Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
8
łaniaFishbeina-AjzenaimodelplanowegodziałaniaAjzena)orazsatysfakcjiilojalności
klienta(indeksysatysfakcjiilojalnościkonsumenta–ECSI,ASCI,SCSIitp.).
Celemopracowaniajestprzedstawienieprocesubudowymodeliścieżkowych
typuPLS-PM,porównanieichzklasycznymimodelamistrukturalnymizezmiennymi
ukrytymiorazomówieniepodstawowychproblemówichestymacjiiwykorzystania
wbadaniachmarketingowych.
Rozdziałpierwszyjestpoświęconyproblematycebadańprzyczynowychikore-
lacyjnychwbadaniachempirycznychorazpodstawowymzasadombudowymodeli
ścieżkowych.Opisanezostałycechycharakterystycznemodeliopisowych,wyja-
śniających(eksplanacyjnych)ipredykcyjnychorazrolametodopartychnaanalizie
korelacjiiwspółzmiennościmiędzyzmiennymiwoceniezależnościprzyczynowych.
Wrozdzialezaprezentowanezostałyzasadyocenyzależnościścieżkowychna
podstawiewspółczynnikówkorelacjimiędzyzmiennymiorazinterpretacjapodstawo-
wychwspółczynnikówpozwalającychnaocenędobrocidopasowaniamodelu.
Wrozdzialedrugimzaprezentowanezostałypodobieństwairóżnicemiędzydwoma
podstawowymipodejściamiwbudowiemodeliścieżkowychzezmiennymiukrytymi:
modelowaniemrównaństrukturalnych(structuralequationmodeling–SEM)oraz
modelamiścieżkowymicząstkowychnajmniejszychkwadratów(partialleastsquares
pathmodeling–PLS-PM).Przedstawionoróżnicewdefiniowaniuzmiennychukrytych
wobupodejściachorazspecyfikęestymacjimodeliregresyjnychwpodejściuPLS.
RozdziałkończyprzykładzastosowaniaklasycznegopodejściaSEMwbudowie
modelustrukturalnegozezmiennymiukrytymi.
Wrozdzialetrzecimzaprezentowanozagadnieniabudowymodeliścieżkowych
wklasycznymnurciePLS-PMorazanaliziestrukturyzowanychskładowych(gener-
alizedstructuredcomponentanalysis–GSCA)będącychpewnąodmianąpodejścia
PLS-PM.Wrozdzialetymzostałyprzedstawioneetapybudowymodeluścieżkowego
wtymujęciu,wskaźnikidopasowaniaorazocenyjegotrafnościirzetelności.Przykład
empirycznydotyczyzastosowaniamodeliPLS-PMwbadaniachzadowoleniailojal-
nościklienta.
CzwartyrozdziałjestpoświęconywykorzystaniumodeliPLS-PMwsytuacjiwystę-
powanianiejednorodnychpopulacji.Zostaływnimzaprezentowanedwaalgorytmydo
ocenystabilnościparametrówścieżkowychdlaheterogenicznychpopulacji:REBUS-
-PLSorazFIMIXbędącyczęściąskładowąprogramuSmart-PLS.
Ostatni,piątyrozdziałobejmujeporównaniewłasnościstatystycznychmodeliSEM
iPLS-PM.
Przykładyempirycznesąestymowanenapodstawieogólniedostępnychplików
danychwprogramachStatistica,SmartPLS,ADANCOorazbibliotekachplspm,
semPLSiplswprogramieR.Wceluzachowaniainteraktywnegocharakterupodręcz-
nikazapewniającegopracęzprogramami,wynikimodelowaniainiektóreprezentacje
graficznesąprzedstawionewpostacizrzutówzekranuodpowiednichprogramów