5.1 Problemstellung
= Mehrgleichungssystem
Modell mit mehreren Regressionsgleichungen
erfordert simultane Prüfung aller Beziehungen
Bsp.: Attraktivität Margarine hat positiven Einfluss auf Kaufabsicht
—> Kaufabsicht durch Gesundheitsgrad, Verwendungsbreit, Preisniveau bestimmt
—> Erfahrungen zeigen, das wahrgenommener Gesundheitsgrad und Verwendungsbreite auch Bestimmungsgröße für Attraktivität
Überlegungen in Pfaddiagramm grafisch darstellen (Zusammenhänge Vermutungen)
AV und UV
AV = endogene Variablen (durch Größe im Modell erklärt)
—> zwischen ihnen kausale Beziehungen möglich
UV = exogene Variable (erklärende Größe)
—> von außen im Modell vorgegeben und durch Modell nicht erklärbar
manifeste und latente Variablen
Strukturgleichungsmodelle mit manifesten Variablen
—> alle Variablen direkt durch metrisches Skalenniveau messbar
Strukturgleichungsmodelle mit latenten Variablen (Kausalanalyse)
—> Modellvariablen hypothetische Konstrukte, direkte Messbarkeit
—> Erweiterung Strukturmodell um Messmodell für endogene/ exogene Variablen
wichtig
folgen Ansatz der Faktoranalyse (hohe Korrelationen wichtig)
Strukturmodell mit latenten Variablen = über Gleichungssystem formal zusammenfasssbar
—> Matratzen Lambda y und x stellen Beziehungsstärke (Faktorladung) dar
—> Vektoren E und Gamma = Fehlerterme
manifeste Variable = immer Spezialfall, zuerst als latente Variable interpretiert
5.2 Allgemeine Vorgehensweise
Modellformulierung
—> grafisch mit Pfaddiagramm darstellen
—> reflektiere Indikatoren = betrachtet latente Variablen in Gesamtheit reflektiert
—> hohe empirische Korrelationen, wenn Indikatorvariablen Annahme erfüllt
—> konfirmatorische Faktorenanalyse = andere Faktorladungen a priori auf 0 gesetzt
Parameterschätzungen
—> entweder in 2 Schritten schätzen (2 Faktorenanalyse Faktorladung exogene + endogene Messmodelle geschätzt + Faktorwerte berechnet)
—> Zusammenspiel von Faktoren- und Regressionsanalyse
—> Varianzanalytischer Ansatz von PLS (Partial Least Square Verfahren)
—> Kovarianzanalystischer Ansatz von AMOS (bei SPSS), faktoranalytischer Ansatz
—> allgemeiner Aufbau empirischen Korrelationsmatrix
—> simulatane Schätzung der Modellparameter (gute Reproduktion der empirischen Korrelatioxsmatrix erbringen)
—> Kovarianzstrukturanalyse = AMOS auch Varianz-Kovarianzmatrix als Indikatorvariable verwendet
Beurteilung Schätzergebnisse
—> Gütekriterien, Beurteilung Modellstruktur als Ganzes + Teilstrukturen Modell
5.3 Umsetzung mit SPSS
mit Programm AMOS (AMOS Graphics)
Pfaddiagramm so erstellen
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