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Empirische Analyse des dynamischen Phasenmodells bei innovativen Mulitmedia-Systemen

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Akzeptanz innovativer Nutzungsgüter und -systeme

Part of the book series: Neue betriebswirtschaftliche Forschung ((NBF,volume 239))

  • 922 Accesses

Zusammenfassung

Im bisherigen Verlauf dieser Arbeit gelang es, anhand theorieorientierter Überlegungen ein dynamisches Akzeptanzmodell für Nutzungsgüter/-systeme im allgemeinen und für Multimedia-Anwendungen im speziellen zu generieren. Dabei wurde die DIALEKT-CD-ROM als geeignetes Untersuchungsobjekt identifiziert, da sie beide Anwendungsziele des Akzeptanzmodells internalisiert. Aufbauend auf diesen theoretischen Betrachtungen wird im folgenden die Konzeption und das Design der empirischen Untersuchung vorgestellt, die eine Überprüfung der zentralen Aussagen des dynamischen Akzeptanzmodells ermöglichen sollen. Innerhalb der empirischen Akzeptanzuntersuchung im Rahmen des Pilotprojektes „MultimediaBased-Teaching“ zum Einsatz multimedialer Lehrtechniken im universitären Bereich war es das Ziel, zum einen die konzeptionellen Überlegungen des dynamischen Akzeptanzmodells zu überprüfen und zum anderen, anhand einer tiefergehenden Analyse der Einflußfaktoren, die Akzeptanzausprägung der multimedialen DIALEKTCD-ROM zu bestimmen. Zu diesem Zweck wird im weiteren Verlauf zunächst auf das Untersuchungsfeld, d. h. die Lehrveranstaltung „Übung/Seminar im Marketing“ eingegangen, in der die CD-ROM zum Einsatz kam. Es werden ferner die Teilnehmer dieser Veranstaltung d. h. die Befragten beleuchtet, um abschließend das Untersuchungsdesign in Form der Erhebungszeitpunkte bzw. der Erhebungsmethode vorzustellen.

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Literatur

  1. Vgl. hierzu auch Kapitel 3.3.

    Google Scholar 

  2. Die durchschnittliche Konfiguration der Rechner umfaßte einen Pentium-Prozessor mit 133 Mhz, 1,2 Gigabyte Festplatte, 16 MB Arbeitsspeicher, Soundblaster 16 Value-Karte, 2 MB VRAMGraphikkarte. Da aus Gründen der schnelleren Zugriffszeiten der komplette CD-ROM-Inhalt auf die Festplatte kopiert wurde, konnte auf ein zusätzliches CD-ROM-Laufwerk verzichtet werden.

    Google Scholar 

  3. Eine Betreuung der Arbeitsgruppen fand durch die Mitarbeiter des Lehrstuhls für Marketing statt. 36e Bei der Beamertechnologie kann das Computerbild auf eine Fläche bis zu einer 6m-Bilddiagonale projiziert werden, wodurch einem großen Teilnehmerkreis ein Einblick in Computerdarstellungen ermöglicht wird. Bei der Lehrveranstaltung wurde hierdurch die Bild-und Tonübertragung des

    Google Scholar 

  4. DIALEKT-Programms auf eine für alle Teilnehmer gleiche, qualitative, audio-visuelle Weise gesichert, so daß eine hochwertige informative Präsentation von

    Google Scholar 

  5. DIALEKT möglich wurde. ass Vgl. hierzu insbesondere Kapitel 3.4.2.2.3.

    Google Scholar 

  6. Vgl. zu den Darstellungsmöglichkeiten vor der Kauf-bzw. Nutzungsentscheidung Kapitel 3.2.1.1.

    Google Scholar 

  7. Vgl. Kapitel 3.2.1.1.

    Google Scholar 

  8. Vgl. zur Problematik externer Informationen insbesondere Kapitel 3.2.2.

    Google Scholar 

  9. Vgl. zum Stellenwert eines „Zwangs zur Nutzung“ Kapitel 2.2, 3.1.4 und 3.2.3.

    Google Scholar 

  10. Vgl. Kapitel 4.2.

    Google Scholar 

  11. Da CD-ROM-Laufwerke als zentrale Komponente im Multimedia-Bereich gelten, kann davon ausgegangen werden, daß entsprechend auch Sound- bzw. Graphik-Karten vorhanden sind.

    Google Scholar 

  12. Vgl. Kapitel 3.1.4.

    Google Scholar 

  13. Die Realisierung dieses Pilotprojektes konnte mit der Unterstützung des Ministeriums für Bildung des Landes Rheinland-Pfalz sowie des Wirtschaftswissenschaftlichen Rechenzentrums (WRZ)

    Google Scholar 

  14. der Freien Universität Berlin (FU) sichergestellt werden. Vgl. zur Zusammensetzung der Teilnehmer der Lehrveranstaltung insbesondere Kapitel 5.1.2.

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  15. Vgl. Fragebögen im Anhang I (t1) und 11(t2).

    Google Scholar 

  16. Vgl. für eine Diskussion der verschiedenen Skalierungsarten Kroeber-Riel, Werner/Weinberg, Peter (1996), a.a.O., S. 193. Trommsdorff, Volker (1975): Die Messung von Produktimages für das Marketing - Grundlagen und Operationalisierung, Köln 1975, S. 24f. Bamberg, Günter/Baur, Franz (1991): Statistik, 7. Auflage, München 1991, S. 6ff. Neben Rating-Skalen werden auch ein-und mehrdimensionale Skalierungsverfahren sowie die Magnitudeskalierung als Meßtechnik angeführt.

    Google Scholar 

  17. Vgl. Kroeber-Riel, Werner/Weinberg, Peter (1996), a.a.O., S. 193. Trommsdorff, Volker (1975), a.a.O., S. 84f. Backhaus, Klaus/Erichson, Bernd/Plinke, Wulff/Weiber, Rolf (1996): Multivariate Analysemethoden - Eine anwendungsorientierte Einführung, B. Auflage, Berlin 1996, S. XVff. Neben den Intervall-Skalen werden auch Nominal- (Klassifizierung qualitativer Eigenschaftsausprägungen), Ordinal- (Rangwert) und Ratioskalen (Intervall-Skala mit natürlichem Nullpunkt) unterschieden.

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  18. Die Verwendung von sog. Forced-Ratings erschien bei dieser Untersuchung deshalb besonders geeignet, da im vorliegenden Fall insbesondere eine Differenzierung von Akzeptanzpositionen (hoch/mittel/niedrig) erfolgen sollte.

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  19. Vgl. Trommsdorff, Volker (1975), a.a.O., S. 90ff.

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  20. Die Bedeutung der Fragebogennummer wurde den Teilnehmern eindeutig erklärt. Sie diente nicht zur Identifikation der Teilnehmer, sondern lediglich zu einem individuellen Vorher-/Nacher-Vergleich der Akzeptanzangaben. Damit wurde die Anonymisierung der empirischen Erhebung weiterhin gewährleistet. Bei der Auswertung konnte vor diesem Hintergrund kein Fehler bei der Zuordnung der Fragebögen festgestellt werden, d. h., es tauchten keine Nummern bei einer Befragung doppelt auf und auch eine Kontrolle anhand der allgemeinen Angaben zur Person bestätigte die Zuverlässigkeit der Fragebogennummer als Identifikationskriterium.

    Google Scholar 

  21. Vgl. Kapitel 3.2.1 und 3.3.

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  22. Vgl. Bagozzi, Richard P./Phillips, Lynn W. (1982): Representing and Testing Organizational Theories - A Holistic Construal, in: Administrative Science Quarterly, Nr. 27 (1982), S. 465.

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  23. Vgl. Fornell, Claes (1982): A Second Generation of Multivariate Analysis - An Overview, in: Derselbe (Hrsg.): A Second Generation of Multivariate Analysis, Vol. 1: Methods, New York 1982, S. 7. und ähnlich Fornell, Claes/Bookstein, Fred L. (1982): Two Structural Equation Models - LISREL and PLS Applied to Consumer Exit-Voice Theory, in: Journal of Marketing Research, 19 (1982), S. 441. Bagozzi, Richard P./Fornell, Claes (1982): Theoretical Concepts, Measurement and Meaning, in: Fornell, Claes (Hrsg.): A Second Generation of Multivariate Analysis, Vol. 2: Measurement and Evaluation, New York 1982, S. 28ff.

    Google Scholar 

  24. Vgl. Homburg, Christian/Giering, Annette (1996): Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte - Ein Leitfaden für die Marketingforschung, in: Marketing ZFP, Heft 1, 18 (1996), S. 6.

    Google Scholar 

  25. Vgl. Kapitel 3.4.1.

    Google Scholar 

  26. Vgl. auch Kapitel 3.4.1.

    Google Scholar 

  27. Vgl. Blalock, Hubert M. jr. (1982): Conceptualization and measurement in the social sciences, Beverly Hills 1982, S. 25f.

    Google Scholar 

  28. Vgl. auch entsprechende Hinweise in Kapitel 3.3, 3.3.3 und 3.4.1.

    Google Scholar 

  29. Vgl. Kapitel 5.1.3.

    Google Scholar 

  30. Vgl. Jacoby, Jacob (1978): Consumer Research - How Valid and Useful are All Our Consumer Behavior Research Findings?, in: Journal of Marketing, Nr. 4, 42 (1978), S. 87ff. Anderson, James C./Gerbing, David W. (1987): On the Assessment of Unidimensional Measurement - Internal and External Consistency and Overall Consistency Criteria, in: Journal of Marketing Research, 24 (1987), S. 435. Ruekert, Robert/Churchill, Gilbert A. (1984): Reliability and Validity of Alternative Measures of Channel Member Satisfaction, in: Journal of Marketing Research, 21 (1984), S. 226ff. Peter, J. Paul (1981): Construct Validity - A Review of Basic Issues and Marketing Practice, in: Journal of Marketing Research, 18 (1981), S. 133ff.

    Google Scholar 

  31. Vgl. Weiber, Rolf/Kollmann, Tobias (1995), a.a.O., S. 24ff.

    Google Scholar 

  32. Vgl. Kapitel 1 und 1.2.

    Google Scholar 

  33. Vgl. hierzu die Fragebögen im

    Google Scholar 

  34. Anhang I (t1) und II (t2).

    Google Scholar 

  35. Vgl. hierzu die Fragebögen im Anhang I (ti) und II (t2). Die entsprechenden Variablencodes lauten: Frage Al - t1/t2_a1_1, t1/t2_a1_2, t1/t2a1_3; Frage A2 - tl/t2_a2_1, tl/t2_a2_2, t1/t2_a2_3, t1/t2_a2_4, ti/t2_a2_5, ti/t2_a2_5, ti/t2_a2_7; Frage A3 - t1/t2_a3_1, t1/t2_a3_2, t1/t2_a3_3, t1/t2_a3_4; Frage A4 - t1/t2_a4_1, t1/t2_a4_2, t1/t2_a4_3, t1/t2_a4_4, t1/t2_a4_5, t1/t2_a4_6, t1/t2_a4_7; Frage A5 - ti/t2_a5_1, ti/t2_a5_2, ti/t2_a5_3, t1/t2_a5_4, t1/t2a5_5, tl/t2_a5_6; Frage A6 - t1 /t2_a6_1, t1 /t2_a6_2, t1 /t2_a6_3; Frage A7 - t1 /t2_a7_1, t1 /t2_a7_2, t1 /t2 a7_3.

    Google Scholar 

  36. Vgl. hierzu die Fragebögen im Anhang I (tt) und II (t2).

    Google Scholar 

  37. Vgl. Kapitel 3.2.2 und 3.3.2.1.

    Google Scholar 

  38. Vgl. Kapitel 5.1.1.

    Google Scholar 

  39. Vgl. Fragebögen im Anhang I (t1) und ll (t2). Die entsprechenden Variablencodes lauten: Frage Cla - t1/t2_c1a_1, t1/t2_c1a_2, t1/t2_c1a_3, t1/t2_cia_4; Frage C1b - t1/t2_c1b; Frage C2a - t1 /t2_c2a_1, t1/t2 c2a_2, tl/t2_c2a_3; Frage C2b - t1 /t2_c2b.

    Google Scholar 

  40. Vgl. hierzu die Fragebögen im Anhang l (t1) und //(t2).

    Google Scholar 

  41. Vgl. hierzu Kapitel 3.2.1.1, 5.1.1 und 5.1.3.

    Google Scholar 

  42. Vgl. Fragebögen im Anhang 1 (t1) und // (t2). Die entsprechenden Variablencodes lauten: Frage 81 - ti/t2_b1_1a-9a, t1/t2_b1_1b-9b, t1/t2_bi_1c-9c, ti/t2_bi_1d-9d; Frage B2- tl/t2_b2_1a-9a, t1 /t2_b2_1 b-9b; Frage B3 - t1 /t2_b3_1 a-11 a, tl /t2_b3_1 b-1 1 b; Frage 84 - ti /t2_b4_1, ti /t2_b4_2, t1/t2_b4_3, t1/t2_b4_4; Frage 85- tl/t2_b5_1, t1/t2_b5_2, tl/t2_b5_3.

    Google Scholar 

  43. Vgl. auch Kapitel 5.1.1. Ein Abdruck des Nutzungsprotokoll befindet sich in Anhang II. 40e

    Google Scholar 

  44. Vgl. zur Funktion der Fragebogennummer auch Kapitel 5.1.3.

    Google Scholar 

  45. Vgl. hierzu die Fragebögen im Anhang l (t1) und ll (t2). Die entsprechenden Variablencodes lauten: Frage A8 - t1 /t2_a8_1, t1 /t2_a8_2, t1 /t2_a8_3, t1 /t2_a8_4, t1 /t2_a8_5.

    Google Scholar 

  46. Vgl. Kapitel 5.2.1.2.

    Google Scholar 

  47. Vgl. hierzu die Fragebögen im Anhang I (t1) und II (t2). Die entsprechenden Variablencodes lauten: Frage B6 - t1/t2_b6_1, t1/t2_b6_2, t1/t2_b6_3, t1/t2_b6_4, t1/t2_b6_5.

    Google Scholar 

  48. Vgl. hierzu Kapitel 3.4.1 und Abbildung 29.

    Google Scholar 

  49. Vgl. Kapitel 5.1.3 und Abbildung 37.

    Google Scholar 

  50. Vgl. hierzu die Fragebögen im Anhang I (t1) und lI (t2). Die entsprechenden Variablencodes lauten: Frage C7 - t1/t2_c7_1, t1/t2_c7_2, t1/t2_c7_3, t1/t2_c7_4, t1/t2_c7_5.

    Google Scholar 

  51. Vgl. hierzu Kapitel 3.2.2.

    Google Scholar 

  52. Aufgrund der Konzeption der empirischen Untersuchung kommen hier lediglich die Einstellungsakzeptanz (t1) und Nutzungsakzeptanz (t2) zum Tragen. Da mit der Erhebung der Nutzungsakzeptanz der Nutzungsprozeß abgeschlossen wurde, kann innerhalb der empirischen Untersuchung die Nutzungsakzeptanz mit der Gesamtakzeptanz gleichgesetzt werden. Vgl. Kapitel 2. 4.

    Google Scholar 

  53. Da in dieser Arbeit insbesondere die Erfolgsprognose im Mittelpunkt des dynamischen Akzeptanzmodells steht, wird im Rahmen der empirischen Analyse zur Akzeptanzebene lediglich die Einstellungsphase als zentrale Prognoseerhebung berücksichtigt, um die bedeutsamen Einflußdeterminanten zu identifizieren.

    Google Scholar 

  54. Da mit der Nutzung der DIALEKT-CD-ROM keine Kosten verbunden waren, konnte das Konstrukt der Handlungsakzeptanz nicht eindeutig erfaßt werden, so daß die Determinanten zur Handlungsebene lediglich bei der akzeptanz-nicht aber bei der modellorientierten Analyse zum Tragen kommen.

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  55. Vgl. auch Kapitel 5.1.3 und 5.4.5.

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  56. Analyse zum Tragen kommen.

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  57. Dagegen soll beim PLS-Ansatz eine möglichst gute Reproduktion der Fallwerte erreicht werden, was im Fall dieser Untersuchung eine eher untergeordnete Bedeutung hat. Vgl. Kern, Egbert (1990): Der Interaktionsansatz im Investitionsgütermarketing, Berlin 1990, S. 89ff. Zum Unterschied zwischen LISREL und PLS vgl. auch Fornell, Claes/Bookstein, Fred L. (1982), a.a.O., S. 440ff. Fornell, Claes (1982), a.a.O., S. 10ff.

    Google Scholar 

  58. Das Programmpaket SPSS zeichnet sich allgemein durch eine leichte Bedienbarkeit aus (Menüoberfläche), wodurch dieses Statistikpaket in der Praxis eine breite Verwendung gefunden hat. Vgl. Backhaus, Klaus/Erichson, Bernd/Plinke, Wulff/Weiber, Rolf (1996), a.a.O., S. Xlllf.

    Google Scholar 

  59. Vgl. zum LISREL-Ansatz der Kausalanalyse insbesondere Jöreskog, Karl G. (1981); Analysis of Covariance Structures, in: Scandinavian Journal of Statistics, Nr. 8 (1981), S. 65ff. Derselbe (1978): Structural Analysis of Covariance and Correlation Matrices, in: Psychometrika, Nr. 43 (1978), S. 443ff.

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  60. Vgl. Adler, Jost (1996), a.a.O., S. 168. mit Hinweis auf Bearden, William O./Netemeyer, Richard G./Mobley, Mary F. (1993): Handbook of Marketing Scales - Multi-Item Measures for Marketing and Consumer Behavior, Newberry Park 1993, S. 3ff. Churchill, Gilbert A. (1979): A Paradigm for Developing Better Measures of Marketing Constructs, in: Journal of Marketing Research, 26 (1979), S. 65ff. Anderson, James C./Gerbing, David W. (1988): Structural Equation Modelling in Practice - A Review and Recommended Two-Step Approach, in: Psychological Bulletin, Nr. 103 (1988), S. 414ff. Bagozzi, Richard P./Yi, Youjae (1988): On the Evaluation of Structural Equation Models, in: Journal of the Academy of Marketing Science, Nr. 16 (1988), S. 76.

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  61. Vgl. Brosius, Gerhard/Brosius, Felix (1995): SPSS - Base System and Professional Statistic, Bonn 1995, S. 517 und 334ff.

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  62. Vgl. Conover, W. J. (1980): Practical Nonparametric Statistics, 2. Auflage, New York 1980, S. 357ff.

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  63. Da bei der vorliegenden Analyse ein Stichprobenumfang von n = 112 vorliegt, kann der ShapiroWilk-Test (n 50) nicht durchgeführt werden.

    Google Scholar 

  64. Vgl. Bauer, Felix (1984): Datenanalyse mit SPSS, Stuttgart 1984, S. 46ff.

    Google Scholar 

  65. Vgl. Tabellen zum Test auf Normalverteilung in Anhang III.

    Google Scholar 

  66. Solche Verfahren stellen die Methode der ungewichteten kleinsten Quadrate (ULS), die Methode der gewichteten kleinsten Quadrate (WLS) und die Methode der diagonal gewichteten kleinsten Quadrate (DWLS) dar. Eine nähere Beschreibung erfolgt in Kapitel 5.3.5.

    Google Scholar 

  67. Vgl. zur Bedeutung der Eindimensionalität insbesondere Anderson, James C./Gerbing, David W. (1982): Some Methods for Respecifying Measurement Models to Obtain Unidimensional Construct Measurement, in: Journal of Marketing Research, 19 (1982), S. 453ff.

    Google Scholar 

  68. Diese Überlegungen der klassischen Testtheorie gehen davon aus, daß die Fehler mit allen anderen Variablen unkorreliert sind und der Erwartungswert gleich Null ist. Vgl. McDonald, Roderick P. (1981): The Dimensionality of Tests and Items, in: British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, Nr. 34 (1981), S. 100ff. Jöreskog, Karl G. (1971): Statistical Analysis of Sets of Congeneric Tests, in: Psychometrika, Nr.36 (1971), S. 111. Lord, Frederic M./Novick, Melvin R. (1968): Statistical Theories of Mental Test Scores, Reading 1968, S. 27ff. Wird zwischen dem Konstrukt und seinen Meßindikatoren Linearität unterstellt, kann von folgender Beziehung ausgegangen werden: = A. + S, Hierbei stellt x; den i-ten Indikator einer Menge eindimensionaler Meßitems eines Konstruktes i;, 7“ die zugehörige Faktorladung und 6; die entsprechende Fehlergröße dar. Vgl. Gerbing, David W./Anderson, James C. (1988): An Updated Paradigm for Scale Development Incorporating Uni-dimensionality and its Assessment, in: Journal of Marketing Research, 25 (1988), S. 187.

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  69. Vgl. Anderson, James C./Gerbing, David W. (1982), a.a.O, S. 454. Dieselben (1987), a.a.O., S. 433. Hunter, John E./Gerbing, David W. (1982): Unidimensional Measurement, Second Order Factor Analysis and Causal Models, in: Research in Organizational Behavior, Nr. 4 (1982), S. 276ff. Danes, Jeffrey E./Mann, O. Karl (1985): Unidimensional Measurement and Structural Equation Models with Latent Variables, in: Journal of Business Research, Nr. 12 (1985), S. 346ff.

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  70. Vgl. hierzu Nunnally, Jum C. (1967): Psychometric Theory, New York 1967, S. 175f. Hattie, John (1985): Assessing Unidimensionality of Tests and Items, in: Applied Psychological Measurement, Nr. 9 (1985), S. 140fí. Cronbachs Alpha entspricht hierbei dem durchschnittlichen Reliablilitätskoeffizienten aller möglichen Split-half-Reliabilitäten, wobei ein Standardmaß von 0,8 angegeben wird.

    Google Scholar 

  71. aas Im Gegensatz zur explorativen Faktorenanalyse, welche versucht, aus einem gegebenen Datensatz hypothetische Konstrukte zu ermitteln, setzt die konfirmatorische Faktorenanalyse voraus, daß eine genaue Vorstellung bzw. eine eindeutige Theorie darüber vorliegt, wie die hypothetischen Konstrukte aussehen und in welcher Beziehung sie zu den beobachteten Variablen stehen. Vgl. Backhaus, Klaus/Erichson, Bernd/flinke, Wulff/ldeiber, Rolf (1996), a.a.O., S. 407.

    Google Scholar 

  72. Über 0,7 kann sogar ein guter bis sehr guter Zusammenhang unterstellt werden. Vgl. Backhaus, Klaus/Erichson, Bernd/flinke, Wulff/Weiber, Rolf (1996), a.a.O., S. 189ff.

    Google Scholar 

  73. Vgl. Nunnally, Jum C. (1967), a.a.O., S.226 und in ähnlichem Zusammenhang Backhaus, Klaus/Erichson, Bernd/flinke, Wulff/Weiber, Rolf (1996), a.a.O., S. 386ff.

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  74. Vgl. Anderson, James C./Gerbing, David W./Hunter, John, E. (1987): On the Assessment of Unidimensional Measurement - Internal and External Consistency and Overall Consistency Criteria, in: Journal of Marketing Research, 24 (1987), S. 435. Anderson, James C./Gerbing, David W.

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  75. ), a.a.O., S. 458. Gerbing, David W./Anderson, James C. (1988), a.a.O., S. 187. So gaben die Befragten beispielsweise ihrer Zahlungsbereitschaft für die DIALEKT-CD-ROM Ausdruck, während bei der aggregierten Gesamtaussage ein Kauf der CD-ROM jedoch verneint wurde und vice versa. Die Handlungsebene kommt daher erst wieder bei der akzeptanzorientierten Analyse zum Tragen. Vgl. hierzu Kapitel 5. 4. 5.

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  76. Zur Bedeutung und Interpretation der einzelnen Gütekriterien vgl. Kapitel 5.4.1.

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  77. Vgl. Peter, J. Paul (1979): Reliability - A Review of Psychometric Basics and Recent Marketing Practices, in: Journal of Marketing Research, 16 (1979), S. 6. Lienert, Gustav ( 1969 ): Testaufbau und Testanalyse, Weinheim 1969, S. 14f.

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  78. Peter, J. Paul/Churchill, Gilbert A. (1986): Relationship among Research Design Choices and Psychometric Properties of Rating Scales - A Meta-Analysis, in: Journal of Marketing Research, 23 (1986), S. 4.

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  79. Vgl. Peter, J. Paul (1979), a.a.O., S. 7.

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  80. Vgl. Peter, J. Paul (1979), a.a.O., S. 8. Friedrichs, Jürgen (1990): Methoden empirischer Sozialforschung, 14. Auflage, Opladen 1990, S. 102. Carmines, Edward G./Zeller, Richard A. (1979): Reliability and Validity Assessment, Beverly Hills 1979, S. 37ff.

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  90. Bagozzi/Yi sind sogar der Meinung, daß für die Reliabilität individueller Meßitems gar kein allge- meingültiger Schwellenwert existiert. Vgl. Bagozzi, Richard P./Yi, Youjae (1988), a.a.O., S. 80.

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  91. Vgl. Homburg, Christian/Giering, Annette (1996), a.a.O., S. 7.

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  96. Vgl. Adler, Jost (1996), a.a.O., S. 183.

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  97. Vgl. Cronbach, Lee J./Meehl, Paul E. (1955), a.a.O., S. 282. Lienert, Gustav (1969), a.a.O., S. 16f.

    Google Scholar 

  98. Vgl. Bagozzi, Richard P./Yi, Youjae/Phillips, Lynn W. (1991), a.a.O., S. 425. Campbell, Donald T./ Fiske, Donald W. (1959): Convergent and Discriminant Validation By the Multitrait-Multimethod Matrix, in: Psychological Bulletin, 56 (1959), S. 83f.

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  99. Vgl. Homburg, Christian/Giering, Annette (1996), a.a.O., S. 7.

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  100. Vgl. Schnell, Rainer/Hill, Paul B./Esser, Elke (1993): Methoden der empirischen Sozialforschung, München 1993, S. 171. In der Forschungspraxis konkurrieren zwei Auffassungen zur Überprüfung der konvergenten und diskriminanten Validität: Zum einen sollen beide Validitätsformen anhand von Multitrait-Multimethod-Matrizen (MM-Matrizen) und einer Analyse der hier enthaltenen Korrelationen überprüfbar sein. Zum anderen soll eine Überprüfung der beiden Validitätsformen anhand von konfirmatorischen Faktorenanalysen erfolgen, bei denen unter Voraussetzung eines hinreichend guten Gesamt-Fits die Höhe der Faktorladungen auf den Traits bzw. den Korrelationen zwischen verschiedenen Traits ausschlaggebend ist. Grundvoraussetzung bleibt jedoch eine Messung anhand von zwei unterschiedlichen Meßmethoden (multiple-procedure test of validity/MM-Methode), da sonst bei einer konfirmatorischen Analyse mit Hilfe von mehreren Indikatoren (multiple-application-of-a-single-procedure test of validity) lediglich ein weiterer Hinweis auf interne Konsistenz bzw. Reliabilität erfolgt. Dennoch wird über ein punktuelles Meßverfahren eine vergleichsweise schärfere Überprüfung der diskriminanten Validität von zwei oder mehreren Konstrukten erfolgen. Nach Meinung von Schnell/Hill/Esser (1993) können aber die durch eine konfirmatorische Faktorenanalyse gewonnenen Erkenntnisse als vorläufiger Indikator für eine konvergente bzw. diskriminante Validität gedeutet werden. Vgl. Campbell, Donald T./ Fiske, Donald W. (1959), a.a.O., S. 81ff. Bagozzi, Richard P. (1980): Causal Models in Marketing, New York, S. 130ff. Fornell, Claes/Larcker, David F. (1981), a.a.O., S. 40. Anderson, James C./Gerbing, David W. (1988), a.a.O., S. 416. Bagozzi, Richard P. (1981): Evaluating Structural Models with Unobservable Variables and Measurement Error - A Comment, in: Journal of Marketing Research, 18 (1981), S. 377. Cohen, Joel B. (1979): Exploring Attitude Construct Validity - Or Are We?, in: Wilkie, W. L. (Hrsg.): Advances in Consumer Research, Vol. 6, Ann Arbor 1979, S. 303ff. Hildebrandt, Lutz (1984): Kausalanalytische Validierung in der Marketingforschung, in: Marketing ZFP, Heft 6, 6 (1984), S. 44. Peter, J. Paul (1981), a.a.O., S. 137. Bagozzi, Richard P./Phillips, Lynn W. (1982), a.a.O., S. 469.

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  101. Vgl. Campbell, Donald T./Fiske, Donald W. (1959), a.a.O., S. 81 ff.

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  102. Dabei soll die Höhe der Korrelationen zwischen den Variablen eines Konstruktes zumindestens höher sein als zu Variablen anderer Konstrukte, was auch für die Faktoren hinsichtlich ihrer Zuordnungsdimensionen gefordert wird. Vgl. Homburg, Christian/Giering, Annette (1996), a.a.O., S. 7.

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  103. Vgl. Schmitt, Neal/Stults, Daniel M. (1986): Methodology Review - Analysis of Multitrait-Multimethod Matrices, in: Applied Psychological Measurement, 10 (1986), S. 18.

    Google Scholar 

  104. Vgl. Campbell, Donald T. (1960): Recommendations for APA Test Standards Regarding Construct, Trait or Discriminant Validity, in: American Psychologist, 15 (1969), S. 547. Hildebrandt, Lutz (1984), a.a.O., S. 42.

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  105. Vgl. Peter, J. Paul (1981), a.a.O., S. 135.

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  106. Vgl. hierzu Kapitel 3.3 und 5.2.

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  107. Vgl. Vorstudie zur „Akzeptanz bei interaktivem Fernsehen“ von Weiber/Kollmann (1995) auf der Internationalen Funkausstellung ‘85. Weiber, Rolf/Kollmann, Tobias (1995), a.a.O., S. 24ff.

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  108. Vgl. Kapitel 5.3.2.

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  109. Vgl. Kapitel 5.3.2.

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  110. Alle angeführten Korrelationen sind um Meßfehler bereinigt (corrected for attenuation), wodurch eine Beurteilung der diskriminanten Validität frei von Zufallsfehlern erfolgt. Vgl. Nunnally, Jum C. (1967), a.a.O., S. 203ff. Bentler, Peter M. (1980): Multivariate Analysis with latent Variables - Causal Modelling, in: Annual Review of Psychology, 31 (1989), S. 419ff. Bagozzi, Richard P./Yi, Youjae/Phillips, Lynn W. (1991), a.a.O., S. 436.

    Google Scholar 

  111. Vgl. hierzu Kapitel 5.2.4.

    Google Scholar 

  112. Vgl. hierzu und zu den folgenden Ausführungen zum LISREL-Verfahren insbesondere Backhaus, Klaus/Erichson, Bernd/Plinke, Wulff/Weiber, Rolf (1996), a.a.O., S. 322ff.

    Google Scholar 

  113. Vgl. hierzu Kapitel 5.2.4.

    Google Scholar 

  114. Vgl. hierzu und zu den folgenden Ausführungen zum LISREL-Verfahren insbesondere Backhaus, Klaus/Erichson, Bernd/Plinke, Wulff/Weiber, Rolf (1996), a.a.O., S. 322ff.

    Google Scholar 

  115. Vol IV - Basic Measurement, Newberry Park 1993, S. 298.

    Google Scholar 

  116. Rolf (1996), a.a.O., S. 400. Abschließend kann als Residualvariable.

    Google Scholar 

  117. Vgl. Jöreskog, Karl G. (1978), a.a.O., S. 446. Jöreskog, Karl G./Sörbom, Dag (1989a): LISREL 7 -A Guide to the Program and Applications, Chicago 1989, S. 46f.

    Google Scholar 

  118. Vgl. Long, J. Scott (1993): Confirmatory Factor Analysis - A Preface to LISREL, in: Lewis-Beck, Michael S. (Hrsg.): International Handbook of quantitative applications in the Social Science, Vol IV - Basic Measurement, Newberry Park 1993, S. 298.

    Google Scholar 

  119. Die Variablen können über die Programmroutine PRELIS in eine Korrelationsmatrix verwandelt werden.

    Google Scholar 

  120. Vgl. Jöreskog, Karl G./ Sörbom, Dag (1989b): LISREL 7 - User’s Reference Guide, Mooresville 1989.

    Google Scholar 

  121. Bock, Hans H. (1974): Automatische Klassifikation - Theoretische und praktische.

    Google Scholar 

  122. Jum C. (1967), a.a.O., S. 203ff. Bentler, Peter M. (1980): Multivariate Analysis with latent Variables–Causal.

    Google Scholar 

  123. Vgl. Backhaus, Klaus/Erichson, Bernd/Plinke, Wulff/Welber, Rolf (1996), a.a.O., S. 394.

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  124. Vgl. Backhaus, Klaus/Erichson, Bernd/flinke, Wulff/Weiber, Rolf (1996), a.a.O., S. 400. Abschließend kann als Residualvariable Zeta (0), welche einen Hinweis auf eventu- elle Meßfehler beinhaltet und somit als weiteres Beurteilungskriterium für die Exakt

    Google Scholar 

  125. Vgl. Backhaus, Klaus/Erichson, Bernd/Plinke, Wulff/Weiber, Rolf (1996), a.a.O., S. 397ff. Ein weiteres Gütemaß zur Beurteilung der Gesamtstruktur ist der Chi-Quadrat-Wert (Eingabeform Kovarianz-Matrix), der bei der vorliegenden Untersuchung jedoch nicht zum Tragen kommt, da die durchgeführte Schätzung auf Basis einer Korrelationsmatrix durchgeführt wurde.

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  126. Ein kompletter Ausdruck der PRELIS- und LISREL- Analyse zum Meßmodell der „erwarteten Nutzungsebene“ befindet sich im Anhang V.

    Google Scholar 

  127. Alle nun folgenden Prüfungsgrößen orientieren sich an den Ausführungen von Kapitel 5.4.1.

    Google Scholar 

  128. Vgl. Kapitel 5.3.4.

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  129. Innerhalb der Analyse zur Prognosefähigkeit des dynamischen Akzeptanzmodells wird die konfirmatorische Faktorenanalyse auf die endogenen (11)-Variablen im LISREL-Ansatz bezogen.

    Google Scholar 

  130. Vgl. zur konfirmatorischen Faktorenanalyse insbesondere Backhaus, Klaus/Erichson, Bernd/ Plinke, Wulff/Weiber, Rolf (1996), a.a.O., S. 407.

    Google Scholar 

  131. Vgl. auch Kapitel 3.2.3.

    Google Scholar 

  132. Vgl. allgemein zur Clusteranalyse insbesondere Backhaus, Klaus/Erichson, Bernd/Plinke, Wulff/ Weiber, Rolf (1996), a.a.O., S. 407.

    Google Scholar 

  133. Vgl. zu den folgenden Darstellungen hinsichtlich einer Unterscheidung zwischen hierarchischen und K-Means-Clusteranalyse stellvertretend Brosius, Gerhard/Brosius, Felix (1995), a.a.O., S. 863ff. und 893ff.

    Google Scholar 

  134. Vgl. Kapitel 3.2.3.

    Google Scholar 

  135. Vgl. Backhaus, Klaus/Erichson, Bernd/Plinke, Wulff/Weiber, Rolf (1996), a.a.O., S. 313.

    Google Scholar 

  136. Vgl. ebenda, S. 313.

    Google Scholar 

  137. Vgl. Steinhausen, Detlef/Langer, Klaus (1977): Clusteranalyse - Einführung in Methoden und Verfahren der automatischen Klassifikation, Berlin 1977, S. 59ff. Bock, Hans H. (1974): Automatische Klassifikation - Theoretische und praktische Methoden zur Gruppierung und Strukturierung von Daten, Göttingen 1974, S. 43.

    Google Scholar 

  138. Vgl. Steinhausen, Detlef/Langer, Klaus (1977), a.a.O., S. 60.

    Google Scholar 

  139. Vgl. Dixon, W. J. (1992): BMDP - Statistical Software Manual, Volume 2, Berkeley 1992, S. 982.

    Google Scholar 

  140. Vgl. für einen kompletten Ergebnisausdruck zur K-Means-Clusteranalyse Anhang VII.

    Google Scholar 

  141. sog Vgl. zu den kausalen Beziehungen im Akzeptanzprozeß insbesondere Kapitel 3.2.2.

    Google Scholar 

  142. Vgl. Kapitel 5.4.2.

    Google Scholar 

  143. Vgl. hierzu Kapitel 3.5.

    Google Scholar 

  144. Vgl. hierzu die Fragebögen im Anhang lund 11.

    Google Scholar 

  145. Vgl. auch Kapitel 3.2.1.1.

    Google Scholar 

  146. Bei den Befragten, welche einen maximalen Preis von 0,- DM angegeben haben, das Programm also nicht kaufen würden, wird davon ausgegangen, daß diese Personen DIALEKT als Geschenk akzeptieren würden.

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  147. Vgl. Kapitel3.5.2.

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  148. Vgl. Kapitel 2.4.

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  1. Tobias Kollmann
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Kollmann, T. (1998). Empirische Analyse des dynamischen Phasenmodells bei innovativen Mulitmedia-Systemen. In: Akzeptanz innovativer Nutzungsgüter und -systeme. Neue betriebswirtschaftliche Forschung, vol 239. Gabler Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-09235-3_5

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