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Titel: Data generation for composite-based structural equation modeling methods
Autor(en): Schlittgen, Rainer
Sarstedt, MarkoIn der Gemeinsamen Normdatei der DNB nachschlagen
Ringle, Christian M.
Erscheinungsdatum: 2020
Art: Artikel
Sprache: Englisch
URN: urn:nbn:de:gbv:ma9:1-1981185920-823514
Schlagwörter: Composite models
Data generation
Generalized structural component analysis
GSCA
Partial least squares
PLS
Structural equation modeling
SEM
Zusammenfassung: Examining the efficacy of composite-based structural equation modeling (SEM) features prominently in research. However, studies analyzing the efficacy of corresponding estimators usually rely on factor model data. Thereby, they assess and analyze their performance on erroneous grounds (i.e., factor model data instead of composite model data). A potential reason for this malpractice lies in the lack of available composite model-based data generation procedures for prespecified model parameters in the structural model and the measurements models. Addressing this gap in research, we derive model formulations and present a composite model-based data generation approach. The findings will assist researchers in their composite-based SEM simulation studies.
URI: https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/82351
http://dx.doi.org/10.25673/80397
Open-Access: Open-Access-Publikation
Nutzungslizenz: (CC BY 4.0) Creative Commons Namensnennung 4.0 International(CC BY 4.0) Creative Commons Namensnennung 4.0 International
Sponsor/Geldgeber: Projekt DEAL 2020
Journal Titel: Advances in data analysis and classification
Verlag: Springer
Verlagsort: Berlin
Band: 14
Heft: 4
Originalveröffentlichung: 10.1007/s11634-020-00396-6
Seitenanfang: 747
Seitenende: 757
Enthalten in den Sammlungen:Fakultät für Wirtschaftswissenschaft (OA)

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