Auszug
Studie 1 befasst sich mit der Frage, wie ein Sponsorship wirkt, das sehr zielgruppenspezifisch ist und daher keine besonderen Assoziationen beim normalen Konsumenten auszulösen vermag. Es soll überprüft werden, ob derartige Sponsorships dennoch Vorteile insbesondere auf dem zentralen Wirkungspfad besitzen. Der reine Akt des Sponsorships ist deshalb von anderen Einflussfaktoren zu trennen, die unter Umständen die persönliche Relevanz der Sponsoringbotschaft erhöhen könnten. Solche möglichen Einflussfaktoren, wie etwa die Wirkung von bekannten Sportstars oder besonderen Sportereignissen, werden in Kapitel B 3 (Studie 2) und Kapitel B 4 (Studie 3) untersucht. Ziel der Studie 1 ist es also, zu prüfen, welchen Einfluss Sponsoring „per se“ auf die außerökonomischen Kriterien des Werbeerfolgs haben kann. Als abhängige Variablen werden dabei die Beurteilung der Werbeanzeige (attitude toward the ad — Aad), die Markeneinstellung (brand attitude — Ab) und die Verhaltensabsicht (purchase Intention — PI) untersucht.
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Literatur
Beim Beachvolleyball treten Zweierteams gegeneinander an. Die deutsche Nationalmannschaft besteht momentan aus fünf Zweierteams. Klemperer und Rademacher spielen seit 2005 mit neuen Partnern (o.V. 2005b).
Die FIVB World Tour ist die offizielle Turnierserie der FIVB und besteht seit 1997. Die Qualifikation für die Olympischen Spiele richtet sich nach den bei der FIVB World Tour erzielten Resultaten (o.V. 2005a).
Das Ziel der Hauptkomponentenanalyse ist es, eine Datenstruktur durch wenige Faktoren möglichst umfassend zu reproduzieren und den nicht erklärten Varianzanteil als Informationsverlust gering zu halten. Die Hauptachsenanalyse geht hingegen ex ante von einem nicht erklärbaren Varianzanteil (Einzelrestvarianz) jeder Variablen aus und versucht lediglich, den erklärbaren Teil (Kommunalität) möglichst umfassend abzubilden. Diese Unterscheidung hat entscheidenden Einfluss auf die Interpretation der Ergebnisse: Durch Hauptkomponentenanalyse extrahierte Faktoren sollten mit einem Sammelbegriff gekennzeichnet werden und werden daher im Folgenden als Komponenten bezeichnet. Die Faktoren der Hauptachsenanalyse lassen hingegen eine kausale Interpretation zu, die die Ursachen von hohen Faktorladungen betrifft (vgl. Backhaus et al. 2003, S. 289ff).
Das Kaiser-Mayer-Olkin-Kriterium überprüft die Eignung der gesamten Korrelationsmatrix und kann Werte zwischen 0 und 1 annehmen, wobei Werte kleiner 0,5 für eine Faktorenanalyse ungeeignet sind (vgl. Backhaus et al. 2003 S. 276).
Das Measure of Sampling Adequacy (Maß für die Eignung der Stichprobe) wird ähnlich wie das KMO-Kriterium berechnet und bewertet, bezieht sich allerdings auf die einzelnen Variablen (vgl. Brosius 2004, S. 782).
Nach dem Kaiser-Kriterium ist die Anzahl der zu extrahierenden Faktoren gleich der Zahl der Faktoren mit einem Eigenwert größer 1 (vgl. Backhaus et al. 2003, S. 295).
Das Varimax-Verfahren gehört zu den orthogonalen Rotationsmethoden, bei denen die Faktoren nach der Rotation unkorreliert bleiben. Ein solches Verfahren scheint für die Hauptkomponentenanalysen von Aad und Ab angebracht, da hier jeweils ein separates Konstrukt verdichtet wird. Grundsätzlich hat die Rotation der Faktoren zum Ziel, dass pro Faktor einige Variablen möglichst hoch und andere möglichst niedrig laden (Einfachstruktur), um so eine leichte Interpretierbarkeit der Faktoren zu gewährleisten. Nach dem Varimax-Kriterium wird dafür die Varianz der quadrierten Ladungen pro Faktor maximiert (vgl. Bortz 2005, S. 547ff).
Für die Durchführung eines T-Tests gelten folgende Voraussetzungen: (1) Die Stichprobenmittelwerte sind normalverteilt → dies wird bei Stichproben > 30 aufgrund des zentralen Grenzwertsatzes angenommen (bei kleineren Stichproben müssen die Messwerte in der Grundgesamtheit normalverteilt sein); (2) Die Varianzen der beiden Gruppen sind gleich (Varianzhomogenität) → eine Prüfung wird in der linken Spalte hinter VH durchgeführt, bei p < 0,05 lässt sich VH nicht aufrechterhalten, es können Anpassungen in den Freiheitsgraden vorgenommen werden oder die Varianzen werden getrennt berücksichtigt; (3) Die beiden Stichproben müssen unabhängig voneinander sein → insofern gegeben, als eine Kontrolle der Ähnlichkeit erst nach dem Versuch durchgeführt wurde (vgl. Bortz 2005, S. 141).
Autokorrelation liegt vor, wenn die Residuen in der Grundgesamtheit korreliert sind und führt zu Verzerrungen der geschätzte Standardfehler. Dadurch weisen die Tests der Koeffizienten höhere Signifikanzen aus. Werte zwischen 1,5 und 2,5 erscheinen allerdings als akzeptabel (vgl. Backhaus et al. 2003, S. 87; Brosius 2004, S. 583ff).
Das direkte Oblimin zählt zu den schiefwinkligen Rotationsverfahren. Diese geben die Annahme der Unkorreliertheit der Faktoren auf und erreichen so eher die Einfachstruktur. Im Gegensatz zu den rechtwinkligen Rotationsverfahren, die auf der Annahme unkorrelierter Faktoren gründen, resultieren die Ergebnisse der schiefwinkligen Methoden unmittelbar aus der gegebenen Datenbasis. Wären die Faktoren tatsächlich untereinander unkorreliert, dann würde dieses Ergebnis auch produziert (vgl. Cudeck 2000, S. 284).
Das ALM erweitert den Anwendungsbereich der multiplen Korrelationsrechnung in der Weise, dass nicht nur intervailskalierte, sondern gleichzeitig auch nominalskalierte Merkmale betrachtet werden Dabei werden die letztgenannten als Indikatorvariablen kodiert, um sie in eine multiple Regressionsgleichung aufzunehmen. Somit integriert das ALM Regressions-und Varianzanalyse (vgl. Bortz 2005, S. 483ff).
Der Pillai-Spur-Test liefert auch zuverlässige Ergebnisse, falls die Multinormalverteilungsprämisse verletzt wird oder wenn ungleichen Kovarianzmatrizen vorliegen, solange die Untersuchungsgruppen annähernd gleich groß sind (vgl. Field 2000, S. 399). Dem Box-M-Test zufolge kann die Annahme gleicher Kovarianzmatrizen in den beiden Untersuchungsgruppen nämlich nicht aufrechterhalten werden (p = 0,000).
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(2006). Die Sponsoringwirkung an sich. In: Die Werbewirkung von Sportsponsoring. DUV. https://doi.org/10.1007/978-3-8350-9365-2_7
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Publisher Name: DUV
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