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Auszug

Die empirische Überprüfung von Hypothesen findet häufig im Rahmen von Experimenten statt. Ein wissenschaftliches Experiment ist dadurch gekennzeichnet, dass eine oder mehrere unabhängige Variablen planmäßig variiert und deren Wirkung auf eine oder mehrere abhängige Variablen unter Kontrolle bzw. Ausschluss von Störgrößen analysiert werden. Bei der Konzeption von Experimenten sind nach Koschate (2002) verschiedene Entscheidungen zu treffen. Diese beziehen sich im Wesentlichen auf die Operationalisierung der Variablen, den Versuchsplan und das Untersuchungsumfeld.

Vgl. Aaker, Kumar, Day (2004), S. 341; Koschate (2002), S. 116.

Vgl. hier und im Folgenden Koschate (2002), S. 120 ff. Koschate führt zusätzlich noch die Technik zur Kontrolle von Störvariablen als Entscheidungsmerkmal auf. Die diesbezügliche Entscheidung ist jedoch in Kombination mit dem Versuchsplan zu treffen und wird daher hier nicht gesondert betrachtet. Vgl. Koschate (2002), S. 126.

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  • Aaker, D., Kumar, V., Day, G. S. (2004), Marketing Research, 8. Auflage, New York: Wiley.

    Google Scholar 

  • Koschate, N. (2002), Kundenzufriedenheit und Preisverhalten, Wiesbaden: DUV.

    Google Scholar 

  • Bortz, J., Döring, N. (2002), Forschungsmethoden und Evaluation: Für Human-und Sozialwissenschaftler, 3. Auflage, Berlin: Springer.

    Google Scholar 

  • Koschate, N. (2002), Kundenzufriedenheit und Preisverhalten, Wiesbaden: DUV.

    Google Scholar 

  • Bortz, J., Döring, N. (2002), Forschungsmethoden und Evaluation: Für Human-und Sozialwissenschaftler, 3. Auflage, Berlin: Springer.

    Google Scholar 

  • Koschate, N. (2002), Kundenzufriedenheit und Preisverhalten, Wiesbaden: DUV.

    Google Scholar 

  • Bortz, J., Döring, N. (2002), Forschungsmethoden und Evaluation: Für Human-und Sozialwissenschaftler, 3. Auflage, Berlin: Springer.

    Google Scholar 

  • Petty, R. E., Cacioppo, J. T. (1996), Addressing Disturbing and Disturbed Consumer Behavior: Is It Necessary to Change the Way We Conduct Behavioral Science? in: Journal of Marketing Research, 33, Nr. 1, 1–8.

    Article  Google Scholar 

  • Berekoven, L., Eckert, W., Ellenrieder, P. (2004), Marktforschung: Methodische Grundlagen und praktische Anwendung, Wiesbaden: Gabler.

    Google Scholar 

  • Bortz, J., Döring, N. (2002), Forschungsmethoden und Evaluation: Für Human-und Sozialwissenschaftler, 3. Auflage, Berlin: Springer.

    Google Scholar 

  • Arnthorsson, A., Berry, W. E., Urbany, J. E. (1991), Difficulty of Prepurchase Quality Inspection: Conceptualization and Measurement, in: Advances in Consumer Research, 18, 217–224.

    Google Scholar 

  • Weiber, R., Adler, J. (1995c), Positionierung von Kaufprozessen im informationsökonomischen Dreieck: Operationalisierung und verhaltenswissenschaftliche Prüfung, in: Schmalenbachs Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 47, Nr. 2, 99–123.

    Google Scholar 

  • Chang, T. Z., Wildt, A. R. (1994), Price, Product Information, and Purchase Intention: An Empirical Study, in: Journal of the Academy of Marketing Science, 22, Nr. 1, 16–27.

    Article  Google Scholar 

  • Bagozzi, R. P., Fornell, C. (1982), Theoretical Concepts, Measurements, and Meaning, in: Fornell, C. (Hrsg.): A Second Generation of Multivariate Analysis: Measurement and Evaluation, Band 2, New York: Praeger, 24–38.

    Google Scholar 

  • Bagozzi, R. P., Phillips, L. W. (1982), Representing and Testing Organizational Theories: A Holistic Construal, in: Administrative Science Quarterly, 27, Nr. 3, 459–489.

    Article  Google Scholar 

  • Bergkvist, L., Rossiter, J. R. (2007), The Predictive Validity of Multiple-Item Versus Single-Item Measures of the Same Constructs, in: Journal of Marketing Research, 44, Nr. 2, 175–184.

    Article  Google Scholar 

  • Homburg, C., Klarmann, M. (2006), Die Kausalanalyse in der empirischen betriebswirtschaftlichen Forschung — Problemfelder und Anwendungsempfehlungen, in: Die Betriebswirtschaft, 66, Nr. 6, 727–748.

    Google Scholar 

  • Scholderer, J., Balderjahn, I., Paulssen, M. (2006), Kausalität, Linearität, Reliabilität: Drei Dinge, die Sie nie über Strukturgleichungsmodelle wissen wollten, in: Die Betriebswirtschaft, 66, Nr. 6, 640–650.

    Google Scholar 

  • Balderjahn, I. (2003), Validität. Konzept und Methoden, in: Wirtschaftswissenschaftliches Studium, 32, Nr. 3, 130–135.

    Google Scholar 

  • Rossiter, J. R. (2002), The C-OAR-SE procedure for scale development in marketing, in: International Journal of Research in Marketing, 19, Nr. 4, 305–335.

    Article  Google Scholar 

  • Homburg, C., Klarmann, M. (2006), Die Kausalanalyse in der empirischen betriebswirtschaftlichen Forschung — Problemfelder und Anwendungsempfehlungen, in: Die Betriebswirtschaft, 66, Nr. 6, 727–748.

    Google Scholar 

  • Jarvis, C. B., MacKenzie, S. B., Podsakoff, P. M. (2003), A Critical Review of Construct Indicators and Measurement Model Misspecification in Marketing and Consumer Research, in: Journal of Consumer Research, 30, Nr. 2, 199–218.

    Article  Google Scholar 

  • Lütters, H. (2004), Online-Marktforschung: Eine Positionsbestimmung im Methodenkanon der Marktforschung unter Einsatz eines webbasierten Analytic Hierarchy Process (webAHP), Wiesbaden: DUV.

    Google Scholar 

  • Kromrey, H. (2006), Empirische Sozialforschung, 11. Auflage, Stuttgart: UTB.

    Google Scholar 

  • Hauptmanns, P., Lander, B. (2001), Zur Problematik von Internet-Stichproben, in: Theobald, A., Dreyer, M., Starsetzki, T. (Hrsg.): Online-Marktforschung-Theoretische Grundlagen und praktische Erfahrungen, 2. Auflage, Wiesbaden: Gabler, 27–40.

    Google Scholar 

  • Hauptmanns, P., Lander, B. (2001), Zur Problematik von Internet-Stichproben, in: Theobald, A., Dreyer, M., Starsetzki, T. (Hrsg.): Online-Marktforschung-Theoretische Grundlagen und praktische Erfahrungen, 2. Auflage, Wiesbaden: Gabler, 27–40.

    Google Scholar 

  • Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., Tatham, R. L. (2006), Multivariate Data Analysis, 6. Auflage, Upper Saddle River, New Jersey: Pearson Prentice Hall.

    Google Scholar 

  • Backhaus, K., Blechschmidt, B., Eisenbeiß, M. (2006), Der Stichprobeneinfluss bei Kausalanalysen, in: Die Betriebswirtschaft, 66, Nr. 6, 711–726.

    Google Scholar 

  • Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R. (2006), Multivariate Analyse-methoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, 11. Auflage, Berlin: Springer.

    Google Scholar 

  • Bagozzi, R. P., Baumgartner, H. (1994), The Evaluation of Structural Equation Models and Hypothesis Testing, in: Bagozzi, R. P. (Hrsg.): Principles of Marketing Research, Band 1, Cambridge: Blackwell Publishers, 386–422.

    Google Scholar 

  • Homburg, C., Baumgartner, H. (1998), Beurteilung von Kausalmodellen: Bestands-aufnahme und Anwendungsempfehlungen, in: Hildebrandt, L., Homburg, C. (Hrsg.): Die Kausalanalyse: ein Instrument der empirischen betriebswirtschaftlichen Forschung, Stuttgart: Schäffer-Poeschel, 343–369.

    Google Scholar 

  • Homburg, C., Hildebrandt, L. (1998), Die Kausalanalyse: Bestandsaufnahme, Entwicklungsrichtungen, Problemfelder, in: Hildebrandt, L., Homburg, C. (Hrsg.): Die Kausalanalyse: ein Instrument der empirischen betriebswirtschaftlichen Forschung, Stuttgart: Schäffer-Poeschel, 15–43.

    Google Scholar 

  • Muthén, L. K., Muthén, B. O. (2005), Mplus: Statistical Analysis with Latent Variables: User’s Guide, Los Angeles, CA: Muthén & Muthén.

    Google Scholar 

  • Homburg, C., Klarmann, M. (2006), Die Kausalanalyse in der empirischen betriebswirtschaftlichen Forschung — Problemfelder und Anwendungsempfehlungen, in: Die Betriebswirtschaft, 66, Nr. 6, 727–748.

    Google Scholar 

  • Boomsma, A., Hoogland, J. J. (2001), The robustness of LISREL modeling revisited, in: Cudeck, R., Toit, S. du, Sörbom, D. (Hrsg.): Structural Equation Modeling: Present and Future, Chicago: Scientific Software International, 139–168.

    Google Scholar 

  • Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., Tatham, R. L. (2006), Multivariate Data Analysis, 6. Auflage, Upper Saddle River, New Jersey: Pearson Prentice Hall.

    Google Scholar 

  • Bortz, J. (2005), Statistik für Human-und Sozialwissenschaftler, 6. Auflage, Heidelberg: Springer.

    Google Scholar 

  • Bagozzi, R. P., Baumgartner, H. (1994), The Evaluation of Structural Equation Models and Hypothesis Testing, in: Bagozzi, R. P. (Hrsg.): Principles of Marketing Research, Band 1, Cambridge: Blackwell Publishers, 386–422.

    Google Scholar 

  • Wünschmann, S. (2007), Beschwerdeverhalten und Kundenwert, Wiesbaden: DUV.

    Google Scholar 

  • Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., Tatham, R. L. (2006), Multivariate Data Analysis, 6. Auflage, Upper Saddle River, New Jersey: Pearson Prentice Hall.

    Google Scholar 

  • Byrne, B. M. (1994), Testing for the Factorial Validity, Replication, and Invariance of a Measuring Instrument: A Paradigmatic Application Based on the Maslach Burnout Inventory, in: Multivariate Behavioral Research, 29, Nr. 3, 289–311.

    Article  Google Scholar 

  • Muthén, L. K., Muthén, B. O. (2005), Mplus: Statistical Analysis with Latent Variables: User’s Guide, Los Angeles, CA: Muthén & Muthén.

    Google Scholar 

  • Baumgartner, H., Homburg, C. (1996), Applications of structural equation modeling in marketing and consumer research: A review, in: International Journal of Research in Marketing, 13, Nr. 2, 139–161.

    Article  Google Scholar 

  • Anderson, J. C., Gerbing, D. W. (1988), Structural equation modeling in practice: A review and recommended two-step approach, in: Psychological Bulletin, 103, Nr. 3, 411–423.

    Article  Google Scholar 

  • Gerbing, D. W., Anderson, J. C. (1988), An Updated Paradigm for Scale Development Incorporating Unidimensionality and Its Assessment, in: Journal of Marketing Research, 25, Nr. 2, 186–192.

    Article  Google Scholar 

  • Anderson, J. C. (1987), An Approach for Confirmatory Measurement and Structural Equation Modeling of Organizational Properties, in: Management Science, 33, Nr. 4, 525–541.

    Article  Google Scholar 

  • Bagozzi, R. P., Yi, Y. (1988), On the Evaluation of Structural Equation Models, in: Journal of the Academy of Marketing Science, 16, Nr. 1, 74–94.

    Article  Google Scholar 

  • Muthén, B. O. (2003), Diskussion zur Standardisierung von Dummy-Variablen am 08. und 10. Mai 2003 auf http://www.statmodel.com/discussion/messages/11/16.html?1203632626, Zugriff am 10.03.2008.

    Google Scholar 

  • Muthén, L. K., Muthén, B. O. (2008), Chi-Square Difference Testing Using the Satorra-Bentler Scaled Chi-Square, Online-Quelle unter www.statmodel.com/ http://www.statmodel.com/ chidiff.shtml, Zugriff am 04.01.2008.

    Google Scholar 

  • Baumgartner, H., Steenkamp, J.-B. E. M. (1998), Multi-Group Latent Variable Models for Varying Numbers of Items and Factors with Cross-National and Longitudinal Applications, in: Marketing Letters, 9, Nr. 1, 21–35.

    Article  Google Scholar 

  • Steenkamp, J.-B. E. M., Baumgartner, H. (1998), Assessing Measurement Invariance in Cross-National Consumer Research, in: Journal of Consumer Research, 25, Nr. 1, 78–90.

    Article  Google Scholar 

  • Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., Tatham, R. L. (2006), Multivariate Data Analysis, 6. Auflage, Upper Saddle River, New Jersey: Pearson Prentice Hall.

    Google Scholar 

  • Homburg, C., Baumgartner, H. (1998), Beurteilung von Kausalmodellen: Bestands-aufnahme und Anwendungsempfehlungen, in: Hildebrandt, L., Homburg, C. (Hrsg.): Die Kausalanalyse: ein Instrument der empirischen betriebswirtschaftlichen Forschung, Stuttgart: Schäffer-Poeschel, 343–369.

    Google Scholar 

  • Homburg, C., Hildebrandt, L. (1998), Die Kausalanalyse: Bestandsaufnahme, Entwicklungsrichtungen, Problemfelder, in: Hildebrandt, L., Homburg, C. (Hrsg.): Die Kausalanalyse: ein Instrument der empirischen betriebswirtschaftlichen Forschung, Stuttgart: Schäffer-Poeschel, 15–43.

    Google Scholar 

  • Doorn, J.van (2004), Zufriedenheitsdynamik: Eine Panelanalyse bei industriellen Dienstleistungen. Wiesbaden: DUV.

    Google Scholar 

  • Hansen, T. (2005), Perspectives on consumer decision making: An integrated approach, in: Journal of Consumer Behaviour, 4, Nr. 6, 420–437.

    Article  Google Scholar 

  • Bollen, K. A. (1989), Structural Equations with Latent Variables, New York: John Wiley & Sons.

    Google Scholar 

  • Suh, J. C., Yi, Y. (2006), When Brand Attitudes Affect the Customer Satisfaction-Loyalty Relation: The Moderating Role of Product Involvement, in: Journal of Consumer Psychology, 16, Nr. 2, 145–155.

    Article  Google Scholar 

  • Giering, A. (2000), Der Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kunden-loyalität: Eine Untersuchung moderierender Effekte, Wiesbaden: DUV.

    Google Scholar 

  • Muthén, B. O. (2003), Diskussion zur Standardisierung von Dummy-Variablen am 08. und 10. Mai 2003 auf http://www.statmodel.com/discussion/messages/11/16.html?1203632626, Zugriff am 10.03.2008.

    Google Scholar 

  • Völckner, F., Hofmann, J. (2007), The price-perceived quality relationship: A meta-analytic review and assessment of its determinants, in: Marketing Letters, 18, Nr. 3, 181–196.

    Article  Google Scholar 

  • Völckner, F., Hofmann, J. (2007), The price-perceived quality relationship: A meta-analytic review and assessment of its determinants, in: Marketing Letters, 18, Nr. 3, 181–196.

    Article  Google Scholar 

  • Purohit, D., Srivastava, J. (2001), Effect of Manufacturer Reputation, Retailer Reputation, and Product Warranty on Consumer Judgments of Product Quality: A Cue Diagnosticity Framework, in: Journal of Consumer Psychology, 10, Nr. 3, 123–134.

    Article  Google Scholar 

  • Purohit, D., Srivastava, J. (2001), Effect of Manufacturer Reputation, Retailer Reputation, and Product Warranty on Consumer Judgments of Product Quality: A Cue Diagnosticity Framework, in: Journal of Consumer Psychology, 10, Nr. 3, 123–134.

    Article  Google Scholar 

  • Purohit, D., Srivastava, J. (2001), Effect of Manufacturer Reputation, Retailer Reputation, and Product Warranty on Consumer Judgments of Product Quality: A Cue Diagnosticity Framework, in: Journal of Consumer Psychology, 10, Nr. 3, 123–134.

    Article  Google Scholar 

  • Bollen, K. A. (1989), Structural Equations with Latent Variables, New York: John Wiley & Sons.

    Google Scholar 

  • Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., Tatham, R. L. (2006), Multivariate Data Analysis, 6. Auflage, Upper Saddle River, New Jersey: Pearson Prentice Hall.

    Google Scholar 

  • Toothaker, L. E. (1993), Multiple Comparison Procedures, Iowa City, IA: Sage Publications, Inc.

    Google Scholar 

  • Brucks, M. (1985), The Effects of Product Class Knowledge on Information Search Behavior, in: The Journal of Consumer Research, 12, Nr. 1, 1–16.

    Article  Google Scholar 

  • Irwin, J. R., McClelland, G. H. (2003), Negative consequences of dichotomizing continuous predictor variables, in: Journal of Marketing Research, 40, Nr. 3, 366–371.

    Article  Google Scholar 

  • Boomsma, A., Hoogland, J. J. (2001), The robustness of LISREL modeling revisited, in: Cudeck, R., Toit, S. du, Sörbom, D. (Hrsg.): Structural Equation Modeling: Present and Future, Chicago: Scientific Software International, 139–168.

    Google Scholar 

  • Srivastava, J., Mitra, A. (1998), Warranty as a Signal of Quality: The Moderating Effect of Consumer Knowledge on Quality Evaluations, in: Marketing Letters, 9, Nr. 4, 327–336.

    Article  Google Scholar 

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(2008). Ergebnisse der empirischen Untersuchung. In: Geld-zurück-Garantien. Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-8035-9_5

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