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Auswahlentscheidungen zum Erhebungs- und Analyseverfahren

  • Markus Müller-Martini

Zusammenfassung

Laut Kotler et al. sind die zu erhebenden spezifischen Informationsbedarfe — in dieser Arbeit empirische Daten zur Prüning des Hypothesensystems — in ein konkretes Forschungsdesign umzusetzen.1322 Dies bedarf nach Böhler, Schnell/Hill/Esser und Kotler et al der Klärung folgender Punkte:1323
  1. (1)

    Informationsquelle,

     
  2. (2)

    Bezugsobjekt,

     
  3. (3)

    Erhebungsmethode,

     
  4. (4)

    Standardisierungsgrad,

     
  5. (5)

    Stichprobenumfang sowie

     
  6. (6)

    Zeitbezug.

     

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Literatur

  1. 1322.
    Vgl. Kotler et al. (2002), S. 240. Als Forschungsdesign bezeichnen Schnell/Hill/Esser die Gesamtheit der Entscheidungen darüber, „wann, wo, wie und wie oft die empirischen Indikatoren an welchen Objekten erfaßt werden sollen.“ Vgl. Schnell/Hill/Esser (1999), S. 203.Google Scholar
  2. 1323.
    Vgl. Böhler (1992), S. 17–23, 54–94, 126; Schnell/Hill/Esser (1999), S. 214–245; Kotler et al. (2002), S. 240–248.Google Scholar
  3. 1324.
    Vgl. Kotler et al. (2002), S. 241.Google Scholar
  4. 1326.
    Vgl. Rogge (1981), S. 22.Google Scholar
  5. 1328.
    Vgl. Rapp (1995), S. 102.Google Scholar
  6. 1329.
    Einzelne Autoren verwenden unterschiedliche, teilweise jedoch nicht überschneidungsfreie Unterteilungen. Vgl. beispielsweise Atteslander (1995), S. 85ff.; Bronner/Appel/Wiemann (1999), S. 118–143; Schnell/Hill/Esser (1999), Kapitel 5.; Kromrey (2002), Kapitel 7.Google Scholar
  7. 1330.
    Fuchs-Heinritz et al. (1994), S. 190.Google Scholar
  8. 1331.
    Vgl. Diller (1996), S. 84.Google Scholar
  9. 1332.
    Darüber hinaus wird laut Schnell/Hill/Esser mit zunehmender Beobachtungsdauer der Ausschluss von Störvariablen erschwert, was die Validität des Experiments reduziert. Außerdem entziehen sich bestimmte, gegebenenfalls als unabhängige Variablen zu untersuchende Determinanten dem Einfluss des Forschers. Vgl. Schnell/ Hill/ Esser (1999), Kapitel 5, insbesondere S. 219.Google Scholar
  10. 1333.
    Kromrey (2002), S. 336.Google Scholar
  11. 1334.
    Vgl. Schnell/ Hill/ Esser (1999), S. 373. Hierzu zählen auch Analysen auf der Basis technischer Erfassungen der Nutzung bestimmter Leistungen wie beispielsweise das Sehverhalten bei Fernsehsendungen oder das sogenannte „Permission-Marketing“, d. h. die Analyse von Daten, die auf Basis beispielsweise von Kundenkarten gewonnen werden. Vgl. Diller (2002), S. 26.Google Scholar
  12. 1335.
    Berelson (1952), S. 18.Google Scholar
  13. 1336.
    Vgl. Kromrey (2002), S. 311f..Google Scholar
  14. 1337.
    Bronner/ Appel/ Wiemann (1999), S. 144.Google Scholar
  15. 1338.
    Vgl. Kromrey (2002), S. 349f..Google Scholar
  16. 1339.
    Vgl. Franke/ Kühlmann (1990), S. 50.Google Scholar
  17. 1340.
    Vgl. beispielsweise Bronner/ Appel/ Wiemann (1999), S. 143; Schnell/Hill/Esser (1999), S. 299; Kromrey (2002), S. 34.Google Scholar
  18. 1341.
    Vgl. Kotler et al. (2002), S. 251.Google Scholar
  19. 1342.
    Vgl. Böhler (1992), S. 77–80.Google Scholar
  20. 1343.
    Vgl. Prim/ Tilmann (2000), S. 54.Google Scholar
  21. 1345.
    Vgl. Prüfer/ Stiegler (2002), S. 3.Google Scholar
  22. 1346.
    Vgl. Schnell/ Hill/ Esser (1999), S. 301.Google Scholar
  23. 1347.
    Vgl. Kromrey (2002), S. 257; Bronner/Appel/Wiemann (1999), S. 51. n bezeichnet die Stichprobengröße, N die Größe der Grundgesamtheit.Google Scholar
  24. 1349.
    Petermann/ Hehl (1979), S. 3.Google Scholar
  25. 1350.
    Vgl. Reinecker (1995), S. 267–281.Google Scholar
  26. 1351.
    Weitere Vorteile von Teilerhebungen im Vergleich zu Vollerhebungen sind: Die Ergebnisse von Teilerhebungen liegen im Vergleich zu Vollerhebungen schneller vor, deren Wirtschaftlichkeit ist höher, oft ist auch die Genauigkeit einer Stichprobe höher aufgrund besserer Kontrollmöglichkeiten und präziserer Datenerhebung sowie intensiverer Auswertung. Vgl. Leiner (1994), S. 1; Kromrey (2002), S. 259.Google Scholar
  27. 1352.
    Vgl. Bronner/ Appel/ Wiemann (1999), S. 142f..Google Scholar
  28. 1353.
    Vgl. Kotler et al. (2002), S. 245; Diller (2002), S. 25.Google Scholar
  29. 1354.
    Vgl. Bronner/ Appel/ Wiemann (1999), S. 144.Google Scholar
  30. 1356.
    Vgl. Fußnote 77 (S. 18) dieser Arbeit.Google Scholar
  31. 1357.
    Vgl. Chmielewicz (1994), S. 125 in Bezug auf den Geltungsanspruch von Theorien.Google Scholar
  32. 1358.
    Vgl. Noelle-Neumann/ Petersen (2000), S. 184; Noelle-Neumann/Petersen (1998), S.309–315.Google Scholar
  33. 1360.
    Vgl. Popper (1994), S. 87.Google Scholar
  34. 1361.
    Vgl. ausführlich zu Messskalen beispielsweise Chmielewicz (1994), S. 66–72.Google Scholar
  35. 1362.
    Vgl. Maccoby/ Maccoby (1965), S. 63. Daher muss ein Interviewer geschult sein, um sich selbst laut Erbslöh als „austauschbares Instrument“ zu verstehen. Vgl. Erbslöh (1972), S. 52. Zur Interviewerschulung vgl. Schnell/Hill/Esser (1999), Kapitel 7.1.1.4.Google Scholar
  36. 1363.
    Chmielewicz (1994), S. 71.Google Scholar
  37. 1364.
    Vgl. Noelle-Neumann/ Petersen (2000), S. 184. Vgl. auch Häder (2000), S. 2. Nur bei Face-to-face-Umfragen können beispielsweise visuelle Hilfsmittel verwendet sowie Geschmacks-und Emotionstests, Tests von Packungsgrößen und-gestaltungen als auch von Lese-/Schreib-/und Konzentrationsfähigkeit durchgeführt werden. Vgl. Noelle-Neumann/Petersen (1998), S.309–315.Google Scholar
  38. 1365.
    Vgl. o.V. (2007d).Google Scholar
  39. 1366.
    Vgl. Häder (2000), S. 2. Andere Autoren sehen dagegen 25min als Obergrenze für Telefoninterviews an. Vgl. o.V. (2007d). Diese zeitliche Begrenzung bedeutet dennoch keine Einschränkung für die Interviewlänge dieser Untersuchung.Google Scholar
  40. 1367.
    Vgl. Bronner/ Appel/ Wiemann (1999), S. 150.Google Scholar
  41. 1368.
    Vgl. Prüfer/ Stiegler (2002), S. 2.Google Scholar
  42. 1371.
    Vgl. Cobanoglu/ Warde/ Moreo (2001), S. 444. Vgl. auch Coderre/Mathieu (2004), S. 347.Google Scholar
  43. 1372.
    Kotler et al. schätzen die Kosten von Telefoninterviews im Vergleich zu schriftlich-postalischen Umfragen c.p. als ca. 3–4x höher ein. Vgl. Kotler et al. (2002), S. 246.Google Scholar
  44. 1373.
    Vgl. Kotler et al. (2002), S. 246.Google Scholar
  45. 1374.
    Vgl. Häder (2000), S. 2.Google Scholar
  46. 1375.
    Vgl. Diller (2002), S. 22. Laut Hamilton liegt der Rücklauf aller Teilnehmer nach einem Tag bei 50%, nach zwei Wochen bei über 95%. Vgl. Hamilton (2003), S. 1.Google Scholar
  47. 1376.
    Vgl. o.V. (2007d).Google Scholar
  48. 1377.
    Vgl. Schnell/ Hill/ Esser (1999), S. 299.Google Scholar
  49. 1379.
    Vgl. Atteslander (1995), S. 167; Bronner/Appel/Wiemann (1999), S. 144; Noelle-Neumann/Petersen (2000), S. 198.Google Scholar
  50. 1380.
    Vgl. Häder (2000), S. 2.Google Scholar
  51. 1381.
    Vgl. Atteslander (1995), S. 167, 201.Google Scholar
  52. 1382.
    Vgl. Kotler et al. (2002), S. 245–247.Google Scholar
  53. 1383.
    Vgl. Kotler et al. (2002), S. 245f..Google Scholar
  54. 1385.
    Vgl. Reuband/ Blasius (2000), S. 163.Google Scholar
  55. 1386.
    Vgl. Cobanoglu/ Warde/ Moreo (2001), S. 444.Google Scholar
  56. 1387.
    Vgl. Destatis (2006).Google Scholar
  57. 1388.
    Gewichtungen basieren implizit auf der Annahme, dass sämtliche gewichtete Variablen in gleicher Richtung und Stärke wie die zur Berechnung der Gewichtung herangezogenen Kriterien vom wahren Wert abweichen. Neben der problematischen Anwendung inferenzstatistischer Güteprüfungen bei gewichteten Datensätzen zeigen Alt/Bien, dass eine Gewichtung von Variablen das Ausmaß der Verzerrungen bei den interessierenden Merkmalen sogar verschlechtern kann. Vgl. Alt/ Bien (1994), S. 131–134.Google Scholar
  58. 1390.
    Vgl. Häder (2000), S. 2.Google Scholar
  59. 1391.
    Vgl. Kotler et al. (2002), S. 246.Google Scholar
  60. 1392.
    Vgl. Destatis (2006a). Stand: 1.1.2005. Heckel weist darauf hin, dass es sich bei reinen Mobilfunkhaushalten überproportional häufig um kinderlose, alleinstehende Männer zwischen 20–39 Jahren mit einem monatlichen Haushaltsnettoeinkommen von unter ca. 1.250↬ handelt. Vgl. Heckel (2002), S. 13. Folglich unterscheiden sich diese Haushalte systematisch von der Gesamtbevölkerung, so dass Telefonstichproben aufgrund des systematischen Ausschlusses dieses Bevölkerungsgruppe streng genommen nicht repräsentativ für die Gesamtbevölkerung sind. Da der Anteil dieser Haushalte jedoch bei lediglich ca. 4% liegt, wird der statistische Fehler als vertretbar eingeschätzt.Google Scholar
  61. 1395.
    Antwortverweigerer können systematisch von Antwortenden abweichen und somit die Ergebnisse von Befragungen signifikant verzerren. Vgl. Freedman et al. (1991), S. 308.Google Scholar
  62. 1396.
    Vgl. Atteslander (1995), S. 167, 201. Häder hebt darüber hinaus den Vorteil von Telefoninterviews bezüglich der Möglichkeit vieler Kontaktversuche wegen geringer Kosten pro Kontaktversuch hervor, wodurch der Anteil der nicht erreichten Zielpersonen insbesondere im Vergleich zu Face-to-face-Umfragen verringert werden kann. Vgl. Häder (2000), S. 2.Google Scholar
  63. 1397.
    Vgl. Schulte (1997), S. 158; Churchill (1999), S. 319ff.; Malhotra/Birks (2000), S. 211ff..Google Scholar
  64. 1398.
    Hamilton berichtet von einer durchschnittlichen Rücklaufquote von 32,5%, Manfreda/Vehovar von 35%. Vgl. Hamilton (2003), S. 2, Basis: 199 Umfragen; Manfreda/Vehovar (2002), S. 8f., Basis: 102 Umfragen.Google Scholar
  65. 1399.
    Im Jahr 2005 lag die durchschnittliche Rücklaufquote bei schriftlich-postalischen Privatkundenbefragungen laut DMIS bei 12,1%, im Jahr 2006 bei 8,8%. Vgl. DMIS (2005), S. 13; DMIS (2006), S. 13. Basis: Metastudie von 2.142 bzw. 950 schriftlich-postalischen Privatkundenbefragungen im Jahr 2005 bzw. 2006.Google Scholar
  66. 1400.
    Vgl. Kotler et al. (2002), S. 245–247.Google Scholar
  67. 1401.
    Vgl. Bronner/ Appel/ Wiemann (1999), S. 144.Google Scholar
  68. 1402.
    Vgl. Kotler et al. (2002), S. 246. Vereinfachend wird von Erhebungen ohne elektronische Unterstützung abstrahiert.Google Scholar
  69. 1403.
    Vgl. Häder (2002), S. 2.Google Scholar
  70. 1404.
    Zum Dominanzprinzip bei der Entscheidungsfindung vgl. Dinkelbach (1974), Sp. 1298 sowie Kapitel II.3.2.2.2 dieser Arbeit.Google Scholar
  71. 1405.
    Kromrey (2002), S. 258.Google Scholar
  72. 1406.
    Vgl. Kromrey (2002), S. 271f..Google Scholar
  73. 1407.
    Dies trifft beispielsweise auf sogenannte „convenience samples“ zu. Vgl. Schnell/ Hill/ Esser (1999), S. 277; Freedman et al. (1991), S. 369.Google Scholar
  74. 1408.
    Freedman et al. definieren zwei Kriterien für Zufallsstichproben: „the interviewers have no discretion at all as to whom they interview; there is a definite procedure for selecting the sample, and it involves the planned use of chance.“ Vgl. Freedman et al. (1991), S. 312f..Google Scholar
  75. 1409.
    Vgl. Kromrey (2002), S. 284f..Google Scholar
  76. 1410.
    Friedrichs (1990), S. 125.Google Scholar
  77. 1411.
    Vgl. Häder (2000), S. 6.Google Scholar
  78. 1412.
    Vgl. Häder (2000), S. 3.Google Scholar
  79. 1413.
    Vgl. Schnell/ Hill/ Esser (1999), S. 271.Google Scholar
  80. 1414.
    Vgl. Häder (2000), S. 6.Google Scholar
  81. 1415.
    Im April 2000 ergaben sich nach diesem Verfahren auf der Basis von 30,7 Mio. eingetragenen Telefonnummern insgesamt 71,7 Mio. generierte Rufnummern. Vgl. Heckel (2002), S. 14. Es wird angenommen, dass keine 100er-Blöcke existieren, die ausschließlich aus nicht eingetragenen Telefonnummern bestehen, da in diesem Fall der 100er-Block und damit die hierin enthaltenen Telefonnummern nicht in der generierten Auswahlliste enthalten wären. Häder hält diesen potenziellen Fehler jedoch für vernachlässigbar. Vgl. Häder (2000), S. 6.Google Scholar
  82. 1416.
    Je größer laut Chmielewicz die Allgemeinheit im Sinne des räumlichen, zeitlichen und sachlichen Geltungsanspruchs einer Aussage ist, desto höher ist ihr Informationsgehalt über die Struktur der Realität und somit ihre Falsifizierbarkeit. Vgl. Chmielewicz (1994), S. 125.Google Scholar
  83. 1417.
    Vgl. Chmielewicz (1994), S. 124.Google Scholar
  84. 1418.
    Vgl. Häder (2000), S. 4.Google Scholar
  85. 1419.
    Vgl. Häder (2000), S. 11.Google Scholar
  86. 1420.
    Vgl. allgemein zur Reliabilität beispielsweise Zetterberg (1965), S. 114ff., 124f.; Bronner/Appel/Wiemann (1999), S. 111.Google Scholar
  87. 1421.
    Chmielewicz (1994), S. 71.Google Scholar
  88. 1422.
    Kromrey (2002), S. 269. Allerdings merkt Quatember an, dass eine Stichprobe lediglich für bestimmte Merkmale der Objekte einer Grundgesamtheit repräsentativ sein könne und damit die Ergebnisse der Untersuchung repräsentativ hinsichtlich einer erwartungstreuen Schätzung. Vgl. Quatember (1996), S. 237.Google Scholar
  89. 1423.
    Vgl. Häder (2000), S. 4.Google Scholar
  90. 1424.
    Vgl. Heckel (2002), S. 13.Google Scholar
  91. 1426.
    Vgl. Heckel (2002), S. 15Google Scholar
  92. 1428.
    Vgl. Häder (2000), S. 6.Google Scholar
  93. 1430.
    Vgl. Häder (2000), S. 4; Heckel (2002), S. 13.Google Scholar
  94. 1432.
    Häder (2000), S. 6. Die Auswahlwahrscheinlichkeit einer Telefonnummer beim RLD-Verfahren entspricht der Inversen der Anzahl existierender Telefonnummern in dem jeweiligen 100er-Block. Beispielsweise würde eine Telefonnummer, die aus einem 100er-Block mit weiteren 39 existierenden Telefonnummern stammt, in der Auswahlliste mit 1/40 gewichtet, während eine andere Telefonnummer, in deren 100er-Block lediglich eine weitere Nummer existiert, mit 1/2 gewichtet. Vgl. Häder (2000), S. 6.Google Scholar
  95. 1433.
    Vgl. Fußnote 1404 (S. 321) dieser Arbeit.Google Scholar
  96. 1434.
    Vgl. Häder (2000), S. 7.Google Scholar
  97. 1435.
    Zu diesem Vorgehen vgl. Fußnote 299 (S. 65) dieser Arbeit.Google Scholar
  98. 1436.
    Zu diesem und zu anderen Verfahren vgl. Frey, J.H. (1989), S. 110–115.Google Scholar
  99. 1437.
    Vgl. Wangenheim (2003), S. 171; Arbeitsgemeinschaft der Landesmedienanstalten/Gemeinsame Stelle Digitaler Zugang (2006), S. 68.Google Scholar
  100. 1438.
    Vgl. o.V. (2004).Google Scholar
  101. 1439.
    Vgl. Fornell (1987); Ohlwein (1999), S. 220; Peter, S.I. (2001), S. 129.Google Scholar
  102. 1440.
    Bagozzi/Fornell definieren hypothetische Konstrukte als „an abstract entity, which represents the true, non observable state or nature of a phenomenon.” Bagozzi/ Fornell (1982), S. 24. Laut Edwards/Bagozzi ist ein Konstrukt ein „conceptual term used to describe a phenomenon of theoretical interest. [...] [Constructs are] attempts to describe real phenomena, but [...] these phenomena cannot be known directly or with complete accuracy because of measurement error and the imperfect epistemological lens that a construct provides”. Edwards, J.R./Bagozzi (2000), S. 156f.. In Abgrenzung zu Konstrukten verstehen die Autoren unter Indikatoren „an observed score gathered through self-report, interview, observation, or some other means.” Edwards, J.R./Bagozzi (2000), S. 156. Daher stellen Indikatoren aufgrund ihrer direkten Messbarkeit an der Realität das empirische Pendant von Konstrukten dar. Vgl. Edwards, J.R./Bagozzi (2000), S. 156.Google Scholar
  103. 1442.
    Vgl. Peter (2001), S. 128 sowie die in Kapitel II.3.4 dieser Arbeit abgeleiteten Hypothesen.Google Scholar
  104. 1443.
    Vgl. Leach (2002), S. 189 sowie die Forschungsfrage 3 (S. 3) dieser Arbeit.Google Scholar
  105. 1444.
    Vgl. Beutin (2003), S. 143f..Google Scholar
  106. 1445.
    Vgl. Bollen (1996), S. 227.Google Scholar
  107. 1446.
    Vgl. Forschungsfrage 3 (S. 3) dieser Arbeit.Google Scholar
  108. 1447.
    Vgl. Bodensteiner (2006), S. 71.Google Scholar
  109. 1448.
    Vgl. Böhler (1992), S. 102. Vgl. auch Rinne (1997), S. 20.Google Scholar
  110. 1449.
    Cui (2003), S. 5. Jacoby unterscheidet drei verschiedene Quellen von Messfehlern: (1) Interviewereinfluss („interviewer error“), d. h. die Interviewer beeinflussen gewollt oder ungewollt das Antwortverhalten der Testpersonen, (2) Antwort-/Teilnahmeverweigerung („respondent error“) sowie (3) Instrumentenfehler („instrument error“), d. h. Designfehler bzw. uneindeutige Formulieren, die zu Fehlern bei der Beantwortung führen. Vgl. Jacoby (1978), S. 89f. sowie zu (1) beispielsweise Cannell/Kahn (1968); zu (2) beispielsweise Bortz/Döring (2002), S. 248–252; zu (3) beispielsweise Bortz/Döring (2002), S. 253–256.Google Scholar
  111. 1450.
    Vgl. Kromrey (2002), S. 389.Google Scholar
  112. 1451.
    Vgl. Bagozzi (1994a), S. 26f..Google Scholar
  113. 1452.
    Vgl. zur Klassifizierung sowie zu den Analyseverfahren der einzelnen Klassen beispielsweise Sheth (1971); Horne/Morgan/Page (1973); Fornell (1987); Backhaus et al. (2006).Google Scholar
  114. 1453.
    Vgl. Jeker (2002), S. 235.Google Scholar
  115. 1454.
    Vgl. Jeker (2002), S. 306.Google Scholar
  116. 1456.
    Vgl. Bortz (1999), S. 226f..Google Scholar
  117. 1457.
    Vgl. Jeker (2002), S. 306.Google Scholar
  118. 1458.
    Backhaus et al. zählen auch Strukturgleichungsmodelle zu den konfirmatorischen Verfahren. Da diese Autoren auf eine Unterscheidung multivariater Verfahren in eine erste und zweite Generation verzichten, die Strukturgleichungsanalysen laut Fornell jedoch den multivariaten Verfahren der zweiten Generation zugeschrieben werden, werden diese Verfahren separat behandelt. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 7; Fornell (1987), S. 408f.. Zur Unterscheidung multivariater Verfahren vgl. Sheth (1971); Blalock (1982).Google Scholar
  119. 1459.
    Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 7. sowie die einzelnen Kapitel dieses Buches für eine detaillierte Beschreibung der einzelnen Verfahren.Google Scholar
  120. 1460.
    Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 8.Google Scholar
  121. 1461.
    Vgl. Fornell (1987), S. 409. Eine Variable ist beobachtbar, „if and only if its value can be obtained by means of a real-world sampling experiment“. Fornell (1987), S. 411.Google Scholar
  122. 1462.
    Vgl. Jeker (2002), S. 328.Google Scholar
  123. 1463.
    Vgl. Fornell (1987), S. 409.Google Scholar
  124. 1464.
    Vgl. Ryan/ Rayner/ Morrison (1999), S. 26; Homburg/Giering (2001), S. 58.Google Scholar
  125. 1465.
    Die Bezeichnung „Kausalanalyse“ suggeriert die Möglichkeit, „mit Hilfe eines statistischen Verfahren Kausalität zu untersuchen, was im strengen wissenschaftstheoretischen Sinn nur mittels [...] kontrollierter Experimente möglich ist.“ Homburg/ Hildebrandt (1998), S. 17. Mit anderen Worten können statistische Verfahren streng genommen lediglich Beziehungen zwischen Variablen, nicht jedoch Kausalitäten untersuchen. In der aktuellen relevanten Literatur hat sich dennoch laut Ringle der Begriff „Kausalanalyse“ als Synonym von Strukturgleichungsmodellen als multivariaten Verfahren der zweiten Generation etabliert, weshalb dieser Begriff auch in der vorliegenden Arbeit entsprechend verwendet wird. Vgl. Ringle (2004a), S. 7.Google Scholar
  126. 1466.
    Vgl. Ringle (2004), S. 5.Google Scholar
  127. 1467.
    Vgl. Fornell (1987), S. 409.Google Scholar
  128. 1468.
    Vgl. Ringle (2004), S. 5.Google Scholar
  129. 1469.
    Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 361. Zur Berechnung eines Strukturgleichungsmodells werden entsprechend drei Matrizen-Gleichungen benötigt: Jeweils eine für das exogene und endogene Messmodell sowie eine weitere für das Strukturmodell. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 363.Google Scholar
  130. 1470.
    Vgl. Anderson, J.C./ Gerbing (1982), S. 453. Wold führt die Ursprünge der Pfadanalyse auf die Psychologie zurück: „Path models with latent [...] variables were initiated in sociology about 1960 [...] [P]ath modelling borrowed its rationale from the classical models of factor analysis in psychology.“ Wold (1980), S. 50.Google Scholar
  131. 1472.
    Vgl. Fornell (1987), S. 410f..Google Scholar
  132. 1473.
    Aufgrund der Erfüllung sämtlicher Kriterien haben sich laut Bliemel et al. Strukturgleichungsmodelle zum Quasi-Standard bei der Erforschung komplexer Wirkungszusammenhänge in den Verhaltenswissenschaften entwickelt. Vgl. Bliemel et al. (2005), S. 10.Google Scholar
  133. 1474.
    Vgl. Ringle (2004), S. 5.Google Scholar
  134. 1475.
    Vgl. Chin/ Newsted (1999) S. 309.Google Scholar
  135. 1476.
    Vgl. Haenlein/ Kaplan (2004), S. 290.Google Scholar
  136. 1477.
    Ringle (2004a), S. 1.Google Scholar
  137. 1478.
    Vgl. Rapp (1995); Chin/Marcolin/Newsted (1996), S. 40; Ringle (2004a), S. 34; Scholderer/Balderjahn (2005); Herrmann/Huber/Kressmann (2006); Eberl/Mitschke-Collande (2006).Google Scholar
  138. 1480.
    Vgl. Fassott (2005), S. 25. Laut Eggert/Fassott und Fassott können zwar auch kovarianzbasierte Analyseverfahren (beispielsweise LISREL, AMOS, EQS) grundsätzlich formative Indikatoren abbilden, allerdings nur über die Zusammenfassung zu einer Indexvariable, so dass die Analyse des Einflusses einzelner Indikatoren auf das Konstrukt im Gegensatz zu varianzbasierten Analyseverfahren nicht ermittelbar ist. Vgl. Eggert/Fassott (2003), S. 10; Fassott (2005) S. 25. Vgl. auch MacCallum/Browne (1993), S. 534; Diamantopoulos/Winklhofer (2001), S. 273. Zur Prüfung der Einflussstärke und-richtung der Konstrukte auf die Kundenbindung würde die Indexbildung formativer Konstrukte in kovarianzbasierten Verfahren unter der vereinfachenden Annahme eines gleich starken Einflusses sämtlicher Indikatoren auf das Konstrukt prinzipiell ausreichen. Zur Ableitung praxeologischer Handlungsempfehlungen ist jedoch die explizite Analyse der Einflussstärke einzelner Indikatoren eines formativen Konstrukts hilfreich, um eindeutig die einflussreichsten Indikatoren eines Konstrukts als entscheidende unternehmerische Stellhebel zu bestimmen. Diese Detailanalyse ist mit kovarianzbasierten Verfahren nicht möglich.Google Scholar
  139. 1481.
    Vgl. Haenlein/ Kaplan (2004), S. 294.Google Scholar
  140. 1482.
    Vgl. Scholderer/ Balderjahn (2005), S. 97. Zu Simulationsstudien hierzu vgl. Bentler/Chou (1987)Google Scholar
  141. 1483.
    Vgl. Bagozzi/ Yi (1994), S. 19.Google Scholar
  142. 1484.
    Chin/ Marcolin/ Newsted (1996), S. 39. Als schwächere Auslegung der obigen Regel empfehlen die Autoren analog der Heuristiken für multiple Regressionen mit Verweis auf Tabachnik/Fidell die Anwendung des Faktors 5. Vgl. Chin/Marcolin/Newsted (1996), S. 39; Tabachnik/Fidell (1989), S. 129.Google Scholar
  143. 1487.
    Vgl. Scholderer/ Balderjahn (2005), S. 97.Google Scholar
  144. 1488.
    Vgl. Keil et al. (2000), S. 309.Google Scholar
  145. 1489.
    Vgl. Eberl (2004), S. 12.Google Scholar
  146. 1490.
    Vgl. Chin/ Marcolin/ Newsted (1996), S. 39.Google Scholar
  147. 1491.
    Scholderer/ Balderjahn (2005), S. 91.Google Scholar
  148. 1492.
    Vgl. Fornell (1992), S. 13. Vgl. auch Peterson/Wilson (1992), S. 62–65.Google Scholar
  149. 1493.
    Vgl. Scholderer/ Balderjahn (2005), S. 97f..Google Scholar
  150. 1494.
    Beispielsweise Blindfolding, Bootstrapping oder Jackknifing. Vgl. Chin (1998a); Lohmöller (1989). „The Jackknife procedure builds resamples by deleting a certain number of cases from the original sample. [...] The bootstrap samples, instead, are built by resampling with replacement from the original sample.“ Chatelin/Vinzil/Tenenhaus (2002), S. 12, zum Blindfolding S. 10f..Google Scholar
  151. 1495.
    Vgl. Scholderer/ Balderjahn (2005), S. 97f..Google Scholar
  152. 1496.
    Vgl. Scholderer/ Balderjahn (2005), S. 93, 98.Google Scholar
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    Vgl. Götz/ Liehr-Gobbers (2004), S. 721.Google Scholar
  154. 1498.
    Vgl. Chin/ Newsted (1999), S. 328.Google Scholar
  155. 1502.
    Vgl. Lohmöller (1989), S. 28.Google Scholar
  156. 1503.
    Zu einer ausführlichen Beschreibung und mathematischen Herleitung vgl. Lohmöller (1989), S. 63–154; Fornell/Cha (1997).Google Scholar
  157. 1504.
    Vgl. Betzin/ Henseler (2005), S. 52; Lohmöller (1989), S. 30f..Google Scholar
  158. 1505.
    Vgl. Betzin/ Henseler (2005), S. 53f. Laut Lohmöller ist das PLS-Modell formal „eine Generalisierung der Hauptkomponentenanalyse“, während Betzin/Henseler es aufgrund des spezifischen Gewichtungsverfahrens „eher als Verallgemeinerung der kanonischen Korrelationsanalyse“ ansehen. Vgl. Lohmöller (1984a), S. 45; Betzin/Henseler (2005), S. 55.Google Scholar
  159. 1506.
    Vgl. Dördrechter (2006), S. 226.Google Scholar
  160. 1507.
    Vgl. Betzin/ Henseler (2005), S. 54.Google Scholar
  161. 1508.
    Vgl. Fornell/ Cha (1997), S. 64.Google Scholar
  162. 1509.
    Vgl. Betzin/ Henseler (2005), S. 61.Google Scholar
  163. 1510.
    Vgl. Hiddemann (2007), S. 103. Die Approximation der einzelnen Konstrukte erfolgt unter der Annahme, dass die jeweils anderen Konstruktwerte bekannt sind. Hierauf basiert der Namensbestandteil „partial“ des PLS-Modells, obwohl das Modell selbst eine globale Optimierung vornimmt. Vgl. Betzin/Henseler (2005), S. 60. Aufgrund der sukzessiven, partiellen Parameterschätzung benötigt PLS einen deutlich geringeren Stichprobenumfang, um zu konvergieren als kovarianzbasierte Verfahren. Vgl. Ringle (2004a), S. 26. Als Nachteil von PLS führen Haenlein/Kaplan jedoch das „Consistency at Large“-Phänomen an: Demnach nähem sich die von PLS geschätzten Parameterwerte aufgrund der fehlerbehafteten Schätzungen idealiter erst bei unendlicher Indikatoren-und Fallzahl den empirisch wahren Werten an. Vgl. Haenlein/Kaplan (2004), S. 292. Vgl. auch Chin/Marcolin/Newsted (1996), S. 39f.. Dies hat zur Konsequenz, dass die Koeffizienten des Messmodells tendenziell über-, die Pfadkoeffizienten des Strukturmodells dagegen tendenziell unterschätzt werden. Vgl. Bagozzi/Yi/Phillips (1991), S. 19. Daher können laut Scholderer/Balderjahn die Modellergebnisse von kovarianz-und varianzbasierten Strukturanalysen auch bei optisch ähnlichen Pfadmodellen nur eingeschränkt miteinander verglichen werden. Vgl. Scholderer/Balderjahn (2005), S. 96f.. In Bezug auf die vorliegende Arbeit erscheint das PLS-Verfahren trotz des „Consistency at large“-Phänomens dennoch als angebracht: Erstens fallen die Schätzungen der Pfadkoeffizienten aufgrund ihrer tendenziellen Unterschätzung konservativ aus, d. h. die Signifikanztests sind strenger im Vergleich zu den „wahren“ Werten. Zweitens wird die angestrebte Fallzahl mit n=1.000 nach Dördrechter als „groß genug“ beurteilt, als dass das „Consistency at large“-Phänomen einen signifikante Einfluss auf die Ergebnisse des Strukturmodells hätte. Vgl. Dördrechter (2006), S. 228. Drittens wird versucht, durch die Verwendung multipler Indikatoren pro Konstrukt auch auf der Indikatorebene das „Consistency at large“—Phänomen möglichst stark einzudämmen. Vgl. Kapitel IV.4.2.2 dieser Arbeit.Google Scholar
  164. 1511.
    Vgl. Dördrechter (2006), S. 227.Google Scholar
  165. 1512.
    Vgl. Betzin/ Henseler (2005), S. 53.Google Scholar
  166. 1513.
    Chin (1998), S. 305.Google Scholar
  167. 1514.
    Vgl. Meier (2006), S. 81. Die Berechnung der Koeffizienten erfolgt mittels eines der Gewichtungsverfahren „Centroid“, „Factor“ und „Path Weighting“. Beim „Centroid Weighting“ werden die Gewichte entsprechend der Einflussrichtung der Korrelationen zwischen den entsprechenden latenten Variablen auf +1 oder −1 ohne Berücksichtigung der kausalen Richtung bzw. der Einflussstärke fixiert. Vgl. Fornell/Cha (1997), S. 65. Das „Factor Weighting“ verwendet die Korrelationen zwischen den Konstrukten als Gewichte. Vgl. Lohmöller (1989), S. 42. Das „Path Weighting“ bestimmt die Pfadkoeffizienten entsprechend der Position der Konstrukte auf der Strukturmodellebene: „If an LV (latente Variable, Anmerkung des Verfassers) is purely exogenous, it is approximated to be the principal component of its dependent LVs [...]. On the other hand, if an LV is purely endogenous, it is approximated to be the best predictand of its predictors.“ Fornell/Cha (1997), S. 65. Chin empfiehlt die Verwendung des „Path Weighting“, da nur dieses Verfahren die Struktur und Richtung der Beziehungen zwischen den Konstrukten formal vollständig berücksichtigt. Allerdings weist er darauf hin, dass sich die Ergebnisse der drei verschiedenen Gewichtungsverfahren stark ähneln. Vgl. Chin (1998), S. 309. Vgl. auch Lohmöller (1989), S. 42. Dieser Empfehlung folgend verwendet diese Arbeit das „Path Weighting“-Verfahren.Google Scholar
  168. 1515.
    Vgl. Meier (2006), S. 82.Google Scholar
  169. 1516.
    Vgl. Lohmöller (1989), S. 320; Betzin/Henseler (2005), S. 68.Google Scholar
  170. 1517.
    Vgl. Meier (2006), S. 82.Google Scholar
  171. 1518.
    Vgl. Krafft/ Götz/ Liehr-Gobbers (2005), S. 83.Google Scholar

Copyright information

© Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler | GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2008

Authors and Affiliations

  • Markus Müller-Martini

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