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Auszug

Anschließend an die Entwicklung des Forschungsmodells geht der folgende Abschnitt auf die operative und methodische Umsetzung der Untersuchung ein und stellt die statistische Methode zur Auswertung dar: Zunächst steht in Abschnitt 5.2 das Design der Befragung zur Datengenerierung im Vordergrund. In diesem Zusammenhang wird das verwendete Messinstrument „Fragebogen“ genauer beschrieben (Kapitel 5.2.1), und das Vorgehen zur Erhebung der Daten dargestellt (Kapitel 5.2.2). Im anschließenden Abschnitt werden die Eigenschaften der erhaltenen Stichprobe zusammengefasst (Kapitel 5.3.1) und mögliche Verzerrungen der Datenbasis diskutiert (Kapitel 5.3.2).

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Literatur

  • Porst, R. (2000): Question Wording — Zur Formulierung von Fragebogen-Fragen, ZUMA How-to-Reihe Nr. 10, Zentrum für Umfragen, Methoden und Analysen S. 2 ff.

    Google Scholar 

  • Sutton, S./ French, D. P./ Hennings, S. (2003): Eliciting Salient Beliefs in Research on the Theory of Planned Behaviour: The Effect of Question Wording, in: Current Psychology, 22(3), S. 234 ff.

    Article  Google Scholar 

  • Laatz, W. (1993): Empirische Methoden: Ein Lehrbuch für Sozialwissenschaftler, Harri Deutsch, Frankfurt am Main S. 135.

    Google Scholar 

  • Schonlau, M./ Fricker, D./ Eliott, M. N. (2002): Conduction Research Surveys via E-Mail and the Web, RAND S. 45.

    Google Scholar 

  • Schnell, R./ Hill, P. B./ Esser, E. (2005): Methoden der empirischen Sozialforschung, Vahlen, Oldenbourg, München S. 284

    Google Scholar 

  • Schumann, S. (2000): Repräsentative Umfragen: Praxisorientierte Einführung in empirische Methoden und statistische Analyseverfahren, Oldenbourg, München S. 84.

    Google Scholar 

  • BVK (2004b): Statistik 2004: Das Jahr 2004 in Zahlen, BVK Gesamtstatistik, BVK S. 17.

    Google Scholar 

  • BVK (2004b): Statistik 2004: Das Jahr 2004 in Zahlen, BVK Gesamtstatistik, BVK S. S. 16.

    Google Scholar 

  • Newby, R./ Watson, J./ Woodliff, D. (2003): SME Survey Methodology: Response Rates, Data Quality, and Cost Effectiveness, in: Entrepreneurship Theory and Practice, 28(2), S. 163–172

    Article  Google Scholar 

  • Alpar, P./ Spitzer, D. M. (1989): Response Behavior of Entrepreneurs in a Mail Survey, in: Entrepreneurship Theory and Practice, 14(2), S. 31–44

    Google Scholar 

  • Barnir, A./ Smith, K. A. (2002): Interfirm Alliances in the Small Business: The Role of Social Networks, in: Journal of Small Business Management, 40(3), S. 219–232

    Article  Google Scholar 

  • Segbers, K./ Siemens, A. (2005): Mittelständische Unternehmen und ihre Kommunikationsverhalten gegenüber der Bank, in: Finanz-Betrieb: Zeitschrift für Unternehmensfinanzierung und Finanzmanagement, 7(4), S. 229–237

    Google Scholar 

  • Del Aguila-Obra, A. R./ Padilla-Meléndez, A. (2006): Organizational Factors Affecting Internet Technology Adoption, in: Internet Research, 16(1), S. 94–110

    Article  Google Scholar 

  • Statistisches Bundesamt (2005): Statistisches Jahrbuch 2005, Statistisches Bundesamt, Wiesbaden S. 483 ff.

    Google Scholar 

  • IfM (2001): Mittelstand — Definition und Schlüsselzahlen, heruntergeladen: 05.11.2005 unter: http://www.ifm-bonn.de/dienste/daten.htm S. 1

    Google Scholar 

  • Bagozzi, R./ Yi, Y. (1991): Multitrait-Multimethod Matrices in Consumer Research, in: Journal of Consumer Research, 17(4), S. 426

    Article  Google Scholar 

  • Cote, J. A./ Buckley, M. R. (1987): Estimating Trait, Method, and Error Variance: Generalizing Across 70 Construct Validation Studies, in: Journal of Marketing Research, 24(3), S. 315.

    Article  Google Scholar 

  • Armstrong, J. S./ Overton, T. S. (1977): Estimating Nonresponse Bias in Mail Surveys, in: Journal of Marketing Research, 14(3), S. 396

    Article  Google Scholar 

  • Homburg, C./ Krohmer, H. (2003): Marketingmanagement: Strategie — Instrumente — Umsetzung — Unternehmensführung, Gabler, Wiesbaden

    Google Scholar 

  • Bagozzi, R./ Yi, Y. (1991): Multitrait-Multimethod Matrices in Consumer Research, in: Journal of Consumer Research, 17(4)

    Google Scholar 

  • Jarvis, C. B./ Mackenzie, S. B./ Podsakoff, P. M. (2003): A Critical Review of Construct Indicators and Measurement Model Specification in Marketing and Consumer Research, in: Journal of Consumer Research, 30(2), S. 199–218

    Article  Google Scholar 

  • Reinartz, W./ Krafft, M./ Hoyer, W. (2004): The Customer Relationship Management Process: Its Measurement and Impact on Performance, in: Journal of Marketing Research, 41(3), S. 297

    Article  Google Scholar 

  • Meier, D. (2005): Post-Investment Value Addition to Buyouts — Analysis of European Private Equity Firms, Gabler, Wiesbaden S. 161 f.

    Google Scholar 

  • Armstrong, J. S./ Overton, T. S. (1977): Estimating Nonresponse Bias in Mail Surveys, in: Journal of Marketing Research, 14(3), S. 397 ff.

    Article  Google Scholar 

  • Kanuk, L./ Berenson, C. (1975): Mail Surveys and Response Rates: A Literature Review, in: Journal of Marketing Research, 12(4), S. 449.

    Article  Google Scholar 

  • Dillmann, D. A./ Bowker, D. K. (2001): The Web Questionnaire Challenge to Survey Methodologists, in: U.-D. Reips/ M. Bosnjak (Hrsg.): Dimensions of Internet Science, Pabst Science Publishers, Lengerich, S. 159 ff.

    Google Scholar 

  • Podsakoff, P. M./ Mackenzie, S. B./ Lee, J.-Y./ Podsakoff, N. P. (2003): Common Method Biases in Behavioral Research: A Critical Review of the Literature and Recommended Remedies, in: Journal of Applied Psychology, 88(5), S. 879 ff.

    Article  Google Scholar 

  • Podsakoff, N. P./ Organ, D. W. (1986): Self-Reports in Organizational Research: Problems and Prospects, in: Journal of Management, 12(4), S. 534.

    Article  Google Scholar 

  • Podsakoff, P. M./ Mackenzie, S. B./ Lee, J.-Y./ Podsakoff, N. P. (2003): Common Method Biases in Behavioral Research: A Critical Review of the Literature and Recommended Remedies, in: Journal of Applied Psychology, 88(5), S. 880.

    Article  Google Scholar 

  • Armstrong, J. S./ Overton, T. S. (1977): Estimating Nonresponse Bias in Mail Surveys, in: Journal of Marketing Research, 14(3), S. 396–402

    Article  Google Scholar 

  • Kanuk, L./ Berenson, C. (1975): Mail Surveys and Response Rates: A Literature Review, in: Journal of Marketing Research, 12(4), S. 440–453

    Article  Google Scholar 

  • Impulse/IfM (2004b): MID 2004 — Tabellenband, Mittelstand in Deutschland, Impulse/IfM S. 42

    Google Scholar 

  • Dillmann, D. A./ Bowker, D. K. (2001): The Web Questionnaire Challenge to Survey Methodologists, in: U.-D. Reips/ M. Bosnjak (Hrsg.): Dimensions of Internet Science, Pabst Science Publishers, Lengerich, S. 164.

    Google Scholar 

  • Statistisches Bundesamt (2005): Statistisches Jahrbuch 2005, Statistisches Bundesamt, Wiesbaden S. 483 ff.

    Google Scholar 

  • IfM (2001): Mittelstand — Definition und Schlüsselzahlen, heruntergeladen: 05.11.2005 unter: http://www.ifm-bonn.de/dienste/daten.htm S. 1

    Google Scholar 

  • Podsakoff, P. M./ Mackenzie, S. B./ Lee, J.-Y./ Podsakoff, N. P. (2003): Common Method Biases in Behavioral Research: A Critical Review of the Literature and Recommended Remedies, in: Journal of Applied Psychology, 88(5), S. 889

    Article  Google Scholar 

  • Reinartz, W./ Krafft, M./ Hoyer, W. (2004): The Customer Relationship Management Process: Its Measurement and Impact on Performance, in: Journal of Marketing Research, 41(3), S. 297 ff.

    Article  Google Scholar 

  • Podsakoff, P. M./ Mackenzie, S. B./ Lee, J.-Y./ Podsakoff, N. P. (2003): Common Method Biases in Behavioral Research: A Critical Review of the Literature and Recommended Remedies, in: Journal of Applied Psychology, 88(5), S. 889.

    Article  Google Scholar 

  • Fornell, C. (1987): A Second Generation of Multivariate Analysis: Classification of Methods and Implications for Marketing Research, in: M. J. Houston (Hrsg.): Review of Marketing, American Marketing Association, Chicago, S. 408 ff.

    Google Scholar 

  • Chin, W. W. (1998a): Issues and Opinion on Structural Equation Modeling, in: Management Information System Quarterly, 22(1), S. 6 ff.

    Google Scholar 

  • Homburg, C./ Hildebrandt, L. (1998): Die Kausalanalyse: Bestandsaufnahme, Entwicklungsrichtungen, Problemfelder, in: L. Hildebrandt/ C. Homburg (Hrsg.): Die Kausalanalyse: Instrument der empirischen betriebswirtschaftlichen Forschung, Stuttgart, S. 17.

    Google Scholar 

  • Fornell, C./ Larcker, D. F. (1981): Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement, in: Journal of Marketing Research, 18(1), S. 39 ff.

    Article  Google Scholar 

  • Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (2005): Multivariate Analyseme-thoden—Eine anwendungsorientierte Einführung, Springer, Berlin S. 337 ff.

    Google Scholar 

  • Bliemel, F./ Eggert, A./ Fassot, G./ Henseler, J. (2005a): Die PLS-PFadmodellierung: Mehr als eine Alternative zur Kovarianzstrukturanalyse, in: F. Bliemel/ A. Eggert/ G. Fassot/ J. Henseler (Hrsg.): Handbuch PLS-Pfadmodellierung: Methode, Anwendung, Praxisbeispiele, Schäffer-Poeschel, Stuttgart, S. 9 ff.

    Google Scholar 

  • Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (2005): Multivariate Analyseme-thoden—Eine anwendungsorientierte Einführung, Springer, Berlin S. 341.

    Google Scholar 

  • Betzin, J./ Henseler, J. (2005): Einführung in die Funktionsweise des PLS-Algorithmus, in: F. Bliemel/ A. Eggert/ G. Fassot/ J. Henseler (Hrsg.): Handbuch PLS-Pfadmodellierung, Schäffer-Poeschel, Stuttgart, S. 49 ff.

    Google Scholar 

  • Chin, W. W. (1998b): The Partial Least Square Approach to Structural Modeling in: G. A. Marcoulides (Hrsg.): Modern Methods for Business Research, Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah, S. 295–336 S. 295 ff.

    Google Scholar 

  • Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (2005): Multivariate Analyseme-thoden—Eine anwendungsorientierte Einführung, Springer, Berlin S. 341.

    Google Scholar 

  • Betzin, J./ Henseler, J. (2005): Einführung in die Funktionsweise des PLS-Algorithmus, in: F. Bliemel/ A. Eggert/ G. Fassot/ J. Henseler (Hrsg.): Handbuch PLS-Pfadmodellierung, Schäffer-Poeschel, Stuttgart, S. 49 ff.

    Google Scholar 

  • Chin, W. W. (1998b): The Partial Least Square Approach to Structural Modeling in: G. A. Marcoulides (Hrsg.): Modern Methods for Business Research, Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah, S. 295 ff.

    Google Scholar 

  • Bliemel, F./ Eggert, A./ Fassot, G./ Henseler, J. (2005a): Die PLS-PFadmodellierung: Mehr als eine Alternative zur Kovarianzstrukturanalyse, in: F. Bliemel/ A. Eggert/ G. Fassot/ J. Henseler (Hrsg.): Handbuch PLS-Pfadmodellierung: Methode, Anwendung, Praxisbeispiele, Schäffer-Poeschel, Stuttgart, S. 10

    Google Scholar 

  • Chin, W. W./ Marcolin, B. L./ Newsted, P. R. (2003): A Partial Least Squares Latent Variable Modeling Approach for Measuring Interaction Effects: Results from a Monte Carlo Simulation Study and an Electronic-Mail Emotion/Adoption Study, in: Information Systems Research, 14(2), S. 194 ff.

    Article  Google Scholar 

  • Jöreskog, K. G. (1970): A General Method for Analysis of Covariance Structures, in: Biometrika, 57(2), S. 239–251

    Google Scholar 

  • Jöreskog, K. G. (1973): A General Method for Estimating a Linear Structural Equation System, in: A. S. Goldberger/ O. D. Duncan (Hrsg.): Structural Equation Models in the Social Science, Seminar Press, New York, S. 85–112

    Google Scholar 

  • Wold, H. (1966): Estimation of Principal Components and Related Models by Iterative Least Squares, in: P. R. Krishnaiah (Hrsg.): Multivariate Analysis, Academic Press, New York, S. 391–420

    Google Scholar 

  • Wold, H. (1975): Soft Modeling by Latent Variables: the Non-linear Iterative Partial Least Squares Approach, in: G. J (Hrsg.): Perspectives in Probability and Statistics — Papers in Honour of M. S. Bartlett, Academic Press, London

    Google Scholar 

  • Wold, H. (1980): Model Construction and Evaluation when Theoretical Knowledge is Scare: Theory and Application of Partial Least Squares, in: J. Kmenta/ J. B. Ramsey (Hrsg.): Evaluation of Economic Models, Academic Press, New York, S. 47–72

    Google Scholar 

  • Bliemel, F./ Eggert, A./ Fassot, G./ Henseler, J. (2005b): Handbuch PLS-Pfadmodellierung: Methode, Anwendung, Praxisbeispiele, Schäffer-Poeschel, Stuttgart.

    Google Scholar 

  • Chin, W. W./ Marcolin, B. L./ Newsted, P. R. (2003): A Partial Least Squares Latent Variable Modeling Approach for Measuring Interaction Effects: Results from a Monte Carlo Simulation Study and an Electronic-Mail Emotion/Adoption Study, in: Information Systems Research, 14(2), S. 199 ff.

    Article  Google Scholar 

  • Bliemel, F./ Eggert, A./ Fassot, G./ Henseler, J. (2005a): Die PLS-PFadmodellierung: Mehr als eine Alternative zur Kovarianzstrukturanalyse, in: F. Bliemel/ A. Eggert/ G. Fassot/ J. Henseler (Hrsg.): Handbuch PLS-Pfadmodellierung: Methode, Anwendung, Praxisbeispiele, Schäffer-Poeschel, Stuttgart, S. 10 ff.

    Google Scholar 

  • Albers, S./ Hildebrandt, L. (2006): Methodische Probleme bei der Erfolgsfaktorenfor-schung — Messfehler, formative versus reflektive Indikatoren und die Wahl des Strukturgleichungs-Modells, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 58(1), S. 325 ff.

    Google Scholar 

  • Gefen, D./ Straub, D. W./ Boudreau, M.-C. (2000): Structural Equation Modelling and Regression: Guidelines for the Research Practice, in: Communications of the Association of Information Systems, 4(7), S. 9 ff.

    Google Scholar 

  • Chin, W. W./ Marcolin, B. L./ Newsted, P. R. (2003): A Partial Least Squares Latent Variable Modeling Approach for Measuring Interaction Effects: Results from a Monte Carlo Simulation Study and an Electronic-Mail Emotion/Adoption Study, in: Information Systems Research, 14(2), S. 196 ff.

    Article  Google Scholar 

  • Eberl, M. (2006): Formative und reflektive Konstrukture und die Wahl des Strukturgleichungsverfahrens — Eine statistische Entscheidungshilfe, in: Die Betriebswirtschaft, 66(6), S. 654.

    Google Scholar 

  • Bleymüller, J./ Gehlert, G./ Gülicher, H. (2000): Statistik für Wirtschaftswissenschaft-ler, Vahlen, München S. 133 ff.

    Google Scholar 

  • Taylor, S./ Todd, P. (1995): Decomposition and Crossover Effects in the Theory of Planned Behavior: A Study of Consumer Adoption Intentions, in: International Journal of Research in Marketing, 12(2), S. 152.

    Article  Google Scholar 

  • Chin, W. W. (1998b): The Partial Least Square Approach to Structural Modeling in: G. A. Marcoulides (Hrsg.): Modern Methods for Business Research, Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah, S. 311

    Google Scholar 

  • Lohmöller, J.-B. (1989): Latent variable path modeling with partial least squares, Physica Verlag, Heidelberg S. 213 ff.

    Google Scholar 

  • Bagozzi, R./ Yi, Y. (1991): Multitrait-Multimethod Matrices in Consumer Research, in: Journal of Consumer Research, 17(4), S. 429

    Article  Google Scholar 

  • Lohmöller, J.-B. (1989): Latent variable path modeling with partial least squares, Physica Verlag, Heidelberg S. 213–216

    Google Scholar 

  • Lohmöller, J.-B. (1989): Latent variable path modeling with partial least squares, Physica Verlag, Heidelberg

    Google Scholar 

  • Fornell, C./ Cha, J. (1997): Partial Least Squares, in: R. Bagozzi (Hrsg.): Advanced Methods of Marketing Research, Blackwell, Malden, S. 52–78

    Google Scholar 

  • Betzin, J./ Henseler, J. (2005): Einführung in die Funktionsweise des PLS-Algorithmus, in: F. Bliemel/ A. Eggert/ G. Fassot/ J. Henseler (Hrsg.): Handbuch PLS-Pfadmodellierung, Schäffer-Poeschel, Stuttgart, S. 49–69

    Google Scholar 

  • Chin, W. W. (2001): PLS-Graph User Guide: Version 3.0, Soft Modeling Inc. S. 13

    Google Scholar 

  • Fornell, C./Cha, J. (1997): Partial Least Squares, in: R. Bagozzi (Hrsg.): Advanced Methods of Marketing Research, Blackwell, Malden, S. 65.

    Google Scholar 

  • Lohmöller, J.-B. (1989): Latent variable path modeling with partial least squares, Physica Verlag, Heidelberg S. 42.

    Google Scholar 

  • Chin, W. W. (1998b): The Partial Least Square Approach to Structural Modeling in: G. A. Marcoulides (Hrsg.): Modern Methods for Business Research, Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah, S. 309.

    Google Scholar 

  • Lohmöller, J.-B. (1989): Latent variable path modeling with partial least squares, Physica Verlag, Heidelberg S. 320 ff.

    Google Scholar 

  • Rammstedt, B. (2004): Zur Bestimmung der Güte von Multi-Item-Skalen: Eine Einführung, ZUMA How-to-Reihe Nr. 12, Zentrum für Umfragen, Methoden und Analysen S. 5

    Google Scholar 

  • Homburg, C./ Giering, A. (1996): Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte — Ein Leitfaden für die Marketingforschung, in: Marketing ZFP, 1(1), S. 6.

    Google Scholar 

  • Peter, J. P. (1979): Reliability: A Review of Psychometric Basics and Recent Marketing Practices, in: Journal of Marketing Research, 16(1), S. 6–17

    Article  Google Scholar 

  • Peter, J. P. (1981): Construct Validity: A Review of Basic Issues and Marketing Practices, in: Journal of Marketing Research, 18(2), S. 133–145

    Article  Google Scholar 

  • Chin, W. W. (1998a): Issues and Opinion on Structural Equation Modeling, in: Management Information System Quarterly, 22(1), S. 316 ff.

    Google Scholar 

  • Götz, O./ Liehr-Gobbers, K. (2004): Analyse von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe der Partial-Least-Squares(PLS)-Methode, in: Die Betriebswirtschaft, 64(6), S. 714–738

    Google Scholar 

  • Krafft, M./ Götz, O./ Liehr-Gobbers, K. (2005): Die Validierung von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe des Partial-Least-Square-Ansatzes, in: F. Bliemel/ G. Fassot/ J. Henseler (Hrsg.): Handbuch der PLS-Pfadmodellierung: Methode, Anwendung, Praxisbeispiele, Schäffer-Poeschel, Stuttgart, S. 71–86

    Google Scholar 

  • Homburg, C./ Giering, A. (1996): Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte — Ein Leitfaden für die Marketingforschung, in: Marketing ZFP, 1(1), S. 7.

    Google Scholar 

  • Bagozzi, R. (1980): Causal Models in Marketing, Wiley & Sons, New York

    Google Scholar 

  • Bagozzi, R./ Yi, Y. (1991): Multitrait-Multimethod Matrices in Consumer Research, in: Journal of Consumer Research, 17(4), S. 426–439

    Article  Google Scholar 

  • Zinnbauer, M./ Eberl, M. (2004): Die Überprüfung von Spezifikation und Güte von Strukturgleichungsmodellen: Verfahren und Anwendung, in: Wirtschaftswissenschaftliches Studium, 34(10), S. 568.

    Google Scholar 

  • Krafft, M./ Götz, O./ Liehr-Gobbers, K. (2005): Die Validierung von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe des Partial-Least-Square-Ansatzes, in: F. Bliemel/ G. Fassot/ J. Henseler (Hrsg.): Handbuch der PLS-Pfadmodellierung: Methode, Anwendung, Praxisbeispiele, Schäffer-Poeschel, Stuttgart, S. 75

    Google Scholar 

  • Hulland, J. (1999): Use of Partial Least Squares (PLS) in Strategic Managment Research: A Review of Four Recent Studies, in: Strategic Management Journal, 20(2), S. 199

    Article  Google Scholar 

  • Bagozzi, R./ Yi, Y. (1988): On the Evaluation of Structural Equation Models, in: Journal of the Academy of Marketing Science, 16(1), S. 82

    Article  Google Scholar 

  • Chin, W. W. (1998b): The Partial Least Square Approach to Structural Modeling in: G. A. Marcoulides (Hrsg.): Modern Methods for Business Research, Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah, S. 295 ff.

    Google Scholar 

  • Rossiter, J. R. (2002): The C-OAR-SE Procedure for Scale Development in Marketing, in: International Journal of Research in Marketing, 19(4), S. 326 ff.

    Article  Google Scholar 

  • Gerbing, D. W./ Anderson, J. C. (1988): An Updated Paradigm for Scale Develop-ment: Incorporating Unidimensionality and its Assessment, in: Journal of Marketing Research, 25(2), S. 189.

    Article  Google Scholar 

  • Götz, O./ Liehr-Gobbers, K. (2004): Analyse von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe der Partial-Least-Squares(PLS)-Methode, in: Die Betriebswirtschaft, 64(6), S. 714–738

    Google Scholar 

  • Homburg, C./ Giering, A. (1996): Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte — Ein Leitfaden für die Marketingforschung, in: Marketing ZFP, 1(1), S. 13.

    Google Scholar 

  • Homburg, C./ Giering, A. (1996): Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte — Ein Leitfaden für die Marketingforschung, in: Marketing ZFP, 1(1), S. 11

    Google Scholar 

  • Fornell, C./ Larcker, D. F. (1981): Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement, in: Journal of Marketing Research, 18(1), S. 39–50

    Article  Google Scholar 

  • Chin, W. W. (1998b): The Partial Least Square Approach to Structural Modeling in: G. A. Marcoulides (Hrsg.): Modern Methods for Business Research, Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah, S. 321.

    Google Scholar 

  • Krafft, M./ Götz, O./ Liehr-Gobbers, K. (2005): Die Validierung von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe des Partial-Least-Square-Ansatzes, in: F. Bliemel/ G. Fassot/ J. Henseler (Hrsg.): Handbuch der PLS-Pfadmodellierung: Methode, Anwendung, Praxisbeispiele, Schäffer-Poeschel, Stuttgart, S. 79.

    Google Scholar 

  • Diamantopoulos, A./ Winklhofer, H. M. (2001): Index Construction with Formative Indicators: An Alternative to Scale Development, in: Journal of Marketing Research, 38(2), S. 272 f.

    Article  Google Scholar 

  • Bagozzi, R./ Yi, Y. (1991): Multitrait-Multimethod Matrices in Consumer Research, in: Journal of Consumer Research, 17(4), S. 427 ff.

    Article  Google Scholar 

  • Götz, O./ Liehr-Gobbers, K. (2004): Analyse von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe der Partial-Least-Squares(PLS)-Methode, in: Die Betriebswirtschaft, 64(6), S. 729.

    Google Scholar 

  • Chin, W. W. (1998b): The Partial Least Square Approach to Structural Modeling in: G. A. Marcoulides (Hrsg.): Modern Methods for Business Research, Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah, S. 323 ff.

    Google Scholar 

  • Mazen, A. M./ Graf, L. A./ Kellog, C. E./ Hemmasi, M. (1987): Statistical Power in Contemporary Management Research, in: Academy of Management Review, 30(2), S. 375 ff.

    Google Scholar 

  • Dibbern, J./ Chin, W. W. (2005): Multi-Group Comparison: Testing a PLS Model on the Sourcing of Application Software Services across Germany and the U.S.A. Using a Permutation Based Algorithm, in: F. Bliemel/ A. Eggert/ G. Fassot/ J. Henseler (Hrsg.): Handbuch Pfadmodellierung — Methode, Anwendungen, Praxisbeispiele, Schäffer-Poeschel, Stuttgart, S. 135–160

    Google Scholar 

  • Teel, C./ Verran, J. A. (1991): Focus on Psychometrics — Factor Comparison across Studies, in: Research in Nursing and Health, 14(1), S. 69

    Google Scholar 

  • Carte, T. A./ Russell, C. J. (2003): In Pursuit of Moderation — Nine Common Errors and Their Solutions, in: MIS Quarterly, 27(3), S. 495 ff.

    Google Scholar 

  • Krafft, M./ Götz, O./ Liehr-Gobbers, K. (2005): Die Validierung von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe des Partial-Least-Square-Ansatzes, in: F. Bliemel/ G. Fassot/ J. Henseler (Hrsg.): Handbuch der PLS-Pfadmodellierung: Methode, Anwendung, Praxisbeispiele, Schäffer-Poeschel, Stuttgart, S 83

    Google Scholar 

  • Lohmöller, J.-B. (1989): Latent variable path modeling with partial least squares, Physica Verlag, Heidelberg

    Google Scholar 

  • Chin, W. W. (1998b): The Partial Least Square Approach to Structural Modeling in: G. A. Marcoulides (Hrsg.): Modern Methods for Business Research, Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah, S. 323.

    Google Scholar 

  • Krafft, M./ Götz, O./ Liehr-Gobbers, K. (2005): Die Validierung von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe des Partial-Least-Square-Ansatzes, in: F. Bliemel/ G. Fassot/ J. Henseler (Hrsg.): Handbuch der PLS-Pfadmodellierung: Methode, Anwendung, Praxisbeispiele, Schäffer-Poeschel, Stuttgart, S. 85

    Google Scholar 

  • Chin, W. W. (1998b): The Partial Least Square Approach to Structural Modeling in: G. A. Marcoulides (Hrsg.): Modern Methods for Business Research, Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah, S. 317.

    Google Scholar 

  • Eggert, A./ Fassot, G./ Helm, S. (2005): Identifizierung und Quantifizierung mediierender und moderierender Effekte, in: F. Bliemel/ A. Eggert/ G. Fassot/ J. Henseler (Hrsg.): Handbuch Pfadmodellierung — Methode, Anwendung, Praxisbeispiele, Schäffer-Poeschel, Stuttgart, S. 101–116

    Google Scholar 

  • Sobel, M. E. (1982): Asymptotic Confidence Intervals for Indirect Effects in Structural Equation Models, in: S. Leinhardt (Hrsg.): Sociological Methodology, Jossey-Bass, San Francisco, S. 290–312

    Google Scholar 

  • Iacobucci, D./ Duhachek, A. (2003): Mediation Analysis, ACR 2003, Toronto

    Google Scholar 

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(2008). Befragungsdesign, Stichprobe und Methode. In: Privates Beteiligungskapital im deutschen Mittelstand. Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-8128-8_5

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