测量和造型不可观察

今天我们欢迎奥托 - 冯盖克大学Magdeburg经济学和管理学院营销主席Marko Sarstedt教授Marko Sarstedt,讨论“因子与复合材料:guidelines for Choosing the Right Structural Equation Modeling Method,” Joseph F.头发,Jr.和他写的一篇文章 项目管理杂志。摘要出现在下面。

结构方程建模(SEM)是项目管理学者的广泛应用和有用的工具。在这篇文章中,我们彻底反映了诸如SEM溪流的衡量理念及其充分性,以估计在现场常见的概念(例如,团队表现)之间的关系。我们还讨论在选择两种类型的SEM以及SEM和回归分析之间选择时要考虑思考。

*思想徒是短篇小说,该文章提出了域的交叉施肥或促进可能种子刺激项目管理研究的思想的新方向。 

许多研究领域的研究兴趣 项目管理和商业研究涉及绘制结论 不观察到的概念,如客户满意度,组织文化和 团队表现。在他们努力将这些未观察到的概念映射到他们身上 统计模型,研究人员通常具有反射式优先使用 基于常见的因素和普通因子结构方程模型(SEM), 已被视为“计入测量错误”。相比之下,使用 观察变量的复合材料以代表这些概念的串联 基于复合的SEM方法通常被视为可疑的不可能 (充分)计数误差。许多学者一直都是 关注这个概念,因为测量错误不是如此 争论 - 顺便说一下,这一直是戴上的 - 而是因为 假设常见因素是测量中的金标准。

毫无疑问,因素理论 在查尔斯斯佩阿曼的早期作品中的起源提供了全面的 促进声音测量的框架。但研究人员也在 快速忽略普通因子理论的局限性和优势 在统计模型中使用复合材料。这种思考似乎正在发生变化, 但是,作为突出插座的几篇文章,如 中文期刊 营销科学院, 商业研究杂志 , 和 心理 Methods 为复合材料做了一个令人信服的案例。与此同时,最近 研究表明,一种称为因素不确定性的现象,即 基于普通因子的方法固有,可能对此产生不利影响 基于普通因子的SEM的有效性。更准确地说,因素不确定生成 测量普通因子与常见因素之间的关系中的不确定条带 它代表的概念意味着该因素实际上并非如此 准确表示先前想到的概念。

我们相信产生的影响 从这个最近的研究有可能改变关于的辩论 几种SEM方法的相对优点,该方法在20世纪80年代开始。最多 该领域的研究专注于小样本大小等方面, 参数偏见,统计功率,往往忽略了这个事实 方法在概念化潜在变量的概念化中是不同的;也就是说, 常见因素或复合材料的手段。这种新兴思想具有广泛的影响 用于得出关于SEM方法的相对优势的结论,我们 在我们的思想家文章中讨论“因子与复合材料:”指导方针 选择合适的结构方程建模方法。“我们的论点 最新的发展为广义结构等方法铺平了道路 组件分析和部分最小二乘SEM肯定是挑衅性的,但 我们希望它致力于更多的后续讨论和研究更多 深入融入复合建模的性质及其哲学支撑性。

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