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Methodische Ansätze der Einkaufsstätten-Positionierung für den Einzelhandel

  • Hans-Joachim Theis
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Zusammenfassung

Skalierungsähnliche Verfahren der Einkaufsstätten-Positionierung sind dadurch gekennzeichnet 1, daß keine Zerlegung des komplexen Merkmals “Einkaufsstättenimage” erfolgt und Zahlenwerte direkt in ein ordinales oder kardinales Zahlenkontinuum eingetragen werden. Sie enthalten keine Vorschriften darüber, wie die Itemwerte in Skalenwerte transformiert werden sollen, da eine solche Vorschrift vielmehr im Bewußtsein der Befragten vorausgesetzt wird. Das Ergebnis entspricht einer Pauschalbeurteilung der Einkaufsstätte und liefert ohne das Erfordernis einer kognitiven Algebra einen einzigen Imagemeßwert, der über die Vorziehungswürdigkeit (Präferenz) einzelner Geschäfte Auskunft gibt. Mit Hilfe entsprechender Verfahren (Paarvergleich, Rangreihenverfahren, Ratingskala) kann daher nur eine globale Imagemessung bzw. Erfassung eines theoretisch genau spezifizierten Imagemerkmals durchgeführt werden.

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    Wettschureck: Meßtheoretisches Praktikum. S. 104.Google Scholar
  211. 211.
    Karmasin, Karmasin: Umfrageforschung, S. 119.Google Scholar
  212. 212.
    Mayntz, Holm, Hübner: Empirische Soziologie, Fußnote S. 64.Google Scholar
  213. 213.
    Mayntz, Holm, Hübner: Empirische Soziologie, S. 62.Google Scholar
  214. 214.
    Friedrichs: Sozialforschung, S. 182.Google Scholar
  215. 215.
    Faverege: Statistische Methoden, S. 475.Google Scholar
  216. 216.
    Stosberg: Messuna von Einstellunaen. S. 180.Google Scholar
  217. 217.
    Schreiber: Skalierungsprobleme. S. 332.Google Scholar
  218. 218.
    Stroebe: Sozialpsychologie, S. 159, Faverege: Statistische Methoden, S. 475, Friedrichs: Sozialforschung, S. 182.Google Scholar
  219. 219.
    Andritzky: Konsumentenverhalten. S. 114.Google Scholar
  220. 220.
    Faverege: Statistische Methodden S 473Google Scholar
  221. 221.
    Wettschureck: Meßtheoretisches Praktikum, S. 104.Google Scholar
  222. 222.
    Wettschureck: Meßtheoretisches Praktikum, S. 104.Google Scholar
  223. 223.
    Berekoven, Eckert, Ellenrieder: Marktforschung, 2. Aufl., S. 76.Google Scholar
  224. 224.
    Mayntz, Holm, Hübner: Empirische Soziologie, S. 59.Google Scholar
  225. 225.
    Dawes, Moore: Guttman-Skalierung, S. 117.Google Scholar
  226. 226.
    Dawes: Einstellungsmessung, S. 104.Google Scholar
  227. 227.
    Vgl. Stosberg: Messung von Einstellungen, S. 186.Google Scholar
  228. 228.
    Mayntz, Holm, Hübner: Empirische Soziologie, S. 61.Google Scholar
  229. 229.
    Mayntz, Holm, Hübner: Empirische Soziologie, S. 61.Google Scholar
  230. 230.
    Edwards: Scale Construction, S. 184.Google Scholar
  231. 231.
    Dawes, Moore: Guttman-Skalierung, S. 121.Google Scholar
  232. 232.
    Dawes, Moore: Guttman-Skalierung, S. 121 f.Google Scholar
  233. 233.
    Guttman: Festinger”s Evaluation, S. 461 ff.Google Scholar
  234. 234.
    Dawes, Moore: Guttman-Skalierung, S. 122.Google Scholar
  235. 235.
    Stosberg: Klassische Ansätze, S. 1 15.Google Scholar
  236. 236.
    Scheuch, Zehnpfennig: Skalierungsverfahren, S. 120.Google Scholar
  237. 237.
    Dawes, Moore: Guttman-Skalierung, S. 122.Google Scholar
  238. 238.
    Nieschlag, Dichtl, Hörschgen: Marketing, S. 187 ff.Google Scholar
  239. 239.
    Vgl. hierzu Stosberg: Messung von Einstellungen, S. 187 ff.Google Scholar
  240. 240.
    Guttman: Scale Analysis, zitiert nach Edwards: Scale Construction, S. 177.Google Scholar
  241. 241.
    Vgl. Kapitel 5 der vorliegenden Untersuchung.Google Scholar
  242. 242.
    Vgl. zur Elicitation-Technik Abschnitt 5.2.1.3.Google Scholar
  243. 243.
    Vgl. Abschnitt 5.2.1.3.Google Scholar
  244. 244.
    Scheuch, Zehnpfennig: Skalierungsverfahren, S. 117.Google Scholar
  245. 245.
    Stroebe: Sozialpsychologie, S. 159.Google Scholar
  246. 246.
    Hammann, Erichson: Marktforschung, S. 139.Google Scholar
  247. 247.
    Sydow, Petzold: Mathematische Psychologie, S. 104.Google Scholar
  248. 248.
    Rosenberg: Attitudinal Affect, S. 367 ff.Google Scholar
  249. 249.
    Steffenhagen: Wirkungen, S. 104.Google Scholar
  250. 250.
    Andritzky: Konsumentenverhalten, S. 216, 235.Google Scholar
  251. 251.
    Vgl. Beeskow et alii: Marketing-Aktivitäten, S. 518.Google Scholar
  252. 252.
    Vgl. Freter: Mehrdimensionale Einstellungsmodelle, S. 166.Google Scholar
  253. 253.
    Vgl. Freter: Mehrdimensionale Einstellungsmodelle, S. 166, 168.Google Scholar
  254. 254.
    Vgl. hierzu bspw. Woodside, Clokey: Multi-Brand-Models, S. 33 ff., Wilkie, Pessemier: Attitude Models, S. 428 ff., van Raaij: Choice Behavior, S. 52.Google Scholar
  255. 255.
    Rosenberg: Attitudinal Affect, S. 367 ff.Google Scholar
  256. 256.
    Andritzky: Konsumentenverhalten, S. 223.Google Scholar
  257. 257.
    Vgl. zu den Funktionalansätzen Katz: Functional Approach, S. 163 ff.Google Scholar
  258. 258.
    Rosenberg: Attitudinal Effect, S. 367.Google Scholar
  259. 259.
    Müller-Hagedorn: Konsumentenverhalten, S. 184.Google Scholar
  260. 260.
    Silberer: Einstellungen, S. 550.Google Scholar
  261. 261.
    Andritzky: Konsumentenverhalten, S. 224.Google Scholar
  262. 262.
    Schnedlitz: Einstellungen, S. 62.Google Scholar
  263. 263.
    Trommsdorff: Produktimages, S. 56.Google Scholar
  264. 264.
    Müller-Hagedorn: Konsumentenverhalten, S. 187.Google Scholar
  265. 265.
    Carlson, E.R.: Attitude change and attitude structure, in: Journal of Abnormal and Social Psychology, 1956, Nr. 52, S. 256–261, zitiert nach: Doll: Komponentenmodell, S. 4.Google Scholar
  266. 266.
    Vgl. Doll: Komponentenmodell, S. 3.Google Scholar
  267. 267.
    Val. Freter: Mehrdimensionale Einstellunasmodelle, S. 165.Google Scholar
  268. 268.
    Silberer: Einstellungen, S. 550.Google Scholar
  269. 269.
    Vgl. Freter: Mehrdimensionale Einstellungsmodelle, S. 165.Google Scholar
  270. 270.
    Quack: Einstellungsrelevanz, S. 13.Google Scholar
  271. 271.
    Fishbein: Behavior Theorie, S. 389 ff.Google Scholar
  272. 272.
    Andritzky: Konsumentenverhalten, S. 228.Google Scholar
  273. 273.
    Andritzkv: Konsumentenverhalten. S. 227 f.Google Scholar
  274. 274.
    Müller-Hagedorn: Konsumentenverhalten, S. 190.Google Scholar
  275. 275.
    Vgl. Beeskow et alii: Marketing-Aktivitäten, S. 518 f.Google Scholar
  276. 276.
    Schnedlitz: Einstellungen, S. 67.Google Scholar
  277. 277.
    Vgl. Hammann, Erichson: Marktforschung, S. 143.Google Scholar
  278. 278.
    Fishbein, Ajzen: Attitude, S. 218.Google Scholar
  279. 279.
    Vgl. Müller-Hagedorn: Konsumentenverhalten, S. 191.Google Scholar
  280. 280.
    Fishbein, Ajzen: Attitude, S. 218 ff.Google Scholar
  281. 281.
    Zur genaueren Begründung dieser Hypothese vgl. Fishbein: Behavior Theory, S. 389 ff.Google Scholar
  282. 282.
    Schnedlitz: Einstellungen, S. 74.Google Scholar
  283. 283.
    Vgl. Fishbein, Ajzen: Attitude, S. 100 und S. 229.Google Scholar
  284. 284.
    Vgl. Steffenhagen: Wirkungen, S. 105.Google Scholar
  285. 285.
    Schnedlitz: Einstellungen, S. 67.Google Scholar
  286. 286.
    Vgl. zur Vorgabe numerischer Skalenbezeichnungen Kroeber-Riel: Konsumentenverhalten, S. 193 f.Google Scholar
  287. 287.
    Vgl. Hammann, Erichson: Marktforschung, S. 143.Google Scholar
  288. 288.
    Bänsch: Käuferverhalten. S. 45.Google Scholar
  289. 289.
    Trommsdorff: Produktimages, S. 54.Google Scholar
  290. 290.
    Schnedlitz: Einstellungen, S. 75.Google Scholar
  291. 291.
    Böhler: Marktsegmentierung, S. 92.Google Scholar
  292. 292.
    Mazanec: Einstellungsmessung S. 90.Google Scholar
  293. 293.
    Andritzky: Konsumentenverhalten, S. 228.Google Scholar
  294. 294.
    Bass, Talarzyk: Attitude Model, S. 93 ff., Talarzyk: A reply, S. 465 ff.Google Scholar
  295. 295.
    Sheth: Expectancy-value models, S. 462 ff., Sheth, Talarzyk: Determinants of Attitudes, S. 6 ff.Google Scholar
  296. 296.
    Cohen, Fishbein, Ahtola: Expectancy-value models, S. 456 ff.Google Scholar
  297. 297.
    Vgl. Freter: Mehrdimensionale Einstellunasmodelle, S. 165.Google Scholar
  298. 298.
    Vgl. Trommsdorff: Produktimages. S. 61.Google Scholar
  299. 299.
    Vgl. Bettman, Capon, Lutz: Attitude Models, S. 151 f.Google Scholar
  300. 300.
    Vgl. Doll: Komponentenmodell, S. 17.Google Scholar
  301. 301.
    Vgl. Doll: Komponentenmodell, S. 18.Google Scholar
  302. 302.
    Vgl. Mazis et alii: Multi-Attribute-Models, S. 38 ff.Google Scholar
  303. 303.
    Freter: Mehrdimensionale Einstellungsmessung, S. 166.Google Scholar
  304. 304.
    Bass, Wilkie: Attitudinal Predictions, S. 262 ff.Google Scholar
  305. 305.
    Ahtola: Vector Model, S. 52 ff.Google Scholar
  306. 306.
    Vgl. Doll: Komponentenmodell, S. 11.Google Scholar
  307. 307.
    Vgl. Beeskow et alii: Marketing-Aktivitäten, S. 518.Google Scholar
  308. 308.
    Vgl. Beeskow et alii: Marketing-Aktivitäten, S. 518.Google Scholar
  309. 309.
    Vgl. unter anderem Freter: Mehrdimensionale Einstellungsmodelle, S. 432 f., Day: Attitude Structure, S. 435 f., Wilkie, Pessemier: Attitude Models, S. 432 f., Sheth: Brand Profiles. S. 38 f.Google Scholar
  310. 310.
    Vgl. Wilkie, Pessemier: Attitude Structure, S. 432.Google Scholar
  311. 311.
    Sheth, Talarzyk: Determinants of Attitudes, S. 6 ff.Google Scholar
  312. 312.
    Vgl. Abschnitt 4.1.3.Google Scholar
  313. 313.
    Vgl. Trommsdorff: Produktimages, S. 64 f.Google Scholar
  314. 314.
    Trommsdorff: Produktimages, S. 49 f.Google Scholar
  315. 315.
    Freter: Mehrdimensionale Einstellungsmodelle, S. 168.Google Scholar
  316. 316.
    Vgl. Kaiser: Marktsegmente, S. 94.Google Scholar
  317. 317.
    Vgl. bspw. Bass, Pessemier, Lehmann: Attitudes, S. 532 ff., Beckwith, Lehmann: Differential Weights, S. 141 ff.Google Scholar
  318. 318.
    Vgl. hierzu Kap. 5.2.1.2 der vorliegenden Untersuchung.Google Scholar
  319. 319.
    Vgl. Pras, Summers: Process Models, S. 276 ff.Google Scholar
  320. 320.
    Vgl. Freter: Mehrdimensionale Einstellungsmodelle, S. 16.Google Scholar
  321. 321.
    Vgl. Heemeyer: Psychologische Marktforschung, S. 113.Google Scholar
  322. 322.
    Freter: Mehrdimensionale Einstellungsmodelle, S. 173.Google Scholar
  323. 323.
    Vgl. hierzu Böhler: Marktsegmentierung, S. 93.Google Scholar
  324. 324.
    Steffenhagen: Wirkungen, S. 106.Google Scholar
  325. 325.
    Vgl. Trommsdorff: Produktimages, S. 62 f.Google Scholar
  326. 326.
    Vgl. Ahtola: Vector Model, S. 53 ff.Google Scholar
  327. 327.
    Kroeber-Riel: Konsumentenverhalten, S. 195.Google Scholar
  328. 328.
    Kroeber-Riel: Konsumentenverhalten, S. 195.Google Scholar
  329. 329.
    Vgl. Abschnitt 4.2.2.1.Google Scholar
  330. 330.
    Freter: Mehrdimensionale Einstellungsmodelle im Marketing, S. 10.Google Scholar
  331. 331.
    Silberer: Einstellungen, S. 551.Google Scholar
  332. 332.
    Vgl. die Modelle von Lehmann: Choice Model, S. 47 ff., Beckwith, Kassarjian, Lehmann: Halo-Effects, S. 465 ff., Beckwith, Lehmann: Differential Weights, S. 141 ff.Google Scholar
  333. 333.
    In Anlehnung an Freter: Mehrdimensionale Einstellungsmodelle im Marketing, S. 10.Google Scholar
  334. 334.
    Silberer: Einstellungen, S. 551.Google Scholar
  335. 335.
    Vgl. zu den folgenden Ausführungen Trommsdorff: Produktimages, S. 67 ff.Google Scholar
  336. 336.
    Lehmann: Choice Model, S. 47 ff.Google Scholar
  337. 337.
    Bänsch: Käuferverhalten, S. 47.Google Scholar
  338. 338.
    Vgl. Trommsdorff: Produktimages, S. 75, Kroeber-Riel: Konsumentenverhalten, S. 195. Anders sehen dies Hammann, Erichson: Marktforschung, S. 145 und Werner: Analyse von Images, S. 281, aber auch Trommsdorff, Bleicher, Hildebrand: Nutzen und Einstellungen, S. 274.Google Scholar
  339. 339.
    Hammann, Erichson: Marktforschung, S. 145.Google Scholar
  340. 340.
    Vgl. zum Semantischen Differential und Polaritätenprofil Abschnitt 4.2.3.Google Scholar
  341. 341.
    Geise: Einkaufsstättenimage, S. 54.Google Scholar
  342. 342.
    Vgl. zu den verschiedenen Verfahren der Itemgeneerierung Abschnitt 5.2.1 .3 der vorliegenden Untersuchung.Google Scholar
  343. 343.
    Trommsdorff: Produktimages, S. 107 ff.Google Scholar
  344. 344.
    Vgl. zur Grid-Methode insbesondere Doll: Komponentenmodell, S. 65 ff., Riemann: Validität der Gridtechnik, S. 385 ff., Riemann: Erfassuna individueller Einstellunnen, S 1 39 ffGoogle Scholar
  345. 345.
    Vgl. zur Mehrdimensionalen Skalierung von Ähnlichkeiten und Präferenzen Abschnitt 4.3.Google Scholar
  346. 346.
    Vgl. Trommsdorff: Produktimages, S. 107 f.Google Scholar
  347. 347.
    Vgl. Trommsdorff: Produktimages, S. 125.Google Scholar
  348. 348.
    Trommsdorff, Schuster: Einstellungsforschung, S. 739.Google Scholar
  349. 349.
    Kroeber-Riel: Konsumentenverhalten, S. 196.Google Scholar
  350. 350.
    Böhler: Marktforschung, S. 112. Vgl. zum “Halo-Effekt” Beckwith, Kassarjian, Lehmann: Halo Effects, S. 465.Google Scholar
  351. 351.
    Unter Reihenfolgeeffekt ist die Beeinflussung der Beurteilung folgender Objekte durch die Beurteilung vorhergehender Objekte zu verstehen. Vgl. Böhler: Marktforschung, S. 113.Google Scholar
  352. 352.
    Böhler: Marktforschung, S. 116.Google Scholar
  353. 353.
    Trommsdorff: Produktimages, S. 126 f.Google Scholar
  354. 354.
    Trommsdorff: Produktimages, S. 127.Google Scholar
  355. 355.
    Vgl. zu den folgenden Ausführungen Trommsdorff: Produktimages S 128 ffGoogle Scholar
  356. 356.
    Fischer, Roppert: Transformationsanalyse, S. 98 ff.Google Scholar
  357. 357.
    Vgl. das von Trommsdorff hierzu vorgeschlagene Verfahren (Trommsdorff: Produktimages, S. 129).Google Scholar
  358. 358.
    Vgl. hierzu und zu den folgenden Ausführungen Trommsdorff: Produktimages, S. 29 f. und S. 129.Google Scholar
  359. 359.
    Vgl. Trommsdorff, Schuster: Einstellungsforschung, S. 740 f.Google Scholar
  360. 360.
    Hammann, Erichson: Marktforschung, S. 147, Trommsdorff: Nutzen und Einstellung, S. 274.Google Scholar
  361. 361.
    Trommsdorff: Image, S. 123.Google Scholar
  362. 362.
    Heemeyer: Psychologische Marktforschung, S. 116.Google Scholar
  363. 363.
    Vgl. Freter: Marktsegmentierung, S. 72, Hammann, Erichson: Marktforschung, S. 149.Google Scholar
  364. 364.
    In Anlehnung an Freter: Marktsegmentierung, S. 77.Google Scholar
  365. 365.
    Trommsdorff: Image, S. 124.Google Scholar
  366. 366.
    Steffenhagen: Wirkungen, S. 126.Google Scholar
  367. 367.
    Vgl. zu den folgenden Ausführungen Kroeber-Riel: Prognoserelevanz, S. 100 f.Google Scholar
  368. 368.
    Vgl. zu den folgenden Ausführungen Steffenhagen: Wirkungen, S. 126 f.Google Scholar
  369. 369.
    Werner: Analyse von Images, S. 281.Google Scholar
  370. 370.
    Vgl. hierzu Kroeber-Riel: Konsumentenverhalten, S. 197.Google Scholar
  371. 371.
    Kroeber-Riel: Konsumentenverhalten. S. 197.Google Scholar
  372. 372.
    Trommsdorff: Produktimages, S. 114.Google Scholar
  373. 373.
    Trommsdorff: Produktimages, S. 129.Google Scholar
  374. 374.
    Vgl. im einzelnen Abschnitt 5.3.Google Scholar
  375. 375.
    Dichtl, Schobert: Mehrdimensionale Skalierung, S. 38, Haseloff: Semantisches Differential, S. 760, Wettschureck: Meßtechnisches Praktikum, S. 129, Hammann, Erichson: Marktforschung, S. 140, Trommsdorff: Produktimages, S. 27, Böhler: Marktforschung, S. 110 f.Google Scholar
  376. 376.
    Insoweit wird ihr von der Standard-Marktforschungsliteratur der Rang eines mehrdimensionalen Meßverfahrens zugewiesen. Vgl. bspw. Hammann, Erichson: Marktforschung, S. 140, Böhler: Marktforschung, S. 1 10, Berekoven, Eckert, Ellenrieder: Marktforschung, S. 78, Nieschlag, Dichtl, Hörschgen: Marketing, S. 672.Google Scholar
  377. 377.
    Zumeist wird von 20–50 untereinander angeordneten Skalen ausgegangen. Vgl. Klapprott: Psychologische Methodik, S. 120.Google Scholar
  378. 378.
    Schäfer: SD-Technik, S. 154.Google Scholar
  379. 379.
    Hammann, Erichson: Marktforschung, S. 140.Google Scholar
  380. 380.
    Osgood, Suci, Tannenbaum: Measurement of Meaning, S. 76 ff.Google Scholar
  381. 381.
    Andritzky: Konsumentenverhalten, S. 73.Google Scholar
  382. 382.
    Kamasin, Kamasin: Umfrageforschung, S. 125 f., Trommsdorff: Produktimages, S. 30, Böhler: Marktforschung, S. 1 1 1.Google Scholar
  383. 383.
    Hofstätter: Einführung, S. 259 ff., Hofstätter: Individuum und Gesellschaft, S. 96 ff., Hofstätter, Lübbert: Methode der Eindrucksanalyse, S. 71 ff.Google Scholar
  384. 384.
    Hüttner: Marktforschung, S. 78.Google Scholar
  385. 385.
    Andritzky: Konsumentenverhalten, S. 73, Johannsen: Image, S. 823.Google Scholar
  386. 386.
    Vgl. die Beispiele bei Klapprott: Einstellungsstruktur, S. 41 ff., Nieschlag, Dichtl, Hörschgen: Marketing. S. 675.Google Scholar
  387. 387.
    Johannsen: Image, S. 823.Google Scholar
  388. 388.
    Johannsen: Image, S. 823.Google Scholar
  389. 389.
    Scheuch, Zehnpfennig: Skalierungsverfahren, S. 124.Google Scholar
  390. 390.
    Vgl. Heemskerk: Faktorenanalyse, S. 87.Google Scholar
  391. 391.
    Bortz: Empirische Forschung, S. 128.Google Scholar
  392. 392.
    Neumann, Rosenstiel: Marktpsychologie, S. 131, Bortz: Empirische Forschung, S. 129.Google Scholar
  393. 393.
    Klapprott: Psychologische Methodik, S. 120.Google Scholar
  394. 394.
    Vgl. bspw. Müller, Beeskow: Marketing-Aktivitäten, S. 406.Google Scholar
  395. 395.
    Bortz: Empirische Forschung, S. 129.Google Scholar
  396. 396.
    Lappe: Verhaltensrelevanz, S. 78Google Scholar
  397. 397.
    Vgl. Dichtl, Schobert: Mehrdimensionale Skalierung, S. 38. Vgl. zu den Problemen und Verfahren der Itemgenerierung auch Abschnitt 5.2.1.3.Google Scholar
  398. 398.
    Vgl. hierzu Bergler: Psychologie der Sauberkeit, S. 268 ff.Google Scholar
  399. 399.
    Vgl. Schäfer, Fuchs: Merkmalsselektion, S. 119 ff.Google Scholar
  400. 400.
    Klapprott: Psychologische Methodik, S. 120.Google Scholar
  401. 401.
    Vgl. Hammann, Erichson: Marktforschung, S. 140, Schäfer: Eindrucksdifferential, S. 103 f.Google Scholar
  402. 402.
    Vgl. hierzu Kamasin, Kamasin: Umfrageforschung, S. 125, Böhler: Marktforschung, S. 112.Google Scholar
  403. 403.
    Hüttner: Marktforschung, S. 78.Google Scholar
  404. 404.
    Hüttner: Marktforschung, S. 81.Google Scholar
  405. 405.
    Berekoven. Eckert Ell enrii Marktforschun S 78Google Scholar
  406. 406.
    In Anlehnung an Wettschureck: Meßtechnisches Praktikum, S. 129 ff.Google Scholar
  407. 407.
    Diehl, Schäfer: Datenanalyse, S. 169 ff. und S. 202 ff., Kallmann: Skalierung, S. 95.Google Scholar
  408. 408.
    Nieschlag, Dichtl, Hörschaen: Marketina. S. 674.Google Scholar
  409. 409.
    In Anlehnung an Mayntz, Holm, Hübner: Empirische Soziologie, S. 53.Google Scholar
  410. 410.
    Kamasin, Kamasin: Umfrageforschung, S. 128.Google Scholar
  411. 411.
    Diehl, Schäfer: Datenanalyse, S. 170 f.Google Scholar
  412. 412.
    Vgl. Neumann, Rosenstiel: Marktpsvcholoaie. S. 131.Google Scholar
  413. 413.
    Kallmann: Skalierung, S. 96.Google Scholar
  414. 414.
    Kroeber-Riel: Konsumentenverhalten, S. 192 und 205, Heemskerk: Faktorenanalyse, S. 87.Google Scholar
  415. 415.
    Klapprott: Psychologische Methodik, S. 121.Google Scholar
  416. 416.
    Hofstätter: Sozialpsychologie, S. 262. Vgl. zur Anwendung des Q-Maßes auch Wellhöfer: Sozialwissenschaftliche Methoden, S. 140 f.Google Scholar
  417. 417.
    Diehl, Schäfer: Datenanalyse, S. 172 ff. Ähnlichkeitskoeffizienten umfassen einen festen Rang von -1 bis +1. Vgl. hierzu Oppermann: Mehrdimensionale Skalierung, S. 213.Google Scholar
  418. 418.
    Lienert: Testaufbau, S. 194.Google Scholar
  419. 419.
    Diehl, Schäfer: Datenanalyse, S. 177.Google Scholar
  420. 420.
    Osgood, Suci: Analysis of Meaning, S. 253. Vgl. zur Berechnung der D-Werte auch Kerlinger: Sozialwissenschaften, S. 894.Google Scholar
  421. 421.
    Diehl, Schäfer: Datenanalyse, S. 184 und 189.Google Scholar
  422. 422.
    Heemskerk: Faktorenanalyse, S. 87.Google Scholar
  423. 423.
    Vgl. Diehl, Schäfer: Datenanalvse, •S 199.Google Scholar
  424. 424.
    Kallmann: Skalierung, S. 96.Google Scholar
  425. 425.
    Vgl. Abschnitt 5.2 der vorliegenden Untersuchung.Google Scholar
  426. 426.
    Vgl. Bellinger: Image-Absatzfunktion, S. 645.Google Scholar
  427. 427.
    Vgl. zur Problematik dieser Aussagen Abschnitt 5.3.Google Scholar
  428. 428.
    In Anlehnung an Friedrichs: Sozialforschung, S. 186.Google Scholar
  429. 429.
    Scheuch, Zehnpfennig: Skalierungsverfahren, S. 127, Friedrichs: Sozialforschung, S. 186.Google Scholar
  430. 430.
    Zusammenfassend Heise: Methodological Issues, S. 406 ff.Google Scholar
  431. 431.
    Vgl. Bortz: Empirische Forschung, S. 130.Google Scholar
  432. 432.
    Vgl. Schäfer: SD-Technik, S. 187 und die dort zitierten Untersuchungen zur Bipolaritäts-Annahme.Google Scholar
  433. 433.
    Kamasin, Kamasin: Umfrageforschung, S. 126.Google Scholar
  434. 434.
    Val. hierzu die nefiihrte</i> Dickuscion in Abschnitt 41Google Scholar
  435. 435.
    Vgl. Diehl, Schäfer: Datenanalyse, S. 176 und die dort zitierten Untersuchunaseraebnisse.Google Scholar
  436. 436.
    Vgl. zu der Tendenz zu Neutralurteilen bei Merkmals-Irrelevanz Schäfer: SDTechnik, S. 191.Google Scholar
  437. 437.
    Magens: Image-Forschung, S. 58.Google Scholar
  438. 438.
    Micko: Subjektive Ähnlichkeiten, S. 245.Google Scholar
  439. 439.
    Böhler: Marktforschung, S. 112.Google Scholar
  440. 440.
    Vgl. Lappe: Verhaltensrelevanz, S. 78 ff.Google Scholar
  441. 441.
    Heise: Methodological Issues, S. 406 ff.Google Scholar
  442. 442.
    Vgl. Trommsdorff: Produktimages, S. 45 f.Google Scholar
  443. 443.
    Vgl. Spiegel: Marktmodell, S. 48 f., Diehl, Schäfer: Datenanalyse, S. 181, Trommsdorff: Produktimages, S. 31.Google Scholar
  444. 444.
    Müller, Beeskow: Einkaufsstätten-Image, S. 406.Google Scholar
  445. 1.
    Ahrens: Multidimensionale Skalierung, S. 29.Google Scholar
  446. 2.
    Vgl. zu der Abgrenzung zwischen ein- und mehrdimensionalen Positionierungsverfahren Abschnitt 3.5 dieser Untersuchung.Google Scholar
  447. 3.
    Kühn: Multidimensionale Skalierung, S. 56, Böhler: Marktsegmentierung, S. 240, Green, Rao: Applied Multidimensional Scaling, S. 5, Aaker: Multivariate Analysis, S. 257.Google Scholar
  448. 4.
    Werner: Produkt-Positionierung, S. 387, Böhler, Stölzel: Positionierungsmodelle, S. 21, Mazanec, Wiegele: Positionierungsmodelle, S. 49, Schobert: Präferenzwerte, S. 40.Google Scholar
  449. 5.
    Rehder: Multidimensionale Produktmarktstrukturierung, S. 74.Google Scholar
  450. 6.
    Ahrens: Multidimensionale Skalierung, S. 29.Google Scholar
  451. 7.
    Trommsdorff, Schuster: Einstellungsforschung, S. 741.Google Scholar
  452. 8.
    Zu marketingspezifischen Anwendungen der MDS vgl. exemplarisch Green, Tull: Marketingforschung, S. 441 ff., Dichtl, Schobert: Mehrdimensionale Skalierung, S. 75 ff., Mölters: Mehrdimensionale Skalierung, S. 139 ff., Dichtl, Bauer, Schobert: Mehrdimensionale Marktmodelle, S. 163 ff., Böhler: Produktalternativen, S. 272 ff., Rehder: Multidimensionale Produktmarktstrukturierung, S. 158 ff.Google Scholar
  453. 9.
    Dichtl, Schobert: Mehrdimensionale Skalierung, S. 37 ff.Google Scholar
  454. 10.
    Vgl. Dichtl. Schobert: Mehrdimensionale Skalieruna. S. 1.Google Scholar
  455. 11.
    Borg: Multidimensionale Skalierung, S. 125.Google Scholar
  456. 12.
    Green, Tull: Marketingforschung, S. 429.Google Scholar
  457. 13.
    Vgl. Hammann: Neue Methoden, S. 86.Google Scholar
  458. 14.
    Vgl. Green, Carmone: Nonmetric Scaling Method, S. 73.Google Scholar
  459. 15.
    Hammann: Neue Methoden, S. 86.Google Scholar
  460. 16.
    Green, Tull: Marketingforschung, S. 431 f.Google Scholar
  461. 17.
    Green, Tull: Marketingforschung, S. 432.Google Scholar
  462. 18.
    Ahrens: Skalierung, S. 451.Google Scholar
  463. 19.
    Hammann: Neue Methoden S 86Google Scholar
  464. 20.
    Vgl. zur MMDS insbesondere Torgerson: Scaling, S. 50 ff.Google Scholar
  465. 21.
    Val. Hartmann: Genmetrisch ModdeIIe s 162Google Scholar
  466. 22.
    Gäßler: Mehrdimensionale Skalierung S 26Google Scholar
  467. 23.
    Green, Tull: Marketinaforschung, S. 434.Google Scholar
  468. 24.
    Mazanec. Wiegele: Positinnier ngsmmoddellee S 49Google Scholar
  469. 25.
    Tucker, Messik: Difference Model, S. 333 ff.Google Scholar
  470. 26.
    Carroll, Chang: Individual Differences, S. 283 ff.Google Scholar
  471. 27.
    Ahrens: Skalierung, S. 451.Google Scholar
  472. 28.
    Gäßler: Mehrdimensionale Skalierung, S. 23.Google Scholar
  473. 29.
    Ahrens: Skalierung, S. 451.Google Scholar
  474. 30.
    Schmidt-Bräkling: Zielgruppenbestimmung, S. 87.Google Scholar
  475. 31.
    Vgl. Trommsdorff, Schuster: Einstellungsforschung, S. 741, Kallmann: Skalierung, S. 101.Google Scholar
  476. 32.
    Diller, Schobert: Imagerelationen, S. 298.Google Scholar
  477. 33.
    Diller, Schobert: Imagerelationen, S. 298.Google Scholar
  478. 34.
    Val. Kallmann: Skalierung. S 101Google Scholar
  479. 35.
    Shepard: Multidimensional Methods, S. 23 ff.Google Scholar
  480. 36.
    Vgl. Rehder: Multidimensionale Produktmarktstrukturierung, S. 77, Ahrens: Multidimensionale Skalierung, S. 113 ff.Google Scholar
  481. 37.
    Sydow, Petzold: Mathematische Psvcholoaie. S. 127.Google Scholar
  482. 38.
    Quack: Einstellungsrelevanz, S. 37.Google Scholar
  483. 39.
    Vgl. Sixtl: Meßmethoden, S. 139.Google Scholar
  484. 40.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 164.Google Scholar
  485. 41.
    Sixtl: Meßmethoden, S. 279.Google Scholar
  486. 42.
    Formalismus: gx(g-1)/2.Google Scholar
  487. 43.
    Vgl. zum Problem der Intransitivitäten bei Paarvergleichen Abschnitt 4.1 .1 dieser Untersuchuna.Google Scholar
  488. 44.
    Vgl. Thurstone, Chave: Attitudes.Google Scholar
  489. 45.
    Die Methode der gleich erscheinenden Intervalle wird ausführlich in Abschnitt 4.2.1.2 dieser Untersuchung behandelt.Google Scholar
  490. 46.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 166.Google Scholar
  491. 47.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 166.Google Scholar
  492. 48.
    Sixtl: Meßmethoden, S. 293.Google Scholar
  493. 49.
    Sixtl: Meßmethoden, S. 161 f.Google Scholar
  494. 50.
    Andritzky: Konsumentenverhalten, S. 125.Google Scholar
  495. 51.
    Scheuch, Zehnpfennig: Skalierungsverfahren, S. 148.Google Scholar
  496. 52.
    Vgl. hierzu Dichtl, Schobert: Mehrdimensionale Skalierung, S. 6.Google Scholar
  497. 53.
    Zu Problemen der Urteilsbilduna val. Abschnitt 4.1. dieser UntersuchungGoogle Scholar
  498. 54.
    Sixtl: Meßmethoden, S. 294. Vgl. zum Paarvergleich Abschnitt 4.1 .1 dieser Untersuchung.Google Scholar
  499. 55.
    Vgl. Torgerson: Scaling, S. 262 ff.Google Scholar
  500. 56.
    Vgl. zu anderen Versionen Torgerson: Scaling, 262 ff.Google Scholar
  501. 57.
    Sixtl: Meßmethoden, S. 294.Google Scholar
  502. 58.
    Vgl. Abschnitt 4.1.1.Google Scholar
  503. 59.
    Vgl. zur Methode der vollständigen Rangordnungen Mölters: Mehrdimensionale Skalierung, S. 127.Google Scholar
  504. 60.
    Mölters: Mehrdimensionale Skalierung, S. 127 f.Google Scholar
  505. 61.
    Vgl. zum Verfahren der Triangularisation Green, Rao: Applied Multidimensional Scaling, S. 182 ff.Google Scholar
  506. 62.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 169.Google Scholar
  507. 63.
    Holtmann: Multidimensionale Skalierung, S. 73 ff.Google Scholar
  508. 64.
    Böcker, Brink: Einkaufszentren, S. 165.Google Scholar
  509. 65.
    In Anlehnung an Quack: Einstellungsrelevanz, S. 34.Google Scholar
  510. 66.
    Rehder: Multidimensionale Produktmarktstrukturierung, S. 112. Einen Überblick zu sonstigen Erhebungsmethoden geben Green, Carmone: Nonmetric Scaling Methods, S. 71 ff.Google Scholar
  511. 67.
    Quack: Einstellungsrelevanz, S. 92.Google Scholar
  512. 68.
    Kallmann: Skalierung, S. 107.Google Scholar
  513. 69.
    Dichtl, Bauer, Schölch: Kontoführungsgebühren, S. 418 f.Google Scholar
  514. 70.
    Young, Householder: Discussion, S. 19 ff.Google Scholar
  515. 71.
    Torgerson: Multidimensionale Scaling, S. 401 ff.Google Scholar
  516. 72.
    Böhler: Marktsegmentierung, S. 241.Google Scholar
  517. 73.
    Vgl. Böhler: Marktsegmentierung, S. 245.Google Scholar
  518. 74.
    Vgl. Sixtl: Meßmethoden, S. 354 ff. und Ahrens: Multidimensionale Skalierung, S. 122 ff.Google Scholar
  519. 75.
    Vgl. im einzelnen Rehder: Multidimensionale Produktmarktstrukturierung, S. 247 ff., Mayer: Produktpositionierung, S. 179 ff.Google Scholar
  520. 76.
    Bortz: Empirische Forschung, S. 111.Google Scholar
  521. 77.
    Gäßler: Mehrdimensionale Skalierung, S. 38.Google Scholar
  522. 78.
    Vgl. zusammenfassend Schönemann, Borg: Mehrdimensionale Metrische Skalierunasmethoden. S. 52 ff.Google Scholar
  523. 79.
    Diller, Schobert: Imagerelationen, S. 303.Google Scholar
  524. 80.
    Shepard: Multidimensional Scalina, S. 125 ff.Google Scholar
  525. 81.
    Kruskal: Nonmetric Multidimensional Scaling, S. 115 ff.Google Scholar
  526. 82.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 188.Google Scholar
  527. 83.
    Kruskal: Nonmetric Multidimensional Scaling, S. 120.Google Scholar
  528. 84.
    Vgl. zu diesem Verfahren Mayer: Produktpositionierung, S. 189.Google Scholar
  529. 85.
    Hansmann, Zetsche, Paetow: Multidimensionale Skalierung (I), S. 15.Google Scholar
  530. 86.
    Dichtl, Schobert: Mehrdimensionale Skalierung, S. 3.Google Scholar
  531. 87.
    Andritzky: Konsumentenverhalten, S. 126.Google Scholar
  532. 88.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 191.Google Scholar
  533. 89.
    Dichtl, Schobert: Mehrdimensionale Skalierung, S. 2.Google Scholar
  534. 90.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 191.Google Scholar
  535. 91.
    Dichtl, Schobert: Mehrdimensionale Skalierung, S. 3.Google Scholar
  536. 92.
    Dichtl, Schobert: Mehrdimensionale Skalierung, S. 3.Google Scholar
  537. 93.
    Vgl. Andritzky: Konsumentenverhalten, S. 127.Google Scholar
  538. 94.
    Vgl. zu der Darstellung des Gradientenverfahrens Dichtl, Schobert: Mehrdimensionale Skalierung, S. 7 und S. 12, Kruskal: Nonmetric Multidimensional Scaling, S. 121 ff., Hansmann, Zetsche, Paetow: Multidimensionale Skalierung (II), S. 29, Mölters: Mehrdimensionale Skalierung, S. 104 ff.Google Scholar
  539. 95.
    Dichtl, Schobert: Mehrdimensionale Skalierung, S. 5.Google Scholar
  540. 96.
    Kruskal: Multidimensional Scaling, S. 15.Google Scholar
  541. 97.
    Dichtl, Schobert: Mehrdimensionale Skalierung, S. 5. VgI. zu den Distanzmaßen Abschnitt 5.3.1.3.Google Scholar
  542. 98.
    Nieschlag, Dichtl, Hörschgen: Marketing, S. 783 f.Google Scholar
  543. 99.
    Mölters: Mehrdimensinnale Skalierunn S 46Google Scholar
  544. 100.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 187.Google Scholar
  545. 101.
    Mazanec, Porzer, Scheuch: Produkt-Positionierung, S. 76.Google Scholar
  546. 102.
    Nieschlag, Dichtl, Hörschgen: Marketing, S. 785.Google Scholar
  547. 103.
    Dichtl, Bauer, Schobert: Mehrdimensionale Marktmodelle, S. 170.Google Scholar
  548. 104.
    Vgl. Rehder: Multidimensionale Produktmarktstrukturierung, S. 121.Google Scholar
  549. 105.
    Vgl. Dichtl, Bauer, Schobert: Mehrdimensionale Marktmodelle, S. 170.Google Scholar
  550. 106.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 225.Google Scholar
  551. 107.
    Dichtl, Bauer, Schobert: Mehrdimensionale Marktmodelle, S 170Google Scholar
  552. 108.
    Böhler: Marktsegmentierung, S. 259 f.Google Scholar
  553. 109.
    Val. Schobert: 50Google Scholar
  554. 110.
    Mazanec, Prozer, Wiegele: Präferenzmessung, S. 3 f.Google Scholar
  555. 111.
    Rehder: Multidimensionale Produktmarktstrukturierung, S. 121.Google Scholar
  556. 112.
    Quack: Einstellungsrelevanz, S. 53.Google Scholar
  557. 113.
    Vgl. zu dieser Unterscheidung Carroll: Individual Differences, S. 114.Google Scholar
  558. 114.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 217.Google Scholar
  559. 115.
    Mayer: Produktpositionieruna, S. 217 f.Google Scholar
  560. 116.
    Green, Rao: Applied Multidimensional Scaling, S. 11, Sixtl: Meßmethoden, S. 399.Google Scholar
  561. 117.
    Mazanec, Porzer, Wiegele: Mehrdimensionale Skalierunasmethoden. S. 445.Google Scholar
  562. 118.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 219 und 221.Google Scholar
  563. 119.
    Vgl. Dichtl, Schobert: Mehrdimensionale Skalierung, S. 50.Google Scholar
  564. 120.
    Ahrens: Multidimensionale Skalieruna. S. 21 .Google Scholar
  565. 121.
    Vgl. hierzu insbesondere Gigerenzer: Messung und Modellbilduna, S. 357 ff.Google Scholar
  566. 122.
    Shepard: Multidimensional Methods, S. 39 ff.Google Scholar
  567. 123.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 205.Google Scholar
  568. 124.
    Shepard: Multidimensional Methods, S. 40.Google Scholar
  569. 125.
    Kallmann: Skalierung, S. 119, Rehder: Multidimensionale Produktmarktstrukturierung, S. 96 f.Google Scholar
  570. 126.
    Auf andere, weniger anspruchsvolle Interpretationshilfen (Pattern Approach, Clusteranalyse etc.) soll an dieser Stelle nicht eingegangen werden. Vgl. hierzu Mayer: Produktpositionierung, S. 208 ff.Google Scholar
  571. 127.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 210.Google Scholar
  572. 128.
    Vgl. zum Rangreihentest Andritzky: Konsumentenverhalten, S. 127 f., Shepard: Multidimensional Methods, S. 41.Google Scholar
  573. 129.
    Shepard: Multidimensional Methods. S. 42.Google Scholar
  574. 130.
    Vgl. bspw. Dichtl, Schobert: Mehrdimensionale Skalierung, S. 9.Google Scholar
  575. 131.
    Freitag: Skalierungsverfahren, S. 194.Google Scholar
  576. 132.
    Trommsdorff: Einstellungsmessung, S. 30.Google Scholar
  577. 133.
    Trommsdorff: Einstellungsmessung, S. 30.Google Scholar
  578. 134.
    Andritzky: Konsumentenverhalten, S. 128.Google Scholar
  579. 135.
    Hammann, Erichson: Marktforschung, S. 157.Google Scholar
  580. 136.
    Vgl. Trommsdorff: Einstellungsmessung, S. 31.Google Scholar
  581. 137.
    Böhler: Marktseamentieruna. S. 268.Google Scholar
  582. 138.
    Dichtl, Schobert: Mehrdimensionale Skalierung, S. 10.Google Scholar
  583. 139.
    Dichtl, Schobert: Mehrdimensionale Skalierung, S. 10 f., Diller, Schobert: Image-Analyse, S. 8.Google Scholar
  584. 140.
    Andritzky: Konsumentenverhalten, S. 127.Google Scholar
  585. 141.
    Hansmann, Zetsche, Paetow: Multidimensionale Skalierung (III), S. 41.Google Scholar
  586. 142.
    Mazanec, Porzer, Scheuch: Produkt-Positionierung, S. 54.Google Scholar
  587. 143.
    Shepard: Metric structures, S. 287 f.Google Scholar
  588. 144.
    Rabinowitz: An introduction, S. 378.Google Scholar
  589. 145.
    Böhler: Marktsegmentierung, S. 257.Google Scholar
  590. 146.
    Vgl. hierzu die Untersuchungsergebnisse in Kapitel 5.Google Scholar
  591. 147.
    Vgl. Dichtl, Schobert: Mehrdimensionale Skalierung, S. 56 f.Google Scholar
  592. 148.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 192.Google Scholar
  593. 149.
    Vgl. zu den folgenden Ausführungen Böhler: Marktsegmentierung, S. 257 f.Google Scholar
  594. 150.
    Freitag: Skalierungsverfahren, S. 193.Google Scholar
  595. 151.
    Dieses Ergebnis zeigt sich bspw. auch bei einer Studie von Dichtl/Schobert zur MDS von Einzelhandelsunternehmungen. Vgl. hierzu die Positionierungsmodelle für “Food” und “Nonfood” in Dichtl, Schobert: Mehrdimensionale Skalierung, S. 46 ff.Google Scholar
  596. 152.
    Hammann: Neue Methoden, S. 86.Google Scholar
  597. 153.
    Schuchard-Ficher et alii: Multivariate Analysemethoden, S. 297, Mölters: Mehrdimensionale Skalierung, S. 134.Google Scholar
  598. 154.
    Dichtl, Schobert: Mehrdimensionale Skalierung, S. 10.Google Scholar
  599. 155.
    Hauser, Koppelman: Mapping Techniques, S. 495 ff..Google Scholar
  600. 156.
    Die klassische Diskriminanzanalyse geht auf R.A. Fisher zurück. Vgl. Fisher: Discriminant Functions, S. 422 ff.Google Scholar
  601. 157.
    Hüttner: Marktforschung, S. 207. Vgl. zur Einführung in die Diskriminanzanalyse Hope: Multivariate Analyse, S. 131 ff., Aaker: Multivariate Analysis, S. 115 ff., Skarabis:Diskrimination und Klassifikatinn.Google Scholar
  602. 158.
    Hüttner: Marktforschung, S. 208.Google Scholar
  603. 159.
    Rehder: Multidimensionale Produktmarktstrukturierung, S. 152.Google Scholar
  604. 160.
    Beeskow et alii: Marketing-Aktivitäten, S. 515.Google Scholar
  605. 161.
    Beeskow et alii: Marketina-Aktivitäten. S. 515.Google Scholar
  606. 162.
    Berekoven, Eckert, Ellenrieder: Marktforschung, S. 221.Google Scholar
  607. 163.
    Hammann: Neue Methoden, S. 87.Google Scholar
  608. 164.
    Vgl. Böhler: Marktsegmentierung, S. 182.Google Scholar
  609. 165.
    Das Zahlenmaterial für das folgende Beispiel ist entnommen aus Green, Tull: Marketingforschung, S. 359 ff.Google Scholar
  610. 166.
    Vgl. Green, Tull: Marketingforschung, S. 357.Google Scholar
  611. 167.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 139.Google Scholar
  612. 168.
    Vgl. Berekoven, Eckert, Ellenrieder: Marktforschung, S. 222 ff.Google Scholar
  613. 169.
    Rehder: Multidimensionale Produktmarktstrukturierung, S. 150, Green, Tull: Marketingforschung, S. 357.Google Scholar
  614. 170.
    Hüttner: Marktforschung, S. 209, Nieschlag, Dichtl, Hörschgen: Marketing, S. 760.Google Scholar
  615. 171.
    Z.B. BMD-04M-Programm zur Zweigruppen-Analyse und BMD-07M-Programm zur multiplen Diskriminanzanalyse (Dixon: Biomedical Computer Programs).Google Scholar
  616. 172.
    Vgl. hierzu bspw. Linder: Statistische Methoden, S. 240 ff. Marketingorientierte Berechnungsbeispiele finden sich in Böhler: Marktsegmentierung, S. 174 f., Hüttner: Marktforschung, S. 209 ff., Pessemier, Root: New Product Planning, S. 10 ff., Green, Tull: Marketingforschung, S. 361 ff.Google Scholar
  617. 173.
    Hüttner: Marketing-Entscheidungen, S. 295.Google Scholar
  618. 174.
    Diller, Bauer: Image-Analyse, S. 190.Google Scholar
  619. 175.
    Vgl. Berekoven, Eckert, Ellenrieder: Marktforschung, S. 224.Google Scholar
  620. 176.
    Diller, Bauer: Image-Analyse, S. 189.Google Scholar
  621. 177.
    Green Tull. Marketingforschun S 371Google Scholar
  622. 178.
    Hüttner: Marktforschung, S. 214, Green. Tull: Marketingforschung S. 371.Google Scholar
  623. 179.
    Vgl. Abschnitt 5.2.1.3 der vorliegenden Untersuchung.Google Scholar
  624. 180.
    Vgl. Bock: Statistical Methods, S. 406.Google Scholar
  625. 181.
    Böhler: Marktsegmentierung, S. 179.Google Scholar
  626. 182.
    Mazanec, Wiegele: Positionierungsmodelle, S. 50.Google Scholar
  627. 183.
    Böhler: Marktsegmentierung, S. 180.Google Scholar
  628. 184.
    Myers, Tauber: Market Structure, S. 58.Google Scholar
  629. 185.
    Diller, Bauer: Image-Analyse, S. 190.Google Scholar
  630. 186.
    Vgl. Nieschlag, Dichtl, Hörschgen: Marketing, S. 757, Green, Tull: Marketingforschung, S. 367.Google Scholar
  631. 187.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 150.Google Scholar
  632. 188.
    Diller, Bauer: Image-Analyse, S. 190.Google Scholar
  633. 189.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 130 f.Google Scholar
  634. 190.
    Werner: Produkt-Positionierung, S. 388.Google Scholar
  635. 191.
    Vgl. Mayer: Produktpositionierung, S. 131.Google Scholar
  636. 192.
    Mazanec, Wiegele: Positionierungsmodelle, S. 50.Google Scholar
  637. 193.
    Werner: Produkt-Positionierung, S. 388.Google Scholar
  638. 194.
    Böhler: Marktsegmentierung, S. 182.Google Scholar
  639. 195.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 134.Google Scholar
  640. 196.
    Diller: Diskriminanzanalyse, S. 128.Google Scholar
  641. 197.
    Mazanec, Wiegele: Positionierungsmodelle, S. 50.Google Scholar
  642. 198.
    Hierin wird ein maßgeblicher Unterschied zur faktorenanalytischen Einkaufsstätten-Positionierung deutlich: Die wahrgenommene Übereinstimmung von Einkaufsstätten wird bei der Faktorenanalyse durch den Umfang der den Geschäften gemeinsam zugebilligten Attribute, bei der Diskriminanzanalyse hingegen durch den Umfang der Unterschiede ausgedrückt. Vgl. Myers, Tauber: Market Structure, S. 62.Google Scholar
  643. 199.
    Vgl. zu dieser Ansicht bezüglich des Kaufverhaltens Böhler: Marktsegmentierung, s_ 175Google Scholar
  644. 200.
    Vgl. Mayer: Produktpositionierung, S. 154 f.Google Scholar
  645. 201.
    Diller, Bauer: Image-Analyse, S. 192.Google Scholar
  646. 202.
    Vgl. Myers, Tauber: Market Structure, S. 58.Google Scholar
  647. 203.
    In Anlehnung an Diller, Bauer: Image-Analyse, S. 197.Google Scholar
  648. 204.
    Diller, Bauer: Image-Analyse, S. 198.Google Scholar
  649. 205.
    Hammann: Neue Methoden, S. 88.Google Scholar
  650. 206.
    Vgl. zur Faktorenanalyse die ausführlichen Darstellungen bei Überla: Faktorenanalyse, Weiber: Faktorenanalyse, Jahn, Vahle: Faktorenanalyse, Revenstorf: Faktorenanalyse, Hüttner: Marketing-Entscheidungen, S. 329 ff., Hartung, Elpelt: Multivariate Statistik, S. 505 ff., Marinell: Multivariate Verfahren, S. 152 ff., Heemskerk: Faktorenanalvse, S. 85 ff.Google Scholar
  651. 207.
    Hütmer: Multivariate Methoden, S. 59.Google Scholar
  652. 208.
    Flury, Riedwyl: Statistik, S. 135.Google Scholar
  653. 209.
    Vgl. Dichtl: Multivariatenanalyse, S. 77 ff.Google Scholar
  654. 210.
    Henseler: Imagepolitik, S. 211.Google Scholar
  655. 211.
    Mazanec: Positionierungsmodelle I, S. 50.Google Scholar
  656. 212.
    Hammann, Erichson: Marktforschung, S. 80 f.Google Scholar
  657. 213.
    Vgl. bspw. Hammann, Erichson: Marktforschung, S. 80.Google Scholar
  658. 214.
    Inhaltlich lassen sich noch Sonderfälle (weitere Dimensionen) wie z.B. die Zeit (T) und die Situation (S) unterscheiden, so daß man zur S- und T-Technik gelangt. Diese Techniken sind jedoch in der Marketingforschung nur wenig verbreitet.Google Scholar
  659. 215.
    Vgl. Hüttner: Marketing-Entscheidungen, S. 330 ff.Google Scholar
  660. 216.
    Vgl. Salcher: Marktforschung, S. 328.Google Scholar
  661. 217.
    Überla: Faktorenanalyse, S. 93.Google Scholar
  662. 218.
    Nieschlag, Dichtl, Hörschgen: Marketing, S. 775.Google Scholar
  663. 219.
    Hammann:Neue Methoden, S. 88.Google Scholar
  664. 220.
    In Anlehnung an Rehder: Multidimensionale Produktmarktstrukturierung, S. 54 f.Google Scholar
  665. 221.
    Rehder: Multidimensionale Produktmarktstrukturierung S 55Google Scholar
  666. 222.
    Mazanec, Porzer, Scheuch: Produkt-Positionierung, S. 39.Google Scholar
  667. 223.
    Vgl. Hofstätter: Faktorenanalyse, S. 224.Google Scholar
  668. 224.
    Schuchard-Ficher et alii: Multivariate Analysemethoden, S. 235.Google Scholar
  669. 225.
    In Anlehnung an Böhler: Marktsegmentierung, S. 215.Google Scholar
  670. 226.
    Böhler: Marktsegmentierung, S. 213.Google Scholar
  671. 227.
    Mazanec, Porzer, Scheuch: Produkt-Positionierung, S. 40.Google Scholar
  672. 228.
    Hüttner: Multivariate Methoden. S. 61.Google Scholar
  673. 229.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 105.Google Scholar
  674. 230.
    Vgl. hierzu Lauwert: Kommunalitätenproblem, S. 36 ff.Google Scholar
  675. 231.
    Vgl. zu den verschiedenen Auswahlverfahren und zur Problematik der Generierung der Items Abschnitt 5.2.1 .3. dieser Untersuchung.Google Scholar
  676. 232.
    Zu weiteren Varianten vgl. Abschnitt 5.3 dieser Untersuchung.Google Scholar
  677. 233.
    Schuchard-Ficher et alii: Multivariate Analysemethoden, S. 219.Google Scholar
  678. 234.
    Green, Tull: Marketingforschung, S. 395.Google Scholar
  679. 235.
    Schuchard-Ficher et alii: Multivariate Analysemethoden, S. 219 f.Google Scholar
  680. 236.
    Pawlik: Dimensionen, S. 18 f.Google Scholar
  681. 237.
    Zur Berechnung des Korrelationskoeffizienten vgl. bspw. Schuchard-Ficher et alii: Multivariate Analysemethoden, S. 218.Google Scholar
  682. 238.
    Hüttner: Marktforschung, S. 227.Google Scholar
  683. 239.
    Hüttner: Marktforschung, S. 227.Google Scholar
  684. 240.
    Überla: Faktorenanalyse, S. 155.Google Scholar
  685. 241.
    Hüttner: Marktforschung, S. 227.Google Scholar
  686. 242.
    Vgl. zu den Methoden der Kommunalitätenschätzung insbesondere Pawlik: Dimensionen, S. 119 ff., Albert: Correlation Matrix, S. 144 ff., Überla: Faktorenanalyse, S. 157 ff., Lauwert: Kommunalitätenproblem, S. 40 ff.Google Scholar
  687. 243.
    Hüttner: Marketing-Entscheidungen, S. 339.Google Scholar
  688. 244.
    Vgl. Flury, Riedwyl: Statistik, S. 138.Google Scholar
  689. 245.
    Kähler: Datenanalysesystem SPSS, S. 93.Google Scholar
  690. 246.
    Roßbach, Theis: Manual zum EDV-Programm EPOSYS, o.S.Google Scholar
  691. 247.
    Hüttner: Marktforschung, S. 227.Google Scholar
  692. 248.
    Daß sich das Modell gemeinsamer Faktoren zur Faktorenextraktion ebenfalls der Hauptkomponentenmethode bedient, führt zu Ausdrucksschwierigkeiten. Im folgenden wird von “Hauptkomponentenmethode” dann gesprochen, wenn nur das Extraktionsverfahren als solches gemeint ist (vgl. Überla: Faktorenanalyse, S. 93).Google Scholar
  693. 249.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 100. Val. zur Berechnuna bspw. Böhler: Marktsenmentieruunn S 217 fGoogle Scholar
  694. 250.
    Überla: Faktorenanalyse, S. 99.Google Scholar
  695. 251.
    Vgl. hierzu Hartung, Elpelt: Multivariate Statistik, S. 528.Google Scholar
  696. 252.
    Daumenlang: Graphische Analysetechniken, S. 559.Google Scholar
  697. 253.
    Schuchard-Ficher et alii: Multivariate Analysemethoden, S. 221.Google Scholar
  698. 254.
    Heemskerk: Faktorenanalyse, S. 86.Google Scholar
  699. 255.
    Rehder: Multidimensionale Produktmarktstrukturierung, S. 57.Google Scholar
  700. 256.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 102.Google Scholar
  701. 257.
    Hüttner: Marketing-Entscheidungen, S. 337.Google Scholar
  702. 258.
    Berekoven, Eckert, Ellenrieder: Marktforschung S. 230Google Scholar
  703. 259.
    Vgl. zu diesem Vorgehen bspw. Dichtl, Müller-Heumann: Marktsegmentierung, S. 254.Google Scholar
  704. 260.
    Rehder: Multidimensionale Produktmarktstrukturierung, S. 60.Google Scholar
  705. 261.
    Rummel: Factor Analysis, S. 472 ff.Google Scholar
  706. 262.
    Vgl. zum Begriff “Einfachstruktur” Überla: Faktorenanalyse, S. 157 ff. sowie die Postulate zur Einfachstruktur bei Thurstone: Factor Analysis, S. 335.Google Scholar
  707. 263.
    Flury, Riedwyl: Statistik, S. 143.Google Scholar
  708. 264.
    Überla: Faktorenanalyse, S. 175.Google Scholar
  709. 265.
    Hüttner: Marktforschung S 2331 fGoogle Scholar
  710. 266.
    Green, Tull: Mark etingforsch unn S. 404Google Scholar
  711. 267.
    Mayer: Produktpositionierung, S. 107.Google Scholar
  712. 268.
    Hartung, Elpelt: Multivariate Statistik, S. 547.Google Scholar
  713. 269.
    Hammann, Erichson: Marktforschung, S. 82, Schuchard-Ficher et alii: Multivariate Analysemethoden, S. 240.Google Scholar
  714. 270.
    Hüttner: Multivariate Methoden, S. 63.Google Scholar
  715. 271.
    Böhler: Marktsegmentierung, S. 220.Google Scholar
  716. 272.
    Flury, Riedwyl: Statistik, S. 138.Google Scholar
  717. 273.
    Rehder: Multidimensionale Produktmarktstrukturierung, S. 61.Google Scholar
  718. 274.
    Heemskerk: Faktorenanalyse, S. 85.Google Scholar
  719. 275.
    vgl. hierzu Schuchard-Ficher et alii: Multivariate Analysemethoden, S. 244 ff.Google Scholar
  720. 276.
    Hüttner: Marktforschung, S. 232, Böhler: Marktsegmentierung, S. 221.Google Scholar
  721. 277.
    Rehder: Multidimensionale Produktmarktstrukturierung, S. 24.Google Scholar
  722. 278.
    Eine übersichtliche Darstellungsmöglichkeit ist bei bis zu drei Faktoren gegeben. Werden mehr als drei Faktoren extrahiert, kann eine Zerlegung in zwei (oder mehr) Markträume erfolgen.Google Scholar
  723. 279.
    Vgl. zusammenfassend Böhler, Stölzel: Positionierungsmodelle, S. 21, Böhler: Marktsegmentierung, S. 224.Google Scholar
  724. 280.
    Vgl. zu den Kritikpunkten im einzelnen Abschnitt 4.1 .3.Google Scholar
  725. 281.
    Böhler, Stölzel: Positionierungsmodelle, S. 21.Google Scholar
  726. 282.
    Vgl. Spiegel, Nowak: Image-Analyse, S. 976.Google Scholar
  727. 283.
    Vgl. Green: Scaling Techniques, S. 73 ff.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 1992

Authors and Affiliations

  • Hans-Joachim Theis

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