Metodologías Cuantitativas Aplicadas a la Investigación Logística: Rigor Estadístico en el Análisis de la Economía Operativa de la Cadena de Suministro

Authors

DOI:

https://doi.org/10.70625/rmis/706

Keywords:

Analítica de grandes datos, Protocolo PRISMA, Ecuaciones estructurales, Razonamiento abductivo, Sostenibilidad corporativa

Abstract

Introducción: La ciencia logística muestra un crecimiento sustantivo, pero carece de una reflexión profunda sobre sus métodos analíticos, lo cual genera una proliferación técnica de herramientas que a menudo carecen del rigor analítico necesario. Objetivo: Examinar de forma crítica los fundamentos epistemológicos y la evolución temporal de los diseños predominantes en la investigación contemporánea. Metodología: Se aplicó un enfoque mixto, descriptivo y documental basado en el protocolo PRISMA y el análisis bibliométrico sobre veinte artículos fundacionales publicados entre dos mil tres y dos mil veinticuatro. Los criterios críticos de exclusión aplicados durante el cribado descartaron estrictamente aquellos estudios sin foco metodológico cuantitativo, mientras que en la fase de elegibilidad se eliminaron los documentos sin aporte epistemológico o estadístico directo. Conclusiones: Los hallazgos revelan una clara transición desde enfoques postpositivistas deductivos hacia modelos predictivos abductivos. Sin embargo, existe una profunda fragmentación paramétrica en las escalas que impide consolidar metaanálisis. Por lo tanto, resulta imperativo desarrollar una infraestructura comunitaria altamente estandarizada que permita elevar la validez operativa y la tasa de absorción de variabilidad frente a la alta complejidad de las cadenas de suministro modernas, proyectando finalmente este nivel de rigor hacia la sostenibilidad corporativa medioambiental.

 

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Published

2026-05-15

How to Cite

Castillo Salamín, J., & Bosquez Aguilar, P. D. (2026). Metodologías Cuantitativas Aplicadas a la Investigación Logística: Rigor Estadístico en el Análisis de la Economía Operativa de la Cadena de Suministro. Revista Multidisciplinar Innova Scientia, 2(2), 349-357. https://doi.org/10.70625/rmis/706