ALIMENTARIA INTEGRAL ENERO 2019

TECNOLOGÍA
CÁRNICA
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bles observables se evaluaron utilizando escalas de Likert
de 7 puntos (1 indica el nivel más bajo y 7 el más alto). La
validez de las variables observables y las escalas de medición
está respaldada por la literatura existente (consulte
la Tabla 1). Con respecto a las variables moderadoras,
para evaluar el papel desempeñado por el nivel de educación,
la muestra original se dividió en dos grupos. Un
grupo contenía personas sin educación, educación primaria
solamente o educación secundaria (ningún grupo
de educación superior - NHE) y el otro con educación
superior (nivel de educación universitaria - HE), con grupos
de 687 y 342 observaciones, respectivamente. Para capturar
la proximidad de los encuestados a las áreas productoras
de aceite de oliva y, por lo tanto, el cultivo de aceite
de oliva, la muestra se dividió en tres segmentos.
Primero, las personas de cuatro provincias de Andalucía
(Jaén, Córdoba, Granada y Sevilla) se agruparon como
las principales regiones productoras de aceite de oliva
(Grupo perteneciente a áreas productoras - BtP, con un
tamaño de muestra de 374). Tienen una fuerte tradición
olivarera y altos niveles de producción, albergan el 85%
de todos los olivares andaluces y en conjunto producen
alrededor del 92% del aceite de oliva regional (MAPAMA,
2017b). A continuación, los residentes de las provincias
costeras de Andalucía (Málaga, Almería, Cádiz y Huelva)
formaron el segundo segmento (Grupo cercano a áreas
de producción - CtP), con un tamaño final de 386 observaciones.
Finalmente, el tercer segmento (Grupo lejos de
producir áreas - PF) estaba compuesto por habitantes de
Madrid, con 269 observaciones.
Finalmente, se aplicó el modelo de ecuación estructural
(SEM), ya que permite modelar simultáneamente las relaciones
entre constructos teóricos y su relación con las
variables observables (Bagozzi y Phillips, 1982). En el sector
agroalimentario, esta técnica se ha aplicado ampliamente
para analizar cómo se lleva a cabo el proceso de toma
de decisiones; por ejemplo, en vino (Bianchi, Drennan, &
Proud, 2014), frutas y verduras (Menozzi y Mora, 2012),
pescado (Thorsdottir, Sveinsdottir, Jonsson, Einarsdottir,
Thorsdottir, y Martinsdottir, 2012), producción orgánica
(De Magistris & Gracia, 2008) y alimentos genéticamente
modificados (Rodríguez-Entrena, Salazar-Ordóñez, y
Sayadi, 2013). Respecto a los mercados de aceite de
oliva, la literatura que aplica SEM aún se encuentra en sus
primeras etapas, aunque se pueden encontrar algunos
ejemplos en el trabajo de Saba y Di Natale (1998), Espejel,
Fandos y Flavián (2007, 2008) y Salazar-Ordóñez.
Rodríguez-Entrena, Cabrera y Henseler (2018). Mientras