PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2016 | nr 3 (53) | 42--53
Tytuł artykułu

Wpływ liczebności próby i metody zastępowania braków odpowiedzi na miary dopasowania oraz wyniki modelowania ścieżkowego

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Influence of a Sample Size and a Method of Hand-Ling Missing Values on the Results and Goodness of Fit of the Path Relation Model
Języki publikacji
PL
Abstrakty
W artykule przedstawiono zagadnienie wpływu liczebności próby badawczej oraz wyboru określonej metody zastępowania braków odpowiedzi na miary dopasowania oraz wyniki zbudowanego modelu ścieżkowego. Oceniając miary stabilności modelu, autorzy posłużyli się zarówno wskaźnikami opisującymi stabilność wewnętrzną modelu (alfa Cronbacha, rzetelność łączna), jak również jego stabilność zewnętrzną (R2). Przez pojęcie wyników modelowania ścieżkowego rozumie się uzyskane miary zależności ścieżkowych oraz wartości indeksów poszczególnych modułów omawianego modelu. W prezentowanym badaniu zanalizowano wyniki modelowania ścieżkowego przeprowadzonego z wykorzystaniem metody PLS w obszarze poziomu satysfakcji i lojalności klientów lubelskiego sektora wielkopowierzchniowych centrów handlowych. Do badania ostatecznie włączono 43 zbiory przypadków, zróżnicowane pod względem liczebności oraz stosowanej metody zastępowania braków odpowiedzi. Uzyskane wyniki pozwoliły na weryfikację statystyczną głównego problemu badawczego, a także umożliwiły autorom ocenę rynkowej aplikacyjności omawianych metod stosowanych w diagnozie problemów marketingowo-zarządczych przedsiębiorstw. Badania dowiodły, że najczęściej ze wszystkich rozpatrywanych metod największy poziom stabilności modelu przynosi zastosowanie metod Predictive Mean Matching oraz CART. Niemniej obserwowane różnice w wynikach są na tyle niewielkie, iż raczej nie przekładają się na praktyczną interpretację modelu, a tym samym modelowanego zjawiska.(abstrakt oryginalny)
EN
In the following article the authors describe the problem of influence of a sample size and a method of handling missing values on the results and goodness of fit of the path relation model. In order to estimate the goodness of fit of the model the authors use the indicators which describe the internal (Cronbach's Alfa, Composite Reliability) and external (R2) stability of the model. By the term "results of the models" the authors mean estimated index values for latent variables and path coefficients of the SEM modeling procedure. In the research the authors analysed outcomes of Partial Least Squares method, used to build a model of Lublin shopping malls sector customers' satisfaction and loyalty. The research included 43 datasets that varied in a number of observations and a method used for solving the missing values problem. Obtained results not only allowed the authors to statistically verify the main research problem of the study, but also enabled researchers to evaluate practical applicability of the analyzed imputation methods in real market and business consultancy activities. The research showed the supremacy of the Predictive Mean Matching and CART algorithms over other methods in the majority of analyzed ceases. Nevertheless, the differences between obtained results were rather insignificant, so one may assume that there is no visible influence of the used method on the practical interpretation of the obtained model and analyzed phenomenon.(original abstract)
Słowa kluczowe
Rocznik
Numer
Strony
42--53
Opis fizyczny
Twórcy
  • Politechnika Lubelska
  • Politechnika Lubelska
Bibliografia
  • Allison P.D., 2002, Missing Data, Thousand Oaks, Sage.
  • Anderson A.B., Basilevsky A., Hum, D.P., 1983, Missing Data: A Review of the Literature, [w:] Handbook of Survey Research, Rossi J.D.W.P.H., Anderson A.B. (red.), Academic Press, New York.
  • Breiman L., Friedman J.H., Olshen R.A., Stone C.J., 1984, Classification and Regression Trees, Taylor & Francis.
  • Chauvet G., Deville J.C., Haziza D., 2011, On balanced random imputation in surveys, Biometrika, vol. 98.2, s. 459-471.
  • Chen J., Rao J.N.K., Sitter R.R., 2000, Efficient random imputation for missing data in complex sur- veys, Statistica Sinica, s. 1153-1169.
  • Collins L.M., Schafer J.L., Kam C.M., 2001, A comparison of inclusive and restrictive strategies in modern missing-data procedures, Psychological Methods, vol. 6, s. 330-351.
  • Dempster A.P., Laird N.M., Rubin D.B., 1977, Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm (with discussion), Journal of Royal Statistical Society B, no. 39.
  • Graham J.W., 2012, Missing Data: Analysis and Design, Statistics for Social and Behavioral Sciences.
  • Graham J.W., Cumsille P.E., Elek-Fisk E., w druku, Methods for Handling Missing Data, [w:] Comprehensive Handbook of Psychology. Research Methods in Psychology, Schinka J.A., Velicer W.F. (red.), Wiley, New York.
  • Hastie T., Tibshirani R., Friedman J., 2009, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Springer, New York.
  • Heitjan D.F., Basu S., 1996, Distinguishing missing at random and missing completely at random, American Statistician, no. 50, s. 207-213.
  • Huptas R., 2010, Algorytm EM dla modeli mieszanych - podstawy teoretyczne, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, nr 813.
  • Little R.J.A., 1988, Missing data adjustments in large surveys, Journal of Business Economics and Statistics, no. 6, s. 287-301.
  • Little R.J.A., Rubin D.B., 1987, Statistical analysis with missing data, John Wiley & Sons, New York.
  • Magiera R., 2002, Modele i metody statystyki matematycznej, GiS, Wrocław.
  • Marsaglia G., Tsang W.W., 1998, The Monty Python method for generating random variables, ACM Transactions on Mathematical Software, no. 24(3), s. 341-350.
  • McLachlan G.J., Krishnan T., 1997, The EM Algorithm and Extensions, John Wiley & Sons, New York.
  • Pigott T.D., 2001, A review of methods for missing data, Educational Research and Evaluation, vol. 7, no. 4, s. 353-383.
  • Ripley B.D., 1996, Pattern Recognition and Neural Networks, Cambridge University Press.
  • Roderick J., Little A., 1988, A test of missing completely at random for multivariate data with missing values, Journal of the American Statistical Association, vol. 83, no. 404, s. 1198-1202.
  • Rubin D.B., 1986, Statistical matching using file concatenation with adjusted weights and multiple imputations, Journal of Business and Economic Statistics, no. 4, s. 87-94.
  • Schafer J.L., Graham J.W., 2002, Missing data: Our view of the state of the art, Psychological Methods, vol. 7, s. 147.
  • Skowron Ł., 2010, Satysfakcja i lojalność klienta - ujęcie modelowe i wyniki badań, [w:] Zarządzanie wartością klienta. Pomiar i strategie, Dobiegała-Korona B., Doligalski T. (red.), Poltext, Warszawa.
  • Timofeev R., 2004, Classification and Regression Trees (CART). Theory and Applications, Berlin.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171454507

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.