Análisis factorial exploratorio de patrones de consumo de productos =
de
primera necesidad en Mipymes de la provincia de Chimborazo (2024).
Un es=
tudio
más profundo
Exploratory fa= ctor analysis of consumption patterns of necessities in MSMEs in the provin= ce of Chimborazo (2024).
A more in-dept=
h study
|
1 |
Francisco
Eduardo Toscano Guerrero |
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https://orcid.org/0000-0002-3951-7774<= o:p> |
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Universidad
Politécnica Estatal del Carchi (UPEC), Tulcán - Ecuador. Maestría
en Matemática Aplicada. |
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2 |
Liliana
Alejandra Funes Samaniego |
|
https://orcid.org/0000-0002-5364-0699<= o:p> |
|
|
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Universidad
Politécnica Estatal del Carchi, Posgrado Tulcán - Ecuador. Escuela
Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH), Riobamba – Ecuador. Maestría
en Estadística Aplicada. alejandra.funes@upec.edu.ec |
|
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Artículo de Investigación Científica y Tecnológica Enviado: 12/12/2025 Revisado: 10/01/2026 Aceptado: 12/02/2026 Publicado: 05/03/2026 |
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Cítese: |
Toscano Guerrero, F. E., &
Funes Samaniego, L. A. (2026). Análisis factorial exploratorio de patrone=
s de
consumo de productos de primera necesidad en Mipymes=
de la provincia de Chimborazo (2024). Un estudio más profundo. ConcienciaDigital, 9(1), 118-141. https://doi.org/10.33262/concienciadigital.v9i1.3618 |
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CONCI=
ENCIA
DIGITAL, =
es una
revista multidisciplinar, trimestral, que se publicará en soporte
electrónico tiene como misión contribuir a la formació=
n de
profesionales competentes con visión humanística y crítica que sean capac=
es
de exponer sus resultados investigativos y científicos en la misma medida=
que
se promueva mediante su intervención cambios positivos en la sociedad. https://concienciadigital.o=
rg =
La
revista es editada por la Editorial Ciencia Digital (Editorial de prestig=
io
registrada en la Cámara Ecuatoriana de Libro con No de Afiliación 663) www.celibro.org.ec |
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Esta revista está protegida ba=
jo
una licencia Creative Commons en la 4.0
International. Copia de la licencia: http://creativecommons.org/licenses/by-n=
c-sa/4.0/ |
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Palabras claves: Fidelización, multivariado, analítica, muestreo,
exploratorio, patrones, enfoque, correlacional, descriptivo, tetracóricas. |
|
Resumen Introducción. En el contexto actual de dinamización económica territorial, r=
esulta
estratégico fortalecer las actividades productivas y comerciales de las <=
span
class=3DSpellE>Mipymes mediante enfoques analíticos que permitan c=
omprender
sus patrones de abastecimiento. En este marco, el presente estudio se ori=
enta
al análisis factorial exploratorio multivariado de los patrones de consum=
o de
productos de primera necesidad en las Mipymes=
de la
provincia de Chimborazo durante el año 2024, como herramienta para apoyar
procesos de sostenibilidad, fidelización y optimización comercial. Analiz=
ar
la estructura latente subyacente al consumo de productos esenciales en el
sector Mipyme de Chimborazo, empleando un enf=
oque
estadístico multivariado basado en análisis factorial exploratorio con ma=
triz
de correlaciones tetracóricas. Metodología=
. La
investigación adopta un enfoque cuantitativo de carácter no experimental y
transversal. Se aplicó un análisis factorial exploratorio utilizando
correlaciones tetracóricas, técnica adecuada =
para
variables dicotómicas tipo Sí/No. La muestra final estuvo compuesta por 5=
11
casos completos correspondientes al consumo de seis productos básicos: ar=
roz,
pan, carne de res sin hueso, pollo entero, leche líquida y huevos. Se eva=
luó
la adecuación muestral mediante KMO y la prueba de esfericidad de Bartlet=
t,
así como la consistencia interna mediante alfa de Cronbach y omega de
McDonald. Resultados. Los análisis evidenciaron la presencia de un
factor unidimensional que explica el patrón conjunto de consumo de los
productos analizados. Las cargas factoriales fueron moderadas y consisten=
tes
con un constructo general de comportamiento de abastecimiento. En el anál=
isis
complementario, no se identificaron diferencias estadísticamente
significativas en las medianas de ingreso mensual según consumo de leche =
ni
por grupos etarios, lo que indica ausencia de asociación relevante entre
estas variables dentro de la muestra estudiada. Conclusiones. Los
supuestos de homogeneidad y homocedasticidad se cumplieron, aunque no se
verificó normalidad en la distribución de los ingresos. El coeficiente om=
ega
evidenció una consistencia interna moderada aceptable para una escala bre=
ve y
dicotómica, reafirmando el carácter exploratorio del estudio. No se encon=
tró
evidencia de relación significativa entre consumo de leche, edad e ingres=
o.
El modelo factorial obtenido constituye una aproximación empírica válida =
para
comprender patrones integrados de consumo en las Mip=
ymes
de Chimborazo. Área general de estudio: Administración de Empresas=
. Área
específica de estudio: Actividades comerciales productivas de
sostenibilidad. Tipo de objeto: Original. |
|
|||||
|
Keywords: Loyalty, multivariate, analytical, sampling, exploratory, patterns,
approach, correlational, descriptive, tetrachoric. |
|
Abstract Introduction. In the current context of
territorial economic dynamization, it is strategic to strengthen the
productive and commercial activities of MSMEs through analytical approach=
es
that allow understanding their supply patterns. In this framework, this s=
tudy
is oriented to the multivariate exploratory factor analysis of the
consumption patterns of necessities in MSMEs in the province of Chimborazo
during the year 2024, as a tool to support sustainability, loyalty and
commercial optimization processes. To analyze the latent structure underl=
ying
the consumption of essential products in the MSME sector of Chimborazo, u=
sing
a multivariate statistical approach based on exploration factor analysis =
with
a matrix of tetrachoric correlations. Methodology. The research ad=
opts
a quantitative approach of a non-experimental and cross-sectional nature.=
An
exploratory factor analysis was applied using tetrachoric correlations, a
technique suitable for dichotomous variables such as Yes/No. The final sa=
mple
was composed of 511 complete cases corresponding to the consumption of six
basic products: rice, bread, boneless beef, whole chicken, liquid milk and
eggs. Sample adequacy was evaluated by KMO and Bartlett's sphericity test=
, as
well as internal consistency by Cronbach's alpha and McDonald's omega. |
|
|||||
<=
![if !supportLists]>1. Introducción
El Análisis Factorial
Exploratorio (AFE) se posiciona como una herramienta robusta y eficaz p=
ara
descubrir estructuras latentes entre múltiples variables interrelacionadas,
especialmente en investigaciones de tipo socioeconómico, según manifiesta L=
loret-Segura
et al. (2014). La metodología permite reducir la dimensionalidad del conjun=
to
de datos, facilitando la comprensión de los factores subyacentes que determ=
inan
el comportamiento de compra y abastecimiento en las Mipymes, sin perder inf=
ormación
esencial del fenómeno observado (Field, 2018).
El estudio de productos de pr=
imera
necesidad, como alimentos, artículos de limpieza e insumos básicos, en el
ámbito de las Mipymes cobra relevancia en escenarios post pandémicos, donde=
los
cambios en la oferta, los precios y la logística alteraron significativamen=
te
los esquemas de consumo empresarial (Palomeque, 2024). Estas alteraciones no
solo inciden en la sostenibilidad financiera de los negocios, sino también =
en
la capacidad de adaptación a contextos de incertidumbre económica, en espec=
ial
en provincias con alto índice de informalidad como Chimborazo (Instituto
Nacional de Estadística y Censos [INEC], 2023).
Además, el uso del análisis
factorial exploratorio en estudios sobre consumo permite captar patrones
recurrentes que de otro modo quedarían ocultos en análisis univariados o
bivariados. Es así como a través de una estructura factorial bien definida,=
se
pueden identificar conglomerados de productos cuyo consumo es simultáneo,
frecuencias de abastecimiento homogéneas entre grupos de empresas o
dependencias cruzadas en la toma de decisiones (Costello & Osborne, 200=
5; Saltos
et al., 2018; ). Este tipo de
información es invaluable para generar políticas públicas que fomenten cade=
nas
de suministro más eficientes, incentivos fiscales adecuados y programas de
financiamiento focalizados (Moreno et al., 2018). La elección de Chimborazo como
espacio geofigura de estudio responde no solo a=
su
representatividad como zona de producción agrícola y comercialización de bi=
enes
básicos, sino también a la creciente formalización de Mipymes en sectores
rurales y urbanos marginales, lo cual exige una caracterización más técnica=
de
sus necesidades operativas (Espín, 2022). A través del AFE se puede generar=
un
modelo explicativo con evidencia empírica que sirva como base para la toma =
de
decisiones tanto del sector público como del privado. Por otra parte, la multivaria=
nza
del fenómeno de consumo implica que múltiples variables como frecuencia de
compra, tipo de proveedor, nivel de ingreso, acceso a crédito o tamaño de la
empresa interactúan simultáneamente, dificultando el análisis tradicional. =
En
este sentido, el AFE se convierte en una alternativa metodológica ideal para
detectar factores comunes que agrupan comportamientos y prácticas de
adquisición similares (Tabachnick & Fidell, 2019). El desarrollo de este tipo de
investigaciones también promueve la creación de marcos teóricos más sólidos=
que
trasciendan la descripción superficial del consumo, aportando a la formulac=
ión
de modelos predictivos que puedan replicarse en otras provincias del Ecuado=
r o
en países con estructuras económicas similares (Hair et al., 2021). Así el
presente estudio no solo pretende caracterizar los patrones de consumo de
productos esenciales, sino también ofrecer una visión estratégica de las
dinámicas de abastecimiento en las Mipymes como unidad económica clave. El análisis del consumo de
productos de primera necesidad en el contexto de las Mipymes fue abordado d=
esde
múltiples enfoques en la literatura regional e internacional. Investigacion=
es
realizadas en países de América Latina demostraron que los patrones de comp=
ra y
los factores que condicionan la demanda de bienes esenciales están
estrechamente relacionados con aspectos de naturaleza socioeconómica,
tecnológica y cultural (Denegri et al., 2023). El presente estudio se basa e=
n el
uso de correlaciones tetracóricas, técnica recomendada para ítems dicotómic=
os
de respuesta Sí/No (Lloret-Segura et al., 2014). Esto corrige el error
metodológico habitual en investigaciones que aplican correlaciones de Pears=
on a
variables categóricas, lo cual genera resultados factoriales inapropiados.<=
o:p> El objetivo general es analiz=
ar los
patrones de consumo de productos de primera necesidad en Mipymes mediante A=
FE
tetracórico, determinando la existencia de un factor latente que agrupe dic=
hos
productos. Este análisis permitirá identificar tendencias homogéneas en el
consumo y orientar estrategias de abastecimiento y gestión comercial. Los objetivos específicos para
cumplir en este estudio son: examinar los determinantes económicos, sociale=
s y
conductuales que inciden de manera relevante en los patrones de consumo de
bienes de primera necesidad en la provincia de Chimborazo, con el objetivo =
de
interpretar la dinámica y complejidad que caracteriza las decisiones de com=
pra
en diversos entornos poblacionales; Investigar y comparar los comportamient=
os
de adquisición entre consumidores residentes en sectores urbanos y rurales,=
a
fin de detectar posibles diferencias estadísticamente significativas en sus
preferencias, motivaciones y prácticas vinculadas al consumo de productos
esenciales; examinar el impacto que tiene el consumo en los procesos de
distribución y compra de productos de primera necesidad dentro de las Mipym=
es
de Chimborazo, considerando el volumen de consumo con respecto a la varieda=
d de
productos analizados como variables de Análisis Factorial Exploratorio <=
span
class=3DSpellE>Tetracórico (AFE);
<=
![if !supportLists]>2.&n=
bsp;
Metodología
La presente investigación se desarrolla bajo un enfoque cuantitativo,
sustentado en la utilización del análisis factorial exploratorio multivaria=
do
como herramienta estadística principal para la detección de estructuras
latentes asociadas a los patrones de consumo de productos de primera necesi=
dad
en el ámbito de las Mipymes de la provincia de Chimborazo.
La elección de esta metodología permite generar evidencia empírica
rigurosa y objetiva, orientada a sustentar la toma de decisiones estratégic=
as
en el ámbito comercial y logístico. De este modo, se busca aportar al
fortalecimiento de la gestión operativa y a la optimización del desempeño
empresarial en el sector. Para variables dicotómicas, las correlaciones de Pearson no son
adecuadas, pues subestiman las relaciones verdaderas entre ítems.
Las correlaciones tetracóricas estiman la asociación entre variables
latentes continuas subyacentes a variables dicotómicas observadas (Knekta et
al., 2019). Esto permite análisis factoriales válidos y no sesgados.
2.1. Enfoque metodológico
La fiabilidad de un construc= to puede evaluarse con el coeficiente alfa de Cronbach y el omega de McDonald. El al= fa tiende a subestimar la fiabilidad en escalas cortas y dicotómicas, razón po= r la cual omega constituye una medida más robusta (Lloret-Segura et al., 2014).<= o:p>
Este estudio se desarrolla b=
ajo un
enfoque cuantitativo, sustentado en la recolección y análisis de datos
numéricos con el fin de explorar relaciones significativas entre variables
vinculadas al comportamiento de consumo. Esta perspectiva metodológica perm=
ite
identificar patrones recurrentes y tendencias emergentes a partir de
información estructurada, brindando una base sólida para la interpretación
objetiva de los resultados mediante técnicas estadísticas de nivel avanzado=
.
Se levantaron encuestas orie=
ntadas a
las personas que trabajan o son propietarias de las diferentes Mipymes ubic=
adas
en la provincia de Chimborazo, con relación a un conjunto de productos de
primera necesidad. Es de esta manera que se obtuvo una base de datos comple=
ta
de los principales parámetros de medición y tomando en cuenta los que afect=
an
directamente los patrones de consumo de los diferentes productos. Con estos
datos se utilizará el AFE, realizando inicialmente un estudio de análisis
descriptivo e inferencial para posteriormente desarrollar la investigación
utilizando KMO, Bartlett, cargas factoriales, varianza explicada.
2.2. Diseño de la investigación
La investigación adoptó un d=
iseño no
experimental, descriptivo y transversal, basado en datos recolectados en 20=
24. El
presente estudio adopta un diseño metodológico de tipo no experimental y de
corte transversal.
Se clasifica como no experim=
ental en
la medida en que no se interviene ni manipulan intencionadamente las variab=
les
en estudio, sino que estas son observadas tal como ocurren en su entorno
natural, permitiendo un análisis descriptivo y relacional de los fenómenos
investigados.
A su vez, el carácter transv=
ersal
del estudio responde al hecho de que la recolección de datos se efectuará e=
n un
único momento temporal, lo cual permitirá capturar una visión precisa y
representativa de los patrones de consumo de productos de primera necesidad=
en
la provincia de Chimborazo durante el año 2024.
2.3. P=
oblación
y muestra
La población estuvo conforma=
da por
propietarios y trabajadores de Mipymes en Chimborazo. La muestra incluyó 577
registros, de los cuales 511 fueron completos para el análisis factorial. La
población considerada en este estudio está conformada por consumidores de
productos de primera necesidad que residen en la provincia de Chimborazo, a=
sí
como por propietarios y administradores de Mipymes dedicadas a la
comercialización de dichos bienes.
Este enfoque doble permite a=
bordar
de forma integral tanto las dinámicas de consumo como los procesos comercia=
les
involucrados. Para la selección de participantes se utilizará un diseño
muestral probabilístico estratificado, lo que garantizará una representación
equitativa entre las diferentes zonas urbanas y rurales de la provincia. Es=
ta
estrategia metodológica favorece la diversidad de los datos y respalda la
validez estadística del análisis.
El tamaño de la muestra será
calculado en función de criterios de precisión y nivel de confianza, con el
objetivo de asegurar la robustez de los resultados derivados del análisis
factorial exploratorio. La data se obtuvo del levantamiento de información =
en
base a encuestas levantadas por miembros del Grupo de Investigación BI-Data=
de
la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo.
2.4. Análisis estadístico factorial
Análisis factorial exploratorio de patrones
Objetivo del análisis: determinar
si existen diferencias estadísticamente significativas en el ingreso mensua=
l de
los consumidores en función de su grupo etario y del consumo de leche líqui=
da.
Asimismo, se evalúa el posible efecto de interacción entre la edad y el háb=
ito
de consumo de este producto, con el propósito de profundizar en la comprens=
ión
de los patrones de comportamiento económico del consumidor.
2.5. Descripción de la base de datos
· =
Fuente:
base de datos para el
análisis AFE COMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDOR 2024.xls, Hoja1
Variables dicotómicas (Sí/No):
· =
Arroz=
Se ha tomado la base de datos estructurad=
a del
estudio de investigación BI DATA, producto de la encuesta a consumidores, de las Mipymes de la provi=
ncia
de Chimborazo, como se muestra en la Tabla 1:
Base =
de datos
Fuente:
Estudio=
de
Investigación Grupo BI-Data. ESPOCH (Toscano & Funes, 2025).
Acceso =
a la
tabla editable: https://docs.google.com/spreadshe=
ets/d/16fAL_meadjO6T_lGv_jURh9yvwK1VA1M/edit?usp=3Dsharing&ouid=3D10396=
5420015901798938&rtpof=3Dtrue&sd=3Dtrue
En la <=
span
style=3D'mso-bookmark:_Hlk81985521'>Tabla 1 se presentan los registros correspondientes a los participantes
encuestados, incluyendo su ubicación geográfica, la decisión respecto al
consumo de leche (Sí/No), el ingreso mensual percibido y la edad en años
cumplidos.
2.6. Estadística descriptiva
En la <= span style=3D'mso-bookmark:_Hlk81985521'>Tabla 2 se presentan los estadísticos descriptivos correspondientes a las variables expuestas en la Tabla 1.
Estadísticos
|
variable |
media |
mediana |
Desviación estándar |
rango |
|
edad (años) |
38.5 |
38 |
12.9 |
17 – 86 |
|
sueldo (USD) |
583=
.5 |
592=
|
156=
.4 |
144 – 891 |
Fuente: Estudio de Investigación Grupo
BI-Data. ESPOCH (
La variable ingreso mensual =
presentó
una ligera asimetría y la presencia de valores atípicos. Para garantizar la
calidad del análisis, se realizó un proceso de depuración mediante
estandarización tipo z-score, reteniendo únicamente aquellos registr=
os
cuyos valores absolutos fueron menores a 3 (|z| < 3), lo que permitió
conservar aproximadamente el 99,7 % de los datos centrales de la distribuci=
ón.
2.7. Visualización general
• =
El
histograma correspondiente a los ingresos mensuales evidencia una distribuc=
ión
relativamente simétrica, sin sesgos pronunciados hacia alguno de los extrem=
os.
• El diagrama de cajas (=
boxplot)
del sueldo permitió identificar la presencia de valores atípicos extremos, =
los
cuales fueron posteriormente depurados mediante el criterio de estandarizac=
ión z-score.
• El boxplot segmentado =
por
consumo de leche y grupos etarios mostró patrones de dispersión comparables
entre categorías, sin apreciarse diferencias visualmente significativas ent=
re
consumidores y no consumidores, lo que sugiere una distribución similar del
ingreso en ambos grupos.
(1)
·
Método: P=
rincipal
Axis Factoring (minres)
·
Rotaci=
ón:
no requerida (modelo unifactorial)
· =
α=
de
Cronbach
·
ω=
de
McDonald
En esta sección se presentan=
los
hallazgos derivados del análisis factorial exploratorio aplicado a las
variables dicotómicas asociadas al consumo de productos de primera necesida=
d en
las Mipymes de la provincia de Chimborazo. Se evalúa inicialmente la adecua=
ción
muestral del conjunto de datos mediante el índice KMO y la prueba de
esfericidad de Bartlett, con el fin de determinar la pertinencia estadística
del modelo factorial. Posteriormente, se exponen los resultados relacionados
con la determinación del número de factores, las cargas factoriales, las
comunalidades y los indicadores de fiabilidad del constructo latente
identificado.
La adecuación muestral fue e=
valuada
mediante el índice Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), ta=
nto a
nivel individual por variable como de forma global. Este estadístico permite
determinar si las correlaciones observadas entre los ítems son suficienteme=
nte
compactas como para justificar la aplicación del análisis factorial
exploratorio. Valores superiores a 0.60 son considerados aceptables en estu=
dios
de carácter exploratorio, especialmente cuando se trabaja con variables
dicotómicas y matrices tetracóricas.
KMO individual y global
|
Var=
iable |
KMO=
|
|
Arr=
oz |
0.623 |
|
Pan=
|
0.729 |
|
Car=
ne
de res |
0.666 |
|
Pol=
lo |
0.686 |
|
Lec=
he
líquida |
0.674 |
|
Hue=
vos |
0.675 |
|
KMO
global |
0.678 |
Fuente: estudio de investigación Grupo
BI-Data. ESPOCH
Como
se observa en la Tabla 3, los valores individuales del índice =
KMO
oscilan entre 0.623 y 0.729, lo que indica una adecuación muestral aceptable
para cada una de las variables consideradas. El valor global de KMO (0.678)
confirma que el conjunto de datos presenta un nivel suficiente de
intercorrelación para proceder con el análisis factorial exploratorio. Estos
resultados respaldan la idoneidad metodológica del modelo y permiten avanzar
hacia la fase de extracción factorial con sustento estadístico sólido.
Bartl=
ett
|
χ² |
gl |
p |
|
341=
.27 |
15 |
<0.001 |
<=
span
style=3D'mso-bookmark:_Hlk81985521'>
Fuente: estudio de investigación Grupo
BI-Data. ESPOCH
La
prueba de esfericidad de Bartlett arrojó un valor de χ² =3D 341.27 con=
15
grados de libertad y un nivel de significancia p < 0.001, lo que permite
rechazar la hipótesis nula de matriz identidad. Este resultado confirma la =
existencia
de correlaciones estadísticamente significativas entre las variables
analizadas, evidenciando que la matriz de correlaciones tetracóricas es
adecuada para la aplicación del análisis factorial exploratorio. En
consecuencia, se valida la pertinencia del modelo factorial desde el punto =
de
vista estadístico.
La
determinación del número de factores a retener se realizó mediante el análi=
sis
de valores propios (criterio de Kaiser), la inspección de la figura Scree y la aplicación del análisis paralelo, consider=
ado
uno de los métodos más robustos para evitar la sobreextracción factorial. E=
stos
procedimientos permiten identificar la dimensionalidad subyacente de los da=
tos
y garantizar una estructura factorial estadísticamente coherente y teóricam=
ente
interpretable.
Valor=
es
propios
|
Factor |
Eigenvalue |
Varianza |
Acumulada |
|
1 |
2.122 |
0.354 |
0.354 |
|
2 |
1.064 |
0.177 |
0.531 |
|
… |
… |
… |
… |
Fuente: estudio de Investigación Grupo
BI-Data. ESPOCH
Análisis paralelo: → Solo el primer factor supera el percentil=
95 ⇒ Se retiene 1 factor.
Como
se observa en la Tabla 5, el primer factor presenta un valor
propio de 2.122, explicando el 35.4 % de la varianza total, mientras que el
segundo factor registra un eigenvalue apenas superior a 1. No obstante, el
análisis paralelo indicó que únicamente el primer factor supera el percenti=
l 95
de los valores generados aleatoriamente, criterio que confirma la retención=
de
una solución unidimensional. Este hallazgo sugiere la existencia de un único
constructo latente asociado al patrón general de consumo de productos de
primera necesidad en las Mipymes analizadas.
Las
cargas factoriales obtenidas muestran que todos los ítems presentan
asociaciones positivas y de magnitud moderada con el factor retenido. Este
comportamiento indica que cada uno de los productos evaluados contribuye, en
distinta intensidad, a la conformación del constructo latente identificado.=
La
coherencia en la dirección y magnitud de las cargas respalda la interpretac=
ión
de un patrón general de coadquisición de bienes básicos, evidenciando que l=
as
decisiones de compra en las Mipymes no se realizan de manera aislada, sino
dentro de una estructura integrada de abastecimiento.
Carga=
s y
comunalidades
|
Ít=
em |
Ca=
rga |
h²=
|
|
Arroz |
0.413 |
0.171 |
|
Pan |
0.583 |
0.340 |
|
Carne |
0.403 |
0.162 |
|
Pollo |
0.566 |
0.321 |
|
Leche |
0.468 |
0.219 |
|
Huevos |
0.399 |
0.159 |
Fuente: estudio de investigación Grupo
BI-Data. ESPOCH
Interpretación: todos los ítems cargan de forma moderada (0.40–0.58), lo que sugi=
ere
la presencia de un factor general asociado al patrón de consumo,
coherente con la evidencia obtenida en el AFE.
Los resultados confirman la existencia de un factor general de consu=
mo,
lo que evidencia que los productos básicos presentan patrones de coadquisic=
ión
en las Mipymes. Esto implica que las decisiones de compra no se realizan de
forma aislada, sino como parte de una estructura integrada de abastecimient=
o. La
aplicación de la matriz tetracórica permitió obtener resultados válidos,
estables y coherentes, alineados con las variables dicotómicas.
En relación con la fiabilidad interna del instrumento, el coeficiente
alfa de Cronbach presentó un valor bajo, lo cual resulta esperable en escal=
as cortas
y con ítems dicotómicos. En este contexto, el coeficiente omega ( =
69;
=3D 0.634) constituye una estimación más adecuada de la consistencia in=
terna,
al no asumir tau-equivalencia entre los ítems. No obstante, dicho valor debe
interpretarse exclusivamente en el marco de un análisis exploratorio,
como evidencia preliminar de coherencia interna del constructo, y no como u=
na
validación confirmatoria del mismo.
La fiabilidad del constructo latente estimada mediante el coeficient=
e omega
(ω) alcanzó un nivel moderado, el cual puede considerarse
aceptable en el contexto de una escala corta (seis ítems) y dicotómica
(Sí/No). No obstante, esta condición implica que la consistencia interna
está influida por el reducido número de indicadores y por la naturaleza
categórica de las variables, por lo que los resultados deben interpretarse =
como
evidencia preliminar. En consecuencia, el presente análisis se asume
explícitamente como exploratorio, evitando atribuir al instrumento un
alcance de validación confirmatoria; se recomienda, en trabajos
posteriores, ampliar el número de ítems y desarrollar procedimientos
confirmatorios con muestras independientes.
En relación con la consistencia interna, se observó que α
tiende a subestimar la fiabilidad en escalas cortas y dicotómicas, mientras=
que
ω proporciona una estimación más apropiada bajo este tipo de
medición. Sin embargo, dado el carácter breve de la escala, el valor de =
69;
debe interpretarse como suficiente para propósitos exploratorios, sin
asumir equivalencia a una validación confirmatoria del constructo. Los
resultados del análisis factorial exploratorio sugieren la presencia=
de
una estructura latente subyacente asociada a los patrones de consumo de
productos de primera necesidad en las Mipymes analizadas. Las cargas
factoriales obtenidas muestran una coherencia teórica aceptable; sin embarg=
o,
dado el carácter dicotómico de los ítems y el número reducido de indicad=
ores,
los hallazgos deben interpretarse como evidencia exploratoria, orien=
tada
a la generación de hipótesis más que a la confirmación definitiva del modelo
factorial.
Desde una perspectiva metodológica, los resultados obtenidos deben
interpretarse bajo un enfoque estrictamente exploratorio. Si bien el
coeficiente omega evidencia una consistencia interna aceptable para una esc=
ala
breve y dicotómica, esta condición implica que los hallazgos representan un=
a aproximación
inicial al fenómeno estudiado, más que una validación definitiva del
constructo latente. Por tanto, las conclusiones derivadas del AFE no deben
entenderse como confirmatorias, sino como un punto de partida para futuras
investigaciones.
La fiabilidad del instrumento, estimada mediante el coeficiente o=
mega,
alcanzó un nivel moderado que puede considerarse aceptable únicamente en=
el
contexto de una escala corta y dicotómica. Esta condición metodológica
implica que la consistencia interna del constructo está influida por el núm=
ero
limitado de ítems y por la naturaleza categórica de las variables, lo cual
puede restringir la magnitud del coeficiente de fiabilidad. En consecuencia,
los resultados obtenidos deben interpretarse como evidencia preliminar,
reforzando el carácter exploratorio del análisis factorial realizado=
y
evitando interpretaciones de tipo confirmatorio. Estudios futuros
deberían ampliar el número de indicadores y aplicar modelos confirmatorios =
con
muestras independientes. Como se muestra en la Figura 1<=
/a>.
Matri=
z de
correlación tetracóricas
Fuente: Estudio de Investigación Grupo BI-Data. ESPOCH
Análisis e interpretación= . Mapa de calor de la matriz de correlaciones tetracóricas<= o:p>
La Figura 2<=
/span> muestra las correlaciones tetracóricas entre las variables dicotómi=
cas
correspondientes al consumo de productos básicos (pan, carne, leche líquida=
y
huevos). Las correlaciones oscilan entre moderadas y bajas, lo cual indica =
que
si bien existe una relación positiva entre las decisiones de consumo de los
productos, estas no son lo suficientemente fuertes como para sugerir
redundancia entre los ítems. Las
correlaciones más altas sugieren que ciertos hábitos de compra tienden a da=
rse
conjuntamente; sin embargo, la magnitud general respalda la pertinencia de
continuar con un análisis factorial exploratorio. La prueba de KMO obtuvo un
valor aceptable para variables dicotómicas, mientras que Bartlett confirmó =
la
existencia de intercorrelaciones significativas, validando estadísticamente=
el
AFE.
Corre=
lación Tetracórica
Fuente: Estudio de Investigación Grupo BI-Data. ESPOCH
Análisis e Interpretación.
La Figura 3<=
/span> del análisis paralelo, complementado con el Scree plot, indica que =
solo
un factor presenta un autovalor superior al generado por datos aleatorios. Es=
to
sugiere que la estructura factorial adecuada para estas variables es
unidimensional.
La caída pronunciada en el p=
rimer
componente y la ausencia de componentes posteriores por encima del criterio
paralelo refuerzan que los patrones de consumo pueden explicarse mediante un
único constructo latente: un factor general de comportamiento de
consumo de productos básicos. Como se
muestra en la Figura 3.
Cargas
Factoriales
Fuente: Estudio de Investigación Grupo BI-Data. ESPOCH
Análisis e interpretación.
Las cargas factoriales muest=
ran la
participación de cada producto en el factor general identificado. Los ítems
presentan cargas moderadas y positivas, lo que significa que todos contribu=
yen
al factor latente, aunque con diferente intensidad. Los productos con mayor=
es
cargas son los que mejor representan el patrón global de consumo.
Este resultado confirma que =
existe
una tendencia común en el comportamiento de compra, pero no implica que tod=
os
los productos se consuman con la misma frecuencia o de forma uniforme. En
términos interpretativos, el factor puede conceptualizarse como una =
predisposición
general hacia el consumo regular de alimentos básicos.
Como se muestra en la Figura 4.
Cargas
factoriales
Fuente: Estudio de Investigación Grupo BI-Data. ESPOCH
Análisis e interpretación.
Las comunalidades reflejan la proporción de la varianza de cada ítem explicada por el factor único. Los valores obtenidos son moderados, lo cual es esperable con variables dicotómicas. Esto indica que, si bien el factor general explica parte del comportamiento de consumo, existe aún una porción considerable de variabili= dad específica a cada producto que no se captura en el modelo unidimensional. <= o:p>
Dicho en términos prácticos,=
aunque
los productos comparten un patrón común de consumo, cada alimento mantiene
particularidades propias en cuanto a su adquisición y frecuencia de compra.
Como se muestra en la Figura 5<=
/a>.
Fiabi=
lidad
del factor de consumo
Fuente: Estudio de Investigación Grupo BI-Data. ESPOCH <=
/b>
Análisis e interpretación.
La Figura 5<=
/span> muestra los coeficientes de consistencia interna para el conjunto de
ítems. El alfa de Cronbach presenta un valor bajo, lo cual es habitual
tratándose de pocas variables dicotómicas y con correlaciones moderadas. En
contraste, el coeficiente omega muestra un valor superior y más adecuado pa=
ra
este tipo de escalas, ya que utiliza la matriz tetracórica y no asume
tau-equivalencia.
Este resultado sugiere que, =
aunque
la escala presenta una consistencia interna limitada bajo alfa, el modelo
factorial subyacente sí posee un nivel razonable de fiabilidad. Por tanto, =
el
omega representa una estimación más apropiada y precisa de la consistencia =
del
constructo latente analizado.
Como se muestra en la Figura 6.
Facto=
r general
de consumo
Fuente: Estudio de Investigación Grupo BI-Data. ESPOCH
Análisis e Interpretación de=
cada figura.
La Figura 6<=
/span> permite visualizar cómo se posiciona cada ítem en relación con la
dimensión latente de consumo. Los productos más cercanos al extremo superior
son aquellos más representativos del factor, mientras que los de menor carga
contribuyen en menor medida. La distribución clara y ascendente confirma la
unidimensionalidad del modelo y ayuda a identificar cuáles productos funcio=
nan
mejor como indicadores del comportamiento general de consumo. Este tipo de
visualización es especialmente útil para evaluar la pertinencia futura de
incluir o excluir determinados ítems en análisis posteriores o en la
construcción de escalas.
·
El us=
o de
la matriz tetracórica mejora la adecuación del procedimiento para ít=
ems
dicotómicos y aporta evidencia metodológica consistente; sin embargo, los
hallazgos deben comprenderse dentro del alcance exploratorio del
estudio.
·
Exist=
e un
factor unidimensional que explica el consumo conjunto de los seis
productos básicos analizados.
·
Las
cargas factoriales moderadas sugieren patrones consistentes de consumo en
Mipymes.
·
La
fiabilidad omega sugiere que el factor es estadísticamente interpretable.
·
Los
resultados pueden emplearse para mejorar estrategias de abastecimiento,
inventarios y análisis de demanda.
· =
En
conjunto, el análisis factorial exploratorio permitió identificar una
estructura latente plausible asociada a los patrones de consumo analizados.=
No
obstante, los resultados deben entenderse dentro de un marco exploratori=
o,
considerando las limitaciones derivadas del uso de una escala corta y
dicotómica. El estudio constituye un primer acercamiento empírico al fenóme=
no,
aportando insumos relevantes para futuras investigaciones orientadas a la <=
b>validación
confirmatoria del constructo y al perfeccionamiento del instrumento de
medición.
6. Conflicto de intereses
Los autores declaran que no existe confli=
cto de
intereses en relación con el artículo presentado.
7. Declaración de contribución =
de los
autores
Todos autores contribuyeron significativa=
mente
en la elaboración del artículo.
8. Costos de financiamiento
La presente investigación fue financiada =
en su
totalidad con fondos propios de los autores.
9. Referencias Bibliográficas <= o:p>
Costello, A. B., & Osborne, J. W. (2005)=
. Best practices in exploratory factor analysis: Four recommendations.=
Practical
Assessment, Research, and Evaluation, 10(7), 1–9. https://doi.org/10.7275=
/jyj1-4868
Instituto Nacional de Estadística y Censos
[INEC]. (2023). Encuesta nacional de empleo, desempleo y subempleo. =
https://www.ecuadorencifras.gob.ec/enemdu=
-anual-2023/?utm_source=3Dchatgpt.com
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se publica es de exclusiva responsabilidad de los autores y no necesariamen=
te
reflejan el pensamiento de la Revi=
sta
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El artículo queda en propiedad de la revista y, por
tanto, su publicación parcial y/o total en otro medio tiene que ser autoriz=
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