11 resultados para Exploratory factor analysis
em Universidad Politécnica de Madrid
Resumo:
In this work, we propose the Seasonal Dynamic Factor Analysis (SeaDFA), an extension of Nonstationary Dynamic Factor Analysis, through which one can deal with dimensionality reduction in vectors of time series in such a way that both common and specific components are extracted. Furthermore, common factors are able to capture not only regular dynamics (stationary or not) but also seasonal ones, by means of the common factors following a multiplicative seasonal VARIMA(p, d, q) × (P, D, Q)s model. Additionally, a bootstrap procedure that does not need a backward representation of the model is proposed to be able to make inference for all the parameters in the model. A bootstrap scheme developed for forecasting includes uncertainty due to parameter estimation, allowing enhanced coverage of forecasting intervals. A challenging application is provided. The new proposed model and a bootstrap scheme are applied to an innovative subject in electricity markets: the computation of long-term point forecasts and prediction intervals of electricity prices. Several appendices with technical details, an illustrative example, and an additional table are available online as Supplementary Materials.
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Se investiga la distribución espacial de contenidos metálicos analizados sobre testigos de sondeos obtenidos en las campañas de exploración de la Veta Pallancata. Se aplica el análisis factorial a dicha distribución y a los cocientes de los valores metálicos, discriminando los que están correlacionados con la mineralización argentífera y que sirven como guías de exploración para hallar zonas de potenciales reservas por sus gradientes de variación.Abstract:The metal distribution in a vein may show the paths of hydrothermal fluid flow at the time of mineralization. Such information may assist for in-fill drilling. The Pallancata Vein has been intersected by 52 drill holes, whose cores were sampled and analysed, and the results plotted to examine the mineralisation trends. The spatial distribution of the ore is observed from the logAg/logPb ratio distribution. Au is in this case closely related to Ag (electrum and uytenbogaardtite, Ag3AuS2 ). The Au grade shows the same spatial distribution as the Ag grade. The logAg/logPb ratio distribution also suggests possible ore to be expected at deeper locations. Shallow supergene Ag enrichment was also observed.
Resumo:
Las organizaciones son sistemas o unidades sociales, compuestas por personas que interactúan entre sí, para lograr objetivos comunes. Uno de sus objetivos es la productividad. La productividad es un constructo multidimensional en la que influyen aspectos tecnológicos, económicos, organizacionales y humanos. Diversos estudios apoyan la influencia de la motivación de las personas, de las habilidades y destrezas de los individuos, de su talento para desempeñar el trabajo, así como también del ambiente de trabajo presente en la organización, en la productividad. Por esta razón, el objetivo general de la investigación, es analizar la influencia entre los factores humanos y la productividad. Se hará énfasis en la persona como factor productivo clave, para responder a las interrogantes de la investigación, referidas a cuáles son las variables humanas que inciden en la productividad, a la posibilidad de plantear un modelo de productividad que considere el impacto del factor humano y la posibilidad de encontrar un método para la medición de la productividad que contemple la percepción del factor humano. Para resolver estas interrogantes, en esta investigación se busca establecer las relaciones entre las variables humanas y la productividad, vistas desde la perspectiva de tres unidades de análisis diferentes: individuo, grupo y organización, para la formulación de un modelo de productividad humana y el diseño de un instrumento para su medida. Una de las principales fuente de investigación para la elección de las variables humanas, la formulación del modelo, y el método de medición de la productividad, fue la revisión de la literatura disponible sobre la productividad y el factor humano en las organizaciones, lo que facilitó el trazado del marco teórico y conceptual. Otra de las fuentes para la selección fue la opinión de expertos y de especialistas directamente involucrados en el sector eléctrico venezolano, lo cual facilitó la obtención de un modelo, cuyas variables reflejasen la realidad del ámbito en estudio. Para aportar una interpretación explicativa del fenómeno, se planteó el modelo de los Factores Humanos vs Productividad (MFHP), el cual se analizó desde la perspectiva del análisis causal y fue conformado por tres variables latentes exógenas denominadas: factores individuales, factores grupales y factores organizacionales, que estaban relacionadas con una variable latente endógena denominada productividad. El MFHP se formuló mediante la metodología de los modelos de ecuaciones estructurales (SEM). Las relaciones inicialmente propuestas entre las variables latentes fueron corroboradas por los ajustes globales del modelo, se constataron las relaciones entre las variables latentes planteadas y sus indicadores asociados, lo que facilitó el enunciado de 26 hipótesis, de las cuales se comprobaron 24. El modelo fue validado mediante la estrategia de modelos rivales, utilizada para comparar varios modelos SEM, y seleccionar el de mejor ajuste, con sustento teórico. La aceptación del modelo se realizó mediante la evaluación conjunta de los índices de bondad de ajuste globales. Asimismo, para la elaboración del instrumento de medida de la productividad (IMPH), se realizó un análisis factorial exploratorio previo a la aplicación del análisis factorial confirmatorio, aplicando SEM. La revisión de los conceptos de productividad, la incidencia del factor humano, y sus métodos de medición, condujeron al planteamiento de métodos subjetivos que incorporaron la percepción de los principales actores del proceso productivo, tanto para la selección de las variables, como para la formulación de un modelo de productividad y el diseño de un instrumento de medición de la productividad. La contribución metodológica de este trabajo de investigación, ha sido el empleo de los SEM para relacionar variables que tienen que ver con el comportamiento humano en la organización y la productividad, lo cual abre nuevas posibilidades a la investigación en este ámbito. Organizations are social systems or units composed of people who interact with each other to achieve common goals. One objective is productivity, which is a multidimensional construct influenced by technological, economic, organizational and human aspects. Several studies support the influence on productivity of personal motivation, of the skills and abilities of individuals, of their talent for the job, as well as of the work environment present in the organization. Therefore, the overall objective of this research is to analyze the influence between human factors and productivity. The emphasis is on the individual as a productive factor which is key in order to answer the research questions concerning the human variables that affect productivity and to address the ability to propose a productivity model that considers the impact of the human factor and the possibility of finding a method for the measurement of productivity that includes the perception of the human factor. To consider these questions, this research seeks to establish the relationships between human and productivity variables, as seen from the perspective of three different units of analysis: the individual, the group and the organization, in order to formulate a model of human productivity and to design an instrument for its measurement. A major source of research for choosing the human variables, model formulation, and method of measuring productivity, was the review of the available literature on productivity and the human factor in organizations which facilitated the design of the theoretical and conceptual framework. Another source for the selection was the opinion of experts and specialists directly involved in the Venezuelan electricity sector which facilitated obtaining a model whose variables reflect the reality of the area under study. To provide an interpretation explaining the phenomenon, the model of the Human Factors vs. Productivity Model (HFPM) was proposed. This model has been analyzed from the perspective of causal analysis and was composed of three latent exogenous variables denominated: individual, group and organizational factors which are related to a latent variable denominated endogenous productivity. The HFPM was formulated using the methodology of Structural Equation Modeling (SEM). The initially proposed relationships between latent variables were confirmed by the global fits of the model, the relationships between the latent variables and their associated indicators enable the statement of 26 hypotheses, of which 24 were confirmed. The model was validated using the strategy of rival models, used for comparing various SEM models and to select the one that provides the best fit, with theoretical support. The acceptance of the model was performed through the joint evaluation of the adequacy of global fit indices. Additionally, for the development of an instrument to measure productivity, an exploratory factor analysis was performed prior to the application of a confirmatory factor analysis, using SEM. The review of the concepts of productivity, the impact of the human factor, and the measurement methods led to a subjective methods approach that incorporated the perception of the main actors of the production process, both for the selection of variables and for the formulation of a productivity model and the design of an instrument to measure productivity. The methodological contribution of this research has been the use of SEM to relate variables that have to do with human behavior in the organization and with productivity, opening new possibilities for research in this area.
Resumo:
This paper presents the design and results of the implementation of a model for the evaluation and improvement of maintenance management in industrial SMEs. A thorough review of the state of the art on maintenance management was conducted to determine the model variables; to characterize industrial SMEs, a questionnaire was developed with Likert variables collected in the previous step. Once validated the questionnaire, we applied the same to a group of seventy-five (75) SMEs in the industrial sector, located in Bolivar State, Venezuela. To identify the most relevant variables maintenance management, we used exploratory factor analysis technique applied to the data collected. The score obtained for all the companies evaluated (57% compliance), highlights the weakness of maintenance management in industrial SMEs, particularly in the areas of planning and continuous improvement; most SMEs are evaluated in corrective maintenance stage, and its performance standard only response to the occurrence of faults.
Resumo:
This paper presents the design and results of applying a model for logistics management in industrial SMEs. To identify the variables in the model, we conducted a thorough review of the state of the art logistics management; to characterize SMEs, developed a Likert questionnaire with the variables collected in the previous step. Once validated the questionnaire, was applied the same to a group of seventy-five (75) SMEs in the industrial sector, located in Bolivar State, Venezuela. To determine statistically the most relevant variables of management was used exploratory factor analysis technique applied to the data collected. The qualification obtained for all companies evaluated (47% compliance), highlights the weakness of logistics management in industrial SME.
Resumo:
El propósito de esta tesis doctoral es el desarrollo de un modelo integral de evaluación de la gestión para instituciones de educación superior (IES), fundamentado en valorar la gestión de diferentes subsistemas que la integran, así como estudiar el impacto en la planificación y gestión institucional. Este Modelo de Evaluación Institucional fue denominado Modelo Integral de Evaluación de Gestión de las IES (MIEGIES), que incorpora la gestión de la complejidad, los aspectos gerenciales, el compromiso o responsabilidad social, los recursos, además de los procesos propios universitarios con una visión integral de la gestión. Las bases conceptuales se establecen por una revisión del contexto mundial de la educación superior, pasando por un análisis sobre evaluación y calidad en entornos universitarios. La siguiente reflexión conceptual versó sobre la gestión de la complejidad, de la gestión gerencial, de la gestión de responsabilidad social universitaria, de la gestión de los recursos y de la gestión de los procesos, seguida por un aporte sobre modelaje y modelos. Para finalizar, se presenta un resumen teórico sobre el alcance de la aplicación de ecuaciones estructurales para la validación de modelos. El desarrollo del modelo conceptual, dimensiones e indicadores, fue efectuado aplicando los principios de la metodología de sistemas suaves –SSM. Para ello, se identifica la definición raíz (DR), la razón sistémica de ser del modelo, para posteriormente desarrollar sus componentes y principios conceptuales. El modelo quedó integrado por cinco subsistemas, denominados: de la Complejidad, de la Responsabilidad Social Universitaria, Gerencial, de Procesos y de Recursos. Los subsistemas se consideran como dimensiones e indicadores para el análisis y son los agentes críticos para el funcionamiento de una IES. Los aspectos referidos a lo Epistemetodológico, comenzó por identificar el enfoque epistemológico que sustenta el abordaje metodológico escogido. A continuación se identifican los elementos clásicos que se siguieron para llevar a cabo la investigación: Alcance o profundidad, población y muestra, instrumentos de recolección de información y su validación, para finalizar con la explicación procedimental para validar el modelo MIEGIES. La población considerada para el estudio empírico de validación fueron 585 personas distribuidas entre alumnos, docentes, personal administrativo y directivos de una Universidad Pública Venezolana. La muestra calculada fue de 238 individuos, número considerado representativo de la población. La aplicación de los instrumentos diseñados y validados permitió la obtención de un conjunto de datos, a partir de los cuales se validó el modelo MIEGIES. La validación del Modelo MIGEIES parte de sugerencias conceptuales para el análisis de los datos. Para ello se identificaron las variables relevantes, que pueden ser constructos o conceptos, las variables latentes que no pueden ser medidas directamente, sino que requiere seleccionar los indicadores que mejor las representan. Se aplicó la estrategia de modelación confirmatoria de los Modelos de Ecuaciones Estructurales (SEM). Para ello se parte de un análisis descriptivo de los datos, estimando la fiabilidad. A continuación se aplica un análisis factorial exploratorio y un análisis factorial confirmatorio. Para el análisis de la significancia del modelo global y el impacto en la planificación y gestión, se consideran el análisis de coeficientes de regresión y la tabla de ANOVA asociada, la cual de manera global especifica que el modelo planteado permite explicar la relación entre las variables definidas para la evaluación de la gestión de las IES. Así mismo, se encontró que este resultado de manera global explica que en la evaluación institucional tiene mucha importancia la gestión de la calidad y las finanzas. Es de especial importancia destacar el papel que desarrolla la planificación estratégica como herramienta de gestión que permite apoyar la toma de decisiones de las organizaciones en torno al quehacer actual y al camino que deben recorrer en el futuro para adecuarse a los cambios y a las demandas que les impone el entorno. El contraste estadístico de los dos modelos ajustados, el teórico y el empírico, permitió a través de técnicas estadísticas multivariables, demostrar de manera satisfactoria, la validez y aplicación del modelo propuesto en las IES. Los resultados obtenidos permiten afirmar que se pueden estimar de manera significativa los constructos que definen la evaluación de las instituciones de educación superior mediante el modelo elaborado. En el capítulo correspondiente a Conclusiones, se presenta en una de las primeras instancias, la relación conceptual propuesta entre los procesos de evaluación de la gestión institucional y de los cinco subsistemas que la integran. Posteriormente se encuentra que los modelos de ecuaciones estructurales con base en la estrategia de modelación confirmatoria es una herramienta estadística adecuada en la validación del modelo teórico, que fue el procedimiento propuesto en el marco de la investigación. En cuanto al análisis del impacto del Modelo en la Planificación y la Gestión, se concluye que ésta es una herramienta útil para cerrar el círculo de evaluación institucional. La planificación y la evaluación institucional son procesos inherentes a la filosofía de gestión. Es por ello que se recomienda su práctica como de necesario cumplimiento en todas las instancias funcionales y operativas de las Instituciones de Educación Superior. ABSTRACT The purpose of this dissertation is the development of a comprehensive model of management evaluation for higher education institutions (HEIs), based on evaluating the management of different subsystems and study the impact on planning and institutional management. This model was named Institutional Assessment Comprehensive Evaluation Model for the Management of HEI (in Spanish, MIEGIES). The model incorporates the management of complexity, management issues, commitment and social responsibility and resources in addition to the university's own processes with a comprehensive view of management. The conceptual bases are established by a review of the global context of higher education, through analysis and quality assessment in university environments. The following conceptual discussions covered the management of complexity, management practice, management of university social responsibility, resources and processes, followed by a contribution of modeling and models. Finally, a theoretical overview of the scope of application of structural equation model (SEM) validation is presented. The development of the conceptual model, dimensions and indicators was carried out applying the principles of soft systems methodology (SSM). For this, the root definition (RD), the systemic rationale of the model, to further develop their components and conceptual principles are identified. The model was composed of five subsystems, called: Complexity, University Social Responsibility, Management, Process and Resources. The subsystems are considered as dimensions and measures for analysis and are critical agents for the functioning of HEIs. In matters relating to epistemology and methodology we began to identify the approach that underpins the research: Scope, population and sample and data collection instruments. The classic elements that were followed to conduct research are identified. It ends with the procedural explanation to validate the MIEGIES model. The population considered for the empirical validation study was composed of 585 people distributed among students, faculty, staff and authorities of a public Venezuelan university. The calculated sample was 238 individuals, number considered representative of the population. The application of designed and validated instruments allowed obtaining a data set, from which the MIEGIES model was validated. The MIGEIES Model validation is initiated by the theoretical analysis of concepts. For this purpose the relevant variables that can be concepts or constructs were identified. The latent variables cannot be measured directly, but require selecting indicators that best represent them. Confirmatory modeling strategy of Structural Equation Modeling (SEM) was applied. To do this, we start from a descriptive analysis of the data, estimating reliability. An exploratory factor analysis and a confirmatory factor analysis were applied. To analyze the significance of the overall models the analysis of regression coefficients and the associated ANOVA table are considered. This comprehensively specifies that the proposed model can explain the relationship between the variables defined for evaluating the management of HEIs. It was also found that this result comprehensively explains that for institutional evaluation quality management and finance are very important. It is especially relevant to emphasize the role developed by strategic planning as a management tool that supports the decision making of organizations around their usual activities and the way they should evolve in the future in order to adapt to changes and demands imposed by the environment. The statistical test of the two fitted models, the theoretical and the empirical, enabled through multivariate statistical techniques to demonstrate satisfactorily the validity and application of the proposed model for HEIs. The results confirm that the constructs that define the evaluation of HEIs in the developed model can be estimated. In the Conclusions section the conceptual relationship between the processes of management evaluation and the five subsystems that comprise it are shown. Subsequently, it is indicated that structural equation models based on confirmatory modeling strategy is a suitable statistical tool in validating the theoretical model, which was proposed in the framework of the research procedure. The impact of the model in Planning and Management indicates that this is a useful tool to complete the institutional assessment. Planning and institutional assessment processes are inherent in management philosophy. That is why its practice is recommended as necessary compliance in all functional and operational units of HEIs.
Resumo:
¿La gente utiliza la bicicleta porque les gusta? ¿O es el propio hecho de usarla la razón por la que les gusta hacerlo? ¿O es una combinación de las dos? Este tipo de preguntas reflejan un problema que se puede llamar ‘el círculo de la consideración de la bicicleta’: para poder considerar el uso de la bicicleta en el conjunto de posibles opciones a escoger, un individuo tiene que tener creencias positivas sobre ella, sobre todo en el caso de ‘contextos de bajo uso’. Pero parece poco probable que se formen creencias positivas cuando hay bajos niveles de familiaridad al modo, es decir, con un bajo conocimiento de sus características, su funcionamiento y del imaginario asociado; al mismo tiempo, la familiaridad irá alcanzando niveles más altos conforme aumente el tiempo y la intensidad con la que se utilice la bicicleta a lo largo de la vida de los individuos. El problema parece un circulo recursivo huevo-gallina, ya que es difícil que alguien considere el usar la bicicleta en lugares donde su uso es una práctica poco extendida. En estos lugares, y dentro del conglomerado actual de tecnologías, infraestructuras, reglas, prácticas de los usuarios y preferencias culturales que se han desarrollado alrededor del automóvil (el actual "sistema socio-técnico de la movilidad urbana", Urry 2004; Geels 2005, 2012) usar la bicicleta es considerado por la mayoría como algo difícil, inseguro, y anormal. Como consecuencia, los procesos de aumento de familiaridad con la bicicleta permanecen inactivos. La tesis asume la familiaridad como una fuente de información e influencia sobre las creencias positivas sobre la bicicleta. En ‘contextos de bajo uso’, sin familiaridad al uso de la bicicleta, estas creencias sólo pueden surgir de ciertos rasgos personales (afecto, valores, identidades, voluntad, etc.). Tal como han evidenciado investigaciones recientes, en estos contextos la posibilidad de considerar el uso de la bicicleta (y su eventual adopción), se circunscribe principalmente a los ‘entusiastas’, a los que están dispuestos a “ir contra corriente” (Horton & Parkin 2012), limitando el alcance de las políticas de promoción. La investigación llevada a cabo en esta tesis ofrece un nuevo enfoque al problema del ‘círculo de la consideración de la bicicleta’. Para ello, plantea un modelo en el que se introduce a la familiaridad como un constructo que media entre el comportamiento final –qué modo de transporte elige el individuo– y el conjunto de constructos psicosociales que preceden la elección modal (creencias y actitudes). La familiaridad al uso de la bicicleta se concibe como una medida de la intensidad relativa del uso de una bicicleta, real y percibida (basándose en Diana & Mokhtarian 2009) que puede formarse de manera distinta según sus fines (utilitarios o no utilitarios). El constructo familiaridad con el modo bicicleta está relacionado con la cantidad de tiempo, la intensidad y la regularidad con la que un individuo ha hecho uso de la bicicleta a lo largo de su vida. La familiaridad se concibe así como una condición que permite definir adecuadamente el contexto en el que se toman las decisiones modales de los individuos, en línea con investigaciones que postulan patrones de causalidad alternativos entre los procesos cognitivos de elección y los comportamientos modales (Tardif 1977; Dobson et al. 1978; Golob et al. 1979; Golob 2001; Schwanen et al. 2012; Diana et al. 2009; Vij & Walker 2014). De este modo se plantea que el esquema unidireccional actitudesconductas podría no ser completamente valido en el caso de la consideración de la bicicleta, explorando la hipótesis que sean las propias conductas a influenciar la formación de las actitudes. En esta tesis, el constructo de familiaridad se articula teórica y metodológicamente, y se emplea un instrumento de diseño transversal para contrastarlo. Los resultados de una encuesta telefónica a una muestra representativa de 736 personas en la ciudad española de Vitoria-Gasteiz proveen evidencias que sugieren –aunque de forma preliminar– que la familiaridad juega un papel de mediadora en la relación entre la utilización de la bicicleta y la formación de las creencias y actitudes hacia el su uso. La tesis emplea mediciones para cada individuo con respecto tanto a su consideración como a su familiaridad al uso de la bicicleta. Éstas mediciones se definen haciendo uso del análisis factorial exploratorio (AFE). Por un lado, el AFE arroja una estructura del constructo ‘consideración’ formada por cuatro factores, tres de ellos asociados con elementos positivos y uno con elementos negativos: (1) de cómo el uso de la bicicleta se considera verde e inteligente (G&S); (2) sobre su carácter agradable y adecuado (P&S); (3) sobre su eficacia como modo de transporte para ir al trabajo (E); y (4) sobre los principales inconvenientes de su uso, es decir, las dificultades implícitas (sudoración y estar expuestos a las inclemencias del tiempo) y la sensación de inseguridad que genera (sentirse en riesgo de accidentes y estresarse por el tráfico) (D&T). Por otro lado, la familiaridad al uso de la bicicleta se mide en dos distintas variables ordinales (según se base en el uso utilitario o no utilitario). Como resultado, se puede hablar de que cada individuo se encuentra en una de las siguientes cuatro etapas en orden creciente hacia una familiaridad completa al modo: no familiarizados; apenas familiarizados; moderadamente familiarizados; totalmente familiarizados. El análisis de los datos de los cuatro grupos de sujetos de la muestra, –definidos de acuerdo con cada una de las cuatro etapas de familiaridad definidas– ha evidenciado la existencia de diferencias intergrupo estadísticamente significativas, especialmente para la medida relacionada con el uso utilitario. Asimismo, las personas en los niveles inferiores de familiaridad tienen una consideración menor de los aspectos positivos de la bicicleta y por el contrario presentan preocupaciones mayores hacia las características negativas respecto a aquellas personas que están más familiarizados en el uso utilitario. El uso, aunque esporádico, de una bicicleta para fines utilitarios (ir de compras, hacer recados, etc.), a diferencia de no usarla en absoluto, aparece asociado a unas puntuaciones significativamente más altas en los tres factores positivos (G&S, E, P&S), mientras que parece estar asociado a puntuaciones significativamente más bajas en el factor relacionado con las características negativas (D&U). Aparecen resultados similares cuando se compara un uso moderado, con uno esporádico, sobre todo con respecto a la consideración de las características negativas. Los resultados de esta tesis están en línea con la literatura anterior que se ha basado en variables similares (por ejemplo, de Geus et al. 2008; Stinson & Bhat 2003, 2004; Hunt & Abraham 2006; y van Bekkum et al. 2011a, entre otros), pero en este estudio las diferencias se observan en un contexto de bajo uso y se derivan de un análisis de toda la población de personas que se desplazan a su lugar de trabajo o estudio, lo cual eleva la fiabilidad de los resultados. La posibilidad de que unos niveles más altos de uso de la bicicleta para fines utilitarios puedan llevar a niveles más positivos de su consideración abre el camino a implicaciones teóricas y de políticas que se discuten en la tesis. Con estos resultados se argumenta que el enfoque convencional basado en el cambio de actitudes puede no ser el único y prioritario para lograr cambios a la hora de fomentar el uso de la bicicleta. Los resultados apuntan al potencial de otros esquemas de causalidad, basados en patrones de influencia más descentrados y distribuidos, y que adopten una mirada más positiva hacia los hábitos de transporte, conceptualizándolos como “inteligencia encarnada y pre-reflexiva” (Schwanen et al. 2012). Tales esquemas conducen a un enfoque más práctico para la promoción del uso de la bicicleta, con estrategias que podrían basarse en acciones de ‘degustación’ de su uso o de mayor ‘exposición’ a su uso. Is the fact that people like cycling the reason for them to cycle? Or is the fact that they do cycle the reason for them to like cycling? Or is a combination of the two? This kind of questions reflect a problem that can be called ‘the cycle of cycling consideration’: in order to consider cycling in the set of possible options to be chosen, an individual needs to have positive beliefs about it, especially in the case of ‘low-cycling contexts’. However, positive beliefs seem unlikely to be formed with low levels of mode familiarity, say, with a low acquaintance with mode features, functioning and images; at the same time, higher levels of familiarity are likely to be reached if cycling is practised over relative threshold levels of intensities and extensively across individual life courses. The problem looks like a chicken-egg recursive cycle, since the latter condition is hardly met in places where cycling is little practised. In fact, inside the current conglomerate of technologies, infrastructures, regulations, user practices, cultural preferences that have grown around the automobile (the current “socio-technical system of urban mobility”, Urry 2004; Geels 2005, 2012) cycling is commonly considered as difficult, unsafe, and abnormal. Consequently, the processes of familiarity forming remain disabled, and, as a result, beliefs cannot rely on mode familiarity as a source of information and influence. Without cycling familiarity, origins of positive beliefs are supposed to rely only on personal traits (affect, values, identities, willingness, etc.), which, in low-cycling contexts, confine the possibility of cycling consideration (and eventual adoption) mainly to ‘cycling enthusiasts’ who are willing to “go against the grain” (Horton & Parkin 2012), as it results from previous research. New research conducted by author provides theoretical insights for a different approach of the cycling consideration problem in which the presence of the new construct of cycling familiarity is hypothesised in the relationship between mode choice behaviour and the set of psychosocial constructs that are supposed to precede it (beliefs and attitudes). Cycling familiarity is conceived as a measure of the real and the perceived relative intensity of use of a bicycle (building upon Diana & Mokhtarian 2009) which may be differently formed for utilitarian or non-utilitarian purposes. The construct is assumed to be related to the amount of time, the intensity and the regularity an individual spends in using a bicycle for the two distinct categories of purposes, gaining in this way a certain level of acquaintance with the mode. Familiarity with a mode of transport is conceived as an enabling condition to properly define the decision-making context in which individual travel mode choices are taken, in line with rather disperse research efforts postulating inverse relationships between mode behaviours and mode choices (Tardiff 1977; Dobson et al. 1978; Golob et al. 1979; Golob 2001; Schwanen et al. 2012; Diana et al. 2009; Vij & Walker 2014). The new construct is built theoretically and methodologically, and a cross-sectional design instrument is employed. Results from a telephone survey in a representative sample of 736 commuters in the Spanish city of Vitoria-Gasteiz, provide suggestive –although preliminary– evidence on the role of mode familiarity as a mediator in the relationship between cycling use and the formation of beliefs and attitudes toward cycling. Measures of both cycling consideration and cycling familiarity are defined making use of exploratory factor analysis. On the one hand, four distinct cycling consideration measures are created, based on attitude expressions on four underlying factors relating to the cycling commuting behaviour: on how cycling commuting is considered green and smart (G&S); on its pleasant and suited character (P&S); on its efficiency as a mode of transport for commuting (E); and on the main drawbacks of its use, namely the difficulties implied (sweating and being exposed to adverse weather conditions) and the sense of unsafety it generates (feeling at risk of accidents and getting stressed by traffic) (D&U). On the other hand, dimensions of cycling familiarity are measured on two distinct ordinal variables (whether based on the utilitarian or non-utilitarian use) comprising four stages to a complete mode familiarity: not familiar; barely familiar; moderately familiar; fully familiar. For each of the four stages of cycling familiarity defined, statistical significant differences are found, especially for the measure related to the utilitarian use. Consistently, people at the lower levels of cycling familiarity have a lower consideration of the positive aspects of cycling and conversely they exhibit higher concerns towards the negative characteristics than those individuals that are more familiar in utilitarian cycling. Using a bicycle occasionally for practical purposes, as opposed to not using it at all, seems associated to significant higher scores in the three positive factors (G&S, E, P&S) while it appears to be associated to significant lower scores in the factor relating with the negative characteristics of cycling commuting (D&U). A same pattern also occurs with a moderate use, as opposed to an occasional one, especially for the consideration of the negative characteristics. The results are in line with previous literature based on similar variables (e.g. de Geus et al. 2008; Stinson & Bhat 2003, 2004; Hunt & Abraham 2006; and van Bekkum et al. 2011a, among others), but in this study the differences are observed in a low-cycling context and derive from an analysis of the entire population of commuters, which rises the reliability of results.
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El consumo mundial, impulsor del desarrollo y crecimiento económico de los pueblos, no ha sido igual para todas las naciones, ya que sus efectos han sido diferentes para los ciudadanos de los países del Norte y los del Sur, principalmente por dos razones: una, porque han originado complejos y diferentes estilos de vida y aspiraciones, lo que ha originado grandes diferencias entre los individuos de unos y otros países, y, dos, por su falta de valores sociales y éticos. Ante esta situación, la sociedad en su conjunto debe tomar conciencia de este hecho, y a través de un consumo responsable y de un mayor conocimiento de las relaciones comerciales entre los pueblos, debe optar por consumir productos elaborados bajo criterios de justicia y equidad. Para ayudar a alcanzar estos objetivos de equidad, solidaridad, justicia y ética, nació el Comercio Justo, que, en el caso de España, llegó con veinte años de retraso en la década de los ochenta. Aunque a día de hoy sus ventas crecen a un buen ritmo, siguen siendo inferiores al resto de los países europeos, por cuatro razones: (1) el desconocimiento que la mayoría de los potenciales consumidores tienen de este movimiento social; (2) la dificultad de acceder a los productos que comercializan; (3) el poco impulso que se ofrece desde las Administraciones Públicas; y, (4) porque hay pocas investigaciones en las que se haya analizado el Comercio Justo desde la perspectiva de la demanda, lo que ha implicado que no haya un conocimiento profundo sobre los consumidores de este tipo de productos y sobre sus motivaciones de compra. En base a todo lo expuesto, el presente trabajo se concibe como un estudio exploratorio, que tiene como objetivo principal analizar el perfil de los consumidores y no consumidores de productos de Comercio Justo, sus motivaciones de compra y no compra, así como las variables que influyen en la intención de compra futura, tanto en el segmento de consumidores actuales, como en el segmento de no consumidores de este tipo de productos. Para la realización de este trabajo, se ha utilizado, por una parte, una metodología cualitativa, que ha permitido acceder a la información sobre las opiniones y actitudes que intervienen en los procesos de decisión de compra; y, por otra, una metodología cuantitativa, a través de una encuesta online dirigida a 6.500 individuos, que ha permitido tener información, a través de sendos análisis descriptivos univariante y bivariante, de los individuos encuestados sobre el objeto del estudio. Para validar los modelos y contrastar las hipótesis planteadas, se ha utilizado el análisis de fiabilidad y validación de las escalas de medición seleccionadas (Alpha de Cronbach); el análisis factorial exploratorio, para comprobar la dimensionalidad y validez convergente de las escalas de medida; el análisis factorial confirmatorio, para validar la idoneidad de los modelos de medida propuestos; la regresión logística, para comprobar la validez del modelo general de la probabilidad de la compra o no compra de productos de Comercio Justo; y la regresión lineal múltiple, para comprobar la validez de los modelos específicos de intención de compra futura en los segmentos de compradores y de no compradores. Para realizar todos estos análisis, se han utilizado las herramientas informáticas SPSS v21 y AMOS. Las principales conclusiones del trabajo son: (1) que se deben establecer unos criterios claros que definan quién es quién en el movimiento de Comercio Justo, sus fines, sus objetivos, los productos que comercializan, así como su funcionamiento y desarrollo en España; (2) que, a pesar de las grandes ventajas y posibilidades del Comercio Justo, hay una falta de demanda de estos productos por parte de los consumidores responsables, debido principalmente a la falta de información-comunicación sobre el propio movimiento, y, muy especialmente, a la falta de información sobre los productos, los canales de comercialización, las políticas de precios, las políticas de comunicación, etc., y a la necesidad de que estos productos estén accesibles en los lugares donde los consumidores hacen su compra habitual; y (3) que el Comercio Justo español debe afrontar una serie de desafíos, como son la coordinación entre las diferentes organizaciones que participan en su desarrollo; la sensibilización de los consumidores; la creación de una imagen de marca que defina de una manera clara y sencilla qué es el Comercio Justo; la orientación al cliente y no al producto; y extender la red de comercialización de productos de Comercio Justo a los canales donde los consumidores hacen su compra habitualmente. ABSTRACT Global consumption, the driver of economic growth and development of nations, is not the same for all countries, since its effects have been different on people coming from the North or the South. This is due mainly to two reasons: firstly, because they have developed complex and different lifestyles and aspirations, which have led to significant differences between individuals of one country and another and secondly, because they lack social and ethical values. Given this situation, society as a whole should be aware of this fact, and through responsible consumption and a greater knowledge of trade relations between countries, should opt for consuming products produced with criteria of justice and equity. Fair Trade began as a way to help reach these goals of equity, solidarity, justice and ethics. In the case of Spain it did not start until 20 years later, in the eighties. Although today sales of Fair Trade products are growing at a good rate, they are still below that of other European countries, for four reasons: (1) unawareness of this social movement; (2) the difficult access to these products; (3) insufficient government support; (4) the limited research carried out to analyse Fair Trade from the perspective of demand, resulting in a lack of knowledge about this type of consumer and their purchasing motivations. Based on the above, the present study is designed as an exploratory investigation, aimed at analyzing the profile of consumers and non-consumers of Fair Trade, their motivations for buying and not buying, as well as the variables which influence future purchase intention in both the current consumer segment, and the non-user segment of such products. To carry out this study we have used, on the one hand, a qualitative methodology, to obtain information about the views and attitudes involved in the purchase decision process; and on the other, a quantitative methodology, through an online survey of 6,500 individuals, which provided information through two separate univariate and bivariate descriptive analysis, of the individuals interviewed about the object of this study. To validate the models and contrast hypotheses, we have used the reliability analysis and validation of the selected measurement scales (Cronbach's Alpha); exploratory factor analysis to verify the dimensionality and convergent validity of the measurement scales; confirmatory factor analysis to validate the adequacy of the models of measurement proposed; logistic regression, to verify the validity of the general model of the probability of buying or not buying Fair Trade products; and multiple linear regression to test the validity of specific models in future purchase intention in the segments of buyers and non-buyers. To carry out these analyses, we used SPSS v21 software tools and AMOS. The principal conclusions of the investigation are: (1) the need to establish clear criteria which define who is who in the Fair Trade movement, its goals, objectives, the products they sell, as well as its operation and development in Spain; (2) that despite the great advantages and possibilities of Fair Trade, there is a lack of demand for these products by responsible consumers, mainly due to the lack of information-communication about the movement itself, and especially on the range of products, sales channels, pricing policies, communication policies, etc., and the need for these products to be available in places where consumers make their usual purchase; and (3) that Spanish Fair Trade must address a number of challenges such as: coordination between the different organizations involved in trade development; consumer awareness; creation of a brand image that defines in a clear and simple way what Fair Trade is; focus on the customer rather than the product; and expansion of the network of Fair Trade sales outlets to include the channels where consumers usually make their purchases.
Resumo:
El comercio electrónico ha experimentado un fuerte crecimiento en los últimos años, favorecido especialmente por el aumento de las tasas de penetración de Internet en todo el mundo. Sin embargo, no todos los países están evolucionando de la misma manera, con un espectro que va desde las naciones pioneras en desarrollo de tecnologías de la información y comunicaciones, que cuentan con una elevado porcentaje de internautas y de compradores online, hasta las rezagadas de rápida adopción en las que, pese a contar con una menor penetración de acceso, presentan una alta tasa de internautas compradores. Entre ambos extremos se encuentran países como España que, aunque alcanzó hace años una tasa considerable de penetración de usuarios de Internet, no ha conseguido una buena tasa de transformación de internautas en compradores. Pese a que el comercio electrónico ha experimentado importantes aumentos en los últimos años, sus tasas de crecimiento siguen estando por debajo de países con características socio-económicas similares. Para intentar conocer las razones que afectan a la adopción del comercio por parte de los compradores, la investigación científica del fenómeno ha empleado diferentes enfoques teóricos. De entre todos ellos ha destacado el uso de los modelos de adopción, proveniente de la literatura de adopción de sistemas de información en entornos organizativos. Estos modelos se basan en las percepciones de los compradores para determinar qué factores pueden predecir mejor la intención de compra y, en consecuencia, la conducta real de compra de los usuarios. Pese a que en los últimos años han proliferado los trabajos de investigación que aplican los modelos de adopción al comercio electrónico, casi todos tratan de validar sus hipótesis mediante el análisis de muestras de consumidores tratadas como un único conjunto, y del que se obtienen conclusiones generales. Sin embargo, desde el origen del marketing, y en especial a partir de la segunda mitad del siglo XIX, se considera que existen diferencias en el comportamiento de los consumidores, que pueden ser debidas a características demográficas, sociológicas o psicológicas. Estas diferencias se traducen en necesidades distintas, que sólo podrán ser satisfechas con una oferta adaptada por parte de los vendedores. Además, por contar el comercio electrónico con unas características particulares que lo diferencian del comercio tradicional –especialmente por la falta de contacto físico entre el comprador y el producto– a las diferencias en la adopción para cada consumidor se le añaden las diferencias derivadas del tipo de producto adquirido, que si bien habían sido consideradas en el canal físico, en el comercio electrónico cobran especial relevancia. A la vista de todo ello, el presente trabajo pretende abordar el estudio de los factores determinantes de la intención de compra y la conducta real de compra en comercio electrónico por parte del consumidor final español, teniendo en cuenta el tipo de segmento al que pertenezca dicho comprador y el tipo de producto considerado. Para ello, el trabajo contiene ocho apartados entre los que se encuentran cuatro bloques teóricos y tres bloques empíricos, además de las conclusiones. Estos bloques dan lugar a los siguientes ocho capítulos por orden de aparición en el trabajo: introducción, situación del comercio electrónico, modelos de adopción de tecnología, segmentación en comercio electrónico, diseño previo del trabajo empírico, diseño de la investigación, análisis de los resultados y conclusiones. El capítulo introductorio justifica la relevancia de la investigación, además de fijar los objetivos, la metodología y las fases seguidas para el desarrollo del trabajo. La justificación se complementa con el segundo capítulo, que cuenta con dos elementos principales: en primer lugar se define el concepto de comercio electrónico y se hace una breve retrospectiva desde sus orígenes hasta la situación actual en un contexto global; en segundo lugar, el análisis estudia la evolución del comercio electrónico en España, mostrando su desarrollo y situación presente a partir de sus principales indicadores. Este apartado no sólo permite conocer el contexto de la investigación, sino que además permite contrastar la relevancia de la muestra utilizada en el presente estudio con el perfil español respecto al comercio electrónico. Los capítulos tercero –modelos de adopción de tecnologías– y cuarto –segmentación en comercio electrónico– sientan las bases teóricas necesarias para abordar el estudio. En el capítulo tres se hace una revisión general de la literatura de modelos de adopción de tecnología y, en particular, de los modelos de adopción empleados en el ámbito del comercio electrónico. El resultado de dicha revisión deriva en la construcción de un modelo adaptado basado en los modelos UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, Teoría unificada de la aceptación y el uso de la tecnología) y UTAUT2, combinado con dos factores específicos de adopción del comercio electrónico: el riesgo percibido y la confianza percibida. Por su parte, en el capítulo cuatro se revisan las metodologías de segmentación de clientes y productos empleadas en la literatura. De dicha revisión se obtienen un amplio conjunto de variables de las que finalmente se escogen nueve variables de clasificación que se consideran adecuadas tanto por su adaptación al contexto del comercio electrónico como por su adecuación a las características de la muestra empleada para validar el modelo. Las nueve variables se agrupan en tres conjuntos: variables de tipo socio-demográfico –género, edad, nivel de estudios, nivel de ingresos, tamaño de la unidad familiar y estado civil–, de comportamiento de compra – experiencia de compra por Internet y frecuencia de compra por Internet– y de tipo psicográfico –motivaciones de compra por Internet. La segunda parte del capítulo cuatro se dedica a la revisión de los criterios empleados en la literatura para la clasificación de los productos en el contexto del comercio electrónico. De dicha revisión se obtienen quince grupos de variables que pueden tomar un total de treinta y cuatro valores, lo que deriva en un elevado número de combinaciones posibles. Sin embargo, pese a haber sido utilizados en el contexto del comercio electrónico, no en todos los casos se ha comprobado la influencia de dichas variables respecto a la intención de compra o la conducta real de compra por Internet; por este motivo, y con el objetivo de definir una clasificación robusta y abordable de tipos de productos, en el capitulo cinco se lleva a cabo una validación de las variables de clasificación de productos mediante un experimento previo con 207 muestras. Seleccionando sólo aquellas variables objetivas que no dependan de la interpretación personal del consumidores y que determinen grupos significativamente distintos respecto a la intención y conducta de compra de los consumidores, se obtiene un modelo de dos variables que combinadas dan lugar a cuatro tipos de productos: bien digital, bien no digital, servicio digital y servicio no digital. Definidos el modelo de adopción y los criterios de segmentación de consumidores y productos, en el sexto capítulo se desarrolla el modelo completo de investigación formado por un conjunto de hipótesis obtenidas de la revisión de la literatura de los capítulos anteriores, en las que se definen las hipótesis de investigación con respecto a las influencias esperadas de las variables de segmentación sobre las relaciones del modelo de adopción. Este modelo confiere a la investigación un carácter social y de tipo fundamentalmente exploratorio, en el que en muchos casos ni siquiera se han encontrado evidencias empíricas previas que permitan el enunciado de hipótesis sobre la influencia de determinadas variables de segmentación. El capítulo seis contiene además la descripción del instrumento de medida empleado en la investigación, conformado por un total de 125 preguntas y sus correspondientes escalas de medida, así como la descripción de la muestra representativa empleada en la validación del modelo, compuesta por un grupo de 817 personas españolas o residentes en España. El capítulo siete constituye el núcleo del análisis empírico del trabajo de investigación, que se compone de dos elementos fundamentales. Primeramente se describen las técnicas estadísticas aplicadas para el estudio de los datos que, dada la complejidad del análisis, se dividen en tres grupos fundamentales: Método de mínimos cuadrados parciales (PLS, Partial Least Squares): herramienta estadística de análisis multivariante con capacidad de análisis predictivo que se emplea en la determinación de las relaciones estructurales de los modelos propuestos. Análisis multigrupo: conjunto de técnicas que permiten comparar los resultados obtenidos con el método PLS entre dos o más grupos derivados del uso de una o más variables de segmentación. En este caso se emplean cinco métodos de comparación, lo que permite asimismo comparar los rendimientos de cada uno de los métodos. Determinación de segmentos no identificados a priori: en el caso de algunas de las variables de segmentación no existe un criterio de clasificación definido a priori, sino que se obtiene a partir de la aplicación de técnicas estadísticas de clasificación. En este caso se emplean dos técnicas fundamentales: análisis de componentes principales –dado el elevado número de variables empleadas para la clasificación– y análisis clúster –del que se combina una técnica jerárquica que calcula el número óptimo de segmentos, con una técnica por etapas que es más eficiente en la clasificación, pero exige conocer el número de clústeres a priori. La aplicación de dichas técnicas estadísticas sobre los modelos resultantes de considerar los distintos criterios de segmentación, tanto de clientes como de productos, da lugar al análisis de un total de 128 modelos de adopción de comercio electrónico y 65 comparaciones multigrupo, cuyos resultados y principales consideraciones son elaboradas a lo largo del capítulo. Para concluir, el capítulo ocho recoge las conclusiones del trabajo divididas en cuatro partes diferenciadas. En primer lugar se examina el grado de alcance de los objetivos planteados al inicio de la investigación; después se desarrollan las principales contribuciones que este trabajo aporta tanto desde el punto de vista metodológico, como desde los punto de vista teórico y práctico; en tercer lugar, se profundiza en las conclusiones derivadas del estudio empírico, que se clasifican según los criterios de segmentación empleados, y que combinan resultados confirmatorios y exploratorios; por último, el trabajo recopila las principales limitaciones de la investigación, tanto de carácter teórico como empírico, así como aquellos aspectos que no habiendo podido plantearse dentro del contexto de este estudio, o como consecuencia de los resultados alcanzados, se presentan como líneas futuras de investigación. ABSTRACT Favoured by an increase of Internet penetration rates across the globe, electronic commerce has experienced a rapid growth over the last few years. Nevertheless, adoption of electronic commerce has differed from one country to another. On one hand, it has been observed that countries leading e-commerce adoption have a large percentage of Internet users as well as of online purchasers; on the other hand, other markets, despite having a low percentage of Internet users, show a high percentage of online buyers. Halfway between those two ends of the spectrum, we find countries such as Spain which, despite having moderately high Internet penetration rates and similar socio-economic characteristics as some of the leading countries, have failed to turn Internet users into active online buyers. Several theoretical approaches have been taken in an attempt to define the factors that influence the use of electronic commerce systems by customers. One of the betterknown frameworks to characterize adoption factors is the acceptance modelling theory, which is derived from the information systems adoption in organizational environments. These models are based on individual perceptions on which factors determine purchase intention, as a mean to explain users’ actual purchasing behaviour. Even though research on electronic commerce adoption models has increased in terms of volume and scope over the last years, the majority of studies validate their hypothesis by using a single sample of consumers from which they obtain general conclusions. Nevertheless, since the birth of marketing, and more specifically from the second half of the 19th century, differences in consumer behaviour owing to demographic, sociologic and psychological characteristics have also been taken into account. And such differences are generally translated into different needs that can only be satisfied when sellers adapt their offer to their target market. Electronic commerce has a number of features that makes it different when compared to traditional commerce; the best example of this is the lack of physical contact between customers and products, and between customers and vendors. Other than that, some differences that depend on the type of product may also play an important role in electronic commerce. From all the above, the present research aims to address the study of the main factors influencing purchase intention and actual purchase behaviour in electronic commerce by Spanish end-consumers, taking into consideration both the customer group to which they belong and the type of product being purchased. In order to achieve this goal, this Thesis is structured in eight chapters: four theoretical sections, three empirical blocks and a final section summarizing the conclusions derived from the research. The chapters are arranged in sequence as follows: introduction, current state of electronic commerce, technology adoption models, electronic commerce segmentation, preliminary design of the empirical work, research design, data analysis and results, and conclusions. The introductory chapter offers a detailed justification of the relevance of this study in the context of e-commerce adoption research; it also sets out the objectives, methodology and research stages. The second chapter further expands and complements the introductory chapter, focusing on two elements: the concept of electronic commerce and its evolution from a general point of view, and the evolution of electronic commerce in Spain and main indicators of adoption. This section is intended to allow the reader to understand the research context, and also to serve as a basis to justify the relevance and representativeness of the sample used in this study. Chapters three (technology acceptance models) and four (segmentation in electronic commerce) set the theoretical foundations for the study. Chapter 3 presents a thorough literature review of technology adoption modelling, focusing on previous studies on electronic commerce acceptance. As a result of the literature review, the research framework is built upon a model based on UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) and its evolution, UTAUT2, including two specific electronic commerce adoption factors: perceived risk and perceived trust. Chapter 4 deals with client and product segmentation methodologies used by experts. From the literature review, a wide range of classification variables is studied, and a shortlist of nine classification variables has been selected for inclusion in the research. The criteria for variable selection were their adequacy to electronic commerce characteristics, as well as adequacy to the sample characteristics. The nine variables have been classified in three groups: socio-demographic (gender, age, education level, income, family size and relationship status), behavioural (experience in electronic commerce and frequency of purchase) and psychographic (online purchase motivations) variables. The second half of chapter 4 is devoted to a review of the product classification criteria in electronic commerce. The review has led to the identification of a final set of fifteen groups of variables, whose combination offered a total of thirty-four possible outputs. However, due to the lack of empirical evidence in the context of electronic commerce, further investigation on the validity of this set of product classifications was deemed necessary. For this reason, chapter 5 proposes an empirical study to test the different product classification variables with 207 samples. A selection of product classifications including only those variables that are objective, able to identify distinct groups and not dependent on consumers’ point of view, led to a final classification of products which consisted on two groups of variables for the final empirical study. The combination of these two groups gave rise to four types of products: digital and non-digital goods, and digital and non-digital services. Chapter six characterizes the research –social, exploratory research– and presents the final research model and research hypotheses. The exploratory nature of the research becomes patent in instances where no prior empirical evidence on the influence of certain segmentation variables was found. Chapter six also includes the description of the measurement instrument used in the research, consisting of a total of 125 questions –and the measurement scales associated to each of them– as well as the description of the sample used for model validation (consisting of 817 Spanish residents). Chapter 7 is the core of the empirical analysis performed to validate the research model, and it is divided into two separate parts: description of the statistical techniques used for data analysis, and actual data analysis and results. The first part is structured in three different blocks: Partial Least Squares Method (PLS): the multi-variable analysis is a statistical method used to determine structural relationships of models and their predictive validity; Multi-group analysis: a set of techniques that allow comparing the outcomes of PLS analysis between two or more groups, by using one or more segmentation variables. More specifically, five comparison methods were used, which additionally gives the opportunity to assess the efficiency of each method. Determination of a priori undefined segments: in some cases, classification criteria did not necessarily exist for some segmentation variables, such as customer motivations. In these cases, the application of statistical classification techniques is required. For this study, two main classification techniques were used sequentially: principal component factor analysis –in order to reduce the number of variables– and cluster analysis. The application of the statistical methods to the models derived from the inclusion of the various segmentation criteria –for both clients and products–, led to the analysis of 128 different electronic commerce adoption models and 65 multi group comparisons. Finally, chapter 8 summarizes the conclusions from the research, divided into four parts: first, an assessment of the degree of achievement of the different research objectives is offered; then, methodological, theoretical and practical implications of the research are drawn; this is followed by a discussion on the results from the empirical study –based on the segmentation criteria for the research–; fourth, and last, the main limitations of the research –both empirical and theoretical– as well as future avenues of research are detailed.
Resumo:
Applications involving travel behavior from the perspective of land use are dating from the 1990s. Usually, four important components are distinguished: density, diversity and design (3D?s of Cervero and Kockelman) and accessibility (introduced by Geurs and van Wee). But there is not a general agreement on how to measure each of those 4 components. Density is used to be measured as population and employment densities, but others authors separate population density between residential and building densities. A lot of measures have been developed to estimate diversity: among others, a dissimilarity index to indicate the degree to which different land uses lie within one another?s surrounding, an entropy index to quantify the degree of balance across various land use types or proximities to commercial-retail uses. Design has been characterized by site design, and dwelling and street characteristics. Lastly, accessibility has become a frequently used concept, but its meaning on travel behavior field always refers to the ability ?to reach activities or locations by means of a travel mode?, measured as accessibility to jobs, to leisure activities, and others. Furthermore, the previous evidence is mainly based on US data or on north European countries. Therefore, this paper adds some new evidence from a Spanish perspective to the research debate. Through a Madrid smartphone-based survey, factor analysis is used to linearly combine variables into the 3D?s and accessibility dimensions of the built environment. At a first step for future investigations, land use variables will be treated to define accurately the previous 4 components.
Resumo:
The main objective of this paper is the development and application of multivariate time series models for forecasting aggregated wind power production in a country or region. Nowadays, in Spain, Denmark or Germany there is an increasing penetration of this kind of renewable energy, somehow to reduce energy dependence on the exterior, but always linked with the increaseand uncertainty affecting the prices of fossil fuels. The disposal of accurate predictions of wind power generation is a crucial task both for the System Operator as well as for all the agents of the Market. However, the vast majority of works rarely onsider forecasting horizons longer than 48 hours, although they are of interest for the system planning and operation. In this paper we use Dynamic Factor Analysis, adapting and modifying it conveniently, to reach our aim: the computation of accurate forecasts for the aggregated wind power production in a country for a forecasting horizon as long as possible, particularly up to 60 days (2 months). We illustrate this methodology and the results obtained for real data in the leading country in wind power production: Denmark