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Die Antezedenzien und Konsequenzen des Regret

  • Christian Seilheimer

Zusammenfassung

In der vorhergehenden Faktorenanalyse (vgl. Kapitel 4) erfolgte die Zusammenfassung der theoretisch abgeleiteten Antezedenzien des Bedauerns zu den drei Faktoren „Lokus“, „Normalität“ und „Wichtigkeit“. Diese dienen in der folgenden Untersuchung als Einflussgrößen auf das Bedauern und seine Konsequenzen. Die Faktoren werden im Rahmen eines experimentellen Design mit Hilfe einer Szenariotechnik manipuliert. Bevor auf die Auswertung der auf diese Weise gewonnenen Daten näher eingegangen wird, gilt es zunächst, das herangezogene experimentelle Design vorzustellen.

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Literatur

  1. 2.
    Neben der zufälligen Zuordnung lässt sich eine Störgröße experimentell kontrollieren, indem sie als unabhängige Variable in die Analyse einfließt oder über alle Gruppen konstant gehalten wird (vgl. Kirk 1995, S. 22).Google Scholar
  2. 2.
    Verwendet werden zweiseitige t-Tests. Diese sind weniger anfällig dafür, einen Alpha-Fehler zu begehen, da die Mittelwertunterschiede größer sein müssen, um statistisch signifikant zu sein (vgl. Kirk 1995, S. 58). Zweiseitige Tests weisen allerdings eine geringere Schärfe als einseitige Tests auf. Da alle Manipulationstests statistisch signifikant sind, wirkt sich ein Wechsel von zweiseitigen auf einseitige Tests nicht auf die Beurteilung der statistischen Signifikanz aus.Google Scholar
  3. 3.
    Oliver und Swan (vgl. 1989b , S. 372 ff.) sowie Westbrook und Oliver (vgl. 1981, S. 94 ff.) verwenden ebenfalls letztere beiden Messgrößen als Elemente ihrer umfangreicheren Skalenbatterien.Google Scholar
  4. 5.
    Vgl. zu den Konzepten der wahrgenommenen und der interferierten (Nicht-)Bestätigung Oliver/Bearden 1985, S. 235 ff.Google Scholar
  5. 8.
    Eine fehlende Unabhängigkeit beeinträchtigt gravierend die Validität der Analyse (vgl. Hair et al. 1998, S. 329). Ist die Unabhängigkeit auch nur leicht verletzt, dann steigt die Wahrscheinlichkeit für einen Fehler erster Art (Alpha-Fehler) unkontrollierbar an (vgl. Kirk 1995, S. 98; Stevens 1992, S. 93).Google Scholar
  6. 9.
    Statt einer t-Verteilung dient bei der Varianzanalyse eine F-Verteilung als Teststatistik zur Beurteilung, ob statistische Signifikanz gegeben ist, das heißt, ob sich die Gruppenmittelwerte signifikant voneinander unterscheiden. Dabei gilt, dass t2 identisch zu einer F-Verteilung ist (vgl. Kirk 1995, S. 79). Ein F-Wert nahe Eins signalisiert, dass die Nullhypothese zutrifft und keine signifikanten Abweichungen zwischen den Gruppen vorliegen (vgl. Iversen/Norpoth 1987, S. 37).Google Scholar
  7. 14.
    Vgl. zur Begründung, warum das Bedauern als Kovariable dient S. 173.Google Scholar
  8. 15.
    Vgl. zur Begründung, warum das Bedauern und die Kundenzufriedenheit als Kovariablen einbezogen werden können S. 173.Google Scholar

Copyright information

© Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden, und Deutscher Universitäts-Verlag GmbH, Wiesbaden 2001

Authors and Affiliations

  • Christian Seilheimer
    • 1
  1. 1.Lehrstuhl für Allgemeine BWL und MarketingDeutschland

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