Konsistente partielle Kleinste-Quadrate-Strukturgleichungsmodellierung mit SmartPLS

Dieser Artikel aus der Lehrer-Ecke bietet eine umfassende Darstellung der konsistenten partiellen Kleinste-Quadrate-Strukturgleichungsmodellierung (PLSc-SEM), einer Variante der ursprünglichen PLS-SEM-Methode, die Konstruktkorrelationen für eine Abschwächung korrigiert. Die Methode ermöglicht es somit, gemeinsame Faktorenmodelle innerhalb eines auf Kompositen basierenden SEM-Rahmens zu schätzen. Unsere Beschreibungen basieren auf SmartPLS 4, der am häufigsten verwendeten Software zur Durchführung von PLS-SEM-Analysen, und veranschaulichen, wie man das Modell einrichtet und schätzt und die Schätzungen interpretiert. Wir kontrastieren zudem unsere Ergebnisse mit denen anderer auf Kompositen basierender SEM-Schätzer und von covarianzbasierten SEM unter Verwendung der Maximum-Likelihood-Schätzung, wie sie in SmartPLS implementiert ist.