Zusammenfassung
Viele der in den empirischen Modellen der quantitativen Marketingforschung interessierenden Variablen wie „Kundenzufriedenheit“, „Einstellung“, „Motivation“, „Involvement“, „Risikoempfinden“, „kognitive Dissonanz“, „sozialer Status“, „Unternehmenserfolg“ oder „Managementqualität“ stellen nur artifizielle gedankliche Konzepte dar, die als solche empirisch nicht direkt meßbar sind. Insbesondere in den Modellen des Käuferverhaltens dienen derartige hypothetische Variablen zur Modellierung der nichtbeobachtbaren psychischen und sozialen Wirkungszusammenhänge und zur Erklärung von beobachtbaren Verhaltensvariablen.1) Um jedoch Aussagen über Beziehungen zwischen solchen Variablen zu machen, sind sie als sogenannte latente Variablen (LV) zu spezifizieren, durch beobachtbare Indikatorvariablen (IV) in einem Meßmodell zu operationalisieren, und Beziehungen zwischen ihnen sind im Rahmen des sogenannten Strukturmodells zu schätzen (vgl. Abb. 1.1).2)
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Literatur
Allerdings existieren auch Verfahren, die ohne eine explizite Einführung einer latenten Variablen auskommen, vgl. JACKSON (1991) S.344–348, JOLLIFEE (1986) S. 145–147, und solche, bei denen die LV dem Modell zugrundeliegt, diese aber im Schätzprozess nicht auftaucht, weil z.B. lediglich die Korrelation zwischen den beobachtbaren Variablen um den Einfluß des Meßfehlers nach oben korrigiert wird, vgl. LORD/NOVICK (1968), S. 69, HILDEBRANDT (1983), S. 46f, BOLLEN (1989), S. 154–159 und die dort jeweils angegebene Literatur.
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Zander, A. (2001). Einführung. In: Neuronale Netze zur Analyse von nichtlinearen Strukturmodellen mit latenten Variablen. Gabler Edition Wissenschaft. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-322-99297-0_1
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-99297-0_1
Publisher Name: Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden
Print ISBN: 978-3-8244-7259-8
Online ISBN: 978-3-322-99297-0
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