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MIS-Forschung und -Praxis: Datenanalyse mit SEM-Techniken – Teil I

Lieber Leser, der Zweck dieses Beitrags ist es, Ihnen relevante Informationen zur Strukturgleichungsmodellierung (SEM) zur Verfügung zu stellen. Ich möchte diese Gelegenheit auch nutzen, um zu betonen, dass SEM und andere Datenanalysetechniken der zweiten Generation zunehmend in Forschung und Praxis von Management-Informationssystemen (MIS) angewendet werden. Ich werde in meinem Weblog zusätzliches Material zur Verwendung, Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit von SEM in der MIS-Forschung und -Praxis veröffentlichen.

Am 21. August 2010 kommentierte ein Leser die Techniken der Strukturgleichungsmodellierung (SEM) wie folgt: „Ich weiß nicht wirklich genug über SEM, ich kenne einige, aber ich denke definitiv, dass ich mehr wissen muss. Wo fängt man am besten an, wenn man ein grundlegendes Verständnis hat, aber mehr lernen möchte?“

Lieber Leser, der Zweck dieses Beitrags ist es, Ihnen relevante Informationen zur Strukturgleichungsmodellierung (SEM) zur Verfügung zu stellen. Ich möchte diese Gelegenheit auch nutzen, um zu betonen, dass SEM und andere Datenanalysetechniken der zweiten Generation zunehmend in Forschung und Praxis von Management-Informationssystemen (MIS) angewendet werden. Ich werde in meinem Weblog zusätzliches Material zur Verwendung, Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit von SEM in der MIS-Forschung und -Praxis veröffentlichen.

SEM-Techniken sind wichtig für die MIS-Forschung und -Praxis, da sie leistungsstarke Möglichkeiten bieten, wichtige Probleme der IT-Forschung und -Praxis anzugehen, wie z . Diese Techniken können für IT-Führungskräfte mit fundierten IT-Kenntnissen für die Modellierung, Exploration und Interpretation von Ergebnissen äußerst nützlich sein.

Strukturelle Gleichungsmodellierung

Techniken der Strukturgleichungsmodellierung (SEM) beziehen sich auf eine Reihe multivariater Methoden, die darauf abzielen, die zugrunde liegenden Beziehungen (oder Strukturen) zwischen mehreren Prädiktor- und Kriteriumsvariablen in einem Modell zu untersuchen. Ein Strukturgleichungsmodellierungsprozess erfordert zwei Schritte: (a) Erstellen und Testen eines Messmodells und (b) Erstellen und Testen eines Strukturmodells. Das Messmodell dient dazu, ein Strukturmodell zu erstellen, das Pfade enthält, die die hypothetischen Zusammenhänge zwischen den Forschungskonstrukten darstellen.

Verschiedene Wissenschaftler verglichen und kontrastierten SEM-Techniken mit anderen multivariaten Techniken wie der multiplen Regressionsanalyse, der multivariaten Varianzanalyse (MANOVA) und der kanonischen Korrelationsanalyse (CCA). Während die multiple Regressionsanalyse die Beziehung zwischen mehreren unabhängigen (oder Prädiktor-) Variablen und einer abhängigen (oder Kriteriums-) Variablen bewertet, bewertet MANOVA die Beziehung zwischen zwei oder mehr abhängigen Variablen und klassifizierenden Variablen oder Faktoren. Im Gegensatz dazu repräsentieren SEM-Techniken nur eine einzige Beziehung zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen.

Multiple Regression und MANOVA berücksichtigen nicht die Assoziationseffekte zwischen Kriteriums- und Prädiktorvariablen, die im Allgemeinen menschliche und Verhaltensprobleme im Management charakterisieren. Diese Techniken sind nicht in der Lage, eine Reihe von Abhängigkeitsassoziationen gleichzeitig zu untersuchen. Im Gegensatz dazu können SEM-Techniken die statistische Effizienz und Erklärungsfähigkeit für Modelltests mit einem einzigen umfassenden Rahmen erweitern. Laut verschiedenen Gelehrten haben SEM-Techniken die Fähigkeit, (a) Beziehungen zwischen mehreren Prädiktor- und Kriteriumsvariablen zu modellieren, (b) latente Variablen (oder unbeobachtete Konzepte) in diesen Beziehungen darzustellen und (c) Messfehler im Schätzprozess zu berücksichtigen .

Dowet al. (2008) verglichen drei Strukturgleichungstechniken: Pfadanalyse, Elementebene und Paket. Dow und seine Kollegen stellten fest, dass diese Techniken ähnliche strukturelle Ergebnisse lieferten, obwohl sie sich im Grad der Anpassung an die Daten und im Grad der erklärten Varianz unterschieden. Die Pfadanalyse wird als Erweiterung des Regressionsmodells betrachtet, wobei eine Regression für jede Variable im Modell als endogene Variable auf andere durchgeführt wird, die vom Modell als kausal angegeben werden. SEM auf Itemebene verwendet einzelne Items als gemessene Indikatoren für latente Variablen und erfordert eine große Anzahl von Parametern, um die Anpassung des Modells an die Daten abzuschätzen. Im Gegensatz zur Pfadanalyse können mit dieser Methode Hypothesen bezüglich des strukturellen (Pfad-)Modells und der Messrelationen getestet werden. Paket-SEM verwendete Artikelpakete, um Analysen mit latenten Variablen durchzuführen. Teilsummen der Antworten auf einzelne Items wurden aus den Paketen abgeleitet, die aus Teilsummen der Antworten auf einzelne Items abgeleitet wurden. Unsere Forschungsstudie verwendete beispielsweise die Pfadanalyse, um ein strategisches Geschäfts-IT-Modell für multinationale Unternehmen zu erstellen und zu testen.

Verschiedene Anbieter bieten verschiedene SEM-Softwarepakete an: Amos 5, EQS 6, LISREL 8, Mplus 3, PLS Graph 3, PROC CALIS und Mx. Für unsere Studie wurde LISREL 8 für statistische Analysen verwendet. LISREL ist ein multivariates analytisches Softwarepaket, das für Standard- und Mehrebenen-Strukturgleichungsmodellierungstechniken bestimmt ist. Diese Methoden berücksichtigen verschiedene Datentypen, darunter komplexe Umfragedaten zu kontinuierlichen Variablen und einfache Zufallsstichprobendaten zu ordinalen und kontinuierlichen Variablen.

In den Sozialwissenschaften und in der Informationssystemforschung ist eine zunehmende Verwendung von Techniken der Strukturgleichungsmodellierung (SEM) festzustellen. Frühere Forschungen verwendeten diese Techniken, um die strategische Ausrichtung von Business und IT zu adressieren. Kearns und Lederer (2003) verwendeten SEM, um ein Modell zu erstellen und zu testen, das die Beziehung zwischen der strategischen Ausrichtung von Business und IT und den Unternehmensstrategien untersuchte. Ihr Forschungsmodell enthielt 6 Konstrukte, 26 Items, allgemeine Demographie und 8 Hypothesen. Kearns und Sabherwal (2007) verwendeten SEM, um ein Strukturmodell zu erstellen, das die Verbindung zwischen strategischer IT-Ausrichtung und IT-Geschäftswert untersucht. Ihr Forschungsmodell enthielt 9 Konstrukte, 44 Items und 10 Hypothesen.

Frühere Studien, die SEM verwendeten, schlugen keine Modelle der strategischen Geschäfts-IT-Ausrichtung für multinationale Unternehmen (MNCs) vor. Unsere Forschungsstudie (Nkoyock, Spiker, Schmidt & Martin, 2010) verwendete SEM, um Daten zu analysieren, die durch die geschichtete Zufallsstichprobe von zwei Gruppen von IT- und Geschäftsmanagern gesammelt wurden. Unsere Studie stützte sich auf SEM-Techniken, um ein Geschäfts-IT-Ausrichtungsmodell für multinationale Unternehmen mit 10 Konstrukten, 53 Elementen und 11 Hypothesen zu erstellen und zu testen.

SEM-Modellierungsprozess

Der SEM-Modellierungsprozess ist ein inkrementeller Ansatz, der die Verfahren zum Testen eines Modells spezifiziert. SEM-Analysen erfordern im Wesentlichen einen zweistufigen Modellierungsprozess zum Erstellen und Testen von Mess- und Strukturmodellen: (a) Messmodell und (b) Strukturmodell.

Das Messmodell dient der Überprüfung der Reliabilität und Validität der Maßnahmen auf Basis des Forschungsmodells. Dieses Modell postuliert die Beziehung zwischen den gemessenen Items und den zugrunde liegenden Konstrukten oder Faktoren. Das Erreichen des „Best Fitting“-Messmodells besteht aus dem Erreichen einer nicht signifikanten Chi-Quadrat-Statistik und den empfohlenen Werten anderer Goodness-of-Fit-Indizes. Der zweite Schritt des SEM-Modellierungsprozesses ist der Test des Strukturmodells.
Unsere Forschungsstudie verwendete das Messmodell, um ein Strukturmodell zu erstellen, einschließlich Pfaden, die die hypothetischen Assoziationen zwischen Forschungskonstrukten darstellen.

Das Strukturmodell ist das Pfadmodell, das die Beziehungen zwischen den latenten oder unbeobachteten Variablen definiert. Das Strukturmodell gibt an, welche latenten Variablen Änderungen in den Werten anderer latenter Variablen verursachen. Verschiedene Wissenschaftler postulierten, dass das Erreichen des „am besten passenden“ Strukturmodells die Einbeziehung von Theorie, fundiertem Wissen, früherer Erfahrung oder anderen Richtlinien erfordert, um zu erkennen, welche unabhängigen Variablen jede abhängige Variable vorhersagen.

In unserer Forschungsstudie umfasste das anfängliche Strukturmodell drei latente exogene Variablen (organisatorischer Schwerpunkt auf Wissensmanagement, Management der wahrgenommenen Umweltunsicherheit und Management transnationaler IS-Strategien), sieben latente endogene Variablen, die die verbleibenden Konstrukte darstellten, und die hypothetischen direkten Pfade. Das Hauptergebnis unserer Studie ist eine theoretische und praktische Perspektive der strategischen Ausrichtung von Business-IT für multinationale Unternehmen. Weitere Einzelheiten zu den Ergebnissen dieser Forschungsstudie finden Sie unter www.nkoyock.net.

Einige Referenzen:

Dow, KE, Jackson, C., Wong, J., & Leitch, RA (2008). Ein Vergleich von Strukturgleichungsmodellierungsansätzen: Der Fall der Benutzerakzeptanz von Informationssystemen. Zeitschrift für Computerinformationssysteme, 48(4), 106-114.
Kearns, GS, & Lederer, AL (2003). Eine ressourcenbasierte Sicht auf die strategische IT-Ausrichtung: Wie Wissensaustausch Wettbewerbsvorteile schafft. Entscheidungswissenschaften, 34(1), 1-29. doi: 10.1111/1540-5915.02289
Kearns, GS, & Sabherwal, R. (2007). Strategische Ausrichtung zwischen Business und Informationstechnologie: Eine wissensbasierte Sicht auf Verhaltensweisen, Ergebnisse und Konsequenzen. Zeitschrift für Management-Informationssysteme, 23(3), 129-162.
Nkoyock, A., Spiker BK, Schmidt T., & Martin, C. (2010). Business-IT strategische Ausrichtung für komplexe multinationale Konzerne: Der Fall des UN-Sekretariats. MIS Quarterly, wird demnächst veröffentlicht.

56 Antworten zu „MIS-Forschung und -Praxis: Datenanalyse mit SEM-Techniken – Teil I“

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