Zusammenfassung
Die Zielsetzung der dritten empirischen Studie diente unter anderem der Überprüfung der Frage, ob sich aufgrund unterschiedlicher Dispositionen Kundengruppen identifizieren lassen, die insbesondere auch durch Düfte am PoS emotional stimuliert werden möchten und angenehm duftende Kauforte präferieren.
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Referenzen
Näheres hierzu erfolgt im Rahmen der kausalanalytischen Betrachtung.
Unipolare Rating-Skala:“stimme vollkommen zu“ (5);“stimme zu“ (4);“stimme etwas zu“ (3);“stimme kaum zu“ (2);“stimme überhaupt nicht zu“ (1).
Diese Dienstleistungsanbieter wurden aufgrund der Ergebnisse einer explorativen Studie ausgewählt. Bezüglich der Frage, welche Geschäfte oder Dienstleistungsanbieter etwas gegen schlechte Gerüche unternehmen sollten, nannten die Befragten (ungestützt) die oben aufgefiihrten Anbieter. Besonders angenehme Gerüche sind den Befragten in Blumenläden, Kaffeegeschäften, Bäckereien und Parfiümerien aufgefallen (ungestützt).
Unipolare Rating-Skala:“stimme vollkommen zu“ (5);“stimme zu“ (4);“stimme etwas zu“ (3);“stimme kaum zu“ (2);“stimme überhaupt nicht zu“ (1).
Es wurde mit Faktorwerten gerechnet, da diese erstens standardisiert sind und zweitens Interkorrelationen und somit eventuell entstehende Übergewichtungen vermieden werden (Backhaus et al., 1994, S. 313 f.).
Näheres hierzu siehe: Bacher (1994), Backhaus et al.(1994, S. 281 ff.), Meffert (1992, S. 267 ff.).
Nach dem Elbow-Kriterium ist die optimale Clusteranzahl dann erreicht, wenn eine weitere Verringerung der Clusteranzahl einen relativ starken Heterogenitätszuwachs nach sich ziehen würde. Im vorliegenden Fall zeigte sich die 2-Cluster-Lösuing als optimal, da beim Übergang von zwei Clustern zur letzten Fusionierungsstufe die Fehlerquadratsumme erheblich anstieg. Allerdings ist zu beachten, daß beim Übergang von der Zwei- zur Ein-Clusterlösung allgemein ein realtiv starker Heterogenitätssprung zu vermerken ist (Backhaus et al., 1994, S. 307).
Mittelwert der Gruppe 1 (Gruppe 2) beträgt 3,5967 (4,0558); Signif. F =,0060.
unter 20 (1); 21–25 (2); 26–30 (3); 31–40 (4); 41–50 (5); 51–60 (6); 61–70 (7); über 70 (8).
Näheres hierzu findet sich bei Gröppel (1991). In diesem Zusammenhang sei auch auf die Ausfiührungen zur kundenorientierten Betrachtung im theoretischen Teil der vorliegenden Arbeit verwiesen.
In diesem Zusammenhang sei auch auf die Anmerkungen zur Vorgehensweise bei der Ermittlung der optimalen Anzahl der Segmente im Kapitel „Clusteranalyse“ hingewiesen.
Signifikanzniveau = 0.001, einseitig getestet.
Aßs Literaturquellen seien beispielsweise genannt: Backhaus et al. (1994); Bagozzi (1994); Bagozzi und Baumgartner (1994); Bagozzi und Youjae Yi (1994); Bollen und Long (1993); Förster et al. (1984); Hildebrandt (1983, 1984, 1995); Hildebrandt et al. (1992); Homburg (1989, 1992 a, b); Homburg und Baumgartner (1995 a, b) sowie Homburg und Sütterlin (1990).
Der Test eines vollständigen Kausalmodells wird mit dem Test nomologischer Validität gleichgesetzt (Hildebrandt, 1995, S. 1132).
Die verbal postulierten Beziehungen werden später in einem Pfaddiagramm graphisch dargestellt, und die Strukturen werden anschließend als lineare Gleichungssysteme (dargestellt in Matrizenschreibweise) formuliert.
Die nachfolgende Tabelle 54 gibt einen Überblick der Meßgrößen.
Unipolare Rating-Skala:“stimme vollkommen zu“ (5);“stimme zu“ (4);“stimme etwas zu“ (3);“stimme kaum zu“ (2);“stimme überhaupt nicht zu“ (1).
Die dritte Spalte zeigt die verwendeten Abkürzungen.
*: Kennzeichnung für die verwendeten Meßgrößen, die aus den Studien von 1993 stammen. Die anderen Meßßgrößen wurden aufgrund theoretischer Analysen gewählt.
Restriktionen über die Höhe der Koeffizienten: Parameter für die keine kausalen Effekte angenommen werden, sind gleich Null gesetzt. Für die durch ein Overall-Statement erfaßten Parameter wird vermutet, daß die Indikatoren die jeweiligen latenten Variablen eindeutig repräsentieren, so daß die jeweiligen Parameter auf 1 fixiert werden. Aus Gründen der Modellidentifikation wird fiir jeden Faktor eine Faktorladung auf 1 fixiert.
Die statistische Auswertung erfolgte mit dem Programm: Lisrel 7.20 von Karl G. Jöreskog und Dag Sörbom.
Ein weiteres iteratives Schätzverfahren stellt beispielsweise die Methode der ungewichteten kleinsten Quadrate (UL-Methode) dar, die zusätzlich zur Überprüfung der Zuverlässigkeit der Schätzungen später angewendet wird (vgl. hierzu Backhaus et al., 1994, S. 408).
Die Plausibilitätsbetrachtungen der Schätzungen folgen später. Globale Gütekriterien (Schätzung des Modells mit Hilfe des ML-Verfahrens): GFI=0.900, AGFI.861, RMR.047. Globale Gütekriterien (Schätzung des Modells mit Hilfe des UL-Verfahrens): GFI=0.984, AGFI=000.978, RMR=0.045.
Die Bestimmung dieser Effekte erfolgt automatisch auf Basis der unstandardisierten Lösung.
Eta 1, Eta 2, Eta 3 werden direkt und Eta 4, Eta 5, Eta 6 werden indirekt beeinflußt.
Ausführlich zur Thematik „Beurteilung von Kausalmodellen“ siehe Bagozzi (1980), Bagozzi und Baumgartner (1994), Bollen und Long (1993) sowie Homburg und Baumgartner (1995 a).
Eine kurze Erläuterung der Kriterien (Bedeutung und Angabe der Schwellenwerte) erfolgt im Zusammenhang mit der stufenweisen Überprüfung.
Zur Thematik „Kausalanalytische Validierung in der Marketingforschung“ ausführlich Hildebrandt (1984).
Die Ermittlung der lokalen Anpassungsmaße setzt mindestens zwei Indikatoren pro latenter Variable voraus. Folglich können hier keine Angaben gemacht werden.
()=Bei fixierten Parametern (aus Gründen der Modellidentifikkation) ist keine Angabe von tWerten möglich.
Die Betrachtung der t-Werte gibt Auskunft darüber, ob die Schätzung der Parameter als signifikant von Null verschieden angesehen werden können. Ein Indiz dafür sind Werte, die absolut größer als 2 sind (Backhaus et al. 1994, S. 408).
Zu weiteren Schwachstellen dieses Tests wird auch auf die von Homburg und Baumgartner (1995 a, S. 166) genannte Literatur und auf Bollen und Long (1993, S. 3) verwiesen.
Es sollten immer mehrere Gütekriterien für die Beurteilung betrachtet werden (Bollen und Long, 1993, S. 8).
Es können unterschiedliche Methoden zur Schätzung eingesetzt werden. So beispielsweise die hier zusätzlich zur Überprüfung der Schätzung eingestzte UL-Methode, die weniger restriktiv ist als die ML-Methode (Hildebrandt, 1995, S. 1130). Die nach der UL-Methode ermittelten globalen Gütewerte weisen auf eine ganz besonders gute Modellanpassung hin.
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Stöhr, A. (1998). Befragung. In: Air-Design als Erfolgsfaktor im Handel. Forschungsgruppe Konsum und Verhalten. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-01084-5_12
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-663-01084-5_12
Publisher Name: Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden
Print ISBN: 978-3-8244-6608-5
Online ISBN: 978-3-663-01084-5
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