Niveau: Mittelstufe
【Moderator】
Masaru Kawasaki, JF Oberlin University Business Management School Speziell ernannter Dozent
Takenori Takahashi, Gastprofessor, Graduate School of Health Management, Keio University
[Zusammenfassung der Ankündigung]
Structural Equation Modeling (SEM) wird im Allgemeinen verwendet, um komplexe hypothetische Modelle zu testen, um eine Vogelperspektive zu erhalten. Für die Konstruktion des hypothetischen Modells, das den Kern dieses Ansatzes bildet, sind jedoch eine sorgfältige Vorrecherche und spezielle Kenntnisse des Zielgebiets unabdingbar, deren Erstellung und Prüfung einen erheblichen Zeit- und Energieaufwand erfordert. Darüber hinaus ist es, selbst wenn bei der Untersuchung des hypothetischen Modells Versuch und Irrtum wiederholt werden, nicht immer möglich, als Ergebnis ein Modell mit einer guten Anpassungsgüte zu erhalten. Darüber hinaus kommt es häufig vor, dass man sich nicht selbst überzeugen kann und zu einer überzeugenden Rücksichtnahme auf andere führt.
In dieser Präsentation stellen wir eine Methodik zur Entwicklung eines hypothetischen Modells von SEM vor, ausgehend von den Ergebnissen einer selektiven bilateralen Kausalanalyse nach Prioritätsorientierung am Beispiel der Online-Forschung. Bei dieser Methodik der schrittweisen Erweiterung des Hypothesenmodells unter Verwendung des Analysetools von JMP Pro ist es möglich, sich effizient der Konstruktion des Hypothesenmodells von SEM zu nähern, und der Anpassungsgüteindex mehrerer Modelle kann leicht verglichen werden. Es wird möglich sein. Zum Zeitpunkt der Präsentation wird diese Methodik anhand einer JMP-Demonstration anhand realer Erhebungsdaten in leicht verständlicher Weise konkret erläutert.
* In dieser Ankündigung wird kein Video veröffentlicht.
