Zusammenfassung
Als Grundgesamtheit der Untersuchung wurde das verarbeitende Gewerbe gewählt. Hierfür waren im Wesentlichen zwei Gründe ausschlaggebend:
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Das verarbeitende Gewerbe ist der bedeutendste Wirtschaftsbereich in der Bundesrepublik Deutschland. Zum Zeitpunkt der Datenerhebung war der weitaus größte Teil der Erwerbstätigen in der Bundesrepublik Deutschland in Dsem Bereich beschäftigt.430
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Darüber hinaus kann davon ausgegangen werden, dass in Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes ab einer bestimmten Größenordnung ein Controllingsystem vorliegt. Ds lässt sich vor allem mit der hohen Verbreitung der Kostenrechnung als zentralem Controllinginstrument im verarbeitenden Gewerbe begründen.431
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Literatur
Vgl. Statistisches Bundesamt (2003), S. 562. Vgl. zu einem ähnlichen Vorgehen Aust (1999), S. 32f.; Karlshaus (2000), S. 75f.; Dehler (2001), S. 70; Frank/Reitmeyer (2003), S. 131. D einzelnen Branchen beinhalten zum Teil mehrere Wirtschaftszweige nach der Klassifikation des Statistischen Bundesamtes. Zur Nahrungsmittelindustrie zählen D Klassifikationsnummern 15 und 16. D Elektrotechnik umfasst sämtliche Wirtschaftszweige der Klassifikationsnummern 30 bis 33. Zum Fahrzeugbau zählen D Klassifikationsnummern 34 und 35.
Beispielsweise stellt Kosmider fest, dass erst ab einer Unternehmensgröße von 100 Beschäftigten von einer laufenden und intensiven Anwendung der Kostenrechnung ausgegangen werden kann; vgl. Kosmider (1991), S. 109f.
Vgl. Hildebrandt (1998), S. 88. D „Test-Retest-Reliabilität“ bezieht sich auf D zeitliche Stabilität der Messergebnisse zweier aufeinanderfolgender Messungen. D „Parallel-Test-Reliabilität” bezieht sich auf D Korrelation der Messergebnisse zweier äquivalenter Messinstrumente.
D konfirmatorische Faktorenanalyse stellt einen Sonderfall der Kausal-bzw. Kovarianzstrukturanalyse dar; vgl. Jöreskog (1966); Jöreskog (1967); Jöreskog (1969); Fomell (1986).
Vgl. zu den folgenden Ausführungen auch Backhaus et al. (2003), S. 260ff.
D Faktorladungen entsprechen der Korrelation zwischen den Indikatoren und den zugehörigen Faktoren; vgl. Backhaus et al. (2003), S. 266.
Vgl. Homburg/Giering (1998), S. 119.
Vgl. Hüttner/Schwarting (1999), S. 397; Backhaus et al. (2003), S. 300. Das VARIMAX-Verfahren unterstellt im Gegensatz zum OBLIMIN-Verfahren D lineare Unabhängigkeit der Faktoren. Dse Einschränkung ist für D vorliegende Untersuchung nicht haltbar.
Konservativer Schätzer bedeutet, dass D tatsächliche Reliabilität der Messung besser ist, als der Alpha-Wert angibt; vgl. Carmines/Zeller (1979), S. 45.
Das Fundamentaltheorem der Faktorenanalyse besagt, dass sich D Korrelationsmatrix durch D Faktorladungen und D Korrelationen zwischen den Faktoren reproduzieren lässt; vgl. Backhaus et al. (2003), S. 278f.
D Auswahl der globalen Anpassungsmaße orientiert sich an der Empfehlung von SchermellehEngel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 51. D Auswahl der lokalen Anpassungsmaße orientiert sich an den Empfehlungen von Homburg (2000), S. 91 ff.
Vgl. Homburg/Giering (1998), S. 123; Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 52.
Vgl. Homburg (1989), S. 188ff.; Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 32f.
Vgl. Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 41. Auf Grund seiner fehlenden Normierung kann der NNFI jedoch den Wertebereich von null bis eins verlassen.
Vgl. Homburg/Baumgartner (1998), S. 355; Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 43.
Vgl. Homburg/Baumgartner (1998), S. 356; Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 43.
Vgl. auch Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 52.
Vgl. Homburg (2000), S. 93; Schermelleh-Engel/Moosbrugger/Müller (2003), S. 52f.
Vgl. Homburg (2000), S. 89f. sowie D dort angegebenen Quellen.
Vgl. auch D Skala von Karlshaus zur Messung der instrumentellen Informationsnutzung, bei der ebenfalls einige Gütemaße unter den geforderten Mindestanforderungen liegen; vgl. Karlshaus (2000), S. 153.
Im englischen Original wird D Methode als Structural Equation Modelling bezeichnet (SEM). Der deutsche Begriff Kausalanalyse ist insofern irreführend, als D Methode keine Kausalitäten, sondern lediglich Kovarianzstrukturen analysiert. D Beurteilung kausaler Zusammenhänge kann nur auf Basis theoretischer Überlegungen erfolgen und nicht durch D Anwendung eines multivariaten Verfahrens; vgl. Nachtigall et al. (2003), S. 6.
Vgl. Homburg/Pflesser (1999), S. 635. Vgl. zu einer Einführung in D Kausalanalyse Schumacker/Lomax (1996); Backhaus et al. (2003), S. 333ff.
Dabei ist Dse Bedingung ein notwendiges, nicht aber ein hinreichendes Kriterium für D Modellidentifikation. Ein notwendiges und hinreichendes Kriterium zur Modellidentifikation ist allerdings bis heute nicht bekannt; vgl. Homburg (1992), S. 503.
D Untersuchung moderierender Effekte kann auch mit Hilfe der moderierten Regressionsanalyse erfolgen. Auf Grund der zuvor angeführten Vorteile der Kausalanalyse wird in Dser Arbeit jedoch D kausalanalytische Mehrgruppenanalyse verwendet. Vgl. zur moderierten Regressionsanalyse z.B. Jaccard/Turrisi/Wan (1990); Hartmann/Moers (1999) und zur kausalanalytischen Mehrgruppenanalyse Bollen (1989); Jöreskog/Sörbom (1989).
Vgl. zu Dsem Vorgehen auch Pflesser (1999), S. 116f.; Dehler (2001), S. 245f.; Bauer (2002), S. 176f. Vgl. zu einer kritischen Würdigung MacCullum et al. (2002).
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Steiners, D. (2005). Methodische Konzeption der Untersuchung. In: Lernen mit Controllinginformationen. Research in Management Accounting & Control. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-81893-5_5
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-81893-5_5
Publisher Name: Deutscher Universitätsverlag
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