Seminar empirische Sozialforschung: Die Messung latenter Variablen und die Analyse von Strukturgleichungsmodellen

Transkript

1 : Die Messung latenter Variablen und die Analyse von Strukturgleichungsmodellen Sommersemester 2016 Antje Niemann Institut für Marktorientierte Unternehmensführung Kaulbachstraße 45 / I. OG D München Tel.: 0 89 / Fax: 0 89 / niemann@bwl.lmu.de www:

2 Überblick Aufgabenstellung: Vergabe theoretischer Themen, die von den Studierenden (i.d.r. 2er Teams) bearbeitet werden Analyse der Problemstellung, Literaturrecherche (nicht nur auf die hier angegebenen Quellen beschränken!), kritische Abgrenzung und Diskussion des Themengebiets Tipps: mit Beispielen arbeiten, auch die Teilnehmer einbinden Prüfungsleistung: Abhängig von der Prüfungsordnung nach der studiert wird. PO 2008 (3 ECTS): 10-minütiges Referat mit fünfseitigem Abstract ( Zeichen) pro Person (2er-Teams: 20 Min & 10 Seiten) mit anschließender Diskussion (englisch oder deutsch) PO 2015 (6 ECTS): 15-minütiges Referat mit zehnseitigem Abstract ( Zeichen) pro Person (2er-Teams: 30 Min & 20 Seiten) mit anschließender Diskussion (englisch oder deutsch) Von den Teilnehmern wird Anwesenheit und eine aktive Beteiligung an den Diskussionen erwartet. Anerkennung im Modul B1 des Master of Business Research möglich. Teilnahme auf 12 Personen begrenzt. Anmeldung erforderlich! 2

3 Zeitplan Bis Uhr Anmeldung zum Seminar mit drei Themenpräferenzen per an Antje Niemann (zusätzliche Bitte: Name, Vorname, LSF-Kontoauszug) Uhr Einführung und Themenvergabe (Raum 003, Kaulbachstr. 45) Uhr Abgabe des Abstracts zum Vortrag per an (Formvorschriften: Uhr Abgabe der Präsentationen zum Vortrag per an Uhr Vorträge (Ort: tdb.) 3

4 Grundsätzliche Themenstellung Ziel des Seminars ist es einen Überblick über verschiedene Ansätze zur Messung latenter, nicht direkt beobachtbarer Variablen, wie z.b. Kundenzufriedenheit, Involvement oder Loyalität zu gewinnen. Ausgehend von dem klassischen Skalenentwicklungsansatz von Churchill (1979) sollen verschiedene neue Konzepte beschrieben und kritisch diskutiert werden. Hierbei soll auch die Diskussion um die von Rossiter (2002) vorgeschlagene C-OAR-SE-Prozedur und deren Bedeutung zur Messung von Konstrukten mit Hilfe von Single-Items beleuchtet werden. Schließlich sollen die Teilnehmer lernen mit welchen Methoden komplexere Strukturgleichungsmodelle geschätzt werden können und welche Rolle das gewählte Messmodell dabei spielt. Hierdurch soll den Teilnehmern vermittelt werden, wie (beispielsweise im Rahmen einer Masterarbeit) Fragebögen entwickelt und Modelle getestet werden können. Zudem zeigen die Themen auf, wie Forschungsansätze in diesem Bereich etabliert, kritisiert und weiterentwickelt werden. Bei diesem Seminar sollen sich die Teilnehmer in Gruppenarbeit (2er-Teams) die einzelnen Themenkomplexe unter Anleitung selbst erarbeiten und den anderen Teilnehmern in einer Blockveranstaltung möglichst anschaulich vermitteln. 4

5 Themen (I) Themen (I) 1.) Die klassische Skalenentwicklungsprozedur nach Churchill (1979) und reflektive Messmodelle Churchill, G. A. (1979), A Paradigm for Developing Better Measures of Marketing Constructs, Journal of Marketing Research, 16 (1), DeVellis, R.F. (1991), Scale Development: Theory and Applications, Sage Publications. 2.) Indexmessung auf Grundlage formativer Indikatoren Bollen, K. A. (2011), Evaluating Effect, Composite, and Causal Indicators in Structural Equation Models, MIS Quarterly, 35 (2), Diamantopoulos, A. und H. M. Winklhofer (2001), Index Construction with Formative Indicators: An Alternative to Scale Development, Journal of Marketing Research, 38 (2), Diamantopoulos, A., P. Riefler und K. P. Roth (2008), Advancing Formative Measurement Models, Journal of Business Research, 61 (12), ) Grundlegende Anforderungen an Messverfahren: Objektivität, Reliabilität, Validität und die Bedeutung der Wahl eines korrekten Messmodelles Ebert, T. A. E. und S. Raithel (2009), Leitfaden zur Messung von Konstrukten, in: M. Schwaiger und A. Meyer (Hrsg.): Theorien und Methoden der Betriebswirtschaft, München: Vahlen, Jarvis, C. B., S. B. MacKenzie und P. M. Podsakoff (2003), A Critical Review of Construct Indicators and Measurement Model Misspecification in Marketing and Consumer Research, Journal of Consumer Research, 30, MacKenzie, S. B., P.M. Podsakoff und C.B. Jarvis (2005), The Problem of Measurement Model Misspecification in Behavioral and Organizational Research and Some Recommended Solutions, Journal of Applied Psychology, 90 (4), p

6 Themen (II) Themen (II) 4.) Die Verwendung von Single-Items zur Messung komplexer Konstrukte Bergkvist, L. und J. R. Rossiter (2007), The Predictive Validity of Multiple-Item Versus Single-Item Measures of the Same Construct, Journal of Marketing Research, 44 (2), Bergkvist, L. und J. R. Rossiter (2010), Tailor-made Single-Item Measures of Doubly Concrete Constructs, International Journal of Advertising, 28 (4), Sarstedt, M. und P. Wilczynski (2009), More for Less? A Comparison of Single-Item and Multi-Item Measures, Die Betriebswirtschaft, 69 (2), Diamantopoulos, A., M. Sarstedt, C. Fuchs, P. Wilczynski und S. Kaiser (2012), Guidelines for Choosing Between Multi-Item and Single-Item Scales for Construct Measurement: A Predictive Validity Perspective, Journal of the Academy of Marketing Science, 40 (3), ) Die Anwendung und Schätzung komplexer Strukturmodelle mit reflektiven und formativen Messmodellen: Varianz-basierte Ansätze Hair, J., T. Hult, C. Ringle und M. Sarstedt (2013), A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), Sage Publications. Reinartz, W., M. Haenlein und J. Henseler (2009), An Empirical Comparison of the Efficacy of Covariance-based and Variance-based SEM, International Journal of Research in Marketing, 26 (4), ) Die Anwendung und Schätzung komplexer Strukturmodelle mit reflektiven und formativen Messmodellen: Kovarianz-basierte Ansätze Reinartz, W., M. Haenlein und J. Henseler (2009), An Empirical Comparison of the Efficacy of Covariance-based and Variance-based SEM, International Journal of Research in Marketing, 26 (4), Schumacker, R.E. und R.G. Lomax (2009), A Beginner s Guide to Structural Equation Modeling, 3. Auflage, Taylor & Francis. 6

7 Weitere Quellen Institute for Market-based Management

8 Quellen (I) Institute for Market-based Management Albers, S. und O. Götz (2006), Messmodelle mit Konstrukten zweiter Ordnung in der betriebswirtschaftlichen Forschung, Die Betriebswirtschaft, 66 (6), 669. Albers, S. und L. Hildebrandt (2006), Methodische Probleme bei der Erfolgsfaktorenforschung Messfehler, formative versus reflektive Indikatoren und die Wahl des Strukturgleichungs-Modells, Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 56, Anderson, J. und C.Gerbing (1988), Structural Equation Modeling in Practice: A Review and Recommended Two-step Approach, Psychological Bulletin, 103 (3), Arbuckle, J. L. (1995), AMOS for Windows Analysis of Moment Structures, Chicago, SmallWaters Corp Backhaus, K., B. Blechschmidt, und M. Eisenbeiß (2006), Der Stichprobeneinfluss bei Kausalanalysen, Die Betriebswirtschaft, 66, Bagozzi R.P. (1979), The Role of Measurement in Theory Construction and Hypothesis Testing: Toward a Holistic Model, in: Ferrel, O., S. Brown und C. Lamb (1979), Conceptual and Theoretical Developments in Marketing, Chicago, Bagozzi, R.P. und L. Phillips (1982), Representing and Testing Organizational Theories: A Holistic Construal, Administrative Science Quarterly, 27, Barclay, D. W., C. Higgins und R. Thompson (1995), The Partial Least Squares Approach to Causal Modeling: Personal Computer Adoption and Use as Illustration, Journal of Applied Psychology, 76, Baumgartner, H. und C. Homburg (1996), Applications of Structural Equation Modeling in Marketing and Consumer Research: A Review, Internation Journal of Research in Marketing, 13, Baumgartner, H. und J.-B. E. M. Steenkamp (2006), An Extended Paradigm for Measurement Analysis of Marketing Constructs Applicable to Panel Data, Journal of Marketing Research, 43, Bentler, P. M. (1983), Some Contributions to Efficient Statistics for Structural Models: Specification and Estimation of Moment Structures, Psychometrika, 43, Bentler, P..M. (1985), Theory and Implementation of EQS: A Structural Equations Program, Los Angeles, BMDP Statistical Software. Bentler, P. M. (1990), Comparative Fit Indexes in Structural Models, Psychological Bulletin, 107, Bentler, P. M. (1995), EQS Structural Equations Program Manual, Encino CA, Multivariate Software. Bergkvist, L. und J. R. Rossiter (2007): The Predictive Validity of Multiple-Item Versus Single-Item Measures of the Same Construct, Journal of Marketing Research, 44 (2), Bergkvist, L. und J. R. Rossiter (2010): Tailor-made Single-Item Measures of Doubly Concrete Constructs, International Journal of Advertising, 28 (4), Bollen K. (1989), Structural equations with latent variables, New York: John Wiley. Bollen, K. A. (1995), Structural Equation Models That are Non-linear in Latent Variables: A theory and directions, Annual Review of Psychology, 47, Bollen, K. A. und Ting, K.-F. (2000): A Tetrad Test for Causal Indicators, Psychological Methods, 5 (1), Bollen, K. A. (2011). Evaluating Effect, Composite, and Causal Indicators in Structural Equation Models, MIS Quarterly, 35 (2), Borsboom, D., G. J. Meelenbergh und J. Van Heerden (2004), The Concept of Validity, Psychological Review, 111(4),

9 Quellen (II) Borsboom, D., G. J. Meelenbergh und J. Van Heerden (2004), The Concept of Validity, Psychological Review, 111(4), Chin, W. W., B. L. Marcolin und P. R. Newsted (1996), A Partial Least Squares Latent Variable Modeling Approach for Measuring Interaction Effects: Results from a Monte Carlo Simulation Study and Voice Mail Emotion/Adoption Study, in: DeGross, J. I, S. Jarvenpaa, A. Srinivasan, Proceedings of the 17th International Conference on Information Systems Chin, W. W. (2000), Frequently Askes Questions Partial Least Squares & PLS-Graph. Chin, W. W. (2001), PLS-Graph User s Guide Version 3.0. C. T. Bauer College of Business, University of Houston, Houston. Chin, W. W., B. L. Marcolin und P. R. Newsted (2003), A Partial Least Squares Latent Variable Modeling Approach for Measuring Interaction Effects: Results from a Monte Carlo Simulation Study and an Electronic-Mail Emotion/Adoption Study, Information Systems Research, 14 (2), Churchill, G. A. (1979), A Paradigm for Developing Better Measures of Marketing Constructs, Journal of Marketing Research, 16, Churchill, G. A. und D. Lacobucci (2002), Marketing research: Methodological foundations, 8. Auflage, Mason OH: South-Western. DeVellis, R.F. (1991). Scale Development: Theory and Applications, Sage Publications. Diamantopoulos, A. und H. M. Winklhofer (2001), Index Construction with Formative Indicators: An Alternative to Scale Development, Journal of Marketing Research, 38, Diamantopoulos, A. (2005), The C-OAR-SE Procedure for Scale Development in Marketing: A Comment, International Journal of Research in Marketing, 22(1), 1-9. Diamantopoulos, A und J. A. Siguaw (2006), Formative Versus Reflective Indicators in Organizational Measure Development: A Comparison and Empirical Illustration, British Journal of Management, 17, Diamantopoulos, A., P. Riefler, und K. P. Roth (2008), Advancing Formative Measurement Models, Journal of Business Research, 61 (12), Diamantopoulos, A., M. Sarstedt, C. Fuchs, P. Wilczynski und S. Kaiser (2012). Guidelines for Choosing Between Multi-Item and Single-Item Scales for Construct Measurement: A Predictive Validity Perspective, Journal of the Academy of Marketing Science, 40 (3), Diller, H. (2006), Probleme der Handhabung von Strukturgleichungsmodellen in der betriebswirtschaftlichen Forschung, Die Betriebswirtschaft, 66, Duncan, T. E., S.C. Duncan, L. A. Strycker, F. Li und A. Alpert (2000), An Introduction to Latent Variable Growth Curve Modeling: Concepts, Issues, and Applications, Eberl, M. (2006), Formative und reflektive Konstrukte und die Wahl des Strukturgleichungsverfahrens, Die Betriebswirtschaft, 66, Ebert, T. A. E. und S. Raithel (2009). Leitfaden zur Messung von Konstrukten, in: M. Schwaiger und A. Meyer (Hrsg.): Theorien und Methoden der Betriebswirtschaft, München: Vahlen, Edwards, J. R. und R. P. Bagozzi (2000), On the Nature and Direction of Relationships Between Constructs and Measures, Psychological Methods, 5 (2), Esposito Vinzi, V., M. Tenenhaus und Z.M. Chatelin (2004), ESIS-PLS Software. Demonstration at Club PLS 2004 Meeting, Jouy-en-Josas Fassott, G. (2006), Operationalisierung latenter Variablen in Strukturgleichungsmodellen: Eine Standortbestimmung, Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 58,

10 Quellen (III) Institute for Market-based Management Finn, A. und U. Kayande (1997), Reliability Assessment and Optimization of Marketing Measurement, Journal of Marketing Research, 34, Finn, A. und U. Kayande (2004), Scale Modification: Alternative Approaches and Their Consequences, Journal of Retailing, 80 (1), Finn, A. und U. Kayande (2005), How Fine is C-OAR-SE? A Generalizability Theory Perspective on Rossiter's Procedure, International Journal of Research in Marketing, 22 (1), Fornell, C. und D. Larcker (1981), Evaluating Structural Equation Models With Unobserved Variables and Measurement Error, Journal of Marketing Research, 18, Giere, J., B. W. Wirtz und O. Schilke (2006), Mehrdimensionale Konstrukte, Die Betriebswirtschaft, 66, Gudergan, S.P., C.M. Ringle, S. Wende und A. Will (2008), Confirmatory Tetrad Analysis in PLS Path Modeling, Journal of Business Research, 61 (12), Hair, J.F., C.M. Ringle und M. Sarstedt (2011), PLS-SEM: Indeed a Silver Bullet, Journal of Marketing Theory and Practice, 18 (2), Hair, J.F., M. Sarstedt, T. Pieper und C.M. Ringle (2012a), The Use of Partial Least Squares Structural Equation Modeling in Strategic Management Research: A Review of Past Practices and Recommendations for Future Applications, Long Range Planning, 45(5/6), Hair, J.F., M. Sarstedt, C.M. Ringle, C.M und J.A. Mena (2012b), An Assessment of the Use of Partial Least Squares Structural Equation Modeling in Marketing Research, Journal of the Academy of Marketing Science, 40 (3), Hair, J., T. Hult, C. Ringle und M. Sarstedt (2013). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), Sage Publications. Hayduk, L.A. (1987), Structural equation modeling with LISREL, Baltimore, The John Hopkins University Press. Henseler, J. (2005), Einführung in die PLS-Pfadmodellierung, Wirtschaftswissenschaftliches Studium, 34 (2), S Henseler, J. und C.M. Ringle (2006), Einführung in die PLS-Pfadmodellierung. Workshopunterlagen, Lüneburg. Henseler, J., C.M. Ringle und R. Sinkovics (2009), The Use of Partial Least Squares Path Modeling in International Marketing, Advances in International Marketing, 20, Herrmann, A., F. Huber und F. Kressmann (2006), Varianz- und kovarianzbasierte Strukturgleichungsmodelle - Ein Leitfaden zu deren Spezifikation, Schätzung und Beurteilung, Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 58, Hildebrandt, L. und C. Homburg (1998), Die Kausalanalyse, Stuttgart, Schäffer Poeschel. Hildebrandt, l. und D. Temme (2006), Probleme der Validierung mit Strukturgleichungsmodellen, Die Betriebswirtschaft, 66, Homburg, C. und H. Baumgartner (1995), Beurteilung von Kausalmodellen, Marketing ZfP, 17 (3), Homburg, C und M. Klarmann (2006), Die Kausalanalyse in der empirischen betriebswirtschaftlichen Forschung - Problemfelder und Anwendungsempfehlungen, Die Betriebswirtschaft, 66, Hu, l.-t. und P.M. Bentler (1999), Cutoff Criteria for Fit Indexes in Covariance Structure Analysis: Conventional Criteria Versus New Alternatives, Structural Equation Modeling, 6 (1), Huber, F., M. Heitmann und A. Herrmann (2006), Ansätze zur Kausalmodellierung mit Interaktionseffekten, Die Betriebswirtschaft, 66, Jaccard, J. und R. Turrisi (2003), Interaction Effects in Multiple Regressions. 2. Auflage, Thousand Oaks. 10

11 Quellen (IV) Institute for Market-based Management Jarvis, C. B., S.B. MacKenzie und P.M. Podsakoff (2003), A Critical Review of Construct Indicators and Measurement Model Misspecification in Marketing and Consumer Research, Journal of Consumer Research, 30, Johnson, E. J. (1988), Expertise and Decision-Making Under Uncertainty: Performance and Process, in: Chi, M. T. H., R. Glaser, M.J. Farr, The Nature of Expertise, Hillsdale NJ, Lawrence Erlbaum Associates. Jöreskog, K. G. (1970), A General Method for Analysis of Covariance Structures, Biometrika, 57, Jöreskog, K.G. und D. Sörbom (2001), LISREL 8: User s reference guide, Lincolnwood, Scientific Software International (SSI). Kenny, D.A. und C.M. Judd (1984), Estimating the Nonlinear and Interaction Effects of Latent Variables, Psychological Bulletin, 65, 201. Klain, A. und H. Mossbrugger (2000), Maximum Likelihood Estimation of Latent Interaction Effects With the LMS Method, Psychometrika, 65, 45. Lee, N. und G. Hooley (2004), The Evolution of Classical Mythology Within Marketing Measure Development, European Journal of Marketing, 39 (3/4), Loehlin, J.C. (2004), Latent variable models, 4. Auflage, Mahwah NJ: Lawrence Erlbaum Associates. Long, J.S. (1983a), Confirmatory factor analysis, Newbury Park: Sage Publications. Long, J.S. (1983b): Covariance structure models, Newbury Park: Sage Publications. Maccallum, R. (1986), Specification Searches in Covariance Structure Modeling, Psychological Bulletin, 100 (1), MacKenzie, S.B., P.M. Podsakoff und C.B. Jarvis (2005), The Problem of Measurement Model Misspecification in Behavioral and Organizational Research and Some Recommended Solutions, Journal of Applied Psychology, 90 (4), Mueller, R. O. (1996), Basic Principles of Structural Equation Modeling, New York: Springer Texts in Statistics. Muthén, l.k. und B.O. Muthén (1998), Mplus User s Guide, Los Angeles, CA: Muthén & Muthén. Nunnally, J. C. (1978), Psychometric Theory, 2. Auflage, New York: McGraw-Hill. Nunnally, J. C. und I.H. Bernstein (1994), Psychometric Theory, 3. Auflage., New York: McGraw-Hill. Oates, G. L. ST. C. (2004), The Color of Undergraduate Experience and Black Self-Concept: Evidence From Longitudinal Data, Social Psychology Quarterly, 67 (1), Peter, J. und G. Churchill (1986): Relationships Among Research Design Choices and Psychometric Properties of Rating Scales: A Meta-Analysis, Journal of Marketing Research, 23, Ping, R.A. (1996), A Parsimonious Estimating Technique for Interaction and Quadratic Latent Variables, Journal of Marketing Research, 32, Reinartz, W., M. Haenlein und J. Henseler (2009). An Empirical Comparison of the Efficacy of Covariance-based and Variance-based SEM, International Journal of Research in Marketing, 26 (4), Ringle, C.M. (2006), Segmentation for Path Models and Unsobserved Heterogeneity: The Finite Mixture Partial Least Squares Approach, Research Papers on Marketing and Retailing, 35. Ringle, C.M., S. Wende S. und A. Will, A (2005a), Customer Segmentation with FIMIX-PLS, in: Aluja, T., J. Casanovas, V. Esposito Vinzi, A. Morrineau und M. Tenenhaus, PLS and Related Methods Proceedings of the PLS 05 International Symposium, Paris,

12 Quellen (V) Ringle, C.M., S. Wende S. und A. Will, A (2005b), SmartPLS 2.0 (M3), Ringle, C.M., S. Wende S. und A. Will, A (2008a), The Finite Mixture Partial Least Squares Approach: Methodology and Application, in: Esposito Vinzi, V., W.W. Chin, J. Henseler und H. Wang, Handbook of Partial Least Squares: Concepts, Methods and Applications in Marketing and Related Fields, Berlin. Ringle, C. M., M. Sarstedt, M und E.A. Mooi (2008b), Response-Based Segmentation Using Finite Mixture Partial Least Squares: Theoretical Foundations and an Application to American Customer Satisfaction Index Data, Annals of Information Systems, forthcoming. Ringle, C. M., N. Boysen, N., S. Wende und A. Will (2006), Messung von Kausalmodellen mit dem Partial-Least-Squares-Verfahren, WISU, 1 (6), Rossiter, J. R. (2002), The C-OAR-SE procedure for scale development in marketing, International Journal of Research in Marketing, 19, Rossiter, J. R. (2005), Reminder: A horse is a horse, International Journal of Research in Marketing, 22 (1), Sarstedt, M. (2008a): Treating Unobserved Heterogeneity in PLS Path Modeling. A Comparison of FIMIX-PLS with Different Data Analysis Strategies, Proceedings of the 2008 Global Marketing Conference of the KAMS, Shanghai, China. Sarstedt, M. (2008b), A Review of Recent Approaches for Capturing Heterogeneity in Partial Least Squares Path Modelling, Journal of Modelling in Management, forthcoming. Sarstedt, M., C.M. Ringle, M.P. Schloderer und M. Schwaiger (2008), Accounting for Unobserved Heterogeneity in the Analysis of Antecedents and Consequences of Corporate Reputation: An Application of FMIX-PLS, Proceedings of the 37th Conference of the European Marketing Academy (EMAC), Brighton, England. Sarstedt, M. und C.M. Ringle (2009a), Heterogenität in varianzbasierter Strukturgleichungsmodellierung, Marketing ZfP, 30(4), Sarstedt, M. und P. Wilczynski (2009b), More for Less? A Comparison of Single-Item and Multi-Item Measures, Die Betriebswirtschaft, 69 (2), Scholderer, J. und I. Balderjahn (2006), Was unterscheidet harte und weiche Strukturgleichungsmodelle nun wirklich?, Marketing ZfP, 28, Scholderer, J., I. Balderjahn und M. Paulssen (2006), Kausalität, Linearität, Reliabilität: Drei Dinge, die Sie nie über Strukturgleichungsmodelle wissen wollten, Die Betriebswirtschaft, 66, Schumacker, R.E. und R.G. Lomax (2009). A Beginner s Guide to Structural Equation Modeling, 3. Auflage, Taylor & Francis. Steiger, J. H. und J.C. Lind (1980), Statistically Based Test for the Number of Common Factors, Paper presented at the annual meeting of the Psychometric Society, Iowa City IA. Tucker, l. R. und C. Lewis (1973), A Reliability Coefficient for Maximum Likelihood Factor Analysis, Psychometrika, 38, Wilczynski, P. und M. Sarstedt (2008), More for Less? A Comparison of Single- and Mutli-Item Scales, Proceedings of the 2008 INFORMS Marketing Science Conference, Vancouver. Yang Jonsson, F. (1998), Modeling Interaction and Nonlinear Effects: A Step-by-Step LISREL Example, in: Marcoulides, G. A. und R.E. Schumacker, Innteraction and nonlinear effects in structural equation modeling, Mahwah, Zaichkowsky, J. L. (1985), Measuring the Involvement Construct, Journal of Consumer Research, 12,