Auszug
Im Mittelpunkt dieses Teils der Arbeit steht die empirische Analyse der Wirkung von ERPs, die gemäß der in Abb. 5-1 dargestellten Vorgehensweise durchgeführt werden soll, Hierzu gilt es, das theoretisch fundierte und auf Basis bisheriger empirischer Befunde abgeleitete Hypothesengeflecht zu prüfen. Bevor es allerdings zu ausführlichen Hypothesentests kommen kann, erscheint es a priori angebracht, die einzusetzenden Stimuli zu konkretisieren. Da an das zu bewerbende Produkt spezifische Anforderungen zu stellen sind, muss in einem ersten Pretest ein geeignetes Produkt gefunden werden, anhand dessen die Wirkung von ERPs geprüft werden kann. Gerade damit die Ergebnisse der empirischen Analyse einen möglichst allgemeingültigen Charakter aufweisen, ist die Konzentration auf ein Produkt sinnvoll, das auch vor dem Hintergrund möglicher rechtlicher Auslegungsspielräume unproblematisch ist.
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Literatur
Vgl. Compeau, L.D./ Grewal, D. (1998), S. 258 und Kap. 3.4.
Der vollständige Fragebogen kann in Anhang 7 eingesehen werden. Insbesondere das latente Konstrukt des Produktinvolvements wurde über mehrere Indikatoren gemessen, die bereits von Van Trijp, H.CM./ Hoyer, W.D./ Inman, J.J. (1996) eingesetzt wurden. Zur Vorgehensweise der Konstruktvalidierung vgl. Kap. 5.4.
Zur Diskussion von gebrochenen Preisen vgl. Schneider, H. (1999), S. 52 ff.
Vgl. im Folgenden Lichtenstein, D.R./ Burton, S./ Karson, E.J. (1991), S. 384 f.
Vgl. Petroshius, S.M./ Monroe, K.B. (1987), S. 514. Die ERP-Höhe wird in dieser Untersuchung als eine ursprünglich metrische Variable künstlich auf ein kategoriales Datenniveau reduziert, um sie in einem experimentellen Versuchsaufbau, der dieser Untersuchung zugrunde liegt, berücksichtigen zu können. Aus forschungsökonomischen Gründen werden lediglich vier Faktorstufen gewählt, da mit jeder zusätzlichen Ausprägung der ERP-Höhe die notwendige Probandenzahl in einem Experiment exponentiell anwächst.
Der Median ist die Merkmalsausprägung desjenigen Elements, das in der der Größe nach geordneten Beobachtungsreihe in der Mitte steht. Der Modus hingegen ist diejenige Merkmalsausprägung, die am häufigsten vorkommt. Vgl. Bleymüller, J./ Gehlert, G./ Gülicher, H. (2002), S. 15 f.
Vgl. Hammann, P./ Erichson, B. (2000), S. 181.
Vgl. Schnell, R./ Hill, P.B./ Esser, E. (1999), S. 215 ff.
Vgl. Berekoven, L./ Eckert, W./ Ellenrieder, P. (2004), S. 159 und Aaker, D./ Kumar, V./ Day, G. (2004), S. 361.
Vgl. Petty, R.D./ Cacioppo, J.T. (1996), S. 5 f.
Vgl. Shadish, W./ Cook, T./ Campbell, D. (2001), S. 89.
Vgl. Bungard, W. (1997), S. 375.
So hat Orne darauf hingewiesen, dass Laborexperimente einen „demand character“ aufweisen. Das heißt, die Untersuchungsperson, die einwilligt, an einem Versuch teilzunehmen, zeigt sich besonders kooperativ und versucht, dem Versuchsleiter durch wunschgemäße Antworten zu helfen. Vgl. Orne, M.T. (1962), S. 776 ff.
Vgl. Bryant, S.M./ Hunton, J.E./ Stone, D.M. (2001), S. 109. Streng genommen muss hier zwischen dem Internet (World Wide Web) einerseits und der E-Mail als elektronischer Post andererseits differenziert werden.
Vgl. Zerr, K. (2001), S12f.
Vgl. Batinic, B. (2001), S.121.
Vgl. Starsetzki, T. (2001), S. 44.
Vgl. o.V. (2004b).
Vgl. Hauptmanns, P./ Lander, B. (2001), S. 37. Der Einsatz von Incentives in der Marktforschung ist bereits mehrfach grundsätzlich untersucht worden. Vgl. Brennan, M./ Rae, N./ Parackal, M. (1998), S. 231. Theobald konnte im Rahmen einer Online-Befragung zeigen, dass durch die Incentivierung Ergebnisverzerrungen Oder eine verminderte Datenqualität nicht wahrscheinlich sind. Vgl. Theobald, A. (2001), S. 188.
Vgl. Kromrey, H. (2002), S. 248.
Vgl. Theobald, A. (2000), S.44.
Vgl. Hauptmanns, P./ Lander, B. (2001), S. 33 f. Es gibt zwar Statistiken, die die Zahl der Nutzer hochrechnen. Aber auch diese können immer nur mit beslimmten Vertrauenswahrscheinlichkeiten angegeben werden.
Grundsätzlich muss in diesem Zusammenhang konstatiert werden, dass Repräsentativität in der Forschungspraxis eher eine theoretische Zielvorgabe als ein Attribut konkreter Untersuchungen darstellt. Vgl. Bortz, J./ Döring, N. (2001), S. 401.
An dieser Stelle soll darauf hingewiesen werden, dass nur mit der Vergrößerung einer Stichprobe keine Annäherung an das Ziel der Repräsentativität einhergeht. Eine solche tritt nur ein, wenn die zusätzliche Zahl an Probanden merkmalsspezifisch dazu führt, dass möglichst ein unverzerrtes Abbild der Grundgesamtheit erreicht wird. Quantitative und qualitative Verbesserungen einer Stichprobe bedingen sich daher gegenseitig. Vgl. Bortz, J./ Döring, N. (2001), S. 401.
Vgl. Graumann, S./ Neinert, F. (2004), S. 194 ff.
Vgl. Bortz, J./ Döring, N. (2001), S. 118 f., die auch ein prägnantes Beispiel dafür liefern, wie sich nicht durchgeführte Manipulation Checks auf die Untersuchungsergebnisse auswirken können.
Bagozzi, R.P./ Fornell., C. (1982), S. 24.
Vgl. Bagozzi, R.P./ Phillips, L.W. (1982), S. 465.
Vgl. Bruner, G.C./ Hensel, P.J. (1993), S. 339 ff.
Vgl. Jacoby, J. (1978), S. 93; Peter, J.P. (1981), S. 133 ff. und Bagozzi, R.P./ Baumgartner, H. (1994), S. 388.
Vgl. Bagozzi, R.P./ Fornell., C. (1982), S. 34 ff. und McCallum (1995), S. 19 f.
Vgl. hierzu und im Folgenden Götz, O./ Liehr-Gobbers, K. (2004), S. 717 ff.
Vgl. hierzu und im Folgenden Berekoven, L./ Eckert, W./ Ellenrieder, P. (2004), S. 88.
Vgl. Herrmann, A./ Homburg, C. (2000), S. 23; Peter, J.P. (1979), S. 8 und Churchill, G.A. (1995), S. 539 f.
Vgl. zu verschiedenen Arten von Reliabilitäten Steenkamp, J.B./ Baumgartner, H. (1998), S. 78 ff.
Vgl. Hildebrandt, L. (1984), S. 42.
Vgl. Kinnear, T.C./ Taylor, J.R. (1991), S. 830.
Vgl. Churchill, G.A. (1995), S. 490. Es sei schon an dieser Stelle erwähnt, dass eine quantitative Betrachtung der Inhaltsvalidität nicht erfolgt, da in dieser Untersuchung darauf verzichtet wurde, die jeweiligen Konstrukte mit einem Faktor direkt zu erfassen.
Vgl. hierzu und im Folgenden Rossiter, J.R. (2002), S. 305 ff. und Rossiter, J.R. (2005), S. 23 ff.
Vgl. Diller, H. (2004), S. 177
Vgl. Diamantopoulos, A. (2005), S. 1 ff. und Finn, A./ Kayande, U. (2005), S. 11 ff.
Vgl. Churchill, G. (1979), S. 64 ff.
Bagozzi, R.P./ Phillips, L.W. (1982), S. 468.
Vgl. Bagozzi, R.P./ Yi, Y./ Phillips, L.W. (1991), S. 425.
Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 12.
Vgl. Diller, H. (2004), S. 177. Bruner/James/Hensel unterstützen diese Vorgehensweise durch die Veröffentlichung bereits bewährter Skalen in ihrem Marketing Scales Handbook ebenfalls ausdrücklich. Vgl. Bruner, G.C./ James, K.E./ Hensel, P.J. (2000). Kritisch äußert sich diesbezüglich Rossiter, J.R. (2002), S. 308. Vgl. auch FN 504.
In der Literatur wird in jüngerer Vergangenheit postuliert, dass zur Ermittlung der Effekte von vergleichender Werbung und damit auch von Wettbewerbspreisen eine relative Fragetechnik einzusetzen sei, bei der die Werbewirkung mit Bezug zur Konkurrenz gemessen wird. Dies wird damit begründet, dass vergleichende Werbeinformationen im kognitiven System der Konsumenten anders abgespeichert werden als nichtvergleichende Werbeinformationen. Sie würden ausschließlich relativ, also im Verhältnis zur Konkurrenz, gespeichert. Vgl. z.B. Manning, K.C. et al. (2001), S. 27. Allerdings ist in der vorliegenden Untersuchung zu beachten, dass u.a. die Marktposition als moderierende Variable in die Analyse integriert wurde. Bei einer relativen Fragetechnik würde dies bedeuten, dass Fragen zu T-Online-Anzeigen relativ zu Clara.net zu beantworten wären. Da allerdings die meisten Probanden Clara.net gar nicht kennen dürften, wäre ein solches Vorgehen für die Probanden sehr verwirrend. Um Verzerrungen zu vermeiden, wird daher auf eine relative Fragetechnik in dieser Studie verzichtet.
Vgl. Rudolph, B. (1998), S. 136.
Neben den in Tab. 5-3 genannten Autoren ist in diesem Zusammenhang z.B. Zhang, Y. (1996), S. 15 ff., zu nennen.
Es ist allerdings zu beachten, dass in der vorliegenden Untersuchung nicht alle Indikatoren der beiden Konstrukte, die von den in Tab. 5 3 genannten Autoren vorgeschlagen werden, aufgenommen werden. Dies ist damit zu begründen, dass sowohl die Items der kognitiven als auch der affektiven Werbemitteleinstellung im Rahmen einer Frage abgeprüft werden. Auf diese Weise wird vermieden, dass die Probanden durch eine zu große Itembatterie im Rahmen einer Frage zu willkürlichen Antworten verleitet werden. So werden im Marketing Scales Handbook für die beiden Konstrukte aus mehreren Studien insgesamt 43 Indikatoren zusammengetragen. Vgl. Bruner, G.C./ James, K.E./ Hensel, P.J. (2000), S. 713 ff.
In der empirischen Forschung werden auf Ratingskalen erhobene Daten zumeist unter der Annahme einer vorliegenden Intervallskalierung verarbeitet. Streng genommen muss allerdings von lediglich ordinalskalierten Daten ausgegangen werden, wenn die für intervallskalierte Daten notwendige Voraussetzung gleicher Skalenabstände nicht bestätigt ist. In der vorliegenden Untersuchung wird jedoch dem in der Literatur üblichen Vorgehen gefolgt und eine Intervallskalierung unterstellt. Vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 5.
Vgl. hierzu van Doom, J. (2004), S. 99 ff.
Vgl. z.B. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 5 ff.; Gerbing, D./ Anderson, J. (1988), S. 186 ff. oder die Dissertationen von Siems, F. (2003) und Ohlwein, M. (1999).
Vgl. Fritz, W. (1995), S. 143 und die dort zitierte Literatur.
Vgl. z.B. Bongartz, M. (2002), S. 41 f. oder Betz, J. (2003), S. 83 ff.
Quelle: In Anlehnung an Fritz, W. (1995), S. 140.
Vgl. z.B. Peterson, R.A. (1994), S 382 und Carmines, E.G./ Zeller, R.A. (1996), S. 44.
Vgl. Cronbach, L.J. (1951), S. 299.
Vgl. Nunnally, J./ Bernstein, I.H. (1994), S. 301 ff.
Vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 259 ff.
Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 12
Vgl. Churchill, G./ Peter, J.P. (1984), S. 360 ff.
Vgl. hierzu und im Folgenden Gerbing, D./ Anderson, J. (1988), 189 f.
Vgl. Jöreskog, K. (1966), 165 ff. und Jöreskog, K. (1969), S. 183 ff.
Vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 362 ff. Im Vorfeld gilt es allerdings, die Schätzergebnisse zunächst im Hinblick auf unsinnige Ergebnisse wie bspw. Korrelationskoeffizienten größer als eins oder negative Varianzen („Heywood Cases“) zu überprüfen. Derartige Befunde können im Fall einer fehlerhaften Spezifikation des Messmodells auftreten. Unter diesen Voraussetzungen ist die weitere Auseinandersetzung mit den Schätzergebnissen hinfällig. Vgl. Bollen, K.A. (1989), S. 282.
Vgl. zu den Einzelheiten dieses Tests Janssen, J./ Laatz, W. (2003), S. 502. Die Ergebnisse sind in Anhang 12 dargestellt.
Vgl. zu den Anwendungsvoraussetzungen unterschiedlicher Schätzverfahren Jöreskog, K./ Sörbom, D. (1996), S. 17 ff. und Long, J.S. (1986), S. 44 ff.
Vgl. Homburg, C./ Baumgartner, H. (1995), S. 162 ff.
Vgl. Bühner, M. (2004), S. 210. Gibt es lediglich einen Single-lndikator oder nur zwei beobachtbare Variablen zur Operationalisierung des hypothetischen Konstrukts, ist aufgrund der fehlenden Identifizierbarkeit eine Verwendung der konfirmatorischen Faktorenanalyse nicht möglich. Bei drei Messindikatoren hingegen gilt das Modell zwar als identifiziert, allerdings erlaubt es die Methode aufgrund von fehlenden Freiheitsgraden immer noch nicht, globale Gütemaße zu berechnen.
Vgl. Homburg, C./ Giering, A. (1996), S. 10; Homburg, C./ Baumgartner, H. (1995), S. 162 ff. und Förster, F. et al. (1984), S. 360 ff. Auf das oftmals verwendete deskriptive Beurteilungskriterium des Quotienten aus Chi-Quadrat-Testgröße und Anzahl der Freiheitsgrade soll aufgrund der Stichprobenabhängigkeit und der Normalverteilungsprämisse an dieser Stelle verzichtet werden. Vgl. Arbuckle, J.L.I Wothke, W. (1999), S. 399.
Vgl. Bagozzi, R.P./ Baumgartner, H. (1994), S. 170 und 386 ff.; Fritz, W. (1995), S. 133 und Bagozzi, R.P./ Yi, Y. (1988), S. 17.
Vgl. Fornell, C./ Larcker, D. (1981), S. 46. Dahinter steht die Überlegung, dass sich ein Konstrukt nur dann ausreichend von anderen Konstrukten unterscheidet, wenn die gemeinsame Varianz zwischen ihm und seinen Indikatoren größer ist als die Varianz, die es mit anderen Konstrukten teilt.
Vgl. Markel, K.S./ Frone, M.R. (1998), S. 282.
Vgl. Müller, S. (1991), S. 218 ff. und Ohlwein, M. (1999), S. 226.
Vgl. Magin, S. (2004), S. 143.
Die Berechnung der konfirmatorischen Analyse erfolgt mithilfe des von Arbuckle entwickelten Softwarepakets AMOS in der Version 5.0. Vgl. Arbuckle, J.L./ Wothke, W. (1999). Für die sonstigen Verfahren kam die Software SPSS für Windows in der Version 12.0 zur Anwendung. Für einen Überblick über die beiden Softwarepakete vgl. Hesse, J. (2004), S. 172 f.
Vgl. Wiltinger, A. (2002), S. 226 ff.
Ihr kommt gerade im Marketing und der verhaltenswissenschaftlich orientierten Werbewirkungsforschung eine herausragende Bedeutung zu. Vgl. Hamburg, C./ Krohmer, H. (2003), S. 289 und Leiberich, P.(1995), Sp. 2521.
Vgl. Hair, J.F. et al. (1998), S. 333.
Es stellt sich die Frage, ob start einer MANOVA auch mehrere mehrfaktorielle ANOVAs durchgeführt werden können. Diese Vorgehensweise führt dann zu gleich lautenden Ergebnissen, wenn die abhängigen Variablen nicht miteinander korreliert sind. Vgl. Bray, J.H./ Maxwell, S.E. (1985), S. 29 ff.; Huberty, CJ./ Morris, J.D. (1989), S. 302 ff. und Huberty, C.J. (1994), S. 620 ff. Im vorliegenden Fall ist jedoch davon auszugehen, dass die überwiegende Mehrheit der abhängigen Variablen miteinander korreliert ist. Hier sei stellvertretend für viele auf den vermuteten Zusammenhang von Such-und Kaufabsicht oder zwischen den IP-Standards und dem Value of the Offer verwiesen. Vgl. Kap. 3.3.2.2.3 und Kap. 3.2.2.3. In diesem Zusammenhang ist auch der weitere zentrale Vorteil der MANOVA zu sehen, dass eine bessere Kontrolle eines Fehlers 1. Art (α-Fehler) ermöglicht wird. Denn je nach Ausmaß der Korrelation zwischen den abhängigen Variablen steigt bei einer MANOVA — im Gegensatz zu separat durchgeführten multiplen ANOVAs — nicht die Wahrscheinlichkeit, die tatsächlich zutreffende Nullhypothese von nicht-vorhandenen Gruppenunterschieden fälschlicherweise abzulehnen. Vgl. Sharma, S. (1996), S. 353.
Vgl. Bortz, J. (1999), S. 349. Die Kontrollvariablen sollten dabei metrisches Datenniveau aufweisen. Verfahrenstechnisch verbirgt sich hinter der Kovarianzanalyse eine Kombination von varianz-mit regressionsanalytischen Techniken. Mithilfe einer vorgeschalteten Regressionsanalyse wird Einfluss der Kontrollvariablen auf die abhängigen Variablen dargestellt. Für weitere Details vgl. Fahrmeier, L./ Hamerle, A. (1984), S. 183 ff. Auch wenn bei einer Kovarianzanalyse die Messung der Faktoreffekte und damit die Varianzanalyse im Mittelpunkt stehen, kann auch eine Interpretation der Kovariablen als Regressoren nützlich sein. Allerdings müssen der Beziehung zwischen Kovariable und abhängiger Variable theoretisch begründete Zusammenhänge zugrunde liegen. Auf eine Fomnulierung theoretisch begründeter Hypothesen zum Einfluss von Preiswissen und Involvement wird hier jedoch verzichtet
Vgl. Hair, J.F. et al. (1998), S. 346.
Vgl. Kap. 3.2.1.2.3. Eine Untersuchung zur Wirksamkeit von ERPs, die ebenfalls das Produktinvolvement als Kovariable berücksichtigt, stammt von Mobley, M.F./ Bearden, W.O./ Teel, J.E. (1988), S. 276.
Vgl. Rennhak, C. (2001), S. 129 ff., der sich intensiv mit der Bedeutung des Vorwissens bei der Informationsverarbeitung auseinander setzt.
Vgl. Herrmann, A./ Seilheimer, C. (2000), S. 292.
Vgl. Novak, T.P. (1995), S. 364 ff und die dort zitierte Literatur. Novak wiederum beruft sich auf einige Quellen, die sich erstmalig mit diesem graphischen Analysetool beschäftigen.
Als Statistik-Software wird hier zur Durchführung der Kanonischen Korrelationsanalyse das Programm SAS in der Version 9.1 angewendet. Dazu wird — wie von Novak vorgeschlagen — auf Basis von standardisierten Daten gerechnet. Vgl. Novak, T.P. (1995), S. 361.
Vgl. Hair, J.F. et al. (1998), S. 444. Für ausführliche Darstellungen dieses multivariaten Verfahrens vgl. zudem Sharma, S. (1996), S. 391 ff.; Marinell, G. (1998), S. 97 ff.; Stevens, J.P. (2002), S. 471 ff.; Jobson, J.D. (1992), S. 181 ff. und Tabachnik, B.G./ Fidell, L.S. (2001), S. 177 ff.
Vgl. Stevens, J.P. (2002), S. 472 f.
Vgl. Aaker, D./ Kumar, V./ Day, G. (2004), S. 558.
Vgl. Litz, H.P. (2000), S. 257.
Vgl. Litz, H.P. (2000), S. 259 und Hair, J.F. et al. (1998), S. 449 f.
Vgl. Novak, T.P. (1995), S. 364.
Vgl. Tabachnik, B.G./ Fidell, L.S. (2001), S. 183.
Vgl. Novak, T.P. (1995), S. 364.
Vgl. hierzu und im Folgenden Novak, T.P. (1995), S. 364 ff.
Vgl. Novak, T.P. (1995), S. 367. Es sei schon jetzt darauf hingewiesen, dass das in dieser Studie zu schätzende Modell auf die Berücksichtigung einiger Interaktionen verzichten wird, da diese gemäß den Tests der MANCOVA nicht signifikant sind. Vgl. Kap. 5.5.3.1.1.
Vgl. Novak, T.P. (1995), S. 367.
Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Novak, T.P. (1995), S. 365.
Novak stellt in diesem Zusammenhang sog. MANOVAMAPs vor, in denen zwar Signifikanzniveaus enthalten sind, diese jedoch in einigen Fällen nicht mit den tatsächlichen Signifikanzen übereinstimmen. Vgl. Novak, T.P. (1995), S. 367 ff. Um falsche Interpretationen zu vermeiden, soll auf die Vorstellung dieser Verfahrenserweiterung verzichtet werden.
Vgl. zu den einzelnen Prämissen Backhaus, K. et al. (2003), S. 88 ff. und S. 150 f.; Glaser, W.R. (1978), S. 103 f; Tabachnik, B.G./ Fidell, L.S. (2001), S. 282 ff. und S. 329 ff.; Fickel, N. (2001), S. 41 f.; Stevens, J.P. (2002), S. 262 f.; Diehl, J.M. (1983), S. 336; Bortz, J. (1999), S. 357 und Litz, H.P. (2000), S. 149. Die Berechnungen zu den einzelnen Prämissenprüfungen können den Anhängen 16 bis 21 entnommen werden.
Vgl. Tabachnik, B.G./ Fidell, L.S. (2001), S. 330.
Vgl. Stevens, J.P. (2002), S. 262 und Tabachnik, B.G./ Fidell, L.S. (2001), S. 329.
Vgl. Hair, J.F. et al. (1998), S. 349. Dennoch gibt es in der Literatur bereits Techniken, die multivariate Normalverteilung prüfen können. Eine software-technische Implementierung scheint jedoch nicht ohne weiteres möglich. Vgl. Gnanadesikan, R. (1977), S. 168 ff. und Stevens, J.P. (2002), S. 263.
Vgl. Bray, J.H./ Maxwell, S.E. (1985), S. 32.
Vgl. Backhaus, K. et al. (2003), S. 150.
Vgl. Janssen, J./ Laatz, W. (2003), S. 213 f.
Vgl. hierzu und im Folgenden Olson, C.J. (1974), S. 894 ff.; Bray, J.H./ Maxwell, S.E. (1985), S. 33 f. und die dort zitierte Literatur.
Glaser, W.R. (1978), S. 165.
Vgl. Glaser, W.R. (1978), S. 165.
Vgl. Bortz, J. (1999), S. 357. Es sei darauf hingewiesen, dass die bei einer „herkömmlichen“ Regressionsanalyse zu prüfenden Modellprämissen für die Kovarianzanalyse dieser Untersuchung nur eine untergeordnete Rolle spielen, So tritt das Problem der Autokorrelation vor allem bei — in diesem Fall nicht relevanten — Zeitreihen auf. Multikollinearität ist lediglich dann zu prüfen, wenn mehr als eine unabhängige Variable in das Modell integriert wird. Hier liegt der Fokus jedoch einzig auf dem Konstrukt des Preiswissens als erklärender Variable. Hinsichtlich der Homoskedastizität der Störgrößen kann in dieser Untersuchung anhand einer visuellen Inspektion der Plots der Residuen gegen die jeweilige abhängige Variable kein Hinweis auf eine Verletzung dieser Prämisse festgestellt werden. Auch für einen nicht-linearen Zusammenhang des Preiswissens mit den abhängigen Variablen gibt es keine Anhaltspunkte. Vgl. zu Einzelheiten dieser Prämissen Backhaus, K. et al. (2003), S. 78 ff.
Vgl. Tabachnik, B.G./ Fidell, L.S. (2001), S. 282.
Vgl. Bortz, J. (1999), S. 357 und die dort zitierte Literatur sowie Dretzke, B.J./ Levin, J.R.I Serlin, R.C. (1982), S. 376 ff.
Vgl. Levy, K.L. (1980), S. 835 ff.
Jaccard weist daraufhin, dass die Bezeichnung der Interaktionseffekte eigentlich irreführend ist, da bei der Interpretation nicht Interaktionen im engeren Sinne, sondern sog. „Simple Main Effects“ geprüft werden. Vgl. Jaccard, J. (1998), S. 20 f.
Vgl. hierzu und im Folgenden Lichtenstein, D.R./ Burton, S./ Karson, E.J. (1991), S. 387.
Im Rahmen einer MANCOVA stehen dem Forscher insgesamt vier sog. Omnibustests zur Verfügung: Wilks Lambda, Pillai-Bartlett’s V, die größte charakteristische Wurzel nach Roy und Hotelling-Lawley’s Spurkriterium. Vgl. Bray, J.H./ Maxwell, S.E. (1985), S. 27. Von diesen hat sich Wilks Lambda aufgrund seiner vergleichsweise robusten Eigenschaften als gebräuchlichster Test in der anwendungsorientierten Literatur durchgesetzt. Vgl. Tabachnik, B.G./ Fidell, L.S. (2001), S. 347 f. Daher wird er auch in dieser Untersuchung herangezogen. Die Tests unterscheiden sich zum Teil nur geringfügig. Wenn ein Faktor nur zwei Stufen aufweist, sind Wilks Lambda, Pillai-Bartlett’s V und das Hotelling-Lawley’s Spurkriterium sogar identisch. Es sei zudem darauf hingewiesen, dass die Testschärfe bei alien Effekten über dem in der Literatur geforderten Wert von 0,8 liegt.
Dieses Vorgehen wird auch als Least Significance Difference (LSD)-Test bezeichnet. Vgl. Bray, J.H./ Maxwell, S.E. (1985), S. 40. Wenn bei der MANCOVA keine Signifikanz auftritt, gibt es keinen Grund, Follow-Up-ANCOVAs anzuwenden. Sollten solche ANCOVAs entgegen der Aussagen der MANCOVA überraschend signifikante Ergebnisse bei einem Faktor erbringen, ist das in der Regel darauf zurückzuführen, dass die Beziehungen zwischen den abhängigen Variablen nicht mehr berücksichtigt werden. Generell gilt in solchen Fällen, dass ein Modell niedrigerer Komplexität durch Überlagerung von Effekten ein falsches Bild von Zusammenhängen ergeben kann und entsprechend auf ein solches Modell zu verzichten ist. Vor diesem Hintergrund ist auch zu verstehen, warum die MANCOVA als Protektionstest für die ANCOVA bezeichnet wird.
Vgl. Stier, W. (1998), S. 255.
Vgl. Urbany, J.E./ Bearden, W.O./ Weilbaker, D.C. (1988b), S. 97.
Vgl. Lichtenstein, D.R./ Burton, S./ Karson, E.J. (1991), S. 387. Hier bewegen sich die Werte mit sehr wenigen Ausnahmen zwischen 0% und 2%.
Vgl. Hair, J.F. et al. (1998), S. 356 und FN. 552.
Bei den A-Priori-Kontrasten aus dem With-/Without-Vergleich entsteht dieses Problem nicht, da hier nur die Gruppe ohne ERPs als Referenzkategorie mehrfach verwendet wird. Vgl. Janssen, J./ Laatz, W. (2003), S. 336.
Vgl. Hair, J.F. et al. (1998), S. 356.
Der Brown-Forsythe-Test ersetzt in einer einfaktoriellen ANOVA den F-Test. Vgl. Janssen, J./ Laatz, W. (2003), S. 327.
Im Sinne von Jaccard nimmt in diesem Fall die ERP-Art die Position der „focal independent variable“ und die ERP-Höhe in der Ausprägung 21,90€ die Position der „moderator variable“ ein. Vgl. Jaccard, J. (1998), S. 3.
Vgl. Lichtenstein, D.R./ Burton, S./ Karson, E.J. (1991), S. 388.
Vgl. hierzu und im Folgenden Lichtenstein, D.R./ Burton, S./ Karson, E.J. (1991), S. 385 ff.
Vgl. Cohen, J. (1988), S. 280 ff. und Kap. 5.5.3.2.1.
Vgl. Lichtenstein, D.R./ Burton, S./ Karson, E.J. (1991), S. 387.
Der zentrale Vorteil gegenüber paarweisen Mittelwertvergleichen besteht — wie bei Post-Hoc-Tests — darin, dass mithilfe solcher Kontraste ein effektiver Schutz gegen eine Inflationierung eines Fehlers 1. Ordnung (α-Fehler) geboten wird. Vgl. Hair, J.F. et al. (1998), S. 357. An dieser Stelle wird dazu in SPSS das Kontrastverfahren „Einfach“ gewählt.
Vgl. Janssen, J./ Laatz, W. (2003), S, 355 f.
Dieses Ergebnis geht konform mit den Erkennlnissen von Urbany, J.E./ Bearden, W.O./ Weilbaker, D.C. (1988b), S. 95 ff.
Vgl. hierzu und im Folgenden Lichtenstein, D.R./ Burton, S./ Karson, E.J. (1991), S. 385 ff.
L/B/K identifizieren lediglich bei der in dieser Untersuchung nicht betrachteten Source Credibility eine fortwährende Unterlegenheit des With-Falls. Für eine Diskussion dieses Befunds vgl. Lichtenstein, D.R./ Burton, S./ Karson, E.J. (1991), S. 389.
Vgl. Alford, B.L./ Engelland, B.T. (2000), S. 93 und Kap. 4.1.1.
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(2006). Empirische Analyse der Wirkung externer Referenzpreise. In: Externe Referenzpreise. Unternehmensführung und Marketing. Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-0667-0_5
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-8349-0667-0_5
Publisher Name: Gabler
Print ISBN: 978-3-8349-0184-2
Online ISBN: 978-3-8349-0667-0
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