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Empirische Modellprüfung am Beispiel der Tourismusbranche

  • Alexander Pohl
Part of the NBF Neue Betriebswirtschaftliche Forschung book series (NBF, volume 329)

Zusammenfassung

Im bisherigen Verlauf der Arbeit konnte ein in der beziehungsorientierten Preistheorie verankertes Hypothesensystem zur Wirkung von Preiszufriedenheit entwickelt werden. Primäres Ziel der empirischen Untersuchung besteht somit darin, dieses Hypothesensystem zu testen. Bei den Wirkungen von Preiszufriedenheit wurde zwischen der Wirkung auf das Fortschreiten im Kaufprozess und der Wirkung auf die Kundenbindung unterschieden. Beide Wirkungsdimensionen sollen in der Untersuchung abgebildet werden.

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Literatur

  1. 406.
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  2. 407.
    Expertengespräch mit einem TUI-Manager im August 2003.Google Scholar
  3. 408.
    Expertengespräch mit einem TUI-Manager im August 2003.Google Scholar
  4. 409.
    Die Darstellung der Branchencharakteristik resultiert aus Expertengesprächen mit dem Management der TUI Deutschland GmbH.Google Scholar
  5. 410.
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  6. 411.
    Die verschiedenen Einschätzungen über das hier skizzierte Nachfragerverhalten resultiert aus Expertengesprächen mit Managern der TUI Deutschland GmbH im Juli/August 2003.Google Scholar
  7. 412.
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  8. 413.
    Der verwendete Screening-Fragebogen befindet sich in Anhang 1.Google Scholar
  9. 414.
    Vgl. stellvertretend Freter, H. (1983): Marktsegmentierung, Stuttgart u.a. 1983, S. 46.Google Scholar
  10. 415.
    Nachfrager mit einer Präferenz für den neuen Anbieter Discount Travel wurde aufgrund geringer Fallzahlen an dieser Stelle ausgeschlossen.Google Scholar
  11. 416.
    Im einzelnen wurden 22 unabhängige Variable in der Analyse berücksichtigt. Zehn Variablen zu Preiserwartungen bei zehn Preisattributen, zehn Variablen zu Preiswahrnehmungen bei zehn Preisattributen und zwei Variablen zu Globalurteilen der Preiszufriedenheit. Vgl. zu den Variablen die Fragebögen in Anhang 3, Fragen 29, 30 und 31.Google Scholar
  12. 417.
    Die Definition der Begriffe Langfrist- und Kurzfristbucher entspricht der branchenüblichen Verwendung der Begriffe.Google Scholar
  13. 418.
    Vgl. grundsätzlich zur logistischen Regression stellvertretend für viele Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W./Weiber, R. (2003), a.a.O., S. 417ff.; Hosmer, D. W./Lemeshow, S. (2000): Applied Logistic Regression, 2. Aufl., New York u.a. 2000, S. 23ff.CrossRefGoogle Scholar
  14. 418a.
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  16. 419.
    Vgl. Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W./Weiber, R. (2003), a.a.O., S. 423.Google Scholar
  17. 420.
    Vgl. ebenda, S. 429 und auch Hosmer, D. W./Lemeshow, S. (2000), a.a.O., S. 9.Google Scholar
  18. 421.
    Der Likelihood-Ratio-Test verwendet als Prüfgröße die mit -2 multiplizierte und logarithmierte Differenz zwischen dem maximierten Likelihood-Wert und dem Likelihood-Wert, der sich ergibt, wenn alle Regressionskoeffizienten der unabhängigen Variable auf Null gesetzt werden. Diese Größe folgt approximativ einer Chi-Quadrat-Verteilung. Vgl. Backhaus, K./ Erichson, B./Plinke, W./Weiber, R. (2003), a.a.O., S. 438f.Google Scholar
  19. 422.
    Vgl. hierzu auch Abbildung 48 im folgenden Abschnitt.Google Scholar
  20. 423.
    Es sei darauf hingewiesen, dass die Verwendung von Pseudo-R-Statistiken zur Modellbeurteilung in der Literatur auch problematisch angesehen und wird. Vgl. Hosmer, D. W./Lemeshow, S. (2000), a.a.O., S. 1481Google Scholar
  21. 424.
    Vgl. Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W./Weiber, R. (2003), a.a.O., S. 447f.Google Scholar
  22. 425.
    Vgl. ebenda, S. 441.Google Scholar
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  24. 427.
    Vgl. die Fragebögen Typ 1 und Typ 2 in Anhang 3.Google Scholar
  25. 428.
    Vgl. Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W./Weiber, R. (2003), a.a.O., S. 150f.; Glaser, W. (1978): Varianzanalyse, Stuttgart u.a. 1978, S. 102ff.Google Scholar
  26. 429.
    Die Preiszufriedenheit wurde auf einer sechsstufigen Likertskala gemessen, wobei die Ausprägung 1, entsprechend dem Schulnotensystem, für sehr hohe Preiszufriedenheit und 6 für sehr geringe Preiszufriedenheit steht. Kleinere Werte bedeuten mithin höhere Preiszufriedenheit.Google Scholar
  27. 430.
    Dies kann als realistisches Szenario angesehen werden, da ein hoher Anteil der Nachfrager ein relativ geringes Preiswissen hinsichtlich der zeitlichen Preisentwicklung von Billigflügen aufweist. Vgl. Pohl, A. (2004): Preiswahrnehmung von Kunden in der Tourismusbranche, Praxisbericht für die TUI-Deutschland GmbH, Hannover 2004, S. 45f.Google Scholar
  28. 431.
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  30. 433.
    Von reflektiven Indikatoren sind formativen Indikatoren zu unterscheiden. Vgl. z.B. Bollen, K. A./Lennox, R. (1991): Conventional Wisdom on Measurement: A Structural Equation Perspective, in: Psychological Bulletin, 110 (1991), S. 305ff.Google Scholar
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  34. 434.
    Vgl. hierzu im einzelnen die Formulierungen der im Anhang befindlichen Fragebögen.Google Scholar
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  41. 440.
    Vgl. zu dieser Vorgehensweise Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W./Weiber, R. (2003), a.a.O., S. 354ff.Google Scholar
  42. 441.
    Vgl. auch die Darstellung in Förster, F./Fritz, W./Silberer, G./Raffée, H. (1984): Der LISREL-Ansatz der Kausalanalyse und seine Bedeutung für die Marketing-Forschung, in: ZfB, 54 (1984), H. 4, S. 350ff.Google Scholar
  43. 442.
    Vgl. auch Hildebrandt, L. (1983): Konfirmatorische Analysen von Modellen des Konsumentenverhaltens, Berlin 1983, S. 76ff.Google Scholar
  44. 443.
    Vgl. Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W./Weiber, R. (2003), a.a.O., S. 363Google Scholar
  45. 443a.
    ähnlich auch Arbuckle, J. L./Wothke, W. (1999): AMOS 4.0 User’s Guide, Chicago 1999, S. 391.Google Scholar
  46. 444.
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  49. 445a.
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  58. 453.
    Vgl. Fornell, C./Larcker, D. F. (1981), a.a.O., S. 45f.Google Scholar
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Copyright information

© Deutscher Universitäts-Verlag/GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2004

Authors and Affiliations

  • Alexander Pohl

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