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01.01.2014 | Regular article | Ausgabe 1/2014

OR Spectrum 1/2014

Genetic algorithm segmentation in partial least squares structural equation modeling

Zeitschrift:
OR Spectrum > Ausgabe 1/2014
Autoren:
Christian M. Ringle, Marko Sarstedt, Rainer Schlittgen
Wichtige Hinweise

Electronic supplementary material

The online version of this article (doi:10.​1007/​s00291-013-0320-0) contains supplementary material, which is available to authorized users.
The authors presented the PLS-GAS method at the following conferences: 5th International Symposium of PLS and Related Methods, Ås, Norway, 2007; the 32th Annual Conference of the German Classification Society—Gesellschaft für Klassifikation (GfKl), Hamburg, Germany, 2008; the Australian & New Zealand Marketing Academy (ANZMAC) Annual Conference, Melbourne, Australia, 2009; and the Korean Academy of Marketing Science (KAMS) Global Marketing Conference, Tokyo, Japan, 2010.

Abstract

When applying the partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) method, the assumption that the data stem from a single homogeneous population is often unrealistic. For the full set of data, unobserved heterogeneity in the PLS path model estimates may result in misleading interpretations. This research presents the PLS genetic algorithm segmentation (PLS-GAS) method to account for unobserved heterogeneity in the path model estimates. The results of a simulation study guide an assessment of this novel approach. PLS-GAS allows for uncovering unobserved heterogeneity and identifying different groups within a data set. In an application on customer satisfaction data and the American customer satisfaction index model, the method identifies distinctive group-specific PLS path model estimates which allow for a further differentiated interpretation of the results.

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