441 KB0 KB200620262024Ribeiro Vicente, Paula Cristinaštevilka:3letnik:70str. 83-91ISSN:0547-3101DOI:10.2478/ngoe-2024-0018COBISSID_HOST:237928963URN:URN:NBN:SI:doc-O25Z203FenDruštvo ekonomistov MariborEkonomski center MariborEkonomsko-poslovna fakultetaNaše gospodarstvoanketamodel strukturnih enačbomissions by designopustitve opazovanj pri načrtovanjuStructural Equation ModelsurveyOmissions by design in a survey| is this a good choice when using Structural Equation Models?|Missing observations can arise due to the effort required to answer many questions in long surveys and the cost required to obtain some responses. Implementing a planned missing design in surveys helps reduce the number of questions each respondent needs to answer, thereby lowering survey fatigue and cutting down on implementation costs. The three-form and the two-method design are two different types of planned missing designs. An important consideration when designing a study with omissions by design is to know how it will affect statistical results. In this work, a simulation study is conducted to analyze how the usual fit measures, root mean square error of approximation (RMSEA), standardized root mean square residual (SRMR), comparative fit index (CFI), and Tucker-Lewis index (TLI) perform in the adjustment of a Structural Equation Model. The results revealed that the CFI, TLI, and SRMR indices exhibit sensitivity to omissions with small samples, low factor loadings and large models. Overall, this study contributes to our understanding of the importance of considering omissions by design in market researchManjkajoča opazovanja se lahko pojavijo zaradi napora, potrebnega za odgovarjanje na številna vprašanja v dolgih anketah, in stroškov, ki so potrebni za pridobitev nekaterih odgovorov. Izvajanje načrtovane zasnove manjkajočih opazovanj v anketah pomaga zmanjšati količino vprašanj, na katera mora odgovoriti vsak anketiranec, s čimer se zmanjša utrujenost anketirancev in zmanjšajo stroški izvajanja. Načrt s tremi oblikami in načrt z dvema metodama sta dve različni vrsti načrtovanih manjkajočih opazovanj. Pomemben vidik pri načrtovanju raziskave z načrtovanimi opustitvami je vedeti, kako bo to vplivalo na statistične rezultate. V tem članku je izvedena simulacijska študija, da bi analizirali, kako se običajna merila ustreznosti, kvadratni koren povprečne kvadrirane napake ocen (angl. root mean square error of approximation - RMSEA), standardizirani kvadratni koren povprečja kvadriranih ostankov (angl. standardized root mean square residual - SRMR), primerjalna mera prileganja (angl. comparative fit index - CFI) in Tucker-Lewisov indeks (TLI), obnesejo pri prilagoditvi modela strukturnih enačb. Rezultati so pokazali, da indeksi CFI, TLI in SRMR kažejo občutljivost na izpuste pri majhnih vzorcih, nizkih faktorskih obremenitvah in velikih modelih. Na splošno ta študija prispeva k našemu razumevanju pomena upoštevanja opustitev opazovanj pri načrtovanju tržnih raziskavTEXTznanstveno časopisjejournalsSlovenian National E-content AggregatorNational and University Library of SloveniaUniverza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta