fsQCA(Fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis)는 꾸준한 증가 또는 감소를 기반으로 통계적 유의성을 찾는 회귀 모델을 추정하는 대신 조합 상황을 설명하는 데 사용됩니다[ 49 ]. fsQCA는 결과를 얻기 위한 다양한 방법을 찾는 데 도움이 됩니다. 이는 "전부 아니면 전무" 패러다임[ 49 ] 을 넘어서는 단계입니다 . fsQCA는 조합 기준을 설정하여 부품이 서로 어떻게 연관되어 있는지에 대한 완전한 그림을 제공합니다. 따라서 회귀 분석에 비해 fsQCA의 주요 장점은 여러 선행 조건의 효과를 한 번에 측정할 수 있다는 것입니다[ 68 ]. 비대칭 분석의 결과는 알고리즘을 구성하는 요소가 어떻게 조합되는지에 따라 달라집니다[ 47 , 78 ]. fsQCA는 종종 숨겨진 패턴을 찾을 수 있습니다[ 54 ]. 또한 환대 분야에서는 자주 사용되지 않습니다 [ 11 ].

특히 코로나19 이후 팬데믹 기간 동안 충성도를 정의하는 것이 얼마나 어렵고 모호하기 때문에 레스토랑 시장에서는 다양한 요인이 서로 어떻게 상호 작용하여 LOY에 영향을 미치는지 살펴보는 것이 도움이 될 수 있습니다. Prentice와 Loureiro [ 52 ]는 복잡성 이론이 동일한 결과가 서로 다르거나 심지어 모순되는 관점에서 볼 수 있음을 시사한다고 지적했습니다. fsQCA를 사용하면 기본 결과로 이어지는 필요 충분 조건의 레시피를 만들기 위해 예측 변수가 어떻게 결합되는지 파악할 수 있습니다[ 54 ]. Prentice와 Loureiro [ 52 ]는 복잡성 이론을 사용하여 서로 다르거나 반대되는 방법을 사용하여 유사한 결과를 연구할 수 있다는 아이디어를 테스트할 수 있다고 언급했습니다. 이 이론에서는 사회적으로 책임 있는 코로나19 이니셔티브(CSR), 서비스 품질(SR), 고객 경험(EXP), 고객 만족(SAT), 신뢰(TR), 헌신(COMM)을 충성도를 향상시킬 수 있는 예측 변수로 간주합니다. 코로나19 팬데믹 이후.
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