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5 Messmethodik und Ergebnisanalyse 161 Abbildung 12: Allgemeiner Aufbau von Kausalmodellen Messmodell exogener latenter Variablen (reflektiv) Messmodell endogener latenter Variablen δ 1 x 1 λ 11 λ 12 ξ 1 β 11 ζ 1 δ 2 x 2 λ 15 y 1 ε 1 δ 3 x 3 γ 23 β 12 η 1 λ 16 y 2 ε 2 γ 24 ξ 2 δ 4 x 4 Messmodell exogener latenter Variablen (formativ) Strukturmodell Quelle: In Anlehnung an Diamantopoulus (2001), S. 273; Fuchs (2011), S. 6; Ringle (2004), S. 9; Nitzl (2010), S. 4. Folgende Bezeichnungen sind in Kausalmodellen gebräuchlich: Tabelle 9: Symbol ξ η λ γ β δ ε ζ y x Gebräuchliche Bezeichnungen in Kausalmodellen Bedeutung latente exogene Variable latente endogene Variable Faktorladung Regressionsgewicht Pfadkoeffizienten Messfehler auf Indikatorebene bei exogenen Variablen Messfehler auf Indikatorebene bei endogenen Variablen Messfehler auf der Ebene latenter Variablen Indikator für endogene Variablen Indikator für exogene Variablen Quelle: Ringle et al. (2006), S. 85; Fuchs (2011), S. 4.
5 Messmethodik und Ergebnisanalyse 162 Die Kovarianzstrukturanalyse: Bei der Kovarianzstrukturanalyse werden die Messmodelle in einem faktoranalytischen Sinne spezifiziert. Dieser Vorgehensweise liegt die Annahme zugrunde, dass die Korrelationen zwischen den messbaren Indikatoren von der ihnen zugeordneten latenten Variablen verursacht wurden. Die Messmodelle müssen demnach reflektiv operationalisiert sein. Das Strukturmodell im Rahmen einer Kovarianzstrukturanalyse entspricht ebenfalls einem faktoranalytischen Ansatz. Die Kovarianzmatrix der beobachtbaren Variablen wird dabei als Funktion der zu schätzenden Modellparameter aufgefasst. Das Schätzverfahren besteht darin, über die Modellparameter eine theoretische Kovarianzmatrix zu erstellen, die eine möglichst genaue Reproduktion der empirischen Kovarianzmatrix darstellt. 543 Für diese Schätzung können unterschiedliche Methoden herangezogen werden (Kleinste-Quadrate-Schätzmethoden oder Maximum-Likelihood- Methoden), die überwiegend multivariat-normalverteilte Variablen erfordern. 544 Die Beurteilung der so geschätzten Modellparameter erfolgt mit Hilfe verschiedener Kenngrößen zur Validität und Reliabilität der Messmodelle und des Strukturmodells. Mit lokalen Gütemaßen werden die Teilstrukturen des Modells und einzelne Parameterwerte beurteilt. Globale Gütemaße lassen Aussagen über die Anpassung der theoretischen, vom Modell reproduzierten Kovarianzmatrix an die empirische Kovarianzmatrix und damit über die Qualität der Modellspezifikation zu. 545 Die PLS-Pfadanalyse: Im Gegensatz dazu bildet die von Wold 546 entwickelte PLS-Pfadanalyse die Messmodelle sowohl mit einem faktoranalytischen Ansatz als auch, im Falle formativ operationalisierter latenter Variablen, mit einem regressionsanalytischen Ansatz ab. Wie bei der Kovarianzstrukturanalyse werden bei der PLS-Pfadanalyse reflektiv operationalisierte Indikatorengruppen im faktoranalytischen Sinn als Spiegelung einer übergeordneten latenten Variablen aufgefasst. Es besteht jedoch auch die Option, Messmodelle zu formulieren, bei denen die latente Variable von den Indikatoren verursacht wird. Bei solchen formativen Messmodellen wird die Beziehung zwischen manifesten und latenten Variablen im regressionsanalytischen Sinne interpretiert. Die Konstrukte werden mit 543 Vgl. Homburg, Hildebrandt (1998), S. 20 ff.; Ringle (2004), S. 12 ff. 544 Vgl. Homburg, Hildebrandt (1998), S. 22; Huber et al. (2007), S. 9; Nitzl (2010), S. 15. 545 Vgl. Homburg, Hildebrandt (1998), S. 23 f.; Ringle (2004), S. 15 f. 546 Vgl. Wold (1980), S. 50; Ringle (2004), S. 18.
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Individualisierung touristischer Le
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Inhaltsverzeichnis Abkürzungsverze
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Abkürzungsverzeichnis III Abkürzu
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Tabellenverzeichnis V Tabellenverze
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Abkürzungsverzeichnis VII Abbildun
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1 Einleitung 2 Aus der Kundenperspe
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1 Einleitung 4 Vorlieben und Termin
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1 Einleitung 6 Pauschalreisen und i
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2 Begriffliche und konzeptionelle G
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4 Operationalisierung des Individua
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8 Anhang, Dokumentation der empiris
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