Herzlich willkommen zur Marktforschung Übung Nummer sechs. Heute mit dem Thema Strukturgleichungsmodellierung.
Wir kombinieren in dieser Übung die Regressionsanalyse und die konfirmatorische Faktorenanalyse,
weil die beiden hier zusammengenommen die Strukturgleichungsmindulierung ergeben.
Als Ausgangslage oder warum wir eigentlich Strukturgleichungsmodellierung machen, hier ein paar latente Faktoren,
latent deswegen, weil wir sie nicht direkt beobachten können,
sondern aufgrund von Items darauf schließen müssen.
Und das machen wir mittels Faktorenanalyse und nicht nur dieses Erschließen
der latenten Faktoren ist Teil der Strukturgleichungsmodellierung,
sondern auch noch die Struktur unter
Untereinander, unter diesen latenten Faktoren. Das wollen wir herausfinden.
Ziel ist es also, hier so ein Modell zu entwickeln,
mit dem nicht nur die Struktur bekannt ist,
nämlich die Verbindung hier zwischen diesen Bubbles,
sondern auch die Stärke dieser Verbindung.
Und wir haben hier Image mit 65 Prozent auf Erwartung,
welches wieder mit 13 Prozent mit Zufriedenheit kovariiert und das dann
zu 51 Prozent mit der Loyalität eines Produktes.
Das ist das Ziel. Wir beschreiben also komplexe reale Sachverhalte
und können dann im Endeffekt auch Entwicklungsprognosen aufgrund dieser Modelle durchführen
Wir brauchen dazu Hypothesen. Hypothesen, weil wir meistens kausale Sachverhalte modellieren.
Und diese Hypothesen sollten natürlich überprüfbar sein. Das heißt,
sie müssen auf einen realen Sachverhalt bezogen werden,
der sich auch empirisch untersuchen lässt.
Weiterhin sollten sie allgemeingültig sein. Das heißt,
sie sollten nicht nur einen Sachverhalt darstellen, sondern mehrere.
Und sie sollten einen sinnvollen Konditionalsatz ergeben. Das heißt,
jede gute Hypothese lässt sich in einen Jedesto oder wenn Dansatz umformulieren.
Und natürlich sollten sie auch
falsifizierbar sein
Ja, in der Strukturgleichungsmodellierung geht es meistens um Kausalität.
Das heißt, wir nehmen an, dass eine unabhängige Variable,
eine abhängige Variable kausal verbindet, kausal beeinflusst.
Und dazu haben wir die Bedingung der Co-Varianz.
Diese beiden müssen kovariieren, wenn sie sich kausal beeinflussen sollen.
Und meistens kann man nur von Kausalität sprechen, wenn wir eine temporäre,
eine zeitliche Veränderung der UV vor der Veränderung der AV vorliegen haben.
Oder wenn die UV die einzig plausible Erklärung für die Veränderung
der AV
Die ist aber meistens nicht der Fall. Deswegen ist die theoretische Herleitung
umso wichtiger. Auch bezüglich der Kausalität wichtig sind sogenannte Drittvariablen-Effekte.
Hier sehen wir, dass X1 und X2 beeinflussen soll, kausal.
Deswegen hat dieser Pfeil, deswegen dieser Pfeil auf X2,
aber wir haben noch eine dritte Variable.
Und diese dritte Variable hat auch einen kausalen Einfluss auf X2.
Und X1 hat einen kausalen Einfluss auf diese dritte Variable
Z. Und Z, in diesem Fall mediiert nur teilweise,
weil die Kausalität zwischen 1 und 2 hier noch gegeben ist.
In diesem Fall mediiert sie vollständig, Die Kausalität durch die
weitere Betrachtung von Z als Mediator vollkommen weg ist.
Ja, das heißt, es ist wichtig,
dass man Kausalität tatsächlich auch sachlogisch, theoretisch herleitet,
damit man nicht solche Scheinkausalitäten, wie sie hier vorliegen würden,
wenn wir Z nicht beachtet hätten, tatsächlich modelliert.
Wir haben bei deinen Strukturleichungsmodulierungen immer drei Teilmodelle,
ein Strukturmodell, was die Struktur der Latenten,
also die Zusammenhänge zwischen latenten Variablen darstellt, ein exogenes Ness-Modell,
das heißt die empirischen Messwerte für die erklärenden Variablen,
also für die UVs und ein endogenes Messmodell,
was die empirischen Messwerte der zu erklärenden Varianten,
also der AVs darstellt.
Das Vorgehen, das wir gleich durchführen werden,
zumindest größtenteils, ist erstmal die Variablenklassifizierung.
Wir müssen erstmal sagen, was was ist.
Das wissen wir auch schon bereits. Wir erstellen,
dann ist Strukturmodell und wir werden die Messmodelle formulieren.
Dann ziehen wir Linien zwischen den latenten Variablen,
das ist, wir machen hier
ein Fahrtdiagramm
Ein lineares Gleichungssystem brauchen wir nicht machen,
weil wir machen es mit Starter, das macht es selber.
Und dann schätzen wir dieses Gleichungssystem und schauen uns bestimmte Evolutionskriterien an.
So, damit wir das machen können,
öffnen wir erstmal den Datensatz, mit dem wir arbeiten.
Und es ist der Altbekannte World of Mouth-Datensatz. Wir haben
hier viele Variablen, die wir jetzt gleich nutzen können.
Für die Strukturleichungsmodellierung. Und das erste, was Sie machen
, ist die Strukturgleichungsmodellierung öffnen. Das heißt SEM,
Structural Equation Modeling. Und wir gehen hier auf Model Building
and Astimation
Und schon öffnet sich der SER Bilder.
Und wir haben hier eine Toolbox an der Seite.
Und mit dieser Toolbox bauen wir jetzt uns erstmal unsere
latente Variable zusammen, die wir benutzen möchten.
Das heißt, wir klicken das an und klicken dann einfach
mal in dieses Feld. Und die erste latente Variable,
die wir modinieren möchten, ist die Consumer Experience.
Und zwar die emotionale. Emotionale Pleasure Consumer Experience.
Dazu suchen wir uns jetzt hier die passenden Variablen zu dieser
latenten Variable aus
Timo Aerosel, aber wir nehmen Emo Pleasure und
wir haben hier eins, zwei, drei, vier,
fünf Variablen, die diese latente Variable messen.
Wir können hier noch angeben, in welcher Richtung die manifesten Variablen
von der latenten Variable abgehen sollen. Das ist hier links,
weil unsere exogene Variable Consume Experience emotional soll links stehen.
Hier können wir noch ein bisschen Design einstellen,
irgendwelche Distanzen und wo die Informationen stehen möchten, stehen sollen,
drücken einfach mal auf okay und gucken uns an,
wie das aussieht.
So, wir haben jetzt hier die manifesten Variablen,
die immer in eckigen Kästen drin sind.
Und wir haben hier unsere latente Consume Experience Emo Variable,
die ein Bubble darstellt. Wir haben hier noch dazubekommen,
die Fehler der manifesten Variablen, die Messfehler,
weil wir haben hier ein reflektives Messmodell.
Wenn wir nicht davon ausgehen, dass diese fünf Items
die Emotionalität des Konsumerlebnis wirklich vollständig abbilden.
Und das machen wir nicht nur mit der Emotionalität des Konsumerlebnisses,
sondern auch noch mit dem Brand Commitment.
Deswegen schreiben wir hier das Klitze-BR. Komm rein und suchen
uns die Brand Commitment Variablen raus. Die stehen weiter unten
. Brand Commitment, was mit drei Variablen gemessen wurde.
Und das soll unsere endogene Variable werden. Also unsere abhängige
Variable. Und deswegen sollen die manifesten Variablen nach rechts weggehen.
Schieben das an den rechten Rand. Und das erste,
was wir machen können, schließe ich wieder.
Weißt du, was wir jetzt machen können,
ist eine konfirmatorische Faktorin,
die sie durchführen
Ich ziehe nochmal die Barbies ein bisschen weiter raus.
Da wird man auch gleich die Faktorladung sieht.
Und wir gehen jetzt erstmal auf Estimation und schätzen dieses Modell.
Also Astimate heißt schätzen. Hier bekommen wir jetzt noch jede mögliche,
jede Menge Auswahl, Reiter hier, die wir anklicken können.
Aber wir brauchen eigentlich nur Reporting,
weil wir wollen die standardisierten Koeffizienten in unserem Modell angezeigt bekommen.
Und gehen davon okay. Im Hintergrund von Starter,
also das liegt bei mir hier hinten,
ist jetzt jede Menge passiert
Und wir sehen jetzt auch, dass diese Pfade hier alle
eine Nummer haben. Hier auch. Wir sehen auch,
dass die Arras hier eine Nummer haben, 2-4.
Und wir sehen auch, dass die Kästchen eine Nummer bekommen haben.
Das hier sind die Konstanten. Und hier sind die Pfadkoeffizienten.
Und hier ist die Varianz, die bei diesen Variablen,
weil sie nicht verknüpft sind, beide eins sind.
Und wir sehen, dass die Pfadkoeffizienten recht hoch sind.
Sie sind über Punkt 7, manchmal sogar bei Punkt 9-1.
Der spricht dafür, dass die Manifesten Variablen Die Kästchen,
unsere Land latenten Variablen hier,
die Consumer Experiences emotional und das Brand-Commitment recht gut darstellen können.
Recht gut reflektieren. Okay,
wir wollen jetzt unser erstes Strukturmodell bauen und es ist ein
ganz einfaches und dazu benutzen wir hier diesen Weg,
was eine Kausalität für dieses, in diesem Fall,
was eine Kausalität anzeigt.
Und wir gehen einfach von der Emotionalität zur, zum Brand-Commitment.
So, der Pfeil hat jetzt noch keine Kein Fahrtkoeffizienten,
deswegen gehen wir gleich nochmal auf Astimation.
Sondern wir brauchen jetzt nichts weiter einstellen,
wir gehen sofort wieder auf OK. Und wir sehen,
der Pfeil hat eine 3-1 bekommen, relativ hoch.
Das heißt, die Emotionalität beeinflusst die Brand, das Brand-Commitment,
die Emotionalität beim Konsumerlebnis beeinflusst das Brand-Commitment zu, 31 Prozent.
Jetzt wollen wir nochmal kurz hier in die Variablen,
können wir zumachen, in die Berechnung gehen.
Das hier ist passiert im Hintergrund.
Und wir sehen hier
die strukturellen Zusammenhänge
Ist die Zusammenhänge zwischen den latenten Variablen. Wir sehen hier
unsere 3-1 als koeffizient, den Standardfehler dieser Schätzung.
Und wir sehen auch eine Irrtumswahrscheinlichkeit und die ist sehr,
sehr, sehr klein. Deswegen 0,00,00,00 und irgendwann kommt die eins.
Und wir sehen, dass sie signifikant, das heißt,
wir haben hier einen signifikanten Zusammenhang zwischen dem emotionalen Konsumerlebnis und dem Brand Commitment.
Das ist schon mal recht spannend, weil ihr emotionales Konsumerlebnis,
desto größer ist auch das Commitment gegenüber der Marke,
die ich da gekauft habe
Das heißt eigentlich, dass man Konsumerlebnisse so emotional machen sollte
wie möglich. Und jetzt wollen wir mal gucken,
ob das Word of Mouth, also das Weiterempfehlungsverhalten,
hier nicht auch eine mediierende Wirkung haben könnte.
Ich nehme an, ich habe dazu Hypothesen gebildet,
dass der Word of Mouth ganz besonders die Emotionalität von White
of Mouth hier eventuell mediieren könnte.
Also gehen wir zu den Variablen,
die Word of Mouth emotional messen sollen.
Und das sind hier Bombi
Demo, 1, 2, 3, 4, 5.
Und weil es ein Mediator ist, lassen wir die Manifesten
Variablen unten stehen, damit das auch schön aussieht.
Und hier ist Mom-Emo. Können wir das mal ein bisschen kleiner machen.
Nee, das ist nichts. Okay, Vom-Emo haben wir
jetzt drin. Und wir verbinden das sofort. Ich glaube,
dass sie das Konsumerlebnis zu einem emotionalen Weiterempfehlungsverhalten führt.
Und wenn man emotional weiterempfiehlt, dann kommt es zu einem
einem Rechtfertigungseffekt zu meiner Hypothese.
Welche die Marken, das Markencommitment auch positiv beeinflussen wird.
Also meine Hypothese, ganz grob gesagt, ist,
dass Warm-emotional die Beziehung zwischen dem emotionalen Kauferlebnis und dem Brand Commitment vollständig mediiert.
Und das wollen wir jetzt einfach mal testen,
indem wir hier auf Estimation gehen. Wie in der FOK?
Und schon sehen wir hier die Zahlen. Wir sehen,
was ganz interessant ist, hier von Punkt 3
-1 ist dieser Zusammenhang auf Punkt 1-1 geschrumpft
Und hier haben wir relativ hohe Zusammenhänge. Also die Emotionalität
des Kauferlebnisses wirkt zu Punkt 37 auf die zweite Empfehlungsverhalten das Emotionale.
Und das wirkt wiederum sehr hoch mit Punkt 54 auf die Sprand-Commitment.
Schauen uns jetzt mal an, ob das auch signifikant ist,
beziehungsweise der Ursprungseffekt nicht mehr signifikant ist.
Und wir sehen hier die Punkt 11, die früher mal der Punkt 31 war.
Und die ist immer noch signifikant. Ja,
aber sie ist schon ganz schön geschrumpft von Punkt 31 auf Punkt 11.
Die anderen Effekte, die strukturellen Effekte sind beide signifikant. So,
was wir jetzt machen, weil wir, ja,
das ist eigentlich jetzt schon ein richtiges Strukturleichungsmodell haben,
ist, wir gucken uns mal die globalen Fit-Statistiken an.
Das heißt, wir machen schon die Modell-Evaluation.
Das machen wir hier mit Goodlist of Fit. Overall Goodness
of Fit. Und hier haben wir eine große Auswahl.
Wir nehmen aber hier die Goodness of Fit Statistics.
Und wir nehmen alle davon. Okay. Jetzt müssen wir
wieder in das Output Window reingucken.
Und wir haben hier like the like
the Hedratio Tests
Und wir haben hier den sogenannten RMSEA.
Root mean Squared Arrow proximated. Und wenn man sagt,
das ist eine globale Fitch-Statistik,
man sagt, wenn der kleiner als Punkt 8 ist,
dann kann man das Modell als gegeben als valide annehmen.
Das ist hier fast der Fall. Es geht aber bestimmt noch
ein bisschen besser. Eine weitere globale Fitch-Statistiken sind hier der CF400TLI,
CFI Comparative Fit Index und TLI, Takalouis Index.
Und wenn die beiden über Punkt 9 sind,
dann ist das Modell eigentlich auch relativ stabil und gut
Baseline Comparison heißt es deswegen, weil es gibt auch noch
ein Baseline-Modell, dass das Starter dann im Hintergrund berechnet.
Und es ist das strukturelle Modell ohne Erklärungskraft. Das heißt,
diese Comparisons sagen uns, wie gut das Modell gegenüber rennen,
Modell ohne Erklärungskraft ist. Und wir sehen, das Modell
ist eigentlich relativ zufriedenstellend, nur der Ära im SEA.
Der könnte noch ein bisschen besser sein. Okay,
wir haben jetzt eine teilweise Mediierung hier in diesem Modell,
weil das ist zwar kleiner geworden, aber es ist nicht weggegangen.
Jetzt ist meine Hypothese noch, dass ein weiterer Aspekt,
das Weiterempfehlungsverhaltens dann noch eine große Rolle spielt.
Und zwar der Umfang
Mit denen man weiterempfiehlt. Wir suchen uns also wieder
die Weiterempfehlungsumfangvariablen. Das ist hier mit vier Variablen gemessen.
Und wir lassen das auch unten und drücken raus, okay.
Jetzt wird es hier ein bisschen eng.
Jetzt müssen wir mal hier die Größe des Feldes vergrößern.
Ja. Und wenn man hier drauf klickt aufs Select,
dann zeichnet man keine Pfeile mehr, sondern man kann alles markieren.
Ich werde das jetzt ein bisschen hochschieben. Und die Ansicht
ein bisschen größer machen, machen wir mal 250 Prozent.
Nein, keiner. So, viel besser. Wir markieren nochmal,
ziehen nochmal ein bisschen auseinander, damit man das besser sehen kann.
Hier ist noch eine Bomben-Emo, was mit muss.
Ja, so kann man sich hier
ganz schön
Beschäftigen. So, jetzt sieht es doch ganz gut aus.
Und wir haben ja immer noch unser hedonisches, unser emotionales Konsumerlebnis.
Unser emotionales Weiterempfehlungsverhalten, unser Brand-Commitment, die Zielvariable, die Abhängige Variable.
Und ich glaube jetzt, dass neben der Emotionalität auch nicht
der Umfang das Brand-Commitment beeinflussen wird, medigieren wird. Das heißt,
ich vermute, dass je emotionaler mein Kauferlebnis ist,
desto mehr werde ich darüber reden und je mehr ich darüber rede,
desto committeter werde ich auch gegenüber der Marke,
die ich da gekauft habe.
Das prüfen wir jetzt mal, indem wir hier wieder Estimate drücken und auf UK gehen.
Und ja, das dauert so ein bisschen.
Jetzt ist es passiert. Wir sehen hier ein 2,7,2 E
hoch minus 2, das heißt 0,072. Das ist sehr,
sehr klein geworden und wir sehen hier relativ starke Zusammenhänge zwischen warmen Umfang und dem Konsumerlebnis,
dem Emotionalen und der dem Brand-Commitment. Jetzt gucken wir uns,
lassen wir gleich nochmal hier einen Goodness of Fit Wert angeben,
overall goodness of Fit, das haben wir eingestellt,
es sind immer noch alle Statistiken, die angezeigt werden sollen.
Und wir schauen uns an, was sich verändert hat. Gut,
der erste Blick fällt auf den RMSEA und der ist besser geworden,
der ist jetzt unter 08 gerutscht und das ist doch sehr positiv.
Das heißt, es gibt eine allgemeine Verbesserung des Modells,
dadurch, dass warum Umfang noch drin ist und Silfie und TLE,
die Baseline Comparisons, sind auch noch über Punkt 9,
das heißt,
ich kann das Modell immer noch als valide ansehen
Was auch noch passiert ist, das gucken wir uns jetzt
auch nochmal hier in den strukturellen Zusammenhängen an, ist,
dass dieser Zusammenhang zwischen dem emotionalen Kaufverhalten und dem Brand-Commitment weitergeschrumpft ist,
von Punkt 1-1 auf Punkt 07.
Und das ist immer noch signifikant, aber es ist vielen
weniger signifikanter als zum Beispiel die Punkt 1-1,
wurde die Punkt 3-1, was glaube ich,
von dem Anfang.
Das heißt, wir haben hier weiterhin eine teilweise Mediierung,
weil das ist ja noch signifikant,
aber es ist stark geschrumpft.
Und jetzt könnte man noch
eine korrelative Beziehung einsetzen
Weil die Vermutung ist auf jeden Fall plausibel,
dass je mehr emotionaler ich weiterempfehle, desto mehr werde ich auch weiterempfehlen.
Das heißt, ich glaube, ich habe eine weitere Hypothese,
dass je mehr ich weiterempfehle, warum Umfang,
desto emotionaler werde ich auch weiterempfehlen.
Ja, das könnte ich hier mal hier eine Chorela,
in der kausale Beziehung einfügen.
Und gleich schätzen, wieder auf OK gehen.
Und wir haben hier einen Punkt 3,8,
auch relativ hoch
Und wir gucken uns gleich mal an,
wie sich die Goodless of Fit-Statistiken ändern,
wenn ich diese Annahme mit ins Modell nehme.
Und wir sehen, wie der RMSEA ist weiter runtergegangen von
Punkt 7,5 auf Punkt 6,8. Das heißt, diese Annahme war
auf jeden Fall plausibel und es wird auch statistisch bestätigt.
CFI und TLI sind immer noch über Punkt 9.
Und jetzt gucken wir es nochmal an,
ob diese Punkt 3,8 zwischen meinem Umfang und warum Emo tatsächlich
auch signifikant sind.
Das sehen wir hier oben,
Structural Zusammenhänge
Vom Umfang und warm Emo. Punkt 376 wurde auf 38 auch gerundet.
Ist signifikant. Super. Jetzt habe ich hier ein Modell,
was mir den Zusammenhang zwischen dem emotionalen Pauferlebnis,
dem Umfang des Weiterempfehlungsverhaltens und der Emotionalität des Weiterempfehlungsverhaltens mit dem Brand-Commitment,
also wie sehr ich mich einer Marke verpflichtet fühle,
statistisch darstellt.
Und ich weiß auch ganz genau, wie diese Zusammenhänge tatsächlich sind.
Und ich habe auch rausgefunden, dass sie dieser anfängliche,
der initiale Zusammenhang hier zwischen emotionalem Kaufverhalten und Brand-Commitment
Also auf jeden Fall teilweise, wenn nicht sogar vollständig,
durch den Umfang und die Emotionalität ist Weiterempfehlungsverhaltens mediiert wird.
Okay, das war es auch schon von der Strukturgleichungsmodellierung.
Ihr seid herzlich dazu eingeladen mit dem Datensatz hier.
Weitere Strukturgleichungen zu modellieren und einfach mal auszuprobieren,
was so geht mit dem Womm-Datensatz.
Viel Spaß dabei und eine schöne Zeit noch