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.
Inhaltsverzeichnis
PLS als Instrument zur Schätzung komplexer Strukturgleichungsmodelle. - Grundlagen zur Schätzung von komplexen Strukturgleichungen unter Verwendung von PLS. - Modellierung, Schätzung und Bewertung komplexer Wirkungssysteme mit PLS. - Zusätzliche Auswertungsmöglichkeiten bei komplexen Strukturgleichungen. - Schätzung eines Fallbeispiels unter Verwendung des Softwareprogramms PLS-Graph.
