Skip to main navigation menu Skip to main content Skip to site footer

Vol. 13 No. 2 (2023)
Julio-Diciembre

Articles

Validation of a questionary for measuring corbicular pollen consumer preferences via structural equations models

https://doi.org/10.19053/20278306.v13.n2.2023.16839

Published 2023-08-15

  • Carmen Helena Cepeda-Araque
    • ,
  • Sandra Patricia Cárdenas-Ojeda
    • ,
  • Reinaldo Alarcón-Guarín
    • ,
  • Carlos Alberto Martínez-Niño

Carmen Helena Cepeda-Araque
Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Duitama, Colombia

Sandra Patricia Cárdenas-Ojeda
Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Duitama, Colombia

Reinaldo Alarcón-Guarín
Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Duitama, Colombia

Carlos Alberto Martínez-Niño
Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, Colombia

Abstract

Boyacá is one of the main bee pollen (or corbicular pollen) producers in Colombia. However, pollen consumer preferences in this region are unknown; therefore, there is no background to develop marketing strategies aiming at profiting beekeepers and consumers. This study presents the design and statistical validation of a questionary to assess the preferences of bee pollen consumers and the model that supports the relationships between the constructs characterizing them. Model development was based on the premise that pollen quality perception affects consumer satisfaction. To test this premise, a reflexive measure model was used to design the Pollen Preferences Determination Questionary (PPDQ). Data from a pilot sample were used to evaluate the measure and structural models via structural equations models fitted through partial least squares (SEM-PLS).  The results showed the validity of the PPDQ since the indicators load its constructs appropriately, particularly for satisfaction and intrinsic quality.

Keywords

perceived quality;, pollen consumption;, structural equation models;, partial least squares

PDF XML

Author Biography

Carmen Helena Cepeda-Araque

Licenciada en Matemáticas y Física, Magíster en Estadística

Sandra Patricia Cárdenas-Ojeda

Licenciada en Matemáticas y Estadística, Magíster en Estadística

Reinaldo Alarcón-Guarín

Licenciado en Matemáticas y Estadística, Magíster en Estadística

Carlos Alberto Martínez-Niño

Zootecnista, Doctor en Genética-Estadística,

References

  1. Fandos-Herrera, C., & Flavián-Blanco, C. (2011). Las respuestas del consumidor ante la calidad percibida: una propuesta para productos agroalimentarios de calidad. Spanish Journal of Rural Development, 2(1), 37-52. DOI: https://doi.org/10.5261/2011.GEN1.04
  2. Gonzales-Montenegro, L. (2015). Estudio de viabilidad comercial para una marca de miel de abeja para la Asociación de Productores Apícolas Cruz Verde del distrito de Íllimo, Chiclayo 2015 (Tesis de pregrado). Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, Chiclayo, Perú. http://hdl.handle.net/20.500.12423/634
  3. Hair, J. F., Sarstedt, M., Hopkins, L., & Kuppelwieser, V. G. (2014). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). European Business Review, 26, 106–121. https://doi.org/10.1108/EBR-10-2013-0128 DOI: https://doi.org/10.1108/EBR-10-2013-0128
  4. Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31 (1), 2-24. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203 DOI: https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203
  5. Hair, J. F., LDS Gabriel, M., da Silva, D., & Braga, S. (2019). Development and validation of attitudes measurement scales: fundamental and practical aspects. RAUSP Management Journal, 54, 490-507. https://doi.org/10.1108/RAUSP-05-2019-0098 DOI: https://doi.org/10.1108/RAUSP-05-2019-0098
  6. Hair, J. F., Hult, G. T., Ringle, C. M., Sarstedt, M., Danks, N. P., & Ray, S. (2021). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) using R: A workbook. Sage Publications. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-80519-7 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-80519-7
  7. Martínez-Ávila, M., & Fierro-Moreno, E. (2018). Aplicación de la técnica PLS-SEM en la gestión del conocimiento: un enfoque técnico práctico. Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 8 (16), 130-164. https://doi.org/10.23913/ride.v8i16.346 DOI: https://doi.org/10.23913/ride.v8i16.336
  8. Mayorga-Ponce, R. B., Virgen-Quiroz, A. K., Martinez-Alamilla, A., & Salazar-Valdez, D. (2020). Prueba Piloto. Educación y Salud, Boletín Científico Instituto de Ciencias de la Salud Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, 9 (17), 69-70. https://doi.org/10.29057/icsa.v9i17.6547 DOI: https://doi.org/10.29057/icsa.v9i17.6547
  9. Mesa-Valencia, A. F. (2015). Caracterización Fisicoquímica y Funcional del Polen de Abejas (Apis mellifera) como estrategia para generar valor agregado y parámetros de calidad al producto apícola (Tesis de maestría). Universidad Nacional de Colombia, Medellín. https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/54865
  10. Monecke, A., & Leisch, F. (2012). semPLS: Structural equation modeling using partial least squares. Journal of Statistical Software, 48 (3), 1-32. https://doi.org/10.18637/jss.v048.i03 DOI: https://doi.org/10.18637/jss.v048.i03
  11. Mora-González, M., Schnettler, B., & Lobos, G. (2018). Calidad percibida de los alimentos y su relación con la satisfacción en los adultos mayores. En Iván Palomo G. y Rodrigo Giacaman S. (Eds.). Envejecimiento Saludable, Avances en Investigación desde la Universidad de Talca. Talca, Chile: Universidad de Talca, 2019, 161-175. ISBN: 978-956-329-092-9.
  12. Nkpurukwe, O. I., & Opara, B. C. (2022). Social media marketing and customer fulfillment of airline operators in Nigeria. International Journal of Advancement in Strategic Management and Marketing, 9 (2), 107-116.
  13. Ramada-Rodilla, J. M., Serra-Pujadas, C., & Delclós-Clanchet, G. L. (2013). Adaptación cultural y validación de cuestionarios de salud: revisión y recomendaciones metodológicas. Salud Pública de México, 55 (1), 57-66. DOI: https://doi.org/10.1590/S0036-36342013000100009
  14. Ravand, H., & Baghaei, P. (2016). Partial least squares structural equation modeling with R. Practical Assessment, Research and Evaluation, 21 (11), 1-16. https://doi.org/10.7275/d2fa-qv48
  15. Ringle, C. M., Wende, S., & Becker, J. M. (2015). SmartPLS 3. Boenningstedt: SmartPLS GmbH. http://www.smartpls.com
  16. Saris, W. E., & Gallhofer, I. N. (2014). Design, evaluation, and analysis of questionnaires for survey research. John Wiley & Sons. DOI: https://doi.org/10.1002/9781118634646
  17. Schouten, C., & John Lloyd, D. (2019). Considerations and factors influencing the success of beekeeping programs in developing countries. Bee World, 96 (3), 75-80. https://doi.org/10.1080/0005772X.2019.1607805 DOI: https://doi.org/10.1080/0005772X.2019.1607805
  18. Schouten, C. N. (2020). Factors influencing beekeepers income, productivity and welfare in developing countries: a scoping review. Journal of Apicultural Research, 60 (2), 204-219. https://doi.org/10.1080/00218839.2020.1844464 DOI: https://doi.org/10.1080/00218839.2020.1844464
  19. Shmueli, G., Sarstedt, M., Hair, J. F., Cheah, J. H., Ting, H., Vaithilingam, S., & Ringle, C. M. (2019). Predictive model assessment in PLS-SEM: guidelines for using PLSpredict. European Journal of Marketing, 53 (11), 2322-2347. https://doi.org/10.1108/EJM-02-2019-0189 DOI: https://doi.org/10.1108/EJM-02-2019-0189
  20. Supo, J. (2013). Cómo validar un instrumento. Aprende a crear y a validar un instrumento como experto. Lima: Biblioteca Nacional del Perú.
  21. Urquiza-Jozami, G., Berges, M., Casellas, K., De Greef, G., Gil, J. M., & Liseras, N. (2019). Preferencias del consumidor y canales cortos de comercialización de miel en Mar del Plata (Documentos de trabajo del CIEP. Área de Economía, n. 2). Centro de Investigación en Economía y Prospectiva (CIEP); Ediciones INTA.
  22. Vásquez-Romero, R. E., Ballesteros-Chavarro, H. H., Tello-Duran, J. E., Castañeda-Carillo, S. J., Calvo-Corredor, N. E., Ortega-Florez, N. C., & Riveros-Alejo, L. E. (2011). Polinización dirigida con abejas Apis mellifera: Tecnología para el mejoramiento de la producción de cultivos con potencial exportador. Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria. Bogotá.

Downloads

Download data is not yet available.

Similar Articles

1 2 3 4 > >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.