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Anhang: Grundlagen der Datenauswertung: MTMM.Analyse
Der Anhang wid met sich ausfOhrlich der zentralen Auswertungsmethode dieser
Arbeit, dem "Multilrait-MultiMethod"(MTMM)-Ansatz. Zunachst werden die Anfange
der MTMM-Analyse mit Hilfe der MTMM-Matrix erlautert (Abschnitt A1). Anschlie
I!end erfolgt die Veranschaulichung einer MTMM-Analyse auf Basis kausalana
Iytischer Verfahren anhand eines Beispiels, welches den heutigen Kenntnisstand be
zOglich der MTMM-Methode in weiten Teilen wiedergibt (Abschnitt A2).
A1: Anfange: Die MTMM-Matrix nach Campbell und Fiske
In der klassischen Arbeit von Campbell und Fiske (1959) wurden zwei Elemente
identifiziert, die zusammen die Voraussetzung fOr die Existenz von Konstruktvaliditat
darstellen: Konvergenz- und Diskriminanzvaliditat. Nach BagozzilYi/Phillips (1991)
kannen beide Arten der Validitat wie folgt definiert werden:
"Convergent validity is the degree to which multiple attempts to measure the sa
me concept are in agreement. The idea is that two or more measures of the sa
me thing should covary highly if they are valid measures of the concept." (Bagoz
ziNi/Phillips, 1991, S. 425)
"Discriminant validity is the degree to which measures of different concepts are
distinct. The notion is that if two or more concepts are unique, then valid meas
ures of each should not correlate too highly." (BagozziNi/Phillips, 1991, S. 425)
Campbell und Fiske (1959) schlagen vier Kriterien vor, an hand derer die Konstrukt
validitat in der "Multitrait Multimethod"-Matrix (MTMM-Matrix) OberprOft werden kann.
In der MTMM-Matrix werden die Korrelationen zwischen Messungen einzelner Kon
strukte (traits) durch verschiedene Messmethoden (methods) abgebildet. Abbildung
A1 zeigt ein Beispiel fOr eine derartige MTMM-Matrix an hand von Daten aus der Ar
be it von Bagozzi und Phillips (1982). Bagozzi und Phillips (1982) untersuchen die
Nutzung von Computern in 506 Unternehmen in vier Bereichen: (1) "training pro
grams for sales personnel", (2) "forecasting sales", (3) "accounting/inventory control"
und (4) "financial analysis". In jedem Unternehmen wurden jeweils zwei Informanten
befragt, der CEO und eine weitere hierarchisch niedriger angesiedelte Person. Die
vier Anwendungsbereiche von Computern stellen die "traits" und die beiden Infor
manten die "methods" dar (vgl. Abschnitt 3.1.2.1 ).
Konvergenzvaliditat ist gegeben, wenn die "Monotrait-Heteromethod"-Korrelationen
zwischen denselben Konstrukten, gemessen durch verschiedene Methoden, mag-
329
lichst hoch und signifikant verschieden von Null sind (Campbell/Fiske, 1959). Man
spricht in diesem Zusammenhang auch von Korrelationen auf der Validitatsdiagona
len (validity diagonal). Man erkennt, dass die Korrelationskoeffizienten (0,46; 0,55;
0,82; 0,74) hoch und signifikant sind (vgl. Abb. A1). Konvergenzvaliditat ist demnach
gegeben.
Abb. A1: Beispiel einer MTMM-Matrix (Bagozzi/Phillips)
Method 1
T1: Training programs
T2: Forecasting
T3: Accounting
T4: Financial Analysis
Method 2
T1: Training programs
T2: Forecasting
T3: Accounting
T4: Financial Analysis
T1
Method 1
T2 T3 T4 T1
Method 2
T2 T3
CJ Validilalsdiagonale (monolrail-heleromelhod)
Helerolrail-Heleromelhod-Dreieck
i Helerolrail-Heleromelhod-Dreieck
~ Helerolrail-Monomelhod-Dreieck
Dalen von 8agozzi und Phillips (1982); n = 506.
T4
Die folgenden drei Kriterien sind notwendige Bedingungen fUr Diskriminanzvaliditat:
1. Die "Monotrait-Heteromethod"-Korrelationen sollten hoher sein als die "Hete
rotrait-Heteromethod" -Korrelationen zwischen verschiedenen "traits", gemessen
durch verschiedene "methods"; d. h. der Korrelationskoeffizient auf der Validitats
diagonale sollte hoher sein als die Korrelationskoeffizienten in der gleichen Zeile
und Spalte des "Heterotrait-Heteromethod" -Dreieckes (Campbell/Fiske, 1959).
Dazu sind insgesamt 24 Paarvergleiche in der MTMM-Matrix erforderlich. Man er
kennt, dass der Korrelationskoeffizient auf der Validitatsdiagonalen in allen Fallen
grof1er ist als in den entsprechenden Zeilen und Spalten des "Heterotrait-Hetero
method"-Dreiecks (vgl. Abb. A1; z. B. 0,46 ist grof1er als 0,25, 0,07, 0,12, 0,21,
0,17 und 0,13).
330
2. Die "Monotrait-Heteromethod"-Korrelationen sollten hoher sein als die "Hete
rotrait-Monomethod"-Korrelationen, d. h. eine Variable sollte starker mit einer an
deren Messmethode, die die gleiche Variable misst, korrelieren als mit einer an
deren Variable, die mit der gleichen Methode gemessen wird (Campbell/Fiske,
1959). Man erkennt, dass dieses Kriterium in 23 von 24 Fallen (95,8%) erfOlit ist
(vgl. Abb. A 1; z. B. der Korrelationskoeffizient 0,74 auf der Validitatsdiagonalen ist
hoher als fOnf (0,27, 0,38, 0,20, 0,45, 0,72) und niedriger als ein (0,75) Korrelati
onskoeffizient(en) in beiden "Heterotrait-Monomethod"-Dreiecken, wobei im letz
ten Fall das Kriterium fOr Diskriminanzvaliditat nicht erfOlit ist).
3. Korrelationen zwischen "traits" sollten im "Heterotrait-Monomethod"-Dreieck und
im "Heterotrait-Heteromethod"-Dreieck die gleiche Struktur aufweisen. Weicht die
Struktur stark ab, dann werden die zwischen den mit einer bestimmten Methode
gemessenen "traits" zu beobachtenden Korrelationen durch einen Methodenbias
verursacht (Campbell/Fiske, 1959). Zur OberprOfung dieses Kriteriums schlagen
BagozzilYi/Phillips (1991) die Berechnung des Obereinstimmungskoeffizienten
nach Kendall vor. In diesem Fall ist die Hypothese, dass die Korrelationen unter
schiedliche Strukturen aufweisen, zurOckzuweisen (l (5) = 17,8 und p < 0,01).
Bei der Bewertung des Verfahrens nach Campbell und Fiske (1959) ist auf die An
nahmen und auf die Stringenz der empfohlenen Kriterien einzugehen. Es wird unter
stellt, dass die "trait" und "method" Komponenten unkorreliert sind, aile "traits" glei
chermaf1en durch die "methods" beeinflusst werden und die "methods" untereinander
nicht korrelieren (SchmitUStults, 1986). Es wird argumentiert, dass insbesondere die
beiden letztgenannten Annahmen in den meisten Fallen nicht zutreffen. Die zumeist
signifikanten Methodeneffekte variieren in ihrer Starke und wirken unterschiedlich auf
die "traits". Ferner stellen zahlreiche Arbeiten Korrelationen zwischen den "methods"
fest (z. B. Bagozzi/Phillips, 1982; Dunham/Smith/Blackburn, 1977; GilieUSchwab,
1975; Phillips, 1981). Zusammenfassend sind die hinter dem Verfahren von Camp
bell und Fiske (1959) stehenden Annahmen in Frage zu stellen (Bagozzi, 1993).
Ein zweites Problem besteht darin, dass keine prazisen Standards vorliegen, anhand
derer abschlief1end beurteilt werden kann, ob die von Campbell und Fiske (1959)
postulierten Kriterien erfOlit sind. Statt dessen mOssen Faustregeln angewendet wer
den, so z. B. bei der Beurteilung des zweiten Kriteriums fOr die Existenz von Diskri
minanzvaliditat. Durch Auszahlen kann fOr die Daten von Bagozzi und Phillips (1982)
ermittelt werden, dass in 23 von 24 Fallen das Kriterium erfOlit ist. BagozzilYi/Phillips
(1991) schlagen in diesem Fall die Anwendung der 5%-Regel vor, die besagt, dass in
weniger als 5% der Faile das Kriterium der Diskriminanzvaliditat nicht verletzt sein
darf. Somit kann in diesem Fall von Diskriminanzvaliditat gesprochen werden, da das
331
Kriterium fOr 4% der Faile (1/23) erfUlit ist. Ferner vernachlassigen Campbell und Fis
ke (1959) Unterschiede in der Hehe der Korrelationen, welche das Ausmar.. von
Konvergenz- und Diskriminanzvaliditat widerspiegeln. Schlier..lich erlaubt dieses Ver
fahren nicht, die gesamte Varianz der Messung in die einzelnen Komponenten der
"Trait-", "Method-" und "Error-" Varianz zu zerlegen (BagozzilYi/Phillips, 1991). Somit
ist dieses Verfahren fOr die Untersuchung unserer Fragestellungen im Prinzip unge
eignet. Allerdings kann es dann angewendet werden, wenn es nicht gelingt, einzelne
Variablen zu Konstrukten zusammenzufassen. Dann kann eine erste Abschatzung
der Konstruktvaliditat einzelner Variablen erfolgen, ohne aber eine explizite Varianz
dekomposition durchfOhren zu kennen (z. B. Foxman/Tansuhaj/Ekstrom, 1989).
Kausalanalytische Verfahren der MTMM-Analyse setzen an den genannten
Schwachpunkten des Verfahrens nach Campbell und Fiske (1959) an. MTMM-Ana
Iysen auf Basis konfirmatorischer Faktorenanalysen stellen die popularste Form dar,
denn sie bieten drei entscheidende Vorteile: (1) prazise Indikatoren fOr die Gute der
Modellschatzung (z. B. Chi-Quad rat-Test), (2) detaillierte Informationen zur Beurtei
lung der Konvergenz- und Diskriminanzvaliditat (z. B. Faktorladungen) und (3) De
komposition der gesamten Varianz in "Trait-", "Method-" und "Error-" Anteile (durch
Quadrierung der jeweiligen Faktorladungen). Somit eignet sich diese Form der
MTMM-Analyse fOr die Untersuchung des in dieser Arbeit im Vordergrund stehenden
Methodenfehlers bzw. Informant Bias.
1m folgenden Abschnitt sollen Inhalte und Ablauf einer derartigen MTMM-Analyse
grundsatzlich erlautert werden, da dieses Instrument im empirischen Teil dieser Ar
be it eine zentrale Stellung einnimmt. Dabei werden grundlegende statistische Krite
rien zur Beurteilung der Messgute von MTMM-Modellen eingefOhrt. Die Darstellung
erfolgt anhand eines konkreten Anwendungsbeispiels aus dem Marketing, um dem
Leser den MTMM-Ansatz anschaulicher zu prasentieren. Es wurde ein aktuelles Bei
spiel aus einer fOhrenden internationalen Zeitschrift ausgewahlt, so dass davon aus
zugehen ist, dass die dort verwendete Methodik als "state-of-the-art" der MTMM
Analyse gelten kann. 181 Prazisierungen bzw. Erganzungen zu den dort durchgefOhr
ten Tests im Hinblick auf die vorliegende Arbeit werden an den entsprechenden Stel
len hinzugefOgt. Die empirischen Analysen dieser Arbeit folgen weitgehend dem hier
vorgestellten Schema, so dass bei der Darstellung der empirischen Befunde eine
ausfOhrliche Dokumentation und Erlauterung der statistischen Einzelheiten un
terbleiben kann (vgl. Kapitel 5).
181 Weitere Anwendungen der MTMM-Analyse fOr unterschiedliche betriebswirtschaftliche Fragestellungen lindet man z. B. bei Anderson (1987); BagozzilYi (1991); BagozzilYi/Phillips (1991); Chatterjee et al. (1992); Davis (1971); Nath/Gruca (1997); John/Reve (1982); Phillips (1982); SilklKalwani (1982) und Wilkes (1975).
332
A2: State-of-the-Art: Eine beispielhafte MTMM-Anwendung
Kim und Lee (1997) untersuchen den Einfluss von Kindern auf die Kaufentscheidung
von Familien in vier Produktkategorien. Ausgangspunkt ihrer Oberlegungen ist die
empirische Beobachtung, dass Familienmitglieder unterschiedliche Auffassungen
uber ihren Einfluss auf Kaufentscheidungen haben. Diese Abweichungen lassen sich
laut Kim und Lee (1997) auf zufallsbedingte (wie z. B. "lack of empathy for the spou
se's perception, lack of communication between family members, and ambiguities in
measurement items") und systematische Einflussfaktoren (wie z. B. "socially prescri
bed sex-role norms and the reporting bias caused by the perceived importance of
equality in the relationship, modesty, and self-aggrandizement") zuruckfOhren (vgl.
auch Abschnitt 3.1). Kim und Lee merken an:
"In reality, response discrepancies are likely to be the outcome of both random
and systematic errors, because family construct measurements typically are af
fected by most or all of the error sources mentioned previously." (Kim/Lee, 1997,
S.308)
Entscheidend dabei ist aus methodischer Sicht, dass das Auftreten dieser Messfeh
ler die Validitat empirischer Befunde negativ beeinflusst. Dies betrifft insbesondere
die Konstruktvaliditat, die das Ausma~ der Obereinstimmung zwischen Konstrukt und
den das Konstrukt operationalisierenden Variablen angibt. Ohne eine genaue Er
mittlung der Konstruktvaliditat kann die Konfundierung von zutalligen und systemati
schen Messfehlern nicht aufgedeckt und behoben werden (vgl. Abschnitt 3.1.1). So
mit erteilen Kim und Lee (1997) vergleichbaren empirischen Arbeiten, die auf der Be
fragung eines Informanten ("single informant") im Hinblick auf einzelne Variablen
("single items") beruhen, aus methodischen Grunden eine Absage. Sie wahlen einen
MTMM-Ansatz, um die Konstruktvaliditat der Antworten mehrerer Informanten ("me
thods") zu mehreren Konstrukten ("traits") ermitteln und bewerten zu konnen.
Die Datenbasis der Untersuchung bilden 107 triadische Datensatze, bei denen je
weils Vater, Mutter und Kinder befragt wurden. Kim und Lee (1997) postulieren, dass
der Einfluss von Kindern auf Kaufentscheidungen von der betrachteten Produktkate
gorie abhangt. Die Kategorisierung erfolgt a priori anhand zweier Dimensionen: pri
marer Nutzer des gekauften Produkts und Hohe der Ausgaben fOr den Erwerb des
Produkts. Daraus ergeben sich vier Produktkategorien, die als Konstrukte ("traits")
operationalisiert werden: Kategorie 1: Unbedeutende (relativ niedrigpreisige) Pro
dukte fOr das Kind (MINORC); Kategorie 2: Unbedeutende Produkte fOr die Familie
(MINORF); Kategorie 3: Bedeutende (relativ hochpreisige) Produkte fOr das Kind
(MAJORC) und Kategorie 4: Bedeutende (relativ hochpreisige) Produkte fOr die Fa-
333
milie (MAJORF). Die Probanden mussten Fragen zum Einfluss von Kindem auf die
Kaufentscheidung fUr 20 verschiedene Produkte beantworten.182
Die empirische Analyse gliedert sich im wesentlichen in drei Abschnitte: (1) Zusam
menfassung einzelner Variablen zu reliablen Konstrukten und OberprOfung der Ein
dimensionalitat der Konstruktbildung mittels konfirmatorischer Faktorenanalysen pro
Messmethode; (2) MTMM-Analyse zum Test des Messkonzeptes auf Konstruktvali
ditat und (3) Analyse inhaltlicher Fragestellungen auf Basis der zuvor erfolgten Kon
struktbildung. Diese Schritte sollen im folgenden eingehend erlautert werden:
(1) Bildung gemeinsamer Konstrukte fUr die Messmethoden (Skalenoptimierung)
Aus den insgesamt 20 abgefragten Variablen werden diejenigen Varia bien extrahiert,
die die vier postulierten Konstrukte reliabel und eindimensional messen, wobei die
sich ergebende Faktorenstruktur fUr aile drei Gruppen von Probanden identisch sein
muss. Dieser iterative Prozess wird als "purification process" (Skalenoptimierung)
bezeichnet und folgt im wesentlichen den dafUr in der Literatur vorgesehenen Richtli
nien (Bohmstedt, 1983; Bollen, 1989; Churchill, 1979; Gerbing/Anderson, 1988; Hair
et aI., 1998; Jereskog/Serbom, 1982).
Zunachst wird eine explorative Faktorenanalyse durchgefUhrt, um Zusammenhange
zwischen den 20 Variablen zu erkennen.183 Die Reliabilitat der Faktorenlesung wird
mit Hilfe von Cronbach's Alpha bestimmt (Cronbach, 1951). In der Literatur wird i. d.
R. ein Mindestwert von 0,7 fUr Cronbach's Alpha verlangt (Nunnally, 1967), wobei
einschrankend anzumerken ist, dass der Wert von der Anzahl der Variablen, die das
Konstrukt messen, beeinflusst wird (Homburg/Giering, 1996). So zeigt eine Meta
Analyse, dass fUr Skalen mit zwei oder drei Variablen niedrige Werte fUr Cronbach's
Alpha zu erwarten sind (Peterson, 1994), so dass in diesen Fallen auch Werte bis zu
0,5 als akzeptabel gelten (Peter, 1997). Variablen, die den Reliabilitatsanforderungen
nicht genOgen, kennen nach MaBgabe ihrer "ltem-to-Total-Korrelation" eliminiert
werden. Dieses MaB zeigt die Korrelation einer einzelnen Variablen mit dem dazu
geherigen Konstrukt. Variablen mit den niedrigsten "Item-to-Total-Korrelationen" pro
Konstrukt werden eliminiert (Churchill, 1979). Kim und Lee (1997) erhalten nach Be
endigung des Iterationsprozesses die vier postulierten Konstrukte, die durch nur
noch elf Variablen reliabel gemessen werden. Die Werte fUr Cronbach's Alpha liegen
zwischen 0,67 und 0,86. Die Faktorenstruktur gilt fUr aile drei Gruppen.
182 Zu weiteren Einzelheiten der Datenerhebung vgl. ausfilhrlich Kim/Lee (1997). 183 Kim und Lee folgen dabei den Empfehlungen in der Literatur und fOhren eine Hauptkomponenten
analyse mit einer schiefwinkligen Rotation durch, vgl. Kim/Lee (1997) und auch Gerbing/Anderson (1988). Aligemein zur explorativen Faktorenanalyse, Anwendungsvoraussetzungen und GOtemaBen, vgl. z. B. Hair et al. (1998).
334
Die bisher angewendeten Verfahren zur Bestimmung und Optimierung von Skalen
lassen keine abschlie~ende Aussage uber die Eindimensionalitat der gebildeten
Konstrukte zu (Gerbing/Anderson, 1988). Wahrend sich Konstrukte in der explora
tiven Faktorenanalyse aus der Gesamtheit aller einzelnen Variablen ergeben, findet
bei der konfirmatorischen Faktorenanalyse eine eindeutige Zuordnung von Variablen
zu Konstrukten statt (Hair et aI., 1998). Gerbing und Anderson halten fest:
"Thus, exploratory factor analysis can be a useful preliminary technique for scale
construction but, if the definition of unidimensionality in equation 1 is used, a
subsequent confirmatory factor analysis would be needed to evaluate, and likely
refine, the resulting scales." (Gerbing/Anderson, 1988, S. 189)
Daher ist die bisher gefundene Faktorenstruktur mittels einer konfirmatorischen Fak
torenanalyse zu uberprufen. Die zuvor ermittelten Skalen sind gegebenenfalls zu kor
rigieren. Dies kann z. B. nach Ma~gabe der normalisierten Residuen fUr die ein
zelnen Variablen (Gerbing/Anderson, 1988) oder der Indikatorreliabilitat (Peter, 1997)
erfolgen. Die Indikatorreliabilitat misst, inwieweit die Varianz der exogenen Variablen
durch das Messmodell erklart wird. Je h6her der zwischen Null und Eins normierte
Wert der Indikatorreliabilitat ist, desto besser wird die jeweilige Variable durch den
dazugehOrigen Faktor reprasentiert. Niedrige Werte deuten auf signifikante Mess
fehler oder Querladungen zu anderen Faktoren hin. Es wird in der Literatur ein Min
destniveau von 0,2 fUr die Indikatorreliabilitat empfohlen (Peter, 1997).184
Kim und Lee (1997) fUhren ebenfalls konfirmatorische Faktorenanalysen fUr jede der
drei Gruppen von Probanden durch.185 Abbildung A2 zeigt den Aufbau der konfirma
torischen Faktorenanalyse. Die Kreise stellen die vier Konstrukte (Produkt
kategorien), die Kastchen die elf verbliebenen Variablen und die A-Werte die ent
sprechenden Faktorladungen dar.
184 In der Arbeit von Kim und Lee (1997) wird Ober die Indikatorreliabilitat nicht berichte!. 185 In der Regel wird zur Parameterschatzung das Maximum-Likelihood-Verfahren verwendet; insbe
sondere fOr Stich proben mit n < 200 wird dieses Verfahren empfohlen, vgl. z. B. Anderson/Gerbing (1988); Steenkamp/v. Trijp (1991).
335
Abb. A2: Modell der konfirmatorischen Faktorenanalyse zum Einfluss von Kindern auf Kaufentscheidungen von Familien (Kim/Lee)
~31
Notes: ~I '"' Children's influence in the purchase ofminar products for themselves. ~ = Children's influence in the purchase arminor products for the family. ;1 = Children's influence in the purchase of major products for themselves. ~ = Children's influence in the purchase of major products for the family.
Quene: Kim/Lee (1997), S. 311
~41
~42
XI = Clothes for the child. x2 = Records for the child. Xl'" Shoes for the child. x. '" Toothpaste for the family. Xl = Shampoo for the family. X6 = Ketchup for the family. x1 = A stereo system for the child. X8 = A bicycle for the child. '4 = A family car. xlO = A house for the family. XII"" A television set for the family.
Die GOte konfirmatorischer Faktorenanalysen kann auf Basis vieltaltiger Mar..e beur
teilt werden.186 Hier werden drei Kriterien zur Bewertung der statistischen GOte des
Modells herangezogen. Zum einen zeigt die Nichtsignifikanz des "Chi-Quadrat"-Tests
einen akzeptablen Fit fOr das gesamte Modell an. 187 Dieser testet die Nullhypothese,
dass sich die geschatzte Kovarianzmatrix nicht von der tatsachlichen Kovarianz
matrix unterscheidet (Hair et aI., 1998; Marsh/Balla/McDonald, 1988). Der "Compara
tive Fit Index (CFI)" misst den Anteil der Varianz, der durch das Messmodell erklart
wird (Bagozzi/Foxall, 1996). Dieses Mar.. ist inhaltlich vergleichbaren Kennziffern
186 Vgl. dazu ausfOhrlich z. B. BagozzilYi (1988); Bollen (1989); Hair et al. (1998); Hildebrandt (1984); Homburg (1995); J6reskog/S6rbom (1982) und Peter (1997). An dieser Stelle wird bewusst darauf verzichtet, von einer ValiditatsprOfung zu sprechen wie es sonst bei der Konstruktbildung Oblich ist, da ein abschlie~ender Validitatstest nur unter Einbeziehung der Methodenvarianz erfolgen kann. Hier liegt ein methodisch fundamentaler Unterschied im Vergleich zu anderen Arbeiten vor, die diesen Aspekt vernachlassigen (vgl. z. B. Homburg, 1995).
187 Das Signifikanzniveau des .Chi-Quadrat"· Tests wird durch die Stichprobengr6~e beeinflusst. Bei gro~en Samples kommt es vor, dass der .Chi-Quadrat"·Test signifikant ist, wahrend er bei kleineren Samples tendenziell nicht signifikant ausfallt, obwohl der Fit beider Modelle qualitativ nicht unterschiedlich sein muss (Bentler/Bonell, 1980). Daher wird der "Chi-Quadrat"-Test in der Forschungspraxis oftmals nicht als Teststatistik interpretiert, sondern als deskriptives Anpassungsma~ verwendet, indem der "Chi-Quadrat"-Wert durch die Anzahl der Freiheitsgrade dividiert wird. Die in der Literatur geforderten Mindestrelationen schwan ken zwischen 2:1 und 10:1 (Carmines/Mciver, 1981; Hildebrandt, 1983). Bewahrt hat sich eine eher strengere Relation von 3:1 (Pe· ter, 1997).
336
(z. B. GFI, AGFI)188 vorzuziehen, da es robust gegenOber StichprobeneinflOssen ist
und insbesondere die Unterschatzung der AnpassungsgOte durch andere Kennzif
fern bei kleinen Stich proben vermeidet (Benteler, 1990).189 FOr den CFI wird im all
gemeinen ein Mindestwert von 0,9 gefordert (Benteler, 1990). Bei Kim und Lee
(1997) erreicht der CFI Werte von 0,99 fOr die Vater, 0,97 fOr die MOtter und 0,98 fOr
die Kinder. 19o Schlier..lich sind die Faktorladungen zu OberprOfen, die signifikant von
Null verschieden sein mOssen. Hier wird i. d. R. ein Signifikanzniveau von 5% ver
langt (BagozzilYi/Phillips, 1991). Dies wird in der Arbeit von Kim und Lee ebenfalls
erreicht, da die t-Werte fOr aile Faktorladungen gror..er als Zwei sind (Kim/Lee, 1997,
S.312).191
Nach Beendigung der konfirmatorischen Faktorenanalysen liegt fOr aile drei Mess
methoden eine reliabel Operationalisierung der Konstrukte ("traits") vor; d. h. in der
Studie von Kim und Lee (1997) ergeben sich vier Produktkategorien, die reliabel
durch elf einzelne Variablen sowohl fOr Vater, MOtter und Kinder operationalisiert
werden konnen. Eine Beurteilung der Konstruktvaliditat ist zu diesem Zeitpunkt nicht
moglich, da diese nur unter BerOcksichtigung der Methodenvarianz ermittelt werden
kann. Die Methodenvarianz spiegelt den Informant Bias wider, der durch die Befra
gung von Vatern, MOttern oder Kindern entsteht. Die Varianzdekomposition in "traits"
(Produktkategorie) und "methods" (Familienmitglieder) und der Test auf Konstruktva
liditat erfolgt im nachsten Schritt.
(2) Test auf Konstruktvaliditat
Zunachst sind Durchschnitte fOr die jeweiligen Antworten der einzelnen Familienmit
glieder Ober die einzelnen, die vier "traits" operationalisierenden Variablen zu bilden.
Daraus resultieren fOr jeden "trait" jeweils drei Angaben von den Vatern, MOttern und
Kindern. Man erhalt eine 12 mal 12 Korrelationsmatrix, die die Datenbasis fOr die
nachfolgenden konfirmatorischen Faktorenanalysen bildet (vgl. Abb. A3).
188 Der GFI misst den Anteil der Varianz, der durch das Messmodell erklart wird. Ein Wert von Eins impliziert einen perfekten Fit (JOreskog/SOrbom, 1993). Der AGFI korrigiert den GFI in Abhangigkeit der Freiheitsgrade (JOreskog/SOrbom, 1993). 1m allgemeinen werden Werte grOr..er 0,9 verlangt; allerdings existieren zahlreiche Arbeiten, in den en auch niedrigere Werte (z.T. bis 0,7) zugelassen werden. Zu GOtemar..en konfirmatorischer Faktorenanalysen vgl. z. B. BagozzilYi (1988); Anderson/Gerbing (1984); Hair et al. (1998); Hildebrandt (1984); Morgan/Hunt, (1994).
189 Zum Einfluss der StichprobengrOr..e auf andere GOtemar..e der konfirmatorischen Faktorenanalyse, vgl. Marsh/Balla/McDonald (1988).
190 Ahnlich den GOtemar..en GFI und AGFI werden in der Literatur auch niedrigere Werte als 0,9 als akzeptabel bezeichnet. In der Arbeit von Kim und Lee (1997) wird Ober andere GOtemar..e (z. B. GFI) des Gesamtmodells nicht berichtet.
191 In der Literatur wird gefordert, die Reliabilitat der das Konstrukt operationalisierenden Variablen im Anschluss an die konfirmatorische Faktorenanalyse erneut zu OberprOfen (Gerbing/Anderson, 1988). In der Arbeit von Kim und Lee (1997) wird darOber nicht berichtet, da die Faktorenstruktur unverandert bleibl.
337
Abb, A3: Die Multitrait-Multimethod Korrelationsmatrix (Kim/Lee)
Father's Assessment Mother's Assessment Child's Assessment
T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4
Fathers
MINORCT1 1.0
MINORFT2 .21 1.0
MAJORCT3 .51 .13 1.0
MAJORFT4 .09 .42 .17 1.0
Mothers
MINORC T1 r;"1-.02 .42 -.18 1.0
MINORFT2 .081 .551 .06 .27 .01 1.0
MAJORCT3 .34 -.00 T .581-.06 .56 .03 1.0
MAJORF T4 -.00 .30 .13~ -.15 .36 .08 1.0
Children
MINORCT1 .29 -.18 .08 -.20 ~-.16 .07 -.32 1.0
MINORFT2 -.02 .43 -.12 .17 -.131 .44 1-.20 .29 -.12 1.0
MAJORCT3 .18 -.02 .33 -.04 .24 -.031 .29 1-.21 .50 -.15 1.0
MAJORF T4 .03 .25 -.07 .47 -.19 .12 -.081 .50 I -.15 .33 -.01 1.0
Key: T1 - T4 = Traits 1 - 4; MINORC = Minor Products for the Child; MINORF = Minor Products for the Family; MAJORC = Major Products for the Child; MAJORF = Major Products for the Fam-ily; Validitatsdiagonale ist umrahmt.
Quelle: Kim/Lee (1997), S. 313
8ei Abbildung A3 handelt es sich um eine klassische MTMM-Matrix, die die Korrela
tionen zwischen "traits" und "methods" widerspiegelt (vgl. Abschnilt A 1). In einem
ersten Schrilt ist zu prOfen, ob die 8efragung mehrerer Familienmitglieder grundsatz
lich einen zusatzlichen Erklarungsbeitrag liefert. Vier Modelle konfirmatorischer Fak
torenanalysen konnen geschatzt und anschlie~end miteinander verglichen werden
(8agozzi ,1993; Widaman, 1985):
1. "Null model", d. h. die Varianzen ergeben sich ausschlie~lich durch den Zufalls
fehler. Dieses Modell unterstellt, dass die beobachteten Variablen in der Grund
gesamtheit nicht korrelieren. Die MTMM-Matrix enthalt demnach keine relevanten
Informationen; "traits" und "methods" haben keinen Varianzerklarungsanteil.
2. "Method only model", d. h. die Varianzen werden ausschlie~lich durch die "me
thods" und den Zufallsfehler erklart. Es wird unterstellt, dass die "traits" keinen
Einfluss ausOben, so dass die Faktorladungen der "traits" gleich Null sind.
338
3. "Trait only model", d. h. die Varianzen werden ausschlieBlich durch die "traits" und
den Zufallsfehler erklart. Es wird unterstellt, dass die "methods" keinen Einfluss
ausUben, so dass die Faktorladungen der "methods" gleich Null sind.
4. "Trait-method model", d. h. die Varianzen werden durch "traits", "methods" und
den Zufallsfehler erklart.
Da die einzelnen Modelle untereinander Teilmengen, sogenannte "nested models"
(Hair et aI., 1998), darstellen, konnen "Chi-Quadrat"-Signifikanztests durchgefUhrt
werden, um zu prUfen, ob Methodenvarianz, "Trait"-Varianz oder beides vorliegt. Die
Signifikanz der Methodenvarianz kann durch einen Vergleich der Modelle 1 und 2
bzw. 3 und 4 ermittelt werden, wahrend die "Trait"-Varianz durch einen Vergleich der
Modelle 1 und 3 bzw. 2 und 4 bestimmt werden kann. Tabelle A1 fasst die Ergeb
nisse der unterschiedlichen Schatzmodelle und der jeweiligen "Chi-Quadrat"-Tests in
der Arbeit von Kim und Lee (1997) zusammen. 192
Tab. A1: Vergleich unterschiedlicher Schatzmodelle (Kim/Lee)
Chi-Square Test Signifikanzniveau
Modell:
1. Null X2 (66) = 474,33 0,00
2. Method Only X2 (51) = 289,35 0,00
3. Trait Only l(48) = 133,52 0,00
4. Trait-Method l(34) = 39,56 0,24
Modellvergleich:
Null vs. Trait Only X2d (18) = 340,81 0,00
Null vs. Method Only ld(15) = 184,98 0,00
Method Only vs. Trait-Method X2d (17) = 249,79 0,00
Trait Only vs. Trait-Method ld(14) = 93,96 0,00
Quelle: Kim/Lee (1997), S. 314
192 Die Freiheitsgrade ergeben sich aus der Summe der Korrelationen aus der MTMM-Matrix (vgl. Abb. A3) abzOglich der zu schatzenden Parameter. Die zu schatzenden Parameter sind 18 fOr das "trait only model", 15 fOr das "method only model" und somit 33 fOr das "trait-method model". Aufgrund eines negativen Wertes fOr den Zufallsfehler im "trait-method model" wurde dieser Parameter auf Null fixiert, so dass sich ein zusatzlicher Freiheitsgrad ergibt (Kim/Lee, 1997). Zur Behandlung dieser Effekte vgl. z. B. Dillon/Kumar/Mulani (1987) und v. Dried (1978). Die nicht zu schatzenden Parameter werden in den vier Modellen jeweils auf Null fixiert. 1m "trait only" ("method only") model wird unterstellt, dass die Methoden ("traits") keinen Einfluss ausOben, so dass die die Methoden ("traits") betreffenden Parameter in der konfirmatorischen Faktorenanalyse gleich Null gesetzt werden (Joreskog/Sorbom, 1993)
339
Es zeigt sich, dass das "Trait-Method"-Modell die hochste AnpassungsgOte besitzt
(nicht signifikanter Chi-Quadrat-Test). Dieses Modell ist in Abbildung A4 zusammen
fassend dargestellt. Ferner verdeutlicht der Vergleich einzelner Modelle, dass die
BerOcksichtigung von MethodeneinfiOssen ("null vs. method only" und "trait only vs.
trait-method") und von "Trait"-EinfiOssen ("null vs. trait only" und "method only vs.
trait-method") die GOte des Schatzmodells verbessert (signifikante Verringerung des
Chi-Quadrat-Wertes). Die wesentlichen Ergebnisse der konfirmatorischen Faktoren
analysen unter BerOcksichtigung von Methoden- und "Trait"-EinfIOssen werden in
Tabelle A2. zusammengefasst. Diese ermoglichen den Test auf Konstruktvaliditat.
Abb. A4: Modell der konfirmatorischen Faktorenanalyse unter Berucksichti-gung mehrerer Konstrukte und Methoden (trait-method model)
Notes: ~I = Trait I (Children's influence in the purchase of minor products for themselves). XI' "t. Xl = Father's, Mother's. and Child's assessment oCTrait I. ~ 1 = Trail 2 (Children's influence in the purchase of min or products for the family), )( •• x,. x~". Father's, Mother's, and Child's assessment cfTrait 2. ~ l" Trait 3 (Children's influence in the pun::base of major products for themselves). "7. x.. ltg = Father's, Mother's, and Child's assessment of Trait J. ~ 4 = Trail 4 (Children's influence in the purchase of major products for the family), Xl,," XII_ x11 " Father's, Mother's, and Child's assessment ofTrai! 4. ~," Method I (Father's response bias factor), ~ 6 = Method 2 (Mother's response bias factor). ~ 7 = Method 3 (Child's response bias factor).
Quelle: Kim/Lee (1997), S. 315
Konstruktvaliditat setzt die Existenz von Konvergenz- und Diskriminanzvaliditat vor
aus (Campbell/Fiske, 1959; Abschnitt 3.1.1). Demnach sind beide einzeln zu prOfen.
Die Konvergenzvaliditat wird zum einen durch die Analyse der Faktorladungen fOr die
"traits" bestimmt. Diese sollten zumindest auf dem 5%-Niveau von Null verschieden
sein (BagozzilYi/Phillips, 1991; Widaman, 1985). Man erkennt in Tabelle A2., dass
diese Bedingung fOr Konvergenzvaliditat erfOlit ist. Dies sagt allerdings noch nichts
Ober die Hohe des Varianzerklarungsanteils aus, der auf die "traits" zurOckzufOhren
ist. Dies wird erst aus der Spalte ersichtlich, die das Ausmafl, der "trait variance" an-
340
gibt.193 1m Durchschnitt werden 46% der gesamten Varianz durch den Einfluss der
"traits" erklart. Bezugnehmend auf die Faustregel von Bagozzi und Yi (1991), nach
der ein Anteil der "trait variance" an der gesamten Varianz groi1er (kleiner) als 50%
auf starke (schwache) Konvergenzvaliditat hindeutet, bezeichnen Kim und Lee
(1997) ihre Ergebnisse als befriedigend.
Tab. A2: Befunde der konfirmatorischen Faktorenanalyse (trait-method model)
Measure Traita Methoda Trait Method Error Variance Variance Variance
Xll 0,56 (0,09)' 0,54 (0,11)' 0,31 0,29 0,41
X12 0,96 (0,08)' 0,32 (0,13)' 0,92 0,10 0,00
X13 0,52 (0,09)' 0,49 (0,14)' 0,27 0,24 0,49
X21 0,67 (0,10)' 0,38 (0,10)' 0,45 0,14 0,39
X22 0,67 (0,10)' 0,30 (0,11)' 0,45 0,09 0,47
X23 0,67 (0,10)' -0,09 (0,10) 0,46 0,01 0,54
X31 0,58 (0,10)' 0,62 (0,12)' 0,34 0,38 0,28
X32 0,75 (0,10)' 0,42 (0,13)' 0,56 0,18 0,24
X33 0,57 (0,12)' 0,71 (0,18)' 0,32 0,50 0,19
N1 0,62 (0,10)' 0,39 (0,10)' 0,38 0,15 0,44
N2 0,73 (0,10)' 0,47 (0,12)' 0,53 0,22 0,26
N3 0,70 (0,10)' 0,04 (0,10) 0,49 0,00 0,51
x;J = i·ter "trait" bewertet vom j-ten Familienmitglied (J = 3, wobei: 1 = Vater, 2 = Mutter, 3 = Kind; 1= 4, wobei: 1 = "minor products for themselves", 2 = "minor products for the family", 3 = .. major products for themselves", 4 = "major products for the family"); a = Faktorladungen mit Standard-abweichungen in Klammern; • Faktorladungen sind signifikanl auf dem 5% Niveau (I-Werte > 2).
Quelle: Kim/Lee (1997), S. 316
Die Faktorladungen der "methods" sind, bis auf zwei Ausnahmen bei den Kindern
(X23 und N3), ebenfalls signifikant. Ein Informant Bias tritt insbesondere dann bei den
Kindern auf, wenn sie die Kaufentscheidung direkt betrifft. Insgesamt macht der In
formant Bias ca. 20% der gesamten Varianz aus. Demnach ist von einem beachtli
chen Einfluss systematischer Verzerrungen von Informanten auf die empirischen Be
funde auszugehen. 1m Durchschnitt liegt die "method variance" bei Vatern bei 24%,
bei Kindern bei 19% und bei MOttern bei 15%. Offensichtlich sind Entscheidungen
von Vatern besonders durch einen Informant Bias gepragt. MOtter zeigen demge
genOber den geringsten Informant Bias. Wenn sich Befragungen ausschliei1lich auf
eine Person innerhalb von Familien beschranken, so legen diese Befunde die Wahl
der Mutter nahe. Dies wird auch durch die hohere "trait variance" bei Antworten der
193 Die "trait variance" berechnet sich aus dem Quadrat der entsprechenden Faktorladung (BagozzilYi/Phillips, 1991). Dies gilt analog auch fOr die "method variance".
341
MOtter gestOtzt, was auf eine hOhere Konvergenzvaliditat hindeutet: 92% bei Pro
duktkategorie 1, 45% bei Produktkategorie 2, 56% bei Produktkategorie 3 und 53%
bei Produktkategorie 4.
Neben der methodischen Gate des geschilderten Vorgehens zeigt die Varianz
dekomposition in "trait", "method" und "error" interessante Anwendungen fOr unsere
Forschungsfrage auf. Aufgrund der jeweiligen Varianzen kennen die Antworten ein
zeiner Informanten im Hinblick auf einzelne Konstrukte dann entsprechend korrigiert
oder ganz von weiteren Analysen ausgeschlossen werden, wenn die genannten GO
tekriterien unterschritten werden. Ferner kennen auf Basis dieser Ergebnisse Emp
fehlungen abgeleitet werden, welche Informanten zur Beurteilung bestimmter Kon
strukte geeignet bzw. ungeeignet sind (vgl. Abschnitt 3.4; Kapitel 6).
Neben der Konvergenzvaliditat ist ferner die Diskriminanzvaliditat zu prOfen. Hohe
Korrelation zwischen den "traits" deutet auf eine Verletzung der Diskriminanzvaliditat
hin. Demnach wird gefordert, dass die Korrelationen zwischen den "traits" auf einem
Signifikanzniveau von 5% kleiner als Eins sein mOssen (SchmitUStults, 1986). Ta
belle A3 zeigt, dass diese Bedingung fOr Diskriminanzvaliditat erfOlit ist. Zusammen
fassend kann festgehalten werden, dass die Konstruktvaliditat in der Untersuchung
von Kim und Lee (1997) offenbar gegeben iSt. '94
Tab. A3: Korrelationen zwischen den einzelnen Konstrukten (traits)
Traits
MINORC MINORF MAJORC MAJORF
MINORC 1,0
MINORF -,14 (0,12)' 1,0
MAJORC 0,58 (0,09) -0,21 (0,14) 1,0
MAJORF -0,37 (0,12) 0,49 (0,11) -0,20 (0,15) 1,0
, Standardabweichungen in Klammern; Key: T1 - T4 = Traits 1 - 4; MINORC = Minor Products for the Child; MINORF = Minor Products for the Family; MAJORC = Major Products for the Child; MA-JORF = Major Products for the Family.
Quelle: Kim/Lee (1997), S. 316
194 Das 95%-Konfidenzintervall fOr die jeweiligen Korrelationskoeffizienten liegt unter dem Wert von Eins, d. h. die Korrelationskoeffizienten sind auf dem 5%-Niveau signifikant kleiner als Eins, so dass das Kriterium fOr Diskriminanzvaliditat erfOlit is!.
342
MTMM-Analysen m(issen nicht zwingend auf der Basis konfirmatorischer Faktoren
analysen (CFA-Modell) durchgefUhrt werden. In der Literatur werden andere Verfah
ren beschrieben, die aber bisher nur vereinzelt Anwendung gefunden haben.195 Eine
Ausnahme stellt das "correlated uniqeness" (CU) Modell dar, welches daher an die
ser Stelle kurz erlautert werden soli. Es ist gezeigt worden, dass das CFA-Modell
haufig zu Schatzproblemen fUhrt, z. B. in Form von negativen Zufallsfehlern oder un
zulassigen Losungen (Becker/Cote, 1994; Kenny/Kashy, 1992; Marsh/Bailey,
1991 ).196 In solchen Fallen kann das CU-Modell oft bessere Losungen erzielen, d. h.
Parameter m(issen nicht fixiert werden, aile zu schatzenden Parameter liegen im zu
lassigen Bereich, und die GUte des Modells ist zufriedenstellend (Marsh, 1989; Con
way, 1996). 1m CU-Modell wird der Methodenfehler nicht explizit modelliert. Statt
dessen wird zugelassen, dass die Fehlerterme innerhalb derselben Methode unter
einander korrelieren. Abbildung A5 zeigt das CU-Modell aus dem Aufsatz von Kim
und Lee (1997).
Abb. A5: MTMM-Analyse auf Basis des CU-Modells (Kim/Lee)
Noles: ~I '" Trait I (Children's influence in the purchase of minor products for themselves), XI' x2• xJ = Father's, Mother's, and Child's assessment ofTrai! I. ~ 2 = Trait 2 (Children's influence in the purchase of minor products for the family), x,. x,. X6 = Father's. Mother's, and Child's assessment orTrai! 2. l; J '" Trait 3 (Children's influence in the purchase of major products for themselves). Xl' )(8' X9 = Father's, Mother's, and Child's assessment of Trail 3. l;, = Trait 4 (Children's influence in the purchase of major products for the family). XIO> XII> X 12 = Father's, Mother's, and Child's assessment of Trait 4. l; s = Method 1 (Father's response bias factor), ~ 6 = Method 2 (Mother's response bias factor). ~ 7 = Method 3 (Child's response bias factor).
Quelle: Kim/Lee (1997), S. 317
195 FOr einen Uberblick vgl. BagozzilYi/Phillips (1991). Zu einzelnen Verfahren vgl. Anderson (1985. 1987, SOCFA). Marsh und Hocevar (1988, HCFA); Kumar und Dillon (1990, FOMIMI) und Brown (1984.1989. DPU). Die Bewertung in BagozzilYi/Phillips (1991) verdeutlicht. dass die Vorteile der jeweiligen Ansatze durch Nachteile (andere Annahmen, Komplexitat) erkauft werden.
196 Aufgrund eines negativen Zufallsfehlers einer Variable wurde auch in der Analyse von Kim und Lee (1997) ein Parameter fixiert. Die anschlier..end ermiltelte Losung ist zulassig und von hoher statistischer Gote.
343
1m Gegensatz zum CFA-Modell unterstellt das CU-Modell, dass die "methods" unab
hangig voneinander sind. Aus diesem Grund eignet sich das CU-Modell i. d. R. eher
fOr die Analyse von InformanteneinfiOssen als fOr die Analyse verschiedener Messin
strumente, z. B. in Form unterschiedlicher Skalen (Conway, 1996). Gegen die An
wendung des CU-Modells sprach bisher, dass eine vollstandige Varianzdekomposi
tion nicht moglich ist, da es zu einer Konfundierung von Zufallsfehler und Methoden
fehler kommt (Marsh/Hocevar, 1988) und daher der Anteil der Methodenvarianz nicht
ausgewiesen werden kann (Bagozzi, 1993; Byrne/Goffin, 1993). Allerdings zeigt
Conway (1998), dass der Methodenfehler im CU-Modell bestimmt werden kann, in
dem die Korrelationskoeffizienten entweder fOr die einzelnen Methoden oder Ober
aile Methoden addiert und gemittelt werden. Dadurch kann die auf die Messmethode
zurOckzufOhrende Varianz analog zum CFA-Modell bestimmt werden (Conway,
1998). Die Vergleichbarkeit zum CFA-Modell wird ferner dadurch deutlich, dass eine
konfirmatorische Faktorenanalyse mit "uncorrelated methods" (CFA-UM) zu identi
schen Befunden wie im CU-Modell fOhrt (Conway, 1998). Die Hohe der Korrelationen
der Fehlerterme innerhalb einer Messmethode spiegelt demnach den Informant Bias
im CU-Modell wider. Kim und Lee (1997) stellen die hochsten Korrelationen zwi
schen den Bewertungen der Vater fest. Dies bestatigt die Befunde der vorherigen
Analyse, in der ebenfalls bei den Vatern der hochste Informant Bias ermittelt wurde.
Das CU-Modell oder das CFA-UM-Modell stellen in dieser Arbeit Alternativen zum
CFA-Modell dar, wenn das letztgenannte Schatzmodell zu unzulassigen Losungen
fOhrt.
(3) Hypothesentests
Abschlief1end testen Kim und Lee (1997) Hypothesen zum Einfluss einiger unab
hangiger Variablen (z. B. Alter des Kindes, Einkommen des Kindes, etc.) auf den
Einfluss von Kindem auf die Kaufentscheidung (abhangige Variable). Dazu verwen
den sie zum einen das MTMM-basierte Schatzmodell und zum anderen ausschlief1-
lich die Antworten der MOtter als "single informant", da MOtter sich in den zuvor ge
schilderten empirischen Tests als die "zuverlassigste" Informationsquelle erwiesen
haben. Es sind sowohl deutliche inhaltliche als auch statistische Unterschiede zwi
schen beiden Schatzverfahren festzustellen. Zum einen liegen die Werte fOr das R2 beim MTMM-basierten Ansatz deutlich hoher und zum anderen wird fOr eine weitaus
grof1ere Zahl von Variablen ein signifikanter Einfluss auf die abhangige Variable fest
gestellt.197
197 Vgl. zu Einzelheilen Kim/Lee (1997), S. 318-319.
344
Foiglich kommen die Autoren zu dem Ergebnis:
"On the basis of the rather substantial differences revealed by our comparative
analysis, we are skeptical of the capability of the mother's measure, when used
alone, to provide unbiased depictions of family influence structure. Triadic meas
ures such as those developed in this study offer clear advantages in family re
search: Not only do they possess desirable measurement properties (validity and
reliability), but they also follow for the correction for potential bias in estimating re
lationships among family constructs." (Kim/Lee, 1997, S. 318)
Am Ende ihres Aufsatzes stelien Kim und Lee zusammenfassend fest:
"Given the apparent advantages, we advocate the use of multiple-informant, mul
tiple item measurement approaches in assessing family constructs. Single-infor
mant, single-item data remain highly vulnerable to unreliability and invalidity due
to frequent perceptual discrepancies among family members." .... Research in or
ganizational properties and relationships faces similar measurement problems,
which result from discrepant reporting of organizational phenomena by key infor
mants." (Kim/Lee, 1997, S. 319)
Der im letzten Satz des Zitates zum Ausdruck gebrachte Einwand gegen empirische
Arbeiten auf der Basis einzelner Informanten ist in Kapitel 3 bereits ausfUhrlich aus
theoretischer Sicht diskutiert worden. Zusammenfassend ist festzuhalten, dass die
Untersuchung von Kim und Lee (1997) aile wesentlichen Elemente einer MTMM
Analyse enthalt, die fUr unsere empirischen Analysen mall.geblich sind. Die Ab
bildung 5.1 fasst den Ablauf, die wesentlichen Inhalte und Gotekriterien einer MTMM
Analyse graphisch zusammen und dient als Leitfaden fUr die MTMM-Analysen in Ka
pitel 5 dieser Arbeit (vgl. AbschniU 5).
345
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372
Stichwortverzeichnis
Benchmarking 123ff, 187f
Datenerhebung 187ff
Delphi 190f, 294ff
Diskriminanzvaliditat 226, 231, 236, 238ff,329ff,342
Erfolgsanalyse 304ff
Erfolgsfaktoren 15ff, 76ff, 311ff, 317ff, 324ff
Erfolgsfaktorenforschung 3, 19ff, 76ff
Hypothesen 158ff, 296ff
Informant(en) 5,87, 131ff, 155ff, 320f
Informant Bias 87ff, 95f, 97ff, 145ff, 225f, 232, 236f, 275ff, 279ff, 284ff, 288ff,296ff,315ff,319f,341f
Innovationserfolg 165ff, 302ff
Innovationserfolgs-Panel 187ff
Innovationskultur 46ff, 208ff, 228ff, 242f, 259ff, 277ff
Kompetenz der Informanten 90ff
Kommunikationsbeziehungen 186f, 284ff
Konstruktvaliditat 13f, 84f, 337f
Kontigenzmodell 163f, 180ff
Konvergenzvaliditat 224f, 230f, 235f, 238ff, 275, 279,281ff, 329f, 340f
Konstruktvalidierung 221ff, 272ff, 337ff
Kundeneinbindung 174ff, 204f, 221 ff, 254ff
Meinungsunterschiede 117ff
Messfehler 81ff, 95ff
Messmodell 163ff
Multiple Informant 93ff, 131ff, 333
Multitrait Multimethod (MTMM) -Analyse 85f, 100f, 224ff, 229ff, 234ff, 274ff,278ff,333ff
MTMM-Matrix 238ff, 281ff, 329ff
Neuproduktentwicklungserfolg 165ff, 302ff
Neuproduktentwicklungsprogramm 165,4f,171f
Neuproduktentwicklungsprozess 19ff, 198ff,221ff,238ff,246ff,272ff
Neuproduktentwicklungsressourcen 53ff, 211ff., 233ff, 263ff, 277ff
Neuproduktentwicklungsstrategie 60ff, 215ff,233ff,266ff,243ff
Organisation der Neuproduktentwicklung 37ff, 205ff, 228ff, 240ff, 255ff
Reliabilitat 83f
Schnittstellen 112ff, 183ff
Single Informant 92f, 131ff, 333
Skalenoptimierung 198ff, 218ff, 246ff, 269ff,334ff
Subkulturen 103ff
Synergien 64ff, 243ff, 281ff
Unternehmensleitung 53ff, 211ff, 233ff, 243ff, 263ff, 277ff
Validitat 84f
Varianzdekomposition 85ff, 101, 224ff, 230ff,235ff, 275ff,279ff, 340ff
Zusammenarbeit zwischen Funktionsbereichen 184f, 288ff
373
Beitrage zur betriebswirtschaftlichen Forschung Schriftenreihe herausgegeben von:
Prof. Dr. Dr. h. c. mult. Horst Albach, Bonn Prof. Dr. Sonke Albers, Kiel Prof. Dr. Dr. h. c. Herbert Hax, KOin Prof. Dr. Bernhard Pellens, Bochum
Zuletzt erschienen:
Band 83 M. Pfennig Optimale Steuerung des Wahrungsrisikos mit derivativen Instrumenten
Band 84 S. P.-B. Schiemann Markt- und Organisationsstrukturen im DitJerenzierungswettbewerb
Band 85 E. Theissen Organisationsformen des Wertpapierhandels
Band 86 M. GooIer Lebesguesche Optionspreistboorie
Band 87 R. F. Gox Strategische Transferpreispolitik imDyopol
Band 88 S. Wielenberg Investitionen in Outsourcing-Beziehungen
Band 89 D. Koster Wettbewerb in Netzproduktmarkten
Band 90 B. Skiera Mengenbezogene PreisditJerenzierung bei Dienstieistungen
Band 91 A. Kempf Wertpapierliquiditiit und Wertpapierpreise
Band 92 M. Uhrig-Homburg Fremdkapitalkosten, Bonitiitsrisiken und optimale Kapitalstruktur
Band 93 1. Budde Eft'"Izienz betrieblicher Informationssysteme
Band 94 M. Troge Competition in Credit Markets
Band 95 H. Ernst Erfolgsfaktoren neuer Produkte
Beitrage zur betriebswirtschaftlichen Forschung Schriftenreihe herausgegeben von:
Prof. Dr. Dr. h. c. multo Horst Albach, Bonn Prof. Dr. Sonke Albers, Kiel Prof. Dr. Dr. h. c. Herbert Hax, Koln Prof. Dr. Bernhard Pellens, Bochum
Auswahl der erschienenen Biinde:
Band 7 H. Albach Wirtschaftlichkeitsrechnung bei unsicheren Erwartungen
Band 10 H. Hax Vertikale Preisbindung in der~arkenartikelindustrie
Band 14 D. Schneider Die wirtschaftliche Nutzungsdauer von Anlagegiitern
Band 40 B. Rudolph Die Kreditgewihrungsentscheidung der Banken
Band 43 A. Luhmer ~aschinelle Produktionsprozesse
Band 46 H. Simon Preisstrategien fur neue Produkte
Band 59 T. Hartmann-Wendels Dividendenpolitik bei asymmetrischer Informationsverteilung
Band 61 R. Ewert Rechnungslegung, Gliiubigerschutz und Agencyprobleme
Band 65 W. Neus Okonomische Agency-Theorie und Kapitalgieichgewicht
Band 66 U. Backes-Gellner Okonomie der Hochschulforschung
Band 71 M. Steven Produktion und Umweltschutz
Band 72 E. Terberger Neo-institutionalistische Ansatze