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Ein großer Teil der Gruppen- und Organisationsforschung ist entweder durch begrenzte Stichprobengrößen und/oder durch aufstrebende theoretische Entwicklungen eingeschränkt. Wold entwickelte die Partial Least Squares (PLS) Datenanalysetechnik, um diese und andere Herausforderungen, mit denen Forscher konfrontiert sind, zu überwinden. PLS stellt ein leistungsstarkes und effektives Mittel dar, um multivariate Strukturmodelle mit latenten Variablen zu testen. Obwohl PLS von Forschern und Praktikern in vielen wissenschaftlichen Disziplinen verwendet wird, bestehen einige Missverständnisse unter Gruppen- und Organisationsforschern bezüglich der Legitimität und Nützlichkeit von PLS. Um diese Bedenken auszuräumen, bietet dieser Artikel eine nicht-technische Einführung in PLS sowie seine Vorteile, Einschränkungen und die Anwendung auf die Gruppen- und Organisationsforschung anhand eines Datensatzes, der in einem Experiment über die Auswirkungen von Führungsstilen und Kommunikationsformaten auf die Gruppeneffektivität von computergestützten Arbeitsgruppen gesammelt wurde.
Sosik et al. (Tue,) haben diese Frage untersucht.
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