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Empirische Prüfung der Operationalisierung

  • B. Peter Utzig
Chapter
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Part of the Neue betriebswirtschaftliche Forschung book series (NBF, volume 139)

Zusammenfassung

Zur Prüfung der Operationalisierung des Konstrukts „Kundenorientierung“ ist es notwendig, mehrere Geschäftseinheiten anhand der festgelegten Indikatoren zu beurteilen. Die benötigten Auskünfte über diese organisationalen Merkmale werden durch eine schriftliche Befragung von sog. Schlüsselinformanten („key-informants“; vgl. Phillips 1981) erhoben.

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Literatur

  1. 205.
    Vermutlich erklärt sich ein Teil der unbefriedigenden Ergebnisse von Kohli/Jaworski/Kumar (1993) aus dieser Problematik. Die der Studie zugrundegelegte Stichprobe, in der jeweils zwei Manager aus einer Geschäftseinheit befragt werden, ist mit etwa 80 Beobachtungen zu gering, um eine konfirmatorische Faktorenanalyse eines solchen komplexen Modells zu rechtfertigen.Google Scholar
  2. 206.
    Vgl. die Replikation einer Studie von Kohli/Jaworski/Kumar (1993) weiter unten.Google Scholar
  3. 207.
    Die notwendigen Berechnungen wurden mit Hilfe der Matrix-Sprache des Programmpakets SPSS für Windows 6.0.1 durchgeführt, da in LISREL 8 bzw. PRELIS 2 keine entsprechenden Prozeduren verfügbar sind.Google Scholar
  4. 208.
    Die Klassifikationen sind mangels Alternativen der amtlichen Statistik entnommen. Zur geringen Eignung dieser Einteilung für Fragestellungen des Marketing vgl. Fritz ( 1992, S. 104 ).Google Scholar
  5. 209.
    Die Unzulässigkeit von Meßfehlerkorrelationen in “congeneric measurement”-Modellen führt gelegentlich dazu, im Operationalisierungsprozeß einzelne Items zu entfernen, obwohl eine Korrelation der Meßfehler inhaltlich zu rechtfertigen wäre (vgl. Anderson/Gerbing 1988, S. 417; Bagozzi 1984, S. 24–26). Als Kriterium der Selektion dient in diesen Fällen die Indikatorreliabilität (vgl. Homburg/Giering 1996, S. 12–13).Google Scholar
  6. 210.
    Diese Kriterien einschließlich der explorativen Faktorenanalysen werden mit Hilfe des Programmpakets SPSS für Windows 6.0.1 bestimmt. In der explorativen Faktorenanalyse kommt die Hauptachsenmethode zum Einsatz. Zu dieser Methode und zum Kaiserkriterium vgl. Backhaus et al (1996).Google Scholar
  7. 211.
    Zu einer ausführlichen Begründung der Vorgehensweise sowie der genannten Anforderungen vgl. Churchill ( 1979, S. 68–69); siehe auch Homburg (1995, S. 80), Homburg/Giering (1996).Google Scholar
  8. 212.
    Die konfirmatorische Faktorenanalyse ist ein Spezialfall der Kausalanalyse bzw. Kovarianzstrukturanalyse. Auf eine allgemeine Darstellung der modelltheoretischen Grundlagen wird hier verzichtet. Es wird auf die Darstellungen in Bollen (1989, Kap. 7), Backhaus et al. ( 1996, Kap. 7) und Hildebrandt (1995, Sp. 1 126) verwiesen.Google Scholar
  9. 213.
    Die kausalanalytischen Auswertungen erfolgen mit Hilfe der Windows-Versionen der Programmpakete PRELIS 2 und LISREL 8.Google Scholar
  10. 214.
    Mit Verweis auf die Studie von Bentler/Chou behaupten Faulbaum/Bentler ( 1994, S. 227): “If five or more categories are involved, the question of measurement level becomes purely academic”.Google Scholar
  11. 215.
    Zur Bezeichnung der Schätzmethoden werden im folgenden die Bezeichnungen und Abkürzungen verwendet, wie sie im Programm LISREL eingeführt werden (vgl. Jöreskog/Sörbom 1989, S. 1822 ): Unweighted Least Squares (ULS), Generalized Least Squares (GLS), Maximum Likelihood (ML), Generally Weighted Least Squares (WLS), Diagonally Weighted Least Squares (DWLS).Google Scholar
  12. 216.
    Fritz ( 1992, S. 120) vertritt die gegenteilige Auffassung, nach der gerade bei kleinen Stichproben sich das ULS-Schätzverfahren anbietet. Jedoch zeigt eine Simulationsstudie von Baldetjahn (1986), daß sich in solchen Fällen ML- und ULS-Schätzer ähnlich verhalten.Google Scholar
  13. 217.
    In dem meisten Fällen kann die Nullhypothese einer Kurtosis von Drei bzw. von Null, wie sie nach einer Transformation als Nullhypothese des D“Agostino-Test formuliert wird (vgl. Bollen 1989, S. 420–425), nicht abgelehnt werden. In der Stichprobe kann die Nullhypothese zum 5%-Niveau für 9 von 27 Variablen abgelehnt werden.Google Scholar
  14. 218.
    Faulbaum/Bentler (1994, S. 227) zitieren eine Simulationsstudie von Muthén/Kaplan, nach der sich das ML-Verfahren bei einer moderaten Schiefe der Variablen mit Werten im Intervall von (-1,1) als robust erweist. In der Stichprobe liegen die Schätzer für die Schiefe bei lediglich drei Variablen außerhalb dieses Intervalls.Google Scholar
  15. 220.
    Die Identifikation ist in allen Modellen nach der “Three-Indicator-Rule” (vgl. Bollen 1989, S. 244) gesichert, da jede latente Variable mit zumindest drei Indikatoren abgebildet wird, jeder Indikator nur auf einer latenten Variablen lädt, und die Fehlerterme der Indikatoren als unkorreliert modelliert sind.Google Scholar
  16. 221.
    Zu einer grundsätzlichen Kritik an der häufigen Verwendung inkrementaler Anpassungsmaße vgl. Homburg/Baumgartner ( 1995b, S. 170).Google Scholar
  17. 222.
    Bei mehrfachen Tests ist - streng genommen - eine Anpassung des Testniveaus für diese multiple Testsituation notwendig. Diese Anpassung könnte mit Hilfe der Bonferroni-Formel bestimmt werden (vgl. Anderson/Gerbing 1988, S. 416; Bollen 1989, S. 369). Da wir die Ergebnisse des Chi-Quadrat-Differenzentests später eher im Sinne eines deskriptiven Maßes verwenden, bleiben wir bei der gewählten Anforderung. Diese entspricht einem Test der Nullhypothese: “Es gibt keinen Unterschied zwischen den beiden Modellen” auf einem Testniveau von 5%.Google Scholar
  18. 223.
    Die Beurteilung anhand von RMR, GFI und AGFI ist auch abhängig von der Stichprobengröße (vgl. Bagozzi/Baumgärtner 1994, S.401; Faulbaum/Bentler 1994, S. 236). GFI und AGFI sind zwar robust gegenüber Verletzungen der Normalverteilungsannahme beim ML-Schätzverfahren (vgl. Jöreskog/Sörbom 1988, S. 24), tendieren aber bei kleineren Stichproben und komplexeren Modellen dazu, im Mittel kleinere Werte anzunehmen (vgl. Bollen 1989, S. 276–277 ).Google Scholar
  19. 224.
    Die mit (N) gekennzeichneten Items sind sog. “reversed” oder “reverse coded” items (vgl. Churchill/Peter 1984, S. 365–366).Google Scholar
  20. 225.
    Dies korrespondiert zu den empirischen Ergebnissen von Fritz ( 1992, S. 192), in dessen Modell die Marktsegmentierung ebenfalls nur einen schwachen Zusammenhang mit der marktorientierten Dimension der Unternehmensführung aufweist und keine Verwendung als Indikator für die Marktorientierung findet.Google Scholar
  21. 227.
    Auf die Darstellung der Ergebnisse des x2-Differenzentest wird verzichtet. Das Kriterium ist in allen Fällen erfüllt.Google Scholar
  22. 230.
    Das Konzept des Internen Marketing wird ursprünglich vor allem für Untemehmen aus dem Dienstleistungsbereich formuliert. Aufgrund des häufigen Kundenkontakts der einzelnen Mitarbeiter, der gleichsam einen Produktbestandteil bildet, wird dort frühzeitig die Bedeutung einer entsprechenden Personalentwicklung für den Unternehmenserfolg erkannt. Inzwischen ist diese Beschränkung aufgehoben - Internes Marketing wird für alle Geschäftstypen propagiert (vgl. insbesondere Gummesson 1987a, S. 18; 1987b; 1991, S. 66). Zwischenzeitlich ist auch eine Übertragung auf alle “internen Zielgruppen” diskutiert worden (vgl. Piercy/Morgan 1991 ).Google Scholar
  23. 231.
    nie Abbildung ist um die Schraffur der Marketingabteilung ergänzt, welche u.E, in der Abbildung in Gummesson (1991) fehlerhaft abgedruckt ist (vgl. Gummesson 1987a, S. 17).Google Scholar
  24. 233.
    Auch für diese Teilstichprobe und die 32 Variablen ergibt sich mit der von Bollen (1989) beschriebenen Methode kein Grund, von einer Verzerrung der Ergebnisse durch Ausreißer auszugehen.Google Scholar
  25. 234.
    Zu der Formulierung des Items Nr. 15 gibt es geringfügig abweichende Angaben bei Jaworski/ Kohli (1991, 1993).Google Scholar
  26. 233.
    Eine vollständige Auswertung der erhobenen Daten entlang der vorgestellten mehrstufigen Prüfungsprozedur ergibt zwar eine statistisch befriedigende Lösung (vgl. Anhang), jedoch weicht diese Itemselektion so stark von den bisherigen Lösungen ab, daß eine inhaltliche Veränderung nicht auszuschließen ist. Auf ihre Verwendung wird daher an dieser Stelle verzichtet.Google Scholar
  27. 240.
    Der Meßwert einer Geschäftseinheit auf der Variable “Kundenorientierung” ist wie in Kapitel 5.3 als ungewichtetes Mittel der Mittelwerte der Items je Faktor definiert. Die Items werden mit Hilfe einer siebenstufigen Ratingskala beurteilt. Der Wert eins symbolisiert eine sehr geringe Kundenorientierung, der Wert sieben die höchste Kundenorientierung. Eine Zusammenstellung des Meßinstrumentes findet sich im Anhang.Google Scholar
  28. 241.
    Dies gilt auch für die Mittelwerte der Variable “Marktorientierung nach Kohli/Jaworski”. Die Aussagen werden gestützt durch mehrere, einfaktorielle Varianzanalysen mit der Kundenorientierung, ihren Bestandteilen oder der Marktorientierung nach Kohli/Jaworski als abhängiger Variable und der Zugehörigkeit zu Wirtschaftszweigen oder Branchen des Verarbeitenden Gewerbes als unabhängigem Faktor (berücksichtigt werden lediglich Faktorstufen mit mind. vier Beobachtungen). In keinem Fall ist auf dem 10% Niveau ein signifikanter Einfluß zu erkennen.Google Scholar
  29. 242.
    Die Verteilungen der vier Faktoren des Konstrukts “Kundenorientierung” und die Verteilung der Variable “Marktorientierung nach Kohli/Jaworski” sind im Anhang abgebildet.Google Scholar
  30. 244.
    Neben den bereits erwähnten Vorschlägen von Mendelow (1983) und Dyllick (1984) bieten der ausgewogene Berichtsbogen (“balanced scorecard”) von Kaplan/Norton (1992) oder der “Fortune survey of corporate reputations” (vgl. Chakravarthy 1986, S. 448), welche die Beurteilungen eines Unternehmens aus vier bzw. fünf zentralen Perspektiven zusammenfassen, weitere praktische Beispiele der Umsetzung dieser Idee.Google Scholar

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© Springer Fachmedien Wiesbaden 1997

Authors and Affiliations

  • B. Peter Utzig

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