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通过偏最小二乘算法在结构方程建模中查找组。 (英语) Zbl 1510.62038号

摘要:PLS-SEM中不同均匀观察组的识别及其适当分析已成为许多应用领域的关键问题。通常,SEM和PLS-SEM都假设应用模型的单元具有同质性。文献中提出的分段方法包括为每个统计单位分段估计单独的模型,将这些单位分配给预先定义的分段。这些方法不完全可接受,因为变量之间没有因果结构假设。换句话说,应该使用模型方法,其中获得的聚类在结构因果关系和聚类之间的平均差异方面都是同质的。因此,提出了一种同时应用非层次聚类和PLS-SEM的新方法。这种方法的动机是,顺序方法(即首先应用SEM或PLS-SEM,然后对获得的潜在分数使用聚类算法)可能无法找到正确的数据聚类结构。通过对实际数据的仿真研究和应用,评估了该方法的性能。

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62-08 统计学相关问题的计算方法
62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面)
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参考文献:

[1] 贝克尔,J.-M。;A.Rai。;林格尔,C.M。;Völckner,F.,《发现结构方程模型中未观察到的异质性以避免有效性威胁》,MIS Q.,665-694(2013)
[2] 英国宝钢集团。;Wilderjans,T.F。;Tuerlinckx,F。;Ceulemans,E.,CHull在混合因子分析仪的背景下作为AIC和BIC的替代品,Behav。研究方法,45,3,782-791(2013)
[3] Caliánski,T。;Harabasz,J.,用于聚类分析的树枝晶方法,Commun。统计理论方法,3,1,1-27(1974)·Zbl 0273.62010
[4] De Soete,G。;Carroll,J.D.,《低维欧几里德空间中的K-means聚类》,(分类和数据分析新方法(1994),Springer),212-219
[5] 邓普斯特,美联社。;新墨西哥州莱尔德。;Rubin,D.B.,《通过EM算法从不完整数据中获得最大似然》,J.R.Stat.Soc.Ser。B统计方法。,39, 1, 1-22 (1977) ·Zbl 0364.62022号
[6] Eberl,M.,《PLS在多组分析中的应用:移动通信行业差异化公司级营销的需求》(偏最小二乘手册(2010),Springer),487-514
[7] 哈恩,C。;医学博士约翰逊。;赫尔曼,A。;Huber,F.,使用有限混合PLS方法捕获客户异质性,Schmalenbach Bus。修订版,54、3、243-269(2002)
[8] Hair,J.F。;Hult,G.T.M。;Ringle,C。;Sarstedt,M.,《偏最小二乘结构方程建模入门》(2016),Sage出版物
[9] 休伯特,L。;Arabie,P.,比较分区,J.分类,2,1,193-218(1985)
[10] 杰迪迪,K。;Jagpal,H.S。;DeSarbo,W.S.,基于响应的分割和未观察到的异质性的有限元混合结构方程模型,Mark.Sci。,16, 1, 39-59 (1997)
[11] Jöreskog,K.G.,协方差和相关矩阵的结构分析,《心理测量学》,43,4,443-477(1978)·兹伯利039262043
[12] 科迪纳里亚,T.M。;Makwana,P.R.,《关于确定K-Means聚类中聚类数的评论》,国际期刊,1,6,90-95(2013)
[13] Lohmöller,J.-B.,预测与结构建模:Pls vs.ml,(偏最小二乘法的潜在可变路径建模(1989),Springer),199-226·Zbl 0788.62050号
[14] 马修斯·L·M。;Sarstedt,M。;Hair,J.F。;Ringle,C.M.,《使用FIMIX-PLS识别和处理未观察到的异质性:第二部分——案例研究》,《欧洲总线》。版次:28、2、208-224(2016)
[15] 麦克拉克伦,G。;Krishnan,T。;Ng,S.,The EM Algorithm,No.2004,24(2004),Papers/Humboldt-Universtat,应用统计与经济中心:Papers/Humboldt-Universitat,柏林应用统计与经济学中心
[16] Milligan,G.W。;Cooper,M.C.,《确定数据集中聚类数量的程序检查》,Psycholometrika,50,2159-179(1985)
[17] Rand,W.M.,《聚类方法评估的客观标准》,美国统计协会,66,336,846-850(1971)
[18] Richter,N.F。;Cepeda,G。;Roldán,J.L。;Ringle,C.M.,《使用偏最小二乘结构方程建模(PLS-SEM)的欧洲管理研究》,《欧洲管理》。J.,34,6,589-597(2016)
[19] Rigdon,E.E.,《选择PLS路径建模作为欧洲管理研究的分析方法:现实主义视角》,《欧洲管理》。J.,34,6,598-605(2016)
[20] Rigdon,E.E。;Sarstedt,M。;Ringle,C.M.,《关于比较CB-SEM和PLS-SEM的结果:五个观点和五个建议》,Mark.ZFP,39,3,4-16(2017)
[21] 林格尔,C.M。;Sarstedt,M。;Schlittgen,R.,偏最小二乘结构方程建模中的遗传算法分段,OR Spectrum,36,1,251-276(2014)·Zbl 1290.90090号
[22] 林格尔,C.M。;Sarstedt,M。;Straub,D.,对PLS-SEM在MIS季度中的使用进行批判性审视(2012)
[23] Ringle,C。;Wende,S。;Will,A.,SmartPLS 2.0 M3(2005),汉堡大学:德国汉堡大学
[24] 林格尔,C.M。;Wende,S。;Will,A.,《有限混合偏最小二乘分析:方法和数值示例》(偏最小二乘手册(2010),Springer),195-218
[25] Rousseeuw,P.J.,《Silhouettes:聚类分析解释和验证的图形辅助》,J.Comput。申请。数学。,20, 53-65 (1987) ·Zbl 0636.62059号
[26] Sarstedt,M.,《偏最小二乘路径建模中捕获异质性的最新方法综述》,J.Model。管理。,2014年3月2日至161日(2008年)
[27] Sarstedt,M。;贝克尔,J.-M。;林格尔,C.M。;Schwaiger,M.,用FIMIX-PLS揭示和处理未观察到的异质性:哪个模型选择标准提供了适当数量的片段?,Schmalenbach公共汽车。版本:63、1、34-62(2011年)
[28] Sarstedt,M。;Hair,J.F。;林格尔,C.M。;Thiele,K.O。;Gudergan,S.P.,《PLS和CBSEM的估算问题:偏差所在!》!,J.总线。研究,69,10,3998-4010(2016)
[29] Sarstedt,M。;Ringle,C.M.,《处理PLS路径建模中未观察到的异质性:FIMIX-PLS与不同数据分析策略的比较》,J.Appl。《统计》,第37、8、1299-1318页(2010年)·Zbl 1511.62402号
[30] Sarstedt,M。;林格尔,C.M。;Hair,J.F.,《处理PLS-SEM中未观察到的异质性:多方法方法》,(偏最小二乘路径建模(2017),Springer),197-217
[31] Schlittgen,R。;林格尔,C.M。;Sarstedt,M。;Becker,J.-M.,《通过迭代加权回归对PLS路径模型进行分段》,J.Bus。决议,69,10,4583-4592(2016)
[32] Squillacciotti,S.,PLS路径建模中面向预测的分类,(偏最小二乘手册(2010),Springer),219-233
[33] Steenkamp,J.-B.E。;Baumgartner,H.,《关于使用结构方程模型进行营销建模》,《国际期刊研究标记》,17,2-3,195-202(2000)
[34] 特尔·霍夫斯泰德,F。;Steenkamp,J.-B.E。;Wedel,M.,《基于消费者与产品关系的国际市场细分》,J.Mark.Res.,36,1,1-17(1999)
[35] Tibshirani,R。;Walther,G。;Hastie,T.,《通过间隙统计估算数据集中的簇数》,J.R.Stat.Soc.Ser。B统计方法。,63, 2, 411-423 (2001) ·Zbl 0979.62046号
[36] 维希,M。;Kiers,H.A.,双向数据的因子k均值分析,计算。统计师。数据分析。,37, 1, 49-64 (2001) ·Zbl 1051.62056号
[37] Vinzi,V.公司。;Trinchera,L。;Squillacciotti,S。;Tenenhaus,M.,REBUS-PLS:PLS路径建模中基于响应的单元段检测程序,应用。斯托奇。模型总线。印度,24,5,439-458(2008)·Zbl 1199.90018号
[38] 韦德尔,M。;镰仓,W.A.,《市场细分:概念和方法基础》,第8卷(2012年),施普林格科学与商业媒体
[39] 吴杰。;DeSarbo,W.S.,通过新的潜在结构多维尺度模型进行客户满意度研究的市场细分,应用。斯托奇。模型总线。印度,21,4-5,303-309(2005)·兹比尔1126.91037
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