Messung von Kausalmodellen - ein Methodenvergleich

Das multivariate Analyseverfahren der Kausalanalyse gewinnt zunehmend an Bedeutung für die Untersuchung komplexer betriebswirtschaftlicher Zusammenhänge. Neben dem im deutschsprachigen Raum etablierten Verfahren der Kovarianzstrukturanalyse zur Schätzung von Kausalmodellen wird im internationalen Schrifttum bereits vielfach das Verfahren der Partial Least Squares-Regressionsanalyse eingesetzt. Beide Verfahren unterscheiden sich grundlegend, weshalb jede Untersuchung eine fundierte Begründung der Methode für die empirische Schätzung eines Kausalmodells beinhalten muss. Häufig erfolgt eine Modellgenerierung und -schätzung ausschließlich unter Berücksichtigung der Kovarianzstrukturanalyse, wobei zum Teil verfahrensspezifische Fehler entstehen, die sich durch die Anwendung der Partial Least Squares-Methode ausräumen ließen. Ziel dieses Beitrages ist es, das bisher in der deutschsprachigen betriebswirtschaftlichen Forschung kaum beachtete Verfahren der Partial Least Squares-Regressionsanalyse zur Schätzung von Kausalmodellen im Schrifttum zu verankern. Wissenschaftler erhalten wichtige Hinweise für einen zielgerichteten, methodologisch korrekten Einsatz einer der beiden Verfahrensalternativen zur Aufstellung und Schätzung von Kausalmodellen.