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[shinycathy]

Hallo zusammen!

Ich würde gerne die Abhängigkeit dreier unabhängiger Variablen (metrische Skalierung) von mehreren unabhängigen Variablen mit SmartPLS testen.
An sich kein Problem, wenn ich jede einzelne Beziehung teste und die Abhängigkeit anhand der Pfadkoeffizienten ablesen kann.
Von Interesse wäre für mich nachher jedoch auch, ob sich der Pfadkoeffizient von einer der unabhängigen Variablen zu den drei abhängigen Variablen signifikant unterscheidet.

z.B. ob der Zusammenhang zwischen Convenienceorientierung (unabhängige Variable) und der Einstellung gegenüber einem Discounter, einem Fachmarkt oder einem Internet-Shop (drei abhängige Variablen) signifikant unterschiedlich ist.

Wie kann ich dies testen? Der alleinige Vergleich der Stärke der Pfadkoeffizienten reicht sicherlich nicht aus - zumindest den signifikanten Unterschied müsste ich beweisen, oder?

Bisher sind mir nur die Optionen einer Mehrgruppenkausalanalyse und Varianzanalyse über den Weg gelaufen. Jedoch will ich ja nicht den Einfluss z.B. einer moderierenden Variable auf diese Pfadbeziehung messen (z.B. Geschlecht oder Interneterfahrung) oder den Einfluss einer bestimmter Gruppenzugehörigkeit auf die unabhängigen/abhängigen Variablen, sondern die unterschiedliche Höhe der Abhängigkeit miteinander vergleichen.

Was tun?


Danke für eure Hilfe!

[Holgonaut]

Hi,

wie in einem normalen Regressionsmodell kannst du Unterschiede zwischen Regressionskoeffizienten über die Paternoster-Formel testen.
Voraussetzung ist, dass die Variablen alle die gleiche Skala aufweisen, weil sonst Koeffizienten logischerweise eine unterschiedliche
Bedeutung haben.

Grüße
Holger

Paternoster, R., Brame, R., Mazerolle, P., & Piquero, A. (1998). Using the correct statistical test for the equality of regression coefficients. Criminology, 36(4), 859-866.