INNE EBOOKI AUTORA
Koszyk
Analiza ścieżkowa w badaniach marketingowych
Autor:
Format:
ibuk
We współczesnych badaniach marketingowych istotne miejsce zajmują modele ze zmiennymi ukrytymi. Mają one zastosowanie w badaniach postępowania konsumenta, które dotyczą pomiaru i analizy nieobserwowalnych cech psychograficznych, takich jak wartości osobowe, postawy, preferencje i intencje zachowań.
W pracy przedstawiono proces budowy modeli ścieżkowych typu PLS-PM, porównano je z klasycznymi modelami strukturalnymi ze zmiennymi ukrytymi oraz omówiono podstawowe problemy ich estymacji i wykorzystania w badaniach marketingowych. W celu zachowania interaktywnego charakteru podręcznika umożliwiającego pracę z programami wyniki modelowania i niektóre prezentacje graficzne zostały przedstawione w postaci zrzutów z ekranu odpowiednich programów statystycznych. W aneksie zamieszczone zostały skrypty programu R i Statistica pozwalające na samodzielne przeprowadzenie analiz.
| Rok wydania | 2018 |
|---|---|
| Liczba stron | 124 |
| Kategoria | Marketing, reklama |
| Wydawca | Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie |
| ISBN-13 | 978-83-7252-759-2 |
| Numer wydania | 1 |
| Język publikacji | polski |
| Informacja o sprzedawcy | ePWN sp. z o.o. |
POLECAMY
Ciekawe propozycje
Spis treści
| Wstęp | 7 |
| Rozdział 1. ZALEŻNOŚCI ŚCIEŻKOWE W ANALIZIE REGRESJI | 11 |
| 1.1. Rola modeli ścieżkowych w badaniach marketingowych | 11 |
| 1.2. Identyfikacja ścieżek w analizie korelacji między zmiennymi | 16 |
| 1.3. Analiza reakcji rynkowych w modelach ścieżkowych – przykład (Statistica) | 21 |
| Rozdział 2. MODELE ŚCIEŻKOWE PLS-PM A MODELE STRUKTURALNE ZE ZMIENNYMI UKRYTYMI SEM | 29 |
| 2.1. Zmienne ukryte ze wskaźnikami refleksywnymi i formatywnymi | 29 |
| 2.1.1. Podejścia w budowie modeli strukturalnych | 29 |
| 2.1.2. Identyfikacja formatywnych zmiennych ukrytych | 36 |
| 2.2. Metody regresji cząstkowych najmniejszych kwadratów i regresji głównych składowych | 39 |
| 2.3. Identyfikacja i dopasowanie modeli SEM i PLS-PM | 42 |
| 2.4. Analiza postaw i zachowań w modelach równań strukturalnych w programie Statistica | 44 |
| Rozdział 3. BUDOWA I ZASTOSOWANIA PREDYKCYJNYCH MODELI PLS-PM W BADANIACH MARKETINGOWYCH | 53 |
| 3.1. Etapy budowy modelu PLS-PM | 53 |
| 3.2. Ocena dopasowania modelu PLS-PM | 57 |
| 3.2.1. Ocena rzetelności wskaźników | 57 |
| 3.2.2. Ocena trafności wskaźników | 59 |
| 3.3. Analiza satysfakcji klienta z wykorzystaniem podejścia PLS-PM | 65 |
| 3.4. Analiza strukturyzowanych składowych | 85 |
| 3.5. Model GSCA satysfakcji i lojalności klienta | 89 |
| Rozdział 4. MODELE PLS-PM W BADANIACH HETEROGENICZNYCH POPULACJI | 93 |
| 4.1. Model REBUS-PLS | 93 |
| 4.2. Model REBUS satysfakcji i lojalności klienta | 93 |
| 4.3. Model FIMIX satysfakcji i lojalności klienta | 98 |
| Rozdział 5. OCENA PORÓWNAWCZA MODELI SEM I PLS-PM | 101 |
| 5.1. Analiza porównawcza satysfakcji klienta w modelach ścieżkowych | 101 |
| 5.2. Porównanie modeli SEM-ML i SEM-B satysfakcji i lojalności klienta | 102 |
| 5.3. Porównanie modeli SEM-B i PLS-PM satysfakcji i lojalności klienta | 104 |
| 5.3.1. Porównanie modeli PLS-PM | 104 |
| 5.3.2. Porównanie modeli PLS-PM i SEM-B | 106 |
| 5.4. Ocena porównawcza wartości czynnikowych modeli SEM i PLS-PM | 108 |
| Załączniki | 111 |
| 1. Składnia modeli programu Statistica | 111 |
| 2. Biblioteki pls, plspm i semPLS programu R | 118 |
| Literatura | 122 |