Vorwörter.- Teil I: Grundlagen.- Teil II: Kausalanalyse.- Teil III: Verfahrensvarianten und Erweiterungen.- Index.
Univ.-Prof. Dr. Rolf Weiber ist Inhaber der Professur für Marketing und Innovation an der Universität Trier; Forschungsschwerpunkte: B2B-Marketing, Innovationsmanagement, Netzwerkökonomie, Einsatz quantitativer Methoden in der Marktforschung.
Prof. Dr. Marko Sarstedt ist Professor für Marketing an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg und außerordentlicher Professor an der Monash University Malaysia. Der Fokus seiner Forschung liegt auf der Verbesserung multivariater Analysemethoden und messtheoretischer Ansätze, um Konsumentenverhalten besser zu verstehen. Seine Forschungsergebnisse wurden in international führenden Fachzeitschriften, wie zum Beispiel Nature Human Behaviour, Journal of Marketing Research, Journal of the Academy of Marketing Science, Organizational Research Methods, Multivariate Behavioral Research, MIS Quarterly, Psychometrika, Decision Sciences, unc International Journal of Research in Marketing veröffentlicht. Seine Veröffentlichungen zählen mit über 60.000 Zitationen (Google Scholar) zu den am häufigsten zitierten Beiträgen in den Sozialwissenschaften. Er hat eine Vielzahl an Auszeichnungen und Preisen gewonnen, einschließlich fünf Emerald Citations of Excellence Awards und zwei William R. Darden Awards. Im 2020 F.A.Z. Ranking der einflussreichsten Ökonomen belegt Prof. Dr. Sarstedt den zweiten Platz im Bereich Forschung. Marko Sarstedt ist Mitglied der Clarivate Analytic’s Highly Cited Researcher List und Träger des Forschungspreises der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg.
www.strukturgleichungsmodellierung.de
Strukturgleichungsmodelle stellen das Standardinstrument zur empirischen Prüfung von hypothetisierten Beziehungen zwischen theoretischen Konstrukten (latenten Variablen) dar. Das Buch zeichnet den gesamten Prozess der Strukturgleichungsmodellierung von der Konzeptualisierung theoretischer Konstrukte über die Spezifikation von Messmodellen, die Reliabilitäts- und Validitätsprüfung mittels konfirmatorischer Faktorenanalyse bis hin zur Prüfung von kausalen Wirkungshypothesen auf Basis der Kovarianzstrukturanalyse sowie der Partial Least Squares-Pfadmodellierung nach.
Die einzelnen Analysen werden so erläutert, dass geringstmögliche mathematische Vorkenntnisse erforderlich sind. Alle Arbeitsschritte werden an einem durchgehenden Fallbeispiel unter Verwendung von SPSS, AMOS und SmartPLS veranschaulicht. Zu allen Arbeitsschritten werden klare Anwendungsempfehlungen sowie Hinweise zum Umgang mit unerwarteten Analyseergebnissen gegeben. Die Verwendung der jeweiligen Software wird ausführlich durch Screenshots erläutert.
Für die 3. Auflage wurde das Buch umfassend überarbeitet, um die jüngsten methodischen Entwicklungen abzudecken. Besonderer Fokus wurde auf die Ausführungen zur PLS-Pfadmodellierung und Darstellung alternativer Schätzverfahren der Kausalanalyse gelegt. Das Angebot wurde zudem um digitale Lernkarten (Flashcards) erweitert, welche es dem Leser ermöglichen, das Wissen aus dem Buch zu vertiefen.
Die Zielgruppen
Das Buch richtet sich an Studierende und Lehrende in Master- und Doktorandenprogrammen sowie an Anwender aus der Unternehmens- und insbesondere Marktforschungspraxis. Es ist von besonderem Nutzen für alle, die Wirkungshypothesen zwischen latenten Variablen empirisch prüfen möchten. Das Fallbeispiel ist so allgemein gehalten, dass der Anwender die Analysen leicht auf spezifische Fragen und Probleme in seinen jeweiligen Anwendungsfeldern übertragen kann.
Über die Internetseite www.strukturgleichungsmodellierung.de haben die Leserinnen und Leser Zugriff auf alle im Buch verwendeten Datensätze und Analyseskripte sowie weitere Serviceleistungen.