An Application of M-MORE: A Multivariate Multiple Objective Random Effects Approach to Marketing Scale Dimensionality and Item Selection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identifying the dimensionality of a construct and selecting appropriate items for measuring the dimensions are important elements of marketing scale development. Scales for measuring marketing constructs such as service quality, brand equity, and marketing orientation have typically been developed using the influential classical test theory paradigm (Churchill, 1979), or some variant thereof. Users of the paradigm typically assume, albeit implicitly, that items and respondents are the only sources of variance and respondents are the objects of measurement. Yet, marketers need scales for other important managerial purposes, such as benchmarking, tracking, and perceptual mapping, each of which requires a scaling of objects other than respondents such as products, brands, retail stores, websites, firms, advertisements, or social media content. Scales that are developed without such objects in mind might not perform as expected. Finn and Kayande (2005) proposed a multivariate multiple objective random effects methodology (referred to here as M-MORE) could be used to identify construct dimensionality and select appropriate items for multiple objects of measurement. This chapter applies M-MORE to multivariate generalizability theory data collected to assess online retailer websites in the early 2000s to identify the dimensionality of and to select appropriate items for scaling website quality. The results are compared with those produced by traditional methods.
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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 | 0,048 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».