Der Wert von Produktvielfalt: - Universität St.Gallen

In Folge dessen werden durch das PLS-Verfahren die Verbindungen zwischen
Konstrukt und Indikatoren (Ladungen) überschätzt und die Pfadkoeffizienten als
Verbindungen zwischen den Konstrukten unterschätzt. (vgl. Chin/Marcolin/Newsted
1996, S. 34). Es konnte aber nachgewiesen werden, dass sich die Überschätzungen im
Messmodell und die Unterschätzungen im Strukturmodell gegenseitig aufheben und
somit die „Korrelationen zwischen Indikatoren verschiedener latenter Variablen
wiederum stets konsistent sind“ (Herrmann/Huber/Kressmann 2004, S. 8). Ferner
argumentierte Wold (1980, S. 52), dass sich kovarianz- und varianzbasierte Schätzer
nicht wesentlich voneinander unterscheiden und in der Regel co-konsistent sind.
Folglich ist die Rangfolge der Einflussstärken sehr ähnlich und deren Relationen sind
nahezu proportional (vgl. Herrmann/Huber/Kressmann 2004, S. 8).
Nachteilig ist ferner, dass es beim PLS-Verfahren zur Verbesserung der Konsistenz
der Schätzer notwendig ist, gleichzeitig den Stichprobenumfang und die Anzahl der
Indikatoren zu erhöhen. Dies liegt daran, dass die Konstrukte als Linearkombination
der Indikatoren abgebildet werden und dadurch bei erhöhter Indikatorenzahl der
einzelne fehlerbehaftete Indikator weniger ins Gewicht fällt. Diese Eigenschaft wird
als „consistency at large“ (Herrmann/Huber/Kressmann 2004, S. 9) bezeichnet. Im
Vergleich hierzu reicht es bei der Kovarianzanalyse aus, den Stichprobenumfang zu
erhöhen, um die Konsistenz der Schätzer zu verbessern (vgl. Wold 1982b, S. 25).
Zusammenfassung
Fasst man die Vor- und Nachteile des PLS-Ansatzes gegenüber kovarianzbasierten
Verfahren zusammen, so lässt sich folgendes festhalten: PLS ist das weniger
restriktive Verfahren, das auch die Analyse kleiner Strichproben ermöglicht und keine
Annahmen hinsichtlich der Verteilung der manifesten Variablen macht. Damit
verbunden ist aber, dass PLS keine Gütemaße auf Gesamtmodellebene zur Verfügung
stellt und deshalb weniger zur Theorieüberprüfung, als viel mehr zur Vorhersage
konkreter Datenpunkte geeignet ist. Hinsichtlich der Genauigkeit der Schätzer ist das
PLS-Verfahren der Kovarianzanalyse unterlegen. Da die Schätzer kovarianz- und
varianzbasierter Verfahren aber normalerweise co-konsistent sind, sind die relativen
Einflüsse der Parameter bei beiden Verfahren etwa gleich. Sollen in einer
Untersuchung die relativen Einflüsse verschiedener Parameter auf eine Zielgröße
untersucht werden, ist PLS folglich gegenüber kovarianzanalytischen Verfahren nicht
im Nachteil (vgl. Herrmann/Huber/Kressmann 2004, S. 10). Das PLS-Verfahren ist
257