Eine anwenderorientierte Einführung in die Partial Least Square (PLS)-Methode

Im Zentrum vieler empirischer Studien steht die Erforschung latenter Variablen, welchedurch ein Netzwerk von Hypothesen miteinander in Verbindung gebracht werden. LatenteVariablen entziehen sich einer direkten Beobachtung und müssen mithilfe einer Operationalisierungerst messbar gemacht werden.1 Dementsprechend sind latente Variablen zuerstklar zu definieren, woraufhin nach Indikatoren gesucht werden kann, welche diese empirisch repräsentieren.2

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Year of publication:	2010-06-01
Authors:	Nitzl, Christian
Institutions:	Institut für Industriebetriebslehre und Organisation <Hamburg>
Subject:	Methode der partiellen kleinsten Quadrate \| latente Variable \| Kausalanalyse

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1. Grundlagen der Kausalanalyse
2. Aufbau eines Kausalmodells
2.1 Das Strukturmodell
2.2 Das Messmodell
3. Die Modellschätzung – Vergleich zweier Ansätze
4. Beurteilung der Modellgüte
4.1 Vorgehen zur Evaluierung von PLS-Pfadmodellen
4.2 Gütebeurteilung des reflektiven Messmodells
4.3 Gütebeurteilung des formativen Messmodells
4.4 Beurteilung des Strukturmodells
4.5 Gesamtbeurteilung
5. Interaktionseffekte in PLS
5.1 Grundlage von Interaktionseffekten
5.2 Moderierende Effekte
5.3 Mediierte Effekte
6. Zusammenfassung
Literaturverzeichnis

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