japón.
Tabla 10 Análisis factorial y análisis de Alfa de Cronbach para la variable imagen de
país de origen para la muestra de México
País # de Factor
Nombre del Factor KMO
Varianza Total Estimada
Alfa de Cronbach
USA 1 Prestigio 0.847 57.17% 0.830 2 Destreza 0.859 Japón 1 Destreza 0.894 61.13% 0.884 2 Innovación 0.860 Corea del Sur
1 Prestigio 0.894 68.59% 0.876 2 Innovación 0.768 3 Destreza 0.811
En la tabla anterior, se dan a conocer los datos del análisis factorial y de la prueba
de Alfa de Cronbach para la muestra de México.
Para el caso de USA, se cuenta con dos factores, el primero recibe el nombre de
Diseño y el segundo Destreza, ya que nuevamente y de forma mayoritaria aglomeró a
146
factores de esas dimensiones, este país generó en la prueba KMO un valor de .847 y una
varianza total estimada del 57.17%, resultando ser los valores más bajos comparados con
los resultados de Japón y Corea del Sur. Finalmente, la prueba de Alfa de Cronbach
arrojó valores tales como .830 para el factor #1 (diseño) y de .859 para el factor # 2
(destreza).
Japón reúne dos factores, primero al de destreza con un KMO de .894, con
61.13% de varianza estimada y el Alfa de Cronbach más alto de todos los factores de los
tres países de esta tabla, con un valor de .884 generando gran confiabilidad y validez. El
segundo factor generado por Japón fue el de innovación, con un Alfa de Cronbach de
.860, nuevamente un valor alto para confiabilidad y validez.
Finalmente, el país de Corea del Sur, donde se agrupan tres factores, prestigio,
innovación y destreza, este es el único país que originó tres factores. El KMO de este
país fue de .894 resultado idéntico al KMO de Japón, aunque la varianza estimada si fue
superior a la de los otros países, llegando hasta un 68.59%. No obstante el factor de
prestigio tiene un .876 de Alfa de Cronbach, los otros dos factores de este país
(innovación y destreza) apenas llegaron a .768 y .811 de Alfa de Cronbach, siendo los
valores más bajos de los tres países analizados en esta tabla.
Tabla 11 Análisis factorial y análisis de Alfa de Cronbach para la variable personalidad
de marca para la muestra de Puerto Rico
Marca # de
Factor Nombre del
Factor KMO Varianza Total
Esperada Alfa de
Cronbach Ford 1 Emotivo 0.958 67.38% 0.899
2 Competente - Sofisticado 0.846
3 Sincero 0.830 4 Rudo 0.768 5 Sofisticado 0.834
147
Marca # de
Factor Nombre del
Factor KMO Varianza Total
Esperada Alfa de
Cronbach Toyota 1 Competente 0.942 64.72% 0.800 2 Emotivo 0.797 3 Sincero 0.859 4 Sincero 0.775 5 Rudo 0.832 Hyundai 1 Emotivo 0.959 67.68% 0.897 2 Sincero 0.870
3 Competente - Sofisticado 0.881
4 Rudo 0.775 5 Sofisticado 0.809
Apple 1 Competente - Sofisticado 0.952 68.53% 0.961
2 Sincero 0.799 3 Rudo 0.833 4 Sincero 0.792 Sony 1 Emotivo 0.95 67.44% 0.843 2 Sofisticado 0.848 3 Sincero 0.818 4 Competente - Rudo 0.851 5 Rudo - Sofisticado 0.794
Samsung 1 Competente - Sofisticado 0.961 68.81% 0.910
2 Emotivo 0.919 3 Rudo - Sofisticado 0.879
4 Sincero 0.810
En la tabla anterior, ahora se muestran los valores generados para la muestra de
Puerto Rico, de las pruebas del Análisis Factorial y del Alfa de Cronbach para la variable
de personalidad de marca. En esta tabla a diferencia de las dos tablas anteriores (Tablas 4
y 5), se muestran los resultados para cada una de las marcas sujetas al estudio, estas son,
para la categoría de autos: Ford, Toyota y Hyundai y para la categoría de computadoras
portátiles se cuentan las siguientes: Apple, Sony y Samsung.
148
Para las marcas de autos se encontraron algunas similitudes, tales como la
cantidad de factores resultantes de la aplicación del análisis factorial, quedando en cinco
factores para cada marca, así como también los elementos aglomerados en cada factor, lo
que dieron como resultado que al menos en los tres primeros factores de cada marca
aparecieran nombres como: Emotivo, competente sofisticado y sincero. Además la
prueba KMO arrojó datos muy similares también para estas tres marcas, todos por arriba
de .94 y una varianza total estimada también por arriba del 64%.
Finalmente en lo relativo al Alfa de Cronbach, en general los resultados para cada
factor en cada marca fueron mayores a .8, con algunas excepciones en Ford con un valor
mínimo de .768 y en Toyota y Hyundai con valores mínimos de .775, todos estos valores
mínimos se encontraron en el cuarto factor de cada marca de autos.
En lo relativo a las marcas de computadoras portátiles, también se originaron
similitudes, aunque no tan acentuadas como en las marcas de autos. En esta categoría
que incluye a Apple, Sony y Samsung, se encontraron nuevamente similitudes en los
nombres de los primeros factores, resultando tener a competente sofisticado, sincero,
emotivo y hasta rudo.
Los resultados de la Prueba de KMO y de la varianza total esperada, fueron más
altas que las de las marcas de autos, ya que ahora estaban por arriba de .95 y del 67%
respectivamente; siendo la marca Samsung la más alta en estos valores.
Para el Alfa de Cronbach nuevamente los valores mínimos de las marcas de
computadoras portátiles fueron más altas que los mismos de autos, el valor mínimo de
Apple en su último factor fue de .792 y el de Sony de .794, no obstante el valor más alto
149
lo alcanzo Apple en su primer factor con .961, resultado que ningún factor de las marcas
de la categoría de autos logró alcanzar.
Tabla 12 Análisis factorial y análisis de Alfa de Cronbach para la variable personalidad
de marca para la muestra de México
Marca # de
Factor Nombre del Factor KMO Varianza Total
Explicada Alfa de
Cronbach Ford 1 Emotivo 0.881 70.43% 0.910 2 Competente 0.853 3 Emotivo - Sofisticado 0.738 4 Sincero 0.731 Toyota 1 Competente- Emotivo 0.915 68.13% 0.904 2 Sofisticado - Emotivo 0.797 3 Rudo 0.822 4 Sincero 0.801 Hyundai 1 Emotivo 0.882 64.47% 0.875 2 Sincero 0.884 3 Rudo 0.690 4 Rudo 0.642 Apple 1 Competente - Emotivo 0.889 71.04% 0.926 2 Competente 0.866 3 Emotivo 0.826 4 Rudo 0.663 Sony 1 Emotivo 0.929 70.67% 0.926 2 Sofisticado 0.727 3 Sincero 0.771 4 Competente - Rudo 0.840 5 Rudo - Sofisticado 0.654 6 Sincero 0.839 Samsung 1 Emotivo - Competente 0.884 67.39% 0.893 2 Competente 0.885 3 Rudo - Sofisticado 0.709
4 Emotivo 0.828
150
En la tabla anterior se detallan los resultados del análisis factorial y de la prueba
de Alfa de Cronbach para la variable personalidad de marca, en específico resultados de
la muestra de México. Los resultados se muestran para cada una de las marcas de las dos
categorías de estudio, autos y computadoras portátiles. Así para los autos se encuentra
que el análisis factorial originó cuatro factores para cada marca y es de destacar que en
cada primer factor se presentó la dimensión de emotividad. En lo referente al KMO, los
valores fueron muy similares para las marcas Ford y Hyundai, con .881 y .882
respectivamente, sobresaliendo Toyota con un KMO de .915.
Los valores para la prueba de Alfa de Cronbach fueron más altos en promedio
para Toyota y los más bajos se registraron para la marca Hyundai, donde sus factores 3 y
4 tuvieron valores de 6.90 y 6.42.
En la categoría de computadoras portátiles, se originaron en el análisis factorial
cuatro factores para las marcas Apple y Samsung, no así para la marca Sony, que generó
seis factores. Los factores de Apple y Samsung fueron muy similares al encontrarse las
dimensiones de emotividad y competencia entre sus primeros factores y para el caso de
Sony, fue primero la emotividad y luego la dimensión de sofisticación las que
predominaron.
El KMO para las marcas de Apple y Samsung fueron también muy similares, al
tener valores de .889 y .884 respectivamente; no así para la marca Sony que obtuvo el
valor más alto de .929, cabe destacar, que las citadas marcas también resultaron tener una
varianza total estimada y un Alfa de Cronbach muy similares, con valores de 71.04% y
70.67% respectivamente y de .926 en su primer factor, para ambas marcas.
151
La marca Hyundai tuvo los resultados más bajos de varianza total estimada y de
Alfa de Cronbach para su primer factor, 67.39% y de .893 respectivamente.
Tabla 13 Análisis de Alfa de Cronbach para las variables: afecto a la marca, confianza a
la marca, compromiso a la marca, intención de compra y familiaridad a la marca para la
muestra de Puerto Rico
Variable Marca Alfa de Cronbach Afecto a la Marca Ford 0.935 Toyota 0.914 Hyundai 0.914 Apple 0.961 Sony 0.945 Samsung 0.947 Confianza a la Marca Ford 0.960 Toyota 0.931 Hyundai 0.939 Apple 0.963 Sony 0.943 Samsung 0.955 Compromiso a la Marca Ford 0.934 Toyota 0.882 Hyundai 0.929 Apple 0.910 Sony 0.880 Samsung 0.917 Intención de Compra Ford 0.917 Toyota 0.832 Hyundai 0.929 Apple 0.883 Sony 0.885 Samsung 0.918 Familiaridad a la marca Ford 0.919 Toyota 0.899 Hyundai 0.925 Apple 0.926 Sony 0.914 Samsung 0.952
152
En la tabla anterior se rescatan los resultados del Alfa de Cronbach para las
variables que tenían una escala unidimensional para su medición, por lo que no se les
aplicó el análisis factorial. Estas variables son: afecto a la marca, confianza a la marca,
compromiso a la marca, intención de compra y familiaridad a la marca. En cada una de
estas variables se cuenta con el resultado del Alfa de Cronbach para cada una de las
marcas de las categorías de productos investigados, como lo fueron los autos y las
computadoras portátiles, aplicadas a la muestra de Puerto Rico.
Para el afecto a la marca, los resultados del Alfa de Cronbach para las
computadoras portátiles fueron más altos, en general, que para los autos. En la categoría
de autos, la marca Ford alcanzó el Alfa de Cronbach más alto con .935, y las otras dos
marcas (Toyota y Hyundai), igualaron el valor del Alfa de Cronbach con .914; un dato
inusual en esta investigación.
Para las marcas de computadoras portátiles se originó una tendencia similar a la
categoría de autos, ya que la marca con el Alfa de Cronbach más alto fue Apple con .961
y las otras dos tuvieron resultados muy similares, con .945 para Sony y .947 para
Samsung.
La variable de confianza a la marca, siguió una tendencia muy similar a la de
afecto a la marca, en cuanto a los resultados del Alfa de Cronbach, ya que nuevamente las
marcas Ford y Apple, obtuvieron los valores más altos de Alfa de Cronbach con .960 y
.963 respectivamente y por otro lado, las demás marcas (Toyota y Hyundai, así como
Sony y Samsung) generaron resultados de Alfa de Cronbach muy similares.
La variable compromiso a la marca muestra ahora una tendencia diferente a las
anteriores variables (afecto y confianza a la marca), ya que los valores más altos del Alfa
153
de Cronbach se originan ahora en dos marcas de cada categoría y queda una marca en
cada categoría con la valoración más baja. Así, las marcas Ford y Hyundai son las más
altas con .934 y .929 respectivamente y Toyota se queda atrás con tan sólo .882, así
mismo, las marcas Apple y Samsung obtuvieron .910 y .917 y Sony se quedó con tan
sólo .880 como su valor de Alfa de Cronbach.
La variable intención de compra generó resultados de Alfa de Cronbach bajos
relativamente en comparación con las otras variables de estudio que utilizan una escala
unidimensional, contenidas en esta tabla, ya que tres de los seis resultados del análisis de
Alfa de Cronbach de esta variable están por debajo del valor de .900, siendo incluso .929
el valor más alto para Hyundai, y el más bajo .832 para la marca de autos Toyota, aún
Ford se mantuvo con .917, en la categoría de computadoras portátiles, Samsung lleva la
delantera con .918, siguiendo muy de cerca Sony y Apple con valores de .885 y .883 para
el Alfa de Cronbach.
Por último, en esta tabla se observa a la variable familiaridad a la marca, la cual
sólo tiene a el valor de Toyota por debajo de .900 de valor de Alfa de Cronbach,
nuevamente Hyundai esta con el valor más alto con .925 y le sigue Ford con .919, para la
categoría de computadoras portátiles, Samsung tiene el valor más alto con .952,
siguiendo Apple con .926 y por último .914 para Sony.
Resulta interesante resaltar que para las variables afecto a la marca y confianza a
la marca, las marcas americanas: Ford y Apple tienen un valor de Alfa de Cronbach más
alto que las marcas asiáticas, y por otro lado en las variables intención de compra y
familiaridad a la marca, la marca de coreana Hyundai lleva la delantera en los valores de
154
Alfa de Cronbach, por encima de las marcas americanas Ford y Apple y las asiáticas
Toyota y Sony.
No obstante en la variable compromiso a la marca, la tendencia cambia, ya que
hay resultados compartidos, ya que en la categoría de autos, Ford tiene el valor más alto
comparado con los valores de las marcas asiáticas, y en la categoría de las computadoras
portátiles, la marca asiática Samsung ahora tiene el valor más alto en relación a la
americana Apple y a la asiática Sony.
Otro punto que resulta de interés particular, es que las marcas japonesas Toyota y
Sony resultaron tener los valores más bajos de Alfa de Cronbach para la variable de
compromiso a la marca para la muestra de Puerto Rico.
Tabla 14 Análisis de Alfa de Cronbach para las variables: afecto a la marca, confianza a
la marca, compromiso a la marca, intención de compra y familiaridad a la marca para la
muestra de México
Variable Marca Alfa de
Cronbach
Afecto a la Marca Ford 0.726 Toyota 0.913 Hyundai 0.739 Apple 0.771 Sony 0.907 Samsung 0.751 Confianza a la Marca Ford 0.888 Toyota 0.947 Hyundai 0.889 Apple 0.870 Sony 0.923 Samsung 0.898
155
Variable Marca Alfa de
Cronbach Compromiso a la Marca Ford 0.841 Toyota 0.893 Hyundai 0.835 Apple 0.813 Sony 0.871 Samsung 0.847 Intención de Compra Ford 0.652 Toyota 0.829 Hyundai 0.733 Apple 0.752 Sony 0.835 Samsung 0.721 Familiaridad a la marca Ford 0.787 Toyota 0.767 Hyundai 0.904 Apple 0.868 Sony 0.811 Samsung 0.843
En la tabla anterior se detallan los resultados de la prueba de Alfa de Cronbach,
para la muestra de México y para las variables unidimensionales de esta investigación, ya
citadas en la tabla anterior también.
La primera variable es el afecto a la marca, las marcas Toyota y Sony obtuvieron
los valores de Alfa de Cronbach más altos con .913 y .907, ya que las otras marcas de
estudio generaron valores para esta prueba menores a .800, resultando de éstos el valor
más elevado, la marca Apple con .771, y la que menos valor obtuvo fue Ford con .726
La variable confianza a la marca muestra en lo general una tendencia muy similar
a la variable anterior, aunque con valores más elevados para el Alfa de Cronbach en
promedio, las marcas Toyota y Sony vuelven a tener los valores más altos con .947 y
156
.923, siendo los valores de Hyundai y Ford muy similares, así como los de Samsung y
Apple, donde ésta última marca genera el valor más bajo para la prueba de Alfa de
Cronbach con tan sólo .870.
En cuanto a la variable compromiso a la marca, ahora los valores de la prueba de
Alfa de Cronbach son muy similares, todos por debajo de .900 más el valor más bajo es
de .813 para Apple y el más alto nuevamente es para Toyota con .893, en relación a la
variable anterior, la tendencia sólo cambió entre las marcas Hyundai y Ford, donde la
última es ahora más alta con .841 y Hyundai tiene .835.
La variable intención de compra tiene el valor más bajo de Alfa de Cronbach de
todas las variables detalladas en esta Tabla 14, en la marca Ford, que alcanzó la cifra
mínima de .652, por el contrario, los valores más altos ahora los tienen Sony y Toyota
con .835 y .829, estando los valores de las otras tres marcas en .752, .733 y .721 para
Apple, Hyundai y Samsung respectivamente.
Finalmente se muestran en esta tabla los valores de Alfa de Cronbach para la
variable familiaridad a la marca, donde la marca Hyundai resulta obtener el valor más
alto con .904, le siguen Apple, Samsung y Sony con .868, .843 y .811 respectivamente y
los valores más bajos son para Ford con .787 y Toyota con .767
4.5 Prueba de Mann-Whitney-Wilcoxon
Uno de los objetivos de esta investigación es determinar si existen diferencias
significativas entre los consumidores mexicanos y puertorriqueños en términos de su
percepción de las variables de estudio. Antes de seleccionar la prueba para determinar si
existen diferencias significativas, se verificó con SPSS si los resultados de cada variable,
mostraron o no, distribuciones normales; utilizando la medida de Kolmogorov-Smirnov.
157
La mayoría de las variables resultaron con distribuciones no normales, por lo que se
escogió la prueba de Mann-Whitney-Wilcoxon, para determinar si existen diferencias
significativas entre ambas poblaciones. Esta prueba también se hizo utilizando el
programa SPSS. Mann-Whitney-Wilcoxon es una medida no paramétrica que se utiliza
para probar las diferencias entre dos poblaciones de muestras independientes, y no
requiere que las distribuciones de la muestra sean normales. Esta prueba se utiliza para:
“determinar si las dos poblaciones son idénticas. Las hipótesis en la prueba Mann
Whitney-Wilcoxon son las siguientes: Ho: Las dos poblaciones son idénticas; Ha: Las
dos poblaciones no son idénticas” (Anderson, Sweeney, Williams y Dennis, 2008, p.825).
Tabla 15 Resumen de resultados de la Prueba Mann-Whitney-Wilcoxon en SPSS para
cada una de las variables de estudio
Variable País o Marca U Z P*
País USA 24866.500 -.367 .713 Japón 24196.500 -.852 .394
Corea del Sur
19179.500 -4.474 .000
Personalidad de la marca Ford
21410.000 -2.862 .004
Toyota 18572.000 -4.911 .000 Hyundai 24482.000 -.645 .519 Apple 21037.500 -3.132 .002 Sony 25134.500 -.174 .862
Samsung 22661.000 -1.959 .050
Afecto a la marca Ford 20023.500 -3.722 .000 Toyota 15822.500 -6.910 .000 Hyundai 22627.500 -1.907 .057 Apple 21529.500 -2.813 .005
Sony 21941.500 -2.500 .012
Samsung 23834.000 -1.033 .302
158
Variable País o Marca U Z P*
Confianza a la marca Ford 19401.500 -4.318 .000 Toyota 21472.000 -2.850 .004 Hyundai 24880.500 -.358 .721 Apple 21767.000 -2.638 .008 Sony 24942.000 -.224 .822 Samsung 20555.000 -3.413 .001 Compromiso a la marca Ford 21500.000 -2.721 .007 Toyota 16676.500 -6.227 .000 Hyundai 23454.500 -1.303 .193 Apple 21639.500 -2.706 .007 Sony 22374.000 -2.171 .030 Samsung 23462.500 -1.383 .167 Intención de compra Ford 20417.000 -3.513 .000 Toyota 17167.000 -5.911 .000 Hyundai 22765.500 -1.807 .071 Apple 21084.500 -3.047 .002 Sony 25006.000 -.178 .859 Samsung 22409.500 -2.072 .038 Familiaridad a la marca Ford 25137.000 -.082 .935 Toyota 8172.000 -12.478 .000 Hyundai 23743.000 -1.094 .274 Apple 20557.000 -3.530 .000 Sony 24914.000 -.245 .806 Samsung 24532.000 -.612 .541 Nota *Estadísticamente significativo si P < ó = .05
Los resultados de la Tabla 15, muestran que para las marcas de Toyota y Apple,
las diferencias en la percepción entre los consumidores encuestados de México y Puerto
Rico, son estadísticamente significativas en todas las variables de estudio. Para la marca
Ford, hay diferencias estadísticamente significativas en casi todas las variables de
estudio, excepto en la de familiaridad a la marca. La marca Hyundai no muestra ninguna
diferencia estadísticamente significativa. En el caso de las computadoras Sony y
159
Samsung, se encontró diferencias estadísticamente significativas, solamente en algunas
variables de estudio. Sony tiene diferencias estadísticamente significativas, en las
variables, afecto a la marca y compromiso. Samsung tiene diferencias estadísticamente
significativas, en las variables, personalidad de la marca, confianza a la marca, e
intención de compra.
4.6 Partial Least Squares
El modelo propuesto en esta investigación será evaluado usando el programa
SmartPLS, versión 2.0 (M3) Beta, según se explicó en el Capítulo 3. El modelo de ruta
de PLS (PLS model path) se divide en dos partes, la parte del modelo estructural y la
parte del modelo de las medidas. El modelo estructural representa los constructos o
variables latentes, y las relaciones entre estos, y el modelo de las medidas muestra las
relaciones entre el constructo y las variables indicadoras (Hair, Hult y Ringle, 2013). El
análisis de los resultados del modelo estructural permite evaluar las relaciones entre los
constructos, por lo tanto se puede evaluar si se cumplen las hipótesis planteadas en esta
tesis. Además, se puede evaluar el valor predictivo del modelo.
Sin embargo, para poder comprobar o rechazar las hipótesis es importante
verificar que las medidas utilizadas son válidas y confiables. Para ello, se analizará
primero el modelo de las medidas, y una vez se determine la validez y fiabilidad del
modelo, entonces se analizará el modelo estructural.
4.6.1 Modelo de las medidas. Se procederá a evaluar la validez y la fiabilidad
del modelo y se continuará con un análisis de los resultados.
4.6.1.1 Fiabilidad de consistencia interna. Típicamente el primer criterio a ser
evaluado es la fiabilidad de consistencia interna, para ello, PLS usa la fiabilidad
160
compuesta. Este tipo de fiabilidad toma en consideración las diferentes cargas externas
de las variables indicadoras.
La fiabilidad compuesta puede generar valores entre 0 y 1, los valores elevados de
la misma indican altos niveles de fiabilidad. Generalmente se puede a la vez interpretar
también de la misma forma que la anterior a través del Alfa de Cronbach.
Específicamente, en estudios exploratorios, los valores entre .60 y .70 para la
fiabilidad compuesta se consideran aceptables, más una vez que la investigación alcanza
niveles avanzados, entonces, los valores entre .70 y .90 se podrán considerar como
satisfactorios (Nunnally, 1978; Fornell y Larcker, 1981; Bagozzi y Yi, 1988; Nunally y
Bernstein, 1994; Henseler, Ringle & Sikovics, 2009; Hair, Hult, y Ringle, 2013).
Nunally y Bernstein, 1994).
4.6.1.2 Validez convergente y discriminante dentro del modelo. La validez
convergente se evalúa a través de la elaboración de los valores de la Varianza Extraída
Promedio (AVE), la cual mide la cantidad de varianza que se puede explicar por un
constructo en relación a la varianza generada al azar por el error de medición.
Generalmente el valor aceptado de AVE está en el umbral de 0.5; (Hair, Hult, y Ringle,
2013).
Por otra parte, para que el modelo tenga validez discriminante, las cargas de un
indicador sobre su constructo asignado deberían ser mayores que sus cargas cruzadas
sobre todos los demás constructos. El criterio de Fornell-Larcker y las cargas cruzadas
permiten a la vez revisar la validez discriminante, así, de acuerdo al citado criterio, la raíz
cuadrada de la varianza extraída promedio (AVE) de cada constructo debería ser mayor
161
que el constructo con la mayor correlación con cualquier otro constructo en el modelo
(Fornell y Larcker, 1981).
Finalmente, es recomendable construir una tabla que resuma los resultados de la
evaluación de los indicadores reflectivos del modelo de las medidas. Ésta deberá
contener a cada una de las variables latentes, los nombres de sus indicadores y las cargas
de cada uno de ellos. También dará a conocer la fiabilidad interna y el AVE de cada
variable y se responderá a la pregunta de si cada variable genera o no validez
discriminante.
4.6.1.3 Evaluación del modelo de las medidas para cada país y marca
empleados en la investigación.
4.6.1.3.1 USA Ford, muestra de Puerto Rico. La Tabla 16 muestra los valores de
la fiabilidad interna para el caso de la marca americana Ford, aplicado a PR. El afecto a
la marca (AM) tiene 0.9534; la confianza a la marca (CM) tiene 0.9665; el compromiso a
la marca (CPM) tiene 0.9480; la familiaridad a la marca (FAM) tiene 0.9398; la intención
de compra (IC) tiene 0.9421; la imagen de país de origen para USA (IPO) tiene 0.8721 y
finalmente la personalidad de marca para Ford (PM) tiene 0.8899; demostrando de esta
forma, que los siete constructos tienen altos niveles de fiabilidad interna.
Tabla 16 Resumen de los criterios de calidad del modelo de USA Ford, muestra de PR
AVE Fiabilidad
Compuesta R2 Alfa de
Cronbach Comunalidad Redundancia AM 0.8365 0.9534 0.4737 0.9348 0.8365 0.3934 CM 0.7833 0.9665 0.5176 0.9603 0.7833 0.1325
CPM 0.7528 0.9480 0.6863 0.9342 0.7528 0.4893 FAM 0.7578 0.9398 0 0.9194 0.7578 0
IC 0.8034 0.9421 0.6330 0.9172 0.8034 0.2255 IPO 0.7735 0.8721 0.0123 0.7142 0.7735 0.0094 PM 0.7293 0.8899 0.3173 0.8146 0.7293 0.1659
162
También en la Tabla 16 se detallan los valores de la Varianza Extraída Promedio
(AVE), donde éste valor para AM, es de 0.8365, para CM, es de 0.7833, para CPM, es de
0.7528, para FAM, es de 0.7578, para IC, es de 0.8034, para IPO USA, es de 0.7735 y
para PM FORD, es de 0.7293. Todos los valores están por arriba del nivel mínimo
requerido, que es de 0.50. Por lo que las medidas de los siete constructos reflectivos
tienen altos niveles de validez convergente.
La Tabla 17 muestra los resultados finales de la aplicación del criterio Fornell-
Larcker. Esta evaluación emplea la raíz cuadrada del AVE de los constructos reflectivos
sobre las correlaciones diagonales entre los constructos en lo bajo del triángulo a la
izquierda.
El constructo de AM tiene un valor de 0.9146 para la raíz cuadrada de su AVE, la
cual necesita ser comparada con todos los valores correlaciónales en la columna de AM.
En promedio, la raíz cuadrada de los AVEs para los constructos reflectivos AM (0.9146),
CM (0.8850), CPM (0.8676), FAM (0.8705), IC (0.8963), IPO (0.8795), y PM (0.8540)
son todos más elevados que las correlaciones de éstos constructos con otras variables
latentes dentro del modelo de ruta, lo que confirma que se cuenta con validez
discriminante en cada uno de los constructos reflectivos de esta investigación.
Tabla 17 Criterio Fornell-Larcker del modelo de USA Ford, muestra de PR
AM CM CPM FAM IC IPO PM AM 0.9146 CM 0.6870 0.8850
CPM 0.8203 0.6476 0.8676 FAM 0.5882 0.4987 0.5414 0.8705
IC 0.7447 0.6627 0.7374 0.5885 0.8963 IPO 0.2116 0.3458 0.1792 0.1109 0.1435 0.8795 PM 0.5071 0.6938 0.5334 0.4778 0.5588 0.3495 0.8540
163
La siguiente Tabla (18), resume los resultados de la evaluación del modelo de
medidas para el caso de USA Ford, para la muestra de Puerto Rico. Tal como se puede
visualizar, todos los criterios de evaluación para el modelo se han cubierto, por lo que se
soportan las medidas de fiabilidad y validez para este modelo.
Tabla 18 Resumen de resultados para el modelo de USA Ford, muestra de PR
Variables Latentes Indicadores Cargas Fiabilidad
Compuesta AVE
¿Hay validez
ddiscriminante?
AM C1AfectoFord 0.9158 0.9534 0.8365 Sí C2LigadoFord 0.8946 C3AtraidoFord 0.9303 C4AlegriaFord 0.9174
CM D1SeguridadFord 0.8960 0.9665 0.7833 Sí D2CalidadFord 0.9019 D3GarantiaFord 0.8942 D4SinceraFord 0.9353 D5HonestaFord 0.9031 D6InteresFord 0.8944 D7RenuevaFord 0.8229 D8MejorarFord 0.8265
CPM E1GustaFord 0.8350 0.9480 0.7528 Sí E2SignificadoFord 0.9259 E3RelacionadoFord 0.9083 E4CambiarFord 0.8909 E5DesequilibradaFord 0.8337 E6CostosoFord 0.8054
FAM G1FamiliarizadoFord 0.8992 0.9398 0.7578 Sí G2EscuchadoFord 0.8060 G3SeFord 0.9235 G4VividoFord 0.8303 G5InformadoFord 0.8881
IC F1CompraFord 0.9339 0.9421 0.8034 Sí F2 ConsiderarFord 0.9424 F3DecisionFord 0.7950 F4DeseoFord 0.9062
IPO USADestreza 0.9194 0.8721 0.7735 Sí USADiseño 0.8377
PM FordComp 0.8662 0.8899 0.7293 Sí FordEmot 0.8533 FordSincero 0.8422
164
4.6.1.3.2 USA Apple, muestra de Puerto Rico. La Tabla 19 muestra los valores
de la fiabilidad interna para el caso de la marca americana Apple, aplicado a Puerto Rico.
El afecto a la marca (AM) tiene 0.9720; la confianza a la marca (CM) tiene 0.9686; el
compromiso a la marca (CPM) tiene 0.9314; la familiaridad a la marca (FAM) tiene
0.9448; la intención de compra (IC) tiene 0.9609; la imagen de país de origen para USA
(IPO) tiene 0.8721 y finalmente la personalidad de marca para Apple (PM) tiene 0.8892;
demostrando de esta forma, que los siete constructos tienen altos niveles de fiabilidad
interna.
Tabla 19 Resumen de los criterios de calidad del modelo de USA Apple, muestra de PR
AVE Fiabilidad Compuesta R2
Alfa de Cronbach Comunalidad Redundancia
AM 0.8968 0.9720 0.4717 0.9616 0.8968 0.3832 CM 0.7942 0.9686 0.5026 0.9629 0.7942 0.2700 CPM 0.6950 0.9314 0.6958 0.9131 0.6950 0.3915 FAM 0.7740 0.9448 0.0000 0.9265 0.7740 0.0000
IC 0.8913 0.9609 0.7502 0.9390 0.8913 0.2440 IPO 0.7736 0.8721 0.0381 0.7142 0.7736 0.0280 PM 0.7282 0.8892 0.3090 0.8128 0.7282 0.1768
En la Tabla 19 también se detallan los valores de la varianza extraída promedio
(AVE), donde éste valor para AM, es de 0.8968, para CM, es de 0.7942, para CPM, es de
0.6950, para FAM, es de 0.7740, para IC, es de 0.8913, para IPO, es de 0.7736 y para
PM, es de 0.7282. Todos los valores están por arriba del nivel mínimo requerido, que es
de 0.50. Por lo que las medidas de los siete constructos reflectivos tienen altos niveles de
validez convergente.
La Tabla 20 muestra los resultados finales de la aplicación del criterio Fornell-
Larcker. En promedio, la raíz cuadrada de los AVEs para los constructos reflectivos AM
(0.9470), CM (0.8912), CPM (0.8337), FAM (0.8798), IC (0.9441), IPO (0.8795), y PM
165
(0.8533) son todos más elevados que las correlaciones de éstos constructos con otras
variables latentes dentro del modelo de ruta, lo que confirma que se cuenta con validez
discriminante en cada uno de los constructos reflectivos de esta investigación.
Tabla 20 Criterio Fornell-Larcker del modelo de USA Apple, muestra de PR
AM CM CPM FAM IC IPO PM AM 0.9470 CM 0.6666 0.8912
CPM 0.7955 0.7173 0.8337 FAM 0.6634 0.6179 0.6692 0.8798
IC 0.7718 0.7317 0.829 0.7052 0.9441 IPO 0.1943 0.3125 0.172 0.1952 0.2242 0.8795 PM 0.5367 0.6081 0.4883 0.4957 0.4884 0.3434 0.8533
Tal como se puede visualizar en la Tabla 21, todos los criterios de evaluación para
el modelo se han cubierto, por lo que se soportan las medidas de fiabilidad y validez para
este modelo.
Tabla 21 Resumen de Resultados para el modelo de USA Apple, muestra de PR
VariablesLatentes
Indicadores Cargas
Fiabilidad Compuesta
AVE ¿Hay validez discriminante?
PM AppCompetente 0.8905 0.8892 0.7282 Sí AppSinc2 0.8070
AppSincero 0.8605 AM C1AfectoApple 0.9452 0.9720 0.8968 Sí
C2LigadoApple 0.9389 C3AtraidoApple 0.9510 C4AlegriaApple 0.9528
CM D1SeguridadApple 0.8677 0.9686 0.7942 Sí D2CalidadApple 0.8921 D3GarantiaApple 0.9068 D4SinceraApple 0.9089 D5HonestaApple 0.9265 D6InteresApple 0.8920
D7RenuevaApple 0.8545 D8MejorarApple 0.8789
166
VariablesLatentes
Indicadores Cargas
Fiabilidad Compuesta
AVE ¿Hay validez discriminante?
CPM E1GustaApple 0.8246 0.9314 0.6450 Sí E2SignificadoApple 0.9199 E3RelacionadoApple 0.8826
E4CambiarApple 0.8692 E5DesequilibradaAp 0.7729
E6CostosoApple 0.7154 IC F1ComprarApple 0.9384 0.9609 0.8913 Sí
F2 ConsiderarApple 0.9583 F4DeseoApple 0.9353
FAM G1FamiliarizadoApp 0.8798 0.9448 0.7740 Sí G2EscuchadoApple 0.8324
G3SeApple 0.9307 G4VividoApple 0.8487
G5InformadoApple 0.9037 IPO USADestreza 0.8383 0.8721 0.7736 Sí
USADiseño 0.9190 4.6.1.3.3 Japón Toyota, muestra de Puerto Rico. La Tabla 22 muestra los valores
de la fiabilidad interna para el caso de la marca japonesa Toyota, aplicado a Puerto Rico.
El afecto a la marca (AM) tiene 0.9413; la confianza a la marca (CM) tiene 0.9433; el
compromiso a la marca (CPM) tiene 0.9235; la familiaridad a la marca (FAM) tiene
0.9274; la intención de compra (IC) tiene 0.9333; la imagen de país de origen para Japón
(IPO) tiene 0.9193 y finalmente la personalidad de marca para Toyota (PM) tiene 0.8748;
demostrando de esta forma, que los siete constructos tienen altos niveles de fiabilidad
interna.
Tabla 22 Resumen de los criterios de calidad del modelo de Japón Toyota, muestra de
PR
AVE Fiabilidad Compuesta R2
Alfa de Cronbach Comunalidad Redundancia
AM 0.8005 0.9413 0.4320 0.9168 0.8005 0.3285 CM 0.6758 0.9433 0.6080 0.9312 0.6758 0.3064
167
AVE Fiabilidad Compuesta R2
Alfa de Cronbach Comunalidad Redundancia
CPM 0.7514 0.9235 0.6473 0.8891 0.7514 0.4343 FAM 0.7191 0.9274 0 0.9021 0.7191 0
IC 0.8236 0.9333 0.6556 0.8927 0.8236 0.2613 IPO 0.8507 0.9193 0.1010 0.8256 0.8507 0.0863 PM 0.6360 0.8748 0.4685 0.8093 0.6360 0.2304
En la Tabla 22 también se detallan los valores de la varianza extraída promedio
(AVE), donde este valor para AM, es de 0.8005, para CM, es de 0.6758, para CPM, es de
0.7514, para FAM, es de 0.7191, para IC, es de 0.8236, para IPO, es de 0.8507 y para
PM, es de 0.6360; Todos los valores están por arriba del nivel mínimo requerido, que es
de 0.50. Por lo que las medidas de los siete constructos reflectivos tienen altos niveles de
validez convergente.
La Tabla 23 muestra los resultados finales de la aplicación del criterio Fornell-
Larcker. En promedio, la raíz cuadrada de los AVEs para los constructos reflectivos AM
(0.8947), CM (0.8221), CPM (0.8668), FAM (0.8480), IC (0.9075), IPO (0.9223), y PM
(0.7975) son todos más elevados que las correlaciones de éstos constructos con otras
variables latentes dentro del modelo de ruta, lo que confirma que se cuenta con validez
discriminante en cada uno de los constructos reflectivos de esta investigación.
Tabla 23 Criterio Fornell-Larcker del modelo de Japón Toyota, muestra de PR
AM CM CPM FAM IC IPO PM AM 0.8947 CM 0.6490 0.8221
CPM 0.7804 0.6552 0.8668 FAM 0.6794 0.7172 0.6596 0.8480
IC 0.6832 0.7049 0.7477 0.6814 0.9075 IPO 0.2255 0.4115 0.1934 0.3179 0.2666 0.9223 PM 0.5187 0.6819 0.5177 0.6138 0.4853 0.4822 0.7975 La Tabla 24, resume los resultados de la evaluación del modelo de medidas para
el caso de Japón Toyota, para la muestra de Puerto Rico. Tal como se puede visualizar,
168
todos los criterios de evaluación para el modelo se han cubierto, por lo que se soportan
las medidas de fiabilidad y validez para éste modelo.
Tabla 24 Resumen de Resultados para el modelo de Japón Toyota, muestra de PR
Variables Latentes
Indicadores Cargas Fiabilidad Compuesta
AVE ¿¿Hay validez ddiscriminante?
AM C1AfectoToyota 0.8877 0.9413 0.8005 Sí C2LigadoToyota 0.9086 C3AtraidoToyota 0.9088 C4AlegriaToyota 0.8733
CM D1SeguridadToyota 0.8102 0.9433 0.6758 Sí D2CalidadToyota 0.8459 D3GarantiaToyota 0.8450 D4SinceraToyota 0.8620 D5HonestaToyota 0.8461 D6InteresToyota 0.8369 D7RenuevaToyota 0.7796 D8MejorarToyota 0.7440
CPM E1GustaToyota 0.8371 0.9235 0.7514 Sí E2SignificadoToyota 0.9099 E3RelacionadoToyota 0.9026 E4CambiarToyota 0.8138
IC F1ComprarToyota 0.9135 0.9333 0.8236 Sí F2ConsiderarToyota 0.9243 F4DeseoToyota 0.8843
FAM G1FamiliarizadoToyota 0.8798 0.9274 0.7191 Sí G2EscuchadoToyota 0.8029 G3SeToyota 0.8781 G4VividoToyota 0.8053 G5InformadoToyota 0.8701
IPO JAPDestreza 0.9099 0.9193 0.8507 Sí JAPDiseño 0.9346
PM ToyCompetente 0.8238 0.8748 0.6360 Sí ToyEmotivo 0.7938 ToySinc2 0.7957 ToySincero 0.7761
169
4.6.1.2.4 Japón Sony, muestra de Puerto Rico. La Tabla 25 muestra los valores
de la fiabilidad interna para el caso de la marca japonesa Sony, aplicado a Puerto Rico.
El afecto a la marca (AM) tiene 0.9605; la confianza a la marca (CM) tiene 0.9523; el
compromiso a la marca (CPM) tiene 0.9116; la familiaridad a la marca (FAM) tiene
0.9365; la intención de compra (IC) tiene 0.9554; la imagen de país de origen para Japón
(IPO) tiene 0.9198 y finalmente la personalidad de marca para Sony (PM) tiene 0.8888;
demostrando de esta forma, que los siete constructos tienen altos niveles de fiabilidad
interna.
Tabla 25 Resumen de los criterios de calidad del modelo de Japón Sony, muestra de PR
AVE Fiabilidad Compuesta R2
Alfa de Cronbach Comunalidad Redundancia
AM 0.8589 0.9605 0.3752 0.9451 0.8589 0.2820 CM 0.7142 0.9523 0.5166 0.9429 0.7142 0.1529
CPM 0.6339 0.9116 0.5986 0.8879 0.6339 0.3103 FAM 0.7469 0.9365 0 0.9151 0.7469 0
IC 0.8772 0.9554 0.5650 0.9299 0.8772 0.2667 IPO 0.8515 0.9198 0.0273 0.8256 0.8515 0.0232 PM 0.6673 0.8888 0.2866 0.8340 0.6673 0.1621
En la Tabla 25 también se detallan los valores de la varianza extraída promedio
(AVE), donde éste valor para AM, es de 0.8589, para CM, es de 0.7142, para CPM, es de
0.6339, para FAM, es de 0.7469, para IC, es de 0.8772, para IPO, es de 0.8515 y para
PM, es de 0.6673; Todos los valores están por arriba del nivel mínimo requerido, que es
de 0.50. Por lo que las medidas de los siete constructos reflectivos tienen altos niveles de
validez convergente.
La Tabla 26 muestra los resultados finales de la aplicación del criterio Fornell-
Larcker. En promedio, la raíz cuadrada de los AVEs para los constructos reflectivos AM
(0.9268), CM (0.8451), CPM (0.7962), FAM (0.8642), IC (0.9366), IPO (0.9228), y PM
170
(0.8169) son todos más elevados que las correlaciones de éstos constructos con otras
variables latentes dentro del modelo de ruta, lo que confirma que se cuenta con validez
discriminante en cada uno de los constructos reflectivos de esta investigación.
Tabla 26 Criterio Fornell-Larcker del modelo de Japón Sony, muestra de PR
AM CM CPM FAM IC IPO PM AM 0.9268 CM 0.5917 0.8451
CPM 0.7382 0.6236 0.7962 FAM 0.5633 0.5386 0.6134 0.8642
IC 0.6264 0.6433 0.6566 0.6234 0.9366 IPO 0.1563 0.3703 0.1702 0.1651 0.1629 0.9228 PM 0.5186 0.6806 0.4982 0.497 0.5444 0.2784 0.8169
Tal como se puede visualizar en la Tabla 27, todos los criterios de evaluación para
el modelo se han cubierto, por lo que se soportan las medidas de fiabilidad y validez para
este modelo, en el caso de Japón Sony, muestra de Puerto Rico.
Tabla 27 Resumen de Resultados para el modelo de Japón Sony, muestra de PR
Variables Latentes Indicadores Cargas
Fiabilidad Compuesta AVE
¿Hay validez discriminante?
AM C1AfectoSony 0.9100 0.9605 0.8589 Sí
C2LigadoSony 0.9455 C3AtraidoSony 0.9453 C4AlegriaSony 0.9057
CM D1SeguridadSony 0.8515 0.9523 0.7142 Sí D2CalidadSony 0.8656 D3GarantiaSony 0.8556 D4SinceraSony 0.8702 D5HonestaSony 0.8683 D6InteresSony 0.8344
D7RenuevaSony 0.8081 D8MejorarSony 0.8041
171
Variables Latentes Indicadores Cargas
Fiabilidad Compuesta AVE
¿Hay validez discriminante?
CPM E1GustaSony 0.7514 0.9116 0.6339 Sí E2SignificadoSony 0.8760 E3RelacionadoSony 0.8888
E4CambiarSony 0.7950 E5DesequilibradaSony 0.7254
E6CostosoSony 0.7234 IC F1ComprarSony 0.9358 0.9554 0.8772 Sí
F2ConsiderarSony 0.9533 F4DeseoSony 0.9204
FAM G1FamiliarizadoSony 0.8517 0.9365 0.7469 Sí G2EscuchadoSony 0.8271
G3SeSony 0.8968 G4VividoSony 0.8478
G5InformadoSony 0.8955 IPO JAPDestreza 0.9217 0.9198 0.8515 Sí
JAPDiseño 0.9238 PM SonyCompetente 0.8627 0.8888 0.6673 Sí
SonyEmotivo 0.8473 SonySincero 0.7320
SonySofisticado 0.8193 4.6.1.3.5 Corea del Sur Hyundai, muestra de Puerto Rico. La Tabla 28 muestra
los valores de la fiabilidad interna para el caso de la marca sud coreana Hyundai, aplicada
a Puerto Rico. El afecto a la marca (AM) tiene 0.9562; la confianza a la marca (CM)
tiene 0.9494; el compromiso a la marca (CPM) tiene 0.9440; la familiaridad a la marca
(FAM) tiene 0.9441; la intención de compra (IC) tiene 0.9499; la imagen de país de
origen para Corea del Sur (IPO) tiene 0.9368 y finalmente la personalidad de marca para
Hyundai (PM ) tiene 0.8925; demostrando de esta forma, que los siete constructos tienen
altos niveles de fiabilidad interna.
172
Tabla 28 Resumen de los criterios de calidad del modelo de Corea del Sur Hyundai,
muestra de PR
AVE Fiabilidad Compuesta R2
Alfa de Cronbach Comunalidad Redundancia
AM 0.8451 0.9562 0.4414 0.9388 0.8451 0.3646 CM 0.7013 0.9494 0.5452 0.9393 0.7013 0.2885
CPM 0.7382 0.9440 0.6089 0.9292 0.7382 0.3925 FAM 0.7719 0.9441 0.0000 0.9256 0.7719 0.0000
IC 0.8261 0.9499 0.6585 0.9292 0.8261 0.2257 IPO 0.8811 0.9368 0.0218 0.8662 0.8811 0.0188 PM 0.6760 0.8925 0.4387 0.8393 0.6760 0.2192
En la Tabla 28 también se detallan los valores de la Varianza Extraída Promedio
(AVE), donde este valor para AM, es de 0.8451, para CM, es de 0.7013, para CPM, es de
0.7382, para FAM, es de 0.7719, para IC, es de 0.8261, para IPO, es de 0.8811 y para
PM, es de 0.6760. Todos los valores están por arriba del nivel mínimo requerido, que es
de 0.50, por lo que las medidas de los siete constructos reflectivos tienen altos niveles de
validez convergente.
La Tabla 29 muestra los resultados finales de la aplicación del criterio Fornell-
Larcker. En promedio, la raíz cuadrada de los AVEs para los constructos reflectivos AM
(0.9193), CM (0.8374), CPM (0.8592), FAM (0.8786), IC (0.9089), IPO (0.9387), y PM
(0.8222) son todos más elevados que las correlaciones de éstos constructos con otras
variables latentes dentro del modelo de ruta, lo que confirma que se cuenta con validez
discriminante en cada uno de los constructos reflectivos de esta investigación.
173
Tabla 29 Criterio Fornell-Larcker del modelo de Corea del Sur Hyundai, muestra de PR
AM CM CPM FAM IC IPO PM AM 0.9193 CM 0.6598 0.8374
CPM 0.7560 0.6440 0.8592 FAM 0.6895 0.6780 0.7558 0.8786
IC 0.6967 0.6825 0.7288 0.7554 0.9089 IPO 0.0281 0.2868 0.1106 0.1477 0.1194 0.9387 PM 0.4753 0.6287 0.5432 0.5740 0.5718 0.4116 0.8222
La Tabla 30, resume los resultados de la evaluación del modelo de medidas para
el caso de Corea del Sur Hyundai, para la muestra de Puerto Rico. Tal como se puede
visualizar, todos los criterios de evaluación para el modelo se han cubierto, por lo que se
soportan las medidas de fiabilidad y validez para éste modelo.
Tabla 30 Resumen de Resultados para el modelo de Corea del Sur Hyundai, muestra de
PR
Variables Latentes Indicadores Cargas
Fiabilidad Compuesta AVE
¿Hay validez
discrimi-nante?
AM C1AfectoHyundai 0.9249 0.9562 0.8451 Sí
C2LigadoHyundai 0.9147 C3AtraidoHyundai 0.9410 C4AlegriaHyundai 0.8961
CM D1SeguridadHyundai 0.8329 0.9494 0.7013 Sí D2CalidadHyundai 0.8357 D3GarantiaHyundai 0.8798 D4SinceraHyundai 0.8728 D5HonestaHyundai 0.8527 D6InteresHyundai 0.8549
D7RenuevaHyundai 0.7876 D8MejorarHyundai 0.7773
174
Variables Latentes Indicadores Cargas
Fiabilidad Compuesta AVE
¿Hay validez
discrimi-nante?
CPM E1GustaHyundai 0.8235 0.9440 0.7382 Sí E2SignificadoHyundai 0.9308 E3RelacionadoHyundai 0.9031
E4CambiarHyundai 0.8944 E5DesequilibradaHyundai 0.7729
E6CostosoHyundai 0.8196 IC F1ComprarHyundai 0.9238 0.9499 0.8261 Sí
F2ConsiderarHyundai 0.9438 F3DecisionHyundai 0.8378
F4DeseoHyundai 0.9264 FAM G1FamiliarizadoHyundai 0.8712 0.9441 0.7719 Sí
G2EscuchadoHyundai 0.8174 G3SeHyundai 0.9292
G4VividoHyundai 0.8777 G5InformadoHyundai 0.8937
PM HyuCompetente 0.8726 0.8925 0.6760 Sí HyuEmotivo 0.8570
HyuRudo 0.7261 HyuSincero 0.8251
IPO CORDestreza 0.9270 0.9368 0.8811 Sí CORInnov 0.9502
4.6.1.3.6 Corea del Sur Samsung, muestra de Puerto Rico. La Tabla 31 muestra
los valores de la fiabilidad interna para el caso de la marca sud coreana Samsung,
aplicada a Puerto Rico. El afecto a la marca (AM) tiene 0.9618; la confianza a la marca
(CM) tiene 0.9626; el compromiso a la marca (CPM) tiene 0.9339; la familiaridad a la
marca (FAM) tiene 0.9633; la intención de compra (IC) tiene 0.9428; la imagen de país
de origen para Corea del Sur (IPO) tiene 0.9373 y finalmente la personalidad de marca
para Samsung (PM ) tiene 0.9083; demostrando de esta forma, que los siete constructos
tienen altos niveles de fiabilidad interna.
175
Tabla 31 Resumen de los criterios de calidad del modelo de Corea del Sur Samsung,
muestra de PR
AVE Fiabilidad Compuesta R2
Alfa de Cronbach Comunalidad Redundancia
AM 0.8628 0.9618 0.5698 0.9470 0.8628 0.4788 CM 0.7632 0.9626 0.5295 0.9556 0.7632 0.2350
CPM 0.7030 0.9339 0.5118 0.9176 0.7030 0.2723 FAM 0.8401 0.9633 0.0000 0.9523 0.8401 0.0000
IC 0.8054 0.9428 0.5660 0.9182 0.8054 0.2995 IPO 0.8819 0.9373 0.0328 0.8662 0.8819 0.0290 PM 0.7127 0.9083 0.3908 0.8658 0.7127 0.2289
En la Tabla 31 también se detallan los valores de la Varianza Extraída Promedio
(AVE), donde éste valor para AM, es de 0.8628, para CM, es de 0.7632, para CPM, es de
0.7030, para FAM, es de 0.8401, para IC, es de 0.8054, para IPO, es de 0.8819 y para
PM, es de 0.7127; Todos los valores están por arriba del nivel mínimo requerido, que es
de 0.50. Por lo que las medidas de los siete constructos reflectivos tienen altos niveles de
validez convergente.
La Tabla 32 muestra los resultados finales de la aplicación del criterio Fornell-
Larcker. En promedio, la raíz cuadrada de los AVEs para los constructos reflectivos
afecto a la marca (AM, 0.9289), confianza a la marca (CM, 0.8736), compromiso a la
marca (CPM, 0.8385), familiaridad a la marca (FAM, 0.9166), intención de compra (IC,
0.8974), imagen de país de origen (IPO, 0.9391), y personalidad de marca (PM, 0.8442)
son todos más elevados que las correlaciones de éstos constructos con otras variables
latentes dentro del modelo de ruta. Estos resultados confirman que se cuenta con validez
discriminante en cada uno de los constructos reflectivos de esta investigación.
176
Tabla 32 Criterio Fornell-Larcker del modelo de Corea del Sur Samsung, muestra de PR
AM CM CPM FAM IC IPO PM AM 0.9289 CM 0.7494 0.8736
CPM 0.6826 0.6533 0.8385 FAM 0.6470 0.6170 0.6244 0.9166
IC 0.6820 0.6839 0.6328 0.6360 0.8974 IPO 0.2741 0.3800 0.2086 0.1812 0.2850 0.9391 PM 0.5689 0.6693 0.4982 0.5720 0.4740 0.3516 0.8442
La Tabla 33, resume los resultados de la evaluación del modelo de medidas para
el caso de Corea del Sur Samsung, para la muestra de Puerto Rico. Tal como se puede
visualizar, todos los criterios de evaluación para el modelo se han cubierto, por lo que se
soportan las medidas de fiabilidad y validez para este modelo.
Tabla 33 Resumen de Resultados para el Modelo de Corea del Sur Samsung, muestra de
Puerto Rico
VariablesLatentes Indicadores Cargas
Fiabilidad Compuesta AVE
¿Hay validez
discrimi-nante?
AM C1AfectoSamsung 0.9157 0.9618 0.8628 Sí
C2LigadoSamsung 0.9309 C3AtraidoSamsung 0.9442 C4AlegriaSamsung 0.9246
CM D1SeguridadSamsung 0.8631 0.9626 0.7632 Sí D2CalidadSamsung 0.9082 D3GarantiaSamsung 0.8918 D4SinceraSamsung 0.8998 D5HonestaSamsung 0.8718 D6InteresSamsung 0.8750
D7RenuevaSamsung 0.8309 D8MejorarSamsung 0.8454
177
VariablesLatentes Indicadores Cargas
Fiabilidad Compuesta AVE
¿Hay validez
discrimi-nante?
CPM E1GustaSamsung 0.8374 0.9339 0.7030 Sí E2SignificadoSamsung 0.9215 E3RelacionadoSamsung 0.8981
E4CambiarSamsung 0.8316 E5DesequilibradaSamsung 0.7601
E6CostosoSamsung 0.7691 IC F1ComprarSamsung 0.9349 0.9428 0.8054 Sí
F2ConsiderarSamsung 0.9390 F3DecisionSamsung 0.7983
F4DeseoSamsung 0.9104 FAM G1FamiliarizadoSamsung 0.9017 0.9633 0.8401 Sí
G2EscuchadoSamsung 0.8979 G3SeSamsung 0.9511
G4VividoSamsung 0.9121 G5InformadoSamsung 0.9191
IPO CORDestreza 0.9409 0.9373 0.8819 Sí CORInnov 0.9373
PM SamCompetente 0.8846 0.9083 0.7127 Sí SamEmotivo 0.8752
SamRudo 0.7926 SamSincero 0.8211
4.6.1.3.7 USA Ford, muestra de México. La Tabla 34 muestra los valores de la
fiabilidad interna para el caso de la marca americana Ford, aplicado a México. El afecto
a la marca (AM) tiene 0.9196; la confianza a la marca (CM) tiene 0.9190; el compromiso
a la marca (CPM) tiene 0.8995; la familiaridad a la marca (FAM) tiene 0.8630; la
intención de compra (IC) tiene 0.8869; la imagen de país de origen para USA (IPO) tiene
0.8146 y finalmente la personalidad de marca para Ford (PM ) tiene 0.8143; demostrando
de esta forma, que los siete constructos tienen altos niveles de fiabilidad interna.
178
Tabla 34 Resumen de los criterios de calidad del modelo de USA Ford, muestra de MX
AVE Fiabilidad Compuesta R2
Alfa de Cronbach Comunalidad Redundancia
AM 0.8512 0.9196 0.4945 0.8252 0.8512 0.4201 CM 0.7394 0.9190 0.2917 0.8827 0.7394 0.0894
CPM 0.7497 0.8995 0.3579 0.8347 0.7497 0.2199 FAM 0.6118 0.8630 0.0000 0.8116 0.6118 0.0000
IC 0.7968 0.8869 0.5110 0.7450 0.7968 0.1811 IPO 0.6876 0.8146 0.0245 0.5486 0.6876 0.0162 PM 0.6885 0.8143 0.2803 0.5624 0.6885 0.0564
En la Tabla 34 también se detallan los valores de la Varianza Extraída Promedio
(AVE), donde éste valor para AM, es de 0.8512, para CM, es de 0.7394, para CPM, es de
0.7497, para FAM, es de 0.6118, para IC, es de 0.7968, para IPO, es de 0.6876 y para
PM, es de 0.6885. Todos los valores están por arriba del nivel mínimo requerido, que es
de 0.50, por lo que las medidas de los siete constructos reflectivos tienen altos niveles de
validez convergente.
La Tabla 35 muestra los resultados finales de la aplicación del criterio Fornell-
Larcker. En promedio, la raíz cuadrada de los AVEs para los constructos reflectivos
afecto a la marca (AM, 0.9226), confianza a la marca (CM, 0.8599), compromiso a la
marca (CPM, 0.8659), familiaridad a la marca (FAM, 0.7822), intención de compra (IC,
0.8926), imagen de país de origen (IPO, 0.8292), y personalidad de marca (PM, 0.8298),
son todos más elevados que las correlaciones de éstos constructos con otras variables
latentes dentro del modelo de ruta. Estos resultados confirman que se cuenta con validez
discriminante en cada uno de los constructos reflectivos de esta investigación.
179
Tabla 35 Criterio Fornell-Larcker del modelo de USA Ford, muestra de MX
AM CM CPM FAM IC IPO PM AM 0.9226 CM 0.7028 0.8599
CPM 0.5756 0.5205 0.8659 FAM 0.4054 0.3707 0.5240 0.7822
IC 0.5887 0.5548 0.6549 0.4892 0.8926 IPO 0.2744 0.3217 0.1881 0.1566 0.2610 0.8292 PM 0.3603 0.4848 0.3223 0.2956 0.3190 0.4801 0.8298
Tal como se puede visualizar en la Tabla 36, todos los criterios de evaluación para
el modelo se han cubierto, por lo que se soportan las medidas de fiabilidad y validez para
este modelo, en el caso USA Ford, muestra de México.
Tabla 36 Resumen de Resultados para el modelo de USA Ford, muestra de MX
Variables Latentes Indicadores Cargas
Fiabilidad Compuesta AVE
¿Hay validez discriminante?
AM C2LigadoFord 0.9246 0.9196 0.8512 Sí C4AlegriaFord 0.9206
CM D2CalidadFord 0.8740 0.9190 0.7394 Sí D4SinceraFord 0.8622 D6InteresFord 0.8710 D8MejorarFord 0.8318
CPM E2SignificadoFord 0.8787 0.8995 0.7497 Sí E4CambiarFord 0.9213 E6CostosoFord 0.7926
IC F2ConsiderarFord 0.8910 0.8869 0.7968 Sí F4DeseoFord 0.8942
PM FordCompetente 0.7523 0.8143 0.6885 Sí FordEmotivo 0.9006
FAM G1FamiliarizadoFord 0.7605 0.8630 0.6118 Sí G3SeFord 0.7684
G4VividoFord 0.7918 G5InformadoFord 0.8072
IPO USADestreza 0.8625 0.8146 0.6876 Sí USAPrestigio 0.7945
180
4.6.1.3.8 USA Apple, muestra de México. La Tabla 37 muestra los valores de la
fiabilidad interna para el caso de la marca americana Apple, aplicada a México. El afecto
a la marca (AM) tiene 0.9276; la confianza a la marca (CM) tiene 0.8981; el compromiso
a la marca (CPM) tiene 0.8937; la familiaridad a la marca (FAM) tiene 0.9227; la
intención de compra (IC) tiene 0.8929; la imagen de país de origen para USA (IPO) tiene
0.8138 y finalmente la personalidad de marca para Apple (PM ) tiene 0.8471;
demostrando de esta forma, que los siete constructos tienen altos niveles de fiabilidad
interna.
Tabla 37 Resumen de los criterios de calidad del modelo de USA Apple, muestra de MX
AVE Fiabilidad Compuesta R2
Alfa de Cronbach Comunalidad Redundancia
AM 0.8649 0.9276 0.3791 0.8441 0.8649 0.3258 CM 0.7461 0.8981 0.3616 0.8297 0.7461 0.0662
CPM 0.8079 0.8937 0.5956 0.7625 0.8079 0.4619 FAM 0.7492 0.9227 0.0000 0.8881 0.7492 0.0000
IC 0.8065 0.8929 0.4883 0.7603 0.8065 0.0411 IPO 0.6867 0.8138 0.0399 0.5486 0.6867 0.0267 PM 0.6497 0.8471 0.1948 0.7360 0.6497 0.0159
En la Tabla 37 también se detallan los valores de la Varianza Extraída Promedio
(AVE), donde éste valor para AM, es de 0.8649, para CM, es de 0.7461, para CPM, es de
0.8079, para FAM, es de 0.7492, para IC, es de 0.8065, para IPO, es de 0.6867 y para
PM, es de 0.6497; Todos los valores están por arriba del nivel mínimo requerido, que es
de 0.50. Por lo que las medidas de los siete constructos reflectivos tienen altos niveles de
validez convergente.
La Tabla 38 muestra los resultados finales de la aplicación del criterio Fornell-
Larcker. En promedio, la raíz cuadrada de los AVEs para los constructos reflectivos AM
(0.9300), CM (0.8638), CPM (0.8988), FAM (0.8656), IC (0.8981), IPO (0.8287), y PM
181
(0.8060) son todos más elevados que las correlaciones de éstos constructos con otras
variables latentes dentro del modelo de ruta, lo que confirma que se cuenta con validez
discriminante en cada uno de los constructos reflectivos de esta investigación.
Tabla 38 Criterio Fornell-Larcker del modelo de USA Apple, muestra de MX
AM CM CPM FAM IC IPO PM AM 0.9300 CM 0.6151 0.8638
CPM 0.7620 0.5650 0.8988 FAM 0.3310 0.3113 0.3919 0.8656
IC 0.5503 0.4176 0.5988 0.5622 0.8981 IPO 0.1348 0.2676 0.0708 0.1997 0.1369 0.8287 PM 0.3682 0.5600 0.3269 0.1704 0.3327 0.4330 0.8060
La Tabla 39, resume los resultados de la evaluación del modelo de medidas para
el caso de USA Apple, para la muestra de México. Tal como se puede visualizar, todos
los criterios de evaluación para el modelo se han cubierto, por lo que se soportan las
medidas de fiabilidad y validez para éste modelo.
Tabla 39 Resumen de Resultados para el modelo de USA Apple, muestra de MX
Variables Latentes Indicadores Cargas
Fiabilidad Compuesta AVE
¿Hay validez discriminante?
PM AppleComp 0.8138 0.8471 0.6497 Sí AppleCompEmo 0.8636
AppleEmo 0.7356 AM C2LigadoApple 0.9362 0.9276 0.8649 Sí
C4AlegriaApple 0.9238 CM D2CalidadApple 0.8550 0.8981 0.7461 Sí
D4SinceraApple 0.8829 D6InteresApple 0.8530
CPM E2SignificadoApple 0.9054 0.8937 0.8079 Sí E4CambiarApple 0.8923
IC F2ConsiderarApple 0.9044 0.8929 0.8065 Sí F4DeseoApple 0.8917
182
Variables Latentes Indicadores Cargas
Fiabilidad Compuesta AVE
¿Hay validez discriminante?
FAM G1FamiliarizadoApple 0.8776 0.9227 0.7492 Sí G2EscuchadoApple 0.8122
G3SeApple 0.8966 G5InformadoApple 0.8734
IPO USADestreza 0.7838 0.8138 0.6867 Sí USAPrestigio 0.8712
4.6.1.3.9 Japón Toyota, muestra de México. La Tabla 40 muestra los valores de
la fiabilidad interna para el caso de la marca japonesa Toyota, aplicada a México. El
afecto a la marca (AM) tiene 0.9389; la confianza a la marca (CM) tiene 0.9545; el
compromiso a la marca (CPM) tiene 0.9122; la familiaridad a la marca (FAM) tiene
0.8351; la intención de compra (IC) tiene 0.9041; la imagen de país de origen para Japón
(IPO) tiene 0.8732 y finalmente la personalidad de marca para Toyota (PM) tiene 0.8789;
demostrando de esta forma, que los siete constructos tienen altos niveles de fiabilidad
interna.
Tabla 40 Resumen de los criterios de calidad del modelo de Japón Toyota, muestra de
MX
AVE Fiabilidad Compuesta R2
Alfa de Cronbach Comunalidad Redundancia
AM 0.7934 0.9389 0.3751 0.9131 0.7934 0.2976 CM 0.7241 0.9545 0.4303 0.9453 0.7241 0.1012
CPM 0.6358 0.9122 0.6439 0.8855 0.6358 0.3884 FAM 0.7169 0.8351 0.0000 0.6051 0.7169 0.0000
IC 0.7588 0.9041 0.4930 0.8411 0.7588 0.1215 IPO 0.7751 0.8732 0.0115 0.7125 0.7751 0.0088 PM 0.7085 0.8789 0.1780 0.7954 0.7085 0.0444
En la Tabla 40 también se detallan los valores de la Varianza Extraída Promedio
(AVE), donde éste valor para AM, es de 0.7934, para CM, es de 0.7241, para CPM, es de
183
0.6348, para FAM, es de 0.7169, para IC, es de 0.7588, para IPO, es de 0.7751 y para
PM, es de 0.7085; Todos los valores están por arriba del nivel mínimo requerido, que es
de 0.50. Por lo que las medidas de los siete constructos reflectivos tienen altos niveles de
validez convergente.
La Tabla 41 muestra los resultados finales de la aplicación del criterio Fornell-
Larcker. En promedio, la raíz cuadrada de los AVEs para los constructos reflectivos
afecto a la marca (AM, 0.8907), confianza a la marca (CM,0.8509), compromiso a la
marca (CPM, 0.7974), familiaridad a la marca (FAM, 0.8467), intención de compra (IC,
0.8711), imagen de país de origen (IPO, 0.8804), y personalidad de marca (PM, 0.8417),
son todos más elevados que las correlaciones de éstos constructos con otras variables
latentes dentro del modelo de ruta. Estos resultados confirman que se cuenta con validez
discriminante en cada uno de los constructos reflectivos de esta investigación.
Tabla 41 Criterio Fornell-Larcker del modelo de Japón Toyota, muestra de MX
AM CM CPM FAM IC IPO PM AM 0.8907 CM 0.6124 0.8509
CPM 0.7972 0.5602 0.7974 FAM 0.3900 0.3986 0.3736 0.8467
IC 0.6451 0.5273 0.6580 0.4269 0.8711 IPO -0.0055 0.2382 -0.0521 0.1072 0.0793 0.8804 PM 0.3754 0.6050 0.3360 0.2532 0.3768 0.3626 0.8417
La Tabla 42, resume los resultados de la evaluación del modelo de medidas para
el caso de Japón Toyota, para la muestra de México. Tal como se puede visualizar, todos
los criterios de evaluación para el modelo se han cubierto, por lo que se soportan las
medidas de fiabilidad y validez para este modelo.
184
Tabla 42 Resumen de Resultados para el modelo de Japón Toyota, muestra de MX
Variables Latentes Indicadores Cargas
Fiabilidad Compuesta AVE
¿Hay validez
discrimi-nante?
AM C1AfectoToyota 0.9097 0.9389 0.7934 Sí C2LigadoToyota 0.8819 C3AtraidoToyota 0.8864 C4AlegriaToyota 0.8846
CM D1SeguridadToyota 0.8837 0.9545 0.7241 Sí D2CalidadToyota 0.8890 D3GarantiaToyota 0.8501 D4SinceraToyota 0.8551 D5HonestaToyota 0.8510 D6InteresToyota 0.8897
D7RenuevaToyota 0.7867 D8MejorarToyota 0.7957
CPM E1GustaToyota 0.7138 0.9122 0.6358 Sí E2SignificadoToyota 0.8729 E3RelacionadoToyota 0.8829
E4CambiarToyota 0.8230 E5DesequilibradaToyota 0.7206
E6CostosoToyota 0.7531 IC F1ComprarToyota 0.8549 0.9041 0.7588 Sí
F2ConsiderarToyota 0.8922 F4DeseoToyota 0.8657
FAM G2EscuchadoToyota 0.8450 0.8351 0.7169 Sí G4VividoToyota 0.8484
IPO JAPONDestreza 0.9055 0.8732 0.7751 Sí JAPONInnovacion 0.8545
PM ToyCompEmo 0.8727 0.8789 0.7085 Sí ToySincero 0.7611
ToySofisEmo 0.8857 4.6.1.3.10 Japón Sony, muestra de México. La Tabla 43 muestra los valores de la
fiabilidad interna para el caso de la marca japonesa Sony, aplicada a México. El afecto a
la marca (AM) tiene 0.9341; la confianza a la marca (CM) tiene 0.9372; el compromiso a
la marca (CPM) tiene 0.9026; la familiaridad a la marca (FAM) tiene 0.9285; la intención
185
de compra (IC) tiene 0.9245; la imagen de país de origen para Japón (IPO) tiene 0.8743 y
finalmente la personalidad de marca para Sony (PM ) tiene 0.8711; demostrando de esta
forma, que los siete constructos tienen altos niveles de fiabilidad interna.
Tabla 43 Resumen de los criterios de calidad del modelo de Japón Sony, muestra de MX
AVE Fiabilidad Compuesta R2
Alfa de Cronbach Comunalidad Redundancia
AM 0.7801 0.9341 0.3382 0.9059 0.7801 0.2480 CM 0.6515 0.9372 0.4400 0.9232 0.6515 0.0196
CPM 0.6995 0.9026 0.4878 0.8560 0.6995 0.2865 FAM 0.8124 0.9285 0.0000 0.8859 0.8124 0.0000
IC 0.8032 0.9245 0.3484 0.8773 0.8032 0.1385 IPO 0.7767 0.8743 0.0340 0.7125 0.7767 0.0264 PM 0.6294 0.8711 0.2044 0.8030 0.6294 0.0656
En la Tabla 43 también se detallan los valores de la Varianza Extraída Promedio
(AVE), donde éste valor para AM, es de 0.7801, para CM, es de 0.6515, para CPM, es de
0.6995, para FAM, es de 0.8124, para IC, es de 0.8032, para IPO, es de 0.7767 y para
PM, es de 0.6294; Todos los valores están por arriba del nivel mínimo requerido, que es
de 0.50. Por lo que las medidas de los siete constructos reflectivos tienen altos niveles de
validez convergente.
La Tabla 44 muestra los resultados finales de la aplicación del criterio Fornell-
Larcker. En promedio, la raíz cuadrada de los AVEs para los constructos reflectivos AM
(0.8832), CM (0.8072), CPM (0.8364), FAM (0.9013), IC (0.8962), IPO (0.8813), y PM
(0.7933) son todos más elevados que las correlaciones de éstos constructos con otras
variables latentes dentro del modelo de ruta, lo que confirma que se cuenta con validez
discriminante en cada uno de los constructos reflectivos de esta investigación.
186
Tabla 44 Criterio Fornell-Larcker del modelo de Japón Sony, muestra de MX
AM CM CPM FAM IC IPO PM AM 0.8832 CM 0.5725 0.8072
CPM 0.6610 0.5634 0.8364 FAM 0.2770 0.2728 0.2634 0.9013
IC 0.6243 0.4806 0.5368 0.2856 0.8962 IPO 0.1619 0.3686 0.0900 0.1845 0.1952 0.8813 PM 0.4548 0.6607 0.3680 0.3284 0.3643 0.3661 0.7933
La Tabla 45, resume los resultados de la evaluación del modelo de medidas para
el caso de Japón Sony, para la muestra de México. Tal como se puede visualizar, todos
los criterios de evaluación para el modelo se han cubierto, por lo que se soportan las
medidas de fiabilidad y validez para éste modelo.
Tabla 45 Resumen de Resultados para el modelo de Japón Sony, muestra de MX
Variables Latentes Indicadores Cargas
Fiabilidad Compuesta AVE
¿Hay validez discriminante?
AM C1AfectoSony 0.8688 0.9341 0.7801 Sí C2LigadoSony 0.8974 C3AtraidoSony 0.9126 C4AlegriaSony 0.8530
CM D1SeguridadSony 0.7766 0.9372 0.6515 Sí D2CalidadSony 0.8639 D3GarantiaSony 0.8192 D4SinceraSony 0.8388 D5HonestaSony 0.8327 D6InteresSony 0.7952
D7RenuevaSony 0.7472 D8MejorarSony 0.7774
CPM E1GustaSony 0.8064 0.9026 0.6995 Sí E2SignificadoSony 0.9010 E3RelacionadoSony 0.8737
E4CambiarSony 0.7568 IC F1ComprarSony 0.8860 0.9245 0.8032 Sí
F2ConsiderarSony 0.9162 F4DeseoSony 0.8860
187
Variables Latentes Indicadores Cargas
Fiabilidad Compuesta AVE
¿Hay validez discriminante?
FAM G1FamiliarizadoSony 0.8989 0.9285 0.8124 Sí G3SeSony 0.9211
G5InformadoSony 0.8835 IPO JAPONDestreza 0.8810 0.8743 0.7767 Sí
JAPONInnovacion 0.8816 PM SonyCompSofis 0.8755 0.8711 0.6294 Sí
SonyCompt 0.7925 SonyRudo 0.7146
SonySinEmo 0.7826 4.6.1.3.11 Corea del Sur Hyundai, muestra de México. La Tabla 46 muestra los
valores de la fiabilidad interna para el caso de la marca surcoreana Hyundai, aplicados a
México. El afecto a la marca (AM) tiene 0.9017; la confianza a la marca (CM) tiene
0.9101; el compromiso a la marca (CPM) tiene 0.8861; la familiaridad a la marca (FAM)
tiene 0.9274; la intención de compra (IC) tiene 0.8980; la imagen de país de origen para
Corea del Sur (IPO) tiene 0.8944 y finalmente la personalidad de marca para Hyundai
(PM) tiene 0.8303; demostrando de esta forma, que los siete constructos tienen altos
niveles de fiabilidad interna.
Tabla 46 Resumen de los criterios de calidad del modelo Corea Hyundai, muestra de MX
AVE Fiabilidad Compuesta R2
Alfa de Cronbach Comunalidad Redundancia
AM 0.8210 0.9017 0.3999 0.7820 0.8210 0.3241 CM 0.7716 0.9101 0.5438 0.8521 0.7716 0.2116
CPM 0.7221 0.8861 0.4687 0.8083 0.7221 0.3073 FAM 0.7191 0.9274 0.0000 0.9021 0.7191 0.0000
IC 0.8149 0.8980 0.4117 0.7735 0.8149 0.2297 IPO 0.7397 0.8944 0.0776 0.8304 0.7397 0.0468 PM 0.7109 0.8303 0.2715 0.6033 0.7109 0.1135
En la Tabla 46 también se detallan los valores de la Varianza Extraída Promedio
(AVE), donde éste valor para AM, es de 0.8210, para CM, es de 0.7716, para CPM, es de
188
0.7221, para FAM, es de 0.7191, para IC, es de 0.8149, para IPO, es de 0.7393 y para
PM, es de 0.7109; Todos los valores están por arriba del nivel mínimo requerido, que es
de 0.50. Por lo que las medidas de los siete constructos reflectivos tienen altos niveles de
validez convergente.
La Tabla 47 muestra los resultados finales de la aplicación del criterio Fornell-
Larcker. En promedio, la raíz cuadrada de los AVEs para los constructos reflectivos
afecto a la marca (AM, 0.9061), confianza a la marca (CM, 0.8784), confianza a la marca
(CPM, 0.8498), familiaridad a la marca (FAM, 0.8480), intención de compra (IC,
0.9027), imagen de país de origen (IPO, 0.8601), y personalidad de marca (PM, 0.8431),
son todos más elevados que las correlaciones de éstos constructos con otras variables
latentes dentro del modelo de ruta. Estos resultados confirman que se cuenta con validez
discriminante en cada uno de los constructos reflectivos de esta investigación.
Tabla 47 Criterio Fornell-Larcker del modelo Corea Hyundai, muestra de MX
AM CM CPM FAM IC IPO PM AM 0.9061 CM 0.6301 0.8784
CPM 0.6681 0.5371 0.8498 FAM 0.5644 0.5679 0.5406 0.8480
IC 0.6450 0.5769 0.5114 0.5086 0.9027 IPO 0.1235 0.3063 0.1262 0.2785 0.1036 0.8601 PM 0.4576 0.6626 0.4157 0.4117 0.4481 0.4214 0.8431
La Tabla 48, resume los resultados de la evaluación del modelo de medidas para
el caso de Corea Hyundai, para la muestra de México. Tal como se puede visualizar,
todos los criterios de evaluación para el modelo se han cubierto, por lo que se soportan
las medidas de fiabilidad y validez para éste modelo.
189
Tabla 48 Resumen de Resultados para el modelo de Corea Hyundai, muestra de MX
Variables Latentes Indicadores Cargas
Fiabilidad Compuesta AVE
¿Hay validez
discrimi-nante?
AM C1AfectoHyundai 0.9064 0.9017 0.8210 Sí C3AtraidoHyundai 0.9058
IPO COREADestreza 0.8837 0.8944 0.7397 Sí COREAInnovacion 0.7613 COREAPrestigio 0.9265
CM D1SeguridadHyundai 0.9065 0.9101 0.7716 Sí D3GarantiaHyundai 0.8895 D7RenuevaHyundai 0.8378
CPM E1GustaHyundai 0.8401 0.8861 0.7221 Sí E3RelacionadoHyundai 0.8958
E5DesequilibradaHyundai 0.8111 IC F1ComprarHyundai 0.9135 0.8980 0.8149 Sí
F3DecisionHyundai 0.8919 FAM G1FamiliarizadoHyundai 0.8632 0.9274 0.7191 Sí
G2EscuchadoHyundai 0.8236 G3SeHyundai 0.9035
G4VividoHyundai 0.7942 G5InformadoHyundai 0.8515
PM HyuRudo 0.7832 0.8303 0.7109 Sí HyuSinEmo 0.8991
4.6.1.3.12 Corea del Sur Samsung, muestra de México. La Tabla 49 muestra los
valores de la fiabilidad interna para el caso de la marca surcoreana Samsung, aplicados a
México. El afecto a la marca (AM) tiene 0.9413; la confianza a la marca (CM) tiene
0.9109; el compromiso a la marca (CPM) tiene 0.8778; la familiaridad a la marca (FAM)
tiene 0.9301; la intención de compra (IC) tiene 0.9313; la imagen de país de origen para
Corea del Sur (IPO) tiene 0.8976 y finalmente la personalidad de marca para Samsung
(PM) tiene 0.8874; demostrando de esta forma, que los siete constructos tienen altos
niveles de fiabilidad interna.
190
Tabla 49 Resumen de los criterios de calidad del modelo Corea Samsung, muestra de
MX
AVE Fiabilidad Compuesta R2
Alfa de Cronbach Comunalidad Redundancia
AM 0.8891 0.9413 0.2534 0.8753 0.8891 0.2187 CM 0.5947 0.9109 0.4537 0.8862 0.5947 0.0679
CPM 0.6446 0.8778 0.4696 0.8276 0.6446 0.2628 FAM 0.8161 0.9301 0.0000 0.8872 0.8161 0.0000
IC 0.8714 0.9313 0.3389 0.8524 0.8714 0.1026 IPO 0.7451 0.8976 0.0725 0.8304 0.7451 0.0526 PM 0.7243 0.8874 0.1468 0.8107 0.7243 0.0549
En la Tabla 49 también se detallan los valores de la Varianza Extraída Promedio
(AVE), donde éste valor para AM, es de 0.8891, para CM, es de 0.5947, para CPM, es de
0.6446, para FAM, es de 0.8161, para IC, es de 0.8714, para IPO, es de 0.7451 y para
PM, es de 0.7243; Todos los valores están por arriba del nivel mínimo requerido, que es
de 0.50. Por lo que las medidas de los siete constructos reflectivos tienen altos niveles de
validez convergente.
La Tabla 50 muestra los resultados finales de la aplicación del criterio Fornell-
Larcker, que se usaron para evaluar la validez discriminante en el caso de Corea del Sur
Samsung, con los datos de la muestra de México.
Tabla 50 Criterio Fornell-Larcker del modelo Corea Samsung, muestra de MX
AM CM CPM FAM IC IPO PM AM 0.9429 CM 0.4990 0.7712
CPM 0.6769 0.4302 0.8029 FAM 0.3412 0.3740 0.3631 0.9034
IC 0.6980 0.4094 0.5353 0.3448 0.9335 IPO 0.1531 0.3488 0.1519 0.2692 0.1516 0.8632 PM 0.3715 0.6433 0.2297 0.2836 0.3145 0.3245 0.8511
191
Según se observa en la Tabla 50, en promedio, la raíz cuadrada de los AVEs para
los constructos reflectivos AM (0.9429), CM (0.7712), CPM (0.8029), FAM (0.9034), IC
(0.9335), IPO (0.8632), y PM (0.8511) son todos más elevados que las correlaciones de
éstos constructos con otras variables latentes dentro del modelo de ruta, lo que confirma
que se cuenta con validez discriminante en cada uno de los constructos reflectivos de esta
investigación.
La Tabla 51, resume los resultados de la evaluación del modelo de medidas para
el caso de Corea Samsung, para la muestra de México. Tal como se puede visualizar,
todos los criterios de evaluación para el modelo se han cubierto, por lo que se soportan
las medidas de fiabilidad y validez para este modelo.
Tabla 51 Resumen de Resultados para el modelo de Corea Samsung, muestra de MX
Variables Latentes Indicadores Cargas
Fiabilidad Compuesta AVE
¿Hay validez
discrimi-nante?
AM C2LigadoSamsung 0.9448 0.9413 0.8891 Sí C4AlegriaSamsung 0.9411
IPO COREADestreza 0.8705 0.8976 0.7451 Sí COREAInnovacion 0.8371 COREAPrestigio 0.8813
CM D2CalidadSamsung 0.7833 0.9109 0.5947 Sí D3GarantiaSamsung 0.7172 D4SinceraSamsung 0.8436 D5HonestaSamsung 0.7103 D6InteresSamsung 0.8204
D7RenuevaSamsung 0.7112 D8MejorarSamsung 0.8002
CPM E2SignificadoSamsung 0.8369 0.8778 0.6446 Sí E4CambiarSamsung 0.8891
E5DesequilibradaSamsung 0.6787 E6CostosoSamsung 0.7917
192
Variables Latentes Indicadores Cargas
Fiabilidad Compuesta AVE
¿Hay validez
discrimi-nante?
IC F2ConsiderarSamsung 0.9328 0.9313 0.8714 Sí F4DeseoSamsung 0.9341
FAM G1FamiliarizadoSamsung 0.8929 0.9301 0.8161 Sí G3SeSamsung 0.9210
G5InformadoSamsung 0.8960 PM SamComp 0.8638 0.8874 0.7243 Sí
SamEmo 0.8339 SamEmoComp 0.8552
4.6.2 Modelo estructural. El estudio de esta tesis es uno exploratorio por lo que
examinar la capacidad predictiva del modelo y las relaciones entre los constructos, es
muy importante. Este examen se hace evaluando el modelo estructural, y el mismo se
realizó utilizando el programa SmartPLS 2.0 (M3) Beta. Para ello, Hair et al, 2013,
autores del libro “A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-
SEM), y donde uno de ellos, Ringle, C. M., es también el autor del programa SmartPLS,
señalan los siguientes cinco pasos.
1. “Evaluar el modelo estructural para asuntos de colinealidad”
2. “Evaluar la significancia y la relevancia de las relaciones en el modelo estructural”
3. “Evaluar el nivel de R 2”
4. “Evaluar el efecto de los tamaños f 2”
5. “Evaluar la relevancia predictiva Q 2 y el efecto de los tamaños q 2” (Hair et al., p.
169)
Estos pasos son los que se seguirán en esta sección para presentar y analizar los
resultados del modelo estructural de cada marca, para cada una de las muestras, Puerto
Rico y México.
193
El primer paso es determinar si hay altos niveles de colinealidad (collinearity).
Hair et al, (2013), mencionan que SmartPLS calcula los coeficientes de ruta basados en
una regresión OLS, y que por lo tanto el resultado de dichos coeficientes podrían
afectarse si hubiese colinealidad significativa entre los constructos endógenos y sus
predecesores. Por tal razón, antes de hacer la evaluación del modelo estructural, se
verificó que la data no tuviese altos niveles de colinealidad, ya que de tenerlos se
hubiesen afectados los resultados de los coeficientes de ruta.
Los niveles de colinealidad se examinaron usando el programa SPSS. Los
resultados muestran que todas las variables endógenas de todas las marcas, tienen
estadísticas de colinealidad con un nivel de tolerancia mayor a .20 y un factor de
inflación de la varianza (VIF por sus siglas en inglés), menor de 5, lo cual indica que no
hay problemas con la colinealidad. Estos parámetros se obtuvieron de Hair et al. (2013,
p. 170). La tabla con los resultados de SPPS para todas las variables endógenas, y todas
las marcas, de ambas muestras, Puerto Rico y México, se encuentran en los Apéndices C
y D, respectivamente.
El segundo es evaluar la significancia y la relevancia de las relaciones
establecidas en el modelo. Las relaciones se examinan con los coeficientes de rutas, que
son la beta de las regresiones OLS entre un constructo y otro. Aunque en términos
generales, “niveles mayores de .20 son usualmente significativos, y niveles menores de
.10 son no significativos” (Hair et al., 2013, p. 86), el nivel de significancia está
determinado por el error estándar (Hair et al., 2013, p.171). SmartPLS provee el
procedimiento de bootstrapping para calcular dicho error, y con él, obtener el valor de t,
que nos permita verificar si el resultado del coeficiente de ruta es significativo, o no lo es.
194
Para niveles de significancia de 10%, la T estadística debe ser mayor que 1.65, mientras
que para niveles de significancia de 5%, la T debe ser mayor de 1.96, ambas medidas con
dos colas (Hair et al., 2013).
El resultado de los coeficientes de ruta “representan el cambio estimado en el
constructo endógeno por cada unidad de cambio en el constructo exógeno” (Hair et al.,
2013, p.173), e “indican hasta dónde la variable exógena está asociada con la variable
endógena” (Hair et al., 2013, p.173).
Cuando hay varias variables independientes con efecto directo sobre la variable
latente endógena, el que tenga el coeficiente mayor, es el que tiene el impacto mayor en
la variable latente endógena. Sin embargo, al considerar la relevancia se debe tener en
cuenta no solo el efecto directo, sino también el efecto indirecto a través de una variable
mediadora (mediating effect). Es posible que el efecto directo entre una variable y otra
sea poco. Sin embargo al considerar el efecto total, que es la suma del efecto indirecto
con el directo, esa variable con poco efecto directo, puede ser relevante cuando el efecto
total es un número considerablemente fuerte en comparación con el efecto directo de esa
misma variable o de otra variable.
En la Tabla 52 se muestran los coeficientes de ruta de las relaciones directas, que
a su vez representan las hipótesis de la investigación, para la muestra de Puerto Rico.
En la Tabla 53 se muestra los resultados de la muestra de México. Una discusión
más amplia sobre las implicaciones del cumplimiento, o no, de las hipótesis se
presentarán en el Capítulo 5, al igual que el contraste con la teoría que contribuyó a
dichas hipótesis.
195
Para determinar si se cumplió o no la hipótesis, se examinaron los valores de la T
estadística calculado usando el procedimiento de bootstrapping de SmartPLS, con valor
de 5,000 submuestras. El valor de T está calculado por la división entre el coeficiente de
ruta de la muestra original y el valor estándar según el bootstrapping (Hair et al., 2013,
p.171), y el mismo lo calcula SmartPLS. El valor de T está presentado en la quinta
columna de la Tabla 52 para la muestra de Puerto Rico, y en la Tabla 53, para la muestra
de México.
En la muestra de Puerto Rico, casi todas las hipótesis se cumplieron para todas la
marcas, con niveles de significancia de 5%. La hipótesis 3 no se cumplió para las marcas
Ford y Hyundai. En la marca Toyota, la hipótesis 3 se cumplió, pero con nivel de
significancia de 10%. La hipótesis 9 se cumplió en todas las marcas con niveles de
significancia de 5%, y tan sólo n la marca Ford, se cumplió con un nivel de significancia
de 10%.
Tabla 52 Resumen de los resultados en PLS, sobre los coeficientes de ruta, T estadística,
y efecto total, para la muestra de Puerto Rico
País y marca Relaciones Hipótesis
Coeficiente de ruta
Error estándar
T estadística
Efecto total
País Estados Unidos, marca Ford IPO -> PM * H1 0.3002 0.0627 4.7856 - - - PM -> CM * H2 0.5904 0.0516 11.4506 - - - PM -> AM H3 0.0587 0.0698 0.8407 0.4402 CM -> AM * H4 0.6462 0.0625 10.3323 - - - AM -> CPM * H5 0.7108 0.0486 14.6234 - - - CM -> CPM * H6 0.1593 0.0522 3.0496 0.6187 CM -> IC * H7 0.2648 0.0540 4.9001 0.5438 CPM -> IC * H8 0.4509 0.0536 8.4155 - - - FAM -> IPO ** H9 0.1109 0.0622 1.7834 - - - FAM -> PM * H10 0.4445 0.0572 7.7676 0.4778 FAM -> CM * H11 0.2166 0.0586 3.6963 0.4987 FAM -> IC * H12 0.2123 0.0564 3.7670 0.4925
196
País y marca Relaciones Hipótesis
Coeficiente de ruta
Error estándar
T estadística
Efecto total
País Estados Unidos, marca Apple IPO -> PM * H1 0.2564 0.0594 4.3154 - - - PM -> CM * H2 0.4002 0.0769 5.2062 - - - PM -> AM * H3 0.2084 0.0767 2.7180 0.4244 CM -> AM * H4 0.5399 0.0727 7.4274 - - - AM -> CPM * H5 0.5710 0.0577 9.9008 - - - CM -> CPM * H6 0.3367 0.0616 5.4695 0.6450 CM -> IC * H7 0.2205 0.0634 3.4773 0.5594 CPM -> IC * H8 0.5254 0.0601 8.7402 - - - FAM -> IPO * H9 0.1952 0.0692 2.823 - - - FAM -> PM * H10 0.4456 0.0578 7.7049 0.4957 FAM -> CM * H11 0.4195 0.0739 5.6782 0.6179 FAM -> IC * H12 0.2173 0.0528 4.1173 0.5940 País Japón, marca Toyota IPO -> PM * H1 0.3194 0.0647 4.9359 - - - PM -> CM * H2 0.3877 0.0483 8.0241 - - - PM -> AM ** H3 0.1424 0.0820 1.7359 0.3564 CM -> AM * H4 0.5519 0.0775 7.1243 - - - AM -> CPM * H5 0.6137 0.0678 9.0498 - - - CM -> CPM * H6 0.2569 0.0656 3.9153 0.5956 CM -> IC * H7 0.2813 0.0860 3.2692 0.5418 CPM -> IC * H8 0.4374 0.0707 6.1867 - - - FAM -> IPO * H9 0.3179 0.0800 3.9758 - - - FAM -> PM * H10 0.5123 0.0558 9.1811 0.6138 FAM -> CM * H11 0.4792 0.0540 8.8764 0.7172 FAM -> IC * H12 0.1912 0.0772 2.4775 0.6032 País Japón, marca Sony IPO -> PM * H1 0.2019 0.0654 3.0868 - - - PM -> CM * H2 0.5484 0.0718 7.6350 - - - PM -> AM * H3 0.2159 0.1019 2.1184 0.4599 CM -> AM * H4 0.4447 0.0998 4.4566 - - - AM -> CPM * H5 0.5681 0.0450 12.6347 - - - CM -> CPM * H6 0.2875 0.0506 5.6792 0.5401 CM -> IC * H7 0.3122 0.0694 4.4990 0.4704 CPM -> IC * H8 0.2928 0.0717 4.0824 - - - FAM -> IPO * H9 0.1651 0.0706 2.3370 - - - FAM -> PM * H10 0.4636 0.0521 8.8976 0.4970 FAM -> CM * H11 0.2660 0.0707 3.7604 0.5386 FAM -> IC * H12 0.2757 0.0705 3.9104 0.5469
197
País y marca Relaciones Hipótesis
Coeficiente de ruta
Error estándar
T estadística
Efecto total
País Corea, marca Hyundai IPO -> PM * H1 0.3341 0.0518 6.4509 - - - PM -> CM * H2 0.3573 0.0754 4.7374 - - - PM -> AM H3 0.1001 0.0695 1.4394 0.3133 CM -> AM * H4 0.5969 0.0634 9.4202 - - - AM -> CPM * H5 0.5862 0.0625 9.3769 - - - CM -> CPM * H6 0.2573 0.0694 3.7093 0.6072 CM -> IC * H7 0.2438 0.0675 3.6101 0.4218 CPM -> IC * H8 0.2932 0.0654 4.4845 - - - FAM -> IPO * H9 0.1477 0.0624 2.3657 - - - FAM -> PM * H10 0.5247 0.0532 9.8702 0.5740 FAM -> CM * H11 0.4729 0.0605 7.8222 0.6780 FAM -> IC * H12 0.3686 0.0779 4.7331 0.6644 País Corea, marca Samsung IPO -> PM * H1 0.2564 0.0563 4.5578 - - - PM -> CM * H2 0.4703 0.0795 5.9135 - - - PM -> AM * H3 0.1219 0.0596 2.0439 0.4359 CM -> AM * H4 0.6678 0.0579 11.5373 - - - AM -> CPM * H5 0.4403 0.0707 6.2291 - - - CM -> CPM * H6 0.3233 0.0807 4.0073 0.6174 CM -> IC * H7 0.3748 0.0671 5.5853 0.5116 CPM -> IC * H8 0.2217 0.0774 2.8640 - - - FAM -> IPO * H9 0.1812 0.0706 2.5669 - - - FAM -> PM * H10 0.5255 0.0536 9.8126 0.5720 FAM -> CM * H11 0.3480 0.0753 4.6246 0.6170 FAM -> IC * H12 0.2663 0.0845 3.1533 0.5888 Notas: - - - No se presentó el efecto total ya que es el mismo efecto directo, porque no tiene efecto indirecto. * Hipótesis cumplida con un nivel de significancia de 5%, T estadística > 1.96 (Hair et al., 2013, p.171). **Hipótesis cumplida con un nivel de significancia de 10%, T estadística > 1.65 (Hair et al., 2013, p.171).
Respecto a la muestra de México, las hipótesis 1, 2, 4, 5 y 8 se cumplieron en
todas las marcas, con un nivel de significancia de 5%, ya que tuvieron una T estadística
mayor que 1.96 (ver Tabla 53). La hipótesis 6 se cumplió con un nivel de significancia
de 5%, en todas las marcas, excepto en Toyota, donde se cumplió con un nivel de
confianza de 10%, ya que su T estadística es mayor que 1.65 pero menor que 1.96.
198
La hipótesis 12 se cumplió con un nivel de significancia de 5%, en casi todas las
marcas. En las marcas de Sony y Samsung se cumplió con un nivel de significancia de
10%, ya que su T estadística es mayor que 1.65 pero menor que 1.96.
Las hipótesis 7, 9, 10 y 11 se cumplieron en 5 marcas, cada una. La hipótesis 7 se
cumplió en todas la marcas excepto en Apple, donde su T estadística es menor que 1.65.
La hipótesis 9 se cumplió en todas la marcas excepto en Toyota, donde su T estadística es
menor que 1.65. La hipótesis 10 se cumplió en todas la marcas excepto, en Apple, donde
su T estadística es menor que 1.65. La hipótesis 11 se cumplió en todas la marcas
excepto en Sony, donde su T estadística es menor que 1.65.
La hipótesis 3 solamente se cumplió en la marca de Sony con un nivel de
significancia de 10%, ya que su T estadística es mayor que 1.65 pero menor que 1.96.
Aunque más adelante en esta misma sección, y este segundo paso, se va a comentar sobre
la relevancia de los resultados de los coeficientes de ruta, es importante señalar aunque
los efectos directos no fueron significativos para la hipótesis 3, los efectos totales sí lo
fueron (ver efectos totales en la sexta columna de la Tabla 53).
En el Capítulo 5, se analizará con más detalle las implicaciones de los resultados
de las hipótesis, contrastando los resultados entre las marcas, según cada hipótesis, y
contrastando los resultados entre Puerto Rico y México. En el caso de las hipótesis no
cumplidas, se explicarán las posibles razones de acuerdo a la literatura revisada, y a los
mismos resultados
199
Tabla 53 Resumen de los resultados en PLS, sobre los coeficientes de ruta, T estadística,
y efecto total, para la muestra de México
País y marca Relaciones
Hipóte-sis
Coeficiente de ruta
Error estándar
T estadís-
tica Efecto total
T estadís-
tica Efecto total
País Estados Unidos, marca Ford IPO -> PM * H1 0.4447 0.0747 5.9563 - - - PM -> CM * H2 0.4112 0.0727 5.6556 - - - PM -> AM H3 0.0256 0.0585 0.4370 0.3095 4.6857 CM -> AM * H4 0.6904 0.0411 16.8110 - - - AM -> CPM * H5 0.4145 0.0865 4.7898 - - - CM -> CPM * H6 0.2292 0.0869 2.6383 0.5154 9.4153 CM -> IC * H7 0.2714 0.0639 4.2483 0.4916 8.1988 CPM -> IC * H8 0.4273 0.0712 6.0018 - - - FAM -> IPO * H9 0.1566 0.0751 2.0862 - - - FAM -> PM * H10 0.2260 0.0694 3.2573 0.2956 4.2761 FAM -> CM * H11 0.2491 0.0572 4.3583 0.3707 6.7474 FAM -> IC * H12 0.1647 0.0720 2.2861 0.3482 5.4217 País Estados Unidos, marca Apple IPO -> PM * H1 0.4155 0.0803 5.1757 - - - PM -> CM * H2 0.5221 0.0593 8.7981 - - - PM -> AM H3 0.0346 0.0754 0.4597 0.3456 6.2734 CM -> AM * H4 0.5957 0.0670 8.8873 - - - AM -> CPM * H5 0.6668 0.0648 10.2837 - - - CM -> CPM * H6 0.1549 0.0664 2.3317 0.5521 8.9139 CM -> IC H7 0.0663 0.0697 0.9517 0.2940 5.142 CPM -> IC * H8 0.4124 0.0737 5.5930 - - - FAM -> IPO * H9 0.1997 0.0751 2.6603 - - - FAM -> PM H10 0.0874 0.0821 1.0652 0.1704 2.4038 FAM -> CM * H11 0.2223 0.0685 3.2470 0.3113 4.3037 FAM -> IC * H12 0.3800 0.0600 6.3333 0.4731 7.9969 País Japón, marca Toyota IPO -> PM * H1 0.3394 0.0913 3.7179 - - - PM -> CM * H2 0.5385 0.0670 8.0402 - - - PM -> AM H3 0.0077 0.0709 0.1084 0.3350 4.867
200
País y marca Relaciones Hipótesis
Coeficiente de ruta
Error estándar
T estadís-
tica Efecto total
T estadís-
tica Efecto total
País Japón, marca Toyota, continuación CM -> AM * H4 0.6078 0.0651 9.3305 - - - AM -> CPM * H5 0.7267 0.0479 15.1601 - - - CM -> CPM ** H6 0.1151 0.0628 1.8325 0.5568 9.6128 CM -> IC * H7 0.1844 0.0763 2.4175 0.4579 5.9676 CPM -> IC * H8 0.4913 0.0575 8.5367 - - - FAM -> IPO H9 0.1072 0.0737 1.4558 - - - FAM -> PM * H10 0.2168 0.0799 2.7140 0.2532 3.2795 FAM -> CM * H11 0.2623 0.0696 3.7692 0.3986 5.1442 FAM -> IC * H12 0.1699 0.0597 2.8480 0.3531 5.4093 País Japón, marca Sony IPO -> PM * H1 0.3162 0.0872 3.6263 - - - PM -> CM * H2 0.6402 0.0582 11.0030 - - - PM -> AM ** H3 0.1358 0.0797 1.7046 0.4449 7.6523 CM -> AM * H4 0.4828 0.0727 6.6410 - - - AM -> CPM * H5 0.5036 0.0648 7.7681 - - - CM -> CPM * H6 0.2751 0.0669 4.1105 0.5182 9.3072 CM -> IC * H7 0.2386 0.0844 2.8263 0.4303 5.7285 CPM -> IC * H8 0.3700 0.0751 4.9252 - - - FAM -> IPO * H9 0.1845 0.0794 2.3235 - - - FAM -> PM * H10 0.2700 0.0705 3.8292 0.3284 4.8778 FAM -> CM H11 0.0625 0.0596 1.0490 0.2728 3.56 FAM -> IC ** H12 0.1230 0.0690 1.7836 0.2487 3.3415 País Corea, marca Hyundai IPO -> PM * H1 0.3325 0.0678 4.9058 - - - PM -> CM * H2 0.5163 0.0601 8.5876 - - - PM -> AM H3 0.0716 0.0727 0.9843 0.3724 6.3176 CM -> AM * H4 0.5827 0.0694 8.3979 - - - AM -> CPM * H5 0.5468 0.0633 8.6382 - - - CM -> CPM * H6 0.1925 0.0701 2.7452 0.5111 8.3511 CM -> IC * H7 0.3504 0.0776 4.5125 0.4630 5.9663 CPM -> IC * H8 0.2202 0.0713 3.0893 - - - FAM -> IPO * H9 0.2785 0.0641 4.3445 - - - FAM -> PM * H10 0.3191 0.0661 4.8241 0.4117 6.5228 FAM -> CM * H11 0.3553 0.0661 5.3766 0.5679 9.3189 FAM -> IC * H12 0.1906 0.0779 2.4469 0.4570 6.8242
201
País y marca Relaciones Hipótesis
Coeficiente de ruta
Error estándar
T estadís-
tica Efecto total
T estadís-
tica Efecto total
País Corea, marca Samsung IPO -> PM * H1 0.2675 0.0751 3.5643 - - - PM -> CM * H2 0.5842 0.0685 8.5319 - - - PM -> AM H3 0.0861 0.0844 1.0197 0.3453 6.0398 CM -> AM * H4 0.4437 0.0796 5.5722 - - - AM -> CPM * H5 0.6155 0.0495 12.4355 - - - CM -> CPM * H6 0.1231 0.0525 2.3466 0.3962 5.9509 CM -> IC * H7 0.1860 0.0775 2.4015 0.3482 4.6516 CPM -> IC * H8 0.4093 0.0595 6.8852 - - - FAM -> IPO * H9 0.2692 0.0746 3.6073 - - - FAM -> PM * H10 0.2115 0.0713 2.9684 0.2836 4.1975 FAM -> CM * H11 0.2083 0.0658 3.1666 0.3740 5.4594 FAM -> IC ** H12 0.1266 0.0766 1.6518 0.2629 3.4144
Notas: - - - No se presentó el efecto total ya que es el mismo efecto directo, porque no tiene efecto indirecto. * Hipótesis cumplida con un nivel de significancia de 5%, T estadística > 1.96 (Hair et al., 2013, p.171). **Hipótesis cumplida con un nivel de significancia de 10%, T estadística > 1.65 (Hair et al., 2013, p.171).
Las Figuras 3 a la 14 muestran los resultados de SmartPLS para las distintas
marcas estudiadas. Los círculos representan los constructos o variables latentes, y el
número dentro de ellos es el coeficiente de determinación R 2. Los números en las
flechas indican el coeficiente de la ruta, el cual es el efecto directo entre un constructo y
otro, y es el número que se utilizó para evaluar las hipótesis. Estos números son
presentados por SmartPLS con tres dígitos, al presentar los resultados en la imagen del
modelo, pero con cuatro dígitos en los resultados en forma de tablas. Por tal razón, se
verá alguna diferencia mínima entre los resultados presentados en las tablas y los
presentados en las figuras.
202
Los rectángulos de las figuras 3 a la 14 representan los indicadores (variables
manifiestas) de los constructos (variables latentes), por ejemplo si dice G5, significa que
es la variable número cinco, según la parte G del cuestionario, el cual se puede ver en el
Apéndice C. Los indicadores tienen flechas que salen de los rectángulos y van hacia el
constructo, ya que el modelo estudiado es uno reflectivo. Los números en dichas flechas
indican las cargas.
Los indicadores finales se determinaron de la siguiente forma. Primero se hizo un
análisis factorial, el cual se explicó en la sección 4.4 para agrupar las medidas de imagen
de país y de personalidad de marca, por factores. Los factores resultantes de ese análisis
se usaron como indicadores de los constructos imagen de país (IPO) y personalidad de
marca (PM). Para los otros constructos se utilizaron directamente las respuestas de los
cuestionarios.
Los resultados de las cargas se obtienen calculando el algoritmo de SmartPLS. Si
esos resultados son menores de .40 se eliminan (Hair, Ringle, & Sarstedt, 2011, citados
por Hair et al, 2013 p. 103), y se vuelve a calcular el algoritmo de SmartPLS. Luego se
determinan nuevamente si resultó algún otro indicador con menos de .40 en su carga. De
no ser así hay que eliminan aquéllos que tengan cargas mayores de .40, pero menores de
.70, solamente si al eliminarlos aumentan los resultados de la fiabilidad compuesta y de la
varianza extraída promedio (AVE) (Hair et al., 2013, p. 103-04). Las figuras 3 a la 14,
muestran los indicadores finales.
A continuación se muestras las figuras con los resultados de SmartPLS para cada
marca, y para cada muestra. Primero se mostraran los datos de la muestra de Puerto Rico
203
y luego los de la muestra de México, en el siguiente orden, marcas de Estados Unidos,
marcas de Japón, y marcas de Corea del Sur.
Figura 3 Resultado de SmartPLS para el país Estados Unidos y la marca Ford, muestra
de Puerto Rico
La Figura 3 muestra los resultados de SmartPLS para el país Estados Unidos y la
marca Ford, en la muestra de Puerto Rico. En dicha figura se puede observar que hay
varios constructos que tienen más de una variable latente que les afecta. A IC le afectan
FAM, CM y CPM, de forma directa. De estos tres, el que más le afecta es CPM con un
coeficiente de ruta de .451. Por cada cambio en CPM, IC cambia .451. Sin embargo,
para saber si los otros dos coeficientes de ruta, son también relevantes, se evalúan los
efectos totales de FAM sobre IC (.4925), y de CM sobre IC (.5434). Estos efectos
totales se presentaron en la Tabla 52. Como los efectos totales son fuertes, las relaciones
FAM sobre IC, y CM sobre IC son relevantes.
204
A CPM le afectan CM y AM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es AM con un coeficiente de ruta de .711. Por cada cambio en AM, CPM cambia .711.
Para saber si el efecto de CM sobre CPM, es también relevante, se evalúa el efecto total
de CM sobre CPM. Este efecto total es .6187, el cual se presentó en la Tabla 52. Por tal
razón, aunque el efecto directo de CM sobre CPM no es muy fuerte (.1590), dicha
relación se considera relevante ya que el efecto total (.6187) es fuerte.
A CM le afectan PM y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es PM con un coeficiente de ruta de .580. Por cada cambio en PM, CM cambia .580.
Para saber si el efecto de FAM sobre CM, es también relevante, se evalúa el efecto total
de FAM sobre CM. Este efecto total es .4987, el cual se presentó en la Tabla 52. Por tal
razón, aunque el efecto directo de FAM sobre CM no es muy fuerte (.217), dicho efecto
se considera relevante ya que el efecto total (.4987) es fuerte.
A AM le afectan CM y PM, de forma directa. De estos dos, solamente el efecto
directo de CM (.6460) es significativo (T Estadística = 10.3323), por lo tanto es el único
relevante.
A PM le afecta IPO y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es FAM con un coeficiente de ruta de .445. Por cada cambio en FAM, PM cambia .445.
La relevancia de IPO a PM no se puede evaluar en términos de efecto total ya que el
efecto directo (.300) y el total es el mismo porque no tiene efecto indirecto.
205
Figura 4 Resultado de SmartPLS para el país Estados Unidos y la marca Apple, muestra
de Puerto Rico
La Figura 4 muestra los resultados de SmartPLS para el país Estados Unidos y la
marca Apple, en la muestra de Puerto Rico. En dicha figura se puede observar que hay
varios constructos que tienen más de una variable latente que les afecta. A IC le afectan
FAM, CM y CPM, de forma directa. De estos tres, el que más le afecta es CPM con un
coeficiente de ruta de .525. Por cada cambio en CPM, IC cambia .525. Sin embargo,
para saber si los otros dos coeficientes de ruta, son también relevantes, se evalúan los
efectos totales de FAM sobre IC (.5940), y de CM sobre IC (.5594). Estos efectos
totales se presentaron en la Tabla 52. Dichos efectos totales son fuertes, por lo tanto las
relaciones entre FAM sobre IC, y entre CM y IC, son relevantes.
206
A CPM le afectan CM y AM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es AM con un coeficiente de ruta de .571. Por cada cambio en AM, CPM cambia .571.
Para saber si el efecto de CM sobre CPM, es también relevante, se evalúa el efecto total
de CM sobre CPM. Este efecto total es .6450, el cual se presentó en la Tabla 52. Por tal
razón, aunque el efecto directo de CM sobre CPM no es muy fuerte (.337), dicho efecto
se considera relevante ya que el efecto total (.6450) es fuerte.
A CM le afectan PM y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es FAM con un coeficiente de ruta de .420. Por cada cambio en FAM, CM cambia .420.
La relevancia de PM a CM no se puede evaluar en términos de efecto total ya que el
efecto directo (.400) y el total es el mismo porque no tiene efecto indirecto.
A AM le afectan CM y PM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es CM con un coeficiente de ruta de .540. Por cada cambio en CM, AM cambia .540.
Para saber si el efecto de PM sobre AM, es también relevante, se evalúa el efecto total de
PM sobre AM. Este efecto total es .4244, el cual se presentó en la Tabla 52. Por tal
razón, aunque el efecto directo de PM sobre AM es poco (.2084), dicho efecto se
considera relevante ya que el efecto total (.4244) es fuerte.
A PM le afectan IPO y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es FAM con un coeficiente de ruta de .446. Por cada cambio en FAM, PM cambia .446.
La relevancia de IPO a PM no se puede evaluar en términos de efecto total ya que el
efecto directo (.256) y el total es el mismo porque no tiene efecto indirecto.
207
Figura 5 Resultado de SmartPLS para el país Japón y la marca Toyota, muestra de Puerto
Rico
La Figura 5 muestra los resultados de SmartPLS para el país Japón y la marca
Toyota, en la muestra de Puerto Rico. En dicha figura se puede observar que hay varios
constructos que tienen más de una variable latente que les afecta. A IC le afectan FAM,
CM y CPM, de forma directa. De estos tres, el que más le afecta es CPM con un
coeficiente de ruta de .437. Por cada cambio en CPM, IC cambia .437. Sin embargo,
para saber si los otros dos coeficientes de ruta, son también relevantes, se evalúan los
efectos totales de FAM sobre IC (.6032) y de CM sobre IC (.5418). Estos efectos totales
se presentan en la Tabla 52. Aunque, el efecto directo de FAM sobre IC (.191) no es
muy fuerte, la relación de FAM con IC es relevante, ya que el efecto total es fuerte. Así
también acontece con el efecto directo de CM sobre IC (.2813), que aunque nuevamente
208
no es muy fuerte, la relación de CM con IC viene a ser relevante, ya que el efecto total es
fuerte.
A CPM le afectan CM y AM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es AM con un coeficiente de ruta de .614. Por cada cambio en AM, CPM cambia .614.
Para saber si el efecto de CM sobre CPM, es también relevante, se evalúa el efecto total
de CM sobre CPM. Este efecto total es .5956, este dato se presenta en la Tabla 52. Por
tal razón, aunque el efecto directo de CM sobre CPM es poco (.257), dicho efecto se
considera relevante ya que el efecto total es fuerte.
A CM le afectan PM y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es FAM con un coeficiente de ruta de .479. Por cada cambio en FAM, CM cambia .479.
La relevancia de PM a CM no se puede evaluar en términos de efecto total ya que el
efecto directo (.388) y el total es el mismo porque no tiene efecto indirecto.
A AM le afectan CM y PM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es CM con un coeficiente de ruta de .552. Por cada cambio en CM, AM cambia .552.
Para saber si el efecto de PM sobre AM, es también relevante, se evalúa el efecto total de
PM sobre AM. Este efecto total es .142, este dato se presenta en la Tabla 52. El efecto
directo de PM sobre AM es poco (.142), dicho efecto no se considera muy relevante ya
que el efecto total tampoco es muy fuerte (.3564).
A PM le afectan IPO y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es FAM con un coeficiente de ruta de .512. Por cada cambio en FAM, PM cambia .512.
La relevancia de IPO a PM no se puede evaluar en términos de efecto total ya que el
efecto directo (.319) y el total es el mismo porque no tiene efecto indirecto.
209
Figura 6 Resultado de SmartPLS para el país Japón y la marca Sony, muestra de Puerto
Rico
La Figura 6 muestra los resultados de SmartPLS para el país Japón y la marca
Sony, en la muestra de Puerto Rico. En dicha figura se puede observar que hay varios
constructos que tienen más de una variable latente que les afecta.
A IC le afectan FAM, CM y CPM, de forma directa. De estos tres, el que más le
afecta es CM con un coeficiente de ruta de .312. Por cada cambio en CM, IC cambia
.312. Para saber si el efecto de FAM sobre IC, es también relevante, se evalúa el efecto
total de FAM sobre IC. Este efecto total es .5469, el cual se presentó en la Tabla 52. Por
tal razón, aunque el efecto directo de FAM sobre IC no es muy fuerte (.276), dicha
relación se considera relevante ya que el efecto total (.5459) es fuerte. La relevancia de
210
CPM a IC no se puede evaluar en términos de efecto total ya que el efecto directo (.293)
y el total es el mismo porque no tiene efecto indirecto.
A CPM le afectan CM y AM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es AM con un coeficiente de ruta de .568. Por cada cambio en AM, CPM cambia .568.
Para saber si el efecto de CM sobre CPM, es también relevante, se evalúa el efecto total
de CM sobre CPM. Este efecto total es .5401, el cual se presentó en la Tabla 52. Por tal
razón, aunque el efecto directo de CM sobre CPM no es muy fuerte (.287), dicha relación
se considera relevante ya que el efecto total (.5401) es fuerte.
A CM le afectan PM y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es PM con un coeficiente de ruta de .548. Por cada cambio en PM, CM cambia .548.
Para saber si el efecto de FAM sobre CM, es también relevante, se evalúa el efecto total
de FAM sobre CM. Este efecto total es .5386, el cual se presentó en la Tabla 52. Por tal
razón, aunque el efecto directo de FAM sobre CM no es muy fuerte (.266), dicho efecto
se considera relevante ya que el efecto total (.5386) es fuerte.
A AM le afectan CM y PM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es CM con un coeficiente de ruta de .445. Por cada cambio en CM, AM cambia .445.
Para saber si el efecto de PM sobre AM, es también relevante, se evalúa el efecto total de
PM sobre AM. Este efecto total es .4599, el cual se presentó en la Tabla 52. Por tal
razón, aunque el efecto directo de PM sobre AM no es muy fuerte (.216), dicha relación
se considera relevante ya que el efecto total alcanza un valor de .4599
A PM le afectan IPO y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es FAM con un coeficiente de ruta de .464. Por cada cambio en FAM, PM cambia .464.
211
La relevancia de IPO a PM no se puede evaluar en términos de efecto total ya que el
efecto directo (.202) y el total es el mismo porque no tiene efecto indirecto.
Figura 7 Resultado de SmartPLS para el país Corea del Sur y la marca Hyundai, muestra
de Puerto Rico
La Figura 7 muestra los resultados de SmartPLS para el país Corea del Sur y la
marca Hyundai, en la muestra de Puerto Rico. En dicha figura se puede observar que hay
varios constructos que tienen más de una variable latente que les afecta.
A IC le afectan FAM, CM y CPM, de forma directa. De estos tres, el que más le
afecta es FAM con un coeficiente de ruta de .369. Por cada cambio en FAM, IC cambia
.369. Para saber si el efecto de CM sobre IC, es también relevante, se evalúa el efecto
total de CM sobre IC. Este efecto total es .4218, el cual se presentó en la Tabla 52. Por
tal razón, aunque el efecto directo de CM sobre IC no es muy fuerte (.244), y aunque
212
dicha relación se considera significante, la relación cobra relevancia en términos del valor
del efecto total (.4218). La relevancia de CPM a IC no se puede evaluar en términos de
efecto total ya que el efecto directo (.293) y el total es el mismo porque no tiene efecto
indirecto.
A CPM le afectan CM y AM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es AM con un coeficiente de ruta de .586. Por cada cambio en AM, CPM cambia .586.
Para saber si el efecto de CM sobre CPM, es también relevante, se evalúa el efecto total
de CM sobre CPM. Este efecto total es .6072, el cual se presentó en la Tabla 52. Por tal
razón, aunque el efecto directo de CM sobre CPM no es muy fuerte (.257), dicha relación
se considera relevante ya que el efecto total (.6072) es fuerte.
A CM le afectan PM y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es FAM con un coeficiente de ruta de .473. Por cada cambio en FAM, CM cambia .473.
La relevancia de PM a CM no se puede evaluar en términos de efecto total ya que el
efecto directo (.357) y el total es el mismo porque no tiene efecto indirecto.
A AM le afectan CM y PM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es CM con un coeficiente de ruta de .596. Por cada cambio en CM, AM cambia .596.
Para saber si el efecto de PM sobre AM, es también relevante, se evalúa el efecto total de
PM sobre AM. Este efecto total es .3133, el cual se presentó en la Tabla 52. Por tal
razón, aunque el efecto directo de PM sobre AM es muy débil (.100), dicha relación
cobra relevancia ya que el efecto total alcanza un valor de .3133, y la relación con este
efecto total se vuelve significativa con una T estadística de 3.9871, (ver los datos
específicos que se presentan en la Tabla 52).
213
A PM le afectan IPO y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es FAM con un coeficiente de ruta de .525. Por cada cambio en FAM, PM cambia .525.
La relevancia de IPO a PM no se puede evaluar en términos de efecto total ya que el
efecto directo (.334) y el total es el mismo porque no tiene efecto indirecto.
Figura 8 Resultado de SmartPLS para el país Corea del Sur y la marca Samsung, muestra
de Puerto Rico
La Figura 8 muestra los resultados de SmartPLS para el país Corea del Sur y la
marca Samsung, en la muestra de Puerto Rico. En dicha figura se puede observar que
hay varios constructos que tienen más de una variable latente que les afecta.
A IC le afectan FAM, CM y CPM, de forma directa. De estos tres, el que más le
afecta es CM con un coeficiente de ruta de .375. Por cada cambio en CM, IC cambia
.375. Para saber si el efecto de FAM sobre IC, es también relevante, se evalúa el efecto
214
total de FAM sobre IC. Este efecto total es .5888, el cual se presentó en la Tabla 52. Por
tal razón, aunque el efecto directo de FAM sobre IC no es muy fuerte (.266), dicha
relación se considera relevante ya que el efecto total (.5888) es fuerte. La relevancia de
CPM a IC no se puede evaluar en términos de efecto total ya que el efecto directo (.222)
y el total es el mismo porque no tiene efecto indirecto.
A CPM le afectan CM y AM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es AM con un coeficiente de ruta de .440. Por cada cambio en AM, CPM cambia .440.
Para saber si el efecto de CM sobre CPM, es también relevante, se evalúa el efecto total
de CM sobre CPM. Este efecto total es .6174, el cual se presentó en la Tabla 52. Por tal
razón, aunque el efecto directo de CM sobre CPM no es muy fuerte (.323), dicha relación
se considera relevante ya que el efecto total (.6174) es fuerte.
A CM le afectan PM y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es PM con un coeficiente de ruta de .470. Por cada cambio en PM, CM cambia .470.
Para saber si el efecto de FAM sobre CM, es también relevante, se evalúa el efecto total
de FAM sobre CM. Este efecto total es .6170, el cual se presentó en la Tabla 52. Por tal
razón, aunque el efecto directo de FAM sobre CM no es muy fuerte (.348), dicha relación
se considera relevante ya que el efecto total (.6170) es fuerte.
A AM le afectan CM y PM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es CM con un coeficiente de ruta de .668. Por cada cambio en CM, AM cambia .668.
Para saber si el efecto de PM sobre AM, es también relevante, se evalúa el efecto total de
PM sobre AM. Este efecto total es .4359, el cual se presentó en la Tabla 52. Por tal
razón, aunque el efecto directo de PM sobre AM es muy débil (.122), dicha relación
cobra relevancia ya que el efecto total alcanza un valor de .4359
215
A PM le afectan IPO y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es FAM con un coeficiente de ruta de .526. Por cada cambio en FAM, PM cambia .526.
La relevancia de IPO sobre PM no se puede evaluar en términos de efecto total ya que el
efecto directo (.256) y el total es el mismo porque no tiene efecto indirecto.
Figura 9 Resultado de SmartPLS para el país Estados Unidos y la marca Ford, muestra
de México
La Figura 9 muestra los resultados de SmartPLS para el país Estados Unidos y la
marca Ford, en la muestra de México. En dicha figura se puede observar que hay varios
constructos que tienen más de una variable latente que les afecta.
A IC le afectan FAM, CM y CPM, de forma directa. De estos tres, el que más le
afecta es CPM con un coeficiente de ruta de .427. Por cada cambio en CPM, IC cambia
.427. Sin embargo, para saber si los otros dos coeficientes de ruta, son también
216
relevantes, se evalúan los efectos totales de FAM sobre IC (.3482), y de CM sobre IC
(.4916). Estos efectos totales se presentaron en la Tabla 53. El efecto total de CM sobre
IC es mayor, por lo que genera mayor relevancia que la de la relación entre FAM sobre
IC.
A CPM le afectan CM y AM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es AM con un coeficiente de ruta de .414. Por cada cambio en AM, CPM cambia .414.
Para saber si el efecto de CM sobre CPM, es también relevante, se evalúa el efecto total
de CM sobre CPM. Este efecto total es .5154, el cual se presentó en la Tabla 53. Por tal
razón, aunque el efecto directo de CM sobre CPM no es muy fuerte (.229), dicha relación
se considera relevante ya que el efecto total (.5154) es fuerte.
A CM le afectan PM y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es PM con un coeficiente de ruta de .411. Por cada cambio en PM, CM cambia .411.
Para saber si el efecto de FAM sobre CM, es también relevante, se evalúa el efecto total
de FAM sobre CM. Este efecto total es .3707, el cual se presentó en la Tabla 53. Por tal
razón, aunque el efecto directo de FAM sobre CM no es muy fuerte (.249), dicho efecto
apenas está cobrando relevancia, debido a que el efecto total asciende a un valor .3707.
A AM le afectan CM y PM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es CM con un coeficiente de ruta de .690. Por cada cambio en AM, CPM cambia .6.
Para saber si el efecto de PM sobre CM, es también relevante, se evalúa el efecto total de
PM sobre AM. Este efecto total es .3095, el cual se presentó en la Tabla 53. Por tal
razón, aunque el efecto directo de PM sobre AM es muy débil (.026), dicha relación
cobra relevancia ya que el efecto total alcanza un valor de .3095, y la relación con este
217
efecto total se vuelve significativa con una T estadística de 4.6857, (ver los datos
específicos que se presentan en la Tabla 53).
A PM le afecta IPO y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es IPO con un coeficiente de ruta de .445. Por cada cambio en IPO, PM cambia .445. La
relevancia de FAM a PM en términos del efecto total es mínima ya que casi no se
generan cambios entre el efecto directo (.226) y el efecto total (.2956).
Figura 10 Resultado de SmartPLS para el país Estados Unidos y la marca Apple, muestra
de México
La Figura 10 muestra los resultados de SmartPLS para el país Estados Unidos y
la marca Apple, en la muestra de México. En dicha figura se puede observar que hay
varios constructos que tienen más de una variable latente que les afecta.
218
A IC le afectan FAM, CM y CPM, de forma directa. De estos tres, el que más le
afecta es CPM con un coeficiente de ruta de .412. Por cada cambio en CPM, IC cambia
.412. Sin embargo, para saber si los otros dos coeficientes de ruta, son también
relevantes, se evalúan los efectos totales de FAM sobre IC (.4731), y de CM sobre IC
(.2940). Estos efectos totales se presentaron en la Tabla 53. Para la relación entre FAM
sobre la IC, se puede observar que el valor del efecto total es ya mayor que el efecto
directo, por lo que muestra relevancia la relación. Para saber si el efecto de CM sobre IC,
es también relevante, se evalúa el efecto total de CM sobre IC. Este efecto total es .2940,
el cual se presentó en la Tabla 53. Por tal razón, aunque el efecto directo de CM sobre IC
es muy débil (.066), dicha relación cobra relevancia ya que el efecto total alcanza un
valor de .2940, y la relación con este efecto total se vuelve significativa con una T
estadística de 5.1402, (ver los datos específicos que se presentan en la Tabla 53).
A CPM le afectan CM y AM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es AM con un coeficiente de ruta de .667. Por cada cambio en AM, CPM cambia .667.
Para saber si el efecto de CM sobre CPM, es también relevante, se evalúa el efecto total
de CM sobre CPM. Este efecto total es .5521, el cual se presentó en la Tabla 53. Por tal
razón, aunque el efecto directo de CM sobre CPM no es muy fuerte (.155), dicho efecto
se considera relevante ya que el efecto total (.5521) es fuerte.
A CM le afectan PM y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es PM con un coeficiente de ruta de .522. Por cada cambio en PM, CM cambia .420. La
relevancia de FAM a CM en términos del efecto total es mínima ya que casi no se
generan cambios entre el efecto directo (.222) y el efecto total (.3113).
219
A AM le afectan CM y PM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es CM con un coeficiente de ruta de .596. Por cada cambio en CM, AM cambia .596.
Para saber si el efecto de PM sobre AM, es también relevante, se evalúa el efecto total de
PM sobre AM. Este efecto total es .3456, el cual se presentó en la Tabla 53. Por tal
razón, aunque el efecto directo de PM sobre AM es muy débil (.035), dicha relación
cobra relevancia ya que el efecto total alcanza un valor de .3456, y la relación con este
efecto total se vuelve significativa con una T estadística de 6.2734, (ver los datos
específicos que se presentan en la Tabla 53).
A PM le afectan IPO y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es IPO con un coeficiente de ruta de .415. Por cada cambio en FAM, PM cambia .415.
Figura 11 Resultado de SmartPLS para el país Japón y la marca Toyota, muestra de
México
220
La Figura 11 muestra los resultados de SmartPLS para el país Japón y la marca
Toyota, en la muestra de México. En dicha figura se puede observar que hay varios
constructos que tienen más de una variable latente que les afecta.
A IC le afectan FAM, CM y CPM, de forma directa. De estos tres, el que más le
afecta es CPM con un coeficiente de ruta de .491. Por cada cambio en CPM, IC cambia
.491. Sin embargo, para saber si los otros dos coeficientes de ruta, son también
relevantes, se evalúan los efectos totales de FAM sobre IC (.3531) y de CM sobre IC
(.4579). Estos efectos totales se presentan en la Tabla 53. Aunque, el efecto directo de
FAM sobre IC (.170) no es muy fuerte, la relación de FAM con IC cobra algo de
relevancia, ya que el valor del efecto total se incrementa a .3531. Así también acontece
con el efecto directo de CM sobre IC (.184), que aunque nuevamente no es muy fuerte, la
relación de CM con IC viene a ser más relevante que la anterior relación, ya que el valor
del efecto total se incrementa más hasta llegar a .4579.
A CPM le afectan CM y AM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es AM con un coeficiente de ruta de .727. Por cada cambio en AM, CPM cambia .727.
Para saber si el efecto de CM sobre CPM, es también relevante, se evalúa el efecto total
de CM sobre CPM. Este efecto total es .5568, este dato se presenta en la Tabla 53. Por
tal razón, aunque el efecto directo de CM sobre CPM es poco (.115), dicho efecto se
considera relevante ya que el efecto total es fuerte.
A CM le afectan PM y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es PM con un coeficiente de ruta de .539. Por cada cambio en PM, CM cambia .539. La
relevancia de FAM a CM en términos del efecto total es moderada ya que se generan
cambios entre el efecto directo (.262) y el efecto total (.3986).
221
A AM le afectan CM y PM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es CM con un coeficiente de ruta de .608. Por cada cambio en CM, AM cambia .608.
Para saber si el efecto de PM sobre AM, es también relevante, se evalúa el efecto total de
PM sobre AM. Este efecto total es .3350, el cual se presentó en la Tabla 53. Por tal
razón, aunque el efecto directo de PM sobre AM es muy débil (.008), dicha relación
cobra relevancia ya que el efecto total alcanza un valor de .3350, y la relación con este
efecto total se vuelve significativa con una T estadística de 4.8670, (ver la Tabla 53).
A PM le afectan IPO y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es IPO con un coeficiente de ruta de .339. Por cada cambio en IPO, PM cambia .339. La
relevancia de FAM a PM en términos del efecto total (.2532) es muy parecida a la del
efecto directo (.217), ya que casi no se generan cambios entre ambos.
Figura 12 Resultado de SmartPLS para el país Japón y la marca Sony, muestra de MX
222
La Figura 12 muestra los resultados de SmartPLS para el país Japón y la marca
Sony, en la muestra de México. En dicha figura se puede observar que hay varios
constructos que tienen más de una variable latente que les afecta.
A IC le afectan FAM, CM y CPM, de forma directa. De estos tres, el que más le
afecta es CPM con un coeficiente de ruta de .370. Por cada cambio en CPM, IC cambia
.370. Para saber si el efecto de CM sobre IC, es también relevante, se evalúa el efecto
total de CM sobre IC. Este efecto total es .4303, el cual se presentó en la Tabla 53. Por
tal razón, aunque el efecto directo de CM sobre IC no es muy fuerte (.239), dicha relación
cobra relevancia ante el valor que genera el efecto total de .4303. Aunque, el efecto
directo de FAM sobre IC (.123) no es muy fuerte, la relación de FAM con IC cobra un
mínimo de relevancia, ya que el valor del efecto total se incrementa a .2487.
A CPM le afectan CM y AM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es AM con un coeficiente de ruta de .504. Por cada cambio en AM, CPM cambia .504.
Para saber si el efecto de CM sobre CPM, es también relevante, se evalúa el efecto total
de CM sobre CPM. Este efecto total es .5182, el cual se presentó en la Tabla 53. Por tal
razón, aunque el efecto directo de CM sobre CPM no es muy fuerte (.272), dicha relación
se considera relevante ya que el efecto total (.5182) es fuerte.
A CM le afectan PM y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es PM con un coeficiente de ruta de .640. Por cada cambio en PM, CM cambia .640.
Para saber si el efecto de FAM sobre CM, es también relevante, se evalúa el efecto total
de FAM sobre CM. Este efecto total es .2728, el cual se presentó en la Tabla 53 Por tal
razón, aunque el efecto directo de FAM sobre CM es muy débil (.063), dicha relación
cobra relevancia ya que el efecto total alcanza un valor de .2728, y la relación con este
223
efecto total se vuelve significativa con una T estadística de 3.5600, (ver los datos
específicos que se presentan en la Tabla 53).
A AM le afectan CM y PM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es CM con un coeficiente de ruta de .483. Por cada cambio en CM, AM cambia .483.
Aunque el efecto directo de PM sobre AM no es muy fuerte (.136), dicha relación se
considera relevante ya que el efecto total alcanza un valor de .4449 (ver Tabla 53).
A PM le afectan IPO y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es IPO con un coeficiente de ruta de .316. Por cada cambio en IPO, PM cambia .316. La
relevancia de FAM a PM en términos del efecto total es muy mínima ya que casi no se
generan cambios entre el efecto directo (.270) y el efecto total (.3284).
Figura 13 Resultado de SmartPLS para el país Corea del Sur y la marca Hyundai,
muestra de México
224
La Figura 13 muestra los resultados de SmartPLS para el país Corea del Sur y la
marca Hyundai, en la muestra de México. En dicha figura se puede observar que hay
varios constructos que tienen más de una variable latente que les afecta.
A IC le afectan FAM, CM y CPM, de forma directa. De estos tres, el que más le
afecta es CM con un coeficiente de ruta de .350. Por cada cambio en CM, IC cambia
.350. Para saber si el efecto de FAM sobre IC, es también relevante, se evalúa el efecto
total de FAM sobre IC. Este efecto total es .4570, el cual se presentó en la Tabla 53. Por
tal razón, aunque el efecto directo de CM sobre IC no es muy fuerte (.191), y aunque
dicha relación se considera significante, la relación cobra relevancia en términos del valor
del efecto total (.4570). La relevancia de CPM a IC no se puede evaluar en términos de
efecto total ya que el efecto directo (.220) y el total es el mismo porque no tiene efecto
indirecto.
A CPM le afectan CM y AM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es AM con un coeficiente de ruta de .547. Por cada cambio en AM, CPM cambia .547.
Para saber si el efecto de CM sobre CPM, es también relevante, se evalúa el efecto total
de CM sobre CPM. Este efecto total es .5111, el cual se presentó en la Tabla 53. Por tal
razón, aunque el efecto directo de CM sobre CPM no es muy fuerte (.193), dicha relación
se considera relevante ya que el efecto total (.5111) es fuerte.
A CM le afectan PM y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es PM con un coeficiente de ruta de .516. Por cada cambio en PM, CM cambia .516.
Aunque el efecto directo de FAM sobre CM no es fuerte (.355), dicha relación también se
considera relevante ya que el efecto total (.5679) sí es fuerte (ver Tabla 53).
225
A AM le afectan CM y PM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es CM con un coeficiente de ruta de .583. Por cada cambio en CM, AM cambia .583.
Aunque el efecto directo de PM sobre AM es muy débil (.072), dicha relación cobra
relevancia ya que el efecto total alcanza un valor de .3724, y la relación con este efecto
total se vuelve significativa con una T estadística de 6.3176, (ver Tabla 53).
A PM le afectan IPO y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es IPO con un coeficiente de ruta de .332. Por cada cambio en IPO, PM cambia .332. La
relevancia de FAM a PM en términos del efecto total es moderada ya que se generan
cambios entre el efecto directo (.319) y el efecto total (.4117).
Figura 14 Resultado de SmartPLS para el país Corea del Sur y la marca Samsung,
muestra de México
226
La Figura 14 muestra los resultados de SmartPLS para el país Corea del Sur y la
marca Samsung, en la muestra de México. En dicha figura se puede observar que hay
varios constructos que tienen más de una variable latente que les afecta.
A IC le afectan FAM, CM y CPM, de forma directa. De estos tres, el que más le
afecta es CPM con un coeficiente de ruta de .409. Por cada cambio en CPM, IC cambia
.409. Sin embargo, para saber si los otros dos coeficientes de ruta, son también
relevantes, se evalúan los efectos totales de FAM sobre IC (.2629), y de CM sobre IC
(.3482). Estos efectos totales se presentaron en la Tabla 53. Como los efectos totales se
incrementaron en relación a los efectos directos de las relaciones anteriores (FAM – IC, y
CM – IC), se puede deducir que ambas relaciones cobran relevancia.
A CPM le afectan CM y AM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es AM con un coeficiente de ruta de .615. Por cada cambio en AM, CPM cambia .615.
Para saber si el efecto de CM sobre CPM, es también relevante, se evalúa el efecto total
de CM sobre CPM. Este efecto total es .3962, el cual se presentó en la Tabla 53. Por tal
razón, aunque el efecto directo de CM sobre CPM no es muy fuerte (.123), dicha relación
se considera relevante ya que el efecto total (.3962) es el más fuerte de todos los que se
analizaron para esta marca en particular.
A CM le afectan PM y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es PM con un coeficiente de ruta de .584. Por cada cambio en PM, CM cambia .584.
Para saber si el efecto de FAM sobre CM, es también relevante, se evalúa el efecto total
de FAM sobre CM. Este efecto total es .3740, el cual se presentó en la Tabla 53. Por tal
razón, aunque el efecto directo de FAM sobre CM no es muy fuerte (.208), dicha relación
227
se considera relevante ya que el efecto total (.3740) es fuerte para esta marca en
particular.
A AM le afectan CM y PM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es CM con un coeficiente de ruta de .444. Por cada cambio en CM, AM cambia .444.
Para saber si el efecto de PM sobre AM, es también relevante, se evalúa el efecto total de
PM sobre AM. Este efecto total es .3453, el cual se presentó en la Tabla 53. Por tal
razón, aunque el efecto directo de PM sobre AM es muy débil (.086), dicha relación
cobra relevancia ya que el efecto total alcanza un valor de .3453, y la relación con este
efecto total se vuelve significativa con una T estadística de 6.0398, (ver los datos
específicos que se presentan en la Tabla 53).
A PM le afectan IPO y FAM, de forma directa. De estos dos, el que más le afecta
es IPO con un coeficiente de ruta de .268. Por cada cambio en IPO, PM cambia .268. La
relevancia de FAM a PM en términos del efecto total es mínima ya que casi no se
generan cambios entre el efecto directo (.212) y el efecto total (.2836).
El tercer paso es evaluar el nivel de R2, el cual es un “indicador de la exactitud
predictiva del modelo” (Hair et al., 2013, p. 174). El R2 representa la cantidad de
varianza en el constructo, explicada por las otras variables latentes que se relacionan a
dicho constructo (Hair et al, 2013). Hensler, Ringle y Sinkovics (2009, p. 303), citan a
Chain (1998) y mencionan que niveles de R2 de .67, .33, y .19 con considerados
substancial, moderado o débil, respectivamente.
En la Tabla 54 se muestran los resultados de R2 y Q2, para todas las marcas, sobre
la muestra de Puerto Rico. El Q2 se explicará en el quinto paso. Al evaluar a las marcas
en conjunto, se determina que la cantidad de constructos con exactitud predictiva
228
moderada (21), casi moderada (2), substancial (3) y casi substancial (3) representan el
81% del total de constructos (36). Los constructos con exactitud predictiva muy baja son
6 (17%), los cuales pertenecen al constructo IPO. Hay un sólo constructo con exactitud
predictiva débil y pertenece a PM en la marca de Sony. La mayoría de los constructos
(24 de 36, el cual representa el 67%) muestran una exactitud predictiva moderada (21) y
casi substancial, o sea de moderada a substancial (3), por lo que podemos decir que el
modelo tiene una exactitud predictiva moderada, según los datos de la muestra de Puerto
Rico.
Tabla 54 Resumen de resultados en SmartPLS para la R2 y Q2, muestra de Puerto Rico
País y marca Exactitud predictiva de R 2
Variable endógena R 2 Q 2
País Estados Unidos, marca Ford IC 0.6330 moderado 0.4984 CPM 0.6863 substancial 0.5000 AM 0.4737 moderado 0.3923 CM 0.5176 moderado 0.4010 PM 0.3173 casi moderado 0.2297 IPO 0.0123 muy baja 0.0046 País Estados Unidos, marca Apple IC 0.7502 substancial 0.6584 CPM 0.6958 substancial 0.4576 AM 0.4717 moderado 0.4153 CM 0.5026 moderado 0.3934 PM 0.3090 casi moderado 0.2143 IPO 0.0381 muy baja 0.0354 País Japón, marca Toyota IC 0.6556 casi substancial 0.5352 CPM 0.6473 casi substancial 0.4776 AM 0.4320 moderado 0.3417 CM 0.6080 moderado 0.4016 PM 0.4685 moderado 0.2924 IPO 0.1010 muy baja 0.0735
229
País y marca Variable endógena R 2
Exactitud predictiva de R 2 Q 2
País Japón, marca Sony IC 0.5650 moderado 0.4828 CPM 0.5986 moderado 0.3488 AM 0.3752 moderado 0.3168 CM 0.5166 moderado 0.3655 PM 0.2866 débil 0.1879 IPO 0.0273 muy baja 0.0218 País Corea, marca Hyundai IC 0.6585 casi substancial 0.5338 CPM 0.6089 moderado 0.4300 AM 0.4414 moderado 0.3664 CM 0.5452 moderado 0.3719 PM 0.4387 moderado 0.2884 IPO 0.0218 muy baja 0.0192 País Corea, marca Samsung IC 0.5660 moderado 0.4461 CPM 0.5118 moderado 0.3340 AM 0.5698 moderado 0.4834 CM 0.5295 moderado 0.4002 PM 0.3908 moderado 0.2729 IPO 0.0328 muy baja 0.0192
En la Tabla 55 se muestran los resultados de R2 y Q2, para todas las marcas, sobre
la muestra de México. El Q2 se explicará en el quinto paso. Al evaluar las marcas en
conjuntos, se determina que la cantidad de constructos con exactitud predictiva moderada
(22) representan el 61% del total de constructos (36). Los constructos con exactitud
predictiva muy baja son 8 (22%), los cuales pertenecen al constructo IPO en todas las
marcas, y 2 al constructo PM para las marcas Toyota y Samsung. Hay 6 (17%)
constructos con exactitud predictiva débil y pertenecen 3 a PM para las marcas Ford,
Apple, Sony y Hyundai. Los otros dos con exactitud predictiva débil son CM para Ford,
y AM para Samsung.
230
Tabla 55 Resumen de resultados en SmartPLS para la R2 y Q2, muestra de México
País y marca
R 2
Exactitud predictiva
de R 2 Q 2 Variable endógena País Estados Unidos, marca Ford IC 0.5110 moderado 0.4060 CPM 0.3579 moderado 0.2527 AM 0.4945 moderado 0.4118 CM 0.2917 débil 0.2123 PM 0.2803 débil 0.1922 IPO 0.0245 muy baja 0.0165 País Estados Unidos, marca Apple IC 0.4883 moderado 0.3118 CPM 0.5956 moderado 0.4814 AM 0.3791 moderado 0.3267 CM 0.3616 moderado 0.2660 PM 0.1948 débil 0.1170 IPO 0.0399 muy baja 0.0280 País Japón, marca Toyota IC 0.4930 moderado 0.3935 CPM 0.6439 moderado 0.3886 AM 0.3751 moderado 0.2934 CM 0.4303 moderado 0.3094 PM 0.1780 débil 0.1237 IPO 0.0115 muy baja 0.0098 País Japón, marca Sony IC 0.3484 moderado 0.2772 CPM 0.4878 moderado 0.3287 AM 0.3382 moderado 0.2573 CM 0.4400 moderado 0.2845 PM 0.2044 débil 0.1180 IPO 0.0340 muy baja 0.0273 País Corea, marca Hyundai IC 0.4117 moderado 0.3320 CPM 0.4687 moderado 0.3320 AM 0.3999 moderado 0.3282
231
País y marca Variable endógena R 2
Exactitud predictiva
de R 2 Q 2 País Corea, marca Hyundai, continuación CM 0.5438 moderado 0.4130 PM 0.2715 débil 0.1794 IPO 0.0776 muy baja 0.0458 País Corea, marca Samsung IC 0.3389 moderado 0.3344 CPM 0.4696 moderado 0.2646 AM 0.2534 débil 0.2209 CM 0.4537 moderado 0.2684 PM 0.1468 muy baja 0.1068 IPO 0.0725 muy baja 0.0516
El cuarto paso consiste en evaluar el efecto del tamaño de f2, el cual evalúa el
cambio en R2 cuando se elimina un constructo predecesor. La fórmula utilizada es la
siguiente, f 2 = [(R 2 included - R 2
excluded) / (1 - R 2 included)] (Hair et al, 2013, p. 177). Este
cálculo no lo hace SmartPLS, así que se realiza manualmente con los datos que provee
SmartPLS una vez se elimina el constructo anterior. En los apéndices F y H están los R2
included y los R2 excluded que resultaron del SmartPLS, y los cuales se utilizaron para
calcular los f2. La regla para interpretar f2 es la siguiente, “.02, .15, y .35 se considera un
efecto pequeño, mediano, y grande, respectivamente” (Cohen, 1988 citado por Hair et al,
2013, p. 178).
En la Tablas 56 y 57 se presentan los resultados de f2 y q2, para la muestras de
Puerto Rico y México, respectivamente. También presentan la interpretación del efecto
de f2 sobre R2, y de q2 sobre Q2, para cada relación, y en cada una de las marcas. La
medida q2 se explica en el quinto paso.
232
Tabla 56 Resumen de resultados de f2 y q2, para la muestra de Puerto Rico
País y marca Relaciones
Coeficien-te de ruta
Efecto del
tamaño f2
Interpreta-ción del efecto f2 sobre R2
Efecto del
tamaño q2
Interpreta-ción del efecto q2 sobre Q2
País Estados Unidos, marca Ford
CMP IC 0.4510 0.2891 mediano 0.1637 mediano CM IC 0.2650 0.1035 pequeño 0.0550 pequeño FAM IC 0.2120 0.0817 pequeño 0.0465 pequeño AM CPM 0.7110 0.8393 grande 0.3924 grande CM CPM 0.1590 0.0421 pequeño 0.0094 pequeño CM AM 0.6460 0.4106 grande 0.2941 mediano PM AM 0.0590 0.0011 pequeño 0.0005 pequeño PM CM 0.5900 0.5605 grande 0.3486 grande FAM CM 0.2170 0.0624 pequeño 0.0429 pequeño FAM PM 0.4450 0.2853 mediano 0.1837 mediano IPO PM 0.3000 0.1308 pequeño 0.0832 pequeño FAM IPO 0.1110 0.0125 pequeño na
País Estados Unidos, marca Apple CMP IC 0.5254 0.4464 grande 0.2828 mediano CM IC 0.2205 0.0937 pequeño 0.0477 pequeño FAM IC 0.2173 0.0957 pequeño 0.0588 pequeño AM CPM 0.5710 0.5891 grande 0.2229 mediano CM CPM 0.3367 0.2094 mediano 0.0713 pequeño CM AM 0.5400 0.3481 grande 0.2748 mediano PM AM 0.2080 0.0500 pequeño 0.0363 pequeño PM CM 0.4002 0.2421 mediano 0.1583 mediano FAM CM 0.4195 0.2666 mediano 0.1675 mediano FAM PM 0.4456 0.2774 mediano 0.1707 mediano IPO PM 0.2564 0.0919 pequeño 0.0482 pequeño FAM IPO 0.1952 0.0396 pequeño na
País Japón, marca Toyota CMP IC 0.4374 0.2753 mediano 0.1743 mediano CM IC 0.2813 0.1005 pequeño 0.0630 pequeño FAM IC 0.1912 0.0456 pequeño 0.0258 pequeño AM CPM 0.6137 0.6167 grande 0.3065 mediano CM CPM 0.2569 0.1083 pequeño 0.0515 pequeño CM AM 0.5519 0.2833 mediano 0.1976 mediano
233
País y marca Relaciones
Coeficien-te de ruta
Efecto del
tamaño f2
Interpreta-ción del efecto f2 sobre R2
Efecto del
tamaño q2
Interpreta-ción del efecto q2 sobre Q2
País Japón, marca Toyota, continuación PM AM 0.1424 0.0187 pequeño 0.0120 pequeño PM CM 0.3877 0.2388 mediano 0.1031 pequeño FAM CM 0.4792 0.3686 grande 0.1624 mediano FAM PM 0.5123 0.4393 grande 0.2141 mediano IPO PM 0.3194 0.1716 mediano 0.0859 pequeño FAM IPO 0.3179 0.1123 pequeño na
País Japón, marca Sony CMP IC 0.2928 0.0989 pequeño 0.0686 pequeño CM IC 0.3122 0.1292 pequeño 0.0789 pequeño FAM IC 0.2757 0.1007 pequeño 0.0727 pequeño AM CPM 0.5681 0.5122 grande 0.1916 mediano CM CPM 0.2875 0.1388 pequeño 0.0401 pequeño CM AM 0.4447 0.1700 mediano 0.1326 mediano PM AM 0.2159 0.0373 pequeño 0.0246 pequeño PM CM 0.5484 0.4686 grande 0.2537 mediano FAM CM 0.2660 0.1053 pequeño 0.0575 pequeño FAM PM 0.4636 0.2930 mediano 0.1673 mediano IPO PM 0.2019 0.0558 pequeño 0.0309 pequeño FAM IPO 0.1651 0.0281 pequeño na
País Corea, marca Hyundai CMP IC 0.2932 0.1013 pequeño 0.0573 pequeño CM IC 0.2438 0.0876 pequeño 0.0375 pequeño FAM IC 0.3686 0.1455 mediano 0.0873 pequeño AM CPM 0.5862 0.4889 grande 0.2484 mediano CM CPM 0.2573 0.0995 pequeño 0.0354 pequeño CM AM 0.5969 0.3851 grande 0.2803 mediano PM AM 0.1001 0.0066 pequeño 0.0044 pequeño PM CM 0.3573 0.1869 mediano 0.0949 pequeño FAM CM 0.4729 0.3296 mediano 0.1595 mediano FAM PM 0.5247 0.4792 grande 0.2466 mediano IPO PM 0.3341 0.1931 mediano 0.1010 pequeño FAM IPO 0.1477 0.0223 pequeño na
234
País y marca Relaciones
Coeficien-te de ruta
Efecto del
tamaño f2
Interpreta-ción del efecto f2 sobre R2
Efecto del
tamaño q2
Interpreta-ción del efecto q2 sobre Q2
País Corea, marca Samsung CMP IC 0.2217 0.0560 pequeño 0.0334 pequeño CM IC 0.3748 0.1622 mediano 0.0975 pequeño FAM IC 0.2663 0.0880 pequeño 0.0538 pequeño AM CPM 0.4403 0.1731 mediano 0.0844 pequeño CM CPM 0.3233 0.0944 pequeño 0.0432 pequeño CM AM 0.6678 0.5702 grande 0.4015 mediano PM AM 0.1219 0.0174 pequeño 0.0037 pequeño PM CM 0.4703 0.3146 mediano 0.1877 mediano FAM CM 0.3480 0.1726 mediano 0.1005 pequeño FAM PM 0.5255 0.4381 grande 0.2590 mediano IPO PM 0.2564 0.1044 pequeño 0.0659 pequeño FAM IPO 0.1812 0.0339 pequeño na
Nota: na = no aplica porque el Q2 que se usa en la fórmula de q2, se calcula usando el procedimiento blindfolding, el cual eliminina el contructo anterior, y como el único constructo anterior de IPO es FAM, al eliminarse FAM, IPO se convierte en variable exógena, y el blindfolding entonces no provee el cálculo de Q2 para IPO. Tabla 57 Resumen de resultados de f2 y q2, para la muestra de México
País y marca Relaciones
Coeficien-te de ruta
Efecto del
tamaño f2
Interpreta-ción del efecto f2 sobre R2
Efecto del
tamaño q2
Interpreta-ción del efecto q2 sobre Q2
País Estados Unidos, marca Ford
CMP IC 0.4273 0.2249 mediano 0.0695 pequeño CM IC 0.2714 0.1070 pequeño 0.0291 pequeño FAM IC 0.1647 0.0391 pequeño 0.0244 pequeño AM CPM 0.4145 0.1383 pequeño 0.0772 pequeño CM CPM 0.2292 0.0399 pequeño 0.0223 pequeño CM AM 0.6904 0.7207 grande 0.5235 grande PM AM 0.0256 -0.0010 no afecta -0.0083 no afecta PM CM 0.4112 0.1996 mediano 0.1327 pequeño FAM CM 0.2491 0.0795 pequeño 0.0509 pequeño FAM PM 0.2260 0.0698 pequeño 0.0402 pequeño IPO PM 0.4447 0.2678 mediano 0.1661 mediano FAM IPO 0.1566 0.0251 pequeño na
235
País y marca Relaciones
Coeficien-te de ruta
Efecto del
tamaño f2
Interpreta-ción del efecto f2 sobre R2
Efecto del
tamaño q2
Interpreta-ción del efecto q2 sobre Q2
País Estados Unidos, marca Apple CMP IC 0.4124 0.2054 mediano 0.0068 pequeño CM IC 0.0663 0.0039 no afecta -0.1144 no afecta FAM IC 0.3800 0.2296 mediano 0.0275 pequeño AM CPM 0.6668 0.6775 grande 0.4406 grande CM CPM 0.1549 0.0366 pequeño 0.0320 pequeño CM AM 0.5957 0.3994 grande 0.3140 mediano PM AM 0.0346 -0.0019 no afecta 0.0034 pequeño PM CM 0.5221 0.4142 grande 0.2640 mediano FAM CM 0.2223 0.0717 pequeño 0.0452 pequeño FAM PM 0.0874 0.0089 no afecta 0.0025 pequeño IPO PM 0.4155 0.2058 mediano 0.1157 pequeño FAM IPO 0.1997 0.0416 pequeño na
País Japón, marca Toyota CMP IC 0.4913 0.3138 mediano 0.2442 mediano CM IC 0.1844 0.0438 pequeño 0.0683 pequeño FAM IC 0.1699 0.0464 pequeño 0.0760 pequeño AM CPM 0.7267 0.8750 grande 0.3306 mediano CM CPM 0.1151 0.0272 pequeño 0.0011 pequeño CM AM 0.6078 0.3754 grande 0.2615 mediano PM AM 0.0077 -0.0014 no afecta -0.0041 no afecta PM CM 0.5385 0.4766 grande 0.2816 mediano FAM CM 0.2623 0.1115 pequeño 0.0657 pequeño FAM PM 0.2168 0.0557 pequeño 0.0357 pequeño IPO PM 0.3394 0.1381 pequeño 0.0905 pequeño FAM IPO 0.1072 0.0116 pequeño na
País Japón, marca Sony CMP IC 0.3700 0.1395 pequeño 0.1027 pequeño CM IC 0.2386 0.0594 pequeño 0.0429 pequeño FAM IC 0.1230 0.0207 pequeño 0.0144 pequeño AM CPM 0.5036 0.3282 mediano 0.1674 mediano CM CPM 0.2751 0.1025 pequeño 0.0419 pequeño CM AM 0.4828 0.1969 mediano 0.1317 pequeño PM AM 0.1358 0.0139 no afecta 0.0106 pequeño PM CM 0.6402 0.6486 grande 0.3304 mediano FAM CM 0.0625 0.0043 no afecta 0.0024 pequeño
236
País y marca Relaciones
Coeficien-te de ruta
Efecto del
tamaño f2
Interpreta-ción del efecto f2 sobre R2
Efecto del
tamaño q2
Interpreta-ción del efecto q2 sobre Q2
País Japón, marca Sony, continuación FAM PM 0.2700 0.0865 pequeño 0.0381 pequeño IPO PM 0.3162 0.1199 pequeño 0.0573 pequeño FAM IPO 0.1845 0.0352 pequeño na
País Corea, marca Hyundai CMP IC 0.2202 0.0503 pequeño 0.0350 pequeño CM IC 0.3504 0.1171 pequeño 0.0861 pequeño FAM IC 0.1906 0.0367 pequeño 0.0251 pequeño AM CPM 0.5468 0.3348 mediano 0.1919 mediano CM CPM 0.1925 0.0405 pequeño 0.0241 pequeño CM AM 0.5827 0.3148 mediano 0.2404 mediano PM AM 0.0716 0.0030 no afecta 0.0104 pequeño PM CM 0.5163 0.4831 grande 0.2877 mediano FAM CM 0.3553 0.2286 mediano 0.1317 pequeño FAM PM 0.3191 0.1348 pequeño 0.0715 pequeño IPO PM 0.3325 0.1407 pequeño 0.0735 pequeño FAM IPO 0.2785 0.0841 pequeño na
País Corea, marca Samsung CMP IC 0.4093 0.1944 mediano 0.2416 mediano CM IC 0.1860 0.0396 pequeño 0.1029 pequeño FAM IC 0.1266 0.0178 pequeño 0.0759 pequeño AM CPM 0.6155 0.5341 grande 0.2158 mediano CM CPM 0.1231 0.0213 pequeño -0.0038 no afecta CM AM 0.4437 0.1558 mediano 0.1293 pequeño PM AM 0.0861 -0.0046 no afecta -0.0041 no afecta PM CM 0.5842 0.5803 grande 0.2521 mediano FAM CM 0.2083 0.0736 pequeño 0.0332 pequeño FAM PM 0.2115 0.0457 pequeño 0.0385 pequeño IPO PM 0.2675 0.0774 pequeño 0.0561 pequeño FAM IPO 0.2692 0.0782 pequeño na
Nota: na = no aplica porque el Q2 que se usa en la fórmula de q2, se calcula usando el procedimiento blindfolding, el cual eliminina el contructo anterior, y como el único constructo anterior de IPO es FAM, al eliminarse FAM, IPO se convierte en variable exógena, y el blindfolding entonces no provee el cálculo de Q2 para IPO.
237
El quinto paso es evaluar la relevancia predictiva del modelo usando el Q2 (Stone-
Geisser Q2 Value) (Geisser, 1974, Stone, 1974, citados por Hair et al, 2013) Esta medida
es para los modelos reflectivos. Si un modelo reflectivo tiene relevancia predictiva,
entonces puede predecir más exactamente los indicadores de los constructos endógenos.
Un Q2 con valor mayor a cero indica que ese constructo tiene relevancia predictiva (Hair
et al., 2013). Henseler et al. (2009) mencionan en la página 305 que si el Q2 es mayor
que cero, entonces sus variables independientes proveen relevancia predictiva.
Hair et al., 2013, en las páginas 178-184 explican todo el procedimiento para
calcular e interpretar el Q2 y el q2. El Q2, explicado en el párrafo anterior, se calcula
mediante el procedimiento de blindfolding en SmartPLS. En esencia, el blindfolding, es
un procedimiento donde se omite cierta data de los indicadores y se calcula los
parámetros con valores estimados que luego se usan junto con los reales para calcular el
Q2. Para omitir la data se le indica al programa cada cuántas observaciones se va a
eliminar una de ellas. Ese número se llama distancia de omisión (D), el mismo debe ser
un número que al dividirse el número total de la muestra, entre D, el resultado sea un
número no entero. Hair, Sarstedt, Ringle, y Mena (2012) recomiendan que sea entre 5 y
10. En esta investigación se escogió el 6.
La Tabla 54 muestra los resultados del Q2 para la muestra de Puerto Rico. Todos
los Q2 son mayores a cero, por lo que se puede concluir que el modelo propuesto tiene
relevancia predictiva. El constructo con menor relevancia predictiva es IPO (con valores
desde .0046, en la marca Ford, hasta .0735 en la marca Toyota), y esto aplica para las 6
marcas. Los demás constructos resultaron en valores que van desde .1879 hasta .6584.
238
La Tabla 55 muestra los resultados del Q2 para la muestra de México. En el caso
de la muestra de México, todos los valores de Q2 son mayores a cero, por lo tanto el
modelo provee cierta relevancia predictiva en casi todos sus indicadores. Aunque todos
son mayores a cero, hay algunos que sólo tienen entre .0098 y .0516. Estos números
corresponden a las variables endógenas de IPO para las seis marcas. Los resultados de
PM están entre .1170 y .2209. Las demás variables están entre .2123 y .4814.
Al igual que existe un f2 para evaluar R2, también existe un q2 para evaluar Q2, y
la regla para interpretar el efecto como pequeño, moderado o grande, es la misma que se
usó en f2. El f2 examina el efecto en Q2 en un constructo endógeno, cuando se elimina el
constructo predecesor. La fórmula es parecida a la de f2, y es la siguiente, q 2 = [(Q 2
included - Q 2 excluded) / (1 - Q 2
included)] (Hair et al, 2012, p. 183). En los apéndices G e I-
están los Q2 included y los Q2 excluded que se resultaron del SmartPLS, y los cuales se
utilizaron para calcular los q2. La Tabla 56 muestra los resultados de los q2, para todas
las marcas, muestra de Puerto Rico, y la Tabla 57 los resultados para la muestra de
México.
239
Capítulo 5. Conclusiones e implicaciones
5.1 Introducción
El objetivo central del presente capítulo es el de generar un cuadro completo a
manera de resumen de la investigación e integrar a ella las conclusiones pertinentes, de
manera que le permitan al lector, obtener una mayor comprensión de la investigación.
Para lograr el cometido anterior, el capítulo quinto está dividido en ocho
apartados. El segundo apartado incluye las conclusiones acerca de las doce hipótesis
planteadas en la investigación. El tercer apartado presenta las conclusiones sobre el
problema que se planteó en esta investigación. El cuarto apartado incorpora a esta
investigación, las implicaciones para la teoría y el quinto apartado, presenta las
implicaciones prácticas. En el sexto apartado se incluyen las limitaciones de la
investigación. En el séptimo apartado se expresan las implicaciones para investigaciones
posteriores. Finalmente en el octavo apartado se presentan las conclusiones generales de
esta investigación.
5.2 Conclusiones acerca de las hipótesis
En este apartado se estarán analizando a mayor detalle los resultados obtenidos de
la prueba de hipótesis, que se pueden observar en las Tablas 52 (muestra de PR) y 53
(muestra de México).
Estos resultados, se estarán analizando para cada una de las hipótesis de este
estudio, primero para la muestra de PR, y posteriormente, para la muestra de México.
Cada uno de estos análisis se estará refiriendo a la literatura que los apoye, misma, que se
discutió en el Capítulo 2, (Revisión de Literatura).
240
5.2.1. Relación entre imagen de país de origen y personalidad de marca.
H1: La imagen del país de origen del producto tiene un efecto directo positivo en
la personalidad de marca percibida.
Para la muestra de PR, esta primera hipótesis se cumplió en todas las marcas; la
relación entre la imagen de país de origen (IPO) y la personalidad de marca (PM), generó
el coeficiente de ruta más elevado para la marca surcoreana Hyundai, siguiendo en orden
descendente, Toyota de Japón, Ford de USA, Samsung de Corea del Sur, Apple de USA
y finalmente Sony de Japón.
Se desprende de los anteriores resultados que, en la muestra de PR, la relación
IPO – PM evidentemente cumple la primera hipótesis, ya que hay un efecto directo
positivo. Es destacable, aquí, que los valores más altos de coeficiente de ruta los tienen
en términos generales las marcas de autos, primero Hyundai, seguido por la marca
Toyota y finalmente Ford.
Respecto a la muestra de México, esta primera hipótesis también se cumplió para
todas marcas; la relación entre la imagen de país de origen (IPO) y la personalidad de
marca (PM), obtuvo el coeficiente de ruta más alto para la marca norteamericana Ford,
siguiendo en orden descendente, Apple de USA, Toyota de Japón, Hyundai de Corea del
Sur, Sony de Japón y finalmente Samsung de Corea del Sur.
Por lo que, en la muestra de México, la relación IPO – PM también cumple la
primera hipótesis, ya que hay un efecto directo positivo, donde las marcas
norteamericanas Ford y Apple llevan la delantera en el valor del efecto. Es de destacar,
también, que los valores más bajos de coeficiente de ruta los tienen las marcas Sony y
Samsung, ambas de la categoría de las computadoras portátiles.
241
Esta primera hipótesis se apoya de la revisión de la literatura, donde los estudios
de Aaker, 1997; Wang y Yang, 2008, dan a conocer que la personalidad de marca viene a
ser un concepto importante para la diferenciación de marcas y que influencia la toma de
decisiones de los consumidores.
No obstante lo anterior, las investigaciones de Bluemelhuber et al, 2007; Wang y
Yang, 2008, detallan que la imagen del país de origen de la marca influye también en la
percepción de la marca, principalmente, en su personalidad percibida. De esta forma, se
puede comprender que, antes, o a la par, de que el consumidor se forme una percepción
de una marca en particular y tome una decisión, haya también valorado la imagen del país
de origen del producto.
Por lo que la primera hipótesis, que enuncia: La imagen del país de origen del
producto tiene un efecto directo positivo en la personalidad de marca percibida, queda
apoyada por la literatura y por los resultados de este estudio, para las muestras de Puerto
Rico y de México.
5.2.2. Relación entre personalidad de marca y confianza a la marca.
H2: La personalidad de marca tiene un efecto directo positivo en la confianza a la
marca.
Esta segunda hipótesis se cumplió en todas la marcas, con los datos de la muestra
de Puerto Rico. La relación entre la personalidad de marca (PM) y la confianza a la
marca (CM), generó el coeficiente de ruta más elevado en la marca norteamericana Ford,
siguiendo en orden descendente, Sony de Japón, Samsung de Corea del Sur, Apple de
USA, Toyota de Japón y finalmente Hyundai de Corea del Sur.
242
Se desprende de los anteriores resultados que, en la muestra de PR, la relación PM
- CM evidentemente cumple la primera hipótesis, ya que hay un efecto directo positivo,
donde se destaca Ford con el valor más alto de coeficiente de ruta y Hyundai con el más
bajo.
Respecto a la muestra de México, esta primera hipótesis también se cumplió en
todas marcas. La relación entre la personalidad de marca (PM) y la confianza a la marca
(CM), obtuvo el coeficiente de ruta más alto para la marca japonesa Sony, siguiendo en
orden descendente, Samsung de Corea del Sur, Toyota de Japón, Apple de USA, Hyundai
de Corea del Sur, y finalmente Ford de USA.
Por lo que, en la muestra de México, la relación PM - CM también cumple la
segunda hipótesis, ya que hay un efecto directo positivo, donde las marcas asiáticas Sony
y Samsung llevan la delantera en el valor del efecto. Es de destacar, también, que el
valor más bajo de coeficiente de ruta lo obtuvo la marca americana Ford, mientras que
en la muestra de PR, esta marca había sido la que mayor valor de coeficiente de ruta
había generado.
Esta segunda hipótesis se sustenta con la revisión de la literatura, donde diversos
estudios concluyen que la personalidad de marca es un factor muy importante en las
preferencias del consumidor e incluso incrementa los niveles de confianza y de fidelidad
(Sirgy, 1982; Biel, 1993; Lacoeuilhe, 1999). Más específicamente, los estudios de Hess,
Bauer, Kuester y Huber (2007); Gouteron (2008) y Louis y Lombart (2010) plantean que
existe una influencia positiva entre las características de la personalidad de marca y la
confianza de la marca.
243
Por lo que la segunda hipótesis, que enuncia: La personalidad de marca tiene un
efecto directo positivo en la confianza a la marca, queda apoyada por la literatura y por
los resultados de este estudio, para las muestras de Puerto Rico y de México.
5.2.3. Relación entre personalidad de marca y afecto a la marca.
H3: La personalidad de marca tiene un efecto directo positivo en el afecto a la
marca.
Para la muestra de PR, esta tercera hipótesis no se cumplió para las marcas de autos Ford
y Hyundai; ya que en dichas marcas, la relación entre la personalidad de marca (PM) y el
afecto a la marca (AM), generaron valores de coeficiente de ruta de apenas .0587 y .1001
respectivamente, por lo que no cumplen con la hipótesis ni un nivel de significancia de
10%, T estadística > 1.65 (Hair et al., 2013, p.171), ya que presentan valores de T
estadística de .8407 y 1.4394 respectivamente.
En el caso de la marca asiática Toyota, ésta genera un coeficiente de ruta de
.1424, cumpliendo la hipótesis a un nivel de significancia de 10%, T estadística > 1.65,
pero no así a un nivel de significancia de 5%, T estadística > 1.96 (Hair et al., 2013,
p.171), ya que el valor de T estadística de esta marca es de 1.7359.
Las marcas Apple, Sony y Samsung cumplen la tercera hipótesis, incluso a un
nivel de significancia de 5%, T estadística > 1.96 (Hair et al., 2013, p.171), con valores
de T estadística de 2.7180, 2.1184 y 2.0439 respectivamente, aunque sus valores de
coeficiente de ruta son relativamente bajos, .2084 para Apple, .2159 para Sony y de .1219
para Samsung, ya los valores de su efecto total se vuelven relevantes llegando a .4244
para Apple, .4599 para Sony y .4359 para Samsung.
244
Se desprende de los anteriores resultados que, en la muestra de PR, la relación PM
- AM cumple la tercera hipótesis, para las marcas de la categoría de computadoras
portátiles Apple, Sony y Samsung, así como para la marca de autos Toyota, a un nivel de
significancia de 10%, T estadística > 1.65.
Bouhlel et al., (2011, p. 213), citan a Geyer, Doston y King (1991) y explican que
de acuerdo a la teoría de la congruencia, el consumidor se siente atraído hacia la marca
cuya personalidad se identifica con su propia persona.
No obstante para las marcas de autos Ford y Hyundai no se cumple la tercera
hipótesis, en la muestra de PR. Una posible razón para ello, es que existe la posibilidad
de que los consumidores puertorriqueños de la muestra, no se sientan identificados con la
marcas Ford y Hyundai, por lo que entonces no les generan afecto. Ya que, incluso,
numerosos estudios han determinado un poder explicativo de la personalidad de marca
sobre el afecto a la marca (Sung, y Tinkham , 2005; Ambroise 2005, 2006; Gouteron,
2006, 2008).
Las marcas de la categoría de las computadoras portátiles (Apple, Sony, y
Samsung), parece que, están haciendo los esfuerzos necesarios para el correcto manejo de
sus personalidades de marca, ya que la muestra de Puerto Rico está respondiendo de
forma directa y positiva a la relación entre la personalidad de marca y el afecto a la
marca, logrando la identificación del consumidor con las marcas respectivas de
computadoras portátiles.
Para la muestra de México, la tercera hipótesis, no se cumplió para todas marcas,
a excepción de la marca japonesa Sony. La relación entre la personalidad de marca (PM)
y la confianza a la marca (AM), obtuvo el coeficiente de ruta más alto para la marca
245
japonesa Sony, siguiendo en orden descendente, Samsung y Hyundai, ambas de Corea
del Sur, Apple y Ford, ambas también, de USA, y finalmente Toyota de Japón.
En el caso de la marca asiática Sony, ésta genera un coeficiente de ruta de .1358,
cumpliendo la hipótesis a un nivel de significancia de 10%, T estadística > 1.65, pero no
así a un nivel de significancia de 5%, T estadística > 1.96 (Hair et al., 2013, p.171), ya
que el valor de T estadística de esta marca es de 1.7046.
Es de destacar que, aunque los valores de coeficiente de ruta de la marca Sony,
son relativamente bajos .1358, ya los valores de su efecto total se vuelven relevantes
llegando a .4449.
Para la muestra de México, esta tercera hipótesis no se cumplió para las otras dos
marcas de computadoras portátiles Apple y Samsung; ya que en dichas marcas, la
relación entre la personalidad de marca (PM) y el afecto a la marca (AM), generaron
valores de coeficiente de ruta de apenas .0346 y .0861 respectivamente, por lo que no
cumplen con la hipótesis ni un nivel de significancia de 10%, T estadística > 1.65 (Hair et
al., 2013, p.171), ya que presentan valores de T estadística de .4597 y 1.0197 también
respectivamente.
Las tres marcas de autos: Ford, Toyota y Hyundai tampoco cumplen la tercera
hipótesis, incluso a un nivel de significancia de 10%, T estadística > 1.65 (Hair et al.,
2013, p.171), con valores de T estadística de 0.4330, 0.1084 y 0.9843 respectivamente.
Se reitera, en base a la revisión de la literatura de esta investigación, donde
Bouhlel et al., (2011, p. 213), citan a Geyer, Doston y King (1991) y explican que de
acuerdo a la teoría de la congruencia, el consumidor se siente atraído hacia la marca cuya
personalidad se identifica con su propia persona. Por tal razón, se podría pensar que una
246
posible razón para que, todas las marcas a excepción de Sony, no hayan cumplido con
esta hipótesis, es que existe la posibilidad de que los mexicanos no se sientan
identificados con las marcas en cuestión (Ford, Toyota, Hyundai, Apple y Samsung), por
lo que entonces no les generan afecto. Recordando, incluso, que numerosos estudios han
determinado un poder explicativo de la personalidad de marca sobre el afecto a la marca
(Sung, y Tinkham , 2005; Ambroise 2005, 2006; Gouteron, 2006, 2008).
Mientras que tan sólo la marca japonesa Sony está tratando de mejorar la
conducción de la personalidad de su marca para generar más afecto, apego e incluso
identificación del consumidor mexicano a su marca de computadoras portátiles.
Por lo que la tercera hipótesis, que enuncia: La personalidad de marca tiene un
efecto directo positivo en el afecto a la marca, queda apoyada por la literatura, para las
muestras de Puerto Rico y México.
5.2.4. Relación entre confianza a la marca y afecto a la marca.
H4: La confianza a la marca tiene un efecto directo positivo en el afecto a la
marca.
Para la muestra de PR, esta cuarta hipótesis se cumplió para todas marcas; la
relación entre la confianza a la marca (CM) y el afecto a la marca (AM), generó el
coeficiente de ruta más elevado, para la marca coreana Samsung, siguiendo en orden
descendente, Ford de USA, Hyundai de Corea del Sur, Toyota de Japón, Apple de USA y
finalmente Sony de Japón.
Se desprende de los anteriores resultados que, en la muestra de PR, la relación
CM - AM evidentemente cumple la cuarta hipótesis, ya que hay un efecto directo
247
positivo, donde se destaca Samsung con el valor más alto de coeficiente de ruta y Sony
con el más bajo.
Respecto a la muestra de México, esta cuarta hipótesis también se cumplió para
todas marcas; la relación entre la confianza a la marca (CM) y el afecto a la marca (AM),
obtuvo el coeficiente de ruta más alto para la marca americana Ford con 0.6904,
siguiendo en orden descendente, Toyota de Japón, Apple de USA, Hyundai de Corea del
Sur, Sony de Japón y Samsung de Corea del Sur, con 0.4437
Por lo que, en la muestra de México, la relación CM - AM también cumple la
cuarta hipótesis, ya que hay un efecto directo positivo, donde las marcas de autos Ford y
Toyota llevan la delantera en el valor del efecto y las marcas de computadoras portátiles
Sony y Samsung tienen los valores más bajos. Es de destacar, también, que el valor más
bajo de coeficiente de ruta en esta muestra de México, lo obtuvo la marca surcoreana
Samsung, mientras que en la muestra de PR, dicha marca había sido la que mayor valor
de coeficiente de ruta había generado.
Esta cuarta hipótesis se apoya con la revisión de la literatura, donde el afecto a la
marca, está relacionado a la confianza, el compromiso y la lealtad de los consumidores
hacia una marca particular (Taylor, 1981). Para el año 2007, un estudio de Lacoeuilhe y
Belaïd, planteaba que la confianza a la marca (medida por sus dos dimensiones integridad
y benevolencia) tiene un impacto positivo al afecto a la marca.
Por lo que es importante que la marca japonesa Sony, en específico realice
avances en esta relación, esforzándose por generar una mayor percepción de integridad y
benevolencia por parte de sus productos, para que sus consumidores (puertorriqueños y
mexicanos) generen una mayor confianza a la marca y por ende afecto a la misma.
248
También la marca surcoreana Samsung, requiere realizar el esfuerzo citado, en particular
en México, ya que en Puerto Rico cuenta ya con el mayor valor de coeficiente de ruta en
la relación confianza a la marca a afecto a la marca.
Por lo que la cuarta hipótesis, que enuncia: La confianza a la marca tiene un
efecto directo positivo en el afecto a la marca, queda apoyada por la literatura y por los
resultados de este estudio, para las muestras de Puerto Rico y de México.
5.2.5. Relación entre afecto a la marca y compromiso a la marca.
H5: Hay una relación directa positiva entre el afecto a la marca y el compromiso a
la marca.
Para la muestra de PR, esta quinta hipótesis se cumplió para todas marcas; la
relación entre la confianza a la marca (AM) y el afecto a la marca (CPM), generó el
coeficiente de ruta más elevado, para la marca americana Ford, siguiendo en orden
descendente, Toyota de Japón, Hyundai de Corea del Sur, Apple de USA, Sony de Japón
y finalmente Samsung de Corea del Sur.
Se desprende de los anteriores resultados que, en la muestra de PR, la relación
AM - CPM evidentemente cumple la quinta hipótesis, ya que hay un efecto directo
positivo, donde se destaca Ford con el valor más alto de coeficiente de ruta (0.7108), y
Samsung con el más bajo (0.4403).
Respecto a la muestra de México, esta quinta hipótesis también se cumplió para
todas marcas; la relación entre el afecto a la marca (AM) y el compromiso a la marca
(CPM) obtuvo el coeficiente de ruta más alto para la marca japonesa Toyota con 0.7267,
siguiendo en orden descendente, Apple de USA, Samsung de Corea del Sur, Hyundai de
Corea del Sur, Sony de Japón y Ford de USA, con 0.4145.
249
Por lo que, en la muestra de México, la relación AM - CPM también cumple la
cuarta hipótesis, ya que hay un efecto directo positivo, donde la marca de auto Toyota
lleva la delantera en el valor del efecto y Ford tiene el valor más bajo. Es de destacar,
también, que el valor más bajo de coeficiente de ruta en esta muestra de México, lo
obtuvo la marca americana Ford, mientras que en la muestra de PR, dicha marca fue la
que mayor valor de coeficiente de ruta generó.
Esta quinta hipótesis se apoya con la revisión de la literatura, donde estudios
recientes señalan que el compromiso es un apego psicológico a la marca, manifestando
que el compromiso y el estar dispuesto a hacer un sacrificio para mantenerlo, se pueden
predecir a través del afecto emocional del cliente con la marca (Thomson, McInnis, &
Park, 2005; Bouhlel, et al, 2011).
Otros estudios también detallan que la relación entre el afecto a la marca y el
compromiso a la marca ayuda a entender por qué un consumidor es leal a una marca que
no se diferencia fácilmente (Louis y Lombart 2010; Lacoeuilhe, 2000; Lacoeuilhe y
Belaı¨d, 2007).
Por lo que es importante que la marca japonesa Sony, en específico realice
avances en esta relación, esforzándose por generar un apego psicológico que genere
lealtad a la marca, para que sus consumidores (puertorriqueños y mexicanos) originen un
afecto emocional a la marca. También la marca surcoreana Samsung (en la muestra de
Puerto Rico), y la marca Ford (en la muestra de México), requieren realizar el esfuerzo
citado.
250
Por lo que la quinta hipótesis, que enuncia: Hay una relación directa positiva entre
el afecto a la marca y el compromiso a la marca, queda apoyada por la literatura y por los
resultados de este estudio, para las muestras de Puerto Rico y de México.
5.2.6. Relación entre confianza a la marca y compromiso a la marca.
H6: La confianza a la marca tiene un efecto directo positivo en el compromiso del
consumidor a la marca.
Para la muestra de PR, esta sexta hipótesis se cumplió para todas marcas; la
relación entre la confianza a la marca (CM) y el compromiso a la marca (CPM), generó el
coeficiente de ruta más elevado, para la marca americana Apple, siguiendo en orden
descendente, Samsung de Corea del Sur, Sony de Japón, Hyundai de Corea del Sur,
Toyota de Japón, y finalmente Ford de USA.
Se desprende de los anteriores resultados que, en la muestra de PR, la relación
CM - CPM evidentemente cumple la sexta hipótesis, ya que hay un efecto directo
positivo, donde se destaca Apple con el valor más alto de coeficiente de ruta (0.3367), y
Ford con el más bajo (0.1593). Los valores de ruta de cada una de las marcas, tienden a
ser relativamente bajos, no obstante cuando se observa su efecto total, entonces la
relación cobra relevancia, con valores que van desde 0.5401 para Sony, hasta 0.6450 para
Apple.
Para la muestra de México, esta sexta hipótesis también se cumplió para todas
marcas; la relación entre la confianza a la marca (CM) y el compromiso a la marca
(CPM) obtuvo el coeficiente de ruta más alto para la marca japonesa Sony con 0.2751,
siguiendo en orden descendente, Ford de USA, Hyundai de Corea del Sur, Apple de
USA, Samsung de Corea del Sur, y finalmente Toyota de Japón, con 0.1151
251
Por lo que, en la muestra de México, la relación CM - CPM también cumple la
sexta hipótesis, ya que hay un efecto directo positivo, donde la marca Sony lleva la
delantera en el valor del efecto y Toyota tiene el valor más bajo; de hecho, ésta hipótesis
se cumplió con un nivel de significancia de 5%, en todas las marcas, excepto con la
marca Toyota, donde se cumplió con un nivel de confianza de 10%, ya que su T
estadística es mayor que 1.65 pero menor que 1.96 (Hair et al., 2013, p.171).
Es de destacar, también, que el valor más bajo de coeficiente de ruta en esta
muestra de México, lo obtuvo la marca japonesa Toyota, mientras que en la muestra de
PR, dicha marca fue la antepenúltima en los valores más bajos, indicando esta situación,
que la marca Toyota no está llevando un buen desempeño en esta relación, para ambas
muestras.
Esta sexta hipótesis se apoya con la revisión de la literatura, donde varias
investigaciones en la última década han señalado la existencia de una relación fuerte y
positiva entre la confianza a la marca y el compromiso a la marca de parte de los
consumidores hacia los productos (Hiscock, 2001; Gurviez y Korchia, 2002; Bouhlel et
al., 2011). Muy recientemente, Louis y Lombart (2010) establecen que mientras la
confianza a la marca por parte de sus consumidores no esté bien establecida, entonces el
compromiso de éstos con esa marca será mínimo.
Por lo que es importante que la marca japonesa Toyota, en específico realice
avances en esta relación, esforzándose por generar confianza en los productos que
ostentan su marca, para que sus consumidores (puertorriqueños y mexicanos) originen un
compromiso a la marca. También la marca americana de autos Ford (en la muestra de
252
Puerto Rico), y la marca surcoreana de computadoras portátiles Samsung (en la muestra
de México), requieren realizar el esfuerzo citado.
Por lo que la sexta hipótesis, que enuncia: La confianza a la marca tiene un efecto
directo positivo en el compromiso del consumidor a la marca, queda apoyada por la
literatura y por los resultados de este estudio, para las muestras de Puerto Rico y de
México.
5.2.7. Relación entre confianza a la marca e intención de compra.
H7: Hay una relación directa positiva entre el nivel de confianza del consumidor a
la marca y la intención de compra.
Para la muestra de PR, esta séptima hipótesis se cumplió para todas marcas; la
relación entre la confianza a la marca (CM) y la intención de compra (IC), generó el
coeficiente de ruta más elevado, para la marca surcoreana Samsung, siguiendo en orden
descendente, Sony de Japón, Toyota de Japón, Ford de USA, Hyundai de Corea del Sur,
y finalmente Apple de USA.
Se desprende de los anteriores resultados que, en la muestra de PR, la relación
CM - IC evidentemente cumple la séptima hipótesis, ya que hay un efecto directo
positivo, donde se destaca Samsung con el valor más alto de coeficiente de ruta (0.3748),
y Apple con el más bajo (0.2205). Los valores de ruta de cada una de las marcas, tienden
a ser relativamente bajos, no obstante cuando se observa su efecto total, entonces la
relación cobra relevancia con valores que van desde 0.4218 para Hyundai, hasta 0.5594
para Apple.
Para la muestra de México, esta séptima hipótesis no se cumplió para la marca
americana Apple; la relación entre la confianza a la marca (CM) y la intención de compra
253
(IC), para la mencionada marca generó un valor de coeficiente de ruta de apenas .0663,
por lo que no cumple con la hipótesis ni un nivel de significancia de 10%, T estadística >
1.65 (Hair et al., 2013, p.171), ya que presenta un valor de T estadística de .9517
No obstante, ésta séptima hipótesis, se cumplió para la muestra de México en
todas las demás marcas; la relación entre la confianza a la marca (CM) y la intención de
compra (IC) obtuvo el coeficiente de ruta más alto para la marca surcoreana Hyundai con
0.3504, siguiendo en orden descendente Ford de USA, Sony de Japón, Samsung de Corea
del Sur, y finalmente Toyota de Japón, con 0.1844
Es de destacar, también, que el valor más bajo de coeficiente de ruta en esta
muestra de México, lo obtuvo la marca japonesa Toyota, mientras que en la muestra de
PR, ese valor fue para la marca americana Apple, misma marca que en la muestra de
México no cumplió la hipótesis.
Esta séptima hipótesis se apoya con la revisión de la literatura, misma que detalla
que, la función que realiza la confianza de la marca, en relación a la intención de compra
es transcendental, ya que hay evidencia que la puede explicar (Yoon, 2002; Andreassen y
Lindestad, 1997; Gurviez y Korchia, 2002; Delgado-Ballester y Munuera-Alemán, 2001).
De hecho, Bhattacharya (1998) y Lacoeuilhe (1999) concluyen que existe una relación
positiva entre la confianza a la marca por parte del consumidor y su futura intención de
compra, así, entre más confianza, más intención de compra.
De lo mencionado anteriormente, se rescata que es importante que la marca
americana Apple, en específico realice avances en esta relación, esforzándose por generar
la confianza de los consumidores (puertorriqueños y mexicanos) en los productos que
ostentan su marca, para que se puedan impulsar sus ventas. También la marca surcoreana
254
de autos Hyundai (en la muestra de Puerto Rico), y la marca japonesa Toyota (en la
muestra de México), requieren realizar el esfuerzo citado.
Por lo que la séptima hipótesis, que enuncia: Hay una relación directa positiva
entre el nivel de confianza del consumidor a la marca y la intención de compra, queda
apoyada por la literatura y por los resultados de este estudio, para las muestras de Puerto
Rico y de México.
5.2.8. Relación entre compromiso a la marca e intención de compra.
H8: El compromiso a la marca tiene un efecto directo positivo en la intención de
compra.
Para la muestra de PR, esta octava hipótesis se cumplió para todas marcas; la
relación entre el compromiso a la marca (CPM) y la intención de compra (IC), generó el
coeficiente de ruta más elevado, para la marca americana Apple, siguiendo en orden
descendente, Ford de USA, Toyota de Japón, Hyundai de Corea del Sur, Sony de Japón y
finalmente Samsung de Corea del Sur.
Se desprende de los anteriores resultados que, en la muestra de PR, la relación
CPM - IC evidentemente cumple la octava hipótesis, ya que hay un efecto directo
positivo, donde se destaca Apple con el valor más alto de coeficiente de ruta (0.5254) y
Samsung con el más bajo (0.2217).
Para la muestra de México, esta octava hipótesis también se cumplió para todas
marcas; la relación entre el compromiso a la marca (CPM) y la intención de compra (IC),
obtuvo el coeficiente de ruta más alto para la marca americana Toyota con 0.4913,
siguiendo en orden descendente, Ford de USA, Apple de USA, Samsung de Corea del
Sur, Sony de Japón y finalmente Hyundai de Corea del Sur, con 0.2202
255
Por lo que, en la muestra de México, la relación CPM - IC también cumple la
octava hipótesis, ya que hay un efecto directo positivo, donde las marcas de autos Toyota
y Ford llevan la delantera en el valor del efecto y las marca surcoreana de autos Hyundai
tiene el valor más bajo. Es de destacar, también, que el valor más bajo de coeficiente de
ruta en las muestras de PR y México han sido las marcas surcoreanas, tales como
Samsung y Hyundai, respectivamente.
Esta octava hipótesis se apoya con la revisión de la literatura, misma que señala
que existe gran evidencia científica que demuestra un impacto fuerte, positivo y uniforme
del compromiso afectivo sobre la retención del cliente, impacto explicado por el hecho de
que el consumidor es proclive a comprar a las empresas con las que se identifican y
sienten afecto (Morgan y Hunt, 1994; Garbarino y Johnson, 1999; Gruen, Summers, &
Acito, 2000; Bansal, Irving & Taylor, 2004; Fullerton, 2003, 2005).
De hecho, la relación directa entre un alto compromiso por parte del consumidor y
una alta intención de compra por parte del mismo, ha sido puesta de manifiesto por una
gran diversidad de investigaciones (Hess, 1995; Ahluwalia, Burnkrant & Unnava, 2000;
Hiscock, 2001; Moulins, 2003; Debenedetti, 2004; Bouhlel, et al, 2011; Rehman, Shareef
& Ishaque, 2012).
Es imperante, en base a estos resultados, que las marcas surcoreanas Samsung
(para la muestra de Puerto Rico) y Hyundai (para la muestra de México) realicen avances
en esta relación, esforzándose por generar un mayor compromiso del consumidor hacia
sus productos, quizás promoviendo estrategias que logren que dichos consumidores se
sientan identificados y logren establecer lazos de afecto con sus marcas, para que de esta
256
forma , sus consumidores (puertorriqueños y mexicanos) generen una mayor intención de
compra.
Por lo que la octava hipótesis, que enuncia: El compromiso a la marca tiene un
efecto directo positivo en la intención de compra, queda apoyada por la literatura y por
los resultados de este estudio, para las muestras de Puerto Rico y de México.
5.2.9. Relación entre familiaridad a la marca e imagen del país de origen.
H9: La familiaridad a la marca tiene un efecto directo positivo en la imagen del
país de origen.
Para la muestra de PR, esta novena hipótesis se cumple para todas las marcas, la
relación entre la familiaridad a la marca (FAM) y la Imagen de país de origen (IPO),
generó el coeficiente de ruta más elevado, para la marca japonesa Toyota, siguiendo en
orden descendente, Apple de USA, Samsung de Corea del Sur, Sony de Japón, Hyundai
de Corea del Sur y finalmente Ford de USA, con .1109
Por lo que, en la muestra de PR, la relación FAM - IPO también cumple la novena
hipótesis, ya que hay un efecto directo positivo, donde la marca Toyota lleva la delantera
en el valor del efecto y Ford tiene el valor más bajo; de hecho, ésta hipótesis se cumplió
con un nivel de significancia de 5%, en todas las marcas, excepto con la marca americana
Ford, donde se cumplió con un nivel de confianza de 10%, ya que su T estadística es
mayor que 1.65 pero menor que 1.96 (Hair et al., 2013, p.171).
Para la muestra de México, esta novena hipótesis no se cumplió para la marca
japonesa Toyota; la relación entre la familiaridad a la marca (FAM) y la imagen de país
de origen (IPO), para la mencionada marca generó un valor de coeficiente de ruta de
apenas .1072, por lo que no cumple con la hipótesis ni un nivel de significancia de 10%,
257
T estadística > 1.65 (Hair et al., 2013, p.171), ya que presenta un valor de T estadística de
1.4558
No obstante, ésta novena hipótesis, se cumplió para la muestra de México en
todas las demás marcas; la relación entre la familiaridad a la marca (FAM) y la imagen de
país de origen (IPO) obtuvo el coeficiente de ruta más alto para la marca surcoreana
Hyundai con 0.2785, siguiendo en orden descendente Samsung de Corea del Sur, Apple
de USA, Sony de Japón, Ford de USA, y finalmente Toyota de Japón, con 0.1072
Es de destacar, también, que el valor más bajo de coeficiente de ruta en esta
muestra de México, lo obtuvo la marca japonesa Toyota, mientras que en la muestra de
PR, ese valor fue para la marca americana Ford, ambas marcas automotrices.
Esta novena hipótesis se apoya con la revisión de la literatura, donde Johansson,
Douglas y Nonaka (1985) detallaron que, cuando los consumidores realizan una
evaluación de algún producto o marca en específico, la familiaridad que los mismos
tuviesen con ese producto o marca de alguna manera ejercería un efecto en la imagen del
país de origen. Así que, al evaluar el producto, los consumidores con mayores niveles de
familiaridad al mismo, valorarían mucho menos a la variable imagen de país de origen.
Ya para el año 2009, Kirchengast, también encontró que: “entre más alto sea el nivel de
familiaridad con la categoría de servicio-producto y sus marcas, menor será la necesidad
de depender de las claves del país de origen” (p. 19).
En este sentido, por citar un ejemplo, la marca Toyota obtuvo el mayor valor en el
coeficiente de ruta de la relación FAM-IPO para la muestra de PR, lo que nos pudiese
indicar que los consumidores puertorriqueños de la muestra están tan familiarizados con
Toyota, que conocen muy bien su país de origen, por lo que valoran mucho menos ya a
258
este constructo, al momento de hacer su compra. No obstante, para la marca americana
Ford, aún hay que trabajar en la familiaridad del consumidor puertorriqueño hacia la
marca, ya que el consumidor sigue valorando mucho a la imagen de país de origen para
tomar una decisión de compra, y desafortunadamente, la imagen de USA, en Puerto Rico
no es muy bien valorada, por lo que esta marca americana puede haber generado el valor
de coeficiente de ruta más bajo, y por consiguiente, una T estadística de apenas 1.7834,
para cumplir la hipótesis apenas con un nivel de significancia del 10%.
Para el caso de México, se pudiese determinar que la posible razón para que la
marca japonesa Toyota no cumpla esta hipótesis radica en el hecho de que la relación
FAM-IPO se da de manera inversa a lo que plantea la hipótesis, ya que el consumidor
mexicano aún tiene niveles bajos e familiaridad con esta marca y depende mucho más de
la imagen de país de origen de la marca para la toma de una decisión de compra.
Por lo que la novena hipótesis, que enuncia: La familiaridad a la marca tiene un
efecto directo positivo en la imagen del país de origen, queda apoyada por la literatura y
por los resultados de este estudio, para las muestras de Puerto Rico y de México.
5.2.10. Relación entre familiaridad a la marca y personalidad de marca.
H10: La familiaridad a la marca tiene un efecto directo positivo en la personalidad
de marca.
Para la muestra de PR, esta décima hipótesis se cumplió para todas marcas; la
relación entre la familiaridad a la marca (FAM) y la personalidad de marca (PM), generó
el coeficiente de ruta más elevado, para la marca surcoreana Samsung, siguiendo en
orden descendente, Hyundai de Corea del Sur, Toyota de Japón, Sony de Japón, Apple de
USA, y finalmente Ford de USA.
259
Se desprende de los anteriores resultados que, en la muestra de PR, la relación
FAM - PM evidentemente cumple la décima hipótesis, ya que hay un efecto directo
positivo, donde se destaca a las marcas surcoreanas Samsung y Hyundai con los valores
más altos de coeficiente de ruta 0.5255 y 0.5247, respectivamente, y a las marcas
americanas Ford y Apple con los valores más bajos 0.4445 y 0.4456
Para la muestra de México, esta décima hipótesis no se cumplió para la marca
americana Apple; la relación entre la familiaridad a la marca (FAM) y la personalidad de
marca (PM), para la mencionada marca generó un valor de coeficiente de ruta de apenas
.0874, por lo que no cumple con la hipótesis ni un nivel de significancia de 10%, T
estadística > 1.65 (Hair et al., 2013, p.171), ya que presenta un valor de T estadística de
1.0652
Esta décima hipótesis se cumplió para la muestra de México en todas las demás
marcas; la relación entre la familiaridad a la marca (FAM) y la personalidad de marca
(PM), obtuvo el coeficiente de ruta más alto para la marca surcoreana Hyundai con
0.3191, siguiendo en orden descendente Sony de Japón, Ford de USA, Toyota de Japón,
y finalmente, Samsung de Corea del Sur, con 0.2115
Es de destacar, también, que el valor más bajo de coeficiente de ruta en esta
muestra de México, lo obtuvo la marca surcoreana Samsung, mientras que en la muestra
de PR, esta marca generó el valor más alto en el coeficiente de ruta.
Esta décima hipótesis se soporta con la revisión de la literatura, donde el trabajo
de Diamantopoulus, Smith, Ian (2005, p. 134) citan que: “las evaluaciones de la
personalidad de marca se espera sean afectadas por el conocimiento y la familiaridad que
tengan los consumidores con la marca” (Alba y Hutchinson, 1987: Peracchio y Tybout,
260
1996). También Diamantopoulus et al (2005, p. 134), citan el trabajo de Hayes, Capella,
y Alford, (2001), los cuáles detallan que: “el nivel al cual los consumidores creen que una
marca posee características de una personalidad relevante a su desempeño […] parece
estar relacionada con el hecho de a qué nivel ellos conozcan la marca” (p. 4).
De lo mencionado anteriormente, se rescata que es importante que la marca Apple
(en la muestra de México) realice avances en esta relación, esforzándose por generar
mayores niveles de familiaridad con los productos que ostentan sus marcas, para que los
consumidores sean capaces de evaluar mejor la personalidad de esas marcas en particular.
Por lo que la décima hipótesis, que enuncia: La familiaridad a la marca tiene un
efecto directo positivo en la personalidad de marca, queda apoyada por la literatura y por
los resultados de este estudio, para las muestras de Puerto Rico y de México.
5.2.11. Relación entre familiaridad a la marca y la confianza a la marca.
H11: Hay una relación directa positiva entre la familiaridad a la marca y la
confianza a la marca.
Para la muestra de PR, esta undécima hipótesis se cumplió para todas marcas; la
relación entre la familiaridad a la marca (FAM) y la confianza a la marca (CM), generó el
coeficiente de ruta más elevado, para la marca japonesa Toyota, siguiendo en orden
descendente, Hyundai de Corea del Sur, Apple de USA, Samsung de Corea del Sur, Sony
de Japón, y finalmente Ford de USA.
Se desprende de los anteriores resultados que, en la muestra de PR, la relación
FAM - CM evidentemente cumple la undécima hipótesis, ya que hay un efecto directo
positivo, donde se destaca la marca japonesa Toyota con el valor más alto de coeficiente
de ruta 0.4792, y a la marca americana Ford con el valor más bajo 0.2166; los valores de
261
ruta de cada una de las marcas, tienden a ser de moderados a bajos, no obstante cuando se
observa su efecto total, entonces la relación cobra relevancia con valores que van desde
0.4987 para Ford, hasta 0.7172 para Toyota.
Para la muestra de México, esta undécima hipótesis no se cumplió para la marca
japonesa Sony; la relación entre la familiaridad a la marca (FAM) y la confianza a la
marca (CM), para la mencionada marca generó un valor de coeficiente de ruta de apenas
.0625, por lo que no cumple con la hipótesis ni un nivel de significancia de 10%, T
estadística > 1.65 (Hair et al., 2013, p.171), ya que presenta un valor de T estadística de
1.0490
La undécima hipótesis se cumplió para la muestra de México en todas las demás
marcas; la relación entre la familiaridad a la marca (FAM) y la confianza a la marca
(CM), obtuvo el coeficiente de ruta más alto para la marca surcoreana Hyundai con
0.3553, siguiendo en orden descendente Toyota de Japón, Ford de USA, Apple de USA,
y finalmente, Samsung de Corea del Sur, con 0.2083
Es de destacar, también, que los valores más altos de coeficiente de ruta en esta
muestra de México, los obtuvieron las marcas de autos Hyundai y Toyota, mientras que
en la muestra de PR, las marcas de autos Toyota y Hyundai marcas generaron el valor
más alto en el coeficiente de ruta.
Esta undécima hipótesis se apoya con la revisión de la literatura, donde diversos
estudios establecen que esta relación entre la familiaridad a la marca y la confianza a la
marca se genera a través de factores tales como la experiencia que tenga el consumidor
con la marca, con la satisfacción que siente el cliente con la marca, así como con la
búsqueda de información acumulada, lo que genera incluso una confidencia del
262
consumidor con la marca (Sen y Johnson, 1997; Zajonc y Markus, 1982, Campbell y
Keller, 2003; Ha y Perks, 2005; Ming, Ismail, y Rasiah, 2011).
Tan recientemente como en el año 2011, Ming et al, detallan que: “hay un efecto
directo entre la familiaridad a la marca y la confianza a la marca” (p. 75), éstos autores,
incluso analizan el efecto indirecto de la relación y la aplican en el contexto de la
industria de la comida rápida.
De lo mencionado anteriormente, se rescata que es apremiante que las marcas
Sony y Samsung (en la muestra de México) y la marcas Ford y Sony (en la muestra de
PR) realicen avances en esta relación, esforzándose por generar mayores niveles de
familiaridad con los productos que ostentan sus marcas, para que los consumidores sean
capaces de generar mayores niveles de confianza con los productos de esas marcas en
particular.
Por lo que la undécima hipótesis, que enuncia: Hay una relación directa positiva
entre la familiaridad a la marca y la confianza a la marca, queda apoyada por la literatura,
y por los resultados de este estudio, para las muestras de Puerto Rico y de México.
5.2.12. Relación entre familiaridad a la marca e intención de compra.
H12: La familiaridad a la marca tiene un impacto directo positivo en la intención
de compra.
Para la muestra de PR, esta duodécima hipótesis se cumplió para todas marcas; la
relación entre la familiaridad a la marca (FAM) y la intención de compra (IC), generó el
coeficiente de ruta más elevado, para la marca surcoreana Hyundai, siguiendo en orden
descendente, Sony de Japón, Samsung de Corea del Sur, Toyota de Japón, Apple de
USA, Ford de USA y finalmente Toyota de Japón.
263
Se desprende de los anteriores resultados que, en la muestra de PR, la relación
FAM - IC evidentemente cumple la duodécima hipótesis, ya que hay un efecto directo
positivo, donde se destaca Hyundai con el valor más alto de coeficiente de ruta (0.3686),
y Toyota con el más bajo (0.1912). Los valores de ruta de cada una de las marcas,
tienden a ser relativamente bajos, no obstante cuando se observa su efecto total, entonces
la relación cobra relevancia con valores que van desde 0.4925 para Ford, hasta 0.6644
para Hyundai.
Para la muestra de México, esta duodécima hipótesis también se cumplió para
todas marcas; la relación entre la familiaridad a la marca (FAM) y la intención de compra
(IC) obtuvo el coeficiente de ruta más alto para la marca americana Apple con 0.3800,
siguiendo en orden descendente, Hyundai de Corea del Sur, Toyota de Japón, Ford de
USA, Samsung de Corea del Sur, y finalmente Sony de Japón, con 0.1230
Por lo que, en la muestra de México, la relación FAM - IC también cumple la
duodécima hipótesis, ya que hay un efecto directo positivo, donde la marca Apple lleva la
delantera en el valor del efecto y Sony tiene el valor más bajo; de hecho, ésta hipótesis
se cumplió con un nivel de significancia de 5%, en todas las marcas, excepto en Samsung
y Sony, donde se cumplió con un nivel de confianza de 10%, ya que sus T estadísticas
son mayores que 1.65 pero menores que 1.96 (Hair et al., 2013, p.171)., siendo estos
valores: 1.6518 y 1.7836, respectivamente.
Es de destacar, también, que el valor más bajo de coeficiente de ruta en esta
muestra de México, lo obtuvo la marca japonesa Sony, mientras que en la muestra de PR,
dicha marca fue la que obtuvo el segundo valor más alto de coeficiente de ruta, s atrás de
Hyundai.
264
Esta duodécima hipótesis se apoya con la revisión de la literatura, ya que se ha
encontrado literatura que sustenta la relación entre la familiaridad a la marca y la
intención de compra del consumidor (Rosenbloom, Haefner y Lee, Joong-Won, 2012;
Sundaram y Webster (1999). Steenkamp, Batra y Alden (2003, p. 57), incluyen en su
investigación al constructo de familiaridad a la marca y detallan la razón por lo cual lo
hicieron así: “la familiaridad a la marca se incluyó debido a que anteriores
investigaciones sugieren que ésta puede tener un importante impacto en la calidad
percibida de la marca, en el prestigio de la marca, y en la intención de compra, sea o no la
marca percibida como global”.
Por lo que es importante que la marca japonesa Toyota (en la muestra de PR) y la
marca Sony (en la marca de México), en específico realicen avances en esta relación,
esforzándose por generar mayores niveles de familiaridad en los productos que ostentan
su marca, para que sus consumidores (puertorriqueños y mexicanos) originen una mayor
intención de compra. También la marca americana de autos Ford (en la muestra de
Puerto Rico), y la marca surcoreana de computadoras portátiles Samsung (en la muestra
de México), requieren realizar el esfuerzo citado.
Por lo que la duodécima hipótesis, que enuncia: La familiaridad a la marca tiene
un impacto directo positivo en la intención de compra, queda apoyada por la literatura y
por los resultados de este estudio, para las muestras de Puerto Rico y de México.
5.3 Conclusiones sobre el problema de investigación
El problema tratado en esta investigación es: ¿cómo se da la relación entre la
imagen de país de origen y la personalidad de marca; y de qué manera ésta relación
interactúa con la intención de compra del consumidor?
265
Para generar una respuesta a este problema de investigación, el autor puede
plantear realizar un análisis y dar cumplimiento a los primeros tres objetivos (uno a uno),
de este estudio, los cuales son:
1. Identificar si la imagen del país de origen afecta la personalidad de marca percibida.
2. Identificar cuáles son las variables mediadoras que influyen en la relación entre la
personalidad de marca y la intención de compra.
3. Determinar de qué manera afectan cada una de las variables mediadoras a la relación
entre la personalidad de marca y la intención de compra.
Para analizar el primer objetivo, que lee así: Identificar si la imagen del país de
origen afecta la personalidad de marca percibida, se tomó en consideración a la revisión
de literatura y se encontró que, la relación entre la imagen de país de origen y la
personalidad de marca se podría generar, a través de la evaluación de los efectos de las
dimensiones de la personalidad de marca, tales como sofisticación, competencia, rudeza,
sinceridad y emoción en cada uno de los países analizados (Fetscherin & Toncar, 2009).
Por ello, cada una de éstas dimensiones fueron analizadas a través de la escala de
personalidad de marca de Aaker, 1997, y se instrumentaron en el cuestionario, quedando
en las gráficas de resultados de PLS como indicadores reflectivos, en cuanto a la imagen
de país de origen, esta se evaluó a través de la escala de Roth y Romeo, 1992,
conteniendo cuatro dimensiones, innovación, prestigio, diseño y destreza, los cuáles
también aparecen como indicadores reflectivos en las gráficas de PLS.
Al aplicar el programa SmartPLS 2.0 (M3) Beta, se analizaron los resultados,
mismos que se dan a conocer en el capítulo 4, y en específico, en las Tablas 52 (muestra
266
de PR) y 53 (muestra de México), donde se dan a conocer los resultados obtenidos de la
prueba de hipótesis.
En dichas tablas, se analizó cuáles hipótesis se cumplieron y cuáles no, en
particular, este primer objetivo guarda relación con la primera hipótesis, que lee así: La
imagen del país de origen del producto tiene un efecto directo positivo en la personalidad
de marca percibida.
Así, que se procedió a realizar la prueba de hipótesis y resultó que las seis marcas
cumplieron esta primera hipótesis en ambas muestras, tanto para Puerto Rico (PR), como
para México (MX), un análisis detallado de esto, se encuentra en la discusión de la
sección anterior en el punto 5.2.1.
De tal forma que se pudo identificar que la imagen de país de origen si afecta a la
personalidad de marca, ya que se genera un efecto directo positivo en la relación, mismo
efecto que se pudo sustentar con la literatura y con el programa de SmartPLS 2.0 (M3)
Beta, para cada una de las seis marca en ambas muestras (PR y MX).
Para el análisis del segundo objetivo que lee así: Identificar cuáles son las
variables mediadoras que influyen en la relación entre la personalidad de marca y la
intención de compra; se desarrolló nuevamente una profunda revisión de literatura, para
intentar generar un modelo de investigación que uniera a esas variables (constructos).
Ese modelo se puede visualizar en la Figura 1 (véase capítulo # 1).
El modelo de investigación que se planteó, identifica a las variables: Afecto a la
marca, confianza a la marca y compromiso a la marca, como mediadoras en la relación
entre la personalidad de marca y la intención de compra. En el modelo se pueden
observar otras variables, como la imagen de país de origen y la familiaridad a la marca,
267
no obstante, ninguna de éstas dos juega un papel mediador en la relación antes detallada.
De esta forma se cumple con el segundo objetivo, y se da lugar al análisis del tercero.
El tercer objetivo lee así: Descubrir de qué manera afecta cada una de las
variables mediadoras a la relación entre la personalidad de marca y la intención de
compra.
Para cumplir este objetivo se realizó una búsqueda exhaustiva para analizar de
manera correcta a las variables mediadoras que pudiesen resultar del modelo de la
investigación, en primera instancia se evalúo la forma de emplear el método que el libro
de Hair, Jr., Hult, & Ringle (2013), detallan en su capítulo 7, no obstante los autores
señalan que el método que ellos analizan en su obra funciona para modelos de mediación
simple y no múltiple, como es el caso del modelo de investigación propuesto en este
estudio.
También Hair, Jr., et al, (2013), expresan que otro acercamiento para trabajar
modelos de mediación es la prueba SOBEL (1982), más detallan a la vez, que no es el
mejor método, ya que “requiere un coeficiente de ruta no estandarizado como insumo
para la prueba estadística y escasea de poder estadístico” (p.223). Por lo que
recomiendan el uso del acercamiento que proveen Preacher y Hayes (2004, 2008) ya que
funciona tanto para modelos de mediación simples como múltiples, al acercamiento de
estos autores mencionan Hair, Jr., et al, (2013) habrá que realizarle el bootstrap de la
distribución de la muestra del efecto indirecto.
Se procedió entonces a ejecutar el acercamiento de Preacher y Hayes (2008) sobre
las muestras de Puerto Rico y de México empleando el programa de SPSS a través del
Macro para la mediación múltiple descrito por los citados autores, y se obtuvieron los
268
siguientes resultados, siempre recordando que Preacher y Hayes (2008, p.886) explican
que: “la interpretación del análisis de medicación [ ] da énfasis de forma completa en la
dirección y tamaño de los efectos indirectos (específicos)”.
5.3.1 Resultados del análisis de mediación para la marca americana Ford en
la muestra de Puerto Rico. Para la muestra de Puerto Rico y la marca Ford de USA, se
generaron los siguientes resultados, utilizando el macro de SPSS creado por Preacher y
Hayes (2008). Según la forma en que dichos autores señalan que deben interpretarse los
resultados, tomado como un conjunto, los constructos afecto a la marca (AM), confianza
a la marca (CM) y compromiso a la marca (CPM) median el efecto de la personalidad de
marca (PM) sobre la intención de compra (IC).
Los resultados detallan que el efecto total de la variable independiente
personalidad de marca (PM) Ford sobre la variable dependiente intención de compra (IC)
Ford fue de 0.5588 con una T estadística de 10.6105. Por su cuenta, el efecto directo de
la relación fue de 0.1226, con una T estadística de 2.2687; y se alcanzó una R2 con valor
de 0.6389.
Así que la diferencia entre los dos efectos anteriores viene a ser el efecto indirecto
total, el cual es de 0.4361 con un nivel de confianza de 95% y con intervalos de confianza
con sesgo corregido y acelerado en el bootstrap de 0.3330 a 0.5364 (que es diferente a
cero).
Continuando con el acercamiento de Preacher y Hayes (2008), se puede detallar
que una evaluación de los efectos indirectos específicos pueden indicar que tanto el
afecto a la marca, como la confianza y el compromiso a la marca son mediadores en la
relación entre PM e IC, ya que sus intervalos de confianza con un nivel de confianza de
269
95% no contienen ceros. Así también, al realizar una evaluación de pares de constructos
(C1, C2, C3, que se muestran en el Apéndice J), no se originó ningún contraste ya que
aunque los valores de los efectos indirectos específicos de C1 (relación AM-CM) y C2
(relación AM-CPM) son positivos (0.0559 y 0.0043), respectivamente, el intervalo de
confianza con sesgo corregido y acelerado en el bootstrap con un nivel de confianza de
95% es negativo para ambos y por tanto no es diferente a cero.
5.3.2 Resultados del análisis de mediación para la marca japonesa Toyota en
la muestra de Puerto Rico. Tomado como un conjunto, los constructos afecto a la
marca (AM), confianza a la marca (CM) y compromiso a la marca (CPM) median el
efecto de la personalidad de marca (PM) sobre la intención de compra (IC). Los
resultados detallan que el efecto total de la variable independiente personalidad de marca
(PM) Toyota sobre la variable dependiente intención de compra (IC) fue de 0.4853 con
una T estadística de 8.7407. Por su cuenta, el efecto directo de la relación fue de -0.0672,
con una T estadística de -1.2847; y se alcanzó una R2 con valor de 0.6489.
Así que la diferencia entre los dos efectos anteriores viene a ser el efecto indirecto
total, el cual es de 0.5525 con un nivel de confianza de 95% y con intervalos de confianza
con sesgo corregido y acelerado en el bootstrap de 0.4292 a 0.6862 (que es diferente a
cero).
La evaluación de los efectos indirectos específicos puede indicar que tanto el
afecto a la marca, como la confianza y el compromiso a la marca son mediadores en la
relación entre PM e IC, ya que sus intervalos de confianza con un nivel de confianza de
95% no contienen ceros. Así también, una evaluación de pares de constructos (C1, C2,
C3, que se muestran en el Apéndice J) no se originó ningún contraste ya que aunque el
270
valor del efecto indirecto especifico de C3 (relación CM-CPM), es positivo (0.0428), el
intervalo de confianza con sesgo corregido y acelerado en el bootstrap de con un nivel de
confianza de 95% es negativo y por tanto no es diferente a cero, ya que el intervalo está
pasando por el cero (-.0297 a .1750).
5.3.3 Resultados del análisis de mediación para la marca surcoreana
Hyundai en la muestra de Puerto Rico. Tomado como un conjunto, los constructos
afecto a la marca (AM), confianza a la marca (CM) y compromiso a la marca (CPM)
median el efecto de la personalidad de marca (PM) sobre la intención de compra (IC).
Los resultados detallan que el efecto total de la variable independiente personalidad de
marca (PM) Hyundai sobre la variable dependiente intención de compra (IC) fue de
0.5718 con una T estadística de 10.9758. Por su cuenta, el efecto directo de la relación
fue de 0.1370, con una T estadística de 2.6917; y se alcanzó una R2 con valor de 0.6376.
Así que la diferencia entre los dos efectos anteriores viene a ser el efecto indirecto
total, el cual es de 0.4348 con un nivel de confianza de 95% y con intervalos de confianza
con sesgo corregido y acelerado en el bootstrap de 0.2983 a 0.5588 (que es diferente a
cero).
La evaluación de los efectos indirectos específicos puede indicar que tanto el
afecto a la marca, como la confianza y el compromiso a la marca son mediadores en la
relación entre PM e IC, ya que sus intervalos de confianza con un nivel de confianza de
95% no contienen ceros. Así también, una evaluación de pares de constructos (C1, C2,
C3, que se muestran en el Apéndice J) muestra que no se puede llevar a cabo ningún
contraste, ya que los valores de los efectos indirectos específicos, de los tres pares son
negativos.
271
5.3.4 Resultados del análisis de mediación para la marca americana Apple
en la muestra de Puerto Rico. Tomado como un conjunto, los constructos afecto a la
marca (AM), confianza a la marca (CM) y compromiso a la marca (CPM) median el
efecto de la personalidad de marca (PM) sobre la intención de compra (IC). Los
resultados detallan que el efecto total de la variable independiente personalidad de marca
(PM) Apple sobre la variable dependiente intención de compra (IC) fue de 0.4884 con
una T estadística de 8.8149. Por su cuenta, el efecto directo de la relación fue de -0.0217,
con una T estadística de -0.5229; y se alcanzó una R2 con valor de 0.7471.
Así que la diferencia entre los dos efectos anteriores viene a ser el efecto indirecto
total, el cual es de 0.5102 con un nivel de confianza de 95% y con intervalos de confianza
con sesgo corregido y acelerado en el bootstrap de 0.3949 a 0.6277 (que es diferente a
cero).
La evaluación de los efectos indirectos específicos puede indicar que tanto el
afecto a la marca, como la confianza y el compromiso a la marca son mediadores en la
relación entre PM e IC, ya que sus intervalos de confianza con un nivel de confianza de
95% no contienen ceros. Así también, una evaluación de pares de constructos (C1, C2,
C3, que se muestran en el Apéndice J) muestra que no se puede llevar a cabo ningún
contraste, ya que los valores de los efectos indirectos específicos, de los tres pares son
negativos.
5.3.5 Resultados del análisis de mediación para la marca japonesa Sony en la
muestra de Puerto Rico. Tomado como un conjunto, los constructos afecto a la marca
(AM), confianza a la marca (CM) y compromiso a la marca (CPM) median el efecto de la
personalidad de marca (PM) sobre la intención de compra (IC). Los resultados detallan
272
que el efecto total de la variable independiente personalidad de marca (PM) Sony sobre la
variable dependiente intención de compra (IC) fue de 0.5444 con una T estadística de
10.2199. Por su cuenta, el efecto directo de la relación fue de 0.1171, con una T
estadística de 1.9571; y se alcanzó una R2 con valor de 0.5472.
Así que la diferencia entre los dos efectos anteriores viene a ser el efecto indirecto
total, el cual es de 0.4272 con un nivel de confianza de 95% y con intervalos de confianza
con sesgo corregido y acelerado en el bootstrap de 0.3001 a 0.5807 (que es diferente a
cero).
La evaluación de los efectos indirectos específicos puede indicar que tanto el
afecto a la marca, como la confianza y el compromiso a la marca son mediadores en la
relación entre PM e IC, ya que sus intervalos de confianza con un nivel de confianza de
95% no contienen ceros. Así también, una evaluación de pares de constructos (C1, C2,
C3, que se muestran en el Apéndice J) no se originó ningún contraste ya que aunque el
valor del efecto indirecto especifico de C3 (relación CM-CPM) es positivo (0.0410), el
intervalo de confianza con sesgo corregido y acelerado en el bootstrap con un nivel de
confianza de 95% es negativo y por tanto no es diferente a cero, ya que el intervalo está
pasando por el cero, (-.0988 a .1964).
5.3.6 Resultados del análisis de mediación para la marca surcoreana
Samsung en la muestra de Puerto Rico. Tomado como un conjunto, los constructos
afecto a la marca (AM), confianza a la marca (CM) y compromiso a la marca (CPM)
median el efecto de la personalidad de marca (PM) sobre la intención de compra (IC).
Los resultados detallan que el efecto total de la variable independiente personalidad de
marca (PM) Samsung sobre la variable dependiente intención de compra (IC) fue de
273
0.4742 con una T estadística de 8.4819. Por su cuenta, el efecto directo de la relación fue
de -0.0310, con una T estadística de -0.5370; y se alcanzó una R2 con valor de 0.5592.
Así que la diferencia entre los dos efectos anteriores viene a ser el efecto indirecto
total, el cual es de 0.5052 con un nivel de confianza de 95% y con intervalos de confianza
con sesgo corregido y acelerado en el bootstrap de 0.3655 a 0.6170 (que es diferente a
cero).
La evaluación de los efectos indirectos específicos puede indicar que tanto el
afecto a la marca, como la confianza y el compromiso a la marca son mediadores en la
relación entre PM e IC, ya que sus intervalos de confianza con un nivel de confianza de
95% no contienen ceros. Así también, una evaluación de pares de constructos (C1, C2,
C3, que se muestran en el Apéndice J) no se originó ningún contraste ya que aunque los
valores de los efectos indirectos específicos de C2 (relación AM-CPM) y C3 (relación
CM-CPM) son positivos (0.0503 y 0.1109), respectivamente, el intervalo de confianza
con sesgo corregido y acelerado en el bootstrap con un nivel de confianza de 95% es
negativo para ambos y por tanto no es diferente a cero.
5.3.7 Resultados del análisis de mediación para la marca americana Ford en
la muestra de México. Tomado como un conjunto, los constructos afecto a la marca
(AM), confianza a la marca (CM) y compromiso a la marca (CPM) median el efecto de la
personalidad de marca (PM) sobre la intención de compra (IC). Los resultados detallan
que el efecto total de la variable independiente personalidad de marca (PM) Ford sobre la
variable dependiente intención de compra (IC) fue de 0.3190 con una T estadística de
4.7710. Por su cuenta, el efecto directo de la relación fue de 0.0197, con una T
estadística de 0.3460; y se alcanzó una R2 con valor de 0.5116.
274
Así que la diferencia entre los dos efectos anteriores viene a ser el efecto indirecto
total, el cual es de 0.2992 con un nivel de confianza de 95% y con intervalos de confianza
con sesgo corregido y acelerado en el bootstrap de 0.1937 a 0.4133 (que es diferente a
cero).
La evaluación de los efectos indirectos específicos puede indicar que tanto el
afecto a la marca, como la confianza y el compromiso a la marca son mediadores en la
relación entre PM e IC, ya que sus intervalos de confianza con un nivel de confianza de
95% no contienen ceros. Así también, una evaluación de pares de constructos (C1, C2,
C3, que se muestran en el Apéndice J) muestra que no se puede llevar a cabo ningún
contraste, ya que los valores de los efectos indirectos específicos, de los tres pares son
negativos.
5.3.8 Resultados del análisis de mediación para la marca japonesa Toyota en
la muestra de México. Tomado como un conjunto, los constructos afecto a la marca
(AM), confianza a la marca (CM) y compromiso a la marca (CPM) median el efecto de la
personalidad de marca (PM) sobre la intención de compra (IC). Los resultados detallan
que el efecto total de la variable independiente personalidad de marca (PM) Toyota sobre
la variable dependiente intención de compra (IC) fue de 0.3768 con una T estadística de
5.7665. Por su cuenta, el efecto directo de la relación fue de 0.0909, con una T
estadística de 1.4334; y se alcanzó una R2 con valor de 0.4957.
Así que la diferencia entre los dos efectos anteriores viene a ser el efecto indirecto
total, el cual es de 0.2859 con un nivel de confianza de 95% y con intervalos de confianza
con sesgo corregido y acelerado en el bootstrap de 0.1633 a 0.4060 (que es diferente a
cero).
275
La evaluación de los efectos indirectos específicos puede indicar que tanto el
afecto a la marca, como la confianza y el compromiso a la marca son mediadores en la
relación entre PM e IC, ya que sus intervalos de confianza con un nivel de confianza de
95% no contienen ceros. Así también, una evaluación de pares de constructos (C1, C2,
C3, que se muestran en el Apéndice J) no se originó ningún contraste ya que aunque el
valor del efecto indirecto especifico de C1 es positivo (0.0245), el intervalo de confianza
con sesgo corregido y acelerado en el bootstrap con un nivel de confianza de 95% es
negativo y por tanto no es diferente a cero, ya que el intervalo está pasando por el cero,
(-.0297 a .1750).
5.3.9 Resultados del análisis de mediación para la marca surcoreana
Hyundai en la muestra de México. Tomado como un conjunto, los constructos afecto a
la marca (AM), confianza a la marca (CM) y compromiso a la marca (CPM) median el
efecto de la personalidad de marca (PM) sobre la intención de compra (IC). Los
resultados detallan que el efecto total de la variable independiente personalidad de marca
(PM) Hyundai sobre la variable dependiente intención de compra (IC) fue de 0.4481 con
una T estadística de 7.1059. Por su cuenta, el efecto directo de la relación fue de 0.0786,
con una T estadística de 1.1351; y se alcanzó una R2 con valor de 0.4719.
Así que la diferencia entre los dos efectos anteriores viene a ser el efecto indirecto
total, el cual es de 0.3694 con un nivel de confianza de 95% y con intervalos de confianza
con sesgo corregido y acelerado en el bootstrap de 0.2589 a 0.4960 (que es diferente a
cero).
La evaluación de los efectos indirectos específicos puede indicar que tanto el
afecto a la marca, como la confianza y el compromiso a la marca son mediadores en la
276
relación entre PM e IC, ya que sus intervalos de confianza con un nivel de confianza de
95% no contienen ceros. Así también, una evaluación de pares de constructos (C1, C2,
C3, que se muestran en el Apéndice J) se encontró que ni la relación C2 (AM-CPM) pudo
contribuir a un efecto indirecto mayor que el que obtuvo AM (0.1552 vs 0.1902),
respectivamente.
Por otra parte, la evaluación de los pares de constructos de los efectos indirectos
muestra que el efecto indirecto específico a través de AM es más grande que el efecto
indirecto específico a través de CPM (C2), éste último con un intervalo de confianza con
sesgo corregido y acelerado en el bootstrap con un nivel de confianza de 95% de 0.0372
a 0.2847
5.3.10 Resultados del análisis de mediación para la marca americana Apple
en la muestra de México. Tomado como un conjunto, los constructos afecto a la marca
(AM), y compromiso a la marca (CPM) median el efecto de la personalidad de marca
(PM) sobre la intención de compra (IC). Los resultados detallan que el efecto total de la
variable independiente personalidad de marca (PM) Apple sobre la variable dependiente
intención de compra (IC) fue de 0.3327 con una T estadística de 5.0018. Por su cuenta,
el efecto directo de la relación fue de 0.1311, con una T estadística de 1.9610; y se
alcanzó una R2 con valor de 0.3938.
Así que la diferencia entre los dos efectos anteriores viene a ser el efecto indirecto
total, el cual es de 0.2016 con un nivel de confianza de 95% y con intervalos de confianza
con sesgo corregido y acelerado en el bootstrap de 0.1090 a 0.3100 (que es diferente a
cero).
277
La evaluación de los efectos indirectos específicos puede indicar que tanto el
afecto a la marca, como el compromiso a la marca son mediadores en la relación entre
PM e IC, ya que sus intervalos de confianza con un nivel de confianza de 95% no
contienen ceros.
Así también, una evaluación de pares de constructos (C1, C2, C3, que se muestran
en el Apéndice J) no se originó ningún contraste ya que aunque el valor del efecto
indirecto especifico de C1 (relación AM-CM), es positivo (0.0742), el intervalo de
confianza con sesgo corregido y acelerado en el bootstrap con un nivel de confianza de
95% es negativo y por tanto no es diferente a cero, ya que el intervalo está pasando por el
cero, (-.0763 a .2394).
5.3.11 Resultados del análisis de mediación para la marca japonesa Sony en
la muestra de México. Tomado como un conjunto, los constructos afecto a la marca
(AM), confianza a la marca (CM) y compromiso a la marca (CPM) median el efecto de la
personalidad de marca (PM) sobre la intención de compra (IC). Los resultados detallan
que el efecto total de la variable independiente personalidad de marca (PM) Sony sobre la
variable dependiente intención de compra (IC) fue de 0.3643 con una T estadística de
5.5466. Por su cuenta, el efecto directo de la relación fue de 0.0264, con una T
estadística de 0.3655; y se alcanzó una R2 con valor de 0.4286.
Así que la diferencia entre los dos efectos anteriores viene a ser el efecto indirecto
total, el cual es de 0.3379 con un nivel de confianza de 95% y con intervalos de confianza
con sesgo corregido y acelerado en el bootstrap de 0.2076 a 0.4855 (que es diferente a
cero).
278
La evaluación de los efectos indirectos específicos pueden indicar que tanto el
afecto a la marca, y el compromiso a la marca son mediadores en la relación entre PM e
IC, ya que sus intervalos de confianza con un nivel de confianza de 95% no contienen
ceros. Así también, una evaluación de pares de constructos (C1, C2, C3, que se muestran
en el Apéndice J) no se originó ningún contraste ya que aunque los valores de los efectos
indirectos específicos de C1 (relación AM-CM), de C2 (relación AM-CPM) y de C3
(relación CM-CPM) son positivos (0.1157, 0.1283 y 0.0126), respectivamente, el
intervalo de confianza con sesgo corregido y acelerado en el bootstrap con un nivel de
confianza de 95% es negativo para todos los pares y por tanto no es diferente a cero.
5.3.12 Resultados del análisis de mediación para la marca surcoreana
Samsung en la muestra de México. Tomado como un conjunto, los constructos afecto a
la marca (AM), confianza a la marca (CM) y compromiso a la marca (CPM) median el
efecto de la personalidad de marca (PM) sobre la intención de compra (IC). Los
resultados detallan que el efecto total de la variable independiente personalidad de marca
(PM) Samsung sobre la variable dependiente intención de compra (IC) fue de 0.3145 con
una T estadística de 4.6972. Por su cuenta, el efecto directo de la relación fue de 0.0457,
con una T estadística de 0.6867; y se alcanzó una R2 con valor de 0.4991.
Así que la diferencia entre los dos efectos anteriores viene a ser el efecto indirecto
total, el cual es de 0.2688 con un nivel de confianza de 95% y con intervalos de confianza
con sesgo corregido y acelerado en el bootstrap de 0.1451 a 0.3923 (que es diferente a
cero).
279
La evaluación de los efectos indirectos específicos puede indicar que solamente el
afecto a la marca es mediador en la relación entre PM e IC, ya que sus intervalos de
confianza con un nivel de confianza de 95% no contienen ceros.
Así también, una evaluación de pares de constructos (C1, C2, C3, que se muestran
en el Apéndice J) se origina un efecto mediador con los pares C1 (relación AM-CM), y
C2 (relación AM-CPM), ya que sus efectos indirectos específicos son positivos (0.1920 y
0.1922), respectivamente, el intervalo de confianza con sesgo corregido y acelerado en el
bootstrap con un nivel de confianza de 95% es positivo para estos dos pares y por tanto
es diferente a cero, no así para el par C3 (relación CM-CPM), que aunque tiene un valor
de efecto indirecto específico de 0.0002, su el intervalo de confianza con sesgo corregido
y acelerado en el bootstrap con un nivel de confianza de 95% es negativo y por tanto no
es diferente a cero.
5.3.13 Conclusiones relativas al tercer objetivo. Tal como se ha podido
detallar para cada una de las marcas en las muestras de cada país (Puerto Rico y México)
se puede concluir que el manejo de la relación entre la personalidad de marca (PM), y la
intención de compra (IC), tiene como variables mediadoras en la mayoría de los casos al
afecto a la marca, a la confianza a la marca y al compromiso a la marca, así como en
algunos casos particulares, a los efectos indirectos específicos de algún par de estas
variables, que se analizaron como C1, C2 y C3, que también se llegaban a convertir en
mediadoras de la relación PM-IC.
Es importante destacar en este punto del estudio, que las variables mediadoras que
se identificaron y sus valores de mediación, se han establecido de acuerdo al método
propuesto por Preacher y Hayes (2008), de ahí que se puede mencionar que las variables
280
siguieron una ruta diferente a la que el autor planteó en las figuras de PLS que se han
analizado en el capítulo 4, ya que el acercamiento de Preacher y Hayes (2008), genera un
gráfico que parte de la variable independiente PM y genera una ruta a cada una de las
variables mediadoras, como afecto, confianza y compromiso a la marca, para de ahí
continuar generando otra ruta hasta la variable dependiente IC, además de que en todas
las marcas y en ambas muestras se origina un efecto directo desde PM hasta IC, en
algunas marcas este efecto es positivo, y en otras (las menos), incluso se vuelve negativo.
Estas situaciones no se podrían generar en el modelo de este autor, ya que las
variables siguen diversos efectos directos entre ellos, hasta llegar a la IC desde la PM y el
efecto directo, entre estas dos variables no está representado por el modelo. Una vez
hecha esta aclaración, el autor manifiesta que encontró que el método de Preacher y
Hayes (2008), era el idóneo para determinar de qué manera afectan cada una de las
variables mediadoras a la relación entre la personalidad de marca y la intención de
compra y así finalmente, dar cumplimiento al tercer objetivo del presente estudio, ya que
este acercamiento es múltiple y no simple para la medición de los efectos de las variables
mediadoras y es óptimo para emplearlo con el método PLS-SEM, tal como lo indican
Hair, Jr., et al, 2013.
A manera de un breve resumen de los hallazgos de este análisis, se puede detallar,
que para la muestra de Puerto Rico, todas las marcas en conjunto tuvieron como variables
mediadoras de la relación PM-IC, al afecto, la confianza y el compromiso a la marca, y
en el caso del efecto indirecto específico, tan sólo para la marca Apple, el afecto a la
marca no figuró como una variable mediadora en la relación PM-IC.
281
Para la muestra de México todas las marcas en conjunto tuvieron como variables
mediadoras de la relación PM-IC, al afecto, la confianza y el compromiso a la marca, a
excepción de la variable confianza a la marca en el caso de la marca americana Apple.
En el caso del efecto indirecto específico, tan sólo para la marca americana Ford
tuvo a las tres variables (AM, CM y CPM) como variables mediadoras en la relación PM-
IC. Para las marcas Toyota, Apple y Sony, la variable confianza a la marca no resultó ser
mediadora en la relación PM-IC.
En el caso de la marca surcoreana Hyundai, el compromiso a la marca no fue
mediadora en la relación PM-IC. Finalmente, en el caso particular de la marca
surcoreana Samsung, ni el compromiso a la marca, ni la confianza a la marca resultaron
mediadoras en la relación PM-IC.
Los valores del coeficiente de ruta en los que cada variable contribuye en cada
marca, primero en el efecto directo entre la PM y la variable mediadora y luego de ésta a
la variable dependiente IC, así como los valores en que contribuyen cada variable
moderadora al efecto indirecto en cada marca, para cada muestra (Puerto Rico o México)
se dan a conocer en el Apéndice J.
Con el análisis detallado de los primeros tres objetivos de este estudio, en esta
sección, es como se ha dado respuesta a cabalidad al problema de la investigación, que
planteaba textualmente: ¿cómo se da la relación entre la imagen de país de origen y la
personalidad de marca; y de qué manera ésta relación interactúa con la intención de
compra del consumidor?
282
5.4 Implicaciones para la teoría
En cuanto a las implicaciones de este estudio, se debe considerar, que cuando se
emplea un modelo de ecuación estructural, siempre se requerirá que el investigador pueda
avaluar tanto la validez, como la fiabilidad de las medidas que está utilizando. Por lo que
Chin (1998), recomienda que se evalúen muy bien las estructuras de los modelos
parciales, a través de una serie de criterios no paramétricos.
Para ello, este estudio aplicó el proceso de los dos pasos que citan Henseler et al.,
(2009), que son la evaluación del modelo a través del modelo de las medidas y luego,
como segundo paso, la evaluación del modelo estructural, tal como se realizó en el cuarto
capítulo de este estudio.
A manera de resumen conclusivo, se puede destacar que todos los requisitos
correspondientes al modelo de las medidas para cada una de las variables de estudio se
cumplieron. En cuanto al criterio fundamental para la evaluación del modelo estructural
que es el coeficiente de determinación (R2), éste originó valores que rondaron desde
0.565 para Sony hasta 0.750 para la marca Apple, en la variable dependiente intención de
compra, para la muestra de PR. Para la muestra de México, los valores de R2 oscilaron
entre 0.339 para la marca Samsung, hasta 0.511 para la marca Ford, en la variable
dependiente intención de compra. Por lo que el modelo genera resultados desde
moderados hasta muy significativos, para ambas muestras.
También el criterio: The Stone Geisser Q2, se estableció en este estudio,
empleando el procedimiento de blinfolding, para a través de éste, obtener los cómputos
de la redundancia cruzada (Henseler et al., 2009), así que en este estudio todos los valores
283
de Q2 estuvieron por arriba del umbral del valor de cero, por lo que ello indica que en
términos generales el modelo genera relevancia predictiva.
Como se ha señalado en esta sección, aunque el PLS no pruebe la validez general
del modelo como lo hace el método CB-SEM, en PLS el modelo se puede evaluar
respecto a cuán bien pueda predecir las variables endógenas, lo que ya ha sido probado
por el modelo de este estudio, a lo largo del cuarto capítulo.
Ante lo citado anteriormente se genera con validez y relevancia predictiva que
puede guiar, a los académicos y profesionales del área de mercadeo, a nutrir sus
conocimientos en relación al tema de este estudio y pudiesen aplicarlos incluso con
mayor claridad a los países Latinoamericanos y del Caribe, por lo que se genera una
pauta para seguir en la investigación del tópico.
Otra implicación teórica de este modelo es, que es pionera en generar un modelo
estructural que incluye a constructos tales como: la imagen de país de origen, la
personalidad de marca, la familiaridad la marca, el afecto a la marca, la confianza a la
marca, el compromiso a la marca y concluye en la variable dependiente que es la
intención de compra del consumidor. El modelo genera efectos directos, indirectos y
totales para cada una de las seis marcas que se analizaron para tres diferentes países de
origen y con muestras de dos países: Puerto Rico y México; por lo que origina aportes
teóricos para el área de mercadeo internacional, por el enfoque comparativo que tiene.
Además, el modelo estructural genera una serie de variables mediadoras entre las
variables de estudio y en particular en la relación entre la personalidad de marca y la
intención de compra, efectos mediadores que se analizaron en la sección anterior y que
nutren los conocimientos de los académicos del área del estudio internacional del
284
mercadeo, de la gerencia, del comercio y de la logística, así como del comportamiento
del consumidor.
También, se genera otra implicación teórica, al analizar con detalle el cuarto
objetivo que planteaba desde sus inicios y que lee así: Determinar si existen diferencias
significativas entre los consumidores mexicanos y puertorriqueños en términos de su
percepción de las variables de estudio.
Para cumplir este objetivo se aplicó la prueba de Mann Whitney-Wilcoxon, los
resultados de la misma se detallaron en la sección 4.5 del cuarto capítulo. Se puede
concluir que, los resultados de esta prueba, muestran que para las marcas de Toyota y
Apple, las diferencias en la percepción entre los consumidores encuestados de Puerto
Rico y México, son estadísticamente significativas en todas las variables de estudio. Para
la marca Ford, hay diferencias estadísticamente significativas en casi todas las variables
de estudio, excepto en la de familiaridad a la marca.
En el caso de la marca Sony se encontraron diferencias estadísticamente
significativas, en las variables, afecto a la marca y compromiso a la marca y para la
marca Samsung se encontraron también diferencias estadísticamente significativas, en las
variables, personalidad de la marca, confianza a la marca, e intención de compra. No
obstante, la marca Hyundai no muestra ninguna diferencia estadísticamente significativa.
5.5 Implicaciones prácticas
Desde el capítulo primero se planteó que, el objetivo central de la investigación se
fundamentaría en brindar aportaciones que originarán ventaja competitiva a las empresas
que operan en los países latinoamericanos, aportación que se consideraría trascendental.
285
Para lograr esta implicación práctica, el autor se enfocará ahora en sugerir algunos
cambios estratégicos específicos de mejora continua, que podrían implementar los
empresarios, tomando en consideración la relación existente entre las variables: imagen
del país de origen y la personalidad de la marca y su efecto en la intención de compra, a
través de variables mediadoras, como el afecto a la marca, la confianza a la marca y el
compromiso a la marca, además de considerar también los efectos directos que tiene la
familiaridad a la marca en el modelo propuesto.
De esta forma, si las empresas siguen los cambios estratégicos que se sugieren
podrían lograr un acercamiento más efectivo con sus consumidores, generando a la vez
una intención de compra más elevada, ya que estarán mejorando el desempeño de algunas
áreas de actividad gerencial y de mercadeo que son prioritarias y que quizás no habían
considerado en sus estrategias, considerando siempre, que una estrategia, es aquélla que
te vuelve único y que, sin dudar, te generará ventaja competitiva en tu industria en
particular.
Una herramienta básica y apropiada para generar estas estrategias a las empresas,
es la matriz de análisis de la importancia y desempeño, la cual cada vez se está volviendo
más popular para extender, de alguna manera, los hallazgos que se generan de los análisis
del PLS-SEM, usando de manera apropiada las puntuaciones de las variables latentes
(Fornell, Johnson, Anderson, Cha., & Bryant, 1996; Hock, Ringle, & Sarstedt, 2010;
Kristensen, Martensen, & GrØnholdt, 2000; Slack, 1994; Völckner, Sattler, Hennig-
Thurau, & Ringle, 2010).
Hair, Jr., et al. (2013), detalla que esta matriz realiza una comparación a través de
los efectos totales del modelo estructural, de dónde se obtienen los valores para la
286
importancia, contra las puntuaciones de las variables latentes establecidas en un valor
promedio, los cuales representan la dimensión del desempeño. Es a través de éste
contraste de las dos dimensiones citadas, como esta matriz puede identificar las áreas de
mejora continua, para actividades gerenciales o de mercadeo.
Höck et al. (2010) recomiendan que para alcanzar el mejor nivel de desarrollo de
las variables latentes endógenas hacia un futuro, las acciones se deberían de tomar entre
las líneas que tienen una importancia relativa alta y un relativo desempeño bajo. Por
tanto, en las siguientes gráficas se podrán hacer algunas recomendaciones a las empresas
automotrices y de la fabricación de computadoras portátiles en cuanto a las variables
dónde se debe asignar prioridad para que generen un mejoramiento y a la vez se origine
un efecto en la intención de compra del consumidor, sea éste puertorriqueño o mexicano.
Por lo que el modelo propuesto en este estudio, se puede incorporar como una
sólida herramienta de evaluación en cualquier tipo de empresa que decida emplearla de
manera progresiva y hasta sostenible en el tiempo, para generar un incremento en los
niveles de intención de compra de los consumidores meta, lo cual, sin lugar a dudas, les
originará ventaja competitiva en su industria.
5.5.1 Matriz de importancia y desempeño para la marca americana Ford en
las muestras de Puerto Rico y México. En la siguiente Gráfica (6) se observa a cada
una de las variables que generan un efecto en la intención de compra, se cuentan a las
siguientes: IPO (imagen de país de origen, en este caso USA), PM (personalidad de
marca), AM (afecto a la marca), CM (confianza a la marca), CPM (compromiso a la
marca) y FAM (familiaridad a la marca).
287
Gráfica 6 IPMA de IC para Ford
IPO USAPM
AM CPM
CMFAM
IPO USA
AMCPM
FAM
PM
CM
30
40
50
60
70
80
90
100
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6
Importancia
Des
empe
ñoMuestra PR Muestra MX
Como se puede observar, para la muestra de Puerto Rico, la variable que más
impacta a la intención de compra es CM, seguida por FAM, CPM, PM, AM y finalmente
IPO. En cuanto a las primeras dos variables que son las de mayor importancia, CM y
FAM, ambas deben de mejorar su desempeño. Las variables CPM y AM deben también
mejorar aún más sus niveles de desempeño.
Para la muestra de México, la situación es diferente, ya que ahora las variables
están más rezagadas en importancia en relación a la muestra de Puerto Rico, las tres
variables con mayor importancia son CM, CPM y FAM. En el caso de CM, ésta es la
variable de mayor importancia, pero tiene que aumentar su desempeño. CPM genera
también mucha importancia, pero es la variable más débil en desempeño, por lo que debe
incrementar esta dimensión. FAM, ya cobra relativamente menor importancia que las
dos variables anteriores, más aún debe incrementar su desempeño.
288
A manera de contraste entre las dos muestras (PR y México), se puede observar
en la Gráfica 6, que en ambas hay que trabajar en el desempeño de las variables CPM y
AM.
5.5.2 Matriz de importancia y desempeño para la marca japonesa Toyota en
las muestras de Puerto Rico y México. En la Gráfica 7, se puede observar, para la
muestra de Puerto Rico, que la variable que más impacta a la intención de compra es
FAM, seguida por CM, CPM, AM, PM y finalmente IPO. En cuanto a las primeras dos
variables que son las de mayor importancia, FAM y CM, ambas deben de mantener su
desempeño. Las variables CPM y AM deben también mejorar aún más sus niveles de
desempeño, sobre todo en el caso de CPM, pues es la más débil en la dimensión de
desempeño.
Gráfica 7 IPMA de IC para Toyota
IPO Japón
PMAM
CPM
CM FAMIPO Japón
AMCPM
FAMPMCM
30
40
50
60
70
80
90
100
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7
Importancia
Des
empe
ño
Muestra PR Muestra MX
Para la muestra de México, nuevamente, la situación es muy diferente, ya que
ahora las variables están más rezagadas en importancia y hasta en desempeño promedio,
289
en relación a la muestra de Puerto Rico, las cuatro variables con mayor importancia son
CPM, CM, AM y FAM. En el caso de CPM, esta es la variable de mayor importancia,
pero a la vez es la que tiene el menor valor de desempeño, por lo que es prioritario que lo
incremente sustancialmente. CM genera también mucha importancia relativa, pero debe
mantener e incluso incrementar su desempeño. AM y FAM deben mejorar su
desempeño; en particular AM debe hacer más esfuerzos por incrementar el mismo.
Al contratar ambas muestras (PR y México), se puede observar en la Gráfica 7,
que hay que trabajar sobre todo con las variables CPM y AM que fueron las variables con
menores valores en la dimensión de desempeño, pero prioritariamente en la muestra de
México que aún son más bajos los valores, para las citadas variables.
5.5.3 Matriz de importancia y desempeño para la marca surcoreana
Hyundai en las muestras de Puerto Rico y México. En la siguiente Gráfica (8), se
puede observar, para la muestra de Puerto Rico, que la variable que más impacta a la
intención de compra es familiaridad a la marca (FAM), seguida por confianza a la marca
(CM), compromiso a la marca (CPM), afecto a la marca (AM), personalidad de marca
(PM), y finalmente imagen de país de origen (IPO). Aunque familiaridad a la marca
(FAM) es la variable que más importancia tiene, tiene un desempeño relativamente bajo,
por lo que Hyundai debe buscar mejorar su desempeño. Las variables compromiso a la
marca (CPM) y afecto a la marca (AM) son las que tuvieron el menor desempeño, por lo
que la empresea debe desarrollar esfuerzos significativos por incrementar sus niveles, en
especial el del compromiso a la marca (CPM), ya que generó el tercer lugar en
importancia.
290
Gráfica 8 IPMA de IC para Hyundai
IPO CoreaPM
AMCPM
CM
FAM
FAMAM
CPM
CMPM
IPO Corea
30.00
40.00
50.00
60.00
70.00
80.00
90.00
100.00
0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70
Importancia
Des
empe
ño
Muestra PR Muestra MX
Para la muestra de México, nuevamente, la situación es muy diferente, ya que
ahora las variables están más rezagadas en importancia, en relación a la muestra de
Puerto Rico, no obstante, las variables de México, en promedio, tienen mayores niveles
de desempeño.
Las dos variables con mayor importancia son CPM y CM. En el caso específico
de CPM, esta es la variable de mayor importancia, pero a la vez es la que tiene el menor
valor de desempeño, por lo que es prioritario que lo incremente sustancialmente. CM
genera también mucha importancia relativa, pero debe mantener su desempeño.
Al contrastar ambas muestras (PR y México), se puede observar en la Gráfica 8,
que en ambas, hay que trabajar sobre todo con las variables FAM, CPM y AM que fueron
las variables con menores valores en la dimensión de desempeño, pero prioritariamente
en la muestra de PR, donde las citadas variables deben de incrementar sobre todo esta
dimensión.
291
5.5.4 Matriz de importancia y desempeño para la marca americana Apple en
las muestras de Puerto Rico y México. En la siguiente Gráfica (9), se puede observar,
para la muestra de Puerto Rico, que la variable que más impacta a la intención de compra
es FAM, seguida por CM, CPM, AM, PM y finalmente IPO. En cuanto a la primera
variable FAM, ésta es la que genera mayor importancia, no obstante, debe incrementar su
desempeño. Con las variables CPM y AM, la empresa tiene que desarrollar esfuerzos
significativos por incrementar sus niveles de desempeño.
Gráfica 9 IPMA de IC para Apple
FAMCM
CPMAM
PM
IPO USACM
PM
FAM
CPMAM
IPO USA
30.00
40.00
50.00
60.00
70.00
80.00
90.00
100.00
0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70
Importancia
Des
empe
ño
Muestra PR Muestra MX
Para la muestra de México, nuevamente, la situación es muy diferente, ya que
ahora las variables están más rezagadas en importancia, en relación a la muestra de
Puerto Rico
Las dos variables con mayor importancia son FAM y CPM. En el caso específico
de FAM, esta es la variable de mayor importancia, no obstante, debe mejorar su
desempeño. CPM genera también mucha importancia relativa, pero a la vez es la que
292
tiene el menor valor de desempeño, por lo que es prioritario que lo incremente
sustancialmente. Las variables CM y AM también deben de mejorar su desempeño, en
particular AM.
Al contrastar ambas muestras (PR y México), se puede observar en la Gráfica 9,
que en ambas, hay que trabajar sobre todo con las variables FAM, CPM y AM que fueron
las variables con menores valores en la dimensión de desempeño, pero prioritariamente
en la muestra de México, donde las citadas variables deben de incrementar aún más esta
dimensión.
5.5.5 Matriz de importancia y desempeño para la marca japonesa Sony en
las muestras de Puerto Rico y México. En la siguiente Gráfica (10), se puede observar,
para la muestra de Puerto Rico, que la variable que más impacta a la intención de compra
es FAM, seguida por CM, CPM, PM, AM y finalmente IPO.
Gráfica 10 IPMA de IC para Sony
FAMCM
CPM
AM
PMIPO JapónCMPM
FAM
CPMAM
IPO Japón
30.00
40.00
50.00
60.00
70.00
80.00
90.00
100.00
0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60
Importancia
Des
empe
ño
Muestra PR Muestra MX
293
Respecto a la variable FAM, ésta es la que genera mayor importancia, no
obstante, debe incrementar su desempeño. La variable CM tiene un desempeño
promedio, el cual debe mantener e incluso incrementar.
Con las variables CPM y AM, la empresa tiene que desarrollar esfuerzos
significativos por incrementar sus niveles de desempeño. En cuanto a PM, se debe de
mantener su desempeño.
Para la muestra de México, las dos variables con mayor importancia son CM y
CPM. En el caso específico de CM, esta es la variable de mayor importancia, sólo se le
recomendaría que mantuviese su desempeño. CPM genera también mucha importancia
relativa, pero a la vez, es la que tiene el menor valor de desempeño, por lo que es
prioritario que lo incremente sustancialmente.
Las variables FAM y AM deben de mejorar su desempeño; en particular AM debe
hacer más esfuerzos por incrementar sustancialmente su desempeño. A la variable PM se
le recomendaría mantener su desempeño alto.
Al contrastar ambas muestras (PR y México), se puede observar en la Gráfica 10,
hay que trabajar sobre todo con las variables CPM y AM, que fueron las variables con
menores valores en la dimensión de desempeño, pero prioritariamente en la muestra de
México, donde las citadas variables deben de incrementar sobre todo sus niveles de
desempeño.
5.5.6 Matriz de importancia y desempeño para la marca surcoreana
Samsung en las muestras de Puerto Rico y México. En la siguiente Gráfica (11), se
puede observar, para la muestra de Puerto Rico, que la variable que más impacta a la
intención de compra es FAM, seguida por CM, PM, CPM, AM y finalmente IPO. En
294
cuanto a las variables FAM y CM, ambas son las que generan mayor importancia, no
obstante, deben incrementar su desempeño. A la variable PM que ya tiene el desempeño
más elevado, aun se le recomienda incrementarlo.
Con las variables CPM, AM e IPO la empresa tiene que desarrollar esfuerzos
significativos por incrementar sus niveles de desempeño, muy en particular en el caso de
CPM, ya que tiene el valor más bajo de esta dimensión.
Gráfica 11 IPMA de IC para Samsung
FAMCM
CPMAM
PM
IPO Corea
IPO Corea
PMCM
CPM
AMFAM
30.00
40.00
50.00
60.00
70.00
80.00
90.00
100.00
0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70
Importancia
Des
empe
ño
Muestra PR Muestra MX
Para la muestra de México, las dos variables con mayor importancia son CPM y
CM. En el caso específico de CPM, esta es la variable de mayor importancia, no
obstante, es, a la vez, la que tiene el menor valor de desempeño, por lo que es prioritario
que lo incremente sustancialmente. CM genera también mucha importancia relativa, sólo
se le recomendaría que mantuviese su desempeño alto.
295
Las variables FAM, AM e IPO deben de seguir incrementando sus niveles de
desempeño; en particular AM. A la variable PM sólo se le recomendaría mantener
elevado su nivel de desempeño.
Al contrastar ambas muestras (PR y México), se puede observar en la gráfica 11,
hay que trabajar sobre todo con las variables CPM y AM, que fueron las variables con
menores valores en la dimensión de desempeño, pero prioritariamente en la muestra de
México, donde las citadas variables deben de incrementar sobre todo sus niveles de
desempeño.
5.6 Limitaciones
Entre las limitaciones de este estudio, se cuenta que tan sólo se analizaron dos
países latinoamericanos (México y Puerto Rico), además de que también se utilizaron dos
categorías de productos (autos y computadoras portátiles), y aún más, se analizaron seis
marcas, a saber: Ford, Toyota, Hyundai, Apple, Sony y Samsung, marcas que
corresponden a tres países de distintos orígenes: Estados Unidos, Japón y Corea del Sur.
Otras limitaciones de este estudio, tienen que ver con la falta de inclusión de
variables importantes en las decisiones de compra del consumidor, tales como, el nivel de
involucramiento de los productos, el precio, la percepción de la calidad de los productos
por parte del consumidor, el word of mouth y aún, otros factores, tales como, la presión
de los compañeros de trabajo y/o estudio y los contextos sociales que rodean al
consumidor.
5.7 Implicaciones para investigaciones posteriores
Las futuras líneas de estudio podrían continuar el camino de ésta investigación
avanzando las limitaciones que se han manifestado en la sección anterior, tanto en el
296
número de variables de estudio, categorías de productos y cantidad de marcas, así como
en cantidad y tipo de países donde se aplica y de dónde provienen los productos.
En particular, un punto muy interesante para analizar y desarrollar futuras líneas
de estudio estriban en generar nuevas relaciones entre la variable familiaridad a la marca
con variables tales como compromiso a la marca y afecto a la marca, para ver de manera
exploratoria, qué valores originan en un modelo que utilice el PLS, en particular con el
software SmartPLS 2.0 M3 (Ringle, Wende., & Will., 2005).
Otro punto importante a investigar en un futuro, podría ser la réplica de este
estudio en otros países latinoamericanos y contrastar los resultados, quizás con muestras
más grandes o incluso más pequeñas a la de este estudio y con metodología estadística
distinta a la empleada en el presente estudio. La réplica también, se pudiese realizar en
países desarrollados económicamente y analizar los resultados frente a los que se
obtuvieron en el presente estudio. A la vez, la réplica de este estudio se puede generar
utilizando otras marcas de productos, e incluso, marcas no tan reconocidas.
5.8 Conclusiones generales
Una vez que se han analizado cada una de las anteriores secciones de este quinto
capítulo final, y que no resta más que generar una síntesis que dé a conocer los
principales hallazgos de este estudio, es que este autor, presenta las siguientes
conclusiones generales:
Se genera un modelo teórico innovador con relevancia y validez predictiva, que
aporta a la literatura del área de estudio.
Se aporta también, a la brecha en la literatura existente, resolviendo el problema
de la investigación, en particular en países emergentes y con un estudio comparado,
297
situaciones, estas últimas, que son casi inexistentes. Se dio respuesta al problema de
investigación a través de originar un profundo análisis de cada uno de los tres primeros
objetivos que se plantearon en este estudio.
En cuanto al primer objetivo que lee: identificar si la imagen del país de origen
afecta la personalidad de marca percibida. Este se analizó a la luz de la primera hipótesis,
que establece un efecto directo positivo entre la imagen del país de origen del producto y
la personalidad de marca percibida. La prueba de esta hipótesis generó la aceptación de
la misma con un nivel de significancia de 5%, T estadística > 1.96, para cada una de las
seis marcas de ambas muestras (PR y MX).
En lo referente al segundo objetivo, que lee: identificar cuáles son las variables
mediadoras que influyen en la relación entre la personalidad de marca y la intención de
compra. Para realizar el análisis del mismo se empleó el modelo de mediación múltiple
que sugieren Hair, Jr., Hult, & Ringle, 2013, p. 223. Al aplicar este modelo, que se
describe en el artículo de Preacher & Hayes, 2008, se identificaron plenamente a las
siguientes variables mediadoras en la relación entre la personalidad de marca y la
intención de compra: confianza a la marca, afecto a la marca, y compromiso a la marca.
Finalmente, se analizó al tercer objetivo que lee: determinar de qué manera
afectan cada una de las variables mediadoras a la relación entre la personalidad de marca
y la intención de compra. Para ello se aplicó en SPSS, el macro de Hayes, 2008, y se
encontraron los siguientes resultados a manera de resumen: para la muestra PR,
utilizando el efecto en conjunto, las variables: AM, CM y CPM son mediadoras, entre
PM e IC (en todas las marcas) y si se emplean los efectos indirectos específicos, para las
marcas: Ford, Hyundai, Apple, Sony y Samsung, las variables AM, CM y CPM son
298
mediadoras, entre PM e IC, finalmente, para la marca Toyota, la variable AM no es
mediadora.
Para la muestra de MX, utilizando el efecto en conjunto, las variables: AM, CM y
CPM son mediadoras, entre PM e IC (en todas las marcas, excepto CM en Apple) y si se
emplean los efectos indirectos específicos, para las marcas: Toyota, Apple, Sony y
Samsung, la variable CM no es mediadora entre PM e IC, finalmente, para las marcas
Hyundai y Samsung, la variable CPM no es mediadora.
Otra conclusión general, es que se cumplen la gran mayoría de las hipótesis
planteadas, en dos países de aplicación y con seis marcas distintas y midiendo la imagen
de país de origen, de tres diversos países, lo que es un tanto complejo de lograr con un
modelo multivariado, como lo fue el PLS.
En específico, para la muestra de PR, las hipótesis primera, segunda, cuarta,
quinta, sexta, séptima, octava, décima, undécima y duodécima, se cumplieron para cada
una de las seis marcas del estudio con un nivel de significancia de 5%, T estadística >
1.96 . En cuanto a la tercera hipótesis, se cumplió para las marcas Apple, Sony y
Samsung con un nivel de significancia de 5%, T estadística > 1.96, y para la marca
Toyota se cumplió con un nivel de significancia de 10%, T estadística > 1.65, para las
marcas Ford y Hyundai, esta tercera hipótesis no se cumplió. Finalmente, la novena
hipótesis, se cumplió para todas las marcas a excepción de Ford, con un nivel de
significancia de 5%, T estadística > 1.96, y para la citada marca Ford, esta hipótesis se
cumplió con un nivel de significancia de 10%, T estadística > 1.65
Para la muestra de México, las hipótesis primera, segunda, cuarta, quinta y
octava, se cumplieron para cada una de las seis marcas del estudio con un nivel de
299
significancia de 5%, T estadística > 1.96. En cuanto a la tercera hipótesis, esta tan sólo se
cumplió para las marca Sony con un nivel de significancia de 10%, T estadística > 1.65,
para las demás marcas Apple, Samsung, Ford, Hyundai y Toyota, esta hipótesis no se
cumplió. La sexta hipótesis, se cumplió para todas las marcas a excepción de Toyota,
con un nivel de significancia de 5%, T estadística > 1.96, y para la citada marca Toyota,
esta hipótesis se cumplió con un nivel de significancia de 10%, T estadística > 1.65.
Las hipótesis séptima y décima se cumplieron para cada una de las marcas con un
nivel de significancia de 5%, T estadística > 1.96, a excepción de las marca Apple, que
no cumplió estas hipótesis. La novena hipótesis se cumplió para cada una de las marcas
con un nivel de significancia de 5%, T estadística > 1.96, a excepción de la marca
Toyota, que no cumplió esta hipótesis.
La undécima hipótesis se cumplió para cada una de las marcas con un nivel de
significancia de 5%, T estadística > 1.96, a excepción de la marca Sony, que no cumplió
esta hipótesis. Finalmente, la duodécima hipótesis se cumplió para las marcas Ford,
Toyota, Hyundai y Apple con un nivel de significancia de 5%, T estadística > 1.96 y para
las marcas Sony y Samsung también se cumplió, pero con un nivel de significancia de
10%, T estadística > 1.65.
Se generan, además, aportaciones prácticas que pueden originar ventaja
competitiva a las empresas que apliquen el modelo que en este estudio se ha propuesto.
Esta aplicación se da a través del análisis de cada una de las variables mediadoras que se
han identificado y hasta cuantificado, ya que se pueden desarrollar estrategias que lleven
a las empresas en diferentes países a generar una mayor intención de compra.
300
El análisis de las variables mediadoras: afecto a la marca, confianza a la marca y
compromiso a la marca, debe de particularizarse a cada marca y a cada país de
aplicación, ya que los efectos son, a la vez, muy variados. Estos efectos mediadores,
nutren los conocimientos de los académicos y profesionales del ámbito del enfoque
internacional del mercadeo, de la gerencia, del comercio y de la logística, así como del
comportamiento del consumidor.
Además, el hecho de poder evaluar las percepciones de los consumidores de
diversos países, sobre variables de difícil medición, sigue enriqueciendo al modelo
planteado en este estudio, por lo que el modelo en cuestión, se vuelve pionero, al unir
variables que antes no se habían analizado en su conjunto, ya que la revisión de la
literatura se fundamentó en artículos de muy reciente publicación, lo que le da pertinencia
al estudio.
Incluso, el constructo de familiaridad a la marca, emerge como una nueva variable
que influye en el modelo, originando nuevas líneas de investigación, que pueden permitir
seguir avanzando en el aporte a la brecha a la literatura existente en éste tópico, que se ha
convertido en un tema central del mercadeo.
301
Referencias
Aaker, D.A. (1991). Managing Brand Equity: Capitalizing on the Value of a Brand
Name. New York, USA: The Free Press.
Aaker, D.A. (1992). The value of brand equity. The Journal of Business Strategy, 13, 27-
32.
Aaker, D.A. (1996). Building Strong Brands. New York, USA: The Free Press.
Aaker, D.A. (1996b). Measuring brand equity across products and markets. California
Management Review, 38(3), 102-120.
Aaker, D.A., & Bruzzone, D.E. (1981). Viewer perceptions of prime-time television
advertising. Journal of Advertising Research, 21, 15–23.
Aaker, D.A., & Joachimsthaler, E. (2000). Brand Leadership. New York, USA: The Free
Press.
Aaker, J.L. (1997). Dimensions of Brand Personality. Journal of Marketing Research,
34(3), 347-356.
Aaker, J.L. (1999). The malleable self: The role of self-expression in persuasion. Journal
of Marketing Research, 36(February), 45-57.
Aaker, J.L., Benet-Martinez, V., & Garolera, J. (2001). Consumption of symbols as
carriers of culture: A study of Japanese and Spanish brand personality constructs.
Journal of Personality and Social Psychology, 81(September), 492-508.
Aaker, J.L., Fournier, S., & Brasel, S.A. (2004). When good brands do bad. Journal of
Consumer Research, 31, 1–16.
ADEFA. (2012). Asociación de Fábricas de Automotores. Buenos Aires, Argentina.
Obtenido de http://www.adefa.org.ar, el 10 de septiembre, 2012.
302
Aggarwal, P. (2004). The effects of brand relationship norms on consumer attitudes and
behavior. Journal of Consumer Research, 31(1). doi:10.1086/383426
Ahluwalia, R., Burnkrant, R.E., Unnava, H. R. (2000). Consumer response to negative
publicity: The moderating role of commitment. Journal of Marketing Research,
37(2), 203-214.
Ahmed, S.A. & d'Astous, A. (1995). Comparison of country-of-origin effects on
household and organizational buyers' product perceptions. European Journal of
Marketing, 29(3), 35-51.
Aiello, G., Donvito, R., Godey, B., Pederzoli, D., Wiedmann, K.P., Hennigs, N., Siebels,
A., Chan, P., Tsuchiya, J., Rabino, S., Ivanovna, S.I., Weitz, B., Oh, H., & Singh,
R. (2009). An international perspective on luxury brand and countryof-origin effect.
Journal of Brand Management, 16, 323 – 337. doi: 10.1057/bm.2008.52
Akin, M. (2011). Predicting consumers’ behavioral intentions with perceptions of brand
personality: A study in cell phone markets. International Journal of Business and
Management, 6(6), 193-206. doi:10.5539/ijbm.v6n6p193
Aksoy, L. & Özsomer, A. (2007). Dimensions forming brand personality in Turkey. 12vo
Ulusal Pazarlama Kongresi Bildirisi (pp. 1-14). Sakarya Üniversitesi.
Alba, J.W. & Hutchinson, J.W. (1987). Dimensions of consumer expertise. Journal of
Consumer Research, 13(3), 55-59.
Alt, M. & Griggs, S. (1998). Can a brand be cheeky? Marketing Intelligence and
Planning, 6(4), 9-26.
303
Allen, D.E., & Olson, J. (1995). Conceptualizing and creating brand personality: A
narrative theory approach. In: F.R. Kardes & M. Sujan (eds). Advances in
Consumer Research (pp. 391-395). Provo, UT: Association for Consumer Research.
Allen, N., & Meyer, J. (1984). Testing the 'side-bet theory' of organizational
commitment: Some methodological considerations. Journal of Applied Psychology,
69, 372-378.
Allen, N., & Meyer, J. (1987). Organizational commitment: Toward a three-component
model. (Research Bulletin No. 660). London: The University of Western Ontario,
Department of Psychology.
Allen, N., & Meyer, J. (1990). The measurement and antecedents of affective,
continuance and normative commitment to the organization. Journal of
Occupational Psychology, 63, 1-18.
Allen, N., & Meyer, J. (1997). Commitment in the workplace: Theory, research and
application. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.
Allred, A., Chakraborty, G., & Miller, S.J. (1999). Measuring Images of Developing
Countries: A Scale Development Study. Journal of Euro Marketing, 8(3), 29-49.
Al-hammad, A.A. (1988). A study of the Saudi Arabian market for selected imported
manufactured goods – an economic, cultural and attitudinal analysis with
particular references to U.K. suppliers. (Disertación doctoral no publicada).
University of Bradford, U.K.
Alon, I., Fetscherin, M., and Sardy, M. (2008). Geely Motors Case: The
internationalization of a Chinesse automotive firm. International Journal of
Chinesse Culture and Management, 1(4), 489-498.
304
Álvarez, M.L. (2002). Cambios en la industria automotriz frente a la globalización, el
sector de autopartes en México. Revista Contaduría y Administración, 206(Julio-
septiembre), 29-49.
Altman, I., & Taylor, D.A. (1973). Social Penetration: The Development of
Iinterpersonal Relationships. New York, USA: Holt, Rinehart and Winston.
Ambroise, L. (2005). La personnalité de la marque: contributions théoriques,
méthodologiques et managériales (Disertación doctoral no publicada). Université
Pierre Mendès-France, Grenoble.
Ambroise, L. (2006). La personnalité des marques: une contribution réelle è leur
gestion?, Revue Française du Marketing, 207, 25-41.
Ambroise, L., Sliman, B.S., Bourgeat, P., De Barnier, V., Ferrandi, J-M., Merunka, D.,
Roehrich, G., & Valette-Florence, P. (2005, junio). The impact of brand personality
on attitude and commitment towards the brand. CD-ROM, Proceedings of the 32nd
International Research Seminar in Marketing. Marketing Communications and
Consumer Behavior, La Londe les Maures, France.
Andaleeb, S.S. (1992). The trust concept: research issues for channels of distribution.
Research in Marketing, 11, 1-34.
Anderson, E.W., & Barton, W. (1992). The use of pledges to build and sustain
commitment in distribution channels. Journal of Marketing Research, 29, 18-34.
Anderson, J.C. & Narus, J.A. (1990). A model of distributor firm and manufacturer firm
working partnerships. Journal of Marketing, 54(1), 42-58. doi:10.2307/1252172
Anderson, D. R., Sweeney, D. J. & Williams, T. A. (2008). Estadística para
administración y economía. Cengage Learning.
305
Andreassen, T.W., & Lindestad, B. (1997). Customer loyalty and complex services: The
impact of corporate image on quality, customer satisfaction and loyalty or
customers with varying degrees of service expertise. International Journal of
Service Industry Management, 8(4), 1-33.
ANFAVEA. (2012). Asociación Nacional de Fabricantes de Vehículos Automotores.
Anuario de la Industria Automovilistica Brasileña
Anholt, S. (2005). Anholt nation brands index: How does the world see America?
Journal of Advertising Research, 45(3), 296-304.
Ariely, D. (2000). Controlling the information flow: Effects on consumers’ decision
making and preferences. Journal of Consumer Research, 27(September), 233-248.
Askegaard, S., & Ger, G. (1998).Product-Country Images: Towards a Contextualized
Approach. European Advances in Consumer Research, 3, 50-58.
Asociación Mexicana de la Industria Automotriz A.C. (2012). Obtenido de:
http://www.amia.com.mx/estadisticasvmm.html, el 7 de septiembre, 2012.
Assael, H. (1998). Consumer Behavior and Marketing Action. Cincinnati, Ohio: South-
Western, Division of Thomson Learning.
Aurier, P., Benavent, C., & N’Goala, G. (2001). Validité discriminante et prédictive des
composantes de la relation à la marque. Actes du 17éme Congrès international de
l’Association Française de Marketing (pp. 156-159). Deauville: Université de
Caen.
Azoulay, A., and Kapferer, J.N. (2003). Do brand personality scales really measure brand
personality? Brand Management, 11(2), 143-155.
306
Badri, M.A., Davis, D.L., & Davis, D.F. (1995). Decision support for global marketing
strategies: The effect of country-of-origin on product evaluation. Journal of Product
& Brand Management, 4(5), 49-64.
Bagozzi, R. & Yi, Y.(1988). On the evaluation of structural equation models. Journal of
the Academy of Marketing Sciences, 16(1), 74-94.
Baker, M.J., & Michie, J. (1995). Product country images: Perceptions of Asian cars.
(Working paper No. 95/3), Glasgow, UK: Department of Marketing, University of
Strathclyde.
Baker, W., Hutchinson, J. W., Moore, D., Nedungadi, P. (1986). Brand familiarity and
advertising: Effects on the evoked set and brand preference. Advances in Consumer
Research, 13, 637-642.
Banco Mundial.(201). Horizontes del Desarrollo Global. Obtenido de:
http://www.worldbank.org/GDH2011 el día 5 de marzo de 2013
Bannister, J.P., & Saunders, J.A. (1978). U.K. Consumers' Attitudes Toward Imports:
The Measurement of National Stereotype Image. European Journal of Marketing,
12(8), 562-70.
Bansal, H., Irving, G., & Taylor, S. (2004). A three-component model of customer
commitment to service providers. Academy of Marketing Science.Journal,
32(3):234-250.
Barnabas, A.A., & Elimimian, J.U. (1999). Attitudes of developing countries towards
'country-of-origin' products in an era of multiple brands. Journal of International
Consumer Marketing, 11(4), 97-116.
307
Barney, J., & Hansen, M. (1994). Trustworthiness as a source of competitive advantage.
Strategic Management Journal, 15(winter special issue), 175–290.
Batra., R., Donald, R.H., & Singh, D. (1993). The brand personality component of brand
goodwill: Some antecedents and consequences. In Aaker, D.A., and Biel, A.L.
(Eds), Brand Equity & Advertising’s Role in Building Strong Brands. Hillsdale, NJ.:
Lawrence Erlbaum Associates.
Battacharya, C.B. (1998). When customers are members:Customer retention in paid
membership contexts. Journal of the Academy of Marketing Science, 26(1), 31-44.
Battacharrya, R., Devinney, T., & Pilluta, M. (1998). A formal model of trust based on
outcomes. Academy of Management Review, 23(3), 459–472.
Baughn, C.C., & Yaprak, A. (1993). Mapping Country of Origin Research: Recent
Developments and Emerging Avenues. In Papadoupoulos, N. and Heslop, L.
(editors). Product Country Images: Impact and Role in International Marketing
(pp. 89-115). New York: Haworth Press
Baughn, C.C., & Yaprak, A. (1996). Economic nationalism: Conceptual and empirical
development. Political Psychology, 17(4), 759-78.
Beatty, S., Homer, P., & Kahle. (1998). The involvement-commitment model: theory and
implications. Journal of Business Research, 16, 149-167.
doi:10.1016/0148-2963(88)90039-2
Belaïd, S., & Lacoeuilhe, J. (2005). Une validation interculturelle de l’échelle
d’attachement à la marque. Actes du XXIème Congrès de l’Association Française
de Marketing, Mai:18-20.
308
Belk, R.W. (1988). Possessions and the extended self. Journal of Consumer Research,
15, 139-168.
Bettencourt, L. (1997). Customer voluntary performance: customers as partners in service
delivery. Journal of Retailing, 7: 383-406. doi: 10.1016/S0022-4359(97)90024-5,
http://dx.doi.org/ S0022-4359(97)90024-5
Bettman, J. & Park, W. (1980). Effects of prior knowledge and experience on consumer
decision processes: a protocol analysis. Journal of Consumer Research, 7(3), 234-
48.
Bilkey, W.J. (1993). Foreword. In: Papadopoulos N., Heslop L.A., editors. Product-
Country-Images: Impact and Role in International Marketing. New York:
International Business Press. p. xix-xx
Bilkey, W.J. & Nes, E. (1982). Country-of-origin effects on product evaluations. Journal
of International Business Studies, 13(Spring), 131-141.
Biel, A.L. (1992). How brand image drives brand equity. Journal of Advertising
Research, 32, RC6-RC12.
Biel, A.L.(1993). Converting image to equity. In Brand Equity & Advertising’s Role in
Building Strong Brands. Aaker, D.A., and Biel, A.L. (Eds), Lawrence Erlbaum
Associates, Hillsdale, NJ, 67–82.
Blackston, M. (1992). Observations: Building brand equity by managing the brand’s
relationship. Journal of Advertising Research, 32(3), 79-83.
Bluemelhuber, C., Carter, L.L., & Lambe, C.J. (2007). Extending the view of brand
alliance effects. International Marketing Review, 24(4), 427-443.
309
Bonoma, B.V., & Johnston, W.J. (1978). The social psychology of industrial buying and
selling. Industrial Marketing Management, 17, 213-224.
Bosnjak, M., Bochmann, V., & Hufschmidt, T. (2007). Dimensions of brand personality
attributions: A person-centric approach in the german cultural context. Social
Behavior and Personality, 35(3), 303-316.
Bouhlel, O., Mzoughi, N., Hadiji, D., & Slimane, I.D. (2011). Brand personality’s
influence on the purchase intention: A mobile marketing case. International Journal
of Business and Management, 6(9), 210-227.
Boulding, W., Kalra, A., Staelin, R., & Zeithaml, V.A. (1992). A dynamic process model
of service quality: From expectations to behavioral intentions. Journal of Marketing
Research, 30(February), 7-27.
Bowen, J., & Shoemaker, S. (1998). Loyalty: a strategic commitment. Cornell and
Restaurant and Administration Quarterly, 39, 12–25.
doi:10.1177/001088049803900104, Obtenido de:
http://dx.doi.org/10.1177/001088049803900104
Bozzo, C., Merunka, D., & Moulins, J.L. (2003). Fidélité et comportement d’achat: ne
pas se fier aux apparences. Décisions Marketing, 32(4), 9-17.
Brakus, J.J., Bernd, H.S., & Zarantonello, L. (2009). Brand experience: What is it? How
is it measured? Does it affect loyalty? Journal of Marketing, 73(May 2009), 52–68.
American Marketing Association. ISSN: 0022-2429 (print), 1547-7185 (electronic).
Brodowsky., Glen, H., Justin, T., & Ofer, M. (2004). Managing country of origin choices:
Competitive advantages and opportunities. International Business Review, 13(6),
729-748.
310
Buchanan, B. (1974). Building organizational commitment: The socialization of
managers in work organizations. Administrative Science Quarterly, 19, 533-546.
Campbell, M. C., & Keller, K. L. (2003). Brand familiarity and advertising repetition
effects. Journal of Consumer Research, 30(2), 292-304. Obtenido de:
http://www.jstor.org/stable/10.1086/376800
Cambell, D. (1957). Factors relevant to the validity of experiments in social settings.
Psychological Bulletin, 54, 297-312.
Campbell, D., & Stanley, J. (1963). Experimental and cuasi-experimental designs for
research. Chicago: Rand McNally.
Caprara, G.V., Barbaranelli, C., & Guido, G. (2001). Brand personality: How to make the
metaphor fit? Journal of Economic Psychology. 22(3), 377-395.
Carrol & Ahuvia. (2006). Some antecedents and outcomes of brand love. Marketing
letters, 17, 79-89. doi:10.1007/s11002-006-4219-2.
Caruana, A. (1997). Corporate reputation: Concept and measurement. Journal of Product
& Brand Management, 6(2), 109–118.
Chang, P.L., & Chieng, M.H. (2006). Building consumer-brand relationship: A
crosscultural experiential view. Psychology & Marketing, 23, 927–959.
Chaplin, L.N., & Roedder J.D. (2005). The Development of self-brand connections in
children and adolescents. Journal of Consumer Research, 32(June), 119-129.
Chatterjee, S., & Chaudhuri, A. (2005). Are trusted brands important? Marketing
Management Journal, 15(1), 1–16.
311
Chaudhuri, A., & Holbrook, M. (2001). The chain effects from brand trust and brand
affect to brand performance: The role of brand loyalty. Journal of Marketing, 65(2),
81-93.
Chen, Y., & Xie, J. (2008). Online consumer review: Word-of-mouth as a new element of
marketing communication mix. Management Science, 54(3), 477-491.
Child, I.L., & Doob, L.W. (1943). Factors determining national stereotypes. Journal of
Social Psychology, 17, 203-19.
Chin, W.W. (1998). The partial least squares approach to structural equation modeling.
In: G. A.Marcoulides (Ed.), Modern Methods for Business Research (p. 295–358).
Mahwah, NJ:Lawrence Erlbaum Associates.
Chinen, K., Enomoto, C., & Costley, D. (2000). The country of origin effect on Toyotas
made in Japan, the U.S.A. and Mexico. The Journal of Brand Management, 8(2),
139-148.
Chinen, K., Jun, M., & Hampton, G.M. (2000). Product quality, market presence, and
buying behavior: Aggregate images of foreign products in the U.S. Multinational
Business Review, 8(1), 29-39.
Chung, K.K. (1995). Brand popularity and country image in global competition:
Managerial implications. Journal of Product & Brand Management, 4(5), 21-33.
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences. Mahwah, NJ:
Lawrence Erlbaum.
Collins, N.L. (1996). Working models of attachment: Implications for explanation,
emotion, and behavior. Journal of Personality and Social Psychology, 71(4), 810-
32.
312
Conferencia de las Naciones Unidas para el Comercio y el Desarrollo. (2012). Manual de
la UNCTAD. Publicaciones de las Naciones Unidas. Nueva York. N.Y.
Coulter, K. S., & Coulter, R. A. (2002). Determinants of trust in a service provider: The
moderating role of length of relationship. Journal of Service Marketing, 16, 35–50.
Cristau, C. (2001). Les facteurs d’Attachement / engagement aux marques comme source
de capital de marque. (Disertación doctoral no publicada), Université Aix-Marseille
III, France.
Cristau, C. (2006). L’attachement à une marque: conjonction de l’indépendance et de
l’amitié. Revue française du Marketing, 207, 5-24.
Cronin, J.J., & Taylor, S.A. (1992). Measuring service quality: A re-examination and
extension. Journal of Marketing, 56(July), 55-68.
Cui, A.P., Albanese J.P., Jewell, R.D., & Hu, M.Y. (2008). Profiling the brand
personality of specific brands. Advances in Consumer Research, 35, 534 – 541.
Dahlén. M. (2001). Banner ads through a new lens. Journal of Advertising Research,
41(4), 23-30.
Daniels, J.D., Radebaugh, L.H., & Sullivan, D.P. (2007). International business:
environments and operations. Pearson. Prentice Hall. 11ª. Edition. 792 pages.
Darling, J.R., & Kraft, F.B. (1977). A competitive profile of products and associed
marketing practices. European Journal of Marketing. 11(7), 11-23.
Davies, G., Chun, R., Da Silva, R.V., & Roper, S. (2003). Corporate Reputation and
Competitiveness. Routledge, London, U.K.
313
De Chernatony, L., & McEnally, M. (1999). The evolving nature of branding: Consumer
and managerial considerations. Journal of Consumer and Market Research. 99(2).
Obtenido de http://www.amsreview.org/articles/mcenally02-1999.pdf
Debenedetti, A. (2004). L’Attachement au lieu: état de l’art et perspectives de recherche
dans le cadre des lieux de loisirs. IX Journées de Recherche en Marketing de
Bourgogne.
Degon, R. (2000). La marque relationnelle. Revue Française de Marketing, 2001/1(176),
63-71.
Delgado-Ballester, E., & Munuera-Alemán, J.L. (2001). Brand trust in the context of
consumer loyalty. European Journal of Marketing, 35(11/12), 1238-1258.
doi:10.1108/EUM0000000006475.
Delgado-Ballester, E., & Munuera-Alemán, J.L. (2005). Does brand trust matter to brand
equity? The Journal of Product and Brand Management, 14(2/3), 187-196.
Delgado-Ballester, E., Munuera-Alemán, J.L., & Yagüe-Guillén, M.J. (2003).
Development and validation of a brand trust scale. International Journal of Market
Research, 45(1), 35-53.
Delgado-Ballester, E., Navarro, A. y Sicilia, M. (2012). Revitalising brands through
communication messages: the role of brand familiarity. European Journal of
Marketing. 46(1), 31-51. doi: 10.1108/03090561211189220
De Reuyter, K., Wetzels M., & Birgelen, M. (1998). Marketing service relationships: the
role of commitment. Journal of business and industrial marketing, 13(4-5), 406 –
423.
314
Desborde, R.D. (1990). Development and testing of a psychometric scale to measure
country of origin image. Florida State University, University Microfilms
International (UM I): Ann Arbor, Michigan.
Deutsch, M. (1973). The resolution of conflict: Constructive and destructive processes.
Yale University Press, New Haven, CT.
Diamantopoulos, A., & Roth, K.P. (2008). Advancing the Country Image Construct.
Jubiläumsfonds of the Österreichische Nationalbank (OENB), project number
12288.
Diamantopoulos, A., Schlegelmilch, B.B., & Preez, J.P. (1995). Lessons for pan european
marketing? The role of consumer preferences in finetuning the product market fit.
International Marketing Review, 12(2), 38-52.
Diamantopoulus, A., Smith, G., & Ian, G. (2005). The impact of brand extensions on
brand personality: experimental evidence. European Journal of Marketing, 39(1/2),
129. ABI/INFORM.
Dodds, W. B., Monroe, K., & Grewal, D. (1991). Effect of price, brand and store
information on buyers’ product evaluations. Journal of Marketing Research, 28 (3),
307-319.
Doney, P., & Cannon, J.P. (1997). An examination of the nature of trust in buyer-seller
relationships. Journal of Marketing, 61(April), 35-51.
Drigotas, S.M., & Rusbult, C.E. (1992). Should I stay or should I go?: A dependence
model of breakups. Journal of Personality and Social Psychology, 62, 62-87.
Druckman, D. (1994). Nationalism, patriotism and group loyalty: A social psychological
perspctive. International Studies Quarterly, 38(51), 43-68.
315
Dussart, C. (1983). Le comportement du consommateur et les stratégies marketing.
Collection de Mac Grow Hill éditeur, 14.
Dwyer, F.R., Schurr, P.H., & Oh, S. (1987). Developing buyer-seller relationships.
Journal of Marketing, 5(2), 11-27.
Elliot, R., & Percy, L. (2007). Strategic Brand Management. Oxford: Oxford University
Press.
Engel, J.F., Kollat, D.T., & Blackwell, R.D. (1984). Consumer Behavior. New Jersey:
Prentice-Hall.
Epstein, S. (1973). The self-concept revisited or a theory of a theory. American
Psychologist, 28(May), 404-416.
Erickson, M., Johansson, K., & Chao, P. (1984). Image variables in multi-attribute
product evaluations: Country of origin effects. Journal of Consumer Research.
11(2), 694–699.
Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention and behavior: An introduction
to theory and research. Addison-Wesley Publishing Company, MA.
Ferrandi, J.M., Valette-Florence, P., & Fine-Falcy, S. (2000). Aaker's brand personality
scale in a french context: A replication and preliminary test of validity, in:
Developments in Marketing Science, 23, 7-13.
Fetscherin, M., & Toncar, M. (2009). Country of origin effect on U.S. consumers’ brand
personality perception of automobiles from China and India. Multinational Business
Review, 17(2), 111-127.
316
Fetscherin, M., & Toncar, M. (2010). The effects of the country of brand and the country
of manufacturing of automobiles: An experimental study of consumers' brand
personality perceptions. International Marketing Review, 27(2), 164-178.
Fletcher, K.P., & Peters, L.D. (1997). Trust and direct marketing environments: A
consumer perspective. Journal of Marketing Management, 13(6), 523-539.
Forbes. (2012). Global 2000 Leading Companies List. Obtenido de:
http://www.forbes.com/global2000/, el 7 de septiembre de 2012.
Fornell, C. G., Johnson, M. D., Anderson, E. W., Cha, J., & Bryant, B. E. (1996). The
American Customer Satisfaction Index: Nature, purpose, and findings. Journal of
Marketing, 60, 7-18.
Fortune. (2012). Global 500. Obtenido de
http://money.cnn.com/magazines/fortune/global500/2012/countries/China.html?iid
=top3, el 7 de septiembre de 2012.
Fournier, S. (1994). A consumer-brand relationship framework for strategy brand
management. (Disertación doctoral no publicada). University of Florida,
Gainesville, FL.
Fournier, S. (1998). Consumers and their brands: Developing relationship theory in
consumer research. Journal of Consumer Research, 24(4), 343-373.
Fournier, S., Dobscha, S., & Mick, D.G. (1998). Preventing the premature death of
relationship marketing. Harvard Business Review, 76(1), 42-51.
Freling, T.H., Crosno, J.L., & Henard, D.H. (2010). Brand peronality appeal:
conceptualization and empirical valitation. Journal of the Academic Marketing
Science. 39(3), 392-406. doi: 10.1007/S11747-010-0208-3
317
Freling, T.H., & Forbes, L.P. (2005). An empirical analysis of the brand personality
effect. Journal of Product and Brand Management, 14(7), 404-413.
Freling, T.H., & Forbes, L.P. (2005b). An examination of brand personality through
methodological triangulation. Journal of Brand Management, 13, 148-162.
Frisou, J. (2000). Confiance interpersonnelle et engagement: Une re´orientation
be´havioriste. Recherche et Applications en Marketing, 15(1), 63-80.
Fornell, C. G. (1982). A second generation of multivariate analysis: An overview. In C.
Fornell (Ed.), A second generation of multivariate analysis (pp. 1-21). New York:
Praeger.
Fornell, C. G. (1987). A second generation of multivariate analysis: Classification of
methods and implications for marketing research. In M. ]. Houston (Ed.), Review of
marketing (pp. 407-450). Chicago: American Marketing Association.
Fornell, C. G., & Bookstein, F. L. (1982). Two structural equation models: LISREL and
PLS applied to consumer exit-voice theory. Journal of Marketing Research, 19(4),
440-452.
Fornell, C. & Larcker, D.F. (1981). Structural equation models with unobservable
variables and measurement error: Algebra and statistics. Journal of Marketing
Research, 18(3), 382–388.
Fullerton, G. (2003). When does commitment lead to loyalty? Journal of Service
Research, 5(4), 333-344.
Fullerton, G. (2005). The impact of brand commitment on loyalty to retail service brands.
Canadian Journal of Administrative Sciences, 22(2), 97-110.
318
Ganesan, S. (1994). Determinants of long-term orientation in buyer-seller relationships.
Journal of Marketing, 58(2), 1-19.
Ganesan, S., & Hess, R. (1997). Dimensions and levels of trust: Implications for
commitment to a relationship. Marketing Letters, 8(4), 439-448.
Garbarino, E., & Johnson, M.S. (1999). The different roles of satisfaction, trust, and
commitment in customer relationships. Journal of Marketing, 63(4), 70-87.
García Pelatti, L. (2012, abril 25). Atractiva para inversiones la industria automotriz.
Sincomillas.com. Obtenido de http://sincomillas.com/2012/04/atractiva-para-
inversiones-la-industria-automotriz/, el 10 de septiembre de 2012.
Geisser, S. (1974). A predictive approach to the random effects model. Biometrika, 61,
101-107.
Geuens, M.B., Weijters, B., & De Wulf,. K. (2009). A new measure of brand personality.
International Journal of Research in Marketing, 26(2), 97-107.
doi:10.1016/j.ijresmar.2008.12.002
Geyer, P., Dotson, M., & King, R. (1991). Predicting brand commitment. Mid Atlantic
Journal of Business, June, 129-138.
Gibbons, J. (2008). Discover your bank’s personality. ABA Bank Marketing, November,
30-35.
Gilliland, D., & Bello, D. (2002). The two sides to attitudinal commitment: The effect of
calculative and loyalty commitment on enforcement mechanisms in distribution
channels. Journal of the Academy of Marketing Science, 30(l), 24-43.
319
Gouteron, J. (2006). L’impact de la personnalité de la marque sur la relation marque-
consommateur, application au marché du prét-à-porter féminin. Revue Française du
Marketing, 207, 43-59.
Gouteron, J. (2008). L’impact de la personnalité de la marque sur la relation à la marque
dans le domaine de la téléphonie mobile. La Revue des Sciences de Gestion, 233(4),
115-27.
Grohmann, B. (2009). Gender dimensions of brand personality. Journal of Marketing
Research, 46, 105-119.
Gruen, T.W., Summers, J. O., & Acito, F. (2000). Relationship ,marketing activities,
commitment, and membership behaviors in professional associations. Journal of
Marketing, 64(3), 34-49.
Grupo Unido de Importadores de Automóviles (2012). Obtenido de
http://www.puertoricoguia.org/home/?option=com_content&view=article&id=140
&Itemid=160&lang=en, el 7 de septiembre, 2012.
Gurviez, P. (1999). La confiance comme variable explicative du comportement du
consommateur: proposition et validation empirique d’un modèle de la relation à la
marque intégrant la Confiance. Actes du 15ème Congrès International de
l’Association Française de Marketing (pp. 301-326) U. Louis Pasteur: Strasbourg
Gurviez, P., & Korchia, M. (2002). Proposition d’une échelle de mesure
multidimensionnelle de la confiance dans la marque. Recherche et Application en
Marketing, 17(3), 41-61.
320
Ha, H. Y. & Perks, H. (2005). Effects of consumer perceptions of brand experience on
the web: Brand familiarity, satisfaction and brand trust. Journal of Consumer
Behaviour, 4(6), 438-452.
Haenlein, M., & Kaplan, A. M. (2004). A beginner's guide to partial least squares
analysis. Understanding Statistics, 3, 283-297.
Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a silver bullet.
Journal of Marketing Theory and Practice, 19, 139-151.
Hair, J. E., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Mena, J. A. (2012). An assessment of the use
of partial least squares structural equation modeling in marketing research. Journal
of the Academy of Marketing Science, 40, 414-433.
Hair, J. F. Jr., Hult, G. T. M., & Ringle, C. M. (2013). A Primer on Partial Least Squares
Strutural Equation Modeling (PLS-SEM). Thousand Oaks, CA SAGE.
Han, C.M. (1989). Country image: Halo or summary construct? Journal of Marketing
Research, 26(2), 222-229.
Han, C.M., & Terpstra, V. (1988). Country of origin effects for uni-national and bi-
national products. Journal of International Business Studies, 19(2), 235-255.
Henseler, J., Ringle, C.M., & Sikovics, R. (2009). The use of partial least square path
modeling in international marketing. Advances in International Marketing, 20, 277–
319.
Hawkins, D., Best, R., & Coney, K.A. (2001). Consumer Behavior Building Marketing
Strategy. Boston, MA: Irwin McGraw-Hill.
Hayes, A. F. (2008). SPSS Macro for Multiple Mediation. The Ohio State University
Obtenido de http://www.afhayes.com/
321
Hayes, J.B., Capella, L.M. & Alford, B.L. (2001). Summary brief – the brand personality
as a basis for consumer – brand relationships. Proceedings of the Academy of
Marketing Science Conference. Cardiff.
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, P. (2007).
Fundamentos de Metodología de la Investigación. D.F., México. McGraw-
Hill/Interamericana Editores.
Hess, J. (1995). Construction and Assessment of a Scale to Measure Consumer Trust.
AMA Educators’ Conference, Enhancing Knowledge Development in Marketing.
Eds B.B.
Hess, S., Bauer, H., Kuester, S., & Huber, F. (2007, mayo). In brand we trust:
marketing’s impact on service brand personality and trust. CD-ROM, Proceedings
of the 36th EMAC Colloquium. Reykjavik, Island.
Hirschman, E.C. (1986). The effect of verbal and pictorical advertising stimuli on
aesthetic, utilitarian and familiarity perceptions. Journal of Advertising. 15(1), 27-
34.
Hiscock, J. (2001). Most trusted brands. Marketing, 1(March), 32-33.
Hock, C., Ring1e, C. M., & Sarstedt, M. (2010). Management of multipurpose stadiums:
Importance and performance measurement of service interfaces. International
Journal of Services Technology and Management, 14, 188-207.
Holbrook, M.B., & Hirschman, E.C. (1982). The experiential aspects of consumption:
Consumer fantasies, feelings and fun. Journal of Consumer Research. 9(2), 132-
140.
322
Holden, S. J., & Rutz, R. J. (1992). Ask not what the brand can evoke: Ask what can
evoke the brand. Advances in Consumer Research, 19(April), 21-6.
Holden, S. J. S., & Vanhuele, M. (1999). Know the name, forget the exposure: Brand
familiarity versus memory of exposure context. Psychology & Marketing, 16(6),
479-96.
Hooley, G.J., Shipley, D., & Krieger N. (1988). A Method for modelling consumer
perceptions of country of origin. International Marketing Review. 5(3), 67-76
Hrebiniak, L.G., & Alutto, J.A. (1972). Personal and role-related factors in the
development oforganizational commitment. Administrative Science Quarterly. 17,
555-573.
Hsieh, M.H., Pan, SL., & Setiono, R. (2004). Product, corporate, and country-image
dimensions and purchase behavior: A multicountry analysis. Journal of the
Academy of Marketing Science. 32(3), 251-270.
Huang, H.H. (2009). Self-Identity and consumption: A study of consumer personality,
brand personality and brand relationship (Disertación doctoral no publicada). The
University of Warwick, U.K.
I-Hui, S. (2010). The Effect of Retailers’ Rebranding Processes on Consumers’
Perceptions of a Rebranded Brand (Tesis de Maestría no publicada), Oregon State
University, USA.
Impulso Negocios. (2012, julio 12). Obtenido de
http://www.impulsonegocios.com/contenidos/2012/07/12/Editorial_20777.php, el
15 de febrero 2013.
Izard, C.E. (1977). Human emotions. New York: Plenum.
323
James, W. (1890). The Principles of Psychology. Vol. I, New York: Henry Folt and
Company.
Jain, S.C. (2007). State of the art of international marketing research: Directions for the
future. Journal for Global Business Advancement, 1(1), 4-19.
Janiszewski, C. (1993). Preattentive mere exposure effects. Journal of Consumer
Research, 20(3), 376-92.
Jiménez, N., & San Martín, S. (2012). Emerging markets commerce: The role of country-
of-origin and animosity in purchase intention. International Journal of Business and
Management, 7(17), 34-42. ISSN 1833-3850 E- ISSN 1833-8119. Published by
Canadian Center of Science and Education.
Johansson, J.K., Douglas, S.P., & Nonaka, I. (1985). Assessing the impact of country of
origin on product evaluations: A new methodological perspective. Journal of
Marketing Research, 22, 388-396.
Johnson, D., & Rusbult, C.E. (1989). Resisting temptation: Devaluation of alternative
partners as a means of maintaining commitment in close relationships. Journal of
Personality and Social Psychology, 57, 967.
Johnson, G.C., & Swap, W.C. (1982). Measurement of specific interpersonal trust:
Construction and validation of a scale to assess trust in a specific other. Journal of
Personality and Social Psychology, 43(6), 1306-1317.
Junta de Planificación de Puerto Rico. (2012). Junta de Planificación. Programa de
Planificación Económica y Social, Subprograma de Análisis Económico. Tabla 24.
Importaciones de Mercancía Registrada por Sistema de Clasificación Industtrial de
324
América del Norte. Obtenido de: http://www.jp.gobierno.pr el 10 de septiembre,
2012.
Kamins, M.A., & Marks, L.J. (1991). The perception of kosher as a third party
certification claim in advertising for familiar and unfamiliar brands. Journal of the
Academy of Marketing Science, 19(3), 177-185.
Kanter, R.M. (1968). Commitment and social organization: A study of commitment
mechanisms in Utopian communities. American Sociological Revietc, 33, 499-517
Kapferer, J.N. (1992). Strategic Brand Management. Free Press, New York, NY and
Kogan Page, London
Kapferer, J.N. (1998). Strategic Brand Management. New York: The Free Press.
Kapferer, J.N., & Laurent, G. (1983). La sensibilité aux marques. Fondation Jours de
France pour la Recherche en Publicité, Paris.
Katz, D., & Braly, K. (1993). Racial stereotypes of one hundred college students. Journal
of Abnormal and Social Psychology, 28, 280-90.
Keegan, W.J., & Green, M.C. (2011). Global Marketing. Upper Saddle River, N.J.:
Prentice-Hall.
Keller, K.L. (1993). Conceptualizing, measuring, and managing customer-based brand
equity. Journal of Marketing, 57(1), 1-23.
Keller, K.L. (1998). Strategic Brand Management: Building, Measuring and Managing
Brand Equity. Upper Saddle River, N.J.: Prentice-Hall.
Keller, K.L. (2008). Strategic Brand Management: Building, Measuring and Managing
Brand Equity. Upper Saddle River, N.J.: Prentice-Hall.
325
Kennedy, M.S., Ferrel, L.K., & LeClair, D.T. (2000). Consumers’ trust of salesperson
and manufacturer: an empirical study. Journal of Business Research, 51(1), 73-86
Kent, R. J., & Allen, C. T. (1994). Competitive interference effects in consumer memory
for advertising: The role of brand familiarity. Journal of Marketing, 58(July), 97-
105.
Kerlinger, F.N., & Lee, H.B. (2002). Investigación del Comportamiento. 4a. México,
D.F.: McGraw-Hill/Interamericana Editores.
Kim, C.K., & Chung, J.Y. (1997). Brand popularity, country image and market share: An
empirical study. Journal of International Business Studies, 28(2), 361 – 387.
Kim, C.K., Han, D., & Park, S.B. (2001). The effect of brand personality and brand
identification on brand loyalty: Applying theory of social identification. Japanese
Psychological Research, 43(November), 195-206.
King, S. (1970). What is a brand?. J London: Walter Thompson Company Limited.
Kirchengast, C. (2009). Airlines and Country of Origin from an European Perspective.
(Tesis de Maestría), Universität Wien, Ősterreich.
Klein, J.G. (2002). Us versus them, or us versus everyone? Delineating consumer
aversion to foreign goods. Journal of International Business Studies, 33(2), 345-
363.
Knight, G.A., & Calantone, R.J. (2000). A flexible model of consumer country-of-origin
perceptions. International Marketing Review, 17(2), 127-145.
Knight, G.A., Spreng, R.A., & Yaprak, A. (2003). Cross-national development and
validation of an international business measurement scale: The COISCALE.
International Business Review, 12(5), 581.
326
Koebel, M.N., & Landwein, R. (1999). L´echelle de personalité de la marque de Jennifer
Aaker: Adaptation au contexte francais. Décisions Marketing, 16(Janvier-Avril),
81-88.
Kohli, A. (1989). Determinants of influence in organisational buying: A contingency
approach. Journal of Marketing, 53(Jul), 319-332.
Kotler, P. (2000). Marketing Management, Analysis, Planning, Implementation, and
Control. New Jersey: Prentice-Hall.
Kotler, P., & Gertner, D. (2002). Country as a brand, product and beyond: A place
marketing and brand management perspective. The Journal of Brand Management,
9(4-5), 249-261.
Kotler, P., Haider, D.H., & Rein, I.(1993). Marketing Places: Attracting Investment,
Industry, and Tourism to Cities, States, and Nations. New York: Free Press
Kristensen, K., Martensen, A., & GrØnholdt, L. (2000). Customer satisfaction
measurement at Post Denmark: Results of application of the European Customer
Satisfaction Index Methodology. Total QualityManagement, 11, 1007-1015.
Lacoeuilhe, J. (1997). Le róle du concept dattachment dans la formation du
comportament de fidélité. Revue Francaise du Marketing, 165(5), 29-42.
Lacoeuilhe, J. (1999). Proposition d’une échelle de mesure de l’attachement á la marque.
Actes du Congrés International de l’AFM (pp. 1-13). Strasbourg.
Lacoeuilhe, J. (2000). L’attachement à la marque: proposition d’une échelle de mesure.
Recherche et Applications en Marketing, 15(4), 61-77.
Lacoeuilhe, J., & Belaïd, S. (2007). Quelle(s) mesure(s) pour l’attachement à la marque?.
Revue Française du Marketing, 213, 7-25.
327
Lange, F., & Dahlén, M. (2003). Let’s be strange: Brand familiarity and ad-brand
incongruency. Journal of Product & Brand Management, 12(7), 449-461. doi:
10.1108/10610420310506010
Laroche, M., Kim, C., & Zhou, L. (1996). Brand familiarity and confidence as
determinants of purchase intention: An empirical test in a multiple brand context.
Journal of Business Research, 37(2), 115-120.
Laroche, M., Papadopoulos, N., Heslop, L.A., & Mourali, M. (2005). The influence of
country image structure on consumer evaluations of foreign products. International
Marketing Review, 22(1), 96-115.
Larzelere, R., & Huston, T.L. (1980). The dyadic trust scale: Toward understanding
interpersonal trust in close relationships. Journal of Marriage and the Family,
August, 595-604.
Lastovicka, J.L., & Gardner, D.M. (1979). Components of involvement. Attitude research
plays for high stakes. Chicago: American Marketing Association.
Lawrence, C., Marr, N.E., & Prendergast, G.P. (1992). Country of origin stereotyping; A
case study in the New Zealand motor vehicle industry. Asia Pacific International
Journal of Marketing, 4(1), 37-51.
Leary, M.R., & Tangney, J.P.(2003). The self as an organizing construct in the behavioral
and social sciences. In Mark R. L. & June P. T. (Eds.), Handbook of Self and
Identity (pp. 3-14). New York: The Guilford Press.
Lebrenz, S. (1996). Länderimages: Einflußfaktor und bedeutung für das
konsumentenverhalten. (Disertación doctoral no publicada), University of Passau,
Germany.
328
Levin, I., Jasper, J., Mittelstaedt, J., & Gaeth, G. (1993). Attitudes towards “buy America
first” and preferences for American and Japanese cars: A diffrerent role for country
of origin information. Advances in Consumer Research, 20(1), 625-629.
Lewicki, R.J., & Bunker, B.B. (1995). Trust in relationships: A model of trust
development and decline. In B. B. Bunker & J. Z. Rubin (Eds.), Conflict,
cooperation and justice (pp. 133-173). San Francisco: Jossey-Bass.
Levy, S.J. (1959). Symbols for sales. Harvard Business Review, 37(4), 117-124.
Le Roux, A., Chandon, J.L., & Strazzieri, A. (1997). Une analyse confirmatoire de la
mesured’implication durable PIA (pp. 958-986). Actes du 13ème Congrès
international de l’AFM, Toulouse.
Li, W.K., & Wyer, R.S. (1994). The role of country of origin in product evaluations:
Informational and standard-of-comparison effects. Journal of Consumer
Psychology, 3(2), 187-212.
Lielefeld, J.P. (1993). Experiments on Country-of-Origin Effects: Review and Meta-
Analysis of Effect Size. In: Papadopoulos N., Heslop L.A. (Eds.), Product Country
Images: Impact and Role in International Marketing (pp. 117-156). New York:
International Business Press.
Lin, L.Y. (2010). The relationship of consumer personality trait, brand personality and
brand loyalty: An empirical study of toys and video games buyers. Journal of
Product & Brand Management, 19(1), 4–17. doi: 10.1108/10610421011018347.
Emerald Group Publishing Limited [ISSN 1061-0421].
Loeffler, M. (2002). A multinational examination of the ‘(non) domestic product’ effect.
International Marketing Review, 19(4/5), 482-498.
329
Lohmöller, J.-B. (1989). Latent variable path modeling with partial least squares.
Heidelberg, Germany: Physica.
Louis, D., & Lombart, C. (2010). Impact of brand personality on three major relational
consequences (trust, attachment, and commitment to the brand). Journal of Product
& Brand Management, 19(2), 114-130. doi: 10.1108/10610421011033467
Lu, I.R.R., & Heslop, L.A. (2008). Measuring country image: A research proposal.
Annual Conference of the Administrative Sciences Association of Canada (ASAC),
Halifax, Nova Scotia. Obtenido de
http://ojs.acadiau.ca/index.php/ASAC/article/view/744/647
Machleit, K.A., Allen, C.T., & Madden, T.J. (1993). The mature brand and brand
interest: An alternative consequence of ad-evoked affect. Journal of Marketing,
57(October), 72-82.
Maheswaran, D. (1994). Country of origin as a stereotype: Effects of consumer expertise
and attribute strength on product evaluations. Journal of Consumer Research, 21(2),
354 – 365.
Malhotra, N.K. (1988). Self conceptand product choice: An integrated perspective.
Journl of Economic Psychology, 9(March), 1-28.
Malhotra, N.K. (2002). Basic marketing research: Applications to contemporany issues.
Upper Saddle River, N.J.: Prentice-Hall.
Mateos-Aparicio, G. (2011). Partlalleast squares (PLS) methods Origins evolution, and
application to social sciencies. Communications in Statistics-Theory and Methods,
40(3), 2305-2317.
330
Marks, L., & Olson, J. (1981). Toward a cognitive stmcture conceptualization of product
famiharity. Advances in Consumer Research, 8(1), 145-150.
Martin, I.M., & Eroglu, S. (1993). Measuring a multi-dimensional construct: Country
image. Journal of Business Research, 28(3), 191-210.
Martineau, P. (1958). The personality of the retail store. Harvard Business Review, 36.
(Nov –Dec).
Matzler, K., Bidmon, S., & Grabner-Kräuter, S. (2006). Individual determinants of brand
affect: The role of the personality traits of extraversion and openness to experience.
Journal of Product & Brand Management, 15(7), 427–434. doi
10.1108/10610420610712801. Emerald Group Publishing Limited. [ISSN 1061-
0421]
McAlexander, J.H., Schouten, J.W., & Koenig, H.J. (2002). Building brand community.
Journal of Marketing, 66(January), 38-54. doi:10.1509/jmkg.66.1.38.18451
McAllister, D. (1995). Affect and cognition-based trust as foundations for interpersonal
cooperation in organizations. Academy of Management Review, 38(1), 24–59.
McKenna, R. (1991). Relationship Marketing: Successful Strategies for the Age of the
Customer. Reading, MA: Addison-Wesley.
McKnight, D.H., Choudhury, V., & Kacmar, C. (2002). Developing and validating trust
measures for e-commerce: An integrative typology. Information Systems Research,
13(3), 334-359.
Mengxia, Z. (2007). Impact of brand personality on PALI: A comparative research
between two different brands. International Management Review, 3(3), 36 -44.
331
Michel, G., & Vergne, J.F. (2004, mayo). Comment expliquer l’attachement aux e-
marques : applications aux Sites de Ventes en Ligne ?. Actes du XXème Congrès de
l’Association Française de Marketing, Saint Malo.
Micheli, J., & Arteaga. A. (1994). La globalización en el sector automotor y sus
consecuencias en la industria automotriz de México. En Dabat, Alejandro
(coordinador), México y la Globalización (pp. 239-259), Cuernavaca, México:
UNAM, CRIM.
Mikulincer, M. (1998). Attachment working models and the sense of trust: An
exploration of interaction goals and affect regulation. Journal of Personality and
Social Psychology, 74(5), 1209-1224.
Milas, G., & Mlačić, B. (2007). Brand personality and human personality: Findings from
ratings of familiar croatian brands. Journal of Business Research, 60(6), 620-626.
Ming, T.T., Ismail, H. B., & Rasiah, D. (2011). Hierarchical chain of consumer – based
brand equity: Review from the fast food industry. International Business &
Economics Research Journal, 10(9), 67-80.
Mishra, S., Umesh, U.N., & Stem, D.E. Jr. (1993). Antecedents of the attraction effect: an
information-processing approach. Journal of Marketing Research. 30 (August),
331-349.
Mittal, B. (2006). I, me and mine: How products become consumers “extended selves”.
Journal of Consumer Behavior, 5(6), 550–62.
Moeller, T. (1997). Landesimage und Kaufentscheidung - Erklärung, Messung und
Marketingimplikationen. (Disertación doctoral no publicada), University of
Hamburg.
332
Mohamad, O., Ahmed, Z.U., Honeycutt, E.D. Jr., & Tyebkhan, T.H. (2000). Does “made
in ”matter to consumers? A Malaysian study of country of origin effect.
Multinational Business Review, 8(2), 69-73.
Monecke, A. & Leisch, F. (2012). SemPLS: Structural equation modeling using partial
least squares. Journal of Statistical Software, 48(3), 1-32.
Monroe, K. B. (1976). The influence of price differences and brand familiarity on brand
preferences. Journal of Consumer Research, 3(1), 42-49. Obtenido de:
http://www.jstor.org/stable/2489094
Moorman, C., Zaltman, G., & Desphandé, R. (1992). Relationships between providers
and users of market research: The dynamics of trust within and between
organizations. Journal of Marketing Research, 29(31): 314-328.
Morgan, R.M., & Hunt, S.D. (1994). The commitment trust theory of relationship
marketing. Journal of Marketing, 58(July), 20-38.
Moulins, J.L. (2003). Risque perçu et fidélités à la marque. Actes du Congrès
International de l’Association Française de Marketing.
Mowday, R.T., Porter, L.W., & Steers, R.M. (1982). Employee-Organization Linkages:
The Psychology of Commitment, Absenteeism and Turnover. New York: Academic
Press.
Mowday, R.T., Steers, R.M., & Porter, L.W. (1979). The measurement of organizational
commitment. Journal of Vocational Behavior, 14, 224-247.
Nagashima, A. (1970). A comparison of Japanese and US attitudes toward foreign
products. Journal of Marketing, 34(1), 68-74.
333
Narayana, C.L. (1981). Aggregate images of American and Japanese products:
Implication on international marketing. Columbia Journal of World Business, 16(2),
31-5.
Narayandas, D. (1998). Measuring and managing the benefits of customer retention: An
empirical investigation. Journal of Service Research, 1(2), 108-128.
Niffenegger, P., White, J., & Marmet, G. (1980). How British retail managers view
French and American products. European Journal of Marketing, 14(8), 493-498.
Nunnally, J.C., & Bernstein, I.H. (1994). Psychometric Theory. New York: McGraw Hill.
Nunnally, J.C. (1978). Psychometric theory. New York: McGraw-Hill.
Olavarrieta, S., Friedmann, R., & Manzur, E. (2010). Brand personality in Chile: A
combined emic-etic approach. Estudios de Administración, 17(1), 25-50.
Olins, W. (1978). Corporate personality. New York: Maryflower Books.
Oliver, R.L., & Bearden, W.O. (1985). Crossover effects in the theory of reasoned action:
A moderating influence attemp. Journal of Consumer Research, 12, 324-340.
Ohmae, K. (1989). La mente del estratega. Madrid, España: McGraw-Hill.
Onkvisit, S. & Shaw, J. (1987). Self-Concept and image congruence: Some research and
managerial implications. The Journal of Consumer Marketing, 4(1), 13-23.
Opoku, R., & Hinson, R. (2005). Online brand personalities: An exploratory analysis of
selected African countries. Place Building. 2(2):118-129. doi:
10.1057/palgrave.pb.5990050
O'Reilly, C., Chatman, J., & Caldwell, D. (1991). People and organizational culture: A
profile comparison approach to assessing person-organization fit. Academy of
Management Journal, 34(3), 487-516.
334
Ouwersloot, H., & Tudorica, A. (2001). Brand personality creation through advertising.
Maxx Working Papers Series. Maastricht Academic Center for research in
Services, February 2nd. 1-25.
Ozsomer, A., & Cavusgil, S. (1991). Country-of-origin effects on product evaluation: A
sequel to Bilkey and Nes review. In Gilly et al. (Eds), AMA Educators Proceedings.
2, 269-77, Chicago.
Pae, J. H., Samiee, S., & Tai, S. (2002). Global advertising strategy: The moderating role
of brand familiarity and execution style. International Marketing Review, 19(2),
176-189. doi: 10.1108/02651330210425024
Pandey, A. (sf). Understanding consumer perception of brand personality. Obtenido de:
http://ssm.com/abstract=1441824 el 7 de noviembre, 2012.
Papania, L., Campbell, C., Opoku, R.A., Styven, M., & Berthon, J.P. (2008). Using brand
personality to asses whether biotechnology firms are saying the right things to their
network. Journal of Commercial Biotechnology, 14, 247-255.
Pappu, R., Quester, P.G., & Cooksey, R. (2006). Consumer based brand equity and
country of origin relationship: Some empirical evidence. European Journal of
Marketing, 40(5/6), 696-717.
Pappu, R., Quester, P.G., & Cooksey, R.W. (2007). Country image and consumer-based
brand equity: Relationship and implications for international marketing. Journal of
InternationalBusiness Studies, 38(5), 726-45.
Parameswaran, R., & Yaprak, A. (1987). A Cross-national comparison of consumer
research measures. Journal of International Business Studies, 18(1), 35-49.
335
Park, C. W., & Lessig, V. P. (1981). Familiarity and its impact on consumer decision
biases and heuristics. Journal of Consumer Research, 8, 223-30.
Park, C.W., & MacInnis, D.J. (2006). What's in and what's out: Questions on the
boundaries of the attitude construct. Journal of Consumer Research, 33(June), 16-
18.
Park, C.W., MacInnis, D.J., & Priester, J. (2007). Attachment and Management of a
Strategic Brand Exemplar. In Bernd H. Schmitt (Ed.) Handbook of Brand and
Experience Management. MA: Elgar Publishing.
Park, C.W., MacInnis, D.J., Priester, J., Eisingerich, A.B., & Iacobucci, D. (2010). Brand
Attachment and Brand Attitude Strength: Conceptual and Empirical Differentiation
of Two Critical Brand Equity Drivers. Working Paper MKT 16-10. Marshall
Research Paper Series. USC Marshall School of Business. 1-51.
Park, J., & Stoel, L. (2005). Effect of brand familiarity, experience and information on
online apparel purchase. International Journal of Retail & Distribution
Management, 33(2), 148-160.
Parker, B.T. (2009). A comparison of brand personality and brand user-imagery
congruence. Journal of Consumer Marketing, 3(26), 175-184.
Pavlou, P.A. (2003). Consumer acceptance of electronic commerce integrating trust and
risk with the technology acceptance model. International Journal of Electronic
Commerce, 73, 69–103.
Peracchio, L.A., & Tybout, A.M. (1996). The moderating role of prior knowledge in
schema-based product evaluation. Journal of Consumer Research, 23(12), 177-192.
336
Pereira, A., Hsu, C.C., & Kundu, S.K. (2005). Country-of-origin image: Measurement
and cross national testing. Journal of Business Research, 58(1), 103-6.
Peterson, R.A., & Jolibert, A.J.P. (1995). A meta-analysis of country of origin effects.
Journal of International Business Studies, 26(4), 883-900.
Phelps, J., & Thorson, E. (1991). Brand familiarity and product involvement effects on
the attitude toward an ad-brand attitude relationship. Advances in Consumer
Research, 18, 202-209.
Pisharodi, R.M., & Parameswaran, R. (1992). Confirmatory factor analysis of a country-
of-origin scale: Initial results. Advances in Consumer Research, 19(2), 706-14.
Pillania, R.K. (2009). Multinationals and emerging markets guest editorial. Multinational
Business Review, 17(2), 1-5.
Plummer, J.T. (1984). How personality makes a difference. Journal of Advertising
Research, 24(December/January), 27-31.
Plummer, J.T. (2000). How personality makes a difference. Journal of Advertising
Research. 40(November/December), 79-83.
Porter, M.E. (1990). What is strategy? Harvard Business Review, Nov-Dec, 62-78.
Porter, L.W., Crampon, W.J., & Smith, F.J. (1976). Organizational commitment and
managerialturnover. Organizational Behavior and Human Performance, 15, 87-98.
Porter, L.W., Steers, R.M., Mowday, R.T., & Boulian, P.V. (1974). Organizational
commitment, job satisfaction, and turnover among psychiatric technicas. Journal of
Applied Psychology, 59, 603-609.
Prahalad, C.K., & Hamel, G. (1990). The core competence of the corporation. Harvard
Business Review, May-June, 79-91.
337
Preacher, K. J., & Hayes, A. F. (2004). SPSS and SAS procedures for estimating indirect
effects in simple mediation models. Behavior Research Methods, Instruments, &
Computers, 36, 717-731.
Preacher, K. J., & Hayes, A. F. (2008). Asymptotic and resampling strategies for
assessing and comparing indirect effects in multiple mediator models. Behavior
Research Methods, 40, 879-891.
Quinn, R.P., & Staines, G.L. (1979). The 1977 quality of employment survey. Ann Arbor,
MI: Institute for Social Research.
Rehman, S., Shareef, A., & Ishaque, A. (2012). Role of trust and commitment in creating
profitable relationship with customers. Interdisciplinary Journal of Contemporary
Research in Business, 4(1), 606-615.
Reichheld, F.F. (1997). L’effet Loyauté. Paris: Dunod.
Reinartz, W., Haenlein, M., & Henseler, J. (2009). An empirical comparison of the
efficacy of covariance-based and variance-based SEM. International Journal of
Research in Marketing, 26, 332-344.
Rempel, J.K., Holmes J.G., & Zanna, M.P. (1985). Trust in close relationships. Journal
of Personality and Social Psychology, 49(1), 95-112.
Ringle, C. M., Wende, S., & Will, S. (2005). SmartPLS (2.0 M3 Beta) [Software].
Hamburg, Germanay. Obtenido de http://www.smartpls.de
Ritzer, G., & Trice, H.M. (1969). An empirical study of Howard Becker's side-bet theory.
Social Forces. 47, 475-79.
Roberts, K. (2005). El future más allá de las marcas: Lovemarks. Barcelona, España:
Ediciones Urano
338
Romaniuk, J., & Bogomolova, S. (2005).Variation in brand trust scores. Journal of
Targeting, Measurement and Analysis for Marketing, 13(4), 363–373.
Rojagopal. (2005). Impact of advertising variability on building customer – based brand
personality in a competitive environment: Emprical analyis with reference to
Mexico. Latin American Business Review, 6(3), 63-84. doi:10.1300/JI40v06n03_03
Rojas-Méndez, J.I., Podlech, I.E., & Silva-Olave, E. (2004). The Ford brand personality
in Chile. Corporate Reputation Review, 7(3), 232-251.
Rosenbloom, A., & Haefner, J.E. (2009): Country-of-origin effects and global brand
trust: A first look. Journal of Global Marketing, 22(4). 267-278. doi:
10.1080/08911760903022432
Rosenbloom, A., Haefner, J. & Lee, Joong-Won (2012). Global brands in the context of
China: Insights into Chinese consumer decision making. International Journal of
China Marketing, 3(1), 20-43.
Rotter, J. (1971). Generalized expectancies for interpersonal trust. American
Psychologist, 35, 1–7.
Roth, M.S., & Romeo, J.B. (1992). Matching product category and country image
perceptions: A framework for managing country of origin effects. Journal of
International Business Studie, 23(3), 477-497.
Sauer, P., Young, M., & Unnava, H. (1991). An experimental investigation of the
processes behind the country-of-origin effect. Journal of International Consumer
Marketing, 3(2), 29-59.
Schaffer, E. (2000). A better way for web design. Information Week, 784(May 1), 194.
339
Schooler, R.D. (1965). Product bias in Central American common market. Journal of
Marketing Research, 2(4), 394-7.
Schouten, J.W., & McAlexander, J.H. (1995). Subcultures of consumption: An
ethnography of the new bikers. Journal of Consumer Research, 22(June), 43-61.
Sen, S., & Johnson, E.J. (1997). Mere-possession effects without possession in consumer
choise. Journal of Consumer Research, 24(2), 105-117.
Senthilnathan, S., & Tharmi, U. (2012). The relationship of brand equity to purchase
intention. The IUP Journal of Marketing Management, 11(2), 7-26.
Shah, S., Aziz, J., Jaffari, A., Waris, S., Ejaz, W., Fatima, M., & Sherazi, S.K. (2012).
The impact of brands on consumer purchase intentions. Asian Journal of Business
Management, 4(2), 105-110. ISSN: 2041-8752. © Maxwell Scientific Organization
Shimp, T., Samiee, S., & Madden, T. (1993). Countries and their products: A cognitive
structure perspective. Journal of Academy of Marketing Science, 21(4), 323-330.
Shrader-Frechette, K. (1994). Ethics of scientific research. New York: Rowman &
Littlefield.
Simonin, B.L., & Ruth, J.A. (1998). Is a company known by the company it keeps?
Assessing the spillover effects of brand alliances on consumer brand attitudes.
Journal of Marketing Research, 35(1), 30-42.
Sirgy, J. (1982). Self concept in consumer behavior: A critical review. Journal of
Consumer Research, 9(3), 287-300.
Sirieix, L., & Dubois, P.L. (1999). Vers un modèle qualité-satisfaction intégrant la
confiance? Recherche et Applications en Marketing, 14(3), 1-22.
340
Slack, N. (1994). The importance-performance matrix as a determinant of improvement
priority. International Journal of Operations and Production Management, 44, 59-
75.
Smit, E.G., Berge, E. van den., & Franzen, G. (2003). Brands are just like real people!
The development of SWOCC’s Brand Personality Scale. In F. Hansen & L. Bech
Christensen (Eds.). Branding and Advertising. 22-43. Copenhagen: Copenhagen
Business School Press.
Smith, B. (1992). In Margaret E. Donnelly (Ed.), William James and the Psychology of
Self, in Reinterpreting the Legacy of William James, (pp.173-187), Washington,
DC: American Psychological Association.
Sproles, G.B., & Kendall, E.L. (1986). A methodology for profiling consumers’ decision-
making styles. The Journal of.Consumer Affairs, 20(2), 267-279.
Srinivasan, N., & Ratchford, B.I. (1991). An empirical test of an external search for
automoviles. Journal of Consumer Research, 18(9), 233-242.
Srivastava, R.K., & Shocker, A.D. (1991). Brand equity: A perspective on its meaning
and measurement. (Technical Working Paper. 91(124)). Cambridge, MA.:
Marketing Science Institute
Staw, B.M. (1977). Two sides of commitment. Paper presented at the annual meeting of
the Academy of Management, Orlando, FL, August.
Steenkamp, J-B E.M., Batra, R., & Alden, D.L. (2003). How perceived brand globalness
creates brand value. Journal of International Business Stuides, 34(1), 53-65.
Stone, M. (1974). Cross-validatory choice and assessment of statistical predictions.
Journal of the Royal Statistical Society, 36, 111-147.
341
Strutton, D., Pelton, L.E., & Lumpkin, J.R. (1994). Internal and external country of origin
stereotypes in the global marketplace; Effects and implications for the domestic
promotion of U.S. automobiles. Journal of Global Marketing, 7(3), 71-77.
Strutton, D., True, S.L., & Rody, R.C. (1995). Russian consumer perceptions of foreign
and domestic consumer goods. Journal of Marketing Theory and Practice, 3(3), 76-
87.
Sundaram, D.S., & Webster, C. (1999). The role of brand familiarity on the impact of
word-of-mouth communication on brand evaluations. Advances in Consumer
Research, 26, 664-670.
Sung, Y., & Jooyoung, K. (2010). Effects of brand personality on brand trust and brand
affect. Psychology & Marketing, 27(7), 639–661. doi: 10.1002/mar.20349.
Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com)
Sung, Y., & Jooyoung, K. (2010b). The predictive roles of brand personality on brand
trust and brand affect: A study of Korean consumers. Journal of International
Consumer Marketing, 22, 5–17. Copyright _c Taylor & Francis Group, LLC. ISSN:
0896-1530 print / 1528-7068 online. doi: 10.1080/08961530902844907
Sung, Y., & Kim, J. (2010). Effects of brand personality on brand trust and brand affect.
Psychology & Marketing, 27(7), 639–661. doi: 10.1002/mar.20349
Sung, Y., & Tinkham, S.F. (2005). Brand personality structures in the United States and
Korea: Common and culture-specific factors. Journal of Consumer Psychology,
15(4), 334-350.
342
Swaminathan, V., Stilley, K.M., & Ahluwalia, R. (2009). When brand personality
matters: The moderating role of attachment styles. Journal of Consumer Research,
35, 985-1002.
Tam, J. L. M. (2008). Brand familiarity: Its effects on satisfaction evaluations. Journal of
Services Marketing, 22(1), 3-12. doi: 10.1108/08876040810851914
Taylor, J. (1981). Product involvement and brand commitment. Journal of Advertising
Research, 21, 51-56. doi:10.1207/s15327663jcp1501_10 Obtenido de:
http://dx.doi.org/10.1207/s15327663jcp1501_10
Tellis, G. J. (1997). Effective frecuency: One exposure or three factors? Journal of
Advertising Research, 37(4), 75-80.
Temessek, A., & Touzani, M. (2004). Une approche intégrative pour l’étude des
antécédents de la fidélité à la marque. Actes du Colloque de l’Association
Tunisienne de Marketing.
Thomson, M. (2006). Human brands: Investigating antecedents to consumers’ strong
attachments to celebrities. Journal of Marketing, 70(3), 104-19.
Thomson, M., McInnis, D.J., & Park, C.W. (2005). The thies that bind: Measuring the
strength of consumer’s emotional attachments to brands. Journal of Consumer
Psychology, 15(1), 77-91.
Usunier, J.C. (2006). Relevance in business research: The case of country-of-origin
research in marketing. European Management Review, 3, 60-73.
Van Lange, P.A.M., Rusbult, C.E., Drigotas, S.M., Arriaga, X.B., Witcher, B.S., & Cox,
C.L. (1997). Willingness to sacrifice in close relationships. Journal of Personality
and Social Psychology, 72, 1373-1396.
343
Venable, B.T., Rose, G.M., Bush, V.D., & Gilbert, F.W. (2005). The role of brand
personality and charitable giving: An assessment and validation. Journal of the
Academy of Marketing Science, 33(3), 295-312.
Verlegh, P.W.J., & Steenkamp, J. (1999). A review and meta-analysis of country-of-
origin. Research Journal of Economic Psychology, 20(5), 521-46.
Völckner, E, Sattler, H., Hennig-Thurau, T., & Ringle, C. M. (2010). The role of parent
brand quality for service brand extension success. Journal of Service Research, 13,
359-36l.
Walpole, Myers & Ye. (2007). Probability & Statistics for Engineers & Scientists. Upper
Saddle River, NJ : Prentice Hall.
Wang, X., & Yang, Z. (2011). Standardization or adaptation in international advertising
strategies: The roles of brand personality and country-of-origin image. Asian
Journal of Business Research, 1(2), 25-36.
Wang, X., & Yang, Z. (2008). Does country-of-origin matter in the relationship between
brand personality and purchase intention in emerging economies?: Evidence from
China's auto industry. International Marketing Review, 25(4), 458-474.
Wang, Y.P., & Kan, W.H. (2002). The effects of quality image and country of origin on
consumers’ product evaluation. Proceedings in Management and Innovation
Seminar of National Taiwan University of Science and Technology.
Wells, W.D., Andriuli, F.J., Goi F.J., & Seader, S. (1957). An adjective check list for the
study of "product personality". Journal of Applied Psychology, 41(5), 317-319.
Wells,W.D., C.Leavitt., & McConville, M. (1971). A reaction profile for TV
commercials. Journal of Advertising Research, 11(December), 11–17.
344
Wiener, Y., & Vardi, Y. (1980). Relationships between job, organization, and career
commitments and work outcomes: An integrative approach. Organizational
Behavior and Human Performance, 26, 81-96.
Wold, H. (1975). Path models with latent variables: The NIPALS approach. In H. M.
Blalock, A. Aganbegian, F. M. Borodkin, R. Boudon, & V. Capecchi (Eds.),
Quantitative sociology: International perspectives on mathematical and
statisticalmodeling (pp. 307–357). New York: Academic.
Wu, K.W., & Wu, K.C. (sf). The Effect on Purchase Intention through the dimenssions of
Brand Image and Brand of Origin. Obtenido de: http://academic-
papers.org/ocs2/session/Papers/G2/146.doc
Yaprak, A. (1978). Formulating a mulinational marketing strategy: A deductive cross
national consumer behavior model (Disertación doctoral no publicada), Georgia
State University.
Yaprak, A., & Parameswaran, R. (1986). Strategy formulation in multinational
marketing: A deductive paradigm-integrating approach. Advances in International
Marketing, 1, 21-45.
Yassin, N.M., Noor, M.N., & Mohamad, O. (2007). “Does image of country of origin
matter to brand equity?”, Journal of Product & Brand Management, 16(1), 38-48.
Yoon, S. (2002). The antecedents and consequences of trust in online purchase decisions.
Journal of Interactive Marketing, 16(2), 47-63. doi:10.1002/dir.10008, Obtenido
de: http://dx.doi.org/10.1002/dir.10008
345
Zain, O.M., & Yasin, N.M. (1997). The importance of country-of-origin information and
perceived product quality in Uzbekistan. International Journal of Retail &
DistributionManagement, 25(4), 138-145.
Zainuddin, N., Russell-Bennett, R., & Hartel, C.E.J. (2007). Why Are Businesses Brand
Loyal? A Functional Approach to Three Dimensions of B2B Brand Loyalty. In
Proceedings 2007 Australia And New Zealand Marketing Academy Conference
(ANZMAC) (pp.1872-1879), Dunedin, New Zealand.
Zajonc, R.B. (1980). Feeling and thinking: Preferences need no inferences. American
Psychologist, 35, 151–175.
Zajonc, R.B., & Markus, H. (1982). Affective and cognitive factors in preferences.
Journal of Consumer Research, 9(September), 123-131.
346
Apéndice A
Estudios y escalas anteriores sobre algunas variables Tabla A1. Estudios de las dimensiones de personalidad de marca comparados con las
“cinco grandes dimensiones”
Autores País
Dimensiones estudiadas parecidas a las 5
“grandes dimensiones” Otras
dimensiones Aaker (1997) Estados Unidos Sinceridad (A-C), Emoción
(E), Competencia (C-E) Sofisticación, Rudeza
Aaker (2000) Japón (marcas) Sinceridad (A-C), Emoción (E), Competencia (C-E), Paz (E-A)
Sofisticación
Aeker, Benet-Marínez, & Garolera (2001)
Japón (marcas) Sinceridad (A-C), Emoción (E), Competencia (C-E), Paz (E-A)
Sofisticación
España (marcas) Sinceridad (A-C), Emoción (E), Paz (E-A), Pasión (ES-O)
Sofisticación
Bosnjak, Bochmann, & Hufschmidt (2007)
Alemania (marcas)
Impulso (E), Meticulosidad (C), Emoción (ES), Superficialidad (A)
d’Astous & Lévesque (2003)
Canadá (tiendas) Entusiasmo (E), Molestia (A), Autenticidad (C), Solidez (C)
Sofisticación
Davies, Chun, Vinhas da Silva, & Roper (2004)
Estados Unidos (marcas)
Agradabilidad (A), Emprendedor (E), Competencia (C), Crueldad (A)
Elegancia
Ferrandi, Valette-Florence, & Fine-Falcy (2000)
Francia (marcas) Sinceridad (A-C), Dinamismo (E), Enérgico (C), Cordialidad (A)
Femenina
Helgeson & Supphellen (2004)
Suecia (detallistas)
Moderno (O) Clásico
Hosany, Ekinci, & Uysal (2006)
Sinceridad (A-C), Emoción (E), Cordialidad (A)
Kim, Han, & Park (2001)
Corea (marcas) Sinceridad (A-C), Emoción (E), Competencia (C-E)
Sofisticación, Rudeza
Milas & Mla ié (2007)
Croacia (marcas) Meticulosidad (C), Extra-versión (E), Agradabilidad (A), Inteli-gencia (O), Estabilidad emocional (ES)
347
Autores País
Dimensiones estudiadas parecidas a las 5
“grandes dimensiones” Otras
dimensiones Smit, van de Berge, & Franzen (2002)
Holanda (marcas)
Competencia (C), Emoción (E), Amable (A), Diferenciación (O), Irritabilidad (A)
Rudeza
Sung & Tinkham (2005)
Estados Unidos (marcas)
Simpatía (A), Modernidad (O), Competencia (C), Tradicionalismo (O)
Sofisticación, Rudeza, De cuello blanco, Androginia
Corea (marcas) Simpatía (A), Modernidad (O), Competencia (C), Tradicionalismo (O)
Sofisticación, Rudeza, Occidental, Dominio,
Venable, Rose, Bush, & Gilbert (2005)
Estados Unidos (sin fines de lucro)
Integridad (C), Apoyo emocional (A-ES)
Sofisticación, Rudeza
Nota: Las letras en paréntesis en la tercera columna, se refieren a las 5 grandes dimensiones: E = Extraversión , A = Agradabilidad , C = Meticulosidad, ES = Estabilidad Emocional, O = Actitud receptiva. Fuente: Geuens, M. B., et al. (2009), con traducción propia.
Tabla A2. Categorías de productos y servicios investigados en los estudios de imagen de
país de origen, para el período 1980-2007
Autor y Año Categoría de Producto o Servicio Investigado
Wang et al., 1980 Productos en general
Wang et al., 1983 Productos en general
Papadopoulos, 1986; Productos en general
Yaprak et al., 1986 Productos en general , autos, cámaras fotográficas, calculadoras
Pisharodi y Parameswaran, 1992 Productos en general , autos, licuadoras
Chao y Rajendran, 1993 14 productos de consumo
Kühn, 1993 Productos en general
Badri, M.A., Davis, D.L. y Davis, D.F. Autos, productos electrónicos, productos alimenticios, textiles, cosméticos, y
348
Autor y Año Categoría de Producto o Servicio Investigado
1995 productos médicos
Shaffer, T.R. y O'Hara, B.S. 1995 Abogados
Chung, K.K. (1995) Autos
Ahmed, S.A. y d'Astous, A. 1995 Autos, sistemas de cómputo, máquinas para faxear, videocasetes para grabar
Harrison-Walker, L.J. 1995 Oftalmólogos
Lantz, G. y Loeb, S. 1996 Almohadilla para el puntero de la computadora
Häubl, 1996 Autos
Agarwal, S. y Sikri, S. 1996 Camiones, bicicletas y raquetas
Niss, H. 1996 Alimentos y vegetales; productos agrícolas; diseño de bienes y muebles;
productos manufacturados industrialmente y servicios financieros
Lebrenz, 1996 Autos y aparatos de televisión
Moeller, 1997 Productos en general , Autos, moda
Zhang, y. 1997 Computadoras personales y juegos de equipaje
Bruning, E.R. 1997 Portaaviones
Zain, O.M. y Yasin, N.M. 1997 Autos, vestidos, camisas, pantalones, zapatos, camaras fotográficas, aparatos de
televisión, refrigeradores y radios
Kim, C.K. y Chung, J.Y. 1997 Autos
Lim, J.-S. y Darley, W.K. 1997 Aparatos de televisión
Schaefer, A. 1997 Cerveza
Lee et al., 1999 Aparatos de televisión y videocaseteras
349
Autor y Año Categoría de Producto o Servicio Investigado
Burgess, S.M. y Harris, M. 1999 Cigarros
Barnabas, A.A. y Elimimian, J.U. 1999 Productos-en-general, bujías para autos y aparatos electrónicos
D'Astous, A. y Ahmed, S.A. 1999 Videocasetes para grabar
Hadjimarcou, J. y Hu, M.Y. 1999 Videocasetes para grabar
Leonidou, et al 1999 Alimentos, productos para la limpieza del hogar, productos de aseo personal, ropa, zapatos, mobiliario, aparatos eléctricos y
electrónicos
Knight, G.A. 1999 Aparatos de microondas y platos
Lee, D. y Ganesh, G. 1999 Aparatos de televisión y videocasetes para grabar
Papadopoulos et al., 2000 Productos en general
Knight et al., 2000 Autos
Bourke, A. 2000 Educación superior
Chinen, K., Jun, M. y Hampton, G.M. 2000
Productos en general
Gurhan-Canli, Z. y Maheswaran, D. 2000 Bicicletas de montaña
Knight, G.A. y Calantone, R.J. 2000 Autos
Gurhan-Canli, Z. y Maheswaran, D. 2000 Videocasetes para grabar, sistemas de sonido y aparatos de televisión
Mohamad, O. et al 2000 Prendas de vestir y accesorios
Webb, D. y Po, K. 2000 Instituciones Académicas y Universidades
Kent, H.A. y Walker, R.H. 2000 Marcas de Nueva Zelanda y de Tasmania
Peng, Z., Lawley, M. y Perry, C. 2000 Programas de Maestría en Administración de Empresas
350
Autor y Año Categoría de Producto o Servicio Investigado
Teas, R.K. y Agarwal, S. 2000 Calculadoras y relojes de pulsera
Verlegh, 2001 Tomates y lavadoras
Chao, P. 2001 Aparatos de televisión y sistemas de sonido
Lim, K. y O’Cass, A. 2001 Marcas para ropa de moda
Lotz, S.L. y Hu, M.Y. 2001 Cámaras fotográficas de 35 mm.
Rajshekhar, G.J., Cutler, B.D. y
Winans, W. 2001
Servicios en general
Silva, R.M.V.D., Davies, G. y Naude, P. 2001
Textiles y ropa
Ahmed, Z.U. et al., 2002 Cruceros
Goldberg, M.E. y Baumgartner, H. 2002 Cigarros
Klein, J.G. 2002 Autos
Kleppe, I.A., Iversen, N.M. y Stensaker, I.G. 2002
Mariscos
Loeffler, M. 2002 Autos
Olsen, S.O. y Olsson, U.H. 2002 Mariscos
Srikatanyoo, N. y Gnoth, J. 2002 Educación Internacional Terciaria
Zarkada-Fraser, A. y Fraser, C. 2002 Supermercados
Mort, G.S. y Duncan, M. 2003 Aparatos de televisión a color
Zhou, L. y Hui, M.K. 2003 Alimentos
Ittersum et al., 2003 Cerveza y papas
Knight et al., 2003 Autos y relojes de pulsera
Nebenzahl et al., 2003 Productos electrodomésticos
351
Autor y Año Categoría de Producto o Servicio Investigado
Heslop et al., 2004 Productos en general
Laroche et al., 2005 Productos en general
Pereira et al., 2005 Productos en general , autos
Brijs, 2006 Cerveza y aparatos de DVD
d'Astous et al., 2007 Productos en general
Pappu, Quester, y Cooksey, 2007 Autos y aparatos de televisión
Fuentes: 1. Diamantopoulos & Roth (2008). 2. Dinnie (2003). Adaptación de Reneé Ortiz Ramos. Tabla A3. Escalas y relación de variables e hipótesis
Hipó-tesis
Variables dependientes Escala
Variables independientes Escala
H1 Personalidad de marca.
Aaker, 1997 (traducción de Rojas, Erenchum & Silva, 2004) Sinceridad
Realista realista orientada a la
famila provinciana
Imagen de país de origen
Roth & Romeo ,1992 (traducción propia) Innovación (uso de nueva tecnología, avances de ingeniería)
Honrada honrada sincera genuina
Sana, saludable sana, saludable original
Alegre alegre emotiva amigable
Emoción
Diseño (apariencia
estilo color
variedad) Prestigio
(exclusividad, estatus, reputación del nombre de la marca)
Destreza (Fiabilidad,
352
Hipó-tesis
Variables dependientes Escala
Variables independientes Escala
Osada osada a la moda emocionante
Con Vitalidad Con vitalidad genial juvenil
Imaginativa imaginativa singular, que se
distingue Actual, al día actual, al día independiente contemporánea
Competencia Confiable confiable trabajadora segura
Inteligente inteligente con tecnología tiene imagen
corporativa Exitosa exitos líder proyecta
confianza Sofisticación
De categoría de categoría atractiva de buena
apariencia Encantadora encantadora femeniva suave
Rudeza
durabilidad, artesanía, calidad en la fabricación)
353
Hipó-tesis
Variables dependientes Escala
Variables independientes Escala
Campestre campestre masculina occidental
Que tiene resistencia
varonil H2 Confianza a
la marca Gurviez y Korchia, 2002 (escala original está en francés, pero Louis & Lombart, 2010 presentan una traducción al inglés, la traducción del inglés al español es propia) Credibilidad
seguridad calidad garantía
Integridad sincera hacia los
consumidores honrada con sus
clientes Benevolencia
expresa un interés genuino en sus consumidores
renueva sus productos tomando en cuenta los avances en la investigación
constantemente trata de mejorar sus respuestas a las necesidades del consumidor
Personalidad de marca
Aaker, 1997 (traducción de Rojas, Erenchum & Silva, 2004)
H3 Afecto a la marca (attachment)
Lacoeuilhe (2000) (escala original está en francés, pero Louis & Lombart,
Personalidad de marca
Aaker, 1997 (traducción de Rojas, Erenchum
354
Hipó-tesis
Variables dependientes Escala
Variables independientes Escala
2010 presentan una traducción al inglés, la traducción del inglés al español es propia) Tengo mucho afecto por esta marca. Estoy muy ligado a esta marca. Me siento atraído hacia esta marca. Pensar en esta marca me brinda mucha alegría y placer.
& Silva, 2004)
H4 Afecto a la marca
Ver fila anterior Confianza a la marca
Ver fila H2
H5 Compromiso a la marca
Fullerton, 2005 (traducción propia) Dos escalas unidimensionales Compromiso afectivo Me gusta esta marca. Esta marca tiene un
gran significado para mi.
Estoy fuertemente relacionado con esta marca.
Compromiso continuo Incluso si quisiera,
sería muy fuerte para mi cambiar la marca.
Mi vida podría verse desequilibrada, si tubiese que cambiar de marca.
Sería muy costoso para
Afecto a la marca
Ver fila H3
355
Hipó-tesis
Variables dependientes Escala
Variables independientes Escala
mi cambiar de marca H6 Compromiso
a la marca Ver fila anterior Confianza a la
marca Ver fila H2
H7 Intención de compra
Dodds, W.B, et al (1991). La traducción del inglés al español es propia. Posibilidad de comprar
el producto de esta marca.
Disposición a considerar comprar el producto de esta marca.
Probabilidad de que mi decisión de compra cambie según el precio de mercado del producto.
Deseo de comprar el producto de esta marca.
Confianza a la marca
Ver fila H2
H8 Intención de compra
Ver fila anterior Compromiso a la marca
Ver fila H5
H9 Imagen de país de origen
Roth & Romeo , 1992 Ver los componentes en la primera fila de la tabla
Familiaridad a la marca
Kent y Allen, 1994 (traducción propia) Estoy
familiarizado con esta marca.
He escuchado mucho acerca de esta marca.
Sé mucho de esta marca.
He vivido muchas experiencias con esta marca.
356
Hipó-tesis
Variables dependientes Escala
Variables independientes Escala
Estoy bien informado de los productos de esta marca.
H11 Confianza a la marca
Gurviez y Korchia, 2002 (escala original está en francés, pero Louis & Lombart, 2010 presentan una traducción al inglés, la traducción del inglés al español es propia) Ver fila H2
Familiaridad a la marca
Ver fila H9
H12 Intención de compra
Dodds, W.B, et al (1991). La traducción del inglés al español es propia. Ver fila H7
Familiaridad a la marca
Ver fila H9
Tabla A4 Escala de compromiso desarrollada por Allen y Meyer (1990)
Escala de compromiso afectivo 1. Estaría muy contento de estar el resto de mi carrera profesional con esta organización. 2. Disfruto discutir sobre mi organización con otras personas ajenas a la misma. 3. Realmente siento que los problemas de la organización son míos. 4. Siento que fácilmente podría sentirme en otra organización de la misma forma que se me siento en esta. (R) 5. No me siento parte de la familia de mi organización. (R) 6. No me siento vinculada emocionalmente a esta organización. (R) 7. Esta organización tiene un gran significado personal para mí. 8. No siento un fuerte sentido de pertenencia a la organización.(R)
Escala de compromiso continuo 1. No tengo miedo de lo que pueda pasar si renuncio a mi trabajo sin tener otro trabajo. (R) 2. Sería muy difícil para mí, dejar mi organización, aun cuando quisiera hacerlo. 3. Mi vida estaría muy perturbada si yo decido que quiero dejar mi organización ahora. 4. No sería muy costoso para mí dejar mi organización ahora. (R) 5. Justo ahora, el estar en mi organización es un asunto tanto de necesidad como de deseo. 6. Siento que tengo pocas opciones a considerar si dejo esta organización. 7. Una de las pocas consecuencias serias de dejar esta organización sería la escasez de alternativas disponibles.
357
Continuación de Escala de compromiso continuo 8. Una de las principales razones por la que yo continuo trabajando para esta organización, es que si lo dejo, requeriría un sacrificio personal considerable, ya que otra organización no podría todos los beneficios que tengo aquí.
Escala de compromiso normativo 1. Pienso que la gente hoy día se cambian de una compañía a otra con demasiada frecuencia. 2. No creo que una persona deba ser siempre leal a su organización. (R) 3. Cambiar de una organización a otra no me parece ético. (R) 4. Una de las principales razones por la cual yo continúo trabajando para esta organización es porque pienso que la lealtad es importante y por lo tanto siento una obligación moral de quedarme. 5. Si obtengo una oferta para un trabajo mejor en cualquier otro sitio, no consideraría correcto dejar la organización. 6. A mí me enseñaron a creer en el valor de permanecer leal a una organización. 7. Las “cosas” eran mejores cuando la gente pasaba la mayor parte de su carrera profesional en una sola organización. 8. No pienso que querer ser el “hombre de la compañía” o la “mujer de la compañía”, sean aun sensible (R)
Nota: R significa que son enunciados presentados de forma contraria. Los ítems # 1 y 3 de la escala de compromiso afectivo fueron adaptadas de Buchanan (1974), y los ítems # 1 y 2 de la escala de compromiso continuo fueron adaptadas de Quinn y Staines (1979). Fuente: Allen y Meyer (1990), p. 7 y 8. (Traducción propia del inglés al español)
370
Apéndice D
Resumen de resultados en SPSS de estadísticas de colinealidad, muestra de
Puerto Rico
País Estados Unidos, marca Ford IPO
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM 1.000 1.000
a. Dependent Variable: IPOUSA PM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM .988 1.012 IPOUSA .988 1.012
a. Dependent Variable: PMFORD CM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM .772 1.296 PMFORD .772 1.296
a. Dependent Variable: CM
371
AM Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CM .519 1.928 PMFORD .519 1.928
a. Dependent Variable: AM CPM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) AM .528 1.894 CM .528 1.894
a. Dependent Variable: CPM IC
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CPM .517 1.934 CM .550 1.820 FAM .669 1.494
a. Dependent Variable: IC País Estados Unidos, marca Apple IPO
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM 1.000 1.000
a. Dependent Variable: IPOUSA
372
PM Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM .962 1.040 IPOUSA .962 1.040
a. Dependent Variable: PMAPPLE CM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM .754 1.326 PMAPPLE .754 1.326
a. Dependent Variable: CM AM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CM .630 1.587 PMAPPLE .630 1.587
a. Dependent Variable: AM CPM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CM .556 1.800 AM .556 1.800
a. Dependent Variable: CPM
373
IC Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM .513 1.949 CM .451 2.217 CPM .403 2.482
a. Dependent Variable: IC País Japón, marca Toyota IPO
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM 1.000 1.000
a. Dependent Variable: IPOJAPON PM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM .899 1.112 IPOJAPON .899 1.112
a. Dependent Variable: PMTOYOTA CM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) PMTOYOTA .623 1.605
FAM .623 1.605 a. Dependent Variable: CM
374
AM Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CM .535 1.869 PMTOYOTA .535 1.869
a. Dependent Variable: AM CPM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) AM .579 1.728 CM .579 1.728
a. Dependent Variable: CPM IC
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CPM .497 2.013 CM .427 2.342 FAM .423 2.366
a. Dependent Variable: IC País Japón, marca Sony IPO
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM 1.000 1.000
a. Dependent Variable: IPOJAPON
375
PM Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM .973 1.028 IPOJAPON .973 1.028
a. Dependent Variable: PMSONY CM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) PMSONY .753 1.328 FAM .753 1.328
a. Dependent Variable: CM AM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CM .537 1.863 PMSONY .537 1.863
a. Dependent Variable: AM CPM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) AM .650 1.539 CM .650 1.539
a. Dependent Variable: CPM
376
IC Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CPM .503 1.990 CM .572 1.748 FAM .584 1.713
a. Dependent Variable: IC País Corea del Sur, marca Hyundai IPO
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM 1.000 1.000
a. Dependent Variable: IPOCOREA PM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM .978 1.022 IPOCOREA .978 1.022
a. Dependent Variable: PMHYUNDAI CM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) PMHYUNDAI .670 1.491
FAM .670 1.491 a. Dependent Variable: CM
377
AM Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CM .605 1.654 PMHYUNDAI .605 1.654
a. Dependent Variable: AM CPM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) AM .565 1.771 CM .565 1.771
a. Dependent Variable: CPM IC
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CM .500 2.000 CPM .397 2.521 FAM .366 2.730
a. Dependent Variable: IC País Corea del Sur, marca Samsung IPO
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM 1.000 1.000
a. Dependent Variable: IPOCOREA
378
PM Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM .967 1.034 IPOCOREA .967 1.034
a. Dependent Variable: PMCOREA CM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM .673 1.486 PMCOREA .673 1.486
a. Dependent Variable: CM AM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CM .552 1.812 PMCOREA .552 1.812
a. Dependent Variable: AM CPM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) AM .438 2.281 CM .438 2.281
a. Dependent Variable: CPM
379
IC Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CPM .494 2.024 CM .502 1.994 FAM .534 1.873
a. Dependent Variable: IC
380
Apéndice E
Resumen de resultados en SPSS de estadísticas de colinealidad, muestra de México
País Estados Unidos, marca Ford IPO
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM 1.000 1.000
a. Dependent Variable: IPOUSA PM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM .975 1.025 IPOUSA .975 1.025
a. Dependent Variable: PMFORD CM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) PMFORD .913 1.096 FAM .913 1.096
a. Dependent Variable: CM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CM .765 1.307 PMFORD .765 1.307
a. Dependent Variable: AM
381
CPM Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) AM .506 1.976 CM .506 1.976
a. Dependent Variable: CPM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CPM .602 1.661 CM .716 1.397 FAM .712 1.404
a. Dependent Variable: IC País Estados Unidos, marca Apple IPO
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM 1.000 1.000
a. Dependent Variable: IPOUSA PM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM .960 1.042 IPOUSA .960 1.042
a. Dependent Variable: PMAPPLE
382
CM Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) PMAPPLE .971 1.030 FAM .971 1.030
a. Dependent Variable: CM AM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CM .686 1.457 PMAPPLE .686 1.457
a. Dependent Variable: AM CPM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) AM .622 1.608 CM .622 1.608
a. Dependent Variable: CPM IC
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CPM .629 1.590 CM .671 1.490 FAM .835 1.198
a. Dependent Variable: IC
383
País Japón, marca Toyota IPO
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM 1.000 1.000
a. Dependent Variable: IPOJAPON PM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM .988 1.012 IPOJAPON .988 1.012
a. Dependent Variable: PMTOYOTA CM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) PMTOYOTA .936 1.069 FAM .936 1.069
a. Dependent Variable: CM AM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CM .634 1.577 PMTOYOTA .634 1.577
a. Dependent Variable: AM
384
CPM Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) AM .625 1.600 CM .625 1.600
a. Dependent Variable: CPM IC
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CPM .659 1.517 CM .645 1.552 FAM .808 1.237
a. Dependent Variable: IC País Japón, Marca Sony IPO
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM 1.000 1.000
a. Dependent Variable: IPOJAPON PM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM .966 1.035 IPOJAPON .966 1.035
a. Dependent Variable: PMSONY
385
CM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) PMSONY .892 1.121 FAM .892 1.121
a. Dependent Variable: CM AM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CM .563 1.775 PMSONY .563 1.775
a. Dependent Variable: AM CPM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) AM .672 1.488 CM .672 1.488
a. Dependent Variable: CPM IC
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CPM .670 1.493 CM .666 1.501 FAM .908 1.101
a. Dependent Variable: IC
386
País Corea del Sur, marca Hyundai IPO
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM 1.000 1.000
a. Dependent Variable: IPOCOREA PM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM .922 1.084 IPOCOREA .922 1.084
a. Dependent Variable: PMCOREA CM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) PMCOREA .831 1.204 FAM .831 1.204
a. Dependent Variable: CM AM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CM .561 1.783 PMCOREA .561 1.783
a. Dependent Variable: AM
387
CPM Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) AM .603 1.658 CM .603 1.658
a. Dependent Variable: CPM IC
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CPM .630 1.588 CM .603 1.659 FAM .600 1.668
a. Dependent Variable: IC País Corea del Sur, marca Samsung IPO
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM 1.000 1.000
a. Dependent Variable: IPOCOREA PM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) FAM .928 1.078 IPOCOREA .928 1.078
a. Dependent Variable: PMSAMSUNG
388
CM Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) PMSAMSUNG .920 1.087 FAM .920 1.087
a. Dependent Variable: CM AM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CM .586 1.706 PMSAMSUNG .586 1.706
a. Dependent Variable: AM CPM
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) AM .751 1.332 CM .751 1.332
a. Dependent Variable: CPM IC
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 (Constant) CPM .767 1.303 CM .760 1.315 FAM .810 1.235
a. Dependent Variable: IC
389
Apéndice F
Cómputo de f 2 para la muestra de Puerto Rico
País y marca Relaciones
f 2
R 2
included
R 2
excluded
País Estados Unidos, marca Ford CMP IC 0.2891 0.6330 0.5269 CM IC 0.1035 0.6330 0.5950 FAM IC 0.0817 0.6330 0.6030 AM CPM 0.8393 0.6863 0.4230 CM CPM 0.0421 0.6863 0.6731 CM AM 0.4106 0.4737 0.2576 PM AM 0.0011 0.4737 0.4731 PM CM 0.5605 0.5176 0.2472 FAM CM 0.0624 0.5176 0.4875 FAM PM 0.2853 0.3173 0.1225 IPO PM 0.1308 0.3173 0.2280 FAM IPO 0.0125 0.0123 0.0000 País Estados Unidos, marca Apple CMP IC 0.4464 0.7502 0.6387 CM IC 0.0937 0.7502 0.7268 FAM IC 0.0957 0.7502 0.7263 AM CPM 0.5891 0.6958 0.5166 CM CPM 0.2094 0.6958 0.6321 CM AM 0.3481 0.4717 0.2878 PM AM 0.0500 0.4717 0.4453 PM CM 0.2421 0.5026 0.3822 FAM CM 0.2666 0.5026 0.3700 FAM PM 0.2774 0.3090 0.1173 IPO PM 0.0919 0.3090 0.2455 FAM IPO 0.0396 0.0381 0.0000 País Japón, marca Toyota CMP IC 0.2753 0.6556 0.5608 CM IC 0.1005 0.6556 0.6210 FAM IC 0.0456 0.6556 0.6399 AM CPM 0.6167 0.6473 0.4298
390
País y marca Relaciones
f 2
R 2
included
R 2
excluded
País Japón, marca Toyota, continuación CM CPM 0.1083 0.6473 0.6091 CM AM 0.2833 0.4320 0.2711 PM AM 0.0187 0.4320 0.4214 PM CM 0.2388 0.6080 0.5144 FAM CM 0.3686 0.6080 0.4635 FAM PM 0.4393 0.4685 0.2350 IPO PM 0.1716 0.4685 0.3773 FAM IPO 0.1123 0.1010 0.0000 País Japón, marca Sony CMP IC 0.0989 0.5650 0.5220 CM IC 0.1292 0.5650 0.5088 FAM IC 0.1007 0.5650 0.5212 AM CPM 0.5122 0.5986 0.3930 CM CPM 0.1388 0.5986 0.5429 CM AM 0.1700 0.3752 0.2690 PM AM 0.0373 0.3752 0.3519 PM CM 0.4686 0.5166 0.2901 FAM CM 0.1053 0.5166 0.4657 FAM PM 0.2930 0.2866 0.0776 IPO PM 0.0558 0.2866 0.2468 FAM IPO 0.0281 0.0273 0.0000 País Corea, marca Hyundai CMP IC 0.1013 0.6585 0.6239 CM IC 0.0876 0.6585 0.6286 FAM IC 0.1455 0.6585 0.6088 AM CPM 0.4889 0.6089 0.4177 CM CPM 0.0995 0.6089 0.5700 CM AM 0.3851 0.4414 0.2263 PM AM 0.0066 0.4414 0.4377 PM CM 0.1869 0.5452 0.4602 FAM CM 0.3296 0.5452 0.3953 FAM PM 0.4792 0.4387 0.1697 IPO PM 0.1931 0.4387 0.3303 FAM IPO 0.0223 0.0218 0.0000
391
País y marca Relaciones
f 2
R 2
included
R 2
excluded
País Corea, marca Samsung CMP IC 0.0560 0.5660 0.5417 CM IC 0.1622 0.5660 0.4956 FAM IC 0.0880 0.5660 0.5278 AM CPM 0.1731 0.5118 0.4273 CM CPM 0.0944 0.5118 0.4657 CM AM 0.5702 0.5698 0.3245 PM AM 0.0174 0.5698 0.5623 PM CM 0.3146 0.5295 0.3815 FAM CM 0.1726 0.5295 0.4483 FAM PM 0.4381 0.3908 0.1239 IPO PM 0.1044 0.3908 0.3272 FAM IPO 0.0339 0.0328 0.0000
Fórmula para calcular f 2 (Hair et al, 2013, p. 177)
included
excludedincluded
RRRf 2
222
1
392
Apéndice G
Cómputo de q 2 para la muestra de Puerto Rico
País y marca Relaciones
q 2
Q 2
included
Q 2
excluded
País Estados Unidos, marca Ford CMP IC 0.1637 0.4984 0.4163 CM IC 0.0550 0.4984 0.4708 FAM IC 0.0465 0.4984 0.4751 AM CPM 0.3924 0.5000 0.3038 CM CPM 0.0094 0.5000 0.4953 CM AM 0.2941 0.3923 0.2136 PM AM 0.0005 0.3923 0.3920 PM CM 0.3486 0.4010 0.1922 FAM CM 0.0429 0.4010 0.3753 FAM PM 0.1837 0.2297 0.0882 IPO PM 0.0832 0.2297 0.1656 País Estados Unidos, marca Apple CMP IC 0.2828 0.6584 0.5618 CM IC 0.0477 0.6584 0.6421 FAM IC 0.0588 0.6584 0.6383 AM CPM 0.2229 0.4576 0.3367 CM CPM 0.0713 0.4576 0.4189 CM AM 0.2748 0.4153 0.2546 PM AM 0.0363 0.4153 0.3941 PM CM 0.1583 0.3934 0.2974 FAM CM 0.1675 0.3934 0.2918 FAM PM 0.1707 0.2143 0.0802 IPO PM 0.0482 0.2143 0.1764 País Japón, marca Toyota CMP IC 0.1743 0.5352 0.4542 CM IC 0.0630 0.5352 0.5059 FAM IC 0.0258 0.5352 0.5232 AM CPM 0.3065 0.4776 0.3175 CM CPM 0.0515 0.4776 0.4507 CM AM 0.1976 0.3417 0.2116
393
País y marca Relaciones
q 2
Q 2
included
Q 2
excluded
País Japón, marca Toyota, continuación PM AM 0.0120 0.3417 0.3338 PM CM 0.1031 0.4016 0.3399 FAM CM 0.1624 0.4016 0.3044 FAM PM 0.2141 0.2924 0.1409 IPO PM 0.0859 0.2924 0.2316 País Japón, marca Sony CMP IC 0.0686 0.4828 0.4473 CM IC 0.0789 0.4828 0.4420 FAM IC 0.0727 0.4828 0.4452 AM CPM 0.1916 0.3488 0.2240 CM CPM 0.0401 0.3488 0.3227 CM AM 0.1326 0.3168 0.2262 PM AM 0.0246 0.3168 0.3000 PM CM 0.2537 0.3655 0.2045 FAM CM 0.0575 0.3655 0.3290 FAM PM 0.1673 0.1879 0.0520 IPO PM 0.0309 0.1879 0.1628 País Corea del Sur, marca Hyundai CMP IC 0.0573 0.5338 0.5071 CM IC 0.0375 0.5338 0.5163 FAM IC 0.0873 0.5338 0.4931 AM CPM 0.2484 0.4300 0.2884 CM CPM 0.0354 0.4300 0.4098 CM AM 0.2803 0.3664 0.1888 PM AM 0.0044 0.3664 0.3636 PM CM 0.0949 0.3719 0.3123 FAM CM 0.1595 0.3719 0.2717 FAM PM 0.2466 0.2884 0.1129 IPO PM 0.1010 0.2884 0.2165 País Corea, marca Samsung CMP IC 0.0334 0.4461 0.4276 CM IC 0.0975 0.4461 0.3921 FAM IC 0.0538 0.4461 0.4163 AM CPM 0.0844 0.3340 0.2778
394
País y marca Relaciones
q 2
Q 2
included
Q 2
excluded
País Corea, marca Samsung, continuación CM CPM 0.0432 0.3340 0.3052 CM AM 0.4015 0.4834 0.2760 PM AM 0.0037 0.4834 0.4815 PM CM 0.1877 0.4002 0.2876 FAM CM 0.1005 0.4002 0.3399 FAM PM 0.2590 0.2729 0.0846 IPO PM 0.0659 0.2729 0.2250
Fórmula para calcular q 2 (Hair et al, 2012, p. 183)
included
excludedincluded
QQQq 2
222
1
395
Apéndice H
Cómputo de f 2 para la muestra de México
País y marca Relaciones
f 2
R 2
included
R 2
excluded
País Estados Unidos, marca Ford CMP IC 0.2249 0.5110 0.4010 CM IC 0.1070 0.5110 0.4587 FAM IC 0.0391 0.5110 0.4919 AM CPM 0.1383 0.3579 0.2691 CM CPM 0.0399 0.3579 0.3323 CM AM 0.7207 0.4945 0.1302 PM AM -0.0010 0.4945 0.4950 PM CM 0.1996 0.2917 0.1503 FAM CM 0.0795 0.2917 0.2354 FAM PM 0.0698 0.2803 0.2301 IPO PM 0.2678 0.2803 0.0876 FAM IPO 0.0251 0.0245 0.0000 País Estados Unidos, marca Apple CMP IC 0.2054 0.4883 0.3832 CM IC 0.0039 0.4883 0.4863 FAM IC 0.2296 0.4883 0.3708 AM CPM 0.6775 0.5956 0.3216 CM CPM 0.0366 0.5956 0.5808 CM AM 0.3994 0.3791 0.1311 PM AM -0.0019 0.3791 0.3803 PM CM 0.4142 0.3616 0.0972 FAM CM 0.0717 0.3616 0.3158 FAM PM 0.0089 0.1948 0.1876 IPO PM 0.2058 0.1948 0.0291 FAM IPO 0.0416 0.0399 0.0000 País Japón, marca Toyota CMP IC 0.3138 0.4930 0.3339 CM IC 0.0438 0.4930 0.4708 FAM IC 0.0464 0.4930 0.4695 AM CPM 0.8750 0.6439 0.3323 CM CPM 0.0272 0.6439 0.6342 CM AM 0.3754 0.3751 0.1405 PM AM -0.0014 0.3751 0.3760 PM CM 0.4766 0.4303 0.1588 FAM CM 0.1115 0.4303 0.3668
396
País y marca Relaciones
f 2
R 2
included
R 2
excluded
País Japón, marca Toyota, continuación FAM PM 0.0557 0.1780 0.1322 IPO PM 0.1381 0.1780 0.0645 FAM IPO 0.0116 0.0115 0.0000 País Japón, marca Sony CMP IC 0.1395 0.3484 0.2575 CM IC 0.0594 0.3484 0.3097 FAM IC 0.0207 0.3484 0.3349 AM CPM 0.3282 0.4878 0.3197 CM CPM 0.1025 0.4878 0.4353 CM AM 0.1969 0.3382 0.2079 PM AM 0.0139 0.3382 0.3290 PM CM 0.6486 0.4400 0.0768 FAM CM 0.0043 0.4400 0.4376 FAM PM 0.0865 0.2044 0.1356 IPO PM 0.1199 0.2044 0.1090 FAM IPO 0.0352 0.0340 0.0000 País Corea, marca Hyundai CMP IC 0.0503 0.4117 0.3821 CM IC 0.1171 0.4117 0.3428 FAM IC 0.0367 0.4117 0.3901 AM CPM 0.3348 0.4687 0.2908 CM CPM 0.0405 0.4687 0.4472 CM AM 0.3148 0.3999 0.2110 PM AM 0.0030 0.3999 0.3981 PM CM 0.4831 0.5438 0.3234 FAM CM 0.2286 0.5438 0.4395 FAM PM 0.1348 0.2715 0.1733 IPO PM 0.1407 0.2715 0.1690 FAM IPO 0.0841 0.0776 0.0000 País Corea del Sur, marca Samsung CMP IC 0.1944 0.3389 0.2104 CM IC 0.0396 0.3389 0.3127 FAM IC 0.0178 0.3389 0.3271 AM CPM 0.5341 0.4696 0.1863 CM CPM 0.0213 0.4696 0.4583 CM AM 0.1558 0.2534 0.1371 PM AM -0.0046 0.2534 0.2568 PM CM 0.5803 0.4537 0.1367
397
País y marca Relaciones
f 2
R 2
included
R 2
excluded
País Corea del Sur, marca Samsung, continaución FAM CM 0.0736 0.4537 0.4135 FAM PM 0.0457 0.1468 0.1078 IPO PM 0.0774 0.1468 0.0808 FAM IPO 0.0782 0.0725 0.0000
Fórmula para calcular f 2 (Hair et al, 2013, p. 177)
included
excludedincluded
RRRf 2
222
1
398
Apéndice I
Cómputo de q 2 para la muestra de México
País y marca Relaciones q
2
Q 2
included
Q 2
excluded
País Estados Unidos, marca Ford CMP IC 0.0695 0.4060 0.3647 CM IC 0.0291 0.4060 0.3887 FAM IC 0.0244 0.4060 0.3915 AM CPM 0.0772 0.2527 0.1950 CM CPM 0.0223 0.2527 0.2360 CM AM 0.5235 0.4118 0.1039 PM AM -0.0083 0.4118 0.4167 PM CM 0.1327 0.2123 0.1078 FAM CM 0.0509 0.2123 0.1722 FAM PM 0.0402 0.1922 0.1597 IPO PM 0.1661 0.1922 0.0580 País Estados Unidos, marca Apple CMP IC 0.0068 0.3118 0.3071 CM IC -0.1144 0.3118 0.3905 FAM IC 0.0275 0.3118 0.2929 AM CPM 0.4406 0.4814 0.2529 CM CPM 0.0320 0.4814 0.4648 CM AM 0.3140 0.3267 0.1153 PM AM 0.0034 0.3267 0.3244 PM CM 0.2640 0.2660 0.0722 FAM CM 0.0452 0.2660 0.2328 FAM PM 0.0025 0.1170 0.1148 IPO PM 0.1157 0.1170 0.0148 País Japón, marca Toyota CMP IC 0.2442 0.3935 0.2454 CM IC 0.0683 0.3935 0.3521 FAM IC 0.0760 0.3935 0.3474 AM CPM 0.3306 0.3886 0.1865 CM CPM 0.0011 0.3886 0.3879 CM AM 0.2615 0.2934 0.1086 PM AM -0.0041 0.2934 0.2963 PM CM 0.2816 0.3094 0.1149 FAM CM 0.0657 0.3094 0.2640 FAM PM 0.0357 0.1237 0.0924 IPO PM 0.0905 0.1237 0.0444
399
País y marca Relaciones q
2
Q 2
included
Q 2
excluded
País Japón, marca Sony CMP IC 0.1027 0.2772 0.2030 CM IC 0.0429 0.2772 0.2462 FAM IC 0.0144 0.2772 0.2668 AM CPM 0.1674 0.3287 0.2163 CM CPM 0.0419 0.3287 0.3006 CM AM 0.1317 0.2573 0.1595 PM AM 0.0106 0.2573 0.2494 PM CM 0.3304 0.2845 0.0481 FAM CM 0.0024 0.2845 0.2828 FAM PM 0.0381 0.1180 0.0844 IPO PM 0.0573 0.1180 0.0675 País Corea del Sur, marca Hyundai CMP IC 0.0350 0.3320 0.3086 CM IC 0.0861 0.3320 0.2745 FAM IC 0.0251 0.3320 0.3152 AM CPM 0.1919 0.3320 0.2038 CM CPM 0.0241 0.3320 0.3159 CM AM 0.2404 0.3282 0.1667 PM AM 0.0104 0.3282 0.3212 PM CM 0.2877 0.4130 0.2441 FAM CM 0.1317 0.4130 0.3357 FAM PM 0.0715 0.1794 0.1207 IPO PM 0.0735 0.1794 0.1191 País Corea del Sur, marca Samsung CMP IC 0.2416 0.3344 0.1736 CM IC 0.1029 0.3344 0.2659 FAM IC 0.0759 0.3344 0.2839 AM CPM 0.2158 0.2646 0.1059 CM CPM -0.0038 0.2646 0.2674 CM AM 0.1293 0.2209 0.1202 PM AM -0.0041 0.2209 0.2241 PM CM 0.2521 0.2684 0.0840 FAM CM 0.0332 0.2684 0.2441 FAM PM 0.0385 0.1068 0.0724 IPO PM 0.0561 0.1068 0.0567
Fórmula para calcular q 2 (Hair et al, 2012, p. 183) included
excludedincluded
QQQq 2
222
1
400
Apéndice J
Resumen de resultados en SPSS para el macro escrito por Andrew F. Hayes en 2008
Marca Ford, muestra de Puerto Rico
INDIRECT Y = IC/X = PMFORD/M = AM CM CPM/C = 0/BOOT = 5000/CONF =
95/CONTRAST = 1/PERCENT = 1/BC = 1/BCA = 1.
*****************************************************************
Dependent, Independent, and Proposed Mediator Variables:
DV = IC
IV = PMFORD
MEDS = AM
CM
CPM
Sample size
250
*****************************************************************
BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS
Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths)
Data Boot Bias SE
TOTAL .4361 .4371 .0009 .0517
AM .1654 .1649 -.0005 .0463
CM .1095 .1109 .0013 .0478
CPM .1612 .1613 .0001 .0415
C1 .0559 .0541 -.0019 .0783
C2 .0043 .0037 -.0006 .0759
C3 -.0516 -.0504 .0013 .0623
Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .3330 .5364
AM .0809 .2642
CM .0164 .2033
CPM .0856 .2479
C1 -.0955 .2162
C2 -.1404 .1627
C3 -.1794 .0665
Bias Corrected Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .3389 .5406
AM .0811 .2653
CM .0189 .2055
CPM .0859 .2496
C1 -.0983 .2133
C2 -.1416 .1621
C3 -.1782 .0676
Percentile Confidence Intervals
Lower Upper
401
TOTAL .3386 .5403
AM .0790 .2615
CM .0198 .2062
CPM .0850 .2472
C1 -.1021 .2068
C2 -.1442 .1595
C3 -.1748 .0709
*****************************************************************
Level of Confidence for Confidence Intervals:
95
Number of Bootstrap Resamples:
5000
*****************************************************************
INDIRECT EFFECT CONTRAST DEFINITIONS: Ind_Eff1 MINUS Ind_Eff2
Contrast IndEff_1 IndEff_2
C1 AM CM
C2 AM CPM
C3 CM CPM
*****************************************************************
Marca Toyota, muestra de Puerto Rico
INDIRECT Y = IC/X = PMTOYOTA/M = AM CM CPM/C = 0/BOOT = 5000/CONF =
95/CONTRAST = 1/PERCENT = 1/BC = 1/BCA = 1.
*****************************************************************
Dependent, Independent, and Proposed Mediator Variables:
DV = IC
IV = PMTOYOTA
MEDS = AM
CM
CPM
Sample size
250
*****************************************************************
BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS
Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths)
Data Boot Bias SE
TOTAL .5525 .5513 -.0012 .0649
AM .0724 .0719 -.0005 .0409
CM .2614 .2595 -.0019 .0667
CPM .2186 .2199 .0012 .0493
C1 -.1890 -.1876 .0014 .0873
402
C2 -.1462 -.1480 -.0018 .0748
C3 .0428 .0396 -.0032 .0908
Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .4292 .6862
AM -.0023 .1590
CM .1336 .3947
CPM .1353 .3332
C1 -.3527 -.0104
C2 -.3121 -.0164
C3 -.1456 .2128
Bias Corrected Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .4291 .6855
AM -.0037 .1563
CM .1338 .3947
CPM .1344 .3308
C1 -.3569 -.0161
C2 -.3093 -.0149
C3 -.1455 .2132
Percentile Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .4233 .6803
AM -.0070 .1538
CM .1287 .3906
CPM .1308 .3260
C1 -.3561 -.0153
C2 -.3038 -.0114
C3 -.1463 .2100
*****************************************************************
Level of Confidence for Confidence Intervals:
95
Number of Bootstrap Resamples:
5000
*****************************************************************
INDIRECT EFFECT CONTRAST DEFINITIONS: Ind_Eff1 MINUS Ind_Eff2
Contrast IndEff_1 IndEff_2
C1 AM CM
C2 AM CPM
C3 CM CPM
*****************************************************************
403
Marca Hyundai, muestra de Puerto Rico
INDIRECT Y = IC/X = PMHYUNDAI/M = AM CM CPM/C = 0/BOOT = 5000/CONF =
95/CONTRAST = 1/PERCENT = 1/BC = 1/BCA = 1.
*****************************************************************
Dependent, Independent, and Proposed Mediator Variables:
DV = IC
IV = PMHYUNDA
MEDS = AM
CM
CPM
Sample size
250
*****************************************************************
BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS
Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths)
Data Boot Bias SE
TOTAL .4348 .4424 .0076 .0673
AM .1074 .1133 .0059 .0488
CM .1460 .1509 .0049 .0559
CPM .1814 .1782 -.0032 .0468
C1 -.0386 -.0376 .0010 .0723
C2 -.0741 -.0649 .0092 .0816
C3 -.0355 -.0273 .0082 .0817
Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .2983 .5588
AM .0255 .2123
CM .0378 .2525
CPM .0990 .2865
C1 -.1756 .1136
C2 -.2385 .0806
C3 -.2086 .1149
Bias Corrected Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .3164 .5745
AM .0315 .2202
CM .0474 .2640
CPM .0984 .2845
C1 -.1742 .1160
C2 -.2282 .0940
C3 -.1898 .1327
Percentile Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .3213 .5828
AM .0322 .2225
CM .0495 .2694
CPM .0910 .2750
C1 -.1748 .1147
404
C2 -.2155 .1092
C3 -.1815 .1430
*****************************************************************
Level of Confidence for Confidence Intervals:
95
Number of Bootstrap Resamples:
5000
*****************************************************************
INDIRECT EFFECT CONTRAST DEFINITIONS: Ind_Eff1 MINUS Ind_Eff2
Contrast IndEff_1 IndEff_2
C1 AM CM
C2 AM CPM
C3 CM CPM
*****************************************************************
Marca Apple, muestra de Puerto Rico
INDIRECT Y = IC/X = PMAPPLE/M = AM CM CPM/C = 0/BOOT = 5000/CONF =
95/CONTRAST = 1/PERCENT = 1/BC = 1/BCA = 1.
*****************************************************************
Dependent, Independent, and Proposed Mediator Variables:
DV = IC
IV = PMAPPLE
MEDS = AM
CM
CPM
Sample size
250
*****************************************************************
BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS
Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths)
Data Boot Bias SE
TOTAL .5102 .5124 .0023 .0598
AM .1346 .1364 .0018 .0424
CM .1485 .1493 .0008 .0443
CPM .2271 .2267 -.0003 .0418
C1 -.0139 -.0129 .0010 .0642
C2 -.0924 -.0904 .0021 .0650
C3 -.0786 -.0774 .0011 .0676
Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .3949 .6277
405
AM .0587 .2245
CM .0564 .2332
CPM .1547 .3223
C1 -.1301 .1237
C2 -.2264 .0318
C3 -.2455 .0314
Bias Corrected Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .3993 .6354
AM .0591 .2247
CM .0620 .2401
CPM .1549 .3227
C1 -.1316 .1220
C2 -.2257 .0326
C3 -.2363 .0372
Percentile Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .4004 .6387
AM .0594 .2249
CM .0620 .2391
CPM .1486 .3157
C1 -.1331 .1198
C2 -.2197 .0392
C3 -.2229 .0463
*****************************************************************
Level of Confidence for Confidence Intervals:
95
Number of Bootstrap Resamples:
5000
*****************************************************************
INDIRECT EFFECT CONTRAST DEFINITIONS: Ind_Eff1 MINUS Ind_Eff2
Contrast IndEff_1 IndEff_2
C1 AM CM
C2 AM CPM
C3 CM CPM
*****************************************************************
Marca Sony, muestra de Puerto Rico
INDIRECT Y = IC/X = PMSONY/M = AM CM CPM/C = 0/BOOT = 5000/CONF =
95/CONTRAST = 1/PERCENT = 1/BC = 1/BCA = 1.
*****************************************************************
Dependent, Independent, and Proposed Mediator Variables:
DV = IC
406
IV = PMSONY
MEDS = AM
CM
CPM
Sample size
250
*****************************************************************
BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS
Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths)
Data Boot Bias SE
TOTAL .4272 .4235 -.0038 .0715
AM .1009 .1062 .0053 .0453
CM .1837 .1750 -.0087 .0636
CPM .1427 .1423 -.0004 .0343
C1 -.0828 -.0689 .0139 .0889
C2 -.0418 -.0361 .0057 .0556
C3 .0410 .0328 -.0083 .0757
Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .3001 .5807
AM .0083 .1864
CM .0710 .3201
CPM .0835 .2212
C1 -.2579 .0782
C2 -.1603 .0586
C3 -.0988 .1964
Bias Corrected Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .3024 .5847
AM .0176 .1935
CM .0578 .3043
CPM .0848 .2233
C1 -.2401 .0988
C2 -.1573 .0616
C3 -.1059 .1891
Percentile Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .2877 .5693
AM .0243 .2033
CM .0447 .2925
CPM .0810 .2171
C1 -.2293 .1193
C2 -.1438 .0741
C3 -.1198 .1781
*****************************************************************
Level of Confidence for Confidence Intervals:
95
407
Number of Bootstrap Resamples:
5000
*****************************************************************
INDIRECT EFFECT CONTRAST DEFINITIONS: Ind_Eff1 MINUS Ind_Eff2
Contrast IndEff_1 IndEff_2
C1 AM CM
C2 AM CPM
C3 CM CPM
*****************************************************************
Marca Samsung, muestra de Puerto Rico INDIRECT Y = IC/X = PMSAMSUNG/M = AM CM CPM/C = 0/BOOT = 5000/CONF =
95/CONTRAST = 1/PERCENT = 1/BC = 1/BCA = 1.
*****************************************************************
Dependent, Independent, and Proposed Mediator Variables:
DV = IC
IV = PMSAMSUN
MEDS = AM
CM
CPM
Sample size
250
*****************************************************************
BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS
Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths)
Data Boot Bias SE
TOTAL .5052 .5057 .0004 .0645
AM .1650 .1640 -.0010 .0483
CM .2255 .2237 -.0019 .0550
CPM .1147 .1180 .0033 .0444
C1 -.0605 -.0597 .0008 .0805
C2 .0503 .0459 -.0044 .0730
C3 .1109 .1057 -.0052 .0776
Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .3655 .6170
AM .0795 .2720
CM .1196 .3399
CPM .0367 .2073
C1 -.2163 .1039
C2 -.0793 .2076
C3 -.0371 .2730
408
Bias Corrected Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .3789 .6296
AM .0786 .2706
CM .1199 .3404
CPM .0423 .2164
C1 -.2163 .1039
C2 -.0896 .1970
C3 -.0462 .2625
Percentile Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .3796 .6304
AM .0726 .2648
CM .1163 .3345
CPM .0424 .2167
C1 -.2159 .1040
C2 -.0985 .1873
C3 -.0532 .2543
*****************************************************************
Level of Confidence for Confidence Intervals:
95
Number of Bootstrap Resamples:
5000
*****************************************************************
INDIRECT EFFECT CONTRAST DEFINITIONS: Ind_Eff1 MINUS Ind_Eff2
Contrast IndEff_1 IndEff_2
C1 AM CM
C2 AM CPM
C3 CM CPM
*****************************************************************
Marca Ford, muestra de México INDIRECT Y = IC/X = PMTOYOTA/M = AM CM CPM/C = 0/BOOT = 5000/CONF =
95/CONTRAST = 1/PERCENT = 1/BC = 1/BCA = 1.
*****************************************************************
Dependent, Independent, and Proposed Mediator Variables:
DV = IC
IV = PMTOYOTA
MEDS = AM
CM
CPM
Sample size
409
203
*****************************************************************
BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS
Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths)
Data Boot Bias SE
TOTAL .2859 .2890 .0030 .0626
AM .0943 .0973 .0030 .0414
CM .0698 .0719 .0021 .0525
CPM .1218 .1197 -.0021 .0380
C1 .0245 .0255 .0009 .0749
C2 -.0275 -.0224 .0051 .0627
C3 -.0520 -.0479 .0042 .0655
Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .1633 .4060
AM .0297 .1937
CM -.0297 .1750
CPM .0598 .2124
C1 -.1139 .1835
C2 -.1522 .0966
C3 -.1874 .0690
Bias Corrected Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .1669 .4095
AM .0300 .1953
CM -.0262 .1781
CPM .0595 .2114
C1 -.1182 .1789
C2 -.1518 .0973
C3 -.1845 .0727
Percentile Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .1721 .4157
AM .0284 .1910
CM -.0244 .1805
CPM .0529 .2006
C1 -.1186 .1783
C2 -.1465 .1047
C3 -.1753 .0809
*****************************************************************
Level of Confidence for Confidence Intervals:
95
Number of Bootstrap Resamples:
5000
*****************************************************************
INDIRECT EFFECT CONTRAST DEFINITIONS: Ind_Eff1 MINUS Ind_Eff2
410
Contrast IndEff_1 IndEff_2
C1 AM CM
C2 AM CPM
C3 CM CPM
*****************************************************************
Marca Toyota, muestra de México INDIRECT Y = IC/X = PMTOYOTA/M = AM CM CPM/C = 0/BOOT = 5000/CONF =
95/CONTRAST = 1/PERCENT = 1/BC = 1/BCA = 1.
*****************************************************************
Dependent, Independent, and Proposed Mediator Variables:
DV = IC
IV = PMTOYOTA
MEDS = AM
CM
CPM
Sample size
203
*****************************************************************
BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS
Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths)
Data Boot Bias SE
TOTAL .2859 .2890 .0030 .0626
AM .0943 .0973 .0030 .0414
CM .0698 .0719 .0021 .0525
CPM .1218 .1197 -.0021 .0380
C1 .0245 .0255 .0009 .0749
C2 -.0275 -.0224 .0051 .0627
C3 -.0520 -.0479 .0042 .0655
Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .1633 .4060
AM .0297 .1937
CM -.0297 .1750
CPM .0598 .2124
C1 -.1139 .1835
C2 -.1522 .0966
C3 -.1874 .0690
Bias Corrected Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .1669 .4095
AM .0300 .1953
CM -.0262 .1781
CPM .0595 .2114
C1 -.1182 .1789
411
C2 -.1518 .0973
C3 -.1845 .0727
Percentile Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .1721 .4157
AM .0284 .1910
CM -.0244 .1805
CPM .0529 .2006
C1 -.1186 .1783
C2 -.1465 .1047
C3 -.1753 .0809
*****************************************************************
Level of Confidence for Confidence Intervals:
95
Number of Bootstrap Resamples:
5000
*****************************************************************
INDIRECT EFFECT CONTRAST DEFINITIONS: Ind_Eff1 MINUS Ind_Eff2
Contrast IndEff_1 IndEff_2
C1 AM CM
C2 AM CPM
C3 CM CPM
*****************************************************************
Marca Hyundai, muestra de México INDIRECT Y = IC/X = PMHYUNDAI/M = AM CM CPM/C = 0/BOOT = 5000/CONF =
95/CONTRAST = 1/PERCENT = 1/BC = 1/BCA = 1.
*****************************************************************
Dependent, Independent, and Proposed Mediator Variables:
DV = IC
IV = PMHYUNDA
MEDS = AM
CM
CPM
Sample size
203
*****************************************************************
BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS
Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths)
Data Boot Bias SE
412
TOTAL .3694 .3679 -.0015 .0596
AM .1902 .1901 -.0001 .0439
CM .1443 .1439 -.0003 .0597
CPM .0350 .0339 -.0011 .0305
C1 .0459 .0461 .0003 .0845
C2 .1552 .1562 .0010 .0626
C3 .1093 .1101 .0008 .0681
Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .2589 .4960
AM .1119 .2880
CM .0324 .2689
CPM -.0233 .0985
C1 -.1194 .2137
C2 .0372 .2847
C3 -.0181 .2475
Bias Corrected Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .2605 .4974
AM .1126 .2897
CM .0318 .2686
CPM -.0233 .0985
C1 -.1191 .2142
C2 .0377 .2861
C3 -.0192 .2463
Percentile Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .2545 .4900
AM .1088 .2826
CM .0285 .2625
CPM -.0261 .0955
C1 -.1199 .2121
C2 .0375 .2854
C3 -.0188 .2470
*****************************************************************
Level of Confidence for Confidence Intervals:
95
Number of Bootstrap Resamples:
5000
*****************************************************************
INDIRECT EFFECT CONTRAST DEFINITIONS: Ind_Eff1 MINUS Ind_Eff2
Contrast IndEff_1 IndEff_2
C1 AM CM
C2 AM CPM
C3 CM CPM
*****************************************************************
413
Marca Apple, muestra de México INDIRECT Y = IC/X = PMAPPLE/M = AM CM CPM/C = 0/BOOT = 5000/CONF =
95/CONTRAST = 1/PERCENT = 1/BC = 1/BCA = 1.
*****************************************************************
Dependent, Independent, and Proposed Mediator Variables:
DV = IC
IV = PMAPPLE
MEDS = AM
CM
CPM
Sample size
203
*****************************************************************
BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS
Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths)
Data Boot Bias SE
TOTAL .2016 .1988 -.0029 .0507
AM .0701 .0695 -.0005 .0393
CM -.0041 -.0058 -.0017 .0567
CPM .1357 .1351 -.0006 .0401
C1 .0742 .0754 .0012 .0795
C2 -.0656 -.0655 .0001 .0629
C3 -.1398 -.1409 -.0011 .0791
Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .1090 .3100
AM .0007 .1573
CM -.1205 .1038
CPM .0686 .2282
C1 -.0763 .2394
C2 -.1890 .0569
C3 -.3046 .0024
Bias Corrected Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .1093 .3102
AM .0010 .1577
CM -.1206 .1033
CPM .0699 .2295
C1 -.0719 .2416
C2 -.1909 .0556
C3 -.3048 .0023
Percentile Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .1016 .3012
AM -.0021 .1522
CM -.1219 .1027
CPM .0633 .2199
414
C1 -.0775 .2378
C2 -.1899 .0564
C3 -.3011 .0054
*****************************************************************
Level of Confidence for Confidence Intervals:
95
Number of Bootstrap Resamples:
5000
*****************************************************************
INDIRECT EFFECT CONTRAST DEFINITIONS: Ind_Eff1 MINUS Ind_Eff2
Contrast IndEff_1 IndEff_2
C1 AM CM
C2 AM CPM
C3 CM CPM
*****************************************************************
Marca Sony, muestra de México INDIRECT Y = IC/X = PMSONY/M = AM CM CPM/C = 0/BOOT = 5000/CONF =
95/CONTRAST = 1/PERCENT = 1/BC = 1/BCA = 1.
*****************************************************************
Dependent, Independent, and Proposed Mediator Variables:
DV = IC
IV = PMSONY
MEDS = AM
CM
CPM
Sample size
203
*****************************************************************
BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS
Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths)
Data Boot Bias SE
TOTAL .3379 .3337 -.0042 .0717
AM .1940 .1965 .0025 .0544
CM .0783 .0734 -.0048 .0737
CPM .0657 .0638 -.0019 .0343
C1 .1157 .1231 .0074 .1024
C2 .1283 .1327 .0044 .0769
C3 .0126 .0096 -.0030 .0847
415
Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .2076 .4855
AM .0977 .3114
CM -.0549 .2318
CPM .0080 .1447
C1 -.0944 .3098
C2 -.0190 .2855
C3 -.1456 .1828
Bias Corrected Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .2063 .4837
AM .1005 .3167
CM -.0597 .2267
CPM .0074 .1444
C1 -.0878 .3174
C2 -.0117 .2950
C3 -.1487 .1785
Percentile Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .1969 .4749
AM .0989 .3140
CM -.0671 .2181
CPM .0007 .1377
C1 -.0739 .3291
C2 -.0116 .2950
C3 -.1518 .1755
*****************************************************************
Level of Confidence for Confidence Intervals:
95
Number of Bootstrap Resamples:
5000
*****************************************************************
INDIRECT EFFECT CONTRAST DEFINITIONS: Ind_Eff1 MINUS Ind_Eff2
Contrast IndEff_1 IndEff_2
C1 AM CM
C2 AM CPM
C3 CM CPM
*****************************************************************
416
Marca Samsung, muestra de México INDIRECT Y = IC/X = PMSAMSUNG/M = AM CM CPM/C = 0/BOOT = 5000/CONF =
95/CONTRAST = 1/PERCENT = 1/BC = 1/BCA = 1.
*****************************************************************
Dependent, Independent, and Proposed Mediator Variables:
DV = IC
IV = PMSAMSUN
MEDS = AM
CM
CPM
Sample size
203
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BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECTS
Indirect Effects of IV on DV through Proposed Mediators (ab paths)
Data Boot Bias SE
TOTAL .2688 .2670 -.0018 .0636
AM .2177 .2169 -.0008 .0441
CM .0256 .0246 -.0010 .0580
CPM .0255 .0255 .0000 .0172
C1 .1920 .1923 .0002 .0804
C2 .1922 .1913 -.0008 .0479
C3 .0002 -.0009 -.0011 .0631
Bias Corrected and Accelerated Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .1451 .3923
AM .1375 .3125
CM -.0877 .1429
CPM -.0007 .0685
C1 .0358 .3552
C2 .1063 .2974
C3 -.1226 .1241
Bias Corrected Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .1451 .3923
AM .1394 .3156
CM -.0902 .1404
CPM -.0008 .0683
C1 .0383 .3591
C2 .1083 .3009
C3 -.1246 .1224
Percentile Confidence Intervals
Lower Upper
TOTAL .1430 .3882
AM .1351 .3106
CM -.0924 .1381
CPM -.0037 .0637
417
C1 .0371 .3574
C2 .1034 .2925
C3 -.1259 .1223
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Level of Confidence for Confidence Intervals:
95
Number of Bootstrap Resamples:
5000
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INDIRECT EFFECT CONTRAST DEFINITIONS: Ind_Eff1 MINUS Ind_Eff2
Contrast IndEff_1 IndEff_2
C1 AM CM
C2 AM CPM
C3 CM CPM
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