Forschungsmethoden

Ein wesentliches Ziel der Marketingforschung besteht darin, die Wahrnehmung und das Verhalten von Konsumenten zu analysieren und zu verstehen. Die Untersuchung entsprechender Effekte stellt jedoch hohe Anforderungen an Forschungsmethoden. Vor diesem Hintergrund befassen wir uns mit der Auswertung bestehender und Entwicklung neuer Techniken zur Modellierung von Beziehungen zwischen nicht direkt beobachtbaren Phänomenen wie z. B. der Kundenzufriedenheit oder Unternehmensreputation. Das Forschungsinteresse richtet sich auf Struktur-gleichungsmodelle und insbesondere die Partial Least Squares Strukturgleichungsmodellierung (PLS-SEM).

Hier erfahren Sie mehr zu Partial Least Squares Strukturgleichungsmodellierung (PLS-SEM).

Aktuelle Publikationen
Hair, J. F., Sharma, P. N., Sarstedt, M., Ringle, C. M., Liengaard, D. (2024). The shortcomings of equal weights estimation and the composite equivalence index in PLS-SEM. European Journal of Marketing
Hauff, S., Richter, N. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M. (2024). Importance and performance in PLS-SEM and NCA: Introducing the combined importance-performance map analysis (cIPMA). Journal of Retailing and Consumer Services, 78, 1103723
Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Gudergan, S. P. (2024). Advanced Issues in Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (2nd Edition). Thousand Oaks: Sage
Adler, S. J., Sharma, P. N., & Radomir, L. (2023). Toward open science in PLS-SEM: Assessing the state of the art and future perspectives. Journal of Business Research, 169, 114291
Cho, G., Hwang, H., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2022). A Prediction-Oriented Specification Search Algorithm for Generalized Structured Component Analysis. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 29(4), 611-619.
Cho, G., Sarstedt, M., & Hwang, H. (2022). A comparative evaluation of factor- and component-based structural equation modelling approaches under (in)correct construct representations. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 75(2), 220-251.
Franke, G., Sarstedt, M., & Danks, N. (2021). Assessing measure congruence in nomological networks. Journal of Business Research, 130, 318-334.
Sarstedt, M. & Danks, N. P. (2022). Prediction in HRM research − A gap between rhetoric and reality. Human Resource Management Journal, 32(2), 485-513. Video abstract.
Sarstedt, M., Hair, J. F., Pick, M., Liengaard, B. D., Radomir, L., & Ringle, C. M. (2022). Progress in partial least squares structural equation modeling use in marketing in the last decade. Psychology & Marketing, 39(5), 1035-1064.
Sarstedt, M., Radomir, L., Moisescu, O. I., & Ringle, C. M. (2022). Latent class analysis in PLS-SEM: A review and recommendations for future applications. Journal of Business Research, 138, 398-407.

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