PLS-Pfadmodellierung in Excel: REBUS Klassifikation

Dieses Tutorium zeigt Ihnen, wie Sie eine REBUS-Klassifikation im Kontext eines Partial Least Squares-Pfadmodells (PLS-PM) in XLSTAT durchführen.

XLSTAT ist die erste Software, die die REBUS Klassifizierungsmethode (REsponse-Based procedure for detecting Unit Segments in PLS path modelling) im Rahmen der PLS Pfadmodellierung gemäß Esposito Vinzi et al. (2008) anbietet.

In diesem Tutorial wird eine Anwendung der REBUS Ansatzes bei einem bereits definierten PLS Pfadmodell vorgestellt. Falls Sie nicht mit der PLS Pfadmodellierung vertraut sind, so sehen Sie bitte im folgenden Tutorial: “Wie erstelle und berechne ich eine einfaches XLSTAT-PLSPM Projekt?” nach.

Weitergehende Erklärungen sind in der Hilfe von XLSTAT verfügbar.

Anwenden der REBUS Methode mittels XLSTAT-PLSPM

Es werden die gleichen Daten wie im allgemeinen Tutorial über die Benutzung von XLSTAT-PLSPM verwendet. Es basiert auf dem ECSI Modell mit einer Stichprobe von 250 Beobachtungen. Die neue Datei kann hier heruntergeladen werden.

Als erstes muss in den Expertenmodus gewechselt werden. Hierzu klicken Sie im XLSTAT-PLSPM Menu auf die“XLSTAT-PLSPM Optionen”.

Das folgende Dialogfenster wird angezeigt:

Wählen Sie die Expertenanzeige und speichern Sie die Einstellungen.

Wie im allgemeinen Tutorial wird das ECSI Modell mittel des PLSPMGraph Blatts und der “Pfadmodellierung” Toolbar berechnet.

Klicken Sie auf “run” in der “Pfadmodellierung ” Toolbar. Aktivieren Sie die REBUS Option im Reiter „Allgemein“. Ein neuer Reiter “REBUS” wird sichtbar:

Wählen Sie die automatische Abstumpfung. Die Anzahl der Klassen wird automatisch währen der Clusteranalyse definiert. Der gewählte Schwellwert beträgt 95 %, dies bedeutet, dass der Algorithmus als konvergiert angesehen wird, sobald mehr als 95 % der Beobachtungen in der gleichen Klasse von einer zur nächsten Iteration sind.

Ergebnisse und Ausgaben der REBUS Methode mittels XLSTAT-PLSPM

Falls die REBUS Option ausgewählt wurde: - Excel-Blatt REBUS: Details des REBUS Algorithmus werden angezeigt. - Excel-Blatt PLSPM(Klassen): Für jede Klasse, werden die kompletten Ergebnisse in separaten Blättern angezeigt.

Das erste Blatt enthält die Einzelheiten des REBUS Algorithmus, das Dendrogramm, die zugehörige Klasse für jede Beobachtung und der CM Index für jede Beobachtung und für jede Klasse.

Die drei übrigen Blätter können unabhängig von einander analysiert werden unter Benutzung der allgemeinen Methode wie im XLSTAT-PLSPM Tutorial beschrieben.

Es wurden drei Klassen erhalten. Jede klasse von Beobachtungen hat ein anderes Verhalten bezüglich des ECSI Modells. In Klasse 1 ist die Zufriedenheit überwiegend erklärt durch die empfangene Qualität und die Zufriedenheit und das Bild haben einen ähnlichen Effekt auf die Loyalität. In Klasse 2 ist die Zufriedenheit ebenfall erklärt durch die empfangene Qualität, jedoch hat das Bild einen nicht signifikanten Effekt auf die Loyalität. In Klasse 3 sind alle erklärenden latenten Variablen der Zufriedenheit ähnlich.

Man kann ebenfalls Mehrfachvergleiche der Gruppen auf die erhaltenen Klassen anwenden.