Partial Least Squares Strukturgleichungsmodellierung
Eine anwendungsorientierte Einführung
Zusammenfassung
Die Partial Least Squares Strukturgleichungsmodellierung (PLS-SEM) hat sich in der wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Forschung als geeignetes Verfahren zur Schätzung von Kausalmodellen behauptet. Dank der Anwenderfreundlichkeit des Verfahrens und der vorhandenen Software ist es inzwischen auch in der Praxis etabliert.
Dieses Buch liefert eine anwendungsorientierte Einführung in die PLS-SEM. Der Fokus liegt auf den Grundlagen des Verfahrens und deren praktischer Umsetzung mit Hilfe der SmartPLS-Software. Das Konzept des Buches setzt dabei auf einfache Erläuterungen statistischer Ansätze und die anschauliche Darstellung zahlreicher Anwendungsbeispiele anhand einer einheitlichen Fallstudie. Viele Grafiken, Tabellen und Illustrationen erleichtern das Verständnis der PLS-SEM. Zudem werden dem Leser herunterladbare Datensätze, Videos, Aufgaben und weitere Fachartikel zur Vertiefung angeboten. Damit eignet sich das Buch hervorragend für Studierende, Forscher und Praktiker, die die PLS-SEM zur Gewinnung von Ergebnissen mit den eigenen Daten und Modellen nutzen möchten.
SmartPLS ist das führende Softwareprogramm zur Schätzung von PLS-basierten Strukturgleichungsmodellen. Die Erläuterungen und die im Buch vorgeschlagenen Vorgehensweisen spiegeln den aktuellen Stand der Forschung wider.
Das Autorenteam
Joseph F. Hair, Jr. ist Professor für Marketing an der University of South Alabama und mit mehr als 50 veröffentlichten Büchern, darunter das mit über 140.000 Zitationen als weltweites Standardwerk zu bezeichnende Buch „Multivariate Data Analysis“, einer der führenden Experten auf dem Gebiet der anwendungsorientierten Statistik.
G. Thomas Hult ist Professor für Marketing und International Business am Eli Broad College of Business an der Michigan State University und mit mehr als 31.000 Zitationen bei Google Scholar einer der meist zitierten Forscher in den Wirtschaftswissenschaften, der sich in seiner Forschung intensiv mit verschiedenen Verfahren der SEM auseinandersetzt.
Christian M. Ringle ist Professor für Betriebswirtschaftslehre und Leiter des Instituts für Personalwirtschaft und Arbeitsorganisation an der Technischen Universität Hamburg (und assoziierter Professor an der University of Newcastle in Australien), Mitentwickler von SmartPLS und einer der prominentesten Vertreter der PLS-SEM in der weltweiten Forschungslandschaft.
Marko Sarstedt ist Professor für Marketing an der Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (und assoziierter Professor an der University of Newcastle in Australien), laut Handelsblatt-Ranking einer der führenden Junior-Marketingforscher und einer der prominentesten Vertreter der PLS-SEM in der weltweiten Forschungslandschaft.
Nicole F. Richter ist Professorin für International Business an der University of Southern Denmark und beschäftigt sich seit ihrer Habilitation am Institut von Prof. Ringle in ihren Publikationen kritisch mit dem Einsatz statistischer Verfahren in der internationalen Managementforschung.
Sven Hauff vertritt aktuell die Professur für Arbeit, Personal und Organisation an der Helmut-Schmidt-Universität in Hamburg und wendet seit seiner Dissertation die PLS-SEM in verschiedenen Forschungs- und Publikationsprojekten an.
- Kapitel Ausklappen | EinklappenSeiten
- I–XI Titelei/Inhaltsverzeichnis I–XI
- 1–30 Kapitel 1: Einführung in die Strukturgleichungsmodellierung 1–30
- Kapitelüberblick
- Was ist Strukturgleichungsmodellierung?
- Grundlegendes zur Verwendung von Strukturgleichungsmodellen
- Composite-Variablen
- Messung
- Skalenniveau
- Kodierung
- Verteilung der Daten
- Strukturgleichungsmodellierung mit Partial Least Squares Pfadmodellen
- Pfadmodelle mit latenten Variablen
- Messtheorie
- Strukturtheorie
- PLS-SEM, CB-SEM und Regressionen auf Basis von Summenwerten
- Dateneigenschaften
- Modelleigenschaften
- Organisation der folgenden Kapitel
- Zusammenfassung
- Wiederholungsfragen
- Weiterführende Fragen
- Empfohlene Literatur
- 31–68 Kapitel 2: Spezifikation des Pfadmodells und Prüfung der Daten 31–68
- Kapitelüberblick
- Schritt 1: Spezifikation des Strukturmodells
- Mediation
- Moderation
- Modelle höherer Ordnung und hierarchische Komponentenmodelle
- Schritt 2: Spezifikation der Messmodelle
- Reflektiv und formativ spezifizierte Messmodelle
- Single-Item-Messungen und Summenwerte
- Schritt 3: Erhebung und Prüfung der Daten
- Fehlende Werte
- Antwortmuster
- Inkonsistente Antworten
- Ausreißer
- Verteilung der Daten
- Anwendungsbeispiel: Spezifikation des PLS-Pfadmodells
- Schritt 1: Spezifikation des Strukturmodells
- Schritt 2: Spezifikation der Messmodelle
- Schritt 3: Erhebung und Prüfung der Daten
- Erstellung eines Pfadmodells mit der Software SmartPLS
- Zusammenfassung
- Wiederholungsfragen
- Weiterführende Fragen
- Empfohlene Literatur
- 69–88 Kapitel 3: Schätzung des PLS-Pfadmodells 69–88
- Kapitelüberblick
- Schritt 4: Modellschätzung und der PLS-SEM-Algorithmus
- Funktionsweise des Algorithmus
- Statistische Eigenschaften
- Einstellungen zur Ausführung des Algorithmus
- Ergebnisse
- Anwendungsbeispiel: PLS-Pfadmodellschätzung
- Modellschätzung
- Ergebnisse der Modellschätzung
- Zusammenfassung
- Wiederholungsfragen
- Weiterführende Fragen
- Empfohlene Literatur
- 89–117 Kapitel 4: Gütebeurteilung von PLS-SEM-Ergebnissen (Teil I) 89–117
- Kapitelüberblick
- Schritt 5: Evaluation der Messmodelle
- Schritt 5a: Evaluation reflektiv spezifizierter Messmodelle
- Interne-Konsistenz-Reliabilität
- Konvergenzvalidität
- Diskriminanzvalidität
- Anwendungsbeispiel: Evaluation reflektiv spezifizierter Messmodelle
- Ausführen des PLS-SEM-Algorithmus
- Evaluation der reflektiv-spezifizierten Messmodelle
- Zusammenfassung
- Wiederholungsfragen
- Weiterführende Fragen
- Empfohlene Literatur
- 118–161 Kapitel 5: Gütebeurteilung von PLS-SEM-Ergebnissen (Teil II) 118–161
- Kapitelüberblick
- Schritt 5b: Evaluation formativ spezifizierter Messmodelle
- Schritt 1: Prüfung der Konvergenzvalidität
- Schritt 2: Prüfung der Kollinearität der formativ spezifizierten Messmodelle
- Schritt 3: Prüfung der Signifikanz und Relevanz der formativen Indikatoren
- Auswirkungen der Anzahl verwendeter Indikatoren auf die Indikatorgewichte
- Behandlung von nicht signifikanten Indikatorgewichten
- Bootstrapping-Verfahren
- Konzept
- Bootstrap-Konfidenzintervalle
- Anwendungsbeispiel: Evaluation formativ spezifizierter Messmodelle
- Erweiterung des einfachen Pfadmodells
- Evaluation der reflektiv spezifizierten Messmodelle
- Evaluation der formativ spezifizierten Messmodelle
- Zusammenfassung
- Wiederholungsfragen
- Weiterführende Fragen
- Empfohlene Literatur
- 162–191 Kapitel 6: Gütebeurteilung von PLS-SEM-Ergebnissen (Teil III) 162–191
- Kapitelüberblick
- Schritt 6: Evaluation der Ergebnisse des Strukturmodells
- Schritt 1: Prüfung der Kollinearität
- Schritt 2: Prüfung der Pfadkoeffizienten im Strukturmodell
- Schritt 3: Prüfung des Bestimmtheitsmaßes (R²-Wert)
- Schritt 4: Prüfung der f²-Effektstärken
- Schritt 5: Blindfolding und Prüfung der Prognoserelevanz (Q²- Wert)
- Schritt 6: Prüfung der q²-Effektstärken
- Anwendungsbeispiel: Evaluation des Struktur modells und Ergebnisauswertung
- Zusammenfassung
- Wiederholungsfragen
- Weiterführende Fragen
- Empfohlene Literatur
- 192–231 Kapitel 7: Mediator- und Moderatoranalysen 192–231
- Kapitelüberblick
- Mediation
- Einführung
- Arten von Mediatoreffekten
- Prüfung mediierender Effekte
- Messmodellevaluation in Mediatoranalysen
- Multiple Mediation
- Anwendungsbeispiel
- Moderation
- Einführung
- Arten von Moderatorvariablen
- Modellierung von Moderatoreffekten
- Erstellung eines Interaktionsterms
- Ergebnisinterpretation
- Moderierte Mediation und mediierte Moderation
- Anwendungsbeispiel
- Zusammenfassung
- Wiederholungsfragen
- Weiterführende Fragen
- Empfohlene Literatur
- 232–262 Kapitel 8: Ausblick auf weiterführende Verfahren 232–262
- Kapitelüberblick
- Importance-Performance-Analyse
- Hierarchische Komponentenmodelle
- Konfirmatorische Tetrad Analyse
- Umgang mit beobachteter und unbeobachteter Heterogenität
- Multigruppenanalyse
- Ermittlung unbeobachteter Heterogenität
- Messmodellinvarianz
- Konsistentes PLS-Verfahren
- Zusammenfassung
- Wiederholungsfragen
- Weiterführende Fragen
- Empfohlene Literatur
- 263–266 Anhang 263–266
- 267–290 Glossar 267–290
- 291–306 Literatur 291–306
- 307–312 Stichwortverzeichnis 307–312
- 313–313 Impressum 313–313