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