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Überprüfung des Kausalmodells zur Erklärung des Kaufverhaltens bei funktionellen Lebensmitteln im Rahmen einer empirischen Studie

  • Anja Karina Herrmann

Zusammenfassung

Um das postulierte Hypothesengefüge einer empirischen Überprüfung zu unterziehen, bedarf es eines Verfahrens, das sich zur quantitativen Analyse des entwickelten Ansatzes eignet. Um eine bestmögliche Analyse des Kaufverhaltens bei funktionellen Lebensmitteln zu ermöglichen, muß ein solches Analyseverfahren mehreren Anforderungen gerecht werden:383 Es sollte zunächst in der Lage sein, kausale Beziehungen zwischen mehreren latenten — d.h. nicht beobachtbaren — Variablen zu erfassen (Kriterium 1).384

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Notes

  1. 383.
    Vgl. Peter (2001), S. 128 ff.Google Scholar
  2. 384.
    Im vorliegenden Modell stellen die Größen Kaufverhalten bzgl. LC1, Kaufabsicht bzgl. LC1, Einstellung zum Kauf hinsichtlich LC1, Subjektive Norm LC1, Einstellung bzgl. der Produktgruppe des Functional Food, Wahrgenommener Gesamtnutzen, Wahrgenommenes Gesamtrisiko und die allgemeinen Einstellungen latente Variablen dar.Google Scholar
  3. 385.
    Endogene latente Variablen stellen im entwickelten Modell die Konstrukte des Kaufverhaltens bzgl. LC1, der Kaufabsicht bzgl. LC1, der Einstellung zum Kauf von LC1 und der Einstellung zur Produktgruppe der funktionellen Lebensmittel dar, während Subjektive Norm, allgemeine ernährungsrelevante Einstellungen, Wahrgenommener Gesamtnutzen und Wahrgenommenes Gesamtrisiko exogene latente Variablen repräsentieren. Graphisch läßt sich die Unterscheidung der beiden Variablenarten daran erkennen, daß von latenten exogenen Variablen nur Pfeile abgehen, wohingegen bei latenten exogenen Variablen sowohl Pfeile abgehen als auch eintreffen.Google Scholar
  4. 386.
    Indikatoren stellen unmittelbar meßbare Sachverhalte dar, die sich zur Operationalisierung von nicht direkt erfaßbaren Phänomene eignen. Vgl. Kroeber-Riel/Weinberg (1999), S. 31.Google Scholar
  5. 387.
    Vgl. Breitung (1979), S. 213 ff.; Bagozzi (1994), S. 26 f.Google Scholar
  6. 388.
    Vgl. Peter (2001), S. 130; Ohlwein (1999), S. 220.Google Scholar
  7. 389.
    Vgl. etwa Homburg (1995); Braunstein (2001); Peter (2001); Ohlwein (1999); Giering (2001); Rudolph (1998).Google Scholar
  8. 390.
    Im folgenden werden vor allem die Begriffe Kovarianzstrukturanalyse und LISREL-Analyse (synonym) verwendet. LISREL steht für Linear Structural Relations.Google Scholar
  9. 391.
    Vgl. Hildebrandt (1995), Sp. 1125 f. Die Begriffe manifeste Variablen, beobachtbare Variablen und Indikatoren werden im folgenden synonym verwendet.Google Scholar
  10. 392.
    Vgl. Homburg/Giering (1998), S. 116 ff.; Homburg/Baumgartner (1995-a-), S. 165 ff.Google Scholar
  11. 393.
    Vgl. Baer (2001).Google Scholar
  12. 394.
    Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 9.Google Scholar
  13. 399.
    Vgl. Homburg/Pflesser(1999), S. 640.Google Scholar
  14. 400.
    Vgl. Baumgartner/Homburg (1996), S. 142; Hildebrandt (1995), Sp. 1128; Bentier (1983), S. 28 ff.; Jöreskog/Sörbom (1982), S. 404 f.Google Scholar
  15. 401.
    Gemäß den acht zu schätzenden Parametertypen existieren acht zugehörige Parametermatrizen. Die einzelnen Parameter werden jeweils mit einem kleinen griechischen Buchstaben bezeichnet, während für ihre Matrizen der entsprechende Großbuchstaben verwendet wird.Google Scholar
  16. 395.
    Vgl. Förster/Fritz/Silberer/Raffée (1984), S. 349 f.Google Scholar
  17. 396.
    Vgl. Rudolph (1998), S. 103.Google Scholar
  18. 397.
    Vgl. Peter (2001), S. 137.Google Scholar
  19. 398.
    Vgl. Homburg/Pflesser (1999), S. 641.Google Scholar
  20. 402.
    Vgl. Förster/Fritz/Silberer/Raffée (1984), S. 350; Steenkamp/van Trijp (1991), S. 287.Google Scholar
  21. 403.
    Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 9.Google Scholar
  22. 404.
    Vgl. Backhaus et al. (2000), S. 476.Google Scholar
  23. 405.
    Vgl. Hildebrandt (1995), Sp. 1128; Homburg (1989), S. 151.Google Scholar
  24. 406.
    Vgl. Bollen (1989), S. 104 ff.; Homburg (1992), S. 500 ff.; Jöreskog/Sörbom (1989), S. 16 ff.Google Scholar
  25. 407.
    Vgl. Hildebrandt (1995), Sp. 1125.Google Scholar
  26. 408.
    Werden empirische Kovarianzen von nahe Null ermittelt, so bedeutet dies, daß keine lineare Beziehung zwischen zwei Variablen besteht. Kovarianzwerte von größer oder kleiner Null implizieren, daß die Variablen in einem linearen Zusammenhang stehen, d.h. bei Änderung einer Variablen bewegt sich die andere Variable in die gleiche (positiver Zusammenhang) oder in die entgegengesetzte Richtung (negativer Zusammenhang). Zu beachten ist, daß der absolute Wert einer Kovarianz keine Aussage über die Stärke der Beziehungen zuläßt. Hierfür ist die Kovarianz auf ein bestimmtes Intervall zu normieren, was geschieht, indem sie durch die Standardabweichung der zugehörigen Variablen geteilt wird. Es entsteht eine normierte Größe, die Werte auf einem Intervall von-1 bis +1 annehmen kann: der Korrelationskoeffizient. Vgl. dazu auch Backhaus et al. (2000), S. 398.Google Scholar
  27. 409.
    Vgl. Homburg (1992), S. 500.Google Scholar
  28. 410.
    Vgl. Backhaus et al. (2000), S. 412 ff.Google Scholar
  29. 411.
    Vgl. Förster/Fritz/Silberer/Raffée (1984), S. 354.Google Scholar
  30. 412.
    Vgl. Homburg/Hildebrandt (1998), S. 21.Google Scholar
  31. 413.
    Vgl. Homburg/Pflesser(1999), S. 644.Google Scholar
  32. 414.
    Vgl. Hoyle (1995), S. 5 f.; Bollen (1989), S. 105 ff.Google Scholar
  33. 415.
    Zur Berechnung des Modellfit vgl. Kapitel IV-2.3.2.Google Scholar
  34. 416.
    Vgl. Peter (2001), S. 138.Google Scholar
  35. 417.
    Für einen Überblick über die Schätzverfahren sowie ihre jeweiligen Vor-und Nachteile vgl. im einzelnen Jöreskog/Sörbom (1996), S. 17 ff.; Bollen (1989), S. 111 ff.; Jöreskog/Sörbom (1989), S. 16 ff.Google Scholar
  36. 418.
    Vgl. Chou/Bentler (1995), S. 54; Backhaus et al. (2000), S. 451 und S. 493.Google Scholar
  37. 419.
    Vgl. Bagozzi/Baumgartner(1994), S. 396; Hildenbrandt (1983), S. 88.Google Scholar
  38. 420.
    Vgl. Rudolph (1998), S. 108 f.; Finch/West/MacKinnon (1997), S. 91 ff.; Hoyle/Panter (1995), S. 163; Bentler/Chou (1987), S. 89.Google Scholar
  39. 421.
    Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 6.Google Scholar
  40. 422.
    Vgl. Bortz/Döring (2002), S. 195 ff.Google Scholar
  41. 423.
    Vgl. Peter (1979), S. 7.Google Scholar
  42. 424.
    Vgl. Nieschlag/Dichtl/Hörschgen (2002), S. 429 f.Google Scholar
  43. 425.
    Vgl. Heeler/Ray (1972), S. 361.Google Scholar
  44. 426.
    Vgl. Churchill (1991), S. 489 ff.; Hildebrandt (1984), S. 42; Peter (1981), S. 134 f.; Bagozzi (1979), S. 22 ff.Google Scholar
  45. 427.
    Vgl. Churchill (1991), S. 490.Google Scholar
  46. 428.
    Vgl. Hildebrandt (1984), S. 43.Google Scholar
  47. 429.
    Vgl. Bagozzi/Yi/Phillips (1991), S. 421.Google Scholar
  48. 430.
    Vgl. Fornell/Tellis/Zinkhan (1982), S. 405.Google Scholar
  49. 431.
    Vgl. Peter (1981), S. 136.Google Scholar
  50. 432.
    Vgl. Bagozzi (1981), S. 197; Bagozzi/Yi/Phillips (1991), S. 425.Google Scholar
  51. 433.
    Vgl. Bagozzi (1980), S. 129.Google Scholar
  52. 434.
    Vgl. Homburg/Giering (1998), S. 118 ff.Google Scholar
  53. 435.
    Vgl. Bollen (1989), S. 215; Gerbing/Anderson (1988), S. 190; Peter (1979), S. 8 ff.; Cronbach(1951), S. 297 ff.Google Scholar
  54. 436.
    Vgl. Homburg (1995), S. 81.Google Scholar
  55. 437.
    Vgl. Cortina (1993), S. 101.Google Scholar
  56. 438.
    Vgl. Homburg/Giering (1998), S. 128 ff.Google Scholar
  57. 439.
    Vgl. Peter (2001), S. 180.Google Scholar
  58. 440.
    Vgl. Churchill (1979), S. 68.Google Scholar
  59. 441.
    Vgl. Gerbing/Hamilton (1996), S. 62 ff. tine S. 227.Google Scholar
  60. 442.
    Vgl. Ohlwein (1999), S. 225.Google Scholar
  61. 443.
    Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 8.Google Scholar
  62. 444.
    Vgl. Green (1996), S. 50 ff.Google Scholar
  63. 445.
    Vgl. Gerbing/Anderson (1988), S. 189 f.Google Scholar
  64. 446.
    Vgl. Peter (2001), S. 179.Google Scholar
  65. 447.
    Vgl. Rudolph (1998), S. 109.Google Scholar
  66. 448.
    Vgl. Hu/Bentler (1995), S. 76 ff.; Ohlwein (1999), S. 230.Google Scholar
  67. 449.
    Bei den in dieser Arbeit eingesetzten globalen Gütemaßen handelt es sich um die in der deutschen und amerikanischen Marketingforschung am häufigsten eingesetzten Maße.Google Scholar
  68. 450.
    Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 10.Google Scholar
  69. 451.
    Vgl. Peter (2001), S. 140.Google Scholar
  70. 452.
    Vgl. Jöreskog/Sörbom (1993b), S. 122; Cudeck/Browe (1983), S. 147 ff.Google Scholar
  71. 453.
    Vgl. Bagozzi/Yi (1988), S. 77.Google Scholar
  72. 454.
    Vgl. Bagozzi/Baumgartner(1994), S. 399.Google Scholar
  73. 455.
    Vgl. Anderson/Gerbing (1984), S. 157.Google Scholar
  74. 456.
    Vgl. Rust/Lee/Valente (1995), S. 281; Bagozzi/Baumgartner (1994), S. 398. Die Anzahl der Freiheitsgrade gibt an, wie viele Parameter mehr als benötigt zur Berechnung der Kovarianzmatrix zur Verfügung stehen. Bspw. weist ein Modell mit einem Konstrukt und drei Indikatoren einen Freiheitsgrad auf, d.h. es ist gerade noch vollständig identifiziert.Google Scholar
  75. 457.
    Vgl. Homburg/Baumgartner(1995-a-), S. 172.Google Scholar
  76. 458.
    Vgl. Fritz (1992), S. 126.Google Scholar
  77. 459.
    Vgl. Homburg/Baumgartner(1995-a-), S. 172.Google Scholar
  78. 460.
    Vgl. Homburg/Baumgartner(1995-a-), S. 166.Google Scholar
  79. 461.
    Vgl. Steiger (1990), S. 176 ff.; Wrobel/Tietz (1997), S. 71 f.Google Scholar
  80. 462.
    Vgl. Baumgartner/Homburg (1996), S. 153.Google Scholar
  81. 463.
    Vgl. Anderson/Gerbing (1988), S. 411 ff.Google Scholar
  82. 464.
    Vgl. Homburg/Baumgartner(1995-a-), S. 168.Google Scholar
  83. 465.
    Vgl. Fritz (1992), S. 130 f.; Bagozzi/Yi (1988), S. 80.Google Scholar
  84. 466.
    Vgl. Peter (2001), S. 145.Google Scholar
  85. 467.
    Vgl. Bagozzi/Baumgartner (1994), S. 402; Homburg (1995), S. 83; Braunstein (2001), S. 232.Google Scholar
  86. 468.
    Vgl. Baiderjahn (1986), S. 117; Peter (2001), S. 145.Google Scholar
  87. 469.
    Vgl. Bagozzi/Baumgartner (1994), S. 402.Google Scholar
  88. 470.
    Vgl. Bagozzi (1980), S. 128; Bagozzi (1981), S. 196.Google Scholar
  89. 471.
    Vgl. Fornell/Larcker (1981), S. 45 f. Die hier dargestellen Formeln stellen vereinfachte Formeln für den Fall dar, daß die Indikatoren nur jeweils einem Konstrukt zugeordnet sind. Vgl. dazu Fritz (1992), S.133 f. Wenn allen Messungen diesselben Skalen zugrunde liegen, so zieht man zu ihrer Berechnung die unstandardisierten LISREL-Ergebnisse, d.h. die Initial LISREL Estimates heran, was bei der hier vorliegenden empirischen Studie der Fall ist.Google Scholar
  90. 472.
    Vgl. Peter (2001), S. 146.Google Scholar
  91. 473.
    Vgl. Fritz (1992), S. 134.Google Scholar
  92. 474.
    Vgl. Giering (2000), S. 85.Google Scholar
  93. 475.
    Vgl. Backhaus et al. (2000), S. 471 ff.Google Scholar
  94. 476.
    Vgl. Homburg (1995), S. 84.Google Scholar
  95. 477.
    Vgl. Bagozzi (1981), S. 197; Hildebrandt (1984), S. 47; Baiderjahn (1986), S. 171.Google Scholar
  96. 478.
    Vgl. Fornell/Gur-Arie (1983), S. 256.Google Scholar
  97. 479.
    Vgl. Bagozzi (1981), S. 201.Google Scholar
  98. 480.
    Vgl. Fritz (1992), S. 139.Google Scholar
  99. 481.
    Zur mathematischen Struktur der lokalen Kriterien vgl. im einzelnen Fritz (1992), S. 129 ff. Zur mathematischen Struktur der globalen Kriterien vgl. im einzelnen Homburg/Baumgartner (1995-a-), S. 167 ff.Google Scholar
  100. 482.
    df steht für „degrees of freedom“ (Anzahl der Freiheitsgrade eines Modells).Google Scholar
  101. 483.
    Bezüglich der nomologischen Validität ist zu beachten, daß bisher keine genauen Grenzen für die Höhe des quadrierten multiplen Korrelationskoeffizienten existieren. Wichtig ist jedoch, daß insbesondere die Zielgröße des kausalanalytischen Modells — im Fall der vor-liegenen empirischen Studie das Kaufverhalten bzgl. LC1 — einen hohen quadrierten multiplen Korrelationskoeffizienten aufweist. Dieser sollte weit über 0,5 liegen.Google Scholar
  102. 484.
    Vgl. Homburg (1995), S. 88; Fritz (1992), S. 142.Google Scholar
  103. 485.
    Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 13; Rudolph (1998), S. 125.Google Scholar
  104. 486.
    In Anlehung an Homburg/Giering (1996), S. 12; Peter (2001), S. 182.Google Scholar
  105. 487.
    Vgl. Gerbing/Anderson (1988), S. 189; Churchill (1979), S. 69; Homburg/Giering (1996), S. 12.Google Scholar
  106. 488.
    Vgl. zu den Gütekriterien der ersten Generation Kapitel IV-2.3.2.1.Google Scholar
  107. 489.
    Vgl. zu den lokalen und globalen Gütekriterien der konfirmatorischen Faktorenanalyse Kapitel IV-2.3.2.2., Tab. IV-3.Google Scholar
  108. 490.
    Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 12 f.Google Scholar
  109. 491.
    Vgl. Rudolph (1998), S. 125.Google Scholar
  110. 492.
    Vgl. Mummendey (1995), S. 58 ff.Google Scholar
  111. 493.
    Vgl. Expertengespräch mit Jürgen Dittrich, Produktmanager für LC 1 Joghurt, Nestlé Deutschland AG; Expertengespräch mit Erich Kienle, Geschäftsführer der Emmi Deutschland GmbH.Google Scholar
  112. 494.
    Vgl. Kapitel III-1.2. und III-1.5. (TORA) sowie III-2.1. (Einstellungsmodell) und Kapitel IV-4.1.2.Google Scholar
  113. 495.
    Zur Moderationstechnik und zur Kartenabfrage vgl. Seifert (2002), S. 93 ff.Google Scholar
  114. 496.
    Vgl. Griffin/Hauser (1993), S. 23.Google Scholar
  115. 497.
    Vgl. Alrek/Settle (1995), S. 166 ff. zur Verwendung der 7-stufigen Rating-Skala.Google Scholar
  116. 498.
    Vgl. Nieschlag/Dicht/Hörschgen (2002), S. 419 ff.; Kroeber-Riel (1999), S. 197.Google Scholar
  117. 499.
    Vgl. Osgood/Suci/Tannenbaum (1957); Ajzen/Krebs (1994), S. 251 f.Google Scholar
  118. 500.
    Vgl. Bruner/Hensel (1992), S. 82 ff und die dort aufgeführten Möglichkeiten semantischer Differentiale zur Messung der Einstellung gegenüber einem Objekt sowie Ajzen/Fischbein (1980), S. 261 f.Google Scholar
  119. 501.
    Vgl. Taylor/Todd (1995), S. 153; Bamberg/Schmidt (1994), Madden/Allen/Ajzen (1992), S. 3 ff.; Bruner/Hensel (1992), S. 72; Ajzen/Fischbein (1980), S. 267.Google Scholar
  120. 502.
    Vgl. Bagozzi/Baumgartner/Yi (1992), S. 510; Bamberg/Schmidt (1993), S. 36 und (1994), S. 100; Ajzen/Madden (1986), S. 462.Google Scholar
  121. 503.
    Vgl. Güttier (2000), S. 195.Google Scholar
  122. 504.
    Vgl. Bamberg/Schmidt (1993), S. 36; Ajzen/Fishbein (1980), S. 267.Google Scholar
  123. 505.
    Vgl. Bagozzi/Baumgarnter/Yi (1992), S. 510; East (1993), S. 369; Ajzen/Madden (1986), S. 462.Google Scholar
  124. 506.
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    Vgl. Zerr (2001), S. 12 f.; Gadeib (1999), S. 109.Google Scholar
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    Vgl. Theobald (2000-a-), S. 309; Batinic/Bosnjak (2000), S. 311.Google Scholar
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    Allerdings bestehen hier produktspezifische Ausnahmen. So kann davon ausgegangen werden, daß die potentiellen Käufer von bestimmten technischen oder intemet-affinen Produkten, wie beispielsweise MP3-Playern, einen Internet-Anschluß besitzen.Google Scholar
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    Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 13; Peter (2001), S. 154; Ohlwein (1999), S. 225 f.; Braunstein (2001), S. 233 ff.Google Scholar
  159. 541.
    Vgl. Batinic/Bosnjak (2000), S. 305.Google Scholar
  160. 542.
    Die Abkürzung URL steht für „Uniform Ressource Locator“ und bezeichnet die Adresse, unter der der Fragebogen gefunden werden kann. In Rahmen der vorliegenden Untersuchung lautete die URL „http://www.uni-hohenheim.de/functional-food.Google Scholar
  161. 543.
    Vgl. Theobald (2000-a-), S. 299.Google Scholar
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    Vgl. Starsetzki (2001), S. 45.Google Scholar
  163. 545.
    Vgl. Theobald (2000-a-), S. 299.Google Scholar
  164. 546.
    Die per Metaplantechnik (Kartenabfrage) ermittelten Kategorien stellen nur erste Anhaltspunkte dar. Außerdem wurden viele Items nach dem Pretest aus dem Fragebogen entfernt, so daß die Anzahl der den einzelnen Kategorien zugeordneten Indikatoren stark verringert wurde.Google Scholar
  165. 547.
    Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 12.Google Scholar
  166. 548.
    Vgl. Backhaus et al. (2000), S. 269. Das Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium wird auch als „measure of sampling adequacy (MSA)“ bezeichnet und gibt an, in welchem Ausmaß ein Zusammenhang zwischen den Variablen vorhanden ist. Es stellt daher eine Prüfgröße für die Frage dar, ob die Anwendung einer explorativen Faktorenanalyse sinnvoll ist oder nicht.Google Scholar
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    Vgl. Gorsuch (1983), S. 99 ff.Google Scholar
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    Vgl. Berekoven/Eckert/Ellenrieder (2001), S. 218.Google Scholar
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    Vgl. Revensdorf (1980), S. 233 f.Google Scholar
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    Das kursiv gedruckte Item repräsentiert den im folgenden Operationalisierungsprozeß eliminierten Indikator.Google Scholar
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    Vgl. zu Aussage und mathematischer Struktur von Cronbachs Alpha Miller (1995), S. 256 ff. sowie Norusis (1992), S. 142.Google Scholar
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    Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 12.Google Scholar
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    Vgl. Grüner (1997), S. 104; Peter (2001), S. 179; Homburg/Giering (1996), S. 12.Google Scholar
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    Vgl. Homburg/Giering (1996), S. 12.Google Scholar
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    Vgl. Braunstein (2001), S. 230.Google Scholar
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    Vgl. Anderson/Gerbing (1993), S. 232. Bei den Indikatoren, die als Referenzindikator zur Standardisierung der Varianz des jeweiligen Konstrukts dienen, läßt sich kein t-Wert berechnen. Vgl. Peter (2001), S. 184.Google Scholar
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    Vgl. Fritz (1992),S. 143.Google Scholar
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    Die kursiv gedruckten Indikatoren stellen die im folgenden Analyseprozeß eliminierten Variablen dar.Google Scholar
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    Vgl. Churchill (1979), S. 68; Homburg/Rudolph (1998), S. 253. Die Item-to-Total-Korrelation mißt den Zusammenhang zwischen einem Indikator und der Summe aller anderen einem Konstrukt zugeordneten Indikatoren. Vgl. dazu Norusis (1993), S. 140 f. und Kapitel IV-2.3.2.1.Google Scholar
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    Peter (2001), S. 180; Ohlwein (1999), S. 224. Den positiven Zusammenhang zwischen der Anzahl der Indikatoren und der Ausprägung von Cronbachs Alpha betonen auch Gruner/Homburg (1999), S. 127.Google Scholar
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    Vgl. Braunstein (2001), S. 266.Google Scholar
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    Zur isolierten Berechnung der globalen Güte eines Kausalmodells benötigt man mindestens einen Freiheitsgrad. Wenn das Meßmodell dagegen in das Gesamtmodell des Kaufverhaltens eingebettet ist, existieren wieder genügend Freiheitsgrade, um eine Berechnung der Globalmaße zu ermöglichen. Vgl. dazu auch Ohlwein (1999), S. 242.Google Scholar
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    Vgl. Homburg (1995), S. 97 und Anderson/Gerbing/Hunter (1987), S. 434 f.Google Scholar
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    Die kursiv gedruckten Indikatoren stellen die im folgenden Operationalisierungsprozeß eliminierten Variablen dar.Google Scholar
  188. 570.
    Vgl. Peterson (1994), S. 289 und Cortina (1993), S. 101.Google Scholar
  189. 571.
    Vgl. Kapitel IV-4.8.Google Scholar
  190. 572.
    Vgl. Braunstein (2001), S. 265.Google Scholar
  191. 573.
    Vgl. Peter (2001), S. 195.Google Scholar
  192. 574.
    Vgl. Homburg/Baumgartner(1995-b-), S. 1103 f.Google Scholar
  193. 575.
    Vgl. Backhaus et al. (2000), S. 423; Homburg/Pflesser (1999), S. 642.Google Scholar
  194. 576.
    Vgl. Bentler/Chou (1987), S. 102.Google Scholar
  195. 577.
    Vgl. Homburg/Baumgartner (1995-b-), S. 1104. Die internationale Marketingforschung schneidet dagegen mit einem Verhältnis von 2,79 etwas besser ab.Google Scholar
  196. 578.
    Vgl. Peter (2001), S. 188.Google Scholar
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    Vgl. Braunstein (2001), S. 268.Google Scholar
  198. 580.
    Vgl. Braunstein (2001), S. 234 und S. 286 ff.; vgl. auch Kapitel IV-3.Google Scholar
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    Vgl. Kapitel IV-3.Google Scholar
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    Vgl. Anderson/Gerbing (1984), S. 155 ff.Google Scholar
  201. 583.
    Vgl. Hu/Bentler (1995), S. 92.Google Scholar
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    Vgl. Maslow (1987); Nieschlag/Dichtl/Hörschgen (2002), S. 1038 ff.Google Scholar
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  204. 586.
    Vgl. Fritz (1992), S. 138.Google Scholar
  205. 587.
    Vgl. Fritz (1992), S. 139.Google Scholar
  206. 588.
    Vgl. Homburg (1998), S. 72; Peter (2001), S. 200; Ohlwein (1999), S. 232.Google Scholar
  207. 589.
    Eine Entwicklung von Modellvarianten, wie sie häufig durchgeführt wird, erscheint im Falle des entwickelten Kausalmodells zur Erklärung des Kaufverhaltens funktioneller Lebensmittel als nicht erforderlich. Weder theoretische Überlegungen, noch die Ergebnisse der Modellschätzung, noch die von LISREL berechneten Modifikationsindizes geben Hinweise auf Möglichkeiten zur signifikanten Modellverbesserung.Google Scholar

Copyright information

© Deutscher Universitäts-Verlag/GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2003

Authors and Affiliations

  • Anja Karina Herrmann

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