UID:
almahu_9947359959002882
Format:
XXV, 387 S. 163 Abb.
,
online resource.
Edition:
2., erw. und korr. Aufl. 2014.
ISBN:
9783642350122
Series Statement:
Springer-Lehrbuch,
Content:
Alle Analysen werden an einem durchgehenden Fallbeispiel konkret und transparent durchgeführt. Strukturgleichungsmodelle sind in allen Wissenschaftsdisziplinen von größter Bedeutung, da sie das Standardinstrument zur empirischen Prüfung von Hypothesensystemen darstellen. Dabei stehen oftmals die Beziehungen zwischen hypothetischen Konstrukten (latenten Variablen) im Fokus des Interesses. 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 Wirkhypothesen mittels Kovarianzstrukturanalyse sowie PLS nach. Alle Arbeitsschritte werden an einem durchgehenden Fallbeispiel unter Verwendung von SPSS, AMOS und SmartPLS veranschaulicht und jeweils konkrete Anwendungsempfehlungen gegeben. Ebenso werden weiterführende Aspekte wie die Mehrgruppenkausalanalyse, die Spezifikation reflektiver und formativer Messansätze sowie MIMIC-Modelle einsteigergerecht behandelt. Die Autoren 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. Dr. Daniel Mühlhaus ist Associate Director im Bereich Applied Marketing Science bei TNS Infratest München und Lehrbeauftragter an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften in München; Forschungsschwerpunkte: Open Innovation, quantitative Methoden der Marketingforschung. www.strukturgleichungsmodellierung.de.
Note:
Vorwörter -- Teil I: Grundlagen -- Teil II: Kausalanalyse -- Teil III: Verfahrensvarianten und Erweiterungen -- Index.
In:
Springer eBooks
Additional Edition:
Printed edition: ISBN 9783642350115
Language:
German
DOI:
10.1007/978-3-642-35012-2
URL:
http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-35012-2