Dokument: Structural Equation Modelling with Latent Variables - Evidence from a Monte Carlo Study
| Titel: | Structural Equation Modelling with Latent Variables - Evidence from a Monte Carlo Study | |||||||
| URL für Lesezeichen: | https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=34646 | |||||||
| URN (NBN): | urn:nbn:de:hbz:061-20150708-102446-4 | |||||||
| Kollektion: | Dissertationen | |||||||
| Sprache: | Englisch | |||||||
| Dokumententyp: | Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation | |||||||
| Medientyp: | Text | |||||||
| Autor: | Klingler, Katharina [Autor] | |||||||
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| Beitragende: | Prof. Dr. Heiß, Florian [Gutachter] Univ.-Prof. Dr. (i.R.) Peter M. Schulze [Gutachter] | |||||||
| Stichwörter: | SEM, Structural Equation Models, Strukturgleichungsmodelle, Kovarianz-basiert, CB-SEM, Maximum Likelihood, Varianz-basiert, Partial Least Squares, Kleinste-Quadrate, Formative Indikatoren, Monte-Carlo, Präzision, Inferenz, Macht, Fehler 1. Art | |||||||
| Dewey Dezimal-Klassifikation: | 300 Sozialwissenschaften, Soziologie » 330 Wirtschaft | |||||||
| Beschreibung: | Die Schätzung von Strukturgleichungsmodellen mit latenten Variablen erfolgt klassischerweise mit dem Maximum Likelihood Verfahren (ML). Erst in den letzten Jahren wurde in betriebswirtschaftlichen Bereichen vermehrt die Partial Least Squares Methode (PLS) angewendet. In der Literatur findet man eine Vielzahl von Implikationen, wann die eine Methode der anderen vorzuziehen ist. Allerdings stößt man in diesem Zusammenhang auf eine Reihe von Widersprüchen; Stärken und Einschränkungen von PLS werden derzeit regelrecht kontrovers vorgebracht.
In dieser Arbeit werden die bekannten Verfahren ML und PLS grundlegend eingeführt und bisherige Simulationsstudien zusammengefasst. Zudem wird ein Ansatz dargelegt, wie mit der Kleinste-Quadrate Methode (KQ) geschätzte Gesamteffekte in Schätzungen für die Pfadkoeffizienten zerlegt werden können. Den Kern der Arbeit bilden Monte Carlo Simulationen. Es wird eine Vielzahl von systematisch variierenden Strukturmodellen spezifiziert, die alle formative Indikatoren umfassen. Für diese Modelle werden die Qualität der Schätzer sowie die dazugehörende statistische Inferenz (Macht sowie Fehler 1. Art) für alle drei Verfahren, ML, PLS und KQ, untersucht. Die Simulationen zeigen, dass ML die präzisesten Schätzungen liefert, unabhängig von der Stichprobengröße, der Anzahl an Indikatoren oder der Verteilungsannahmen. Die KQ Schätzer sind ähnlich präzise wie die ML Schätzer. Bei extrem kleiner Stichprobe und stark korrelierten formativen Indikatoren sind die PLS Schätzer im Mittel am wenigsten verzerrt, wobei auch sie extremen Schwankungen unterliegen. Der Test auf Signifikanz der Pfadkoeffizienten liefert bei PLS eine konsequente Überschreitung des Fehler 1. Arts. In den formativen Messmodellen liefert ML zu konservative Testentscheidungen. | |||||||
| Lizenz: |  Urheberrechtsschutz | |||||||
| Fachbereich / Einrichtung: | Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät » Statistik und Ökonometrie | |||||||
| Dokument erstellt am: | 08.07.2015 | |||||||
| Dateien geändert am: | 08.07.2015 | |||||||
| Promotionsantrag am: | 21.10.2014 | |||||||
| Datum der Promotion: | 10.02.2015 |
