Kausalmodellierung mit Partial Least Squares (PDF)
Eine anwendungsorientierte Einführung
Seit den achtziger Jahren finden Strukturgleichungsmodelle mit latenten Variablen große Beachtung in der empirischen Marketingforschung. Die Verwendung dieses Modellansatzes ist kontinuierlich angestiegen und hat sich zu einem Quasi-Standard entwickelt. Als...
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Produktinformationen zu „Kausalmodellierung mit Partial Least Squares (PDF)“
Seit den achtziger Jahren finden Strukturgleichungsmodelle mit latenten Variablen große Beachtung in der empirischen Marketingforschung. Die Verwendung dieses Modellansatzes ist kontinuierlich angestiegen und hat sich zu einem Quasi-Standard entwickelt. Als Methode zur Auswertung kausaler Beziehungen bei denen latente Größen eine Rolle spielen, kommt häufig der LISREL-Ansatz zum Einsatz. Mit Partial Least Square bietet sich ein weiteres, jedoch varianzbasiertes Verfahren zur Schätzung komplexer Strukturgleichungen an.
Die Autoren geben einen Überblick über die Grundlagen der Methodik, der Abgrenzung zu anderen Verfahren bis hin zur Modellierung des vollständigen Kausalmodells und dessen Schätzung und Interpretation. Mit der gängigen Software wird die Anwendung des Verfahrens anhand von Screenshots an einem konkreten Beispiel vorgestellt und damit der Einstieg, aber auch eine Vertiefung in den PLS-Ansatz gewährleistet.
"Kausalmodellierung mit Partial Least Squares" wendet sich an Dozenten und Studenten der Wirtschaftswissenschaften, Psychologie, Soziologie, Medizin und Chemie und interessierte Praktiker.
Prof. Dr. Frank Huber ist Inhaber des Lehrstuhls für Betriebswirtschaftslehre und Marketing an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz.
Prof. Dr. Andreas Herrmann ist Direktor der Forschungsstelle für Business Metrics und Leiter des Audi Lab for Market Research an der Universität St. Gallen.
Frederik Meyer, Johannes Vogel und Kai Vollhardt sind Wissenschaftliche Mitarbeiter am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre und Marketing an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz.
Die Autoren geben einen Überblick über die Grundlagen der Methodik, der Abgrenzung zu anderen Verfahren bis hin zur Modellierung des vollständigen Kausalmodells und dessen Schätzung und Interpretation. Mit der gängigen Software wird die Anwendung des Verfahrens anhand von Screenshots an einem konkreten Beispiel vorgestellt und damit der Einstieg, aber auch eine Vertiefung in den PLS-Ansatz gewährleistet.
"Kausalmodellierung mit Partial Least Squares" wendet sich an Dozenten und Studenten der Wirtschaftswissenschaften, Psychologie, Soziologie, Medizin und Chemie und interessierte Praktiker.
Prof. Dr. Frank Huber ist Inhaber des Lehrstuhls für Betriebswirtschaftslehre und Marketing an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz.
Prof. Dr. Andreas Herrmann ist Direktor der Forschungsstelle für Business Metrics und Leiter des Audi Lab for Market Research an der Universität St. Gallen.
Frederik Meyer, Johannes Vogel und Kai Vollhardt sind Wissenschaftliche Mitarbeiter am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre und Marketing an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz.
Lese-Probe zu „Kausalmodellierung mit Partial Least Squares (PDF)“
"3 Modellierung, Schätzung und Bewertung komplexer Wirkungssysteme mit PLS (S. 17-18) 3.1 Zur Form der Operationalisierung latenter Variablen
Inhalt des dritten Kapitels ist die Darstellung des vollständigen Prozesses zur Modellierung, Schätzung und Bewertung komplexer Kausalmodelle. Hierzu gilt es zunächst die Form der Operationalisierung der Modellelemente eingehend zu erörtern und im Anschluss die Entwicklung reflektiver und formativer Messmodelle zu beleuchten. Das Augenmerk richtet sich dabei auf die Bedeutung einer theoretisch korrekten Form der Operationalisierung. Nach der Beantwortung der Frage, anhand welcher Kriterien die Güte einer Schätzung sowohl auf Mess- als auch auf Strukturmodellebene zu beurteilen ist, kommen anschließend die Modellmodifikation und selektion in den Fokus der Diskussion.
Die Beantwortung der Frage nach der Operationalisierung eines Konstruktes mittels formativer oder reflektiver Indikatoren ist von zentraler Relevanz. Ein Beispiel soll dies verdeutlichen: Der Marktforscher eines Nahrungsmittelherstellers will herausfinden, wie er durch die Verbesserung der Inhaltsstoffe eines Lebensmittels die Qualitätswahrnehmung der Kunden beeinflussen kann. In diesem Falle nützt es ihm nichts, wenn er weiß, welche Größen das Gesamturteil zur Qualität widerspiegeln. Vielmehr interessiert ihn, wie sich beim Nachfrager das Gesamturteil zur Qualität aus den Einzelurteilen über die Produktfacetten herausbildet. Um das Problem zu lösen, dürfte er also nicht reflektive Indikatoren verwenden, sondern es müssten geeignete formative Items zum Einsatz kommen. Wie dieses Exempel verdeutlicht, sind im Vorfeld einer jeden Konstruktoperationalisierung ausführliche Überlegungen zum Verhältnis zwischen beobachtbaren Items und latenter Variable anzustellen (hierzu insbesondere Bollen/Lennox 1991, MacCallum/Browne 1993, Homburg/Giering 1996, Edwards/ Bagozzi 2000, Eggert/Fassott 2003).
Besonderes Augenmerk sollte der
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Studienverantwortliche auch deshalb auf eine korrekt gewählte Art der Operationalisierung legen, da Fehler in der Wahl der Indikator- Konstrukt-Beziehung zu erheblichen Verzerrungen der Schätzergebnisse führen können (Temme 2006). Das der Operationalisierung lange Zeit zu Grunde gelegte Churchill- Paradigma"" (Churchill 1979), nachdem standardmäßig eine reflektive Beziehung angenommen und die Art der Operationalisierung nicht zur Diskussion stand, führte daher zu oftmals fehlerhaften Messmodellen und zu zweifelhaften Untersuchungsergebnissen. Bevor jedoch die Entscheidung zugunsten einer bestimmten Art der Operationalisierung (reflektiv, formativ oder reflektiv und formativ) ansteht, interessiert die theoretisch hinreichende Erfassung der latenten Variablen. Dazu gilt es, eine Schar von möglichen formativen wie reflektiven Indikatoren zu finden (Diamantopoulos 1999, Diamantopoulos/ Winklhofer 2001, S. 271, Diamantopoulos/Siguaw 2002, S. 5 ff.).
Bei der Suche nach und der Auswahl von Indikatoren sollte sich der Forscher nach Überzeugung von Edwards und Bagozzi (2000) davon leiten lassen, ob die Größen inhärente Attribute des gedanklich und begrifflich umrissenen Phänomens darstellen. Kommt ein Item nicht in der Konstruktdefinition zum Ausdruck, ist es eher als Indikator eines anderen Konstruktes zu betrachten. Bezieht sich ein Item also auf die Ursache bzw. die Konsequenz eines Konstruktes, ist es als Maß eines antezedenten bzw. konsequenten Konstruktes aufzufassen. Anstelle einer direkten formativen Operationalisierung weisen Edwards und Kollegen auf die Möglichkeit der Einbindung von mediierenden, reflektiv operationalisierten Konstrukten hin (Edwards/Bagozzi 2000, Williams/ Edwards/Vandenberg 2003, S. 906 ff.). Der Vorzug einer solchen Vorgehensweise liegt nach Auffassung des Autorengespanns in der problemlosen Modellierung von Messfehlern über reflektive Indikatoren. Sowohl für formative als auch für reflektive Operationalisierungen muss der Betroffene also zunächst die Frage klären, ob es sich bei den vermeintlichen Indikatoren um inhärente Attribute des Konstruktes und damit um geeignete Indikatoren handelt.
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Bei der Suche nach und der Auswahl von Indikatoren sollte sich der Forscher nach Überzeugung von Edwards und Bagozzi (2000) davon leiten lassen, ob die Größen inhärente Attribute des gedanklich und begrifflich umrissenen Phänomens darstellen. Kommt ein Item nicht in der Konstruktdefinition zum Ausdruck, ist es eher als Indikator eines anderen Konstruktes zu betrachten. Bezieht sich ein Item also auf die Ursache bzw. die Konsequenz eines Konstruktes, ist es als Maß eines antezedenten bzw. konsequenten Konstruktes aufzufassen. Anstelle einer direkten formativen Operationalisierung weisen Edwards und Kollegen auf die Möglichkeit der Einbindung von mediierenden, reflektiv operationalisierten Konstrukten hin (Edwards/Bagozzi 2000, Williams/ Edwards/Vandenberg 2003, S. 906 ff.). Der Vorzug einer solchen Vorgehensweise liegt nach Auffassung des Autorengespanns in der problemlosen Modellierung von Messfehlern über reflektive Indikatoren. Sowohl für formative als auch für reflektive Operationalisierungen muss der Betroffene also zunächst die Frage klären, ob es sich bei den vermeintlichen Indikatoren um inhärente Attribute des Konstruktes und damit um geeignete Indikatoren handelt.
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Autoren-Porträt von Frank Huber, Andreas Herrmann, Frederik Meyer, Johannes Vogel, Kai Vollhardt
Prof. Dr. Frank Huber ist Inhaber des Lehrstuhls für Betriebswirtschaftslehre und Marketing an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz.Prof. Dr. Andreas Herrmann ist Direktor der Forschungsstelle für Business Metrics und Leiter des Audi Lab for Market Research an der Universität St. Gallen.
Frederik Meyer, Johannes Vogel und Kai Vollhardt sind Wissenschaftliche Mitarbeiter am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre und Marketing an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Frank Huber , Andreas Herrmann , Frederik Meyer , Johannes Vogel , Kai Vollhardt
- 2008, 2007, 142 Seiten, Deutsch
- Verlag: Gabler, Betriebswirt.-Vlg
- ISBN-10: 383499328X
- ISBN-13: 9783834993281
- Erscheinungsdatum: 06.02.2008
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