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Diskussion adäquater Beurteilungskriterien qualitativer Marktforschungsmethoden

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Part of the book series: DUV Wirtschaftswissenschaft ((DUVWW))

Zusammenfassung

Alle Techniken der Datenerhebung verfolgen im Prinzip den Zweck, problemrelevante Informationen dadurch zur Verfügung zu stellen, daß sie den hierfür relevanten Ausschnitt aus der Realität in irgendeiner Form abzubilden versuchen. Die Beurteilung darüber, inwieweit ihnen dies gelingt, wird üblicherweise anhand verschiedener Gütekriterien überprüft. Als wichtigste Kriterien werden dabei in der Literatur die Objektivität, die Rehabilität und die Validität von Erhebungsmethoden bzw. Untersuchungsergebnissen herausgestellt.1) Darüber hinaus wird im Falle einer Teilerhebung bzgl. der Auswahl der Untersuchungseinheiten noch die Forderung nach einer ausreichenden Repräsentanz der Ergebnisse aufgestellt, um deren Übertragbarkeit auf die Grundgesamtheit zu gewährleisten.2)

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Literatur

  1. Vgl. z.B. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 84 und Lienert (1969), S. 12. Etliche Autoren, wie bspw. Böhler (1992), S. 102 ff. und Meffert (1992), S. 180, beschränken sich in ihren Ausführungen lediglich auf die Rehabilität und Validität. Da der qualitativen Marktforschung jedoch häufig vorgeworfen wird, sie sei in hohem Maße subjektiv, soll an dieser Stelle auch die Forderung nach Objektivität einer genaueren Betrachtung unterzogen werden.

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  2. Siehe Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 47 f.

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  3. Vgl. Chisnall (1986), S. 146. Dies wird vor allem damit begründet, daß qualitative Methoden keine befriedigenden Validitäts- und Reliabilitätskontrollen zulassen. Vgl. auch Lamnek (1988), S. 143, Girtler (1984), S. 30 sowie die Ausführungen zur qualitativen Beobachtung von Friedrichs/Lüdtke (1973), S. 153 f.

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  4. Siehe Zikmund (1989), S. 129 f.

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  5. Vgl. zu diesem Begriff bspw. Lienert (1969), S. 12 und Lück (1976), S. 79.

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  6. Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 87.

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  7. Siehe Heidenreich (1984a), S. 369 und Lienert (1969), S. 20 f.

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  8. Vgl. Lamnek (1980), S. 104.

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  9. Vgl. z.B. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 84.

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  10. Dazu bemerken Kirk/Miller: “A variety of models may be applied to the same object for different purposes. A man may be an object of a certain mass and size to an engineer, a bundle of neuroses to the psychologist, a walking pharmacy to the biochemist, and a bank account with desires to an economist. (...) Natural human vision is binocular, for seeing the same thing simultaneously from more than one perspective gives a fuller understanding of its depth.” Kirk/Miller (1986), S. 12.

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  11. Vgl, Unger(1989), S. 15 f.

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  12. Unger (1989), S. 16. Ähnlich argumentieren Konegen/Sondergeld (1985), S. 157.

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  13. So z.B. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 84 und Lienert (1969), S. 13.

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  14. Vgl. Lienert (1969), S. 13.

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  15. Siehe Lienert (1969), S. 13.

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  16. Vgl. zu dieser Einteilung auch Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 84 f., Lamnek (1988), S. 166 und Lienert (1969), S. 13 f.

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  17. Apparative Verfahren wie bspw. Bildschirmbefragungssysteme oder apparative Beobachtungstechniken, die bei der Datenerfassung ohne Untersuchungsleiter auskommen, können in diesem Sinne eine sehr hohe Durchführungsobjektivität aufweisen. Siehe zum Bildschirmbefragungssystem ausführlich Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 115 ff. und zu den apparativen Beobachtungstechniken Hüttner (1989), S. 118 ff.

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  18. Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 85 und Lamnek (1988), S. 166.

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  19. Siehe hierzu Lamnek (1988), S. 166, Lienert (1969), S. 13 f. und Berekoven/ Eckert/Ellenrieder (1993), S. 85.

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  20. Siehe Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 84 f.

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  21. Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 85, Böhler (1992), S. 102 und Rogge (1981), S. 65.

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  22. Siehe Lienert (1969), S. 15.

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  23. Vgl. hierzu Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 85 sowie Lienert (1969), S. 210 ff.

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  24. Da hier die Stabilität eines Meßinstrumentes über einen gewissen Zeitraum hinweg im Vordergrund steht, wird auch von einem sog. “Stabilitätskoeffizienten” gesprochen. Vgl. Lamnek (1980), S. 106. Ein hoher Retest-Koeffizient Merkmalskonstanzweist dabei (insbesondere bei einem großen Zeitintervall) auf eine hohe Merkmalskonstanz hin, kann jedoch bei mangelnder Bedingungskonstanz schlechter ausfallen oder aufgrund von Lerneffekten Scheinkorrelationen produzieren. Vgl. Lienert (1969), S. 215 f. und S. 234 sowie Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 86.

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  25. Da hier äquivalente Formen unterschiedlicher Meßinstrumente die Prüfungsbasis bilden, wird auch von einem “Äquivalenzkoeffizienten” gesprochen. Siehe Lamnek (1980), S. 106 f. und Lienert (1969), S. 218. Der Äquivalenzkoeffizient gibt v.a.Bedingungskonstanz für kurze Zeitintervalle Auskunft über die Bedingungskonstanz von Untersuchungen. Vgl. Lienert (1969), S. 234.

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  26. Siehe Müller (1979), S. 41 f. Werden hingegen zwei vergleichbare, per Zufallsauswahl bestimmte Gruppen von AP verwendet, so können Lerneffekte zwar vermieden werden, die Gefahr eines größeren Stichprobenfehlers bzw. systematischen Fehlers jedoch steigt. Vgl. zu diesen Fehlerarten auch Böhler (1992), S. 152 f.

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  27. Vgl. Müller (1979), S. 42.

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  28. Siehe Lienert (1969), S. 219 ff. sowie Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 86. Die Korrelation beider Testergebnisse wird auch als “Koeffizient der internen Konsistenz” bezeichnet. Siehe Lamnek (1980), S. 106 f.

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  29. Siehe Lamnek (1980), S. 106 f. sowie ausführlich Lienert (1969), S. 225 ff. Sowohl die Split-Half-Methode als auch die Konsistenzanalyse sind von mangelnder Bedingungskonstanz und möglicherweise auftretenden Lerneffekten unabhängig. Sie geben instrumentale Konstanzam deutlichsten Auskunft über die instrumentale Reliabilität bzw. instrumentale Konstanz der Messung. Vgl. Lienert (1969), S. 234 f.

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  30. Vgl. Lienert (1969), S. 219.

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  31. Siehe auch die Abbildung bei Heidenreich (1984b), S. 407.

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  32. Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 84.

    Google Scholar 

  33. Siehe Böhler (1992), S. 102, Müller-Hagedorn/Sewing/Toporowski (1993), S. 125, Lienert (1969), S. 16.

    Google Scholar 

  34. Siehe Hossinger (1982), S. 30, Böhler (1992), S. 39 und Berekoven/ Eckert/Ellenrieder (1993), S. 86.

    Google Scholar 

  35. Siehe auch Hossinger (1982), S. 30, Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 87 sowie Volmerg (1983), S. 124.

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  36. Vgl. Hossinger (1982), S. 10 f.

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  37. Faivre/Sanchez bemerken hierzu, daß die Frage nach der Validität letztendlich eine philosophische Dimension berühre. Siehe Faivre/Sanchez (1975), S. 135.

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  38. Vgl. Holm (1976), S. 124 sowie Hossinger (1982), S. 12 f.

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  39. Siehe zur Vielfalt der in der Literatur gebräuchlichen Validitätsarten Hossinger (1982), S. 16 ff.

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  40. Diese drei Konzepte identifiziert auch Hossinger (1982), S. 21 als Schwerpunkte der testtheoretischen Literatur.

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  41. Vgl. z.B. Hammann/Erichson (1990), S. 76 sowie Hildebrandt (1984), S. 42.

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  42. Siehe Müller-Hagedorn/Sewing/Toporowski (1993), S. 126 sowie Hossinger (1982), S. 21 f.

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  43. Siehe Hammann/Erichson (1990), S. 76 und Lienert (1969), S. 260 f. Vgl. ausführlich hierzu Hossinger (1982), S. 21 ff. sowie Holm (1976), S. 126 ff.

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  44. Siehe Hammann/Erichson (1990), S. 76 f., Hossinger (1982), S. 24 f., Müller-Hagedorn/Sewing/Toporowski (1993), S. 126 f. und Holm (1976), S. 132 f. Die Frage nach der Validität des herangezogenen Außenkriteriums zeigt das wesentliche Problem der Kriteriums Validität, die Gefahr eines unendlichen Regresses, auf. Lienert schlägt hier eine Beurteilung des Außenkriteriums durch entsprechende Experten vor. Vgl. Lienert (1969), S. 256.

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  45. Siehe Kinnear/Taylor (1987), S. 304 und zur Known-groups-Validität Lamnek (1980), S. 109.

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  46. Vgl. Hammann/Erichson (1990), S. 77.

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  47. Siehe Lienert (1969), S. 17, Hossinger (1982), S. 26 und Heidenreich (1984a), S. 368 f.

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  48. Sie wird aus diesem Grund auch als “theoretische Validität” bezeichnet. Vgl. Hammann/ Erichson (1990), S. 76. Siehe hierzu auch Hildebrandt (1984), S. 43.

    Google Scholar 

  49. Hammann/Erichson (1990), S. 77.

    Google Scholar 

  50. Hammann/Erichson (1990), S. 77.

    Google Scholar 

  51. Vgl. Hossinger (1982), S. 27 f. Zur Darstellung der Ergebnisse solcher Korrelations analysen wird häufig die sog. “multimethod-multitrait matrix” herangezogen. Vgl. v.a. Campbell/Fiske (1959). Anwendungsbeispiele hierzu finden sich bei Churchill (1979), S. 70 ff. sowie Szybillo/Binstok/Buchanan (1979), S. 74 ff.

    Google Scholar 

  52. Siehe Hildebrandt (1984), S. 42.

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  53. Vgl. Hammann/Erichson (1990), S. 77.

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  54. Vgl. zu dieser Auffassung z.B. Weiers (1988), S. 296 und S. 299 f., Chisnall (1986), S. 146, de Groot (1986), S. 138 f., Stephan (1961), S. 169 f.

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  55. So bezeichnet bspw. Lienert (1969), S. 12, Validität und Rehabilität als Sonderfälle experimenteller Präzision. Die Verwendung dieser Gütekriterien geschieht hier in enger Anlehnung an das naturwissenschaftliche Experiment. Siehe zum Begriff des “Quasi-Expe-riments” v.a. Böhler (1992), S. 45 ff.

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  56. Dabei definiert Lienert einen Test als “ein wissenschaftliches Routineverfahren zur Untersuchung eines oder mehrerer empirisch abgrenzbarer Persönlichkeitsmerkmale mit dem Ziel einer möglichst quantitativen Aussage über den relativen Grad der individuellen Merkmalsausprägung.” Lienert (1969), S. 7. Siehe zu verschiedenen Testformen in der Marktforschung auch Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 159 ff.

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  57. Als Beispiel kann hier die Frage nach der externen Validität von Laborexperimenten genannt werden. Vgl. Böhler (1992), S. 39 f.

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  58. Vgl. z.B. Hüttner (1989), S. 154 ff., Weiers (1988), S. 376 ff. und Kohli (1978), S. 4.

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  59. Vgl. Kap. 5.1.1.

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  60. Siehe Girtler (1984), S. 30, Heidenreich (1984), S. 364 ff., Volmerg (1983), S. 125, Lamnek (1988), S. 171, Goldman/McDonald (1987), S. 9.

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  61. Vgl. Goldman/McDonald (1987), S. 9 f. Auch Lienert bemerkt hierzu, daß eine unangebrachte Quantifizierung von bspw. projektiven Verfahren diesen mehr schaden als nützen kann. Vgl. Lienert (1969), S. 442. Siehe zu den Zielen qualitativer Marktforschung Kap. 2.

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  62. Vgl. Kap. 2.

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  63. Kromrey (1980), S. 80 f.

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  64. Siehe Holm (1976), S. 123.

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  65. Verfahren zur Überprüfung der Inhaltsvalidität können hiervon ausgenommen werden. Vgl. Kap. 5.1.1.3.

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  66. Siehe Girtler (1984), S. 31.

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  67. Ähnlich argumentieren Branthwaite/Lunn (1985), S. 115, wenn sie darauf hinweisen, daß bspw. projektive Verfahren nicht einfach mit den Kriterien quantitativer Marktforschung gemessen werden sollten.

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  68. So auch Atteslander (1984), S. 289 und Holm (1976), S. 123. Für die Objektivität gilt dies in dem Maße, in dem auch sie zur Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit von Untersuchungen beiträgt.

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  69. Vgl. Dickens (1987), S. 24. Bereits Lienert (1969), S. 247, weist darauf hin, daß die üblichen Verfahren der Reliabilitätsprüfung auf solche Tests, die einen bestimmten Wissensstand erkunden wollen oder die Problemaufgaben enthalten, die freie Einfälle erforderlich machen, meistens nicht angewendet werden können.

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  70. Siehe Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 85 und Kap. 5.1.1. Ähnlich auch Sykes (1990), S. 309.

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  71. Siehe hierzu Mühlfeld/Windolf/Lampert (1981), S. 330 und Lamnek (1980), S. 162.

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  72. Vgl. Kap. 5.1.1.1.

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  73. Siehe Volmerg (1983), S. 126 und Lamnek (1988), S. 166.

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  74. Vgl. Lamnek (1988), S. 167.

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  75. Siehe Kap. 5.1.1.2.

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  76. Siehe Sykes (1990), S. 309.

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  77. Sykes (1990), S. 309.

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  78. Ähnlich auch Lamnek (1988), S. 144 und S. 164 f.

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  79. Vgl. Lamnek (1988), S. 173. Leithäuser/Volmerg bemerken hierzu: ‘“Objektive Erkenntnis’ der gesellschaftlichen Realität, gemessen an dem Objektivitätspostulat der Naturwissenschaften, d.h. Ergebnisse, die unabhängig von der Person des Forschers und der spezifischen Situation sind, in der sie gewonnen wurden, dürften schwerlich herstellbar sein”. Leithäuser/Volmerg (1981), S. 127.

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  80. Siehe Lamnek (1988), S. 162 f. und S. 167.

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  81. Vgl. hierzu auch die Ausführungen zu den methodischen Besonderheiten in Kap. 3 und zu den aufgabenspezifischen Einsatzschwerpunkten qualitativer Methoden Kap. 4.2.2.

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  82. Vgl. Kirk/Miller (1986), S. 42. Auf die geringe Chance einer Reproduzierbarkeit von Tiefeninterviews verweist auch Salcher (1978), S. 52 f.

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  83. Siehe hierzu Atteslander (1984), S. 155 und Walker (1985b), S. 184 f.

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  84. Vgl. Sykes (1990), S. 311 f. Gleiches fordert Atteslander für die Methode der Beobachtung insgesamt, da, v.a. bei der Beobachtung dynamischer Sachverhalte, eine Zuverlässigkeitsprüfung nur retrospektiv erfolgen kann oder mindestens zwei Beobachter eingesetzt werden müssen. “Das Gütekriterium der Zuverlässigkeit muß also Nachvollziehbarkeitbei der Beobachtung häufig durch das Kriterium der Nachvollziehbarkeit ersetzt werden. “ Atteslander (1984), S. 155.

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  85. Hierzu wird bspw. die qualitative Inhaltsanalyse herangezogen. Vgl. Kap. 3.1.3.

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  86. Siehe Mühlfeld/Windolf/Lampert et al. (1981), S. 331.

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  87. Diese Abhängigkeit ist auch der hauptsächliche Grund für den Vorwurf mangelnder Rehabilität, der qualitativen Methoden in der Phase der Datenauswertung gemacht wird. Dabei muß jedoch bedacht werden, daß diese Auswahl und Kategorisierung problemrelevanter Inhalte im Vorfeld quantitativer Untersuchungen ebenfalls vorgenommen wird, wenn auch auf abstrakterem Niveau. Vgl. Mühlfeld/Windolf/Lampert et al. (1981), S. 331. Nur Reliabilitätsprüfungen, die bereits hieran ansetzten, wären im Grunde denen der Datenauswertung qualitativer Untersuchungen vergleichbar.

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  88. Vgl. Kirk/Miller (1986), S. 72, Sykes (1990), S. 311.

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  89. Siehe Sykes (1990), S. 311.

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  90. Allerdings können verschiedene Interpretationen desselben Datenmaterials nicht nur als methodischer Nachteil, sondern auch als Chance für zusätzliche Erkenntnisfortschritte gewertet werden. Vgl. zu dieser Auffassung Sykes (1990), S. 310.

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  91. Vgl. Volmerg (1983), S. 153. So soll eine unbeteiligte, jedoch entsprechend qualifizierte Person in die Lage versetzt werden, die Entscheidungen, die zur vorliegenden Interpretation geführt haben, zu verstehen. Für den Fall, daß von zwei Interpreten unterschiedliche Interpretationsvorschläge präsentiert werden, sollen beide Argumentationsgänge so nachvollziehbar sein, daß eine begründete Auswahl einer der Vorschläge möglich wird. Siehe hierzu Griggs (1987), S. 15.

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  92. Mayring (1985), S. 207, spricht in diesem Zusammenhang von einer “Interkoderreliabilität”.

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  93. Siehe Lamnek (1988), S. 165 und S. 169 f.

    Google Scholar 

  94. Vgl. hierzu Gabriel (1990), S. 516.

    Google Scholar 

  95. Vgl. Volmerg (1983), S. 126, Goldman/McDonald (1987), S. 10 und Lamnek (1988), S. 166 f.

    Google Scholar 

  96. Ähnlich argumentiert Sykes (1990), S. 310.

    Google Scholar 

  97. Siehe hierzu Müller (1979), S. 43 and Semeonoff (1973), S. 112 f.

    Google Scholar 

  98. Vgl. hierzu Kap. 4.2.2.

    Google Scholar 

  99. Siehe hierzu Mühlfeld/Windolf/Lampert et al. (1981), S. 330.

    Google Scholar 

  100. Ähnlich auch Kromrey (1980), S. 176 und S. 214.

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  101. Vgl. zu weiteren Einzelheiten Sykes (1990), S. 309 und die dort angegebene Literatur.

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  102. Siehe Griggs (1987), S. 15.

    Google Scholar 

  103. Um die Vergleichbarkeit qualitativer Interviews in der Auswertungsphase zu verbessern, wird auch der Einsatz automatischer Textverarbeitungsprogramme für die Kategorisie-rung der erhobenen Daten vorgeschlagen. Vgl. z.B. Pfaffenberger (1988), S. 56 ff. Allerdings sind diesem Vorgehen Grenzen gesetzt, da sich zum einen Kodierregeln nicht vollständig operationalisieren lassen und zum anderen bei solchen standardisierten Verfahren die Gefahr erheblicher Informationsverluste besteht. Siehe hierzu auch bereits Kohli(1978), S. 17.

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  104. Vgl. Mangold (1973), S. 230.

    Google Scholar 

  105. Vgl. Dreher/Dreher (1982), S. 144 und Mangold (1973), S. 251 f.

    Google Scholar 

  106. Siehe Dreher/Dreher (1982), S. 143 f.

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  107. Hier wird besonders deutlich, wie die Zielsetzung qualitativer Methoden der (quantitativen) Forderung nach Vergleichbarkeit und Reproduzierbarkeit der Erhebungssituation widerspricht.

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  108. Siehe z.B. Lienert (1969), S. 443 ff. oder Tull/Hawkins (1990), S. 409. In bezug auf das in Kap. 3.3.1.2.2.1 beschriebene Einkaufslistenverfahren von Haire (1950) wurde bspw. von Robertson/Joselyn (1974) Kritik bzgl. der in jeder Hinsicht “umständlichen” offenen Fragengestaltung geübt. Sie schlagen stattdessen die Verwendung geschlossener Fragen vor. Vgl. Robertson/Joselyn (1974), S. 29 f.

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  109. Semeonoff bemerkt hierzu: “Two points, however, must be made. First, that in most projective techniques aspects of response that go beyond what is readily classifiable are often more informative than an array of frequencies.” Semeonoff (1973), S. 112. Siehe auch Kap. 3.3.

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  110. Vgl. Semeonoff (1973), S. 113.

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  111. Siehe Lamnek (1980), S. 102.

    Google Scholar 

  112. Vgl. hierzu Kassarjian (1974), S. 95.

    Google Scholar 

  113. Siehe Atteslander (1984), S. 184 und Kap. 3.4. Während die quantitative Beobachtung mittels apparativer Techniken in diesem Zusammenhang wenig problematisch ist, kann auch die Zuverlässigkeit der standardisierten und persönlichen Beobachtung darunter leiden, daß bspw. die Kategorien nicht fein genug strukturiert sind und der Beobachter bei der Zuordnung der Beobachtungen einen hohen Interpretationsaufwand leisten muß. Vgl. Atteslander (1984), S. 179.

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  114. Auch hier wird deutlich, wie wenig angemessen die Forderung nach einer auf Reproduzierbarkeit abzielenden Reliabilitätsüberprüfung für qualitative Methoden ist. Siehe hierzu auch Atteslander (1984), S. 155 und S. 184.

    Google Scholar 

  115. Dies gilt aufgrund der erschwerten Aufzeichnungsbedingungen v.a. für die verdeckte Beobachtung. Vgl. hierzu ausführlich Atteslander (1984), S. 184 ff. Siehe auch Stafford/Stafford (1993), S. 65.

    Google Scholar 

  116. Dies betonen auch Stafford/Stafford (1993), S. 65, Atteslander (1984), S. 155 und Grümer (1974), S. 57.

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  117. Atteslander (1984), S. 155.

    Google Scholar 

  118. Vgl. Kap. 5.1.1.3.

    Google Scholar 

  119. Vgl. z.B. Schub v. Bossiazky (1992), S. 5, Kirk/Miller (1986), S. 42 und Groening (1981), S. 53.

    Google Scholar 

  120. Auch in der quantitativen Marktforschung stellen Ausführungen zur internen und externen Validität direkt auf die Beurteilung von (Feld- bzw. Labor-) Experimenten ab, während allgemeine Überlegungen zur Gültigkeit von Messungen hiervon getrennt diskutiert werden. Siehe bspw. Böhler (1992), S. 39 f. und S. 102 ff. sowie Churchill (1988), S. 109 f. und S. 319 ff.

    Google Scholar 

  121. Unglücklicherweise ist dieses Begriffspaar ebenfalls unter der Bezeichnung “interne” und “externe” Gültigkeit bekannt, obwohl kein inhaltlicher Zusammenhang zu den oben beschriebenen, auf das Experiment bezogenen Kriterien besteht. Siehe Gadenne (1976), S. 6. Um Verwechslungen zu vermeiden, soll hier nur von “logischer” und “empirischer” Gültigkeit gesprochen werden. Vgl. zu dieser Problematik Hossinger (1982), S. 30 sowie Lamnek (1988), S. 147.

    Google Scholar 

  122. Siehe Lamnek (1980), S. 108; Grümer (1974), S. 61 f.

    Google Scholar 

  123. Vgl. Lamnek (1988), S. 132 ff. und die dort angegebene Literatur.

    Google Scholar 

  124. Siehe hierzu das Bsp. bei Salcher (1978), S. 53. Eine Gefährdung der empirischen Validität kann bspw. dann angenommen werden, wenn eine Gruppendiskussion zur Beurteilung von alternativen Ideen herangezogen wird, ohne daß ihre gruppendynamischen Effekte genügend berücksichtigt werden. Siehe auch Kap. 3.2.3.

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  125. Siehe zu diesem Ansatz v.a. Bronfenbrenner (1981), S. 46 sowie Mühlfeld/Windolf/Lampert et al. (1981), S. 346 f. “Ökologisch” bedeutet hierbei die stärkere Berücksichtigung sozialer Umweiteinflüsse auf das jeweilige Verhalten der AP.

    Google Scholar 

  126. Vgl. Mühlleld/Windolf/Lampert et al. (1981), S. 346.

    Google Scholar 

  127. Siehe Bronfenbrenner (1981), S. 46.

    Google Scholar 

  128. Mühlfeld/Windolf/Lampert et al. (1981), S. 330. Siehe zur Problematik valider Inhaltsanalysen Kromrey (1980), S. 214 f.

    Google Scholar 

  129. Ähnlich auch Volmerg (1983), S. 128 f.

    Google Scholar 

  130. Siehe Lamnek (1988), S. 145.

    Google Scholar 

  131. Vgl. Kap. 5.1.1.3.

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  132. Hinzu kommen bspw. bildliche Darstellungen (Psychodrawing) oder auch nonverbale Elemente.

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  133. Siehe Lamnek (1988), S. 147.

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  134. Ähnlich argumentiert auch Lamnek (1980), S. 109.

    Google Scholar 

  135. Offenlegung und Argumentation im Validierungsprozeß sind denn auch die Basis für das Konzept der sog. “argumentativen Validierung”. Siehe zu diesem Ansatz Terhart (1981). Hierin kann eine Parallele zur oben besprochenen Zuverlässigkeitsprüfung qualitativer Untersuchungen im Sinne von “Nachvollziehbarkeit” gesehen werden.

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  136. Diese Vorgehensweise könnte als eine Form der erweiterten Expertenvalidität betrachtet werden, in der die AP als Quasi-Experten gelten.

    Google Scholar 

  137. Vgl. zu diesem Ansatz ausführlich Lechler (1982), Köckeis-Stangl (1980), S. 362 f. und Klüver (1979), S. 69 ff.

    Google Scholar 

  138. Siehe Köckeis-Stangl (1980), S. 362. Diesem erweiterten Verständnis der kommunikativen Validierung entsprechen die Ansätze der “consultative validity” von Sykes (1990), S. 296 f. und des “credibility test” von Gabriel (1990), S. 515.

    Google Scholar 

  139. Siehe hierzu Lechler (1982), S. 248.

    Google Scholar 

  140. Vgl. Lechler (1982), S. 248.

    Google Scholar 

  141. Siehe Stephan (1961), S. 169 und Cline/Richards (1965), S. 573.

    Google Scholar 

  142. Einen ähnlichen Vorschlag liefert Gabriel (1990), S. 515, mit seinem “transferability test”.

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  143. Siehe Gabriel (1990), S. 515 f.

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  144. Vgl. Reynolds/Johnson (1978), S. 22–24.

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  145. So sind ja erwiesenermaßen nicht alle Einstellungen auch handlungsrelevant. Vgl. zu dieser Problematik z.B. Kroeber-Riel (1992), S. 161 ff. Im Grunde müßte hierbei immer auch der Nachweis geführt werden, inwieweit die rekonstruierten Kognitionen tatsächlich das beobachtbare Verhalten steuern. Wahl (1982) stellt hierzu das Konzept der “Handlungsvalidierung” vor. Hier stellt sich dann allerdings die Frage nach dem vertretbaren Aufwand einer solchen Untersuchung, ein Problem, auf das Wahl (1982), S. 267, selbst hinweist.

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  146. Siehe Lamnek (1988), S. 148.

    Google Scholar 

  147. Vgl. Hildebrandt (1984), S. 43 sowie Kap. 5.1.1.3.

    Google Scholar 

  148. Siehe auch Kap. 5.1.2.1.

    Google Scholar 

  149. Siehe zu diesem Konzept Köckeis-Stangl (1980), S. 362.

    Google Scholar 

  150. Vgl. Gabriel (1990), S. 517.

    Google Scholar 

  151. Siehe Lamnek (1988), S. 155.

    Google Scholar 

  152. Vgl. Gabriel (1990), S. 517.

    Google Scholar 

  153. Siehe z.B. Hammann/Erichs on (1990), S. 75. In diesem Zusammenhang erscheint auch der sog. “confirmability test” von Gabriel (1990), S. 516, interessant. Dieser verlangt “the use of auditors whose job it is to review the documentation, notes, methodological statements and any other available documents. Their job is to assess the extent to which they believe that the conclusions are the most reasonable ones obtainable from the data. “ Gabriel (1990), S. 516. Die Überwachung des gesamten Untersuchungsablaufes von einer “Meta-Ebene” aus kommt dem Grundgedanken des (Marketing-) Audits recht nahe. Siehe hierzu insbesondere Köhler (1993a), S. 397 ff. So nimmt bspw. das sog. “Verfahrens-Audit” eine formale Beurteilung der zugrundeliegenden Verfahrenskonzeptionen sowie der eingesetzten Techniken vor. Vgl. Köhler (1993a), S. 398.

    Google Scholar 

  154. Siehe Kromrey (1980), S. 214 f.

    Google Scholar 

  155. Vgl. Sykes (1990), S. 298 f. sowie Mangold (1973), S. 235.

    Google Scholar 

  156. Siehe Peterson (1975), S. 148.

    Google Scholar 

  157. Vgl. Mangold (1973), S. 251.

    Google Scholar 

  158. Siehe Kap. 3.3.

    Google Scholar 

  159. Vgl. Atteslander (1984), S. 132.

    Google Scholar 

  160. Eine ausgeprägte Verwendung solcher Stimuli findet sich dabei v.a. bei den Ergän-zungs- und Konstruktionstechniken wieder, während die expressiven Verfahren stärker das Spektrum der Informationsdarbietung durch spielerische Ausdrucksformen erweitern. Siehe hierzu Kap. 3.3.

    Google Scholar 

  161. Vgl. Sykes (1990), S. 301.

    Google Scholar 

  162. Siehe hierzu bereits Stephan (1961), S. 169 und Cline/Richards (1965), S. 573.

    Google Scholar 

  163. Siehe auch Selltiz/Jahoda/Deutsch et al. (1972b), S. 100 f. Vgl. zur Extremgruppenvalidierung z.B. Müller (1979), S. 38 f. und Lienert (1969), S. 280 ff.

    Google Scholar 

  164. Vgl. Grümer (1974), S. 61 f. Hier steht dann die Prüfung der Validität des Kategorienschemas im Vordergrund.

    Google Scholar 

  165. Dabei muß der Beobachter einerseits die reaktiven Effekte seiner Tätigkeit, also die Veränderung des zu untersuchenden Sachverhaltes durch den Beobachtungvorgang, berücksichtigen lernen. Zum anderen ist er angehalten, die Beobachtungsinhalte möglichst frei zu halten von vorschnellen eigenen Interpretationen, wie sie bspw. aufgrund seiner persönlichen Erfahrung und kulturellen Denkschemata auftreten können (sog.

    Google Scholar 

  166. “Ethnozentrismus “) oder aus einer Überidentifikation mit den beobachteten Personen heraus entstehen können (sog. “going native“). Vgl. zu dieser Problematik ausführlich Atteslander (1984), S. 156 ff., Grümer (1974), S. 64 f., McCall (1969), S. 132 ff. und auch Kap. 3.4.2.

    Google Scholar 

  167. Siehe z.B. Atteslander (1984), S. 157 f. und Kap. 3.4.2.

    Google Scholar 

  168. Vgl. Grümer (1974), S. 62.

    Google Scholar 

  169. Siehe Bausch (1990), S. 31 ff.

    Google Scholar 

  170. Siehe hierzu bspw. McDaniels/Gates (1991), S. 174, Zikmund (1989), S. 130, Bellenger/Bernhardt/Goldstucker (1976), S. 43.

    Google Scholar 

  171. Die Frage nach der Repräsentanz qualitativer Untersuchungen erübrigt sich somit im Falle einer Vollerhebung. Diese ist immer dann eine sinnvolle Alternative, wenn die interessierende Grundgesamtheit entsprechend klein ist. Insbesondere im Investitionsgüterbereich mit einer häufig überschaubaren Anzahl an Marktteilnehmern sind Vollerhebungen zumindest nicht ungewöhnlich. Vgl. Tull/Hawkins (1990), S. 462, Chisnall (1986), S. 47, Böhler (1992), S. 126. Vgl. zu den Vor- und Nachteilen der Teil- gegenüber der Vollerhebung Böhler (1992), S. 126 f., Tull/Hawkins (1990), S. 462–464 sowie Kinnear/Taylor (1987), S. 199 f.

    Google Scholar 

  172. Siehe hierzu z.B. Böhler (1992), S. 127 ff.

    Google Scholar 

  173. Vgl. Churchill (1988), S. 396 f., Kinnear/Taylor (1987), S. 205.

    Google Scholar 

  174. Vgl. Böltken (1976), S. 20.

    Google Scholar 

  175. Wichtig sind hier das Konzentrationsverfahren (mit den Möglichkeiten des Cut-off-Verfahrens und der typischen Auswahl) sowie das Quota-Verfahren. Vgl. z.B. Hammann/ Erichson (1990), S. 112 f. sowie Meffert (1992), S. 191 f. Auf diese Verfahren soll in Kap. 5.2.3 noch näher eingegangen werden.

    Google Scholar 

  176. Siehe hierzu ausführlich Böltken (1976), S. 24 und Tull/Hawkins (1990), S. 473–477.

    Google Scholar 

  177. Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 48.

    Google Scholar 

  178. Siehe Chisnall (1986), S. 62.

    Google Scholar 

  179. Vgl. z.B. Krug/Nourney (1982), S. 95 f.

    Google Scholar 

  180. Die Höhe des Stichprobenumfangs bestimmt sich dabei nach der erwünschten Vertrauenswahrscheinlichkeit (Sicherheitsgrad) und der Einhaltung einer bestimmten Fehlerspanne (Konfidenzintervall). Vgl. ausführlich Böltken (1976), S. 145 ff., Tull/Hawkins (1990), S. 494 ff. sowie Hammann/ Erichson (1990), S. 118 f. Siehe zu alternativen und mehr pragmatisch ausgerichteten Methoden zur Bestimmung des Stichprobenumfangs Tull/ Hawkins (1990), S. 492–494.

    Google Scholar 

  181. Hammann/Erichson schätzen den in der Marktforschungspraxis üblichen Stichprobenumfang auf eine Zahl zwischen 150 und 3000. Siehe Hammann/Erichson (1990), S. 119.

    Google Scholar 

  182. Vgl. Tull/Hawkins (1990), S. 409, Lamnek (1988), S. 222 f. und Bellenger/Bernhardt/ Goldstucker (1976), S. 42.

    Google Scholar 

  183. Ein Problem, das allerdings auch bei quantitativen Untersuchungen eine nicht zu unterschätzende Bedeutung besitzt. Vgl. hierzu Böltken (1976), S. 201 ff.

    Google Scholar 

  184. Vgl. hierzu ausführlich Lender (1991), S. 98 ff. Siehe auch Dommermuth (1975), S. 21 sowie Aaker/Day (1980), S.292.

    Google Scholar 

  185. Vgl. Mendes de Almeida (1980), S. 117 f. sowie Kap. 3.2.1.

    Google Scholar 

  186. Siehe Grümer (1974), S. 68 f.

    Google Scholar 

  187. Vgl. Aaker/Day (1980), S. 292.

    Google Scholar 

  188. So z.B. bei Aufgaben der Strukturierung wenig bekannter Untersuchungsfelder.

    Google Scholar 

  189. Siehe Bellenger/Bernhardt/Goldstucker (1976), S. 42 f., McCracken (1988), S. 17.

    Google Scholar 

  190. Vgl. Kap. 2.4.2.2.

    Google Scholar 

  191. Siehe Lamnek (1988), S. 175.

    Google Scholar 

  192. Vgl. Lamnek (1988), S. 223.

    Google Scholar 

  193. Siehe z.B. Atteslander (1984), S. 40.

    Google Scholar 

  194. Vgl. Glaser/Strauss (1967), S. 45 f.

    Google Scholar 

  195. Siehe Arnold (1970).

    Google Scholar 

  196. Vgl. Glaser/Strauss (1967), Glaser/Strauss (1979a) und Glaser/Strauss (1979b). Der Begriff “grounded theory” bezeichnet dabei eine auf empirischen Daten und Einsichten beruhende bzw. eine in der Empirie verankerte Theorie. Siehe auch Lamnek (1988), S. 107.

    Google Scholar 

  197. Vgl. Glaser/Strauss (1979b), S. 91 und Lamnek (1988), S. 120.

    Google Scholar 

  198. Siehe Glaser/Strauss (1979b), S. 92 ff.

    Google Scholar 

  199. Vgl. Glaser/Strauss (1967), S. 48 f.

    Google Scholar 

  200. Hermanns (1992), S. 116.

    Google Scholar 

  201. Vgl. Hermanns (1992), S. 116.

    Google Scholar 

  202. Dies ist notwendig, um der Gefahr einer “self-fulfilling prophecy” zu begegnen. Möglichkeiten hierzu bieten die in Kap. 5.2.3 erläuterten Auswahlverfahren wie z.B. das “extreme case sampling” oder das “critical case sampling”.

    Google Scholar 

  203. Siehe Arnold (1970), S. 149.

    Google Scholar 

  204. Vgl. Arnold (1970), S. 147 und Witzel (1982), S. 80.

    Google Scholar 

  205. Dieses Vorgehen ähnelt dem Quota-Verfahren. Anders als dieses dienen hier die Quotierungsmerkmale jedoch nicht der soziodemographischen Kennzeichnung der AP mit dem Ziel, einer “richtigen” Zufallsauswahl möglichst nahe zu kommen. Es wird vielmehr die Identifizierung inhaltlich relevanter Merkmale angestrebt. Vgl. die Beispiele bei Arnold (1970), S. 148 sowie Kap. 5.2.3.

    Google Scholar 

  206. Vgl. Arnold (1970), S. 148 f.

    Google Scholar 

  207. Vgl. Hammann/Erichson (1990), S. 112 f. sowie Meffert (1992), S. 191 f. Diese Autoren fassen das Abschneideverfahren und die typische Auswahl unter dem Begriff “Konzentrationsverfahren” zusammen. Vgl. zu anderen Systematisierungen z.B. Berekoven/Eckert/ Ellenrieder (1993), S. 56 oder Nieschlag/Dichtl/Hörschgen (1991), S. 686. Einen Überblick über die Bedeutung der verschiedenen Verfahren der bewußten Auswahl und der Zufallsauswahl in der Marktforschungspraxis gibt Bausch (1990), S. 70 f.

    Google Scholar 

  208. Vgl. zum Quota-Verfahren ausführlich Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 53 ff. oder Hammann/Erichson (1990), S. 110 ff.

    Google Scholar 

  209. Vgl. die Beurteilung von Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1993), S. 55 und Rogge (1981), S. 168–170.

    Google Scholar 

  210. Vgl. Kap. 5.2.1.

    Google Scholar 

  211. Siehe hierzu die Beispiele von Gordon/Langmaid (1988), S. 24–28.

    Google Scholar 

  212. Vgl. Arnold (1970), S. 148 und Kap. 5.2.2. Unger (1989), S. 133, hält auch für quantitative Untersuchungen die stärkere Verwendung psychographischer Merkmale bei der Quotierung für erstrebenswert.

    Google Scholar 

  213. Siehe Hammann/Erichson (1990), S. 112 f. und Meffert (1992), S. 191 f. In der englischsprachigen Literatur werden in diesem Zusammenhang das “judgement sample” und das “purposive sample” unterschieden.

    Google Scholar 

  214. Vgl. Hammann/Erichson (1990), S. 112 f. sowie Patton (1987), S. 54.

    Google Scholar 

  215. Siehe Patton (1987), S. 54 und Churchill (1988), S. 398.

    Google Scholar 

  216. Siehe Hammann/Erichson (1990), S. 112.

    Google Scholar 

  217. Vgl. v. Hippel (1986), S. 796 sowie Kap. 4.3.1.3.

    Google Scholar 

  218. Siehe Patton (1987), S. 52 f.

    Google Scholar 

  219. Vgl. Patton (1987), S. 54 ff. Ein Beispiel hierfür ist ein Spielzeughersteller, der im Rahmen von Beobachtungsstudien solche Kinder auswählt, die besonders häufig die unternehmenseigenen Spielzeuge zerstören. Siehe Weiers (1988), S. 104.

    Google Scholar 

  220. Vgl. z.B. Chisnall (1986), S. 292, McDaniel/Gates (1991), S. 448.

    Google Scholar 

  221. Das snowball sampling ist auch als eine Sonderform der Zufallsauswahl bekannt. Hier wird die erforderliche Startmenge an AP durch eine Zufallsauswahl bestimmt. Siehe Hüttner (1989), S. 97 sowie Green/Tull/ Albaum (1988), S. 328. Dies wird im vorliegenden Zusammenhang nicht angestrebt.

    Google Scholar 

  222. Vgl. Churchill (1988), S. 399, McDaniel/Gates (1991), S. 448.

    Google Scholar 

  223. Siehe hierzu das Beispiel über die Besitzer einer seltenen ausländischen Automarke bei Rogge(1981), S. 171.

    Google Scholar 

  224. Vgl. Patton (1987), S. 56 f.

    Google Scholar 

  225. Siehe Patton (1987), S. 57.

    Google Scholar 

  226. Siehe z.B. Bausch (1990), S. 64 ff. und Tomczak (1992), S. 80.

    Google Scholar 

  227. Vgl. hierzu und zu weiteren Problemen des Quota-Verfahrens Berekoven/Eckert/ Ellenrieder (1993), S.53 ff. sowie Rogge (1981), S. 170.

    Google Scholar 

  228. Vgl. zu dieser Auffassung auch Bellenger/Bernhardt/Goldstucker (1976), S. 43.

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Kepper, G. (1994). Diskussion adäquater Beurteilungskriterien qualitativer Marktforschungsmethoden. In: Qualitative Marktforschung. DUV Wirtschaftswissenschaft. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-14563-9_5

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