Aufteilung eines Kausalmodells in mehrere Teilmodelle

[Sare]

Hallo zusammen,

Ich nutze das PLS Verfahren zur Analyse meines Kausalmodells. Da mein Modell sehr komplex ist (40 Pfade, 26 LVs) und ich daher ein Problem bzgl. der Pfadkoeffizienten und t-Werte habe, hat mir mein Professor empfohlen, mehrere Teilmodelle zu testen.

Mein ursprüngliches Modell sieht in etwa so aus:
Relationship Marketing Variablen (14 exogene LVs) --> Relationship Qualität (2 enogene LVs) --> Performance (5 endogene LVs)

Konkret heißt das: Ich habe im Ursprungsmodell 14 exogene Variablen, die die „Relationship Marketing Gestaltung“ beschreiben. Er meinte, dass ich doch mehrere Modelle zur Messung des Einflusses der "Relationship Marketing" Gestaltungsvariablen nehmen könne, die dann als Teilmodelle getestet werden. Das funktioniert bei mir theoretisch ziemlich gut, denn die 14 exogenen Gestaltungsvariablen lassen sich theoriegeleitet in 3 Dimensionen/Gruppen aufteilen. Ich hätte dann zwischen 5 und 6 Gestaltungsvariablen für jede der drei Dimensionen. Daraus folgen 3 verschiedene Messmodelle für die "Relationship Marketing Gestaltung" und ein gleich bleibendes „Erfolgsmessmodell“ (alle endogenen Variablen in der beschriebenen Wirkungskette).

Ich habe das ausprobiert. Dadurch werden meine Pfadkoeffizienten und t-Werte deutlich besser. Allerdings frage ich mich schon, ob das ein zulässiges Vorgehen ist. Im Extremfall, wenn ich statt der erwähnten drei Messmodelle sogar auf 14 Messmodelle mit jeweils nur noch einer exogenen Variable gehen würde, dann wären die Pfadkoeffizienten und Signifikanz-Werte noch besser. Irgendwie erscheint mir das daher unlogisch bzw. unzulässig.

Auf der anderen Seite macht das Ganze ja doch irgendwo Sinn. Ich möchte ja schließlich nur wissen, ob meine Gestaltungsvariablen einen Einfluss auf die Erfolgsgrößen haben und wie groß dieser wäre. Das wäre somit eine einfache Messung jeder Variablen an meinem Erfolgsmessmodell, quasi wie mit dem Meterstab.

Problematisch ist aber wahrscheinlich die Validierung. Zum Beispiel die R²-Werte der beiden mittleren Variablen zur Relationship Qualität stimmen ja nicht mehr, wenn nicht alle 14 Variablen auf diese laden.
Wie soll ich die dann also bestimmen? Doch noch ein Total-Modell mit allen 14 Variablen zur Bestimmung der R²-Werte?
Wie kann ich die Aufteilung des Modells überhaupt begründen?

Bin sehr dankbar für Hinweise und Tipps. Auch Literaturtipps würdem mir sehr weiterhelfen.

Dank und Gruß
Sandro