Strukturgleichungsmodellierung umfasst spezielle statistische Verfahren, die zur Untersuchung komplexer Beziehungsstrukturen eingesetzt werden. Der Ansatz basiert zwar im Wesentlichen auf dem regressionsanalytischen Ansatz, weist aber im Vergleich mit der Regressionsanalyse einige bedeutenden Stärken auf.
Im Modell können kausale Zusammenhänge zwischen nicht beobachtbaren (z. B. „Image“) und beobachtbaren Variablen (z. B. „Preis“) überprüft und die Interdependenzen erfasst werden. Theoriegeleitete Vorgehensweise, die Verfügbarkeit statistischer Gütekriterien zur Modellevaluation, die explizite Unterscheidung von Konstrukten und Indikatoren, sowie die Erhöhung der Validität durch Modellierung der Messfehler sind weitere Vorteile des Verfahrens, die Ihnen insgesamt erkenntnisreichere Modellergebnisse liefern, als die klassische Regressionsanalyse.
Neben der Vermittlung notwendiger theoretischer Konzepte erfolgt die praktische Demonstration in IBM SPSS AMOS®.