PofoliaPofolia ile paylaşıldı

European Business Review· 2015Q1

Gözlemlenmemiş heterojenliğin FIMIX-PLS ile tanımlanması ve tedavisi: Bölüm I – Yöntem

Identifying and treating unobserved heterogeneity with FIMIX-PLS: part I – method

Joe F. Hair, Marko Sarstedt, Lucy M. Matthews, Christian M. Ringle

Kısa özet

FIMIX-PLS, PLS-SEM'de gözlemlenmemiş heterojenliği tanımlamak ve ele almak için bir yöntem sunar ve veri segmentlerinin optimal sayısını belirlemeye yardımcı olur.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • FIMIX-PLS, PLS-SEM'de gözlemlenmemiş heterojenliği tanımlayabilir ve tedavi edebilir.
  • Yöntem, verilerden çıkarılacak segment sayısını belirlemek için kullanışlıdır.
  • Gelecekteki çalışmalar, FIMIX-PLS kullanırken bilgi kriterlerini, teoriyi ve mantığı dikkate almalıdır.
  • FIMIX-PLS'nin sınırlamalarını ele alan alternatif gizli sınıf teknikleri mevcuttur.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

Purpose – The purpose of this paper is to provide an overview of unobserved heterogeneity in the context of partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM), its prevalence and challenges for social science researchers. Part II – in the next issue ( European Business Review , Vol. 28 No. 2) – presents a case study, which illustrates how to identify and treat unobserved heterogeneity in PLS-SEM using the finite mixture PLS (FIMIX-PLS) module in the SmartPLS 3 software. Design/methodology/approach – The paper merges literatures from various disciplines, such as management information systems, marketing and statistics, to present a state-of-the-art review of FIMIX-PLS. Based on this review, the paper offers guidelines on how to apply the technique to specific research problems. Findings – FIMIX-PLS offers a means to identify and treat unobserved heterogeneity in PLS-SEM and is particularly useful for determining the number of segments to extract from the data. In the latter respect, prior applications of FIMIX-PLS restricted their focus to a very limited set of criteria, but future studies should broaden the scope by considering information criteria, theory and logic. Research limitations/implications – Since the introduction of FIMIX-PLS, a range of alternative latent class techniques have emerged to address some of the limitations of the approach relating, for example, to the technique’s inability to handle heterogeneity in the measurement models and its distributional assumptions. The second part of this article (Part II) discusses alternative latent class techniques in greater detail and calls for the joint use of FIMIX-PLS and PLS prediction-oriented segmentation. Originality/value – This paper is the first to offer researchers who have not been exposed to the method an introduction to FIMIX-PLS. Based on a state-of-the-art review of the technique in Part I, Part II follows up by offering a step-by-step tutorial on how to use FIMIX-PLS in SmartPLS 3.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. European Business Review, 2015 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: Örgütsel Davranış ve İnsan Kaynakları Yönetimi

Organizational Behavior and Human Resource ManagementBusiness, Management and Accounting