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Analyse der Akzeptanz von Privatisierungen öffentlicher Unternehmen

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Book cover Unternehmenskommunikation bei Privatisierungen öffentlicher Unternehmen

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Auszug

Mit der empirischen Untersuchung der Akzeptanz von Privatisierungen öffentlicher Unternehmen sollen Wirkungszusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen im individuellen Informationsverarbeitungsprozess untersucht werden. Diesem Vorgehen liegt die Annahme zugrunde, dass sich die kausalen Zusammenhänge zwischen den verschiedenen psychographischen Größen mittels eines geeigneten Messverfahrens identifizieren lassen.

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Literatur

  1. Vgl. Eberl, M., Formative und reflektive Konstrukte und die Wahl des Strukturgleichungsverfahrens. Eine statische Entscheidungshilfe, in: Die Betriebswirtschaft, Jg. 66, Nr. 6, 2006, S. 651.

    Google Scholar 

  2. Vgl. Edwards, J. R., Bagozzi, R. P., On the Nature and Direction of Relationships between Constructs and Measures, in: Psychological Methods, Vol. 5, No. 2, 2000, S. 156 f.

    Google Scholar 

  3. Vgl. Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R., Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, 11. Aufl., Berlin u. a. 2006, S. 340.

    Google Scholar 

  4. Vgl. Homburg, C., Giering, A., Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte, in: Marketing ZFP, Jg. 18, Nr. 1, 1996, S. 5.

    Google Scholar 

  5. Vgl. Edwards, J. R., Bagozzi, R. P., On the Nature and Direction of Relationships between Constructs and Measures, a. a. O., S. 156.

    Google Scholar 

  6. Vgl. Eberl, M., Formative und reflektive Konstrukte und die Wahl des Strukturgleichungsverfahrens. Eine statische Entscheidungshilfe, a. a. O., S. 655.

    Google Scholar 

  7. Vgl. Bollen, K., Lennox, R., Conventional Wisdom in Measurement: A Structural Equation Perspective, in: Psychological Bulletin, Vol. 110, No. 2, 1991, S. 308.

    Article  Google Scholar 

  8. Vgl. Jarvis, C. B., Mackenzie, S. B., Podsakoff, P. M., A Critical Review of Construct Indicators and Measurement Model Misspecification in Marketing and Consumer Research, in: Journal of Consumer Research, Vol. 30, No. 9, 2003, S. 207 ff.

    Google Scholar 

  9. Vgl. Eberl, M., Formative und reflektive Konstrukte und die Wahl des Strukturgleichungsverfahrens. Eine statische Entscheidungshilfe, a. a. O., S. 654.

    Google Scholar 

  10. Vgl. Albers, S., Hildebrandt, L., Methodische Probleme bei der Erfolgsfaktorenforschung — Messfehler, formative versus reflektive Indikatoren und die Wahl des Strukturgleichungs-Modells, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, Jg. 58, Nr. 2, 2006, S. 16 f.; Fassott, G., Eggert, A., Zur Verwendung formativer und reflektiver Indikatoren in Strukturgleichungsmodellen: Bestandsaufnahme und Anwendungsempfehlungen, in: Bliemel, F., Eggert, A., Fassott, G., Henseler, J. (Hrsg.), Handbuch PLS-Pfadmodellierung. Methode, Anwendung, Praxisbeispiele, Stuttgart 2005, S. 19–29.

    Google Scholar 

  11. Unter bestimmten Voraussetzungen ist die Modellierung formativer Konstrukte auch mittels kovarianzbasierter Verfahren möglich. Vgl. Jarvis, C. B., MacKenzie, S. B., Podsakoff, P. M., A Critical Review of Construct Indicators and Measurement Model Misspecification in Marketing and Consumer Research, a. a. O., S. 213 ff.

    Google Scholar 

  12. Vgl. Herrmann, A., Huber, F., Kressmann, F., Varianz-und kovarianzbasierte Strukturgleichungsmodelle — Ein Leitfaden zu deren Spezifikation, Schätzung und Beurteilung, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, Jg. 58, Nr. 2, 2006, S. 34–66; Fassott, G., Operationalisierung latenter Variablen in Strukturgleichungsmodellen: Eine Standortbestimmung, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, Jg. 58, Nr. 2, 2006, S. 67–88.

    Google Scholar 

  13. Vgl. Eberl, M., Formative und reflektive Konstrukte und die Wahl des Strukturgleichungsverfahrens. Eine statische Entscheidungshilfe, a. a. O., S. 652; Jarvis, C. B., MacKenzie, S. B., Podsakoff, P. M., A Critical Review of Construct Indicators and Measurement Model Misspecification in Marketing and Consumer Research, a. a. O., S. 200.

    Google Scholar 

  14. Vgl. Rossiter, J., The C-OAR-SE Procedure for Scale Development in Marketing, in: International Journal of Research in Marketing, Vol. 19, No. 4, 2002, S. 316.

    Google Scholar 

  15. Vgl. Albers, S., Formative versus reflektive Messmodelle, Vortrag anlässlich des Workshops “Strukturgleichungsmodelle mit latenten Variablen: der PLS-Ansatz”, Kaiserslautern, 30. März 2004.

    Google Scholar 

  16. Vgl. Maccallum, R. C., Browne, M. W., The Use of Causal Indicators in Covariance Structure Models: Some Practical Issues, in: Psychological Bulletin, Vol. 114, No. 3, 1993, S. 533.

    Article  Google Scholar 

  17. Vgl. Eggert, A., Fassott, G., Zur Verwendung formativer und reflektiver Indikatoren in Strukturgleichungsmodellen: Ergebnisse einer Metaanalyse und Anwendungsempfehlungen, Arbeitspapier der Kaiserslauterer Schriftenreihe Marketing, Nr. 20, Kaiserslautern 2003, S. 4.

    Google Scholar 

  18. Vgl. Edwards, J. R., Bagozzi, R. P., On the Nature and Direction of Relationships between Constructs and Measures, a. a. O., S. 162.

    Google Scholar 

  19. Vgl. Götz, O., Liehr-Goebbers, K., Der Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatz zur Analyse von Strukturgleichungsmodellen, Arbeitspapier Nr. 2 des Instituts für Marketing, Münster 2004, S. 17.

    Google Scholar 

  20. Vgl. Jarvis, C. B., Mackenzie, S. B., Podsakoff, P. M., A Critical Review of Construct Indicators and Measurement Model Misspecification in Marketing and Consumer Research, a. a. O., S. 202 ff.

    Google Scholar 

  21. Vgl. MACKENZIE, S. B., PODSAKOFF, P. M., A Critical Review of Construct Indicators and Measurement Model Misspecification in Marketing and Consumer Research ebenda, S. 203.

    Google Scholar 

  22. Vgl. Eagly, A. H., Chaiken, S., Psychology of Attitudes, a. a. O., S. 1.

    Google Scholar 

  23. Vgl. Kroeber-Riel, W., Weinberg, P., Konsumentenverhalten, a. a. O., S. 191.

    Google Scholar 

  24. Im Original: “Should the following domains [electrical power, hospital, banks] be operated as primarily public or private enterprises?” Legge, J. S., Rainey, H. G., Privatization and Public Opinion in Germany, a. a. O., S. 137.

    Google Scholar 

  25. Im Original: “In general, do you favour or oppose privatization of government services or functions?” Fernandez, S., Smith, C. R., Looking for Evidence of Public Employee Opposition to Privatization, in: Review of Public Personnel Administration, Vol. 26, No. 4, 2006, S. 365

    Article  Google Scholar 

  26. Im Original: Applying gene technology in food production is... (1) [extremely bad/extremely good], (2) [extremely foolish/extremely wise]” sowie “I am... [strongly for/strongly against] applying gene technology in food production.” Vgl. Frewer, L. J., Scholderer, J., Brehdal, L., Communicating about the Risks and Benefits of Genetically Modified Foods: The Mediating Role of Trust, in: Risk Analysis, Vol. 23, No. 6, 2003, S. 1121.

    Article  Google Scholar 

  27. Vgl. Homburg, C., Giering, A., Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte, a. a. O., S. 6.

    Google Scholar 

  28. Vgl. Bollen, K., Lennox, R., Conventional Wisdom on Measurement: A Structural Equation Perspective, a. a. O., S. 308.

    Google Scholar 

  29. Vgl. für einen Überblick von Vertrauensdefinitionen Kenning, P., Customer Trust Management. Ein Beitrag zum Vertrauensmanagement im Lebensmitteleinzelhandel, a. a. O., S. 20 f.; Milankovic, T., Lentz, P., Die Bedeutung von Vertrauen in Kunden-Anbieter-Beziehungen — Eine Analyse des aktuellen Stands der Forschung, Dortmund 2004, S. 7 ff.

    Google Scholar 

  30. Vgl. Palmatier, R. W., Dant, R. P., Grewal, D., Evans, K. R., Factors Influencing the Effectiveness of Relationship Marketing: A Meta-Analysis, in: Journal of Marketing, Vol. 70, No. 4, 2006, S. 136 ff.; Garbarino, E., Johnson, M. S., The Different Roles of Satisfaction, Trust and Commitment in Customer Relationships, in: Journal of Marketing, Vol. 63, No. 2, 1999, S. 71.

    Google Scholar 

  31. Vgl. Anderson, J. C., Narus, J. A., A Model of Distributor Firm and Manufacturer Firm Working Partnerships, in: Journal of Marketing, Vol. 54, No. 1, 1990, S. 42 ff.

    Google Scholar 

  32. Vgl. Chen, S. C., Dhillon, G. S., Interpreting Dimensions of Consumer Trust in E-Commerce, in: Information Technology and Management, Vol. 4, No. 2–3, 2003, S. 303 ff.

    Google Scholar 

  33. Vgl. MEFFERT, H., Marketingforschung und Käuferverhalten, a. a. O., S. 55; Milankovic, T., Lentz, P., Die Bedeutung von Vertrauen in Kunden-Anbieter-Beziehungen — Eine Analyse des aktuellen Stands der Forschung, a. a. O., S. 1; Sirdeshmukh, D., Singh, J., Sabol, B., Consumer Trust, Value, and Loyalty in Relational Exchanges, in: Journal of Marketing, Vol. 66, No. 1, 2002, S. 16 f.

    Google Scholar 

  34. Vgl. Albach, H., Unternehmen im Wettbewerb. Investitions-, Wettbewerbs-und Wachstumstheorie als Einheit, Wiesbaden 1991, S. 4. Petermann nennt zudem den Kontrollverzicht des Vertrauensgebers sowie die Zukunftsbezogenheit als Bedingungen des Zustandekommens von Vertrauen. Vgl. Petermann, F., Psychologie des Vertrauens, 3. Aufl., Göttingen, Bern, Toronto 1996, S. 14.

    Google Scholar 

  35. Vgl. Lui, S. S., Ngo, H-Y, HON, A. H. Y., Coercive strategy in interfirm cooperation: Mediating roles of interpersonal and interorganizational trust, in: Journal of Business Research, Vol. 59, No. 4, 2006, S. 468; Möllering, G., Bachmann, R., Lee, S. H., Understanding organizational trust — foundations, constellations, and issues of operationalisation, in: Journal of Managerial Psychology, Vol. 19, No. 6, 2004, S. 560 ff.

    Article  Google Scholar 

  36. Vgl. hierzu ausführlich Kenning, P., Customer Trust Management. Ein Beitrag zum Vertrauensmanagement im Lebensmitteleinzelhandel, a. a. O., S. 24 ff.

    Google Scholar 

  37. Vgl. Ebert, T. A. E., Interdisciplinary Trust Meta-Analysis. Analysis of High Rank Trust Articles between 1966 and 2006, München 2007, S. 3.

    Google Scholar 

  38. Vgl. hierzu ausführlich siegrist, M., Gutscher, H., Earle, T. C., Perception of risk: the influence of general trust, and general confidence, in: Journal of Risk Research, Vol. 8, No. 2, 2005, S. 146 ff.

    Google Scholar 

  39. Vgl. Rotter, J. B., Generalized expectancies for interpersonal trust, in: American Psychologist, Vol. 26, No. 5, 1971, S. 444.

    Google Scholar 

  40. Dabei wird das generalisierte Vertrauen schon in der frühkindlichen Entwicklung gebildet. Vgl. Hoßeld, H., Vertrauen — Eine Konzeptionalisierung auf Basis des rationalen Vertrauensbegriffs, in: Nienhüser, W. (Hrsg.), Essener Beiträge zur Personalforschung, Nr. 5, 2005, S. 11 f.

    Google Scholar 

  41. Vgl. Kenning, P., Customer Trust Management. Ein Beitrag zum Vertrauensmanagement im Lebensmitteleinzelhandel, a. a. O., S. 14 ff.

    Google Scholar 

  42. Einige Autoren wählen auch gemischte Definitionen. Vgl. hierzu ausführlich Milankovic, T., Lentz, P., Die Bedeutung von Vertrauen in Kunden-Anbieter-Beziehungen — Eine Analyse des aktuellen Stands der Forschung, a. a. O., S. 9 ff.

    Google Scholar 

  43. Vgl. z. B. im Relationship-Marketing: Morgan. R. M., Hunt, S. D., The Commitment-Trust Theory of Relationship Marketing, in: Journal of Marketing, Vol. 58, No. 3, 1994, S. 23.

    Article  Google Scholar 

  44. Vgl. Kenning, P., Customer Trust Management. Ein Beitrag zum Vertrauensmanagement im Lebensmitteleinzelhandel, a. a. O., S. 15 ff.

    Google Scholar 

  45. Vgl. z. B. Swan, J. E., Bowers, M. R., Richardson, L. D., Customer Trust in the Salesperson: An Integrative Review and Meta-Analysis of the Empirical Literature, in: Journal of Business Research, Vol. 44, No. 2, 1999, S. 94.

    Article  Google Scholar 

  46. Vgl. Kenning, P., Customer Trust Management. Ein Beitrag zum Vertrauensmanagement im Lebensmitteleinzelhandel, a. a. O., S. 15.

    Google Scholar 

  47. Vgl. Singh, J., Sirdeshmukh, D., Agency and Trust Mechanisms in Consumer Satisfaction and Loyalty Judgments, in: Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 28, No. 1, 2000, S. 154.

    Article  Google Scholar 

  48. So könnte sich ein Vertrauensgeber aus Mangel an Alternativen auf eine transaktionale Beziehung einlassen, ohne dass er dem Vertrauensnehmer tatsächlich vertraut. Vgl. Sirdeshmukh, D., Singh, J., Sabol, B., Consumer Trust, Value, and Loyalty in Relational Exchanges, a. a. O., S. 17.

    Google Scholar 

  49. Mayer, R. C., Davis, J. H., Schoorman, F. D., An integrative model of organizational trust, in: Academy of Management Journal, Vol. 20, No. 3, 1995, S. 712.

    Google Scholar 

  50. Vgl. DAVIS, J. H., SCHOORMAN, F. D., An integrative model of organizational trust, in: Academy of Management Journal, Vol. 20, No. 3, 1995 ebenda, S. 717.

    Google Scholar 

  51. Diese Dimensionen entsprechen den von Mayer et al. identifizierten Risikodimensionen. Vgl. Mayer, R. C., Davis, J. H., Schoorman, F. D., An integrative model of organizational trust, a. a. O., S. 717 ff.

    Google Scholar 

  52. Vgl. etwa Singh, J., Sirdeshmukh, D., Agency and Trust Mechanisms in Consumer Satisfaction and Loyalty Judgments, a. a. O., S. 155.

    Google Scholar 

  53. Vgl. Mayer, R. C., Davis, J. H., Schoorman, F. D., An integrative model of organizational trust, a. a. O., S. 718.

    Google Scholar 

  54. Diese Ansicht vertreten auch Doney/Cannon. Vgl. Doney, P. M., Cannon, J. P., An examination of the nature of trust in buyer-seller relationships, in: Journal of Marketing, Vol. 61, No. 2, 1997, S. 36.

    Article  Google Scholar 

  55. Vgl. Kenning, P., Customer Trust Management. Ein Beitrag zum Vertrauensmanagement im Lebensmitteleinzelhandel, a. a. O., S. 81.

    Google Scholar 

  56. Vgl. Chen, S. C., Dhillon, G. S., Interpreting Dimensions of Consumer Trust in E-Commerce, a. a. O., S. 305.

    Google Scholar 

  57. Vgl. Albers, S., Götz, O., Messmodelle mit Konstrukten zweiter Ordnung in der betriebswirtschaftlichen Forschung, in: Die Betriebswirtschaft, Jg. 66, Nr. 6, 2006, S. 670; Homburg, C., Giering, A., Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte, a. a. O., S. 6.

    Google Scholar 

  58. Vgl. Jarvis, C. B., MacKenzie, S. B., Podsakoff, P. M., A Critical Review of Construct Indicators and Measurement Model Misspecification in Marketing and Consumer Research, a. a. O., S. 205.

    Google Scholar 

  59. Vgl. beispielhaft Ganesan, S., Hess, R., Dimensions and Levels of Trust: Implications for Commitment to a Relationship, in: Marketing Letters, Vol. 8, No. 4, 1997, S. 439–448; Sirdeshmukh, D., Singh, J., Sabol, B., Consumer Trust, Value, and Loyalty in Relational Exchanges, a. a. O.; Swan, J. E., Trawick, I. F., Rink, D. R., Roberts, J. J., Measuring Dimensions of Purchaser Trust of Industrial Salespeople, in: Journal of Personal Selling & Sales Management, Vol. 8, No. 1, 1988, S. 1–9.

    Article  Google Scholar 

  60. Vgl. Jarvis, C. B., Mackenzie, S. B., Podsakoff, P. M., A Critical Review of Construct Indicators and Measurement Model Misspecification in Marketing and Consumer Research, a. a. O., S. 205.

    Google Scholar 

  61. Vgl. Möllering, G., Bachmann, R., Lee, S. H., Understanding organizational trust — foundations, constellations, and issues of operationalisation, a. a. O., S. 557.

    Google Scholar 

  62. Zum Vorgehen vgl. ausführlich Homburg, C., Giering, A., Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte, a. a. O., S. 6 ff.

    Google Scholar 

  63. Vgl. Homburg, C., Giering, A., Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte, a. a. O., S. 8.

    Google Scholar 

  64. Gefordert wird eine Faktorladung von >0,4. Vgl. Peter, S. I., Kundenbindung als Marketingziel: Identifikation und Analyse zentraler Determinanten, Wiesbaden 1997, S. 197 f.

    Google Scholar 

  65. Vgl. Zinnbauer, M., Eberl, M., Die überprüfung von Spezifikationen und Güte von Strukturgleichungsmodellen: Verfahren und Anwendung, Schriften zur Empirischen Forschung und Quantitativen Unternehmensplanung der LMU München, Heft 24, München 2004, S. 7.

    Google Scholar 

  66. Vgl. Albers, S., Götz, O., Messmodelle mit Konstrukten zweiter Ordnung in der betriebswirtschaftlichen Forschung, a. a. O., S. 673 f.

    Google Scholar 

  67. Vgl. Wold, H., Soft Modeling: The Basic Design and Some Extensions, in: Jöreskog, K. G., Wold, H. (Hrsg.), Systems under Indirect Observation: Causality, Structure, Prediction, Vol. 2, Amsterdam 1982, S. 40 ff.

    Google Scholar 

  68. Vgl. Albers, S., Götz, O., Messmodelle mit Konstrukten zweiter Ordnung in der betriebswirtschaftlichen Forschung, a. a. O., S. 674.

    Google Scholar 

  69. Das MIMIC-Modell dient der Messung latenter Konstrukte sowohl durch formative als auch durch reflektive Indikatoren. Unterschiede ergeben sich folglich hinsichtlich der Anzahl der Konstrukte erster Ordnung. Vgl. hierzu Diamantopoulos, A., Winklhofer, H. M., Index Construction with Formative Indicators: An Alternative to Scale Development, in: Journal of Marketing Research, Vol. 38, No. 2, 2001, S. 272 f.

    Google Scholar 

  70. Hierzu lassen sich bspw. das Organizational Trust Inventory oder die Organizational Trust Scale zählen. Vgl. für einen Überblick Kenning, P., Customer Trust Management. Ein Beitrag zum Vertrauensmanagement im Lebensmitteleinzelhandel, a. a. O., S. 50 f.

    Google Scholar 

  71. Vgl. Tax, S. S., Brown, S. W., Chandrashekaran, M., Customer Evaluations of Service Complaint Experiences: Implications for Relationship Marketing, in: Journal of Marketing, Vol. 62, No. 2, 1998, S. 74.

    Article  Google Scholar 

  72. Trommsdorff, V., Konsumentenverhalten, 6. Aufl., Stuttgart 2004, S. 55.

    Google Scholar 

  73. Vgl. Bienstock, C. C., Stafford, M. R., Measuring Involvement with the Service: A Further Investigation of Scale Validity and Dimensionality, in: Journal of Marketing Theory and Practice, Vol. 14, No. 3, 2006, S. 210 f.

    Google Scholar 

  74. Vgl. Mayer, H., Illmann, T., Markt-und Werbepsychologie, a. a. O., S. 147.

    Google Scholar 

  75. Zaichkowsky, J. L., Measuring the Involvement Construct, in: Journal of Consumer Research, Vol. 12, No. 3, 1985, S. 342.

    Google Scholar 

  76. Vgl. Meffert, H., Marketing. Grundlagen marktorientierter Unternehmensführung, a. a. O., S. 112.

    Google Scholar 

  77. Vgl. Hupp, O., Das Involvement als Erklärungsvariable für das Entscheidungs-und Informationsverhalten von Konsumenten, Arbeitspapier Nr. 22 des Instituts für Konsum-und Verhaltensforschung an der Universität des Saarlandes, Saarbrücken 1998, S. 2

    Google Scholar 

  78. Vgl. Meffert, H., Marketingforschung und Käuferverhalten, a. a. O., S. 66.

    Google Scholar 

  79. Vgl. Kroeber-Riel, W., Weinberg, P., Konsumentenverhalten, a. a. O., S. 370.

    Google Scholar 

  80. Vgl. Muehling, D. D., Laczniak, R. N., Andrews, J. C., Defining, Operationalizing, and Using Involvement in Advertising Research: A Review, in: Journal of Current Issues & Research in Advertising, Vol. 15, No. 1, 1993, S. 41.

    Google Scholar 

  81. Vgl. Hupp, O., Das Involvement als Erklärungsvariable für das Entscheidungs-und Informationsverhalten von Konsumenten, a. a. O., S. 6.

    Google Scholar 

  82. Vgl. Greenwald, A. G., Leavitt, C., Audience Involvement in Advertising: Four Levels, in: Journal of Communication Research, Vol. 11, No. 1, 1984, S. 581–592.

    Google Scholar 

  83. Vgl. hierzu Hupp, O., Das Involvement als Erklärungsvariable für das Entscheidungs-und Informationsverhalten von Konsumenten, a. a. O., S. 6 ff.; Poiesz, T. B. C., Bont, C. J. P. M. de, Do We Need Involvement to Understand Consumer Behavior?, in: Advances in Consumer Research, Vol. 22, No. 1, 1995, S. 448 ff.

    Google Scholar 

  84. Vgl. Andrews, J. C., Durvasula, S., Akhter, S. H., A framework for conceptualizing and measuring the involvement construct in advertising research, in: Journal of Advertising, Vol. 19, No. 4, 1990, S. 30.

    Google Scholar 

  85. Vgl. Schnetkamp, G., Einstellungen und Involvement als Bestimmungsfaktoren sozialen Verhaltens, Frankfurt a. M. 1982, S. 53.

    Google Scholar 

  86. Vgl. zu den Ursprüngen Sherif, M., Cantril, H., The Psychology of Ego-Involvement, Social Attitudes and Identification, New York 1947, S. 117.

    Google Scholar 

  87. Vgl. Hupp, O., Das Involvement als Erklärungsvariable für das Entscheidungs-und Informationsverhalten von Konsumenten, a. a. O., S. 9.

    Google Scholar 

  88. Vgl. Mitchell, A. A., Involvement: A Potentially Important Mediator of Consumer Behaviour, in: Advances in Consumer Research, Vol. 6, No. 1, 1979, S. 194.

    Google Scholar 

  89. Vgl. Kroeber-Riel, W., Weinberg, P., Konsumentenverhalten, a. a. O., S. 63.

    Google Scholar 

  90. Vgl. Zaichkowsky, J. L., Measuring the Involvement Construct, a. a. O., S. 342 ff.

    Google Scholar 

  91. Vgl. Laurent, G., Kapferer, J.-N., Measuring Consumer Involvement Profiles, in: Journal of Marketing Research, Vol. 22, No. 1, 1985, S. 43 ff.

    Google Scholar 

  92. Vgl. Hupp, O., Das Involvement als Erklärungsvariable für das Entscheidungs-und Informationsverhalten von Konsumenten, a. a. O., S. 37.

    Google Scholar 

  93. Diese Skala umfasst die Items “Important”, “Valuable”, “Relevant”, “Means a lot to me”, “Needed”, “Involving”, “Fascinating”, “Exciting”, “Appealing”, “Interesting”. Vgl. zur Skala ausführlich Zaichkowsky, J. L., The Personal Involvement Inventory: Reduction, Revision and Replication to Advertising, in: Journal of Advertising, Vol. 23, No. 2, 1994, S. 59 ff.

    Google Scholar 

  94. Vgl. Rifon, N. J., Mavis, B. E., Tucker, E., Stöfflmayr, B. E., Health Promotion Services Consumption: Involvement and Program Choice, in: Advances in Consumer Research, Vol. 19, No. 1, 1992, S. 685.

    Google Scholar 

  95. Vgl. Stanley, L. R., Lasonde, K. M., The Relationship Between Environmental Issue Involvement and Environmentally-Conscious Behavior: An Exploratory Study, in: Advances in Consumer Research, Vol. 23, No. 1, 1996, S. 183 ff.

    Google Scholar 

  96. Vgl. Hupp, O., Das Involvement als Erklärungsvariable für das Entscheidungs-und Informationsverhalten von Konsumenten, a. a. O., S. 41.

    Google Scholar 

  97. Vgl. zu den Vorteilen von Telefoninterviews Berekoven, L., Eckert, L., Ellenrieder, P., Marktforschung: Methodische Grundlagen und praktische Anwendung, 10. Aufl., Wiesbaden 2004, S. 108 f.

    Google Scholar 

  98. Vgl. ECKERT, L., ELLENRIEDER, P., Marktforschung: Methodische Grundlagen und praktische Anwendung, 10. Aufl., Wiesbaden 2004 ebenda, S. 69.

    Google Scholar 

  99. Vgl. Herrmann, A., Homburg, C., Marktforschung: Ziele, Vorgehensweise und Methoden, in: Herrmann, A., Homburg, C. (Hrsg.), Marktforschung: Methoden — Anwendungen — Praxisbeispiele, 2. Aufl., Wiesbaden 2000, S. 26 f.

    Google Scholar 

  100. Vgl. zum Vorgehen ausführlich Bruns, J., Befragung als Instrument der primärforscherischen Datengewinnung, in: Pepels, W. (Hrsg.), Moderne Marktforschungspraxis: Handbuch für mittelständische Unternehmen, Neuwied, Kriftel 1999, S. 129 ff.

    Google Scholar 

  101. Vgl. Meffert, H., Marketingforschung und Käuferverhalten, a. a. O., S. 185.

    Google Scholar 

  102. Vgl. Stadler, K., Die Skalierung in der empirischen Forschung: Einführung in die Methoden und Tests der Leistungsfähigkeit verschiedener Ratingskalen, in: Aus der Infratest Forschung, München 1983, S. 142.

    Google Scholar 

  103. Vgl. Unterreitmeier, A., Auswirkungen alternativer Skalierungsarten auf das Antwortverhalten von Befragten, in: planung & analyse, Jg. 30, Nr. 3, 2003, S. 68.

    Google Scholar 

  104. Vgl. Meffert, H., Marketingforschung und Käuferverhalten, a. a. O., S. 185; Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R., Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, a. a. O., S. 4 ff.

    Google Scholar 

  105. Im vorliegenden Fall zeigte sich deutlich ein Ellenbogen bei 19 fehlenden Werten. Entsprechend wurden Datensätze mit mehr als 19 fehlenden Werten von der Untersuchung ausgeschlossen. Vgl. zum Verfahren Krafft, M., Kundenbindung und Kundenwert, Heidelberg 2002, S. 80.

    Google Scholar 

  106. Vgl. Little, R. J. A., Rubin, D. B., Missing Data in Large Data Sets, in: Wright, T. (Hrsg.), Statistical Methods and the Improvement of Data Quality, Orlando 1983, S. 216.

    Google Scholar 

  107. Vgl. Schnell, R., Missing-Data-Probleme in der empirischen Sozialforschung, Bochum 1986, S. 92.

    Google Scholar 

  108. Vgl. Buck, S. F., A Method of Estimation of Missing Values in Multivariate Data Suitable for Use with an Electronic Computer, in: Journal of the Royal Statistical Society, Series B, Vol. 22, No. 2, 1960, S. 302 ff.

    Google Scholar 

  109. Dies wird zwar von einigen Autoren gefordert, konnte jedoch bereits 1975 von Beale/Little widerlegt werden. Vgl. Beale, E. M. L., Little, R. J. A., Missing Values in Multivariate Analysis, in: Journal of the Royal Statistical Society, Series B, Vol. 37, No. 1, 1975, S. 134 ff.

    Google Scholar 

  110. Hier sind u. a. die Varianz-, Regressions-sowie die Kausalanalyse zu nennen. Vgl. Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R., Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, a. a. O., S. 45 ff.

    Google Scholar 

  111. Vgl. Bagozzi, R. P., Fornell, C., Theoretical concepts, measurements and meaning, in: Fornell, C. (Hrsg.), A Second Generation of Multivariate Analysis, Bd. 2, New York 1982, S. 24.

    Google Scholar 

  112. Vgl. Diller, H., Editorial, Das süße Gift der Kausalanalyse, in: Marketing ZFP, Jg. 26, Nr. 3, 1990, S. 177.

    Google Scholar 

  113. Vgl. Gefen, D., Straub, D. W., Boudreau, M., Structural Equation Modeling and Research: Guidelines for Research Practice, Communications of AIS, Vol. 4, Article 7, 2000, S. 4 f.; Gerbing, D. W., Anderson, J. C., An Updated Paradigm for Scale Development Incorporating Unidimensionality and its Assessment, in: Journal of Marketing Research, Vol. 46, No. 2, 1988, S. 186 ff.

    Google Scholar 

  114. Vgl. Bagozzi, R. P., Fornell, C., Theoretical concepts, measurements and meaning, a. a. O., S. 38. Diese Verfahren umfassen folgende Analysemöglichkeiten: Einbezug von 1. multiplen endogenen und exogenen Variablen, 2. latenten Variablen, 3. Messfehlern sowie 4. konfirmatorischen Anwendungen. Vgl. Fornell, C., A Second Generation of Multivariate Analysis, An Overview, in: Fornell, C. (Hrsg.), A Second Generation of Multivariate Analysis, Bd. 2, New York 1982, S. 3 f.

    Google Scholar 

  115. Vgl. Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R., Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, a. a. O., S. 340 f.

    Google Scholar 

  116. Vgl. ausführlich Götz, O., Liehr-Gobbers, K., Der Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatz zur Analyse von Strukturgleichungsmodellen, a. a. O., S. 7; Tenenhaus, M., Vinzi, V. E., Chatelin, Y.-M., Lauro, C., PLS path modeling, in: Computational Statistics & Data Analysis, Vol. 48, No. 1, 2005, S. 160 ff.

    Google Scholar 

  117. Vgl. Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R., Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, a. a. O., S. 341.

    Google Scholar 

  118. Vgl. Albers, S., Hildebrandt, L., Methodische Probleme bei der Erfolgsfaktorenforschung — Messfehler, formative versus reflektive Indikatoren und die Wahl des Strukturgleichungs-Modells, a. a. O., S. 2 ff. sowie die Auführungen in Kap. C.1.

    Google Scholar 

  119. Vgl. Götz, O., Liehr-Gobbers, K., Der Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatz zur Analyse von Strukturgleichungsmodellen, a. a. O., S. 7.

    Google Scholar 

  120. Vgl. Baumgartner, H., Homburg, C., Applications of Structural Equation Modelling in Marketing and Consumer Research: A review, in: International Journal of Research in Marketing, Vol. 13, No. 2, 1996, S. 140 f. sowie für einen überblick Krafft, M., Haase, K., SiegeL, A., Statistisch-ökonometrische BWL-Forschung: Entwicklung, Status Quo und Perspektiven, in: Schwaiger, M., Harhoff, D. (Hrsg.), Empirie und Betriebswirtschaft: Entwicklungen und Perspektiven, Stuttgart 2003, S. 95 f.

    Google Scholar 

  121. Vgl. Ringle, C. M., Gütemaße für den Partial Least Squares Ansatz zur Bestimmung von Kausalmodellen, in: Hansmann, K.-W. (Hrsg.), Industrielles Management, Universität Hamburg, Institut für Industriebetriebslehre und Organisation, Arbeitspapier Nr. 16, 2004, S. 5.

    Google Scholar 

  122. Vgl. Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R., Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, a. a. O., S. 340.

    Google Scholar 

  123. Vgl. hier und im Folgenden Herrmann, A., Huber, F., Kressmann, F., Varianz-und kovarianzbasierte Strukturgleichungsmodelle — Ein Leitfaden zu deren Spezifikation, Schätzung und Beurteilung, a. a. O., S. 45 ff.

    Google Scholar 

  124. Vgl. Ringle, M. C., Erfolgswirkungen strategischer Allianzen aus Sicht der Kooperationspartner, in: Bliemel, F., Eggert, A., Fassott, G., Henseler, J. (Hrsg.), Handbuch PLSPfadmodellierung. Methode, Anwendung, Praxisbeispiele, Stuttgart 2005, S. 316.

    Google Scholar 

  125. Vgl. Lohmöler, J.-B., Introduction to PLS Estimation of Path Models with Latent Variables, Including Some Recent Developments on Mixed Scale Variables, Forschungsbericht 82.02 des Fachbereichs Pädagogik an der Hochschule der Bundeswehr München, München 1982, S. 7 f.

    Google Scholar 

  126. Vgl. Herrmann, A., Huber, F., Kressmann, F., Varianz-und kovarianzbasierte Strukturgleichungsmodelle — Ein Leitfaden zu deren Spezifikation, Schätzung und Beurteilung, a. a. O., S. 44; Chin, W. W., Newsted, P. R., Structural Equitation Modeling Analysis with Small Samples Using Partial Least Squares, in: Hoyle, R. H. (Hrsg.), Statistical Strategies for Small Sample Research, Thousand Oaks, London, New Delhi 1999, S. 307–342; Wold, H., Systems Under Indirect Observation Using PLS, a. a. O., S. 342.

    Google Scholar 

  127. Vgl. Herrmann, A., Huber, F., Kressmann, F., Varianz-und kovarianzbasierte Strukturgleichungsmodelle — Ein Leitfaden zu deren Spezifikation, Schätzung und Beurteilung, a. a. O., S. 45.

    Google Scholar 

  128. Vgl. Riemenschneider, M., Der Wert von Produktvielfalt: Wirkung großer Sortimente auf das Verhalten von Konsumenten, Wiesbaden 2006, S. 252.

    Google Scholar 

  129. Vgl. Maccallum, R. C., Browne, M. W., The Use of Causal Indicators in Covariance Structure Models: Some Practical Issues, a. a. O., S. 537 ff.

    Google Scholar 

  130. Vgl. Herrmann, A., Huber, F., Kressmann, F., Varianz-und kovarianzbasierte Strukturgleichungsmodelle — Ein Leitfaden zu deren Spezifikation, Schätzung und Beurteilung, a. a. O., S. 53.

    Google Scholar 

  131. Vgl. z. B. Wold, H., Toward a Verdict on Macroeconomic Simultaneous Equations, in: Salviucci, P. (Hrsg.), Semaine d’étude sur le rôle de analyse économétrique dans la formulation des plans de développement, Academy of Science, Vatikan 1963, zitiert nach Wold, H. (Hrsg.), The Fixed Point Approach in Interdependent Systems, Amsterdam 1981.

    Google Scholar 

  132. Vgl. Riemenschneider, M., Der Wert von Produktvielfalt: Wirkung großer Sortimente auf das Verhalten von Konsumenten, a. a. O., S. 253.

    Google Scholar 

  133. Dies ist u. a. mit der fehlenden methodischen Weiterentwicklung der ersten Softwareapplikationen zu erklären. Vgl. Fassott, G., Die PLS-Pfadmodellierung: Entwicklungsrichtungen, Möglichkeiten, Grenzen, in: Bliemel, F., Eggert, A., Fassott, G., Henseler, J. (Hrsg.), Handbuch PLS-Pfadmodellierung. Methode, Anwendung, Praxisbeispiele, Stuttgart 2005, S. 20 f.

    Google Scholar 

  134. Sie stehen damit im Gegensatz zu kovarianzbasierten Verfahren, welche eine bestmögliche Reproduktion der Kovarianzmatrix anstreben. Vgl. Herrmann, A., Huber, F., Kressmann, F., Varianz-und kovarianzbasierte Strukturgleichungsmodelle — Ein Leitfaden zu deren Spezifikation, Schätzung und Beurteilung, a. a. O., S. 37.

    Google Scholar 

  135. Vgl. hier und im Folgenden Herrmann, A., Huber, F., Kressmann, F., Varianz-und kovarianzbasierte Strukturgleichungsmodelle — Ein Leitfaden zu deren Spezifikation, Schätzung und Beurteilung, a. a. O., S. 37 f. sowie die dort angegebene Literatur.

    Google Scholar 

  136. Vgl. Götz, O., Liehr-Gobbers, K., Der Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatz zur Analyse von Strukturgleichungsmodellen, a. a. O., S. 6.

    Google Scholar 

  137. Vgl. Götz, O., Liehr-Gobbers, K., Der Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatz zur Analyse von Strukturgleichungsmodellen, a. a. O., S. 6.

    Google Scholar 

  138. Dem Schätzalgorithmus liegen keine Verteilungsannahmen zugrunde, so dass keine inteferenzstatistischen Tests auf Basis der Datenverteilung möglich sind. Vgl. Sarker, M. B., Echambadi, R., Cavusgil, S., Aulakh, P. S., The Influence of Complementarity, Compatibility, and Relationship Capital on Alliance Performance, in: Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 29, No. 4, 2001, S. 366.

    Google Scholar 

  139. Vgl. Götz, O., Liehr-Gobbers, K., Der Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatz zur Analyse von Strukturgleichungsmodellen, a. a. O., S. 12 ff.

    Google Scholar 

  140. Vgl. für eine ausführliche Auseinandersetzung Berekoven, L., Eckert, L., Ellenrieder, P., Marktforschung: Methodische Grundlagen und praktische Anwendung, a. a. O., S. 87 ff.

    Google Scholar 

  141. Vgl. Homburg, C., Giering, A., Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte, a. a. O., S. 7 f.; ähnlich Götz, O., Liehr-Gobbers, K., Der Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatz zur Analyse von Strukturgleichungsmodellen, a. a O., S. 12 ff.

    Google Scholar 

  142. Vgl. Bohrnstedt, G. W., Reliability and Validity Assessment in Attitude Measurement, in: Summers, G. F. (Hrsg.), Attitude Measurement, Chicago 1970, S. 92.

    Google Scholar 

  143. Inhaltsvalidität ist demnach gegeben, wenn die exploraritve Faktorenanalyse nur einen Faktor extrahiert. Vgl. Tenenhaus, M., Vinzi, V. E., Chatelin, Y.-M., Lauro, C., PLS path modelling, a. a. O., S. 163.

    Google Scholar 

  144. Vgl. Bagozzi, R. P., An Examination of the Validity of Two Models of Attitude, in: Fornell, C. (Hrsg.), A Second Generation of Multivariate Analysis, Bd. 2, New York 1982, S. 156.

    Google Scholar 

  145. Dies impliziert, dass die gemeinsame Varianz zwischen Konstrukt und Indikator größer ist als die des Messfehlers. Vgl. Carmines, E. G., Zeller, R. A., Reliability and Validity Assessment, Beverly Hills 1979, S. 27. Andere Autoren sehen sogar Indikatorladungen von 0,4 (bzw. 16 Prozent aufgeklärte Varianz) als ausreichend an. Vgl. Hulland, J., Use of Partial Least Squares (PLS) in Strategic Management Research: A Review of Four Recent Studies, Strategic Management Journal, Vol. 20, No. 2, 1999, S. 198.

    Google Scholar 

  146. Vgl. Herrmann, A., Huber, F., Kressmann, F., Varianz-und kovarianzbasierte Strukturgleichungsmodelle — Ein Leitfaden zu deren Spezifikation, Schätzung und Beurteilung, a. a. O., S. 24.

    Google Scholar 

  147. Vgl. Efron, B., Tibshirani, R. J., An Introduction to the Bootstrap, New York 1993, S. 145 f.

    Google Scholar 

  148. Sie wird teilweise auch als Konstruktreliabilität bezeichnet. Vgl. Krafft, M., Götz, O., Liehrgobbers, K., Die Validierung von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe des Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatzes, in: Bliemel, F., Eggert, A., Fassott, G., Henseler, J. (Hrsg.), Handbuch PLS-Pfadmodellierung. Methode, Anwendung, Praxisbeispiele, Stuttgart 2005, S. 74.

    Google Scholar 

  149. Vgl. Bearden, W. O., Netemeyer, R. G., Mobley, M. F. (Hrsg.), Handbook of Marketing Scales: Multi-Item Measures for Marketing and Consumer Behavior Research, 2. Aufl., Newbury Park 1999, S. 5.

    Google Scholar 

  150. Vgl. Fornell, C., Larcker, D. F., Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Errors, in: Journal of Marketing Research, Vol. 18, No. 1, 1981, S. 45.

    Article  Google Scholar 

  151. Vgl. Bagozzi, R. P., Yi, Y., On the Evaluation of Structural Equation Models, in: Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 16, No. 1, 1988, S. 82.

    Article  Google Scholar 

  152. Vgl. Nunnally, J. C., Psychometric Theory, 2. Aufl., New York 1979, S. 245.

    Google Scholar 

  153. Vgl. Eggert, A., Fassott, G., Zur Verwendung formativer und reflektiver Indikatoren in Strukturgleichungsmodellen: Ergebnisse einer Metaanalyse und Anwendungsempfehlungen, a. a. O., S. 5.

    Google Scholar 

  154. Vgl. Fornell, C., Larcker, D., Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error, a. a. O., S. 45 f.

    Google Scholar 

  155. Vgl. Homburg, C., Giering, A., Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte, a. a. O., S. 13.

    Google Scholar 

  156. Vgl. Herrmann, A., Huber, F., Kressmann, F., Varianz-und kovarianzbasierte Strukturgleichungsmodelle — Ein Leitfaden zu deren Spezifikation, Schätzung und Beurteilung, a. a. O., S. 24.

    Google Scholar 

  157. Vgl. Tenenhaus, M., Vinzi, V. E., Chatelin, Y.-M., Lauro, C., PLS path modeling, a. a. O., S. 203.

    Google Scholar 

  158. Vgl. Krafft, M., Götz, O., Liehr-Gobbers, K., Die Validierung von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe des Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatzes, a. a. O., S. 74.

    Google Scholar 

  159. Vgl. Bagozzi, R. P., Yi, Y., Phillips, L. W., Assessing Construct Validity in Organizational Research, in: Administrative Science Quarterly, Vol. 36, No. 3, 1991, S. 425.

    Article  Google Scholar 

  160. Vgl. Fornell, C., Larcker, D., Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error, a. a. O., S. 46. Dieses Kriterium wird daher auch als Fornell-Larcker-Kriterium bezeichnet. Vgl. Götz, O., Liehr-Gobbers, K., Der Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatz zur Analyse von Strukturgleichungsmodellen, a. a. O., S. 15.

    Google Scholar 

  161. Vgl. Herrmann, A., Huber, F., Kressmann, F., Varianz-und kovarianzbasierte Strukturgleichungsmodelle — Ein Leitfaden zu deren Spezifikation, Schätzung und Beurteilung, a. a. O., S. 26.

    Google Scholar 

  162. Vgl. Fornell, C., Cha, J., Partial Least Squares, in: Bagozzi, R. P. (Hrsg.), Advanced Methods of Marketing Research, Oxford 1994, S. 72 f.

    Google Scholar 

  163. Vgl. Götz, O., Liehr-Gobbers, K., Der Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatz zur Analyse von Strukturgleichungsmodellen, a. a. O., S. 25 f.

    Google Scholar 

  164. Vgl. Ringle, C. M., Gütemaße für den Partial Least Squares Ansatz zur Bestimmung von Kausalmodellen, a. a. O., S. 21.

    Google Scholar 

  165. Vgl. Krafft, M., Götz, O., Liehr-Gobbers, K., Die Validierung von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe des Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatzes, a. a. O., S. 76.

    Google Scholar 

  166. Vgl. Bollen, K., Lennox, R., Conventional Wisdom on Measurement: A Structural Equation Perspective, a. a. O., S. 308.

    Google Scholar 

  167. Die von Anderson/Gerbing entwickelten Indizes für die Eindeutigkeit der Zuordnung sowie die inhaltlichen Relevanz zur Sicherung der Inhaltsvalidität sollen hierbei jedoch nicht zum Einsatz kommen. Vgl. für eine weiterführende Auseinandersetzun Anderson, J. C., Gerbing, D. W., Predicting the Performance of Measures in a Confirmatory Factor Analysis With a Pretest Assessment of Their Substantive Validities, in: Journal of Applied Psychology, Vol. 76, No. 5, 1991, S. 734.

    Article  Google Scholar 

  168. Vgl. Krafft, M., Götz, O., Liehr-Gobbers, K., Die Validierung von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe des Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatzes, a. a. O., S. 77 f.

    Google Scholar 

  169. Vgl. Seltin, N., Keeves, J. P., Path Analysis with Latent Variables, in: Husen, T., Postlethwaite, T. (Hrsg.), The International Encyclopedia of Education, 2. Aufl., Oxford 1994, S. 4356.

    Google Scholar 

  170. Vgl. Jöreskog, K. G., Wold, H., The ML and PLS Technique for Modeling with Latent Variables — Historical and Comparative Aspects, in: Jöreskog, K. G., Wold, H. (Hrsg.), Systems under Indirect Observation. Causality, Structure, Prediction, Amsterdam 1982, S. 270.

    Google Scholar 

  171. Vgl. Chin, W. W., The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling, in: Marcoulides, G. A. (Hrsg.), Modern Methods for Business Research, Mahwah (NJ) 1998, S. 307; Diamantopoulos, A., Winklhofer, H. M., Index Construction with Formative Indicators: An Alternative to Scale Development, a. a. O., S. 272 f.

    Google Scholar 

  172. Vgl. Götz, O., Liehr-Gobbers, K., Der Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatz zur Analyse von Strukturgleichungsmodellen, a. a. O., S. 17.

    Google Scholar 

  173. Vgl. Diamantopoulos, A., Winklhofer, H. M., Index Construction with Formative Indicators: An Alternative to Scale Development, a. a. O., S. 272.

    Google Scholar 

  174. Vgl. Belsley, D. A., Kuh, E., Welsch, R. E., Regression Diagnostics, New York 1980, S. 117 f.

    Google Scholar 

  175. Vgl. Herrmann, A., Huber, F., Kressmann, F., Varianz-und kovarianzbasierte Strukturgleichungsmodelle — Ein Leitfaden zu deren Spezifikation, Schätzung und Beurteilung, a. a. O., S. 25.

    Google Scholar 

  176. In diesem Fall erhöhen sich die Varianzen der betroffenen Indikatoren um den Faktor 10. Vgl. Mason, C., Perreault, W., Collinearity, Power, and Interpretation of Multiple Regression Analysis, in: Journal of Marketing Research, Vol. 28, No. 3, 1991, S. 270; Gujarati, D. N., Basic Econometrics, 4. Aufl., Boston 2003, S. 362.

    Article  Google Scholar 

  177. Vgl. Krafft, M., Götz, O., Liehr-Gobbers, K., Die Validierung von Strukturgleichungsmodellen mit Hilfe des Partial-Least-Squares (PLS)-Ansatzes, a. a. O., S. 83.

    Google Scholar 

  178. Vgl. Chin, W. W., The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling, a. a. O., 316 f.

    Google Scholar 

  179. Vgl. ebenda, S. 323.

    Google Scholar 

  180. Vgl. Herrmann, A., Huber, F., Kressmann, F., Varianz-und kovarianzbasierte Strukturgleichungsmodelle — Ein Leitfaden zu deren Spezifikation, Schätzung und Beurteilung, a. a. O., S. 29.

    Google Scholar 

  181. Vgl. Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R., Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, a. a. O., S. 97.

    Google Scholar 

  182. Vgl. Chin, W. W., The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling, a. a. O., S. 316.

    Google Scholar 

  183. Vgl. Cohen, J., Statistical Power Analysis for Behavioural Sciences, 2. Aufl., Hillsdale 1988, S. 413.

    Google Scholar 

  184. Vgl. Chin, W. W., The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling, a. a. O., S. 324.

    Google Scholar 

  185. Vgl. Lohmöller, J.-B., Latent Path Modeling with Partial Least Squares, Heidelberg 1989, S. 60 f.

    Google Scholar 

  186. Vgl. Herrmann, A., Huber, F., Kressmann, F., Varianz-und kovarianzbasierte Strukturgleichungsmodelle — Ein Leitfaden zu deren Spezifikation, Schätzung und Beurteilung, a. a. O., S. 26.

    Google Scholar 

  187. Die Formel zur Berechnung des VAF findet sich in Anh. I-2. Vgl. Eggert, A., Fassott, G., Helm, S., Identifizierung und Quantifizierung mediierender und moderierender Effekte in komplexen Kausalstrukturen, in: Bliemel, F., Eggert, A., Fassott, G., Henseler, J. (Hrsg.), Handbuch PLS-Pfadmodellierung. Methode, Anwendung, Praxisbeispiele, Stuttgart 2005, S. 106.

    Google Scholar 

  188. Die Formel zur Berechnung befindet sich in Anh. I-2. Vgl. Tenenhaus, M., Vinzi, V. E., Chatelin, Y.-M., Lauro, C., PLS path modeling, a. a. O., S. 178 f.

    Google Scholar 

  189. Vgl. Chin, W. W., The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling, a. a. O., S. 323.

    Google Scholar 

  190. Vgl. Lee, C.-F., Hazard, B., Yang, F., Actions, Attitudes, and Perceptions Regarding Six Technologies, in: The Journal of Social Psychology, Vol. 134, No. 4, 2001, S. 513.

    Google Scholar 

  191. Ein entsprechender Erklärungsansatz findet sich bei Saris. Vgl. Saris, W. E., Different Judgement Models for Policy Questions: Competing or Complementary, in: Saris, W. E., Sniderman, P. M. (Hrsg.), Studies in Public Opinion. Attitudes, Nonattitudes, Measurement Error, and Change, Princeton, Oxford 2004, S. 23 ff.

    Google Scholar 

  192. Vgl. Meffert, M. F., Guge, M., Lodge, M., Good, Bad, and Ambivalent: The Consequence of Multidimensional Political Attitudes, in: Saris, W. E., Sniderman, P. M. (Hrsg.), Studies in Public Opinion. Attitudes, Nonattitudes, Measurement Error, and Change, Princeton, Oxford 2004, S. 64 ff.

    Google Scholar 

  193. Vgl. Cohen, J., Statistical Power Analysis for Behavioural Sciences, a. a. O., S. 413.

    Google Scholar 

  194. Vgl. Homburg, C., Klarmann, M., Die Kausalanalyse in der empirischen betriebswirtschaftlichen Forschung — Problemfelder und Anwendungsempfehlungen, in: Die Betriebswirtschaft, Jg. 66, Nr. 6, 2006, S. 730.

    Google Scholar 

  195. Vgl. Sharma, S., Durand, R. M., Gur-Arie, O., Identification and Analysis of Moderator Variables, in: Journal of Marketing Research, Vol. 18, No. 8, 1981, S. 298 ff.

    Google Scholar 

  196. Im Falle reflektiv operationalisierter latenter Variablen geschieht dies durch Standardisierung der Indikatoren des Moderators und des zu betrachtenden Konstrukts sowie der paarweisen Multiplikation der errechneten standardisierten Indikatoren. Bei formativ operationalisierten latenten Variablen werden die standardisierten Konstruktwerte für die Moderatorvariable und die exogene Variable auf Fallebene anhand des PLS-Ansatzes errechnet. Anschließnd erfolgt eine paarweise Multiplikation dieser standardisierten Konstruktwerte. Vgl. Chin, W. W., Marcolin, B. L., Newsted, P. R., 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, Vol. 14, No. 2, 2003, S. 189 ff.

    Google Scholar 

  197. So berichten Chin et al. selbst von Unterschätzungen der Interaktionseffekte von bis zu 50 Prozent. Vgl. Chin, W. W., Marcolin, B. L., Newsted, P. R., 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, a. a. O., S. 204. Vgl. auch Huber, F., Heitmann, M., Herrmann, A., Ansätze zur Kausalmodellierung mit Interaktionstermen. Ein Überblick, in: Die Betriebswirtschaft, Jg. 66, Nr. 6, 2006, S. 701.

    Google Scholar 

  198. Vgl. Scholderer, J., Balderjahn, I., Paulssen, M., Kausalität, Linearität, Reliabilität: Drei Dinge, die Sie nie über Strukturgleichungsmodelle wissen wollten, in: Die Betriebswirtschaft, Jg. 66, Nr. 6, 2006, S. 644.

    Google Scholar 

  199. Vgl. Rigdon, E. E., Schumacker, R. E., Wothke, W., A comparative review of interaction an nonlinear modelling, in: Schumacker, R. E., Marcoulides, G. A. (Hrsg.), Interaction and Nonlinear Effects in Structural Equation Modelling, Mahwah 1998, S. 251–294.

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  200. Dieses auf Chin zurückgehende Verfahren wird erstmalig bei Keil et al. dokumentiert. Vgl. Keil, M., Tan, B. C. Y., Wie, K.-K., Saarinen, T., Tuunainen, V., Wassenaar, A., A Cross-Cultural Study on Escalation of Commitment Behavior in Software Projects, in: MIS Quarterly, Vol. 24, No. 2, 2000, S. 312 ff. Dabei wird unterstellt, dass die betrachteten Gruppen nicht zu sehr von der Normalverteilung abweichen und weiterhin die betrachteten Varianzen homogen sind. Vgl. Chin, W. W., Frequently Asked Questions — Partial Least Squares & PLS-Graph, Online unter: http://disc-nt.cba.uh.edu/chin/plsfaq.htm [Abruf vom 08.07.2007]. Die Prüfung auf Varianzhomogenität erfolgte anhand des sog. Levene-Tests. Dabei unterscheidet sich jedoch die von Keil et al. gewählte Formel zur Berechnung des t-Wertes von der bei Chin dokumentierten, so dass bei ihm die t-Werte um den Faktor sechs höher sind. Da es sich vermutlich um einen Übertragungsfehler seitens Keil et al. handelt, soll im Folgenden die Berechnung nach Chin erfolgen. Die Formel zur Berechnung der empirischen t-Werte findet sich im Anh. I-3. Die Berechnung der t-Werte folgt einer t-Verteilung mit den Freiheitsgeraden df= (Anzahl Ziehungen Gruppe 1) + (Anzahl Ziehungen Gruppe 2)-2 bzw. df=m+n-2.

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  201. Vgl. Chin, W. W., The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling, a. a. O., S. 323.

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  202. Vgl. Lee, C.-F., Hazard, B., Yang, F., Actions, Attitudes, and Perceptions Regarding Six Technologies, a. a. O., S. 513.

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  203. Vgl. Chin, W. W., The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling, a. a. O., S. 323.

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(2008). Analyse der Akzeptanz von Privatisierungen öffentlicher Unternehmen. In: Unternehmenskommunikation bei Privatisierungen öffentlicher Unternehmen. Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-9885-9_3

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