Zusammenfassung
Zum Testen von Theorien bedarf es geeigneter Methoden. Dabei müssen zunächst die Konzepte einer Theorie messbar gemacht werden, d. h. sie müssen operationalisiert werden (→ Operationalisierung), bevor man entsprechende Teile der Realität messen kann (→ Messung). Nur wenn die Übersetzung der Theorie in messbare Variablen gelingt, sind Untersuchungsergebnisse aussagekräftig. Als Kriterien zur Überprüfung der Qualität der Messinstrumente in der empirischen Forschung bedient man sich der Validität und der Reliabilität, im weitesten Sinne auch der Generalisierbarkeit. Die Überprüfung dieser Kriterien erfolgt mit einer Reihe von etablierten Verfahren
This is a preview of subscription content, log in via an institution.
Buying options
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Learn about institutional subscriptionsLiteratur
Bagozzi, R. P. (1978). The construct validity of affective, behavioral, and cognitive components of attitude by analysis of covariance structures. Multivariate Behavioral Research, 13, 9–31.
Bortz, J., & Döring, N. (2006). Forschungsmethoden und Evaluation (4. Aufl.). Berlin: Springer.
Brennan, R. L. (2001). Generalizability theory. New York: Springer Science & Business Media.
Bridgman, P. W. (1927). The logic of modern physics. New York: Macmillan.
Bruner, G. C. (2009). Marketing scales handbook. A compilation of multi-item measures for consumer behavior & advertising research (Bd. V). Carbondale: American Marketing Association.
Campbell, D., & Fiske, D. (1959). Convergent and discriminant validation by the multitrait-multimethod matrix. Psychological Bulletin, 56, 81–105.
Campbell, D., & Stanley, J. (1963). Experimental and quasi-experimental designs for research. Chicago: Rand McNally.
Chang, H., & Cartwright, N. (2008). Measurement. In S. Psillos & M. Curd (Hrsg.), The Routledge companion to philosophy of science (S. 367–375). London: Routledge.
Churchill, G. A. (1979). A paradigm for developing better measures of marketing constructs. Journal of Marketing Research, 16, 64–73.
Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal consistency structure of tests. Psychometrika, 16, 297–334.
Cronbach, L. J., Gleser, G. C., Nanda, H., & Rajaratnam, N. (1972). The dependability of behavioral measurements: Theory of generalizability for scores and profiles. New York: Wiley.
De Vaus, D. (2002). Analyzing social science data. London: Sage Publications.
Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention, and behavior. An introduction to theory and research. Reading: Addison-Wesley.
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18, 39–50.
Griere, J., Wirtz, B. W., & Schilke, O. (2006). Mehrdimensionale Konstrukte. Konzeptionelle Grundlagen und Möglichkeiten ihrer Analyse mithilfe von Strukturgleichungsmodellen. DBW, 66, 678–695.
Groves, R., Fowler, F., Couper, M., Lepkowski, J., Singer, E., & Tourangeau, R. (2009). Survey methodology (2. Aufl.). Hoboken: Wiley.
Hair, J., Black, W., Babin, B., & Anderson, R. (2010). Multivariate data analysis (7. Aufl.). Upper Saddle River: Prentice Hall.
Hildebrandt, L. (1984). Kausalanalytische Validierung in der Marketingforschung. Marketing ZFP, 6, 41–51.
Homburg, C., & Giering, A. (1996). Konzeptualisierung und Operationalisierung komplexer Konstrukte – Ein Leitfaden für die Marketingforschung. Marketing ZFP, 18, 5–24.
Homburg, C., Klarmann, M., Reimann, M., & Schilke, O. (2012). What drives key informant accuracy? Journal of Marketing Research, 49, 594–608.
Hunt, S. (2012). Explaining empirically successful marketing theories: The inductive realist model, approximative truth, and market orientation. AMS Review, 2, 5–18.
Hurrle, B., & Kieser, A. (2005). Sind Key Informants verlässliche Datenlieferanten? Die Betriebswirtschaft, 65, 584–602.
Jackson, D. N. (1969). Multimethod factor analysis in the evaluation of convergent and discriminant validity. Psychological Bulletin, 72, 30–49.
Kuß, A. (2013). Marketing-Theorie (3. Aufl.). Wiesbaden: Springer.
Kuß, A., & Eisend, M. (2010). Marktforschung. Grundlagen der Datenerhebung und Datenanalyse (3. Aufl.). Wiesbaden: Springer.
Li, R. M. (2011). The importance of common metrics for advancing social science theory and research. Washington (D.C.): National Academies Press.
Netemeyer, R., Bearden, W., & Sharma, S. (2003). Scaling Procedures – Issues and Applications. Thousand Oaks: Sage Publications.
Nunnally, J. C., & Bernstein, I. (1994). Psychometric theory (3. Aufl.). New York: McGraw-Hill.
Peterson, R. A. (1994). A meta-analysis of cronbach’s coefficient alpha. Journal of Consumer Research, 21, 381–391.
Rentz, J. O. (1987). Generalizability theory: A comprehensive method for assessing and improving the dependability of marketing measures. Journal of Marketing Research, 24, 19–28.
Rossiter, J. R. (2002). The C-OAR-SE procedure for scale development in marketing. International Journal of Research in Marketing, 19, 305–335.
Scheuch, E. K., & Daheim, H. (1970). Sozialprestige und soziale Schichtung. Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie, 4, 65–103.
Shavelson, R. J., & Webb, N. M. (1991). Generalizability theory. A primer. Newbury Park: Sage Publications.
Tal, E. (2015). Measurement in science. In: E. Zalta (Hrsg.), The Stanford encyclopedia of philosophy. http://plato.stanford.edu.
Trout, J. (2000). Measurement. In W. Newton-Smith (Hrsg.), A companion to the philosophy of science (S. 265–276). Maiden: Wiley.
Viswanathan, M. (2005). Measurement error and research design. Thousand Oaks: Sage Publications.
Weiber, R., & Mühlhaus, D. (2013). Strukturgleichungsmodellierung (2. Aufl.). Wiesbaden: Springer.
Wilson, W. J., & Dumont, R. G. (1968). Rules of correspondence and sociological concepts. Sociology and Social Research, 52, 217–227.
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Rights and permissions
Copyright information
© 2017 Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
About this chapter
Cite this chapter
Eisend, M., Kuß, A. (2017). Gewinnung von Daten zum Theorietest: Operationalisierung und Messung. In: Grundlagen empirischer Forschung. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-09705-9_6
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-09705-9_6
Published:
Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden
Print ISBN: 978-3-658-09704-2
Online ISBN: 978-3-658-09705-9
eBook Packages: Business and Economics (German Language)