Auszug
Die Bestandsaufnahme der empirischen Forschung zur Delegation von Preiskompetenz in Kapitel 4 führte zu der Kritik, dass bisherige Untersuchungen nur ein beschränktes Spektrum der Thematik beleuchten und das Konstrukt „Preiskompetenz“ nur unzureichend messen. Unter Berücksichtigung einer fundierten Operationalisierung und Validierung der Preiskompetenz als abhängige Größe soll daher Gegenstand der vorliegenden Arbeit die empirische Überprüfung der im vorangegangenen Kapitel formulierten Hypothesen des integrativen Bezugsrahmens sein. Als für die Untersuchungszwecke am Besten geeignete Probanden wurden Vertriebsleiter angesehen, da sie häufig die Entscheidungsträger sind, wenn es um die Organisation des VAD geht. Da bei der Delegation von Preiskompetenz an den VAD letztlich die Sichtweise bzw. Wahrnehmung der Vertriebsleitung entscheidend ist, spielen die tatsächlichen Einstellungen und Merkmale der VADM eine untergeordnete Rolle. Die Grundlage der empirischen Untersuchung bildet daher eine schriftliche Befragung nationaler Vertriebsleiter der Maschinen- und Anlagenbaubranche.418 Die Auswahl der Befragungsteilnehmer erfolgte dabei primär auf Basis einer Adressdatenbank, die die Kontaktdaten von über 2000 Unternehmen der genannten Branchen beinhaltet. Die Kontaktdaten von einigen dieser Unternehmen erwiesen sich im Laufe der Datenerhebung allerdings als nicht brauchbar, da mindestens eines der nachfolgenden Kriterien erfüllt war:
-
Das Unternehmen war mehrfach in der Datenbank enthalten.
-
Das Unternehmen hatte den Geschäftsbetrieb eingestellt.
-
Das Unternehmen hatte mit einem anderen Unternehmen fusioniert, das ebenfalls in der Datenbank erfasst war.
-
Das Unternehmen war durch ein anderes Unternehmen übernommen worden, das ebenfalls in der Datenbank erfasst war.
Die Erhebung erstreckte sich von der Herstellung eines Erstkontakts bis zum Abschluss der Nachfassaktion auf den Zeitraum Juni bis September 2006.
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Literatur
Vgl. hierzu auch die Übersicht über Rücklaufquoten empirischer Fragebogenerhebungen von Jobber; O’Reilly (1998), S. 97–104. Siehe auch Krafft; Haase; Siegel (2002), S. 94.
Vgl. Bankhofer; Praxmarer (1998), S. 109.
Vgl. Greve (2006), S. 115.
Die Analyse der fehlenden Werte und Festlegung eines Eliminationskriteriums für einzelne Beobachtungen mittels eines Scree-Tests entspricht der Vorgehensweise von Krafft/ Albers/ Lal. Vgl. Krafft; Albers; Lal (2004), S. 274. Die Analyse zeigte, dass unterhalb eines Beantwortungsanteils von 90% der Fragen der Anteil an fehlenden Werten überproportional ansteigt.
Mehr als 70% der befragten Unternehmen weisen in der Vergütungsstudie von Kienbaum eine Beschäftigtenzahl von bis zu 500 Mitarbeiten auf. Die Aufteilung der Unternehmen in der Gruppe von bis zu 500 Mitarbeitern unterscheidet sich allerdings von derjenigen in der hier vorliegenden Arbeit. Vgl. Kienbaum Management Consultants (2007), S. 13.
Die Gruppen mit einem Jahresumsatz zwischen 5 und 25 Mio. € sind dort jedoch schwächer vertreten (in Summe ca. 20%), insbesondere die Gruppe mit einem Jahresumsatz von mehr als 500 Mio. € ist hingegen stärker ausgeprägt (15,6%). Vgl. Kienbaum Management Consultants (2007), S. 13.
Die Teilnehmer wurden gebeten, die von ihrem Unternehmen angebotenen Produkte anhand einer Konstantsummenskala Gruppen zuzuordnen, die eine Typologisierung von Geschäftstypen darstellt. Die zugehörigen Indikatoren sind OPC7 bis OPC10. Siehe Abb. Al im Anhang. Zu einer Typologisierung von Geschäftstypen im Industriegütermarketing siehe Backhaus; Voeth (2007), S. 181–204.
Vgl. Coughlan; Narasimhan (1992), S. 106; Coughlan; Sen (1989), S. 331. In der Untersuchung von Krafft wurde über verschiedene Branchen ein Mittelwert der Länge der Außendienstzugehörigkeit von 7,9 Jahren ermittelt. Vgl. Krafft (1995a), S. 244.
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 339.
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 340.
Vgl. Kroeber-Riel; Weinberg (2003), S. 31.
Vgl. Stock (2003), S. 189.
Vgl. Jöreskog; Sörbom (1982), S. 404. Zur Anwendung von Strukturgleichungsmodellen in der betriebswirtschaftlichen Forschung siehe Hildebrandt; Temme (2005), S. 49–65.
Vgl. Homburg; Baumgartner (1995a), S. 1098.
Vgl. hier und im Folgenden Backhaus et al. (2006), S. 355.
Vgl. Hunt (1991), S. 386. Zur Erfassung latenter Konstrukte mit Hilfe formativer und reflektiver Messmodelle siehe auch Albers; Hildebrandt (2006), S. 10–14; Fassott (2006), S. 70–74; Christophersen; Grape (2006), S. 115–132; Jarvis; MacKenzie; Podsakoff (2003), S. 199–218.
Vgl. Bollen; Lennox (1991), S. 308.
Götz/ Liehr-Gobbers verdeutlichen dies anschaulich am Beispiel des Konstrukts „Trunkenheit“. Vgl. Götz; Liehr-Gobbers (2004a), S. 719.
Vgl. Götz; Liehr-Gobbers (2004a), S. 719; Jarvis; MacKenzie; Podsakoff (2003), S. 202.
Vgl. zur Verbesserung der Konstruktvalidität durch ein solches Vorgehen Hardesty; Bearden (2004), S. 106.
Zum Konzept der Likert-Skalen vgl. Greving (2006), S. 82–86.
Vgl. hierzu Ping (2004), S. 134. Der vollständige Fragebogen ist Abb. Al des Anhangs zu entnehmen.
Vgl. Krafft (1995a), S. 222; Stephenson; Cron; Frazier (1979), S. 23. Im Gegensatz zur vorliegenden Arbeit wurde die Operationalisierung der Preiskompetenz bei Krafft allerdings nicht in Form einer Likert-Skala vorgenommen, sondern durch direkte Abfrage dreier Kategorien.
Vgl. Müller (2004), S. 392.
Vgl. Stock (2003), S. 220. Die Anzahl der Stufen und Ankerpunkte finden sich bei Stock (2004), S. 797.
Vgl. Jaworski; Kohli (1993), S. 68.
Vgl. Song; Perry (1997), S. 16.
Vgl. Porter (1979), S. 142.
Vgl. Pelham; Wilson (1996), S. 40.
Zum Konzept der Rating-Skalen vgl. Greving (2006), S. 76–82.
Vgl. Reinartz; Krafft; Hoyer (2004), S. 303 f.
Vgl. Stock (2003), S. 220. Allerdings wird das Konstrukt dort “Umweltunsicherheit” genannt.
Vgl. Homburg; Workman; Krohmer (1999), S. 14.
Vgl. Bello; Gilliland (1997), S. 31.
Vgl. Krafft (1995a), S. 254.
Vgl. Krafft (1995a), S. 259 sowie John; Weitz (1989), S. 12. In beiden Arbeiten wird die Schwierigkeit der Outputmessung anhand dieses einen Indikators gemessen.
Vgl. John; Weitz (1989), S. 13.
Vgl. Morgan; Hunt (1994), S. 35; Zaheer; McEvily; Perrone (1998), S. 148. Zaheer/ McEvily/Perrone adaptierten wiederum eine Skala von Rempel/ Holmes. Siehe Rempel; Holmes (1986), S. 30 f.
Vgl. Cravens et al. (1993), S. 57; Anderson; Oliver (1987), S. 80.
Vgl. Jap (1999), S. 473.
Vgl. Krafft (1995a), S. 256.
Vgl. Outland; Lal; Staelin (1990), S. 22.
Vgl. Homburg; Workman; Krohmer (1999), S. 15.
Vgl. Homburg; Workman; Krohmer (1999), S. 15.
Vgl. Reinartz; Krafft; Hoyer (2004), S. 303. Reinartz/ Krafft/ Hoyer nehmen eine umfassende formative Messung des CRM-Prozesses vor. Die ausgewählten Indikatoren verschiedener Phasen des CRM-Prozesses für die hier vorliegenden Messung der CRM-Orientierung eines Unternehmens dienen jedoch der Messung desselben Sachverhaltes, da eine CRM-Orientierung als Verursacher der Ausprägungen dieser Indikatoren anzusehen ist.
Vgl. Cravens et al. (1993), S. 58.
Vgl. Krafft (1995a), S. 223.
Vgl. Olson; Slater; Hult (2005), S. 62. Die Skala wurde wiederum von einer Skala zur Messung der Zentralisierung einer Geschäftseinheit von Menon und Koautoren adaptiert. Siehe Menon et al. (1999), S. 36.
Vgl. Homburg; Giering (1996), S. 5 und die dort angegebene Literatur.
Vgl. zu einem derartigen Vorgehen bspw. Krafft (1995a), S. 270 f.
Vgl. Homburg; Giering (1996). Zur Kritik an Kriterien der Angemessenheit einer Multi-Item-Skala zur Messung eines Konstrukts siehe Albers; Hildebrandt (2006), S. 6 f. sowie Bergkvist; Rossiter (2007), S. 175–184.
Vgl. hier und im Folgenden Backhaus et al. (2006), S. 269.
Vgl. hier und im Folgenden Backhaus et al. (2006), S. 274 f. Backhaus und Koautoren weisen darauf hin, dass der Bartlett-Test eine Normalverteilung der Variablen voraussetzt.
Vgl. hier und im Folgenden Backhaus et al. (2006), S. 275 f.
Vgl. Dziuban; Shirkey (1974), S. 359.
Vgl. hier und im Folgenden Backhaus et al. (2006), S. 276 f.
Vgl. Kaiser; Rice (1974), S. 112.
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 299. Backhaus et al. hingegen sehen hohe Faktorladungen erst ab Werten ≥0,5 gegeben. Sofern sie inhaltlich plausibel sind, können auch Querladungen mit Werten >0,4 toleriert werden, allerdings sollten Variablen, wenn sie auf mehrere Faktoren sehr hoch laden, bei jedem dieser Faktoren berücksichtigt werden.
Vgl. Bohrnstedt (1970), S. 92. Zur Eignung der explorativen Faktorenanalyse für die Untersuchung der Faktorenstruktur vgl. Vinzi; Lauro; Tenenhaus (2003), S. 5 f.
Das Kaiser-Kriterium dient einer Bestimmung der Anzahl zu extrahierender Faktoren. Es findet sich in der Literatur oftmals auch unter dem Namen Kaiser-Guttman-Kriterium. Gemäß Kaiser-Kriterium wird die Extraktion aller Faktoren mit einem Eigenwert >1 als sinnvoll erachtet. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 295; Bortz (2005), S. 544.
Vgl. Himme (2006), S. 387.
Vgl. Homburg; Giering (1996), S. 8.
Vgl. hier und im Folgenden Homburg; Giering (1996), S. 8.
Vgl. Nunnally; Bernstein (1994), S. 265 f.
Vgl. Peter (1997), S. 180; Homburg; Giering (1996), S. 8.
Die Item-to-Total-Korrelation bezeichnet die Korrelation eines Indikators mit der Summe aller anderen Indikatoren, die demselben Konstrukt zugeordnet sind. Vgl. Homburg; Giering (1996), S. 8. Die beschriebene Vorgehensweise lässt sich zurückführen auf eine Empfehlung von Churchill. Vgl. Churchill (1979), S. 68.
Vgl. Bollen; Lennox (1991), S. 308.
Siehe zur Übersicht anwendbarer Gütekriterien Homburg; Baumgartner (1995b), S. 165 f.
Vgl. Betz (2003), S. 79–82. Die Berechnung dieser Prüfkriterien der konfirmatorischen Faktorenanalyse ist nur möglich bei Faktoren, die sich aus mindestens vier Indikatoren zusammensetzen.
Die Diskrepanzfunktion dient einer Messung des Abstandes zwischen modelltheoretischer und empirischer Varianz-Kovarianz-Matrix. Sie ist Grundlage sämtlicher Berechnungen der konfirmatorischen Faktorenanalyse. Zur Modellierung der Diskrepanzfunktion findet sich in der Literatur eine Vielzahl an Verfahren. Beispielhaft seien an dieser Stelle die Maximum-Likelihood-Methode oder die Methode der ungewichteten kleinsten Quadrate erwähnt. Der letztgenannte Schätzalgorithmus bietet den Vorteil, keine Normalverteilung der Indikatoren vorauszusetzen und wird daher im Rahmen der vorliegenden Arbeit zur Berechnung nahezu aller Prüfkriterien herangezogen, da Häufigkeitsverteilungen zeigen, dass der überwiegende Teil der Indikatoren von einer Normalverteilung abweicht. Die Maximum-Likelihood-Methode hingegen erfordert eine Normalverteilung der untersuchten Indikatoren und wird im Rahmen der vorliegenden Arbeit lediglich zur Berechnung des Prüfkriteriums χ2-Wert/df genutzt. Vgl. Betz (2003), S. 77–79. Siehe auch Backhaus et al. (2006), S. 368–371; Backhaus; Blechschmidt; Eisenbeiß (2006), S. 714.
Das Basismodell ist durch eine besonders schlechte Anpassung gekennzeichnet; die Indikatoren dieses Modells werden als unkorreliert modelliert. Das relevante Modell ist hier das jeweilige Messmodell. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 381.
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 380
Vgl. Homburg; Giering (1996), S. 10. In Struktur-und Messmodellen bestimmen die Pfeile (Wirkungszusammenhänge der Konstrukte untereinander sowie zwischen Konstrukten und Indikatoren) die Anzahl der Freiheitsgrade, nicht die Anzahl der Beobachtungen.
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 380.
Vgl. Zinnbauer; Eberl (2004), S. 18.
Vgl. Homburg; Baumgartner (1995b), S. 172.
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 379 f.
Die Berechnung des Chi-Quadrat-Wertes ist an eine Reihe von Voraussetzungen gebunden, die in der Praxis üblicherweise nicht erfüllt sind. Eine Anwendung dieses Prüfkriteriums wird daher als hochproblematisch angesehen. Vgl. Zinnbauer; Eberl (2004), S. 10. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit lässt insbesondere die fehlende Normalverteilung der Indikatoren eine geringe Aussagekraft der berechneten Maßzahl erwarten. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 379. Die Angabe des Verhältnisses von Chi-Quadrat-Wert und der Anzahl der Freiheitsgrade soll dem Leser daher lediglich als Zusatzinformation dienen, wird jedoch nicht zur Diagnose eines unzureichenden Modellfits herangezogen. Von Letzterem soll erst dann ausgegangen werden, wenn zusätzlich auch andere globale Gütekriterien verletzt sind.
Vgl. Homburg; Giering (1996), S. 10.
Vgl. hier und im Folgenden Götz; Liehr-Gobbers (2004a), S. 727. Der kritische Wert von 50% lässt sich darauf zurückführen, dass die gemeinsame Varianz von Indikator und latenter Variable nur dann einen größeren Wert als die Varianz des Messfehlers annimmt, wenn mehr als die Hälfte der Varianz eines Indikators durch die zugrunde liegende Variable erklärt werden kann. Vgl. Carmines; Zeller (1979), S. 27.
Vgl. Hulland (1999), S. 198.
Vgl. hier und im Folgenden Homburg; Giering (1996), S. 10 f.
Vgl. Bagozzi; Yi (1988), S. 82. Zur Vorteilhaftigkeit dieses Prüfkriteriums gegenüber Cronbachs Alpha siehe auch Ringle; Spreen (2007), S. 212.
Vgl. Fornell; Larcker (1981), S. 46.
Zwar weisen mehrere der Indikatoren Querladungen auf; sämtliche dieser Querladungen nehmen allerdings Werte <0,3 an und lassen sich plausibel erklären bzw. stellen keinen Widerspruch dar. So ist bspw. die negative Querladung des Indikators OSG7 (Gewinnung von Marktanteilen) auf Faktor 6 (O4: Qualitätsführerschaft) unmittelbar einleuchtend, da eine Steigerung von Marktanteilen oftmals mit der Verfolgung einer Kostenführerschaft einhergeht. Vgl. Porter (1980), S. 34–46. Hingegen ist bspw. die Querladung des Indikators OSG7 (Gewinnung von Marktanteilen) auf den Faktor 9 (Schwierigkeit der Inputmessung) nicht gleichermaßen plausibel. Allerdings könnte hier z. B. argumentiert werden, dass bei der Zielsetzung einer Gewinnung von Marktanteilen die Maßgrößen Umsatz bzw. Absatz ausreichend sind für eine zutreffende Evaluierung der VADM und somit eine weitergehende Inputmessung nicht notwendig ist. Ein derartiger Zusammenhang ist zwar a priori nicht zwingend erwartet worden, stellt jedoch auch keinen Widerspruch dar.
Vgl. Bollen; Lennox (1991), S. 308.
Vgl. Chin (1998), S. 307.
Vgl. Fassott (2006), S. 70; Götz; Liehr-Gobbers (2004a), S. 728–730; Jarvis; MacKenzie; Podsakoff (2003), S. 202.
Vgl. Ringle; Spreen (2007), S. 213 f.; Diamantopoulos; Winkelhofer (2001), S. 269.
Vgl. hier und im Folgenden Backhaus et al. (2006), S. 91.
Vgl. Schneider (2006), S. 192. Einige Autoren schlagen einen Richtwert VIF <10 vor. Siehe bspw. Eggert; Fassott (2003), S. 8; Diamantopoulos; Winkelhofer (2001), S. 272. Dieser Wert wird jedoch erst dann überschritten, wenn die gemeinsame Varianz eines Indikators mit den anderen Indikatoren des Messmodells über 90 Prozent liegt. Siehe Ringle; Spreen (2007), S. 214.
Vgl. im Folgenden Reinartz; Krafft; Hoyer (2004), S. 298 f.; Götz; Liehr-Gobbers (2004a), S. 729 f.
Siehe zur Verwendung direkt gemessener Indikatoren bzw. Single-Items Bergkvist; Rossiter (2007), S. 175–184.
Vgl. Wiltinger (1996), S. 994; Zarth (1981), S. 111; Stephenson; Cron; Frazier (1979), S. 27.
Vgl. Lauszus; Kneller (2002), S. 114.
Vgl. Voeth; Rabe (2004), S. 1027.
Vgl. Homburg; Jensen; Schuppar (2005), S. 26.
Vgl. Bhardwaj (2001), S. 146–159.
Vgl. Thieme (2006), S. 54. Ein weiterer Aspekt in diesem Zusammenhang kann auch “Sales Call Anxiety”, die Furcht vor der Zurückweisung durch einen Kunden, sein. Siehe hierzu Verbeke; Bagozzi (2000), S. 88–101.
Vgl. Anderson (1988), S. 252; Ouchi (1979), S. 846 f.
Vgl. Albers (2002b), S. 248; Ramaswami; Srinivasan; Gorton (1997), S. 31; Ramaswami (1996), S. 105. Katz/ Kahn definieren Opportunismus im Sinne von: „Employees who engage in activities that thwart or undermine organizational effectiveness.” Siehe Katz; Kahn (1978).
Vgl. Strout (2001) und (2002). Siehe auch Jelinek; Ahearne (2006), S. 457 f.
Anderson (1988), S. 248.
Vgl. Jaworski (1988), S. 34 f.
Vgl. Becker (1998), S. 523; Nieschlag; Dichtl; Hörschgen (1997), S. 412 f.
Vgl. Noble; Gruca (1999), S. 438. Das Gegenteil dieser Strategie ist das „Parity Pricing“ oder „Follower Pricing“.
Vgl. Stigler (1947), S. 227 f. Siehe auch Ono (1982), S. 11; Scherer (1970), S. 170.
Vgl. Stephenson; Cron; Frazier (1979), S. 28.
Vgl. Stephenson; Cron; Frazier (1979), S. 26. Siehe hierzu auch die Wirkungsbreite von Preisnachlässen in Abschnitt 2.3.
Vgl. Joseph (2001), S. 65.
Vgl. hier und im Folgenden Joseph; Krafft (2001), S. 10.
Vgl. Moncrief; Lamb; Mackay (1991), S. 281 f.
Vgl. Lauszus; Kneller (2002), S. 122. Zur Schilderung eines solchen Praxisbeispiels der Implementierung einer IT-Unterstützung der Preisentscheidung im gesamten Unternehmen inkl. VAD siehe Dutta; Zbaracki; Bergen (2003), S. 625 f. sowie Kern (1989), S. 44–49.
Vgl. Anderson (1988), S. 252; Ouchi (1979), S. 846 f.
Vgl. Jaworski (1988), S. 34 f.
Das Verfahren der Regressionsanaylse wird als bekannt vorausgesetzt. Zu Anforderungen an die Daten und den Ablauf der Regressionsanalyse siehe ausführlich Backhaus et al. (2006), S. 45–116.
Vgl. Homburg; Krohmer (2003), S. 274.
Vgl. Skiera; Albers (2000), S. 208.
Vgl. hierzu Skiera; Albers (2000), S. 216–218. Zur Verwendung von Rating-und Likert-Skalen als „quasi-metrisch“ siehe Homburg; Krohmer (2003), S. 220.
Vgl. Wittink (1988), S. 141–146. Nichtlinearität kann bspw. in bivariaten Streudiagrammen analysiert werden. Zu Testverfahren siehe Kmenta (1997), S. 517 f.
Zum Nachweis und Behandlung von Multikollinearität siehe Schneider (2006), S. 187–204. Multikollinearität wurde im Rahmen der Konstruktvalidierung (Abschnitt 6.4) anhand von Korrelationsmatrizen und VIFs bereits untersucht und führte teilweise zum Ausschluss von Indikatoren.
Vgl. Krafft (1995a), S. 301. Hierzu kann neben einer visuellen Inspektion der Residuenplots ein nichtparametrischer Kolmogorov-Smirnov-Test durchgeführt werden. Bei den vorliegenden Regressionsmodellen weisen Residuenplots und Tests aus, dass die Normalverteilungsprämisse nicht verletzt wird, so dass inferenzstatistische Aussagen abgeleitet werden können.
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 84–87. Heteroskedastizität kann ebenfalls mittels visueller Inspektion der Residuenplots aufgedeckt werden. Die Residuenplots der Regressionsmodelle weisen keine für heteroskedastische Störgrößen typischen Muster auf, so dass von Homoskedastizität ausgegangen werden kann.
Zur Bestimmung beeinflussender Beobachtungen mittels Cook’s Distance siehe bspw. Chatterjee; Hadi (1986), S. 383 f.
Vgl. Fassott (2005), S. 20.
Vgl. Jöreskog (1970). LISREL steht als Akronym für Linear Structural Relationships. Vgl. Scholderer; Balderjahn (2006), S. 58.
Vgl. Bagozzi; Baumgartner (1996), S. 386.
Vgl. Herrmann; Huber; Kressmann (2006), S. 37.
Vgl. Götz; Liehr-Gobbers (2004a), S. 714; Chin (1998), S. 295; Lohmöller (1989), S. 28.
Vgl. MacCallum; Browne (1993). Zum weitverbreiteten Missverständnis, die Kovarianzstrukturanalyse erlaube ausschließlich eine Spezifikation reflektiver Messmodelle, siehe Scholderer; Balderjahn (2006), S. 65.
Vgl. Herrmann; Huber; Kressmann (2006), S. 37.
Vgl. Chin; Newsted (1999), S. 312 f.; Scholderer; Balderjahn (2006), S. 63.
Für Details zum PLS-Algorithmus siehe z. B. Betzin; Henseler (2005), S. 60–68; Tenenhaus et al. (2005), S. 160–191; Chin; Newsted (1999), S. 315–321; Götz; Liehr-Gobbers (2004a), S. 722–724; Wold (1982), S. 325–332.
Vgl. Götz; Liehr-Gobbers (2004a), S. 722.
Vgl. hierzu Albers; Hildebrandt (2006), S. 15 f.; Götz; Liehr-Gobbers (2004a), S. 720–722.
Vgl. Chin; Newsted (1999), S. 310 und S. 313.
Vgl. Chin; Newsted (1999), S. 335. Siehe zur Thematik der Stichprobengröße bei Kausalanalysen auch Backhaus; Blechschmidt; Eisenbeiß (2006).
Eine Faustregel besagt, dass die Stichprobe mindestens zehn Mal so groß sein sollte wie die umfangreichste multiple Regression im Modell, die entweder durch die Anzahl der Indikatoren im umfangreichsten formativen Messmodell oder die höchste Anzahl der auf ein endogenes Konstrukt einwirkenden Konstrukte determiniert ist. Vgl. z. B. Chin (1998), S. 311; Götz; Liehr-Gobbers (2004a), S. 721. Mit insgesamt 16 Konstrukten, die als Determinanten der Delegation von Preiskompetenz untersucht werden, ergibt sich somit eine geforderte Mindestgröße der Stichprobe von 160 Fällen. Die Anforderung wird mit einer Fallzahl n=179 erfüllt. Für eine exaktere Bestimmung der minimalen Stichprobengröße mit Hilfe der Statistical Power Analysis vgl. Cohen (1988).
Zu den Problemen der Einbindung formativer Messmodelle in LISREL vgl. MacCallum; Browne (1993).
Ringle; Wende; Will (2005).
Vgl. Eggert; Fassott; Helm (2005), S. 108 sowie Chin; Marcolin; Newsted (2003), S. 193.
Vgl. Kenny; Judd (1984), S. 201–210. Der multiple Indikator-Ansatz wird in den Ausführungen zur Berücksichtigung moderierender Effekte in Abschnitt 6.6.3 erläutert.
Die nachfolgend beschriebene Vorgehensweise orientiert sich an Götz; Liehr-Gobbers (2004a), S. 730 f. Siehe auch Ringle; Spreen (2007), S. 214 f.; Ringle (2004), S. 17–29.
Aufgrund fehlender Verteilungsannahmen des PLS-Ansatzes kann eine Ermittlung der empirischen t-Werte nicht auf direktem Wege vorgenommen werden, sondern erfolgt unter Zuhilfenahme des sogenannten Bootstrapping-Verfahrens. Dieses Verfahren stellt eine Resampling-Prozedur dar, bei der aus einer Gesamtstichprobe (unter Zurücklegung gezogener Fälle) eine a priori spezifizierte Anzahl an Teilstichproben gleicher Größe generiert wird. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden insgesamt 500 Teilstichproben gebildet. Die Anspruchsniveaus der t-Statistik sind somit für 500-1 = 499 Freiheitsgrade zu ermitteln. Zum Bootstrapping-Verfahren und weiteren Resampling-Techniken siehe Efron; Gong (1983).
Vgl. hier und im Folgenden Götz; Liehr-Gobbers (2004a), S. 730.
Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 97.
Vgl. Götz; Liehr-Gobbers (2004b), S. 25 f.
Vgl. Fornell; Cha (1994), S. 72.
Zur ausführlichen Herleitung vgl. Fornell; Cha (1994), S. 71–73. Unterschiedliche Berechnungen lassen sich abhängig davon vornehmen, welche Art der Schätzung gewählt wird (Kommunalität versus Redundanz). Siehe dazu Chin (1998), S. 318.
Vgl. Ringle; Spreen (2007), S. 215; Götz; Liehr-Gobbers (2004b), S. 25 f.
Vgl. hier und im Folgenden Götz; Liehr-Gobbers (2004a), S. 730 f.
Vgl. zu Moderatoren und Mediatoren in Regressionen hier und im Folgenden Müller (2006), S. 257–274.
Vgl. Jaccard; Turrisi; Wan (1990), S. 7; Baron; Kenny (1986), S. 1174. Vgl. umfassend zur Analyse moderierender Effekte McClelland; Judd (1993), S. 376–390.
Vgl. Giering (2000), S. 93 f.
Vgl. hierzu insbesondere Chin; Marcolin; Newsted (2003).
Zum Verfahren der kausalanalytischen Gruppenanalyse siehe stellvertretend Bollen (1989). Aufgrund der Kritik an diesem Verfahren bedingt durch die Zweiteilung der Stichprobe, die Willkür des Entscheidungskriteriums hierfür und die Schwierigkeit der Ableitung von Aussagen hinsichtlich der Stärke des Interaktionseffektes wird im Folgenden nur die moderierte Regressionsanalyse erläutert. Siehe zur Kritik Jaccard; Turrisi; Wan (1990), S. 48.
Vgl. hierzu und im Folgenden Jaccard; Turrisi; Wan (1990), S. 49. Im Englischen wird die Gruppenanalyse „Multi-Group Analysis“ oder „Moderator Median-Split Analysis“ genannt.
Vgl. Chin (2000), Keil et al. (2000), S. 312–315.
Vgl. Chin (2003); Dibbern; Chin (2005).
Vgl. grundlegend z. B. Cohen et al. (2003); Jaccard; Turrisi (2003); Zedeck (1971).
Vgl. z. B. Cohen et al. (2003), S. 257. Die hier vorgestellte Notation für die einzelnen Variablen wird im Folgenden beibehalten.
Hierbei ist zu beachten, dass der Interaktionsterm in seiner Grundform nur lineare bzw. proportionale Interaktionseffekte abbildet. Zur Modellierung komplexerer Interaktionseffekte vgl. Cohen et al. (2003), S. 290–296. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit werden ausschließlich lineare Wirkungsbeziehungen untersucht.
Vgl. Baumgartner; Bagozzi (1995), S. 187–190; Ping (1995), S. 336; Jaccard; Turrisi; Wan (1990), S. 38–40.
Vgl. Cohen et al. (2003), S. 297; Jaccard; Turrisi (2003), S. 72 f.; Jaccard; Wan (1996), S. 2 f. sowie Huber; Heitmann; Herrmann (2006), S. 698.
Vgl. Kenny; Judd (1984), S. 201–210.
Vgl. Eggert; Fassott; Helm (2005), S. 107.
Vgl. Cohen et al. (2003), S. 261–267; Aiken; West (1991), S. 28 f.; Jaccard; Turrisi; Wan (1990), S. 30 f. Zur Kritik der Unwirksamkeit dieses Vorgehens siehe Echambadi; Hess (2007) sowie Gatignon; Vosgerau (2005).
Vgl. Chin; Marcolin; Newsted (2003), S. 191. Zum Nachteil potenziell irreführender Parameterwerte siehe Huber; Heitmann; Herrmann (2006), S. 701.
Vgl. Eggert; Fassott; Helm (2005), S. 109; Sharma; Durand; Gur-Arie (1981), S. 293 f.
Vgl. z. B. Betz (2003), S. 200 f.; Sharma; Durand; Gur-Arie (1981), S. 293.
Vgl. Chin; Marcolin; Newsted (2003), S. 196.
Vgl. Sharma; Durand; Gur-Arie (1981), S. 293. Dies hat zur Folge, dass die moderierende Wirkung anhand sachlogischer Überlegungen spezifiziert werden muss, da rein mathematisch auch eine moderierende Wirkung der exogenen Variable auf die Beziehung Moderatorvariable zu endogener Variable vorliegen könnte. Siehe Huber; Heitmann; Herrmann (2006), S. 697.
Vgl. Chin (1998), S. 301–303.
Vgl. Chin; Marcolin; Newsted (2003), S. 199 und Abschnitt 6.4.1.1.
Vgl. Carte; Russell (2003), S. 493 f.
Vgl. z. B. Jaccard; Wan; Turrisi (1990), S. 469.
Vgl. hierzu und im Folgenden Eggert; Fassott; Helm (2005), S. 109.
Vgl. Chin; Marcolin; Newsted (2003), S. 198.
Vgl. Chin; Marcolin; Newsted (2003), Appendix D.
Zur ausführlichen Beschreibung samt Fallbeispiel siehe Eggert; Fassott; Helm (2005), S. 108 und S. 114–116.
Vgl. Eggert; Fassott; Helm (2005), S. 110 sowie Chin; Marcolin; Newsted (2003), S. 211. Insbesondere wenn wie in der vorliegenden Arbeit keine Fixierung des Basismodells vorgenommen wird, können zusätzlich aufgenommene Moderatorvariablen und Interaktionsterme eine Verschiebung der Haupteffekte und nur geringe Veränderungen des Bestimmtheitsmaßes zur Folge haben.
Vgl. Carte; Russell (2003), S. 484 f.
Vgl. Carte; Russell (2003), S. 482 und S. 484. Zur ausfürhlichen Vorgehensweise der paarweisen Indikatormultiplikation siehe Götz; Liehr-Gobbers (2004 b), S. 9 f.
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(2008). Grundlagen der empirischen Untersuchung. In: Delegation von Preiskompetenz an den Verkaufsaußendienst. Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-9810-1_6
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