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Empirische Analyse des theoretischen Modells

  • Thomas Ritter
Chapter
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Part of the Neue betriebswirtschaftliche Forschung book series (NBF, volume 203)

Zusammenfassung

In diesem Kapitel ist die pfadanalytische Untersuchung des im theoretischen Teil der Arbeit abgeleiteten und im voranstehenden Kapitel operationalisierten Modells dokumentiert. In Abschnitt 7.1 werden zunächst die wesentlichen methodischen Grundlagen dargestellt. Daran schließt sich in Abschnitt 7.2 die Überprüfung des gesamten Meßmodells mittels konfirmatorischer Faktorenanalyse an (Stufe 2 der Datenanalyse). In Abschnitt 7.3 wird auf die Überprüfung des Pfadmodells eingegangen (Stufe 3 der Datenanalyse).388 Abschnitt 7.4 beinhaltet eine Zusammenfassung der Analysen und Befunde dieses Kapitels.

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Literatur

  1. 388.
    Diese Vorgehensweise wird der Forderung gerecht, daß vor der Analyse von Kausalmodellen das Meßmodell mit Hilfe neuerer statistischer Verfahren (2. Generation) untersucht werden soll (vgl. hierzu Anderson & Narus (1984, S. 67), Anderson & Gerbing (1988) und Homburg (1995, S. 86–89)).Google Scholar
  2. 389.
    Vgl. zum LISREL-Ansatz Jöreskog & Sörbom (1989, 1993). Vgl. zur Darstellung des LISREL-Ansatzes sowie zu Gütekriterien zur Modellevaluation insbesondere Homburg (1995, S. 79–85), Homburg & Baumgartner (1995, S. 163–171) und Homburg & Giering (1995, S. 8–11). Vgl. auch Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber (1996, S. 322–430), Fritz (1995, S. 115–149), Helfert (1998, S. 137–148), Lechler (1997, S. 134–157) sowie Walter (1998, S. 199–216).Google Scholar
  3. 390.
    Für die Beurteilung von Kausalmodellen gibt es zahlreiche Gütekriterien (vgl. Homburg & Baumgartner (1995)). Der Autor beschränkt sich im Rahmen der vorliegenden Arbeit auf die empfohlenen und in vergleichbaren Studien angewendeten Kriterien (vgl. zur Auswahl von Gütekriterien Homburg & Baumgartner (1995, insbesondere Tabelle 2 auf S. 172)). Als Eingabematrix verwendet der Autor im Hinblick auf das ordinalskalierte Rohdatenmaterial eine polychorische Korrelationsmatrix als empirische Eingabematrix R, da Jöreskog & Sörbom (1988, S. 1/7–1/24) auf Basis einer Simulationsstudie die Verwendung einer polychorischen Korrelationsmatrix bei ordinalskalierten Rohdaten empfehlen. Zur Lösung stehen iterative und nichtiterative Verfahren zur Verfügung (vgl. Jöreskog & Sörbom (1989, S. 16–22)). Insgesamt kann bei LISREL unter sieben verschiedenen Schätzalgorithmen ausgewählt werden, wobei bei der Auswahl das Rohdatenmaterial, die Größe der Stichprobe und die Art der Eingabematrix zu beachten ist. Aufgrund der ordinalskalierten Rohdaten und der damit verbundenen Nutzung einer polychorischen Korrelationsmatrix als empirische Eingabematrix entscheidet sich der Autor für die Verwendung des Unweighted Least Squares (ULS) Verfahrens, welches sich durch konsistente Schätzergebnisse auch bei kleinen Stichprobengrößen und bei Abweichungen der beobachteten Indikatoren von der Normalverteilung auszeichnet. (vgl. zu einer ausführlichen Diskussion der Vor-und Nachteile der verschiedenen Schätzverfahren Lechler (1997, S. 139–142)).Google Scholar
  4. 391.
    Vgl. zu den verschiedenen Gütekriterien zur Modellevaluation insbesondere die Ausführungen bei Homburg (1995, S. 79–85), Homburg & Baumgartner (1995, S. 163–171) und Homburg & Giering (1995, S. 8–11). Vgl. auch Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber (1996, S. 322–430), Fritz (1995, S. 115–149), Helfert (1998, S. 137–148), Lechler (1997, S. 134–157) sowie Walter (1998, S. 199–216). Für die Beurteilung von Kausalmodellen gibt es zahlreiche Gütekriterien (vgl. Homburg & Baumgartner (1995)). Der Autor beschränkt sich im Rahmen der vorliegenden Arbeit auf die empfohlenen und in vergleichbaren Studien angewendeten Kriterien (vgl. zur Auswahl von Gütekriterien Homburg & Baumgartner (1995, insbesondere Tabelle 2 auf S. 172)).Google Scholar
  5. 392.
    Vgl. Fritz (1995, S. 142).Google Scholar
  6. 393.
    Vgl. Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber (1996, S. 425) in Anlehnung an Bagozzi (1981, S. 380).Google Scholar
  7. 394.
    Drei Konstrukte verfehlen knapp den geforderten Mindestewert. Die Werte liegen jedoch über dem von anderen Autoren geforderten schwächeren Mindestwert von. 40.Google Scholar
  8. 395.
    Vgl. Homburg & Giering (1996, S. 8).Google Scholar
  9. 396.
    Vgl. Smith (1992, S. 387).Google Scholar
  10. 397.
    Vgl. hierzu sowie zu einer Kritik dieses linearen Zusammenhangs Gierl & Kotzbauer (1992).Google Scholar
  11. 398.
    Vgl. zu einer ausführlichen Erläuterung der Varianzanalyse z.B. Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber (1996, S. 56–89).Google Scholar
  12. 399.
    Die Respondenten wurden nach dem Anteil des Forschungs-und Entwicklungsaufwands am Umsatz gefragt. Für die Varianzanalysen wurden die drei unabhängigen Variablen dichotomisiert, indem anhand des Mittelwerts plus (minus) eine Standardabweichungseinheit drei Gruppen gebildet wurden (vgl. zur Anwendung des (M+SD)-Kriteriums z.B. Domsch, Gerpott & Gerpott (1989, S. 52–64), Pulczynski (1991, S. 246–251) und Walter (1998, S. 274)). In der Tabelle sind in Klammern zusätzlich die Ergebnisse der einfaktoriellen Varianzanalyse wiedergegeben (ausschließlich der Einfluß des Forschungs-und Entwicklungsaufwands wurde analysiert).Google Scholar
  13. 400.
    Anhand des (M+SD)-Kriteriums wurden der Datensatz in Unternehmen mit durchschnittlicher und überdurchschnittlicher Netzwerk-Kompetenz bzw. mit durchschnittlicher und überdurchschnittlicher Forschungs- und Entwicklungsaufwendungen eingeteilt und anschließend vier Gruppen gebildet.Google Scholar
  14. 401.
    Mowery (1990, S. 149) stellt hierzu fest: “The output of cooperative research must be absorbed by the participant firms and transformed into commercially relevant knowledge. This transformation typically requires considerable intrafirm expertise.” Vgl. auch Harhoff, Licht, Heise, Felder, Nerlinger & Stahl (1996). In eine ähnliche Richtung deuten die empirischen Ergebnisse von Kaufmann, Kokalj & May-Strobel (1990, S. 67–68), die eine mit steigender F&E-Intensität steigende Kooperationshäufigkeit feststellen. Auf die absorptive capacity gehen Cohen & Levinthal (1990) und Harhoff & König (1993, S. 57) ein.Google Scholar
  15. 402.
    Vgl. z.B. die empirischen Befual bei Gemüuden (1998), Gemünden, Heydebreck & Herden (1992), Gemünden & Ritter (1997b), Heydebreck (1996), König, Licht & Staat (1994).Google Scholar
  16. 403.
    Lindenfelder (1990) zeigt auf, daß die Marketingorientierung von Vertriebsleitern u.a. durch deren soziale und fachliche Qualifikationen gefördert wird. Da diese Qualifikationen auch in dem Konstrukt Netzwerk-Kompetenz enthalten sind, ist eine positive Wirkung der Netzwerk-Kompetenz auf den Absatzerfolg zu erwarten.Google Scholar
  17. 404.
    Vgl. hierzu die Ausführungen in Abschnitt 2.2.Google Scholar
  18. 405.
    Vgl. zur Wirkung der technologischen Verflechtung mit Unternehmensberatungen z.B. Heydebreck (1996).Google Scholar
  19. 406.
    Vgl. zur Atmosphäre in Geschäftsbeziehungen Hallén & Sandström (1991). Vgl. auch Gemünden, Walter & Helfert (1996) sowie Helfert (1998). Williamson (1975) diskutiert die Atmosphäre bei Transaktionen zwischen Unternehmen. Vgl. zur Bewertung des “relationship value” z.B. Krapfel, Salmond & Spekman (1991).Google Scholar
  20. 407.
    Vgl. zu Vertrauen in Geschäftsbeziehungen z.B. Anderson & Narus (1990), Anderson & Weitz (1989), Plötner (1995) sowie Schurr & Ozanne (1985). Vgl. zur Wirkung von Vertrauen auf den Erfolg von Geschäftsbeziehungen auch Helfert (1998) und Walter (1998).Google Scholar
  21. 408.
    Vgl. zu Commitment in Geschäftsbeziehungen z.B. Moorman, Zaltman & Deshpandé (1992), Morgan & Hunt (1994) und Söllner (1993). Vgl. zur Wirkung von Commitment auf den Erfolg von Geschäftsbeziehungen auch Helfert (1998) und Walter (1998).Google Scholar
  22. 409.
    Vgl. zu Kundenportfolios z.B. Cunningham & Homse (1984), Krapfel, Salmond & Spekman (1991), Shapiro, Rangan, Moriarty & Ross (1987), Turnbull & Zolkiewski (1997) sowie Yorke & Droussiotis (1994).Google Scholar

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© Springer Fachmedien Wiesbaden 1998

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  • Thomas Ritter

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