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Determinantes del comportamiento de consumo de television: un modelo estructural.

Determinants of television consumption behavior: a Structural Model

1. Introduccion

El consumo de television es una variable dificil de predecir (modelizacion). Las empresas especializadas en medir el consumo de medios utilizan audimetros y diversas tecnicas estadisticas para cuantificar que contenidos son seguidos en un determinado momento a partir de muestras que representan a una poblacion (Callejo, 2001). En el contexto de la television en Espana, el grupo Kantar Media (antes Sofres) es la empresa que realiza la medicion de audiencias de television a traves de un panel que cubre una muestra representativa de 4.650 hogares. Este sistema de medicion de audiencias televisivas analiza el comportamiento del publico segun sus diferentes categorias demograficas.

Sin embargo, la gestion de las organizaciones necesita de variables de comportamiento, como el de consumo, medidas con indicadores subjetivos, que consideren opiniones (motivaciones, afinidades, etc.) de los consumidores.

Ante esta situacion, este trabajo propone un modelo explicativo del comportamiento de consumo de television.

2. Modelo estructural del comportamiento de consumo de television

Desde la revision de la literatura sobre comportamiento de consumo de television se pueden extraer tres variables como potencialmente explicativas de su variabilidad. Estas variables son los motivos de exposicion a la television (Igartua y Badillo, 2003), la afinidad del espectador hacia el medio (Abelman et al., 1997) y la valoracion que el consumidor realiza acerca de los contenidos ofrecidos por las cadenas de television (Vaca, 2009).

Aunque estas variables son consideras antecedentes de las decisiones de consumo de television (Abelman et al. 1997; Igartua y Badillo, 2003, y Vaca 2009), hasta el momento no existen estudios que confirmen las relaciones supuestas. Por este motivo, esta investigacion plantea un modelo estructural causa-efecto de comportamiento del consumo de television MAVC (Motivos-Afinidad-Valoracion Oferta-Consumo) al que se circunscriben las siguientes hipotesis (ver Figura I).

Hipotesis 1: "Los motivos de exposicion a la television tiene un efecto directo y positivo en el consumo de television".

Hipotesis 2: "La afinidad hacia el medio tiene un efecto directo y positivo sobre el consumo de television".

Hipotesis 3: "La valoracion de la oferta de contenidos ofrecidos por las cadenas de television tiene un efecto directo y positivo en el consumo de television".

[FIGURA I OMITIR]

Donde,

CTV, es la variable explicar: consumo televisivo.

MET, es la variable relativa a los motivos de exposicion.

AHT, es la variable afinidad hacia la television, y

VAL, es la variable relativa a la valoracion de la oferta de contenidos.

3. Metodologia de investigacion cuantitativa sobre comportamiento del consumidor de television en Aragon

A continuacion, se detalla el proceso de obtencion de la informacion necesaria para el analisis empirico, las caracteristicas de la muestra y la medicion de las variables.

3.1 Obtencion de los datos y caracteristicas de la muestra

La informacion necesaria para la realizacion de este trabajo se obtiene de una encuesta auto-administrada, realizada durante los meses de junio y julio del ano 2010, a una muestra de 268 individuos (1). El trabajo de campo consiguio 214 cuestionarios validos (ver Tabla I). El cuestionario incluye preguntas dirigidas a obtener informacion general sobre: a) la cantidad de television consumida por el individuo (variable de comportamiento a explicar), b) las motivaciones de exposicion al medio televisivo, c) la afinidad de los encuestados hacia la television, d) la valoracion de la oferta de contenidos emitidos por las diferentes cadenas disponibles y e) las caracteristicas demograficas y socioeconomicas del encuestado como variables de control. Asimismo, las caracteristicas de la muestra se presentan en la Tabla II.

3.2 Medicion de las variables

La medicion del consumo televisivo se resuelve a traves de una pregunta en el cuestionario sobre el numero de horas en que se consume television, de cualquier cadena nacional y autonomica en abierto en la provincia de Zaragoza, realizadas el dia anterior (CTV) (2). Se trata de una medida fiable en el estudio de los habitos de consumo de television, siguiendo a Igartua y Badillo (2003), y Vaca (2009).

La variable motivos de exposicion a la television (MET) recoge las razones que subyacen en la utilizacion del medio televisivo por parte de la audiencia. La escala de medicion se basa en las escalas de Abelman et al. (1997) e Igartua et al. (2003) (ver Tabla III). Ante cada afirmacion, los sujetos senalaban su grado de acuerdo o desacuerdo, utilizando para ello una escala de once puntos tipo Likert (desde 0= completamente en desacuerdo, hasta 10= completamente de acuerdo).

La variable AHT de afinidad hacia la television, se refiere a la percepcion de la importancia que la television tiene para la vida del sujeto. Se mide a traves la escala de Abelman et al. (1997), utilizada despues por Igartua et al. (2003) (ver Tabla IV). Ante cada afirmacion los sujetos senalan su grado de acuerdo, sobre una escala de once puntos tipo Likert (desde 0 hasta 10).

Para valorar la oferta de contenidos ofrecida (VAL) por las cadenas de television, el encuestado senala su grado de interes en la oferta total de programacion de las 22 cadenas de television nacionales y autonomicas en abierto disponibles en la provincia de Zaragoza. Para cada cadena de television, los encuestados indican el grado de interes de la oferta de contenidos, de nuevo sobre una escala de once puntos tipo Likert (desde 0 hasta 10).

4. Analisis de resultados

Se realiza primero un analisis factorial exploratorio (AFE) de componentes principales y rotacion varimax y, despues, factorial confirmatorio (AFC) para las variables: motivos de exposicion y afinidad con el medio. A continuacion, se contrasta empiricamente el modelo teorico. Todo ello mediante modelos de Sistemas de Ecuaciones Estructurales (SEM -programa EQS 6.1-).

4.1 Analisis factorial exploratorio sobre motivos de exposicion y sobre afinidad con el medio

El primer analisis sobre la escala de motivos de exposicion extrae seis factores que explican el 70,79% de la varianza, un indicador mas elevado que el obtenido en el estudio previo de Igartua et al. (2003). El analisis de fiabilidad del conjunto arroja un alfa de Cronbach de 0,89 (3) (ver Tabla V). Notese que, aunque la escala consta inicialmente de 29 items, se debe eliminar siete items (4) porque su contribucion es inferior a 0,5 en los principales factores o porque sus valores de fiabilidad individual son inferiores a 0,3 (Hair et al. 1999). Los componentes extraidos aluden a los siguientes motivos o razones para consumir television: entretenimiento (factor 1), habito de pasatiempo (factor 2), escape (factor 3), informacion (factor 4), aprendizaje (factor 5) y emociones (factor 6).

Por otro lado, el analisis factorial exploratorio sobre la afinidad hacia la television de los individuos encuestados, desde la escala de AHT (Abelman et al. 1997), extrae un unico componente o factor, compuesto por los cinco items considerados (Tabla VI).

4.2 Analisis factorial confirmatorio para motivos de exposicion a la television (MET)

Una vez identificados los factores subyacentes a la estructura de los datos, se procedio al desarrollo del analisis factor confirmatorio (AFC), como enfoque adecuado para valorar las propiedades metricas de la escala de medida motivos de exposicion a la television.

Siguiendo a Bagozzi y Philips (1982), Bollen (1989), Mueller (1996), Byrne (1989) y Escrig y Bou (2002), la determinacion de la validez y fiabilidad de las escalas de medida se realiza a traves del analisis de (a) la dimensionalidad del modelo propuesto, (b) la fiabilidad de los parametros estimados y de las variables latentes y (c) la valoracion de validez de contenido, validez convergente y validez discriminante.

Como paso previo a la estimacion del modelo factorial, se analiza la unidimensionalidad de cada uno de los factores de primer orden correspondientes a las dimensiones individuales f1-f6. El objetivo es examinar si los indicadores individuales de cada factor realmente representan el mismo constructo.

El analisis de los indices de ajuste, fiabilidades y significatividad de los parametros, conduce a la eliminacion de aquellos indicadores (5) con menores cargas factoriales y fiabilidades individuales, con la consiguiente eliminacion de dos factores "Motivo de Exposicion Pasatiempo" y "Motivo de Exposicion Aprendizaje". Asi, el AFC aplicado a la escala motivos de exposicion a la television, provoca cambios en el contenido de los factores obtenidos con el AFE y nos permite confirmar la existencia de dimensiones separadas de primer orden, correlacionadas entre si para cada criterio. Por o tanto, no existe evidencia para rechazar la unidimensionalidad en cada una de las escalas individuales.

A continuacion, se procede a analizar el ajuste del modelo factorial de segundo orden para la variable latente (MET), ya que las correlaciones (6) existentes entre las dimensiones de primer orden son altas, pero inferiores a 0,8 (Barrio y Luque, 2000). Tal y como indican Hair et al. (1999), se calcula el estadistico [ji al cuadrado], sus grados de libertad (gl), su p-valor y los diferentes indices de bondad de ajuste (GFI, AGFI, BBNFI, BBNNFI, RMSEA) (7). Estos valores quedan recogidos en la Tabla VII y nos permiten afirmar que el ajuste del modelo MET es satisfactorio (8).

Asimismo, los parametros estandarizados estimados (ver Tabla VIII) indican sustancialidad, ya que presentan un valor superior a 0,5 (Hildebrant, 1987) y nivel de significatividad (Anderson y Gerbing, 1988).

A continuacion, evaluamos la fiabilidad de los constructos del modelo MET para mostrar la precision con la que se infieren las variables latentes de las variables observadas. Para ello, calculamos el Coeficiente de Fornell y Larcker (1981), que es llamado CF1 (valor recomendado CF1 > 0,5), y que recoge la proporcion de varianza explicada de un grupo de medidas por la variable latente; y el Coeficiente Omega de McDonald, que es llamado CF2 (valor recomendado CF2 > 0,7), y que recoge la fiabilidad compuesta del constructo. Ademas, tal y como senalan Bollen (1989) y Mueller (1996), para estimar la fiabilidad de los indicadores se presenta el coeficiente de correlacion multiple al cuadrado de cada indicador ([R.sup.2]). En la Tabla IX se muestra la fiabilidad de la escala.

Por ultimo, analizamos la validez de contenido, la validez convergente y la validez discriminante del modelo. Asi, la validez de contenido se mide de forma subjetiva por los investigadores (Bollen, 1989). En esta investigacion, la validez de contenido del modelo de medida se apoya en los estudios previos considerados como base de la propuesta y su medicion (Abelman et al. 1997; Vicent y Basil, 1997; Igartua et al. 2003).

Con respecto a la validez discriminante (10) cabe destacar que todas las cargas factoriales de las dimensiones independientes sobre la variable latente (MET) (ver Tabla VIII) son superiores a las correlaciones observadas entre ellas (9) (Bagozzi, 1980).

Con todo, los resultados del AFC, permiten confirmar el modelo de medida, de tal manera que la dimension global Motivos de Exposicion (MET), es una variable latente formada a su vez por cuatro dimensiones de primer orden con diez indicadores (Figura II). Existe una alta correspondencia entre el concepto teorico que se mide, los motivos de exposicion a la television, y la medida operativa de este concepto.

[FIGURA II OMITIR]

4.3 Analisis factorial confirmatorio de afinidad hacia la television (AHT)

El AFC para la escala afinidad hacia la television permite el analisis de los indices de ajuste, fiabilidades y significatividad de los parametros. Del mismo se procede a eliminar los items V31 y V33.

En las Tabla X y XI se recogen los indices de bondad de ajuste y los parametros estandarizados respectivamente (11).

La validez de contenido se mide desde la especificacion de la literatura revisada (Igartua et al. 2003). Los valores del coeficiente Bentler-Bonett (vease Tabla IX) comprueban la validez convergente, siendo superiores a 0,9 (Bentler y Bonett, 1980).

En la Figura III se presenta el modelo de medida para AHT. Este modelo, al igual que los dos anteriores, queda confirmado con los resultados del AFC. Esta formado por una dimension de primer orden con 3 indicadores. Asimismo, los resultados obtenidos muestran la existencia de fiabilidad y validez.

[FIGURA III OMITIR]

5. Contraste de las hipotesis de investigacion

Una vez realizados los AFC para las dos variables latentes y validadas las escalas de medicion, realizamos la estimacion del modelo de consumo de television MAVC con el objetivo de contrastar las hipotesis formuladas. Para ello, aplicamos la metodologia SEM.

El modelo de consumo de television presenta un buen ajuste y por tanto, validez predictiva (Tabla XII). Un 25,6% del consumo de horas de television que realiza el espectador, viene explicado por la afinidad hacia el medio televisivo (AHT) y la valoracion de la oferta de contenidos emitidos (VAL). Sin embargo, la variable latente de segundo orden, motivos de exposicion al medio (MET), no afecta significativamente (ver Figura IV).

Asi, la Hipotesis 1, que mide la relacion entre los motivos de exposicion a la television y el consumo de horas de television, no puede ser aceptada. Sin embargo, la afinidad hacia la television ejerce un efecto positivo en el consumo de television (p<0,005, [beta]=0,448), lo que confirma los efectos directos de la afinidad hacia la television sobre la variable dependiente. Se acepta asi la Hipotesis 2. Por ultimo, la valoracion de la oferta de contenidos emitidos por las cadenas ejerce un papel significativo como antecedente del consumo de television (p<0,005, [beta]=0,237), lo que permite aceptar la Hipotesis 3.

6. Resultados

Los resultados obtenidos permiten confirmar una escala de medida de los motivos de exposicion al medio, de afinidad hacia la television y de evaluacion de contenidos y la existencia de una relacion de causalidad entre la afinidad hacia el medio, la valoracion de los contenidos emitidos y el comportamiento de consumo de television. Ademas, la validacion del modelo propuesto MAVC comprueba la existencia de variables con un mayor nivel explicativo relativo del consumo.

Las variables que se confirman como antecedentes del consumo de television son la afinidad con el medio y la aceptacion del contenido ofertado. La primera es mas explicativa que la segunda, lo que parece destacar la importancia que la television tiene en la vida del sujeto. En este sentido, el espectador ha de disponer de tiempo para poder consumir television, asi que cuando se esta midiendo el consumo de television en terminos generales (en numero de horas) el querer disponer de tiempo para dedicarlo a ver television parece ser clave. De hecho, el item mas significativo es V34 "ver television es una de las cosas mas importantes que hago cada dia". En cualquier caso, parece que la combinacion de afinidad y de evaluacion positiva del contenido son las claves para la planificacion de una oferta mas personalizada, de acuerdo a las tendencias que procuran las ultimas tecnologias de medios de comunicacion.

[FIGURA IV OMITIR]

Doi: 10.14198/MEDCOM2013.4.2.11

7. Bibliografia

[1] ABELMAN, R.; ATKIN, D. y RAND, M. (1997). What viewers watch when they watch tv: affiliation change as case study. Journal of Broadcasting and Electronic Media, no. 41 (3), pp. 360-379.

[2] ANDERSON, J.C. y GERBING, D.W. (1988). Structural equation modelling in practice: a review and recommended two-step approach. Psychological Bulletin, vol.103 (3), pp. 411-423.

[3] BAGOZZI, R.P. y PHILLIPS, L.W. (1982). Representing and testing organizational theories: a holistic construct. Administrative Science Quarterly, vol. 27, pp. 458-489.

[4] BARRIO, S. y LUQUE, T. (2000). Analisis de ecuaciones estructurales. En Luque, T. (coord). Tecnicas de Analisis de Datos en Investigacion de Mercados. Editorial Piramide.

[5] BENTLER, P.M. y BONETT, D.G. (1980). Significance tests and Goodness -of-fit in the analysis of covariance structures. Psychological Bulletin, vol. 88, pp. 588-606.

[6] BYRNE, B.M. (1989). A primer of LISREL. Basic applications and programming for confirmatory factor analytic MODELS. Editorial Springer-Verlag.

[7] BOLLEN, K. (1989). Structural equations with latent variables. John Wiley, New York: Interscience Publication.

[8] CALLEJO, J. (2001). Investigar las audiencias: un analisis cualitativo. Barcelona: Editorial Paidos.

[9] ESCRIG, A. y BOU, J.C. (2002). Desarrollo y validacion de un instrumento de medida de la direccion de la calidad: una propuesta de mejora. Investigaciones Europeas de Direccion y Economia de la Empresa, vol. 8 (1), pp. 151-176.

[10] FORNELL, C. y LARCKER, D.F. (1981). Evaluating structural equation models with Unobservable variables and measurement error. Journal Marketing Research, vol. 18, pp. 39-50.

[11] HAIR, J.F.; ANDERSON, R.E.; TATHAM, R.L. y BLACK, W.C. (1999). Analisis multivariante, 5a Edicicion. Madrid: Ed. Prentice Hall.

[12] HILDEBRANT, J. (1987). Consumer retail satisfaction. A reanalysis for survey data. Journal of Economic Psychology, vol.8, pp. 19-42.

[13] IGARTUA, J. J.; MUNIZ, C.; ELENA, N. y ELENA, A. (2003). El consumo televisivo desde la perspectiva de los usos y gratificaciones. En J. J. Igartua y A. Badillo (Eds.), Audiencias y medios de comunicacion, pp. 147-162. Salamanca: Ediciones Universidad de Salamanca.

[14] MUELLER, R. (1996). Basic principles of structural equation modeling. An introduction to LISREL and EQS. Editorial Springer Text in Statistics.

[15] PHALEN, P. F. (1998). Market information system and personalized exchange: Business practices in the market for television audiences. Journal of Media Economics, no. 11 (4), pp. 17-34.

[16] VACA, R. (2009). El puzle de la audiencia televisiva. Madrid: Fundacion Ex libris.

[17] VICENT, R.C. y BASIL, M. D. (1997). Collage student's news gratifications, media use and current events knowledge. Journal of Broadcasting and Electronic Media, 41 (3), pp. 380-392.

[18] WEBSTER, J. G., PHALEN, P. F., y LICHTY, L.W. (2005). Ratings analysis: The theory and practice of audience research (3rd ed.). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

[19] WOLTON, D. (1999). Sobre la comunicacion. Una reflexion sobre sus luces y sus sombras. Madrid: Editorial Acento.

8. Notas

(1) La recogida de la informacion se realizo con la colaboracion de estudiantes de segundo curso de la doble Licenciatura en Derecho y Administracion de Empresas y de cuarto curso de la Licenciatura de Administracion y Direccion de Empresas.

(2) Dado que se preguntaba por el consumo de television "el dia de ayer" y que el trabajo de campo se desarrollo durante dos meses, se obtuvieron diferentes marcos de referencia temporal de consumo. Sin embargo, para cada sujeto se identificaba el dia de referencia con respecto al cual declaraban cuanta television habian consumido. Los datos obtenidos muestran que, de forma mayoritaria, los sujetos se referian a dias laborables (lunes 20,1%; martes 15,5%; miercoles 17,6%; jueves 21,3% y viernes 14,6%) mientras que el 10,9% de los encuestados se referia al sabado y domingo.

(3) El acuerdosobre el limite inferior para el Alfa de Cronbach es de 0,7, aunque puede ser de 0,6 en una investigacion exploratoria (Hair et al. 1999).

(1) Los items eliminados fueron: "la television me ayuda a ocupar mi tiempo libre" (V.5), "veo la television para satisfacer mi curiosidad sobre las cosas que pasan" (V.7), "veo television para aprender que ocurre en el mundo y en mi pais" (V.9), "ver la television me da la oportunidad de reir y a veces llorar, me emociona" (V.10), "la television me hace mucha compania" (V.11), "veo television porque es algo que siempre hago con mi familia o amigos" (V.14) y "viendo la television me siento menos solo" (V.19).

(4) La consideracion del estadistico [R.sup.2] asociado a cada indicador (fiabilidad individual), inferior al valor recomendado de 0,5 (Hair et al. 1999) lleva a la eliminacion del siguiente item de la dimension Motivo de Exposicion Entretenimiento: V1 "Disfruto viendo television, es muy agradable". Tambien se eliminan los items de la dimension Motivo de Exposicion Pasatiempo: V3 "Veo television cuando no hay nada mejor que hacer", V22 "Me gusta ver television para pasar el tiempo, sobre todo cuando estoy aburrido", V21 "Muchas veces veo television simplemente porque esta encendida", V2 "Veo television cuando no tengo con quien hablar", V20 "Veo television por costumbre o habito", V6 "Veo television para alejarme de mis preocupaciones diarias".Ademas, se eliminan los items de la dimension Motivo de Exposicion Aprendizaje: V4"Veo television porque me ensena lo que esta bien y lo que esta mal", V26 "Veo television para tener de que hablar con mis amigos" y V28 "Viendo television puedo aprender como son las personas"Por ultimo, se elimina los items (V8) "Veo television para no pensar" y (V25) "Veo television para animarme cuando estoy triste" de la dimension Motivo de Exposicion Escape.

(5) ENT-ESC=0,643; ENT-INF=0,457; ENT-EMO=0,553; ESC-INF=0,488; ESC-EMO=0,695; INF-EMO=0,486

(6) Los valores recomendados son: GFI= LISREL Goodness Fit Index > 0,90, AGFI= LISREL adjusted goodness fit index > 0,90, BB-NFI = Bentler-Bonett normed fit index > 0,90, BB-NNFI =Bentler-Bonett Non-normed fit index > 0,90, RCFI = Robust comparative fit index > 0,90, RMSEA = Root Mean Square Error of Approximation < 0,08.

(7) Con motivo de la ausencia de consenso sobre el valor optimo recomendado para cada item de ajustado, se ha optado por una posicion exigente y conservadora al respecto. De hecho, tal y como indican autores como Mueller (1996), se considera optimo resultados superiores a 0,8 para los indices GFI y AGFI.

(8) Indica que las escalas del modelo de medida representan conceptos abstractos diferentes, es decir, garantiza que los diferentes conceptos abstractos se refieren a significados teoricos distintos y es posible rechazar asi, la unidimensionalidad.

(9) ENT-ESC=0,643; ENT-INF=0,457; ENT-EMO=0,553; ESC-INF=0,488; ESC-EMO=0,695; INF-EMO=0,486

(10) Notese que la estructura identificada del modelo esta compuesta por tres items. Entonces el modelo no presenta grados de libertad, por lo que para obtener los indices de bondad de ajuste en al analisis factorial confirmatorio fue necesario establecer la igualdad de cargas factoriales que permitiese la obtencion de 2 grados de libertad del modelo.

9. Agradecimientos

Este trabajo ha sido realizado dentro del grupo de investigacion IMPROVE y ha sido financiado por el Fondo Social Europeo.

Dra. Carmen BERNE MANERO *

Catedratico de Universidad. Universidad de Zaragoza. Espana. cberne@unizar.es

Dra. Maria Esperanza GARCIA UCEDA *

Contratado Doctor. Universidad de Zaragoza. Espana. mariola@unizar.es

D. Victor ORIVE SERRANO *

Becario de investigacion. Universidad de Zaragoza. Espana. orive@unizar.es

Fecha de recepcion: 01/11/2013

Fecha de revision: 02/12/2013

Fecha de preprint: 11/12/2013

Fecha de publicacion final: 30/12/2013
Tabla I.- Ficha tecnica de la encuesta

Ambito geografico                      Zaragoza provincia: 970.313
Metodo recogida de la informacion     Cuestionario auto-administrado
Tamano muestra                       268 cuestionarios (214 validos)
Procedimiento de muestreo                Muestreo de conveniencia
Fecha de trabajo de campo                   Junio y julio 2010

Tabla II.- Caracteristicas sociodemograficas

Sexo              Hombre          38,8%
                  Mujer           61,2%

Edad         Entre 18-24 anos     39,3%
             Entre 25-44 anos     41,1%
            Entre 45 y 64 anos    15,4%
            Mayores de 64 anos    4,2%

Ocupacion       Trabajando        48,1%
               Desempleado        6,5%
                Estudiante        40,7%
                 Jubilado         4,7%

Tabla III.- Escala de motivos de exposicion
a la television

V1    Disfruto viendo television, es muy
        agradable.
V2    Veo television cuando no tengo con
        quien hablar.
V3    Veo television cuando no hay nada
        mejor que hacer.
V4    Veo television porque me ensena lo
        que esta bien y lo que esta mal.
V5    La television me ayuda a ocupar
        mi tiempo libre.
V6    Veo television para alejarme de
        mis preocupaciones diarias.
V7    Veo television para satisfacer mi
        curiosidad sobre las cosas que
        pasan.
V8    Veo television para no pensar.
V9    Veo television para aprender que
        ocurre en el mundo y en mi pais.
V10   Ver la television me da la
        oportunidad de reir y a veces
        llorar, me emociona.
V11   La television me hace mucha
        compania.
V12   La television me relaja.
V13   Viendo television puedo aprender a
        hacer cosas que no he hecho antes.
V14   Veo television porque es algo que
        siempre hago con mi familia o
        amigos.
V15   La television me ensena cosas que
        me pueden servir en el futuro.
V16   Veo television para pasar un buen
        rato.
V17   Viendo television me olvido de mis
        actividades diarias.
V18   Veo television para entretenerme.
V19   Viendo television me siento menos
        solo.
V20   Veo television por costumbre o
        pasatiempo.
V21   Muchas veces veo la television
        simplemente porque esta encendida.
V22   Me gusta ver television para pasar
        el tiempo, sobre todo cuando
        estoy aburrido.
V23   Ver la television me divierte.
V24   A traves de la television conozco
        el mundo.
V25   Veo television para animarme cuando
        estoy triste.
V26   Veo television para tener de que
        hablar con mis amigos.
V27   Ver television es excitante.
V28   Viendo television puedo aprender
        como son las personas.
V29   Ver television es algo emocionante
        para mi.

Fuente: Igartua et al. (2003).

Tabla IV.- Escala de afinidad hacia la television

V30   Prefiero ver la television que hacer
        cualquier otra cosa.
V31   Facilmente puedo estar sin television
        varios dias.
V32   Me sentiria perdido si no pudiera ver
        la television.
V33   Si se me estropease la television,
        no la echaria de menos.
V34   Ver television es una de las cosas
        mas importantes que hago cada dia.

Fuente: Igartua et al. (2003).

Tabla V.- Resultados del analisis factorial de motivos de
exposicion a la television

Variables de analisis            Factor 1   Factor 2   Factor 3

Veo television para pasar         0,819
  un buen rato (V1 6)
Ver la television me divierte     0,786
  (V23)
Veo television para               0,775
  entretenerme (V18)
Disfruto viendo television,       0,669
  es muy agradable (V1)
Veo television cuando no                     0,817
  hay nada mejor que hacer
  (V3)
Me gusta ver television para                 0,725
  pasar el tiempo, sobre
  todo cuando estoy aburrido
  (V22)
Muchas veces veo television                  0,719
  simplemente porque esta
  encendida (V21)
Veo television cuando no                     0,719
  tengo con quien hablar (V2)
Veo television por costumbre                 0,703
  o habito (V20)
Veo television para alejarme                 0,622
  de mis preocupaciones
  diarias (V6)
Veo television para no                                  0,810
  pensar (V8)
Viendo television me olvido                             0,668
  de mis actividades diarias
  (V17)
La television me relaja (V12)                           0,668
Veo television para animarme                            0,610
  cuando estoy triste (V25)
A traves de la television
  conozco el mundo (V24)
Viendo la television puedo
  aprender a hacer cosas que
  no he hecho antes (V13)
La television me ensena cosas
  que pueden servirme en el
  futuro (V15)
Veo television porque me
  ensena lo que esta bien y
  lo que esta mal (V4)
Veo television para tener de
  que hablar con mis amigos
  (V26)
Viendo television puedo
  aprender como son las
  personas (V28)
La television es excitante
  (V27)
Ver television es algo
  emocionante para mi (V29)
Alfa de Cronbach                   0,84       0,86       0,84

Variables de analisis            Factor 4   Factor 5   Factor 6

Veo television para pasar
  un buen rato (V1 6)
Ver la television me divierte
  (V23)
Veo television para
  entretenerme (V18)
Disfruto viendo television,
  es muy agradable (V1)
Veo television cuando no
  hay nada mejor que hacer
  (V3)
Me gusta ver television para
  pasar el tiempo, sobre
  todo cuando estoy aburrido
  (V22)
Muchas veces veo television
  simplemente porque esta
  encendida (V21)
Veo television cuando no
  tengo con quien hablar (V2)
Veo television por costumbre
  o habito (V20)
Veo television para alejarme
  de mis preocupaciones
  diarias (V6)
Veo television para no
  pensar (V8)
Viendo television me olvido
  de mis actividades diarias
  (V17)
La television me relaja (V12)
Veo television para animarme
  cuando estoy triste (V25)
A traves de la television         0,731
  conozco el mundo (V24)
Viendo la television puedo        0,768
  aprender a hacer cosas que
  no he hecho antes (V13)
La television me ensena cosas     0,782
  que pueden servirme en el
  futuro (V15)
Veo television porque me                     0,835
  ensena lo que esta bien y
  lo que esta mal (V4)
Veo television para tener de                 0,810
  que hablar con mis amigos
  (V26)
Viendo television puedo                      0,584
  aprender como son las
  personas (V28)
La television es excitante                              0,816
  (V27)
Ver television es algo                                  0,811
  emocionante para mi (V29)
Alfa de Cronbach                   0,77       0,73       0,85

Tabla VI.- Resultados del analisis factorial de afinidad
hacia la television

Variables de analisis                          Factor 1

Prefiero ver television que hacer cualquier     0,700
  otra cosa (V30)
Facilmente puedo estar sin ver television       0,632
  varios dias (V31)
Me sentiria perdido si no pudiera ver la        0,836
  television (V32)
Si se me estropease la television, no la        0,646
  echaria de menos (V33)
Ver television es una de las cosas mas          0,822
  importantes que hago cada dia (V34)
Alfa de Cronbach                                 0,73

Tabla VII.- Indicadores de bondad de ajuste de MET

Modelo Estimado   g.l   p-valor   [ji al cuadrado]     GFI
Segundo Orden                           (S-B)

MET               31    0,0172         49,883         0,948

Modelo Estimado   AGFI    BB NFI   BB NNFI   R-CFI   RMSEA
Segundo Orden

MET               0,908   0,932     0,960    0,972   0,058

Tabla VIII.- Cargas factoriales estandarizadas AFC de MET

Primer       ENT     ESC     INF     EMO            t-valor
Orden MET

V16         0,895                                      *
V23         0,825                                    13,42
V18         0,683                                    8,87
V17                 0,708                              *
V12                 0,699                            9,12
V24                         0,665                      *
V28                         0,648                    5,55
V15                         0,836                    7,64
V27                                 0,855              *
V29                                 0,744            10,11

Segundo                                      MET    t-valor
Orden MET

ENT                                         0,783    10,07
ESC                                         0,928    9,89
INF                                         0,578    5,60
EMO                                         0,741    8,18

Tabla IX.- Fiabilidad de la escala MET

COEFICIENTE     CF1    CF2    [R.sup.2]
DE FIABILIDAD

V16                             0,80
V23                             0,68
V18                             0,46
V17                             0,50
V12                             0,48
V24                             0,44
V28                             0,42
V15                             0,69
V27                             0,73
V29                             0,55
ENT             0,64   0,64     0,61
ESC             0,49   0,5      0,86
INF             0,51   0,51     0,33
EMO             0,64   0,64     0,54

Tabla X.- Indicadores de bondad de ajuste de AHT

Modelo Estimado   g.l   p-valor   [ji al cuadrado]     GFI    AGFI
                                        (S-B)

AHT                2     0,091         17,289         0,938   0,814

Modelo Estimado   BB NFI   BB NNFI   R-CFI   RMSEA

AHT               0,910     0,879    0,974   0,10

Tabla XI.- Cargas factoriales AFC de AHT

Primer       AHT    t-valor
Orden AHT

V30         0,719    12,20
V32         0,726    12,20
V34         0,872    12,20

Tabla XII.- Indicadores de ajuste del modelo MAVC

Modelo     g.l   p- valor   [ji al cuadrado]    GFI    AGFI
Estimado                         (S-B)

MAVC       84     0,0003         122,47        0,900   0,857

Modelo     BB NFI   BB NNFI   R-CFI   RMSEA
Estimado

MAVC       0,872     0,942    0,955   0,05
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Author:Berne Manero, Carmen; Garcia Uceda, Maria Esperanza; Orive Serrano, Victor
Publication:Revista Mediterranea de Comunicacion
Date:Dec 1, 2013
Words:5482
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