Reinterpreting SEM modeled Survey Data through the Lens of fsQCA - Cano Bejar, Arturo Heyner (2016)
Las ciencias sociales se caracterizan por su alta complejidad. Un enfoque común para lidiar con esto es el Modelado de Ecuaciones Estructurales (SEM). Sin embargo, fsQCA es una técnica analítica relativamente nueva para evaluar la complejidad basada en la teoría de conjuntos y el álgebra Booleana. En este estudio, se aplicó el análisis cualitativo comparativo de conjuntos a datos de encuestas de una investigación experimental donde se usó SEM para encontrar relaciones causales entre cuatro condiciones; Novedad visual percibida y complejidad visual percibida como variables independientes, y vigilancia y compromiso cognitivo como variables mediadoras para explicar el acercamiento y la evasión de videos informales ofrecidos en línea por las universidades. De aquí, 88 casos corresponden a personas que respondieron a videos tipo animación y 95 casos a videos tipo conferencia. Se realizó una comparación de tres formas de agrupar datos considerando VidType (video de animación o conferencia) antes de contrastar las relaciones causales obtenidas con fsQCA con los resultados SEM anteriores. Este estudio muestra evidencia de un posible uso de fsQCA para encontrar variables mediadoras por “necesidad”. Por ejemplo; la variable “compromiso cognitivo” resulto ser una condición necesaria para el acercamiento y la evasión, y también una variable mediadora.