El objetivo de nuestra investigación trata de dar respuesta a las siguientes cuestiones:

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1 COMERCIALIZACIÓN ANÁLISIS COMPARADO DE LAS ESCALAS DE MEDICIÓN DE LA CALIDAD DE SERVICIO Ramón Barrera Barrera María del Carmen Reyes Rodríguez Universidad de Sevilla Departamento de Administración de Empresas y Comercialización e Investigación de Mercados (Marketing) Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales Avda. Ramón y Cajal,.- Sevilla C.P.: 408 Tfno.: Fax: RESUMEN El presente artículo tiene como objetivo identificar la adecuación de los distintos instrumentos de medida la calidad percibida. Los resultados muestran como la escala Servperf se manifiesta superior al resto de escalas (Servqual y Desempeño Evaluado). Por otro lado, las dimensiones propuestas por Parasuraman, Zeithaml y Berry (988) fueron confirmadas en nuestro estudio. Finalmente, el artículo expone la validez discriminante que existe entre el constructo satisfacción con las dimensiones tangibilidad y fiabilidad. This paper aims to identify fitness of perceived quality measurement tools. Findings show how Servperf scale is superiority to the rest of the scales (Servqual and Evaluated Performance). On the other hand, the proportioned dimensions by Parasuraman, Zeithaml y Berry (988) were confirmed in our study. Finally, the article concludes with the discriminant validity that exists between satisfaction with tangibles and reliability dimensions. PALABRAS CLAVE: Calidad de servicio, Escala de medición, Satisfacción, Expectativas.. INTRODUCCIÓN La importancia de ofrecer un servicio de calidad ha sido destacada por numerosos investigadores. En concreto, muchas empresas son conscientes de que ofrecer un servicio de calidad proporciona una poderosa ventaja competitiva (Kotler, 99) o bien, podemos considerar la calidad de servicio como la vía más adecuada para que la empresa pueda alcanzar su objetivo desde el punto de vista relacional: mantener la relación a largo plazo con sus clientes (Martín y Barroso, 995). Dada la importancia de ofrecer un servicio de calidad, una de las cuestiones que mayor interés ha despertado entre los investigadores ha sido su medición, cuya puesta en práctica es particularmente compleja y diferenciada de los trabajos sobre calidad desarrollados en el área industrial (Bigné et al. 997). 2. DEFINICIÓN DE OBJETIVOS El objetivo de nuestra investigación trata de dar respuesta a las siguientes cuestiones: a) Cuál de las escalas que miden la calidad de un servicio presenta una superioridad con respecto al resto? b) Se confirman las cinco dimensiones propuestas por Parasuraman et al. (988)? c) Son los consumidores capaces de distinguir la calidad de servicio y la satisfacción? 285

2 3. REVISIÓN DE LA LITERATURA Crosby (979) define la calidad como la conformidad con las necesidades. Sin embargo, el concepto de calidad que es aplicado a productos físicos no es adecuado cuando se trata de servicios, dado las características que éstos poseen: intangibilidad, heterogeneidad e inseparabilidad de la producción y el consumo. Por tanto, debemos diferenciar entre calidad objetiva, entendida como el cumplimiento de unas especificaciones técnicas y la calidad subjetiva, que es la percibida por el cliente. Zeithaml (988) define la calidad de servicio como el juicio que realiza un consumidor sobre la excelencia o superioridad global de una organización, semejante a una actitud. Los modelos conceptuales más significativos que han aparecido en la literatura son: Modelo de Grönroos (988), Modelo de Análisis de las Deficiencias (Parasuraman et al. 988), Modelo de Proceso Dinámico de Calidad de Servicio (Boulding, Kalra, Staelin y Zeithaml,993) y el Modelo de Bolton y Drew (99b). En la revisión a la literatura que hemos realizado, han ido apareciendo diversos instrumentos de medición de la calidad de servicio. A continuación, realizamos una breve descripción de cada uno de ellos. Parasuraman, Zeithaml y Berry (988) proponen como método para medir la calidad de un servicio, la escala SERVQUAL, basada en la diferencia entre percepciones y expectativas (carácter normativo). Esta escala consta de 22 ítems que representan las cinco dimensiones de un servicio: Tangibilidad, Fiabilidad, respuesta, y. Posteriormente, la escala es modificada por sus autores, introduciendo las ponderaciones de cada dimensión, y sustituyeron en cada una de las sentencias, el término deben o deberían por el término lo que sería esperable o lo que se debería esperar. Además, aquellos ítems que estaban redactados de forma negativa, fueron todos ellos redactados positivamente. Esta forma de medir la calidad de servicio percibida a través de la diferencia entre las percepciones y las expectativas se denomina también como pauta no confirmatoria sustractiva. Sin embargo, para otros autores, dado que las puntuaciones diferencias pueden presentar problemas cuando son tratadas con análisis estadísticos, consideran más adecuado preguntar directamente por la diferencia P E. Esto se conoce como pauta no confirmatoria subjetiva (Brown et al. 993). Otros consideran que la calidad de servicio se debería medir utilizando solamente las percepciones (Cronin y Taylor, 992) y otros consideran válida la pauta no confirmatoria sustractiva aunque se debería utilizar en lugar de las expectativas, el punto ideal, concepto que incorpora Teas (993) en su modelo de desempeño evaluado y en el modelo de calidad normalizada. Posteriormente, debido a las críticas que Teas (993) realiza sobre la escala SERVQUAL, los autores de ésta, proponen un modelo mixto que contempla tanto atributos de tipo vectorial como atributos del punto ideal clásico. Por último, Parasuraman et al. (994) al considerar la doble conceptualización de las expectativas, modifican la estructura de dicha escala para recoger no sólo la discrepancia entre el servicio percibido y el servicio deseado (considerada como la medida de la superioridad de un servicio, MSS), sino también el desajuste entre el servicio percibido y el servicio adecuado (medida de la adecuación de un servicio, MSA). 4. ESTUDIO EMPÍRICO Finalizada la revisión a la literatura, nos proponemos a medir la calidad de servicio, utilizando para ello las escalas que han recibido una mayor atención por parte de los investigadores. Pues bien, las escalas seleccionadas fueron: a) Escala SERVQUAL (Parasuraman, Zeithmal y Berry, 99). b) Escala SERVPERF (Cronin y Taylor, 992). c) Escala de Desempeño Evaluado (Teas, 993). En cuanto a la satisfacción, muchos autores la han medido a través de un único ítem, sin embargo, como apuntan Parasuaraman et al. (994), en una de sus críticas al trabajo de Cronin y Taylor (992), es conveniente utilizar escalas multi-ítems, por lo que elegimos la escala propuesta por Maloles (997). Para realizar nuestro trabajo empírico tomamos como referencia el servicio de bar/cafetería de la F. Ciencias Económicas y Empresariales de la Universidad de Sevilla, y como población objetivo los alumnos de este centro. Se diseñaron dos tipos de cuestionarios, el primero que contiene la escala SERVQUAL y SERVPERF y el segundo que recoge la escala de desempeño evaluado. Además, en ambos cuestionarios se añade al final la escala de Maloles. 286

3 4.. DEPURACIÓN DE LAS ESCALAS DE MEDICIÓN Inicialmente, realizamos una encuesta piloto con un tamaño muestral de 40 alumnos en dos muestras independientes, una para cada tipo de cuestionario, utilizando un muestro por conveniencia. El objetivo de este sondeo previo fue realizar una depuración de cada una de las escalas, utilizando para ello el coeficiente alfa de Cronbach, consiguiendo un aumento de la consistencia interna en cada dimensión. El análisis de fiabilidad sugiere la eliminación de los ítems P, P 3, P 9, P 7 y P 9 en la escala de percepciones. Del mismo modo, en la escala SERVQUAL se eliminaron los ítems Dif, Dif 2, Dif 9, Dif 0, Dif y Dif 9. En la tabla 4, aparece el análisis de fiabilidad para la escala EP, de la cual eliminamos los ítems EP 3, EP 5, EP 9, EP 0, EP 3 y EP 9. Por otro lado, los coeficientes de fiabilidad alfa de Cronbach para la escala de satisfacción en el cuestionario uno y dos fueron y , respectivamente. Dicho análisis no sugiere la eliminación de ningún ítem ESTUDIO FINAL El tamaño muestral ha sido fijado siguiendo las recomendaciones de Hair, Anderson, Tatham y Black, (999) de que, como regla general, el tamaño muestral mínimo para realizar un análisis factorial de tipo exploratorio es tener por lo menos un número de observaciones cinco veces mayor que el número de variables a ser analizadas. En la siguiente tabla hacemos un resumen de cada muestra utilizada según las variables nacionalidad y sexo. Tabla : Muestras en cuestionarios y 2 Muestra Muestra 2 Nacionalidad: Española Extranjera Nacionalidad: Española Extranjera Alumnos: 33 7 Alumnos: Sexo: Hombre Mujer Sexo: Hombre Mujer Alumnos: Alumnos: EVALUACIÓN DE LA FIABILIDAD DE LAS ESCALAS De nuevo, calculamos los coeficientes alfa de Cronbach para cada escala y dimensión. A continuación, se procedió a la eliminación del análisis de aquellos ítems, que mejorarían tanto la fiabilidad como la consistencia interna de los ítems que pertenecen a una misma dimensión. En las tablas 2, 3, 4, 5 y 6 aparecen los resultados obtenidos. Como se puede apreciar, los ítems que pertenecen a una misma dimensión presentan una alta correlación entre ellos. Asimismo, también se puede observar que el coeficiente alfa de Cronbach para la escala total supera el valor 0.9. Además, este análisis sugiere la eliminación en la escala SERVPERF de los ítems P 0, P 3 y P 6 (Tabla 2). Tabla 2: Escala Servperf (Fiabilidad) Tangibilidad Fiabilidad Tangibilidad Fiabilidad P P2 P2 P2 P3 P4 P4 P4 P5 P5 P5 P6 P6 P6 P7 P7 P7 P8 P8 P8 P9 P0 P0 P P P P2 P2 P2 P3 P3 P4 P4 P4 P5 P5 P5 P6 P6 P7 P8 P8 P8 P9 P20 P20 P20 P2 P2 P2 P22 P22 P22 Coef. alfa de Cronbach: Escala Total: , , , ,7785 0,942 0,

4 Como se puede apreciar en la Tabla 3, el coeficiente de fiabilidad dentro de cada dimensión para la escala SERVQUAL es sensiblemente más bajo que para el caso de la escala SERVPERF. De nuevo, se procedió a la eliminación de algunos ítems (Dif 6 y Dif 7 ). Tabla 3: Escala Servqual (Fiabilidad) Tangibilidad Fiabilidad Tangibilidad Fiabilidad DIF DIF2 DIF3 DIF3 DIF3 DIF4 DIF4 DIF4 DIF5 DIF5 DIF5 DIF6 DIF6 DIF6 DIF7 DIF7 DIF7 DIF8 DIF8 DIF8 DIF9 DIF0 DIF DIF2 DIF2 DIF2 DIF3 DIF3 DIF3 DIF4 DIF4 DIF4 DIF5 DIF5 DIF5 DIF6 DIF6 DIF7 DIF7 DIF8 DIF8 DIF8 DIF9 DIF20 DIF20 DIF20 DIF2 DIF2 DIF2 DIF22 DIF22 DIF22 Coef. alfa de Cronbach: Escala Total: , , En la tabla 4 aparece la depuración y los coeficientes de fiabilidad en cada dimensión para el modelo de desempeño evaluado, siendo también menores que cuando utilizamos la escala SERVPERF. También en este análisis hubo eliminación de ítems (EP ). Tabla 4: Escala EP (Fiabilidad) Tangibilidad Fiabilidad Tangibilidad Fiabilidad EP EP EP2 EP2 EP2 EP3 EP4 EP4 EP4 EP5 EP6 EP7 EP7 EP7 EP8 EP8 EP8 EP9 EP0 EP EP EP EP2 EP2 EP2 EP3 EP4 EP4 EP4 EP5 EP5 EP5 EP6 EP6 EP6 EP7 EP7 EP7 EP8 EP8 EP8 EP9 EP20 EP20 EP20 EP2 EP2 EP2 EP22 EP22 EP22 Coef. alfa de Cronbach: Escala Total: , En la tabla 5 aparece el análisis de fiabilidad para la escala de satisfacción de Maloles (997). El coeficiente de fiabilidad en ambas muestras supera el valor de 0.9, lo que indica una alta fiabilidad en ambos casos. Por otra parte, no se puede incrementar la fiabilidad por la eliminación de algún ítem. 288

5 Tabla 5: Escala de Satisfacción (Fiabilidad) Muestra Muestra 2 S S S2 S2 S3 S3 S4 S4 S5 S5 S6 S6 S7 S7 S8 S8 S9 S9 Coeficiente alfa de Cronbach: 0,9506 0, DIMENSIONALIDAD DE LAS ESCALAS El análisis factorial es un nombre genérico que se da a una clase de métodos estadísticos multivariantes cuyo propósito es definir la estructura subyacente en una matriz de datos. Esto nos va a servir para evaluar la dimensionalidad de todas nuestras escalas. Como ya dijimos previamente, intentaremos replicar la estructura factorial de cinco dimensiones propuesta por Parasuraman et al. (988) para los instrumentos de medida de calidad y para el caso de la escala de satisfacción, evaluaremos su unidimensionalidad. Una forma de examinar la conveniencia del análisis factorial es realizando el contraste de esfericidad de Barlett, el cual proporciona la probabilidad estadística de que la matriz de correlación entre las variables sea una matriz identidad. Otra forma de analizar el uso apropiado del análisis factorial es a través de la medida de suficiencia de muestreo (MSA). Este índice varía entre cero y uno, donde uno significa que cada variable es perfectamente predicha sin error por las otras variables. En las tablas 0,, 2 y 3 aparece una probabilidad igual a cero para el contraste de esfericidad de Barlett y unos índices MSA entorno a 0.9, lo que pone de manifiesto el uso apropiado del análisis factorial. Seguidamente, debemos seleccionar el método de extracción de factores. Para ello, hemos utilizado un análisis factorial de componentes principales seguido de una rotación Varimax. El número de factores extraídos ha sido calculado utilizando el criterio de raíz latente, es decir, sólo se consideran aquellos factores que tienen unos autovalores mayores que uno. Las cargas factoriales son las correlaciones entre cada variable y el factor, siendo las variables o ítems con mayor carga los más representativos de cada factor. En algunos casos, para mejorar la interpretación de los factores realizamos una rotación oblícua (Oblimin) con distintos valores del parámetro delta, sin embargo no conseguimos mejorar la interpretación de los factores. Al ser en todos los casos una solución ortogonal, se consideran a cada uno de los factores obtenidos, independientes unos de otros. En la tabla 0 los ítems que corresponden a la dimensión tangibilidad y aquellos que configuran la dimensión empatía cargan en dos factores claramente diferenciados, mientras que existe un solapamiento entre los ítems que corresponden al resto de dimensiones. En la tabla, que se corresponde con la escala SERVQUAL, aparece una dicotomización de los ítems al cargar en dos factores, lo cual ya sucedió en el estudio de Parasuraman et al. (99), con la salvedad que los dos primeros ítems de esta dimensión cargaban en un factor y el resto en otro. De nuevo, se pone de manifiesto que los ítems que corresponden a la dimensión empatía vuelven a aparecer en un factor único. El resultado del análisis factorial para la escala de Teas (993) queda reflejado en la tabla 2. Co mo se puede apreciar la única dimensión que se distingue claramente es la tangibilidad. También debemos observar el gran solapamiento entre las dimensiones seguridad y empatía. 289

6 Tabla 6: ESCALA SERVPERF (ACP Rotación Varimax) Factor Factor 2 Factor 3 P2 0,87329 P4 0,85740 P5 0,75328 P6 0,65475 P7 0,83220 P8 0,77574 P 0,83286 P2 0,7066 P4 0,66336 P5 0,6828 P8 0,79273 P20 0,79350 P2 0,85436 P22 0,72355 Varianza Explicada: 7.% 50.9% 0.5% 9.6% Autovalor: Measure of Sampling Adequacy =,87645 Bartlett Test of Sphericity = 342,0092, Significance =,00000 Tabla 7: ESCALA SERVPERF (ACP Rotación Varimax) Factor Factor 3 Factor 3 DIF3 0,54264 DIF4 0,456 DIF5 0,44964 DIF6 0,6383 DIF7 0,7877 DIF8 0,7098 DIF2 0,6298 DIF3 0,588 DIF4 0,85882 DIF5 0,82835 DIF8 0,5697 DIF20 0,62998 DIF2 0,75700 DIF22 0,82476 Varianza Explicada: 59.3% 43.3% 8,20% 7.7% Autovalor: Measure of Sampling Adequacy =,89725 Bartlett Test of Sphericity = 796,38074, Significance =,00000 Tabla 8: ESCALA TEAS (ACP Rotación Varimax) Factor Factor 2 Factor 3 EP2 0,87577 EP4 0,8638 EP7 0,78757 EP8 0,82448 EP 0,82308 EP2 0,48963 EP4 0,72903 EP5 0,66047 EP6 0,5444 EP7 0,6807 EP8 0,7253 EP20 0,73970 EP2 0,78327 EP22 0,7583 Varianza Explicada: 63.4% 42.8% 2.4% 8.2% Autovalor: Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy =,8550 Bartlett Test of Sphericity = 09,8800, Significance =,

7 Estos resultados nos llevan a las siguientes conclusiones: a) La estructura factorial propuesta por Parasuraman et al. (988) no es confirmada, apareciendo tres dimensiones, independientemente de la escala de medición utilizada. No obstante, realizamos una comparación entre los modelos teóricos y los modelos sugeridos en el análisis factorial de tipo exploratorio. b) Parece ser que las dimensiones que se reflejan de forma más clara en la mente de los consumidores son la tangibilidad y la empatía. c) La escala que explica un mayor porcentaje de varianza es la SERVPERF, seguida del modelo de desempeño evaluado (EP) y finalmente la escala SERVQUAL. Por último, realizamos un análisis factorial con la escala de satisfacción. En ambas muestras resulta apropiado el uso de este tipo de análisis, ya que la probabilidad es igual a cero en la prueba de Barlett y el índice MSA resulta ser bastante elevado. Todos los ítems presentan una alta correlación con su factor (cargas factoriales entorno a 0.8) y se confirma la unidimensionalidad de esta escala. La proporción de varianza explicada es alta en ambas muestras. Tabla 9: Escala de Satisfacción (ACP Rotación Varimax) Muestra Muestra 2 S 0,8806 0,8837 S2 0, ,85586 S3 0, ,83328 S4 0, ,79049 S5 0,8628 0,8038 S6 0,8486 0,75266 S7 0,8484 0,88397 S8 0, ,8902 S9 0, ,90485 Varianza Explicada: 72,0% Varianza Explicada: 7.6% Measure of Sampling Adequacy =,9396 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy =,92599 Bartlett Test of Sphericity = 088,2999, Significance =,00000 Bartlett Test of Sphericity = 289,6324, Significance =, ANÁLISIS COMPARATIVO DE LAS ESCALAS DE CALIDAD DE SERVICIO A la hora de realizar una comparación entre las escalas que tienen como propósito medir la calidad, planteamos tres tipos de modelos para cada una de ellas. a) Modelo : Este modelo factorial de primer orden contempla una serie de variables exógenas (dimensiones propuestas por Parasuraman, Zeithmal y Berry (988) que son constructos aislados, aunque correlacionados), un número de variables observadas endógenas que miden cada una de estas cinco variables latentes y que son los ítems resultantes del proceso de depuración y sus respectivos errores. b) Modelo 2: El Modelo factorial de segundo orden estaría formado por cinco variables endógenas con sus respectivos errores que se corresponden con las dimensiones propuestas por Parasuraman, Zeithmal y Berry (988) y que serían subdimensiones de un constructo más amplio no observable que denominamos calidad, y por último, un conjunto de variables de tipo endógeno que miden cada una de estas subdimensiones y sus respectivos errores. c) Y un tercer modelo, similar al modelo de tipo uno, pero teniendo en cuenta las dimensiones resultantes del análisis factorial de tipo exploratorio. 29

8 Modelos planteados para la escala SERVPERF Figura nº Escala SERVPERF: Modelo Figura nº 2 Escala SERVPERF: Modelo 2 e2 e4 P2 P4 Tangibilidad e2 e4 P2 P4 D Tangibilidad e5 e6 e7 e8 P5 P6 P7 P8 Fiabilidad e5 e6 e7 e8 P5 P6 P7 P8 D2 Fiabilidad D3 e e2 P P2 Capacidad de e e2 P P2 Capacidad de Calidad e4 e5 P4 P5 e4 e5 P4 P5 D4 e8 e20 e2 P8 P20 P2 e8 e20 e2 P8 P20 P2 D5 e22 P22 e22 P22 Figura nº 3 Escala SERVPERF: Modelo 3 e2 e4 P2 P4 DIM e5 P5 e6 P6 e7 e8 e P7 P8 P DIM 2 e2 P2 e4 P4 e5 e8 e20 P5 P8 P20 DIM 3 e2 P2 e22 P22 De igual modo, se plantean tres modelos similares para las escalas SERVQUAL y de DESEMPEÑO EVALUADO. 292

9 En todos los modelos evaluados, los datos siguen una distribución multivariante no normal, con lo cual utilizamos como método de es timación de los parámetros de los modelos, el Método de Mínimos Cuadrados ponderados (ADF). Seguidamente, realizamos una comparación entre los nueve modelos en función de un conjunto de medidas de bondad de ajuste. Conclusiones de este análisis: ) Para cada escala, son los modelos de primer orden, con las dimensiones teóricas los que presentan un mejor ajuste de los datos (modelo ). Por lo tanto, confirmamos las cinco dimensiones propuestas por Parasuraman et al. (988). 2) Además, entre estos modelos, el que presenta un ligero ajuste por encima del resto, se obtiene con la escala SERVQUAL. A continuación, realizamos una comparación de las escalas, en función de su validez y fiabilidad. En cuanto a la validez de contenido, podemos decir que todas las escalas poseen este tipo de validez. Para evaluar la validez convergente de cada escala hemos tenido en cuenta las cargas estandarizadas de cada variable observada. Pues bien, este análisis pone de manifiesto una mayor validez convergente de la escala SERVPERF, sobre el resto de escalas. Asimismo, también parece apropiado efectuar un análisis de la consistencia interna de los indicadores correspondientes a cada una de las diferentes variables latentes consideradas en los modelos. Para ello, recurriremos al cálculo de la fiabilidad compuesta y a la varianza extraída de cada dimensión. Para la fiabilidad se establece un límite mínimo de 0.6 para considerarla adecuada y un valor igual o superior a 0.5 para el caso de la varianza extraída. En todos los modelos para la escala SERVPERF se obtiene una buena consistencia interna. Sin embargo, los modelos que hemos evaluado para la escala SERVQUAL y para la escala de Teas presentan una fiabilidad compuesta y una varianza extraída menor e incluso, en algunos casos por debajo de los límites mínimos. A la vista de todos los resultados obtenidos consideramos adecuado medir la calidad de servicio a través de la escala SERVPERF. Para evaluar la validez discriminante entre calidad de servicio y satisfacción planteamos cinco modelos de ecuaciones estructurales (uno por cada dimensión), como el de la siguiente figura: Figura nº 4 Modelo de Evaluación de Validez Discriminante e e2 S S2 e3 S3 Item i ei e4 S4 Item i2 ei2 e5 S5 Satisfacción Dimensión i Item i3 ei3 e6 S6 e7 S7 Item in ein e8 S8 e9 S9 Como se aprecia en la tabla 0, comprobamos que existe validez discriminante entre la tangibilidad y la satisfacción, así como entre la fiabilidad y la satisfacción, al ser la varianza extraída mayor que la correlación al cuadrado entre ambos constructos, no dándose ésta en el resto de dimensiones. 293

10 Tabla 0: Correlaciones entre las dimensiones teóricas y la satisfacción Tangibilidad Fiabilidad 0,798 0,784 0,895 0,95 0,870 Correlación Satisfacción 0,637 0,65 0,80 0,837 0,757 Corr. al cuadrado 0,677 0,686 0,60 0,788 0,749 Varianza Extraída Sí Sí No No No Validez Discriminante 5. CONCLUSIONES Nuestro trabajo empírico pone de manifiesto una superioridad de la escala SERVPERF sobre el resto. Si bien, aceptamos las cinco dimensiones propuestas por Parasuraman, Zeithaml y Berry (988), sabemos que en anteriores estudios, el número de dimensiones no ha sido una constante, lo que hace necesario realizar futuras investigaciones en este aspecto. Por otra parte, las dimensiones que se muestran más claras y diferenciadas en la mente del consumidor son la tangibilidad y la empatía. Aquí coincidimos con el estudio de Llosa, Chandon y Orsingher (998). Además, encontramos validez discriminante de las dimensiones tangibilidad y fiabilidad con el constructo satisfacción, aunque no sucede lo mismo con el resto de dimensiones. Por último, podemos concluir que, en la revisión a los diferentes estudios que hemos realizado, la literatura muestra una gran diversidad de resultados, en cuanto a qué escala o instrumento es más adecuado para la medición de la calidad de servicio. Por tanto, dejamos abierto este debate. 6. LIMITACIONES Y PROPUESTAS FUTURAS Aunque la escala SERVPERF ha demostrado su superioridad en este estudio, no consideramos que estos resultados sean concluyentes; deberíamos comparar estas escalas en otros tipos de servicios y analizar los resultados. También consideramos apropiado, realizar esta comparación con otras escalas que han aparecido en la literatura, como el modelo mixto de Parasuraman et al. (994) o la escala propuesta por Brown, Churchill y Peter (993). Otra cuestión a investigar sería si la causa de que la escala SERVQUAL no muestre un desempeño como la escala SERVPERF, es debida a que los encuestados no han diferenciado claramente las expectativas y las percepciones. Por último, proponemos objeto de estudio, qué relación guardan estos constructos con otros tales como la lealtad, la rentabilidad, la comunicación boca-oído, la intención de repetir la compra o el valor. 7. BIBLIOGRAFÍA Bigné, E., Moliner, M., Vallet, T. y Sánchéz, J. (997): "Un estudio comparativo de los instrumentos de medición de la calidad de los servicios públicos", Revista Española de Investigación de Marketing ESIC, Vol., No., pp Bolton, R. y Drew, J. (99b): "A Multistage Model of Customer Assessment of Service Quality and Value", Journal of Consumer Research, Vol.7, pp Boulding, B., Kalra, A., Staelin, R. y Zeithalm V. (993): "A Dynamic Process Model of Service Quality: From Expectations to Behavioral Intentions", Journal of Marketing Research, Vol. 30, Febrero, pp Brown, T. J., Churchill, G. A. y Peter, J. P. (993): "Improving the Measurement of Service Quality", Journal of Retailing, Vol. 69, No., Primavera, pp Cronin, J.J. y Taylor, S.A. (992): Measuring Service Quality: A Reexamination and Extension, Journal of Marketing, Vol. 56, Julio, pp Hair, Anderson, Tatham y Black (999): "Análisis Multivariante", Ed. Prentice Hall. Llosa, S., Chandon, J.L. y Orsingher, C. (998): An Empirical Study of SERVQUAL S Dimensionality, The Services Industries Journal, Vol. 8, No. 2, pp Maloles, C. (997): "The Determinants of Customer Retention", Tesis doctoral, The City University of New York. Parasuraman, A., Zeithaml, V. y Berry, L. (988): "SERVQUAL: A Multiple-item Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality", Journal of Retailing, Vol.64, No., pp Parasuraman, A., Zeithaml, V. y Berry, L. (988): "SERVQUAL: A Multiple-item Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality", Journal of Retailing, Vol.64, No., pp Parasuraman, A., Zeithaml, V. y Berry, L. (99): "Refinement and Reassessment of the SERVQUAL Scale", Journal of Retailing, Vol.6, No.4. Invierno, pp Parasuraman, A., Zeithaml, V. y Berry, L. (994): "Alternative Scales for Measuring Service Quality: a Comparative Assessment Based on Psychometric Diagnosstic Criteria", Journal of Retailing, Vol.70, No.3, pp Teas, R. (993): Expectations, Performance, Evaluation and Consumers' Perceptions of Quality, Journal of Marketing, Vol. 57, pp Zeithalm, V. (988): "Consumer Perceptions of Price, Quality, and Value: A Means-end Model and Synthesis of Evidence", Journal of Marketing, Vol. 52, Julio. 294