Auszug
Zielsetzung des folgenden Kapitels ist es, die auf Basis theoretischer Überlegungen abgeleiteten Untersuchungshypothesen empirisch zu überprüfen. Die Empirie kann in diesem Sinne als jenes Glied einer Untersuchung verstanden werden, das auf der Suche nach wissenschaftlicher Erkenntnis die Theorie mit der objektiven Realität verbindet.
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Bibliography
Die Wahl der für die empirische Untersuchung zu Grunde gelegten Situation stellt dabei allerdings immer nur einen Ausschnitt der objektiven Realität dar. Vgl. Mayntz, R. / Holm, K. / Hübner, P. (1978): Einführung in die Methoden der empirischen Soziologie, 5. Aufl., Opladen, S. 30; Hahn, E. (1968): Historischer Materialismus und marxistische Soziologie: Studien zu methodologischen und erkenntnistheoretischen Grundlagen der soziologischen Forschung, Berlin, S. 163 ff.
Vgl. Homburg, C. / Krohmer, H. (2003): Marketingmanagement: Strategie, Instrumente, Umsetzung, Unternehmensführung, Wiesbaden, S. 187 ff.
Damit wurde dem Vorschlag von Rohrmann gefolgt, der bei einer Befragung von nicht ausschließlich akademischen Probanden für Rating-Skalen mit fünf Skaleneinheiten plädiert; vgl. Rohrmann, B. (1978): Empirische Studien zur Entwicklung von Antwortskalen für die sozialwissenschaftliche Forschung, in: Zeitschrift für Sozialpsychologie, Bd. 9, S. 222–245.
Als Anreiz zur Teilnahme wurde die Befragung mit einem Gewinnspiel verknüpft. Der erste Preis bestand aus einem langen Wochenende für 2 Personen in Paris mit Unterbringung in einem 4-Sterne-Hotel, inklusive Flug. Als 2.-10. Preis wurden hochwertige Edelstahltöpfe verlost. 538 Gruppenunterschiede wurden auf Basis des Chi-Quadrat-Tests nach Pearson überprüft. Sämtliche Chi-Quadrat-Werte waren höchst unsignifikant (p > 0,05). Zum Testverfahren vgl. Janßen, J. / Laatz, W. (2005): Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows: eine anwendungsorientierte Einführung in das Basissystem und das Modul Exakte Tests, 5. Aufl., Berlin [u.a.], S. 254 ff.
Vgl. Edwards, J. R. / Bagozzi, R. P. (2000): On the Nature and Direction of Relationships between Constructs and Measures, in: Psychological Methods, Bd. 5, Nr. 2, S. 155–174, S. 156.
Vgl. Böhler, H. (2004): Marktforschung, 3. Aufl., Stuttgart, S. 111; Homburg, C. / Giering, A. (1996) a.a.O., S. 6; Lamnek, S. (1980): Sozialwissenschaftliche Arbeitsmethoden, Weinheim [u.a.], S. 110.
Vgl. Lienert, G. A. / Raatz, U. (1998): Testaufbau und Testanalyse, 6. Aufl., Weinheim, S. 9.
Vgl. Churchill, G. A. (1979): A Paradigm for Developing Better Measures of Marketing Constructs, in: Journal of Marketing Research, Bd. 16, Nr. 1, S. 64–73, S. 65; Peter, J. / Churchill, G. (1986): Relationships among Research Design Choices and Psychometric Properties of Rating Scales: A Meta-Analysis, in: Journal of Marketing Research, Bd. 23, S. 1–10, S. 4.
Vgl. Heeler, R. M. / Ray, M. L. (1972): Measure validation in marketing, in: Journal of Marketing Research, Bd. 9, Nr. 4, S. 361–370, S. 361.
Vgl. Peter, J. (1979): Reliability: A Review of Psychometric Basics and Recent Marketing Practices, in: Journal of Marketing Research, Bd. 16, S. 6–17, S. 6.
Vgl. Albers, S. / Hildebrandt, L. (2006): Methodische Probleme bei der Erfolgsfaktorenforschung — Messfehler, formative versus reflektive Indikatoren und die Wahl des Strukturgleichungs-Modells, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, Bd. 58, S. 2–33, S. 2 ff.; Jarvis, C. B. / Mackenzie, S. B. / Podsakoff, P. M. (2003): A Critical Review of Construct Indicators and Measurement Model Misspecification in Marketing and Consumer Research, in: Journal of Consumer Research, Bd. 30, S. 199–218, S. 200; Homburg, C. / Giering, A. (1996) a.a.O., S. 6.
Bollen/Lennox sprechen in diesem Zusammenhang auch von „cause indicators“; vgl. Bollen, K. / Lennox, R. (1991): Conventional Wisdom on Measurement: A structural Equation Perspective, in: Psychological Bulletin, Bd. 110, Nr. 2, S. 305–314, S. 306.
Vgl. Eggert, A. / Fassott, G. (2003): Zur Verwendung formativer und reflektiver Indikatoren in Strukturgleichungsmodellen, in: Kaiserslauterer Schriftenreihe Marketing. Nr. 20, S. 1–24, S. 4.
Vgl. Gefen, D. / Straub, D. / Boudreau, M. (2000): Structural Equation Modeling and Regression: Guidelines for Research Practice, in: Communications of the Association for Information Systems, Bd. 5, S. 1–79, S. 4.
Als Randnotiz sei kurz erwähnt, dass das Kausalitätsprinzip durch den Empirismus, verwiesen sei hier insbesondere auf den Begründer David Hume (Hume, D. (1748): An enquiry concerning human understanding: a critical edition, Oxford), stark in die Kritik geraten ist. Trotzdem hat der Kausalitätsbegriff in Wissenschaft und Philosophie aber keinen Bedeutungsverlust erfahren. Als epistemologisches Konstrukt ist das Kausalitätsprinzip nach wie vor von herausragender Bedeutung. „Gäbe es nicht faktische Kausalität, wäre unser technischer Handlungserfolg ein reines Wunder und jede technische Planung ein völlig irrationales Verhalten“, (Heidelberger, M. (1992): Kausalität. Eine Problemübersicht, in: Neue Hefte für Philosophie 32/33, Göttingen, S. 137). Allerdings hat der Kausalitätsbegriff insofern eine Wandlung erfahren, als dass Kausalität weniger deterministisch verstanden wird. Vgl. ausführlich zum Kausalitätsbegriff bspw. Wuketits, F. M. (1980): Kausalitätsbegriff und Evolutionstheorie: die Entwicklung des Kausalitätsbegriffes im Rahmen des Evolutionsgedankens, Berlin.
Vgl. Herrmann, A. / Huber, F. / Kressmann, F. (2006): Varianz-und kovarianzbasierte Strukturgleichungsmodelle — Ein Leitfaden zu deren Spezifikation, Schätzung und Beurteilung, in: Zeitschrit für die betriebswirtschaftliche Forschung, Bd. 58, S. 34–66, S. 34 ff.
Vgl. Götz, O. / Liehr-gobbers, K. (2004): Der Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatz zur Analyse von Strukturgleichungsmodellen, in: Krafft, M. (Hrsg.), Arbeitspapiere des Instituts für Marketing: Marketing Centrum Münster, S. 1–32, S. 4.
Dies ist bei varianzbasierten Verfahren allenfalls mittels Hilfsprozeduren wie bspw. dem Jackknife Verfahren möglich; vgl. Herrmann, A. / Huber, F. / Kressmann, F. (2006) a.a.O., S. 55.
Vgl. Edwards, A. L. (1957): Techniques of attitude scale construction, New York.
Vgl. Schnell, R. / Hill, P. B. / Esser, E. (1999): Methoden der empirischen Sozialforschung, 6. Aufl., München [u.a.], S. 326.
Vgl. Hossinger, H. (1982): Pretests in der Marktforschung: die Validität von Pretestverfahren der Marktforschung unter besonderer Berücksichtigung der Tachistoskopie, Würzburg [u.a.], S. 21 f.; müller-hagedorn, L. (1993): Zur Validität von Conjoint-Analysen, in: Zeitschrift für die betriebswirtschaftliche Forschung, Bd. 45, Nr. 2, S. 123–148, S. 126.
Bagozzi, R. / Philipps, L. (1982): Representing and Testing Organizational Theories: A Holistic Construal, in: Administrative Science Quarterly, Bd. 27, S. 459–489, S. 468.
Bagozzi, R. (1979): The Role of Measurement in Theory Construction and Hypothesis Testing: Toward a Holistic Model, in: Ferrell, O. / Brown, S. / Lamb, C. (Hrsg.), Conceptual and Theoretical Developments in Marketing, Chicago, S. 15–32, S. 14.
Zum Verfahren vgl. Cronbach, L. J. (1951): Coefficient Alpha and the Internal Structure of Test, in: Psychometrica, Bd. 16, Nr. 3, S. 297–334.
Vgl. Malhotra, N. K. (1996): Marketing Research, 2. Aufl., Upper Sadle River, NJ, S. 305.
Vgl. Nunnally, J. C. (1978): Psychometric theory, 2. Aufl., New York, S. 245.
Zum Verfahren vgl. Homburg, C. / Pflesser, C. (2000): Strukturgleichungsmodelle mit latenten Variablen: Kausalanalyse, in: Herrmann, A. / Homburg, C. (Hrsg.), Marktforschung, Wiesbaden, S. 633–659.
Vgl. Gerbing, D. W. / Anderson, J. C. (1988): An Updated Paradigm for Scale Development Incorporating Unidimensionality and its Assessment, in: Journal of Marketing Research, Bd. 25, S. 186–192, S. 187 ff.
Eine ausführliche Beschreibung des Programms findet sich bei Byrne, B. M. (2001): Structural Equation Modeling with AMOS, Basic Concepts, Applications, and Programming, New Jersey. Die übrigen statistischen Auswertungen erfolgen mittels der Software SPSS (Version 14.0). Für eine Beschreibung zu diesem Softwarepaket sei verwiesen auf Bühl, A. (2006): SPSS 14: Einführung in die moderne Datenanalyse, 10. Aufl., München [u.a.].
Vgl. Emrich, C. (2004): LISREL interaktiv: Einführung in die interaktive Modellierung komplexer Strukturgleichungsmodelle, Wiesbaden, S. 39.
Vgl. Homburg, C. / Baumgartner, H. (1995): Beurteilung von Kausalmodellen. Bestandsaufnahme und Anwendungsempfehlungen, in: Marketing — Zeitschrift für Forschung und Praxis, Bd. 17, Nr. 3, S. 162–176, S. 170.
Vgl. Bagozzi, R. / Yi, Y. (1988): On the Evaluation of Structural Equation Models, in: Journal of the Academy of Marketing Science, Bd. 16, Nr. 1, S. 74–94, S. 80.
Vgl. hierzu ausführlich Fornell, C. / Larcker, D. (1981): Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Errors, in: Journal of Marketing Research, Bd. 18, S. 39–50.
Vgl. hierzu Bühl, A. / Zöfel, P. (2005): SPSS 12: Einführung in die moderne Datenanalyse unter Windows, 9. Aufl., München, S. 460 f.
Balderjahn führt in diesem Zusammenhang an, dass bei einem Stichprobenumfang von bereits über 400 Daten auch Indikatorreliabilitäten zwischen 0,2 und 0,4 vertretbar sind. Vgl. Balderjahn, I. (1986): Das umweltbewußte Konsumentenverhalten: eine empirische Studie, Berlin, S. 117.
Grundsätzlich spricht der niedrige erklärte Varianzanteil für eine mehrfaktorielle Struktur bei diesen Dimensionen. Nach Durchführung der explorativen Faktorenanalyse ist aber, wie gezeigt, nur ein Faktor mit einem Eigenwert größer eins extrahierbar. Im Schrifttum existieren zudem eine Reihe von publizierten Kausalmodellen, deren Konstruktdimensionen deutlich niedrigere erklärte Varianzen aufweisen. Vgl. hierzu bspw. Huber, F. / Herrmann, A. / Peter, S. (2003): Ein Ansatz zur Steuerung der Markenstärke, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft, Bd. 73, Nr. 4, S. 345–370, S. 357.
Vgl. Kline, R. B. (1998): Principles and practice of structural equation modeling, New York, NY [u.a.], S. 203.
Vgl. Festinger, L. / Aronson, E. (1997): A Theory of Cognitive Dissonance, in: The American Journal of Psychology, Bd. 110, Nr. 1, S. 127–136.
Vgl. allgemein hierzu Sharma, S. / Durand, R. / Gur-arie, O. (1981): Identification and Analysis of Moderator Variables, in: Journal of Marketing Research, Bd. 18, Nr. 3, S. 291–300.
Zur Restriktion der Signifikanzprüfung im Rahmen von Mehrgruppenstrukturmodellen bei Anwendung der ULS Schätzmethode vgl. Pieper, E. (1999): Eine für alle?: eine empirische Studie zur differentiellen Wirkung einer Kompetenzförderung bei Kindern mit unterschiedlichem sozioökonomischen Status, S. 159.
Bei der Beobachtung werden wahrnehmbare Sachverhalte, Verhaltensweisen und Eigenschaften von Personen planmäßig erfasst; vgl. Sumaski, W. (1977): Systematische Beobachtung: Grundlagen einer empirischen Methode, Hildesheim [u.a.]. Grundsätzlich kann zwischen Feld-und Laborbeobachtungen unterschieden werden. Bei Feldbeobachtungen erfolgt die Erfassung von Tatbeständen unter natürlichen, marktrealen Bedingungen, also direkt am Point of Sale. Dagegen finden Laborbeobachtungen in künstlich geschaffenen Situationen statt. Die Realität wird in der Versuchsanlage vereinfacht abgebildet, was die bessere Kontrolle des Beobachtungsfeldes ermöglicht. Vgl. Becker, W. (1973): Beobachtungsverfahren in der demoskopischen Marktforschung: ein Beitrag zur Methodendiskussion und praktischen Anwendung auf Lebensmittelmärkte, Stuttgart, S. 47 ff. Die Beobachtung als Datenerhebungsmethode ist damit unabhängig von der Auskunftsbereitschaft bzw. — fähigkeit der Versuchspersonen.
Zur Diskriminanzanalyse vgl. Decker, R. / Temme, T. (2000): Diskriminanzanalyse, in: Herrmann, A. / Homburg, C. (Hrsg.), Marktforschung: Methoden, Anwendungen, Praxisbeispiele, Wiesbaden, S. 295–335, S. 295 ff.
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(2008). Empirische Untersuchung von Markenimagekonfusion. In: Markenimagekonfusion als Management-herausforderung. Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-9708-1_4
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