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Empirische Validierung des abgeleiteten Erklärungsmodells

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Markenloyalität im Premiumsegment des Automobilmarkts

Part of the book series: Forum Marketing ((FORUMMARK))

  • 148 Accesses

Zusammenfassung

Innerhalb des in Kapitel II. aufgestellten Hypothesensystems werden zwischen den identifizierten Determinanten sowohl untereinander als auch in Bezug auf die Zielgröße der Markenloyalität kausale Wirkungsbeziehungen postuliert. Bevor dieses Hypothesensystem einer empirischen Überprüfung zugeführt werden kann, ist es zielfuhrend zu klären, was in der empirischen Forschung unter kausalen Beziehungen zwischen Variablen verstanden wird. Nach der in der empirischen Sozialforschung vorherrschenden Definition des Kausalitätsbegriffs wird Kausalität zwischen einer verursachenden Variablen X und einer bewirkten Variablen Y angenommen, falls die vier im Folgenden dargestellten Bedingungen in der Summe erfüllt sind.1

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Literatur

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  3. Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (1996), S. 323.

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  6. Vgl. Wehr, A. W. (2001), S. 249.

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  7. Vgl. auch im Folgenden Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (1996), S. 323 ff.

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  8. Vgl. auch im Folgenden Bortz, J./ Döring, N. (1995), S. 484 ff.

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  9. Vgl. auch im Folgenden Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (1996), S. 332.

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  10. Vgl. Bortz, J./ Döring, N. (1995), S. 484.

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  11. Vgl. Wehr, A. W. (2001), S. 249.

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  12. Vgl. Hildebrandt, L. (1983), S. 22.

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  13. Vgl. Hildebrandt, L. (1983), S. 22.

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  14. Vgl. Wehr, A. W. (2001), S. 249.

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  15. Vgl. Hildebrandt, L. (1983), S. 22; Wehr, A. W. (2001), S. 252.

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  20. Vgl. Homburg, C. (1992), S. 501.

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  21. Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (1996), S. 323.

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  22. Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (2000), S. 328 ff.

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  23. Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (2000), S. 328 ff.

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  24. Vgl. Hildebrandt, L. (1983), S. 44 ff.; Homburg, C. (1989), S. 13 ff.; Bollen, K. A. (1989), S. 4 ff.

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  25. Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (2000), S. 328 ff.

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  26. Vgl. Homburg, C. (1992), S. 502.

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  27. Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (2000), S. 333.

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  28. Vgl. Backhaus, K./Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (2000), S. 332.

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  29. Vgl. Blalock, H. M. (1963), S. 53 ff.

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  30. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (2000), S. 393.

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  31. Vgl. Homburg C. (1992), S. 501.

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  32. Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (2000), S. 332.

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  33. Vgl. auch im Folgenden Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 6.

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  34. Vgl. Anderson, J./ Gerbing, D./ Hunter, J. (1987), S. 423 ff.

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  35. Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 6.

    Google Scholar 

  36. Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 5.

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  37. Vgl. Herrmann, A. (1998), S. 64.

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  38. Peter, J./ Churchill, G. (1986), S. 4.

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  39. Vgl. Homburg, C./ Giering A. (1996), S. 10.

    Google Scholar 

  40. Churchill, G. (1979), S. 65.

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  41. Vgl. Homburg, C./ Giering A. (1996), S. 7.

    Google Scholar 

  42. Vgl. Carmines, E./ Zeller, R. (1979), S. 13.

    Google Scholar 

  43. Vgl. Bortz, J./ Döring, N. (1995), S. 185.

    Google Scholar 

  44. Vgl. auch im Folgenden Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 7.

    Google Scholar 

  45. Vgl. Homburg, C./ Baumgartner, H. (1995), S. 163.

    Google Scholar 

  46. Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (2000), S. 335.

    Google Scholar 

  47. Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (2000), S. 335.

    Google Scholar 

  48. Vgl. Hildebrandt, L. (1983), S. 25 f.

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  49. Vgl. Wehr, A. W. (2001), S. 256.

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  50. Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R (1996), S. 337.

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  51. Vgl. Berry, W. D. (1984), S. 14.

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  52. Vgl. Wehr, A. W. (2001), S. 257.

    Google Scholar 

  53. Vgl. Arbuckle, J./ Wothke, W. (1999), S. 174; Stortz, R. H./ Wold, H. O. A. (1985), S. 125 ff.

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  54. Vgl. Baumgartner, H./ Homburg, C. (1996), S. 139 ff.

    Google Scholar 

  55. Vgl. Wehr, A.W. (2001), S. 252.

    Google Scholar 

  56. Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (1996), S. 2 ff.

    Google Scholar 

  57. Für eine ausführliche Darstellung vgl. Bollen, K. A. (1989), S. 376 ff.

    Google Scholar 

  58. Hier und im Folgenden — auch in den Tabellen und Abbildungen — verwendete Kurzformen sind den vollständigen Begriffsbeschreibungen der in den Hypothesen enthaltenen Konstrukten gleichzusetzen (Z. B.: ‚Zufriedenheit mit dem Produkt‘soll heißen: ‚Zufriedenheit mit dem erworbenen Produkt einer Marke‘).

    Google Scholar 

  59. Vgl. Pearal, J. (1997), S. 29 f.

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  60. Vgl. Asher, H. B. (1983), S. 54.

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  61. Vgl. Wehr, A. W. (2001), S. 265.

    Google Scholar 

  62. Die Variablenkennzeichnung entspricht der des vorherigen Abschnitts.

    Google Scholar 

  63. Vgl. Bollen, K. A. (1989), S. 36 ff.

    Google Scholar 

  64. Vgl. Jöreskog, K. G./ Sörbom, D. (1989), S. 33.

    Google Scholar 

  65. Vgl. z. B. Arbuckle, J./ Wothke, W. (1999), S. 182 f.

    Google Scholar 

  66. Vgl. Wehr, A. W. (2001), S. 265.

    Google Scholar 

  67. Vgl. Peter, S. I. (1999), S. 135.

    Google Scholar 

  68. Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 5 ff.

    Google Scholar 

  69. Auf die Darstelleung des Prozessvorschlags von Churchill wird an dieser Stelle verzichtet. Vgl. Hierzu Churchill, G. (1979), S. 64 ff.

    Google Scholar 

  70. Vgl. Dahkle, B. (2001), S. 48.

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  71. Vgl. Utzig, B. P.(1997), S. 41; Homburg, C. (1990), S. 86; Webster, C. (1990), S. 349.

    Google Scholar 

  72. Diese Kriterien werden auch als Kriterien der zweiten Generation bezeichnet. Vgl. Homburg, C. (1995), S. 67.

    Google Scholar 

  73. Vgl. Utzig, B. P.(1997), S. 43; Dahkle, B. (2001), S. 133 f.

    Google Scholar 

  74. Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 11.

    Google Scholar 

  75. Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 11.

    Google Scholar 

  76. Vgl. auch im Folgenden Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 12.

    Google Scholar 

  77. Vgl. auch im Folgenden Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 12 f.

    Google Scholar 

  78. Das Cronbach’sche Alpha ist ein Maß für die interne Konsistenz der Indikatoren eines Faktors. Es stellt den Mittelwert aller Korrelationen dar, die sich ergeben, wenn die dem Faktor zugeordneten Indikatoren auf alle möglichen Arten in zwei Hälften geteilt werden und die Summen der jeweils resultierenden Variablenhälften anschließend miteinander korreliert werden. Der Wertebereich von Alpha erstreckt sich von 0 bis 1, wobei ein hoher Wert auf eine hohe Rehabilität hinweist. Als Gütemaß der so genannten ersten Generation ist das Cronbach’sche Alpha mit einigen Nachteilen behaftet. So ist eine inferenzstatistische Beurteilung des Koeffizienten nicht möglich und die Höhe des Koeffizienten steigt mit der Anzahl der Indikatoren. Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 8; zum Cronbach’schen Alpha vgl. auch Cronbach, L. (1951), S. 297 ff.

    Google Scholar 

  79. Vgl. Peter, S. I. (1999), S. 178.

    Google Scholar 

  80. Die,Item to Total Korrelation‘einer Indikatorvariablen ist die Korrelation dieser Variablen mit der Summe aller Indikatoren, die demselben Faktor zugeordnet sind. Weist ein bestimmter Faktor einen zu niedrigen Wert des Cronbach’schen Alphas auf; so lässt sich die Rehabilität in der Regel dadurch steigern, dass die zugehörige Indikatorvariable mit der niedrigsten,Item to Total Korrelation‘eliminiert wird. Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 8 f.

    Google Scholar 

  81. Vgl. auch im Folgenden Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 8.

    Google Scholar 

  82. Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 13.

    Google Scholar 

  83. Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 13.

    Google Scholar 

  84. Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 13.

    Google Scholar 

  85. Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 13.

    Google Scholar 

  86. Vgl. auch im Folgenden Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 13.

    Google Scholar 

  87. Vgl. auch im Folgenden Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 13. Der χ2-Test liefert prinzipiell die Möglichkeit für eine inferenzstatistische Beurteilung der Richtigkeit des spezifizierten Modells. Bei einem im Verhältnis zu der Zahl der Freiheitsgrade zu großen χ2-Wert ist das Modell abzulehnen. Dabei wird von der Nullhypothese ausgegangen, dass das spezifizierte Modell „richtig“ist. Die Nützlichkeit des χ2-Wertes ist allerdings durch eine Reihe von Restriktionen eingeschränkt. Es wird daher empfohlen, den χ2-Wert als ein deskriptives Anpassungsmaß zu benutzen, indem der Quotient aus dem χ2-Wert und der Zahl der Freiheitsgrade gebildet wird. Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 10.

    Google Scholar 

  88. Vgl. auch im Folgenden Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 13.

    Google Scholar 

  89. Vgl. auch im Folgenden Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 13.

    Google Scholar 

  90. Der GFI und der AGFI sind zwei deskriptive Anpassungsmaße. Der Wertebereich beider Maße erstreckt sich von 0 bis 1, wobei im Fall der idealen Anpassung des Modells der Wert 1 auftritt. Ein Nachteil des GFI ist, dass er die Zahl der Freiheitsgrade des betrachteten Modells nicht berücksichtigt. Daher wird die Anpassungsgüte des Modells durch das Hinzufügen eines zusätzlichen Modellparameters automatisch verbessert oder bleibt allenfalls gleich. Eine negative Bewertung des entstandenen Verlustes an Freiheitsgraden erfolgt nicht. Von stärkerer Aussagekraft ist daher der AGFI, der Strafterme enthält, die von der Parameterzahl abhängen. Auf diese Art werden Modelle mit einer großen Anzahl an Freiheitsgraden honoriert, während die Überparametrisierung von Modellen bestraft wird. Beide Maße sind relativ robust gegenüber geringen Abweichungen von der Prämisse normalverteilter Ausgangsvariablen und hängen in ihrer Höhe nur geringfügig von der Stichprobengröße ab. Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 10. Zu GFI und AGFI vgl. auch Baiderjahn, I. (1986), S. 9; Homburg C./ Baumgartner H. (1995), S. 167 f. und Abschnitt DDL 1.4.

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  91. Vgl. auch im Folgenden Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 13 f.

    Google Scholar 

  92. Vgl. auch im Folgenden Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 13 f.

    Google Scholar 

  93. Vgl. auch im Folgenden Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 13 f.

    Google Scholar 

  94. Das Mittel zur Untersuchung dieses Zusammenhangs ist die Kreuzvalidierung. Geht man von der Menge der alternativen Modellstrukturen [M1, M2,… Mm] aus, so wird zunächst jedes dieser Modelle an die ursprüngliche Stichprobenkovarianzmatrix angepasst. Auf diese Weise erhält man für jedes Modell Mxdie reproduzierte Kovarianzmatrix. Anschließend wird für jedes Modell die Diskrepanz zwischen der auf der Basis der ursprünglichen Stichprobe reproduzierten Kovarianzmatrix der zweiten Stichprobe berechnet. Hierdurch gelangt man zu den Kreuzvalidierungsindizes für die einzelnen Modelle. Das Messmodell, welches die in der zweiten Stichprobe vorgefundenen Strukturen mit Hilfe seiner Anpassung an die Ausgangsstichprobe am besten erklären kann, ist den übrigen Modellen vorzuziehen. Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 14.

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  95. Vgl. Krusche, S. (1999), S. 84.

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  96. Vgl. Efron, B. (1983), S. 316 ff.

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  97. Vgl. auch im Folgenden Arbuckle, J./ Wothke, W. (1999), S. 369.

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  98. ,k‘gibt die Anzahl der Stichproben an.

    Google Scholar 

  99. Vgl. Krusche, S. (1999), S. 84.

    Google Scholar 

  100. Zur Berechnung der Diskrepanz zwischen einzelnen Stichproben und Gesamtpopulationen vgl. Arbuckle, J./ Wothke, W. (1999), S. 401 f.

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  101. Zu den formalen Definitionen dieser Kriterien vgl. Arbuckle, J./ Wothke, W. (1999), S. 404 f.

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  102. Vgl. Utzig, B. P.(1997), S. 41 ff., S. 102 ff. und 179 ff.

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  103. Vgl. auch im Folgenden Utzig, B. P.(1997), S. 44 ff.

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  104. Vgl. Utzig, B. P.(1997), S. 179.

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  105. Vgl. Utzig, B. P.(1997), S. 49 f.

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  106. Vgl auch im Folgenden Utzig, B. P.(1997), S. 45 f. und 103. Vgl. hierzu auch Dahkle, B. (2001), S. 188.

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  107. Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 14 f.

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  108. Vgl. Utzig, B. P.(1997), S. 46; Homburg, C. (1995), S. 61; Fritz, W. (1992), S. 27 und Abschnitt 1.3.2 dieser Arbeit.

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  109. Vgl. Homburg, C./ Baumgartner, H. (1995), S. 165.

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  110. Vgl. Homburg C. (1992), S. 504.

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  111. Vgl. Homburg, C./ Baumgartner, H. (1995), S. 171 ff.

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  112. Unger, M. (1998), S. 195.

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  113. Zu Rating-Skalen und deren Verankerung vgl. Bortz, J./ Döring, N. (1995), S. 163.

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  114. Der verwendete Online-Fragebogen kann dem Anhang entnommen werden (Abschnitt VII.2.).

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  115. Vgl. Göritz, A. S./ Moser, K. (2000), S. 156.

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  116. Vgl. Göritz, A. S./ Moser, K. (2000), S. 156 ff.

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  117. Vgl. auch im Folgenden Göritz, A. S./ Moser, K. (2000), S. 157.

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  118. Vgl. auch im Folgenden Göritz, A. S./ Moser, K. (2000), S. 157; Bandilla, W. (1999), S.U.

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  119. Vgl. Janetzko, D. (1999), S. 91; Bandilla, W. (1999), S. 15.

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  121. Vgl. auch im Folgenden Göritz, A. S./ Moser, K. (2000), S. 158.

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  122. Vgl. Göritz, A./ Batinic, B./ Moser, K. (2000), S. 187 ff.

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  123. Vgl. auch im Folgenden Göritz, A./ Batinic, B./ Moser, K. (2000), S. 187 ff.

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  124. Vgl. Göritz, A. S./ Moser, K. (2000), S. 159.

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  125. Vgl. auch im Folgenden Göritz, A. S./ Moser, K. (2000), S. 159.

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  126. Vgl. auch im Folgenden Göritz, A. S./ Moser, K. (2000), S. 159; Janetzko, D. (1999), S. 91 f.

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  127. Vgl. auch im Folgenden Göritz, A. S./ Moser, K. (2000), S. 159.

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  128. Vgl. auch im Folgenden Göritz, A. S./ Moser, K. (2000), S. 159 f.

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  130. Vgl. Unger M. (1998), S. 197; Göritz, A. S./ Moser, K. (2000), S. 161.

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  131. Vgl. Göritz, A./ Schumacher, J. (2000), S. 1195 ff.; Moser, K. (1986), S. 139 ff.

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  134. Vgl. Abschnitt III.1.3.8. dieser Arbeit.

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  135. Die Fragen zum Teilkonstrukt,Belastungsbereitschaft‘wurden relativ formuliert. Den Fahrern einer Marke wurden in dem programmierten Fragebogen an diesen Stellen die beiden jeweils anderen im Online-Panel vorhandenen Marken angezeigt.

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  136. In der Tabelle zeigen fett geschriebene Ziffern die quadrierten Korrelationen zwischen den einzelnen Faktoren an, die übrigen Ziffern die durchschnittlich erfasste Varianz des jeweiligen Faktors.

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  137. In der Tabelle zeigen die fett geschriebenen Ziffern die quadrierten Korrelationen zwischen den einzelnen Faktoren an, die übrigen Ziffern die durchschnittlich erfasste Varianz des jeweiligen Faktors.

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  138. Vgl. Peter, S. I. (1999), S. 188.

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  139. Vgl. Peter, S. I. (1999), S. 188 ff.

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  156. Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R (1996), S. 389.

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  157. Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R (1996), S. 389.

    Google Scholar 

  158. Vgl. die Abschnitte II.3.4.2. und II.5.2.2.2. der vorliegenden Arbeit.

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  159. Vgl. Abschnitt II.5.2.2.2. der vorliegenden Arbeit.

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  1. Bernd Großkurth
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Großkurth, B. (2004). Empirische Validierung des abgeleiteten Erklärungsmodells. In: Markenloyalität im Premiumsegment des Automobilmarkts. Forum Marketing. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-81748-8_3

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