20.500.12556/DKUM-93029 Omissions by design in a survey is this a good choice when using Structural Equation Models? Načrtovane opustitve opazovanj v raziskavi ali je to dobra izbira pri uporabi modelov strukturnih enačb? 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 research. Manjkajoča 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 raziskav. omissions by design Structural Equation Model survey opustitve opazovanj pri načrtovanju model strukturnih enačb anketa true false true Angleški jezik Slovenski jezik Pregledno delo 2025-06-02 11:16:47 2025-06-02 11:16:48 2025-06-04 03:09:12 0000-00-00 00:00:00 2024 0 0 str. 83-91 no. 3 Vol. 70 sep. 2024 0000-00-00 Zaloznikova Objavljeno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 2024-10-06 303.425 237928963 10.2478/ngoe-2024-0018 0547-3101 https://sciendo.com/article/10.2478/ngoe-2024-0018 1 51a91c9a-3f92-11f0-924c-00155d000105 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=191595 RAZ_Ribeiro_Vicente_Paula_Cristina_2024.pdf RAZ_Ribeiro_Vicente_Paula_Cristina_2024.pdf 1 D5841ED0614B991B9F005ECB009A8B19 9982d10ab3a4321e61f8901e882e05ee690f40092f0996dbd3da2a2a25471dc1 7d910636-3f92-11f0-924c-00155d000105 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=191596 Ekonomsko-poslovna fakulteta Naše gospodarstvo 0 0 0