Interpretation of formative measurement in information systems research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Within the Information Systems literature, there has been an emerging interest in the use of formative measurement in structural equation modeling (SEM). This interest is exemplified by descriptions of the nature of formative measurement (e.g., Chin 1998a), and more recently the proper specification of formatively measured constructs (Petter et al. 2007) as well as application of such constructs (e.g., Barki et al. 2007). Formative measurement is a useful alternative to reflective measurement. However, there has been little guidance on interpreting the results when formative measures are employed. Our goal is to provide guidance relevant to the interpretation of formative measurement results through the examination of the following six issues: multicollinearity; the number of indicators specified for a formatively measured construct; the possible co-occurrence of negative and positive indicator weights; the absolute versus relative contributions made by a formative indicator; nomological network effects; and the possible effects of using partial least squares (PLS) versus covariance-based SEM techniques. We provide prescriptions for researchers to consider when interpreting the results of formative measures as well as an example to illustrate these prescriptions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle