Introducción a fsQCA: Potenciando la Toma de Decisiones en Entornos Complejos

El Fuzzy Set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA) es una metodología que ayuda a identificar combinaciones de factores que llevan a resultados específicos, siendo útil para analizar situaciones complejas y no lineales. Aunque se ha usado principalmente en investigación académica, fsQCA también tiene un gran potencial en el mundo empresarial. En este artículo, quiero presentar esta herramienta y mostrar un ejemplo práctico de su aplicación.

1.Análisis Comparativo Cualitativo

El análisis comparativo cualitativo (QCA) es una técnica basada en teoría de conjuntos desarrollada en los años 80 para estudiar condiciones sociales y políticas complejas con pocos casos, aunque hoy se aplica también a grandes bases de datos en varias disciplinas (Ragin, 2006). QCA permite identificar combinaciones de variables independientes que son suficientes o necesarias para lograr un resultado específico(Ragin, 1987).  Por ejemplo, si X y W o X y Z llevan al mismo resultado Y, estas combinaciones se consideran “recetas causales” que incrementan la probabilidad de que Y ocurra. Además, si X siempre está presente en las combinaciones que producen Y, se considera una condición necesaria. Este análisis utiliza álgebra booleana para identificar estas condiciones y combinaciones.

2.Métodos Simétricos y Asimétricos

Para diferenciar entre métodos simétricos y asimétricos en análisis de datos, es importante comprender que los métodos simétricos, como  PLS-SEM y CB-SEM, se basan en relaciones lineales y asumen que las variables independientes afectan de manera directa y uniforme a las variables dependientes. Estos modelos buscan explicar una proporción de la varianza de la variable dependiente mediante coeficientes que son interpretados de manera similar en ambas direcciones de la relación.Por otro lado, los métodos asimétricos, como el Fuzzy Set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA), permiten identificar combinaciones de condiciones que llevan a un resultado específico sin asumir linealidad ni simetría.

3.Fuzzy Set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA)

En fsQCA, una combinación particular de factores puede ser suficiente para producir un resultado, pero no necesaria, permitiendo la existencia de múltiples caminos o configuraciones que conducen al mismo desenlace (Rasoolimanesh et al., 2021) . Este enfoque es particularmente útil en estudios donde las relaciones son complejas y no lineales, ya que puede manejar mejor los contextos donde los efectos no son uniformes en todas las observaciones.

El Fuzzy Set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA) es un método que permite identificar combinaciones de factores que llevan a un resultado específico, utilizando conjuntos difusos para representar grados de pertenencia. A diferencia de los métodos tradicionales, fsQCA no asume relaciones lineales y es ideal para analizar casos complejos con múltiples variables. Emplea álgebra booleana para encontrar condiciones suficientes y necesarias que expliquen un resultado.

A continuaciòn, muestro los pasos combinados para aplicar PLS-SEM y fsQCA tomado del paper de Rasoolimanesh et al. (2021).

Figura 1

Procedimiento de evaluación de modelos usando PLS-SEM y fsQCA 

4.Aplicación en los Negocios

En el Cuzco, una empresario de turismo podría aplicar fsQCA para entender qué factores específicos impulsan la satisfacción y recomendación de los turistas internacionales que visitan la región. La empresa podría estudiar variables como experiencia cultural autóctona, prácticas de sostenibilidad ambiental, calidad del servicio de guías, y facilidades de transporte para identificar combinaciones que generen satisfacción en diferentes tipos de visitantes.

fsQCA podría revelar que para un segmento de turistas, la combinación de experiencias culturales autóctonas y guías expertos en historia local es suficiente para lograr alta satisfacción, mientras que para otros, es clave combinar prácticas sostenibles y calidad en alojamiento ecológico. Con estos insights, la empresa podría diseñar paquetes turísticos personalizados que resalten estos elementos, maximizando la satisfacción y probabilidad de recomendación de sus visitantes.

Referencias 

Ragin, C.C. (2006). Set relations in social research: Evaluating their consistency and coverage. Political Analysis, 14(3), 291–310.

Ragin, C.C. (1987). The Comparative Method: Moving beyond Qualitative and Quantitative Strategies. University of California Press.

Rasoolimanesh, S. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M., & Olya, H. (2021). The combined use of symmetric and asymmetric approaches: Partial least squares-structural equation modeling and fuzzy-set qualitative comparative analysis. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 33(5), 1571–1592. https://doi.org/10.1108/IJCHM-10-2020-1161