Dokument 1.pdf - Leuphana Universität Lüneburg
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5 Messmethodik und Ergebnisanalyse 173<br />
Vorzeichenwechsel zu vermeiden wird in Smart PLS die Voreinstellung „Sign Changes<br />
= Individual Changes“ gewählt, die sicherstellt, dass bei den Zufallsstichproben die<br />
Vorzeichen in gleicher Weise berücksichtigt werden wie bei der Originalschätzung. 583<br />
Multikollinearität:<br />
Die Indikatoren eines formativen Konstrukts sollten ein möglichst breites Spektrum<br />
erfassen. Daher wird nicht unbedingt mit einer hohen Korrelation zwischen den Indikatoren<br />
gerechnet und diese ist für die Interpretation der Items auch nicht wünschenswert.<br />
584 Aber allein dadurch, dass ein Konstrukt als formativ definiert ist, lässt sich die<br />
mögliche empirische Korrelation seiner Elemente nicht ganz ausschließen. 585<br />
Der Informationsgehalt von unterschiedlichen Indikatoren wird mit wachsender inhaltlicher<br />
Ähnlichkeit zunehmend redundant, wodurch der singuläre Einfluss des einzelnen<br />
Items auf das Konstrukt nicht mehr präzise bestimmt werden kann. 586 Indikatoren, deren<br />
Informationen sich mit denen anderer Indikatoren stark überschneiden, sollten jedoch<br />
nur dann aus einem Messmodell ausgeschlossen werden, wenn insbesondere auch<br />
inhaltliche Überlegungen zum Konstrukt dies gerechtfertigt erscheinen lassen. 587<br />
Zunächst lässt sich Multikollinearität dadurch aufdecken, dass für jeden einzelnen Indikator<br />
des Messmodells eine lineare Regressionsgleichung geschätzt wird, bei der die<br />
restlichen Indikatoren als Regressoren behandelt werden. Das bei diesen Regressionsgleichungen<br />
ermittelte Bestimmtheitsmaß R 2 gibt den Anteil der durch die übrigen Indikatoren<br />
erklärten Varianz des auf Multikollinearität zu überprüfenden Indikators wieder.<br />
Ist es nahe 1, wird die Varianz des zu überprüfenden Indikators durch die übrigen<br />
Indikatoren weitgehend erklärt und es kann von linearer Abhängigkeit bzw. Multikollinearität<br />
ausgegangen werden. Als Maßzahl für das Vorliegen von Multikollinearität<br />
wird der sogenannte Varianzinflationsfaktor (VIF) verwendet. Er ist definiert als: 588<br />
583 Vgl. Tenenhaus (2005), S. 177 f.; Ringle, Spreen (2007), S. 214.<br />
584 Vgl. Cenfetelli, Basselier (2009), S. 693 f.<br />
585 Vgl. Diamantopoulus, Riefler (2008), S. 1185 f.<br />
586 Vgl. Diamantopoulos, Winklhofer (2001), S. 272; MacKenzie, Podsakoff, Jarvis, (2005), S. 712;<br />
Nitzl (2010), S. 30.<br />
587 Vgl. Nitzl (2010), S. 31 f. Ebenso ist die denkbare Zusammenfassung von Indikatoren zur Reduzierung<br />
von Multikollinearität im Messmodell mit einer inhaltlichen Veränderung des Konstrukts<br />
verbunden, die zu Interpretationsproblemen führt. Vgl. Diamantopoulos, Riefler (2008), S. 1191 ff.<br />
588 Vgl. Nitzl (2010), S. 31.