Assessing Between-Group Differences in Information Systems Research: A Comparison of Covariance- and component-Based SEM1
Notice bibliographique
Résumé
Multigroup or between-group analyses are common in the information systems literature. The ability to detect the presence or absence of between-group differences and accurately estimate the strength of moderating effects is important in studies that attempt to show contingent effects. In the past, IS scholars have used a variety of approaches to examine these effects, with the partial least squares (PLS) pooled significance test for multigroup becoming the most common (e.g., Ahuja and Thatcher 2005; Enns et al. 2003; Zhu et al. 2006). In other areas of social sciences (Epitropaki and Martin 2005) and management (Mayer and Gavin 2005; Song et al. 2005) research, however, there is greater emphasis on the use of covariance-based structural equation modeling multigroup analysis. This paper compares these two methods through Monte Carlo simulation. Our findings demonstrate the conditions under which covariance-based multigroup analysis is more appropriate as well as those under which there either is no difference or the component-based approach is preferable. In particular, we find that when data are normally distributed, with a small sample size and correlated exogenous variables, the component-based approach is more likely to detect differences between-group than is the covariance-based approach. Both approaches will consistently detect differences under conditions of normality with large sample sizes. With non-normally distributed data, neither technique could consistently detect differences across the groups in two of the paths, suggesting that both techniques struggle with the prediction of a highly skewed and kurtotic dependent variable. Both techniques detected the differences in the other paths consistently under conditions of non-normality, with the component-based approach preferable at moderate effect sizes, particularly for smaller samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,120 | 0,272 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».