Construct Validation for a Nonlinear Measurement Model in Marketing and Consumer Behavior Research
Construct Validation for a Nonlinear Measurement Model in Marketing and Consumer Behavior Research
复制标题
营销和消费者行为研究中非线性测量模型的构造验证
DOI：
10.2139/ssrn.3804525
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Sato Toshikuni
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Sato Toshikuni
本研究提出了一种非线性测量模型的结构效度评价方法。在将测量和结构方程模型应用于消费者和相关社会科学研究的测量数据时，需要进行结构验证。然而，以往的研究没有充分讨论的非线性测量模型及其结构验证。本研究的重点是收敛和判别验证的重要过程，以检查是否估计的潜变量代表定义的结构。为了评估非线性测量模型的收敛性和判别有效性，以前的方法进行了扩展和新的指标进行了模拟研究。实证分析表明，非线性测量模型在拟合度和有效性方面均优于线性模型。此外，构造验证的一个新的概念进行了讨论，为未来的研究：它认为机器学习（如神经网络）的可解释性，因为构造验证在解释潜变量中起着重要的作用。
This study proposes a method to evaluate the construct validity of a nonlinear measurement model. Construct validation is required when applying measurement and structural equation models to measurement data from consumer and related social science research. However, previous studies have not sufficiently discussed the nonlinear measurement model and its construct validation. This study focuses on convergent and discriminant validation as important processes to check whether estimated latent variables represent defined constructs. To assess the convergent and discriminant validity in the nonlinear measurement model, previous methods are extended and new indexes are investigated by simulation studies. The empirical analysis shows that a nonlinear measurement model is better than a linear model in both fitting and validity. Moreover, a new concept of construct validation is discussed for future research: it considers the interpretability of machine learning (such as neural networks) because construct validation plays an important role in interpreting latent variables.
影响因子：
12.9
作者：
J. Cronin;Steven A. Taylor
通讯作者：
J. Cronin;Steven A. Taylor
通过 45 T 差热分析得出 MnBi 在强磁场中的平衡状态
DOI：
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发表时间：
2010
期刊：
影响因子：
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作者：
三井好古;et al
通讯作者：
et al