Zusammenfassung
Im fünften Schritt des in Abschn. 4.1 dargestellten allgemeinen Ablaufprozesses der Strukturgleichungsmodellierung (Kausalanalyse) erfolgt die Schätzung der Modellparameter sowie in folgenden Schritten die Evaluation und Interpretation der gewonnenen Schätzergebnisse. Die Kap. 8, 9, 10, und 11 fokussieren dabei den sog. kovarianzanalytischen Ansatz (LISREL, AMOS) zur Parameterschätzung, während der varianzanalytische Ansatz (PLS) in Kap. 15 behandelt wird.
Im Rahmen der Kovarianz-Strukturanalyse wird versucht, die empirische Varianz-Kovarianzmatrix (S) der manifesten Messvariablen durch eine modelltheoretische Varianz-Kovarianzmatrix (\( \hat{\varSigma} \)) möglichst gut abzubilden. Im Vorfeld der Modellschätzung ist jedoch eine Prüfung und Aufbereitung des Datensatzes vorzunehmen, bei der insbesondere Ausreißer eliminiert, fehlende Werte ersetzt und Verteilungsannahmen geprüft werden. In Kap. 8 werden hierzu entsprechende Hinweise gegeben und die Schätzung der Modellparameter mit AMOS anhand des Fallbeispiels aus Abschn. 4.2 erläutert. In Abschn. 8.3 werden dann Hinweise zur Pfadmodellierung mit AMOS gegeben. Dabei wird schrittweise die Vorgehensweise des Einsatzes von AMOS für das verwendete Fallbeispiel aufgezeigt.
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Notes
- 1.
Der unreflektierte Umgang mit fehlenden Werten belegt z. B. die Untersuchung von Backhaus und Blechschmidt (2009), S. 266, die anhand einer Sichtung der Zeitschriften „Die Betriebswirtschaft“ und „Journal of Marketing“ im Zeitraum 2002 bis 2007 nachweisen, dass viele der hier publizierten empirischen Studien das Problem der fehlenden Werte nur unzureichend thematisieren. Einen kritischen Hinweis darauf, dass vor der Auswahl eines Schätzverfahrens vielfach keine Verteilungsprüfung der Variablen vorgenommen wird, gibt z. B. Byrne (1989), S. 268.
- 2.
Darüber hinaus werden fehlende Werte häufig auch nach Item-Non-Response (einzelne Beobachtungswerte bei einer Person fehlen) und Total-Non-Response (der komplette Datensatz einer Person fehlt) unterschieden (Decker und Wagner 2008, S. 56).
- 3.
Zusätzlich bietet AMOS über „Analyze → Data imputation“ auch die Möglichkeiten einer Regressionsimputation, einer stochastische Regressions- und einer Bayes-Imputation (vgl. hierzu Arbuckle 2020, S. 281 ff. und 489).
- 4.
Kline (1998, S. 75) spricht ab 10 % fehlenden Werten von einem großen („large“) Ausmaß unvollständiger Daten.
- 5.
In SPSS können Schiefe und Wölbung der Verteilung einer manifesten Variablen unter der Menüfolge „Analysieren“ → „Deskriptive Statistiken“
→„Häufigkeiten“ unter „Statistiken“ angefordert werden. - 6.
Auf die Darstellung des Mehrgleichungssystems für unser Fallbeispiel wird an dieser Stelle verzichtet, da AMOS dies nicht verlangt. Es ist aber auf der der Internet-Plattform zum Buch bereitgestellt.
- 7.
Vgl. zum AMOS-Aufruf, der Erstellung des Pfaddiagramms sowie zum Einlesen der Daten Abschn. 8.3.
- 8.
Es ist darauf hinzuweisen, dass in Abb. 7.6 nur die Messmodelle der latenten endogenen Variablen enthalten sind, da aus Gründen der Komplexitätsreduktion in Kap. 7 auf die (eigentlich erforderliche) Aufnahme des Messmodells der latenten exogenen Größe „Variety_Seeking“ sowie die Variable „Preis“ verzichtet wurde.
- 9.
Die latente Variable „Preis“ wurde mit einem _1 versehen, da AMOS zur Schätzung eindeutige Variablenbezeichnungen benötigt.
- 10.
Das Pfaddiagramm in Abb. 8.4 beinhaltet auch weitere Informationen z. B. bzgl. der Parameterrestriktionen, die jedoch erst an späterer Stelle besprochen werden.
- 11.
Diese Angaben finden sich nach der Modellschätzung im AMOS Textoutput unter „Variable summary → Parameter summary“.
- 12.
Multinormalverteilung der Variablen ist für unser Fallbeispiel gegeben. Vgl. zur Prüfung auf Multinormalverteilung die Darstellungen in Abschn. 8.1.3.
- 13.
Vgl. zu den übrigen von AMOS bereitgestellten Schätzverfahren die allgemeinen Ausführungen in Abschn. 3.3.2.3.
- 14.
Vgl. zur Bedienung von AMOS: Arbuckle (2020).
Literatur
Allison, P. D. (2002). Missing data. Thousand Oaks: Sage.
Arbuckle, J. L. (1996). Full information estimation in the presence of incomplete data. In G. A. Marcoulides & R. E. Schumacker (Hrsg.), Advanced structural equation modeling: Issues and techniques (S. 243–277). Mahwah: Taylor & Francis Inc.
Arbuckle, J. L. (2020). IBM SPSS Amos 27 user’s guide. Chicago: IBM.
Backhaus, K., & Blechschmidt, B. (2009). Fehlende Werte und Datenqualität – Eine Simulationsstudie am Beispiel der Kausalanalyse. Die Betriebswirtschaft, 69(2), 265–287.
Baltes-Götz, B. (2007). Behandlung fehlender Werte in SPSS und Amos. Trier: Universität Trier.
Bankhofer, U. (1995). Unvollständige Daten- und Distanzmatrizen in der Multivariaten Datenanalyse. Bergisch-Gladbach: Eul.
Bankhofer, U., & Praxmarer, S. (1998). Zur Behandlung fehlender Werte in der Marktforschungspraxis. Marketing Zeitschrift für Forschung und Praxis, 20(2), 109–118.
Bollen, K. A. (1989). Structural equations with latent variables. New York: Wiley-Interscience.
Browne, M. (1982). Covariance structures. In D. M. Hawkins (Hrsg.), Topics in applied multivariate analysis (S. 72–141). Cambridge: Cambridge University Press.
Byrne, B. M. (1989). A primer of LISREL: Basic applications and programming for confirmatory factor analytic model. New York: Springer.
DeCarlo, L. T. (1997). On the meaning and use of kurtosis. Psychological Methods, 2(3), 292–307.
Decker, R., & Wagner, R. (2008). Fehlende Werte: Ursachen, Konsequenzen und Behandlung. In A. Herrmann, C. Homburg & M. Klarmann (Hrsg.), Handbuch Marktforschung (3. Aufl., S. 53–79). Wiesbaden: Springer Gabler.
Dempster, A. P., Laird, N. M., & Rubin, D. B. (1977). Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 39(1), 1–22.
Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (2018). Multivariate data analysis (8. Aufl.). Upper Saddle River: Pearson.
Kim, Y. (2001). The curse of the missing data. http://www.2ndmoment.com/articles/missingdata.php. Zugegriffen am 25.09.2013.
Kline, R. B. (1998). Principles and practice of structural equation modelling. New York: Guilford Press.
Little, R. J. A., & Rubin, D. B. (1989). The analysis of social science data with missing values. Sociological Methods and Research, 18(2–3), 292–326.
Malhotra, N. K. (1987). Analyzing marketing research data with incomplete information on the dependent variable. Journal of Marketing Research, 24(1), 74–84.
Mardia, K. V. (1970). Measures of multivariate skewness and kurtosis with applications. Biometrika, 57(3), 519–530.
Marsh, H. W. (1998). Pairwise deletion for missing data in structural equation models: Nonpositive definite matrices, parameter estimates, goodness of fit, and adjusted sample sizes. Structural Equation Modeling, 5(1), 22–36.
Rubin, D. B. (1976). Inference and missing data. Biometrika, 63(3), 581–592.
Schnell, R. (1986). Missing-Data-Probleme in der empirischen Sozialforschung. Bochum: Ruhr-Universität Bochum.
Scholderer, J., & Balderjahn, I. (2006). Was unterscheidet harte und weiche Strukturgleichungsmodelle nun wirklich? Marketing Zeitschrift für Forschung und Praxis, 28(1), 57–70.
Temme, D., & Hildebrandt, L. (2009). Gruppenvergleiche bei hypothetischen Konstrukten – Die Prüfung der Übereinstimmung von Messmodellen mit der Strukturgleichungsmethodik. Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 61(2), 138–185.
von Hippel, P. T. (2004). Biases in SPSS 12.0 missing value analysis. The American Statistician, 58(2), 160–164.
West, S. G., Finch, J. F., & Curran, P. J. (1995). Structural equation models with nonnormal variables: Problems and remedies. In R. H. Hoyle (Hrsg.), Structural equation modelling (S. 56–75). London: Sage.
Weiterführende Literatur
Carter, R. L. (2006). Solutions for missing data in structural equation modelling. Research & Practice in Assessment, 1, 1–6.
Jamshidian, M., & Bentler, P. M. (1999). Using complete data routines ML estimation of mean and covariance structures with missing data. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 24(1), 21–41.
Temme, D., & Jensen, S. (2019). Missing data – better „not have them“, but what if you do? Part 1. Marketing ZFP, 41(4), 21–32.
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Weiber, R., Sarstedt, M. (2021). Modellschätzung mit AMOS. In: Strukturgleichungsmodellierung. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-32660-9_8
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