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2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. Empirische Analyse der Effektivität und Effizienz von Maßnahmen des markenorientierten HRM

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Zusammenfassung

Dieses Kapitel umfasst die Grundlagen zur experimentellen Forschung, das experimentelle Design, das Fragebogendesign und die Ergebnisse des Experimentes.
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Fußnoten
1
Die Referenzierung erfolgt insbesondere bezogen auf Geuens/De Pelsmacker (2017) sowie Vargas/Duff/Faber (2017) die im Rahmen ihrer Journal-Publikationen „Planning and Executing Experimental Advertising Research“ sowie „A Practical Guide to Experimental Advertising Research“ eine Vielzahl von Inhalten und Empfehlungen weiterer Autoren zur Ausgestaltung von experimentellen Untersuchungen beinhalten.
 
2
Vgl. Brosius/Haas/Koschel(2012), S. 199.
 
3
Vgl. Koch/Peter/Müller (2019), S. 4; Westley (1989), S. 200 f.
 
4
Vgl. Abraham (2020), S. 90; Koch/Peter/Müller (2019), S. 81; Steinhoff (2014), S. 130; Aaker et al. (2010), S. 358 ff.
 
5
Vgl. Chang (2017), S. 4; Koch/Peter/Müller (2019), S. 4 ff.
 
6
Geuens/De Pelsmacker (2017), S. 85.
 
7
Vgl. Steinhoff (2014), S. 123 ff.; Aaker et al. (2010), S. 357; Iacobucci/Churchill (2010), S. 99 ff.; Rindfleisch et al. (2008), S. 263; Aronson et al. (1990), S. 37; Cook/Campbell (1979), S. 31; Zimmermann (1972), S. 40 ff.
 
8
Vgl. Sinnig (2019), S. 112; Nee (2016), S. 106; Steinhoff (2014), S. 121 f. und 134 ff.; Aaker et al. (2013), S. 282; Brosius/Haas/Koschel (2012), S. 201; Koschate (2008), S. 109; Berekhoven/Eckert/Ellenrieder (2006), S. 155.
 
9
Vgl. Steinhoff (2014), S. 126 f.
 
10
Vargas/Duff/Faber (2017), S. 107.
 
11
Vgl. Steinhoff (2014), S. 126.
 
12
Vgl. Homburg (2012), S. 249; Aaker et al. (2010), S. 374 f.
 
13
Vargas/Duff/Faber (2017), S. 107 in Anlehnung an Shadish/Cook/Campbell (2002); Cronbach et al. (1985); Campbell/Stanley (1963).
 
14
Vgl. Aaker et al. (2010), S. 375.
 
15
Vgl. Steinhoff (2014), S. 126.
 
16
Vgl. Smith/Mackie (2007), S. 30.
 
17
Vgl. Koch/Peter/Müller (2019), S. 51 ff.
 
18
Vgl. Steinhoff (2014), S. 128 ff.
 
19
Vgl. Garnefeld (2008), S. 111. Für eine ausführlichere Darstellung der unterschiedlichen Klassen experimenteller Designs vgl. Steinhoff (2014), S. 128 ff. in Anlehnung an Cook/Campbell (1979); Campbell/Stanley (1963).
 
20
Vgl. Steinhoff (2014), S. 130.
 
21
„Bei experimentellen Studien beschreibt die Randomisierung ein Verfahren, bei dem Versuchspersonen mittels Zufallsmechanismus auf die verschiedenen Gruppen verteilt werden“. Koch/Peter/Müller (2019), S. 100.
 
22
Vgl. Aaker et al. (2010), S. 363.
 
23
Für eine ausführlichere Darstellung von Experimentaldesigns vgl. Nee (2016), S. 110 ff.; Steinhoff (2014), S. 128 ff.; Koschate (2008), S. 115 ff.
 
24
Vgl. Vargas/Duff/Faber (2017), S. 110 f.; Nee (2016), S. 110 ff.; Gäthke (2013), S. 114; Grunwald/Hempelmann (2012), S. 53; Calfee (1985), S. 173; Underwood/Shaughnessy (1975), S. 43. Für Mixed-Designs vgl. ausführlich Koch/Peter/Müller (2019), S. 72 f.
 
25
Teilnehmer einer experimentellen Kontrollgruppe charakterisieren sich dadurch, dass sie keinem Treatment ausgesetzt werden. Vgl. Steinhoff (2014), S. 130.
 
26
Vgl. Koch/Peter/Müller (2019), S. 67 ff.
 
27
Vgl. Vargas/Duff/Faber (2017), S. 110.
 
28
Vgl. ebd.; Peterson et al. (2016), S. 65 ff.
 
29
Hierbei sind insbesondere der Carry-Over-Effekt, der Positionseffekt, der Ermüdungseffekt und der Demand-Effekt zu nennen. Vgl. Bröder (2011), S. 77; Harris (2010), S. 157 ff.
 
30
Vgl. Koch/Peter/Müller (2019), S. 73; Steinhoff (2014), S. 131.
 
31
Vgl. ebd. in Anlehnung an Zimmermann (1972), S. 91; Campbell/Stanley (1963), S. 13.
 
32
Vgl. Koch/Peter/Müller (2019), S. 54 ff.; Steinhoff (2014), S. 133; Homburg (2012), S. 274 f.; Homburg/Krohmer (2008), S. 32 f.
 
33
Vgl. Koschate (2002), S. 135.
 
34
Vgl. Koch/Peter/Müller (2019), S. 54 ff.; Steinhoff (2014), S. 133; Homburg (2012), S. 274 f.; Homburg/Krohmer (2008), S. 32 f.
 
35
Vgl. Calfee (1985), S. 227.
 
36
Vgl. Perdue/Summers (1986), S. 317 ff. Vgl. ausführlich Abschnitt 3.2.1 (Grundsätzliches zur experimentellen Ausgestaltung), Abschnitt 3.2.5 (Operationalisierung von Kontrollvariablen), Abschnitt 3.3 (Fragebogendesign), Abschnitt 3.4.1 (Ergebnisse der Datenüberprüfung und Bereinigung) sowie Abschnitt 3.4.2 (Ergebnisse der Manipulations- und Confound Checks).
 
37
Für eine inhaltliche und methodische Darstellung der zwei Einzelmaßnahmen, markenorientiertes Seminar in Präsenzform sowie eigenständige Nutzung einer Marken-App, siehe Abschnitt 3.2.2.
 
38
Vgl. Deutsche Bahn AG (2021a).
 
39
Vgl. Geuens/De Pelsmacker (2017), S. 87; Van Voorhis/Morgan (2007), S. 48.
 
40
Vgl. ausführlich Abschnitt 3.4.1.
 
41
„Die Repräsentativität einer Stichprobe ist die Charakteristik bestimmter Datenerhebungen, die es ermöglicht, aus einer kleinen Stichprobe Aussagen über eine wesentliche größere Menge (eben die Grundgesamtheit) treffen zu können.“ Stange (2020), S. 451.
 
42
Vgl. Geuens/De Pelsmacker (2017), S. 86.
 
43
Vgl. Stange (2020), S. 451; Geuens/De Pelsmacker (2017), S. 86.
 
44
Vgl. Geuens/De Pelsmacker (2017), S. 87.
 
45
Als novelty-effect wird folgender Zustand eines Probanden im Rahmen eines Experimentes bezeichnet: „(…) often exciting or anxiety-provoking experience for most individuals. In this novel situation, individuals may perceive and respond differently then they would in the normal, real world.“ Gravetter/Forzano (2016), S. 172.
 
46
Vgl. Geuens/De Pelsmacker (2017), S. 86.
 
47
Vgl. Döring/Bortz (2015), S. 196.
 
48
Vargas/Duff/Faber (2017), S. 111.
 
49
Vgl. Geuens/De Pelsmacker (2017), S. 96 f.; Vargas/Duff/Faber (2017), S. 111 f.
 
50
Reaktivitätseffekte in Experimenten bezeichnen, „(…) dass Probanden in ihrem inneren bzw. verdeckten und/oder in ihrem offenen Verhalten auf Messungen und deren Ankündigung reagieren. Das dann erfasste Verhalten ist also ein anderes als jenes Verhalten, das ohne bzw. deren Ankündigung zu erwarten gewesen wäre.“ Silberer (2009), S. 127. Vgl. ausführlich Rosenthal/Rosnow (2007), S. 16 ff.
 
51
Vgl. ausführlich Abschnitt 3.3.
 
52
Der hier genannte Pre-Test ist von der Vorher-Messung der abhängigen Variablen BU und BC im Rahmen der Hauptstudie, ebenfalls Pre-Test, zu unterscheiden. Vgl. Koch/Peter/Müller (2019), S. 87.
 
53
Vgl. ebd., S. 86 f.; Perdue/Summers (1986), S. 317 ff.
 
54
Vgl. ausführlich Abschnitt 3.2.5.
 
55
Vgl. Koch/Peter/Müller (2019), S. 94 f.
 
56
Vgl. Vargas/Duff/Faber (2017), S. 106; Rosenthal/Rosnow (2007), S. 16 ff.
 
57
Vgl. ausführlich Abschnitt 3.3.
 
58
Der Zeitbedarf bei Durchführung der Einzelmaßnahmen variiert durch die In-/ Exkludierung der inhaltlichen Teile zur Operationalisierung der Markenidentität (etwa 7 min) sowie je nach Seminargruppe respektive Proband bei Nutzung der App. Bei der eigenständigen Nutzung der Marken-App waren vereinzelte Probanden wenige Minuten früher fertig, wobei aufgrund der lediglich sehr geringen zeitlichen Unterschreitung Verfälschungseffekte bzw. Verzerrungen ausgeschlossen werden. Vgl. Raab-Steiner/Benesch (2015), S. 67. Darüber hinaus erfolgte im Kontext der Kontrollvariablen ein Abgleich der sicherstellt, dass entsprechende Inhalte der Einzelmaßnahmen durch die Probanden auch tatsächlich wahrgenommen wurden. Vgl. ausführlich Abschnitt 3.2.5.
 
59
Vgl. Koch/Peter/Müller (2019), S. 104.
 
60
Vgl. ebd., S. 104 f.
 
61
Vgl. Vargas/Duff/Faber (2017), S. 106.
 
62
Vgl. Koch/Peter/Müller (2019), S. 104.
 
63
Vgl. Vargas/Duff/Faber (2017), S. 103.
 
64
Vgl. Geuens/De Pelsmacker (2017), S. 87.
 
65
Vgl. Burmann et al. (2021), S. 165 ff.; Esch/Knörle/Strödter (2014), S. 89 ff.; Brexendorf et al. (2012), S. 363 ff.; Le Pla/Parker (2002), S. 180 ff.
 
66
Vgl. Esch/Knörle/Strödter (2014), S. 104; Brexendorf et al. (2012), S. 363.
 
67
Im Rahmen der Marken-App der DB AG wurden ursprünglich acht Abschnitte entwickelt. Der Abschnitt 8 (Markenschutz und rechtliche Themen) wurde im Rahmen dieser experimentellen Untersuchung nicht berücksichtigt. Vgl. Deutsche Bahn AG (2018a).
 
68
Hier werden Themen wie das Logo, die Farben, Schriftart, der Corporate Sound und das Layout eines Markenunternehmens behandelt. Vgl. ebd.
 
69
Vgl. ebd.
 
70
Diese umfassen für eine größtmögliche Ansprache sowohl operative als auch administrative Mitarbeiter. Vgl. ebd., Abschnitt 5.
 
71
Vgl. Koch/Peter/Müller (2019), S. 12.
 
72
Vgl. Deutsche Bahn AG (2018a).
 
73
Vgl. Brexendorf et al. (2012), S. 363.
 
74
Die Markenbekanntheit wird als Fähigkeit der Nachfrager verstanden, sich an Marken zu erinnern. Vgl. Meffert et al. (2019), S. 783.
 
75
Vgl. Deutsche Bahn AG (2018a), Abschnitt 4.
 
76
Vgl. Deutsche Bahn AG (2018b).
 
77
Die prämissenbasierten Berechnungen für Personalaufwendungen im Zusammenhang mit den hier dargestellten Maßnahmen erfolgten auf Basis des durchschnittlichen Kostensatzes für den Personalaufwand im DB Konzern. Vgl. Deutsche Bahn AG (2021c), S. 197 f.
 
78
Vgl. Business Insider (2018).
 
79
Vgl. Deutsche Bahn AG (2021c), S. 197 f.
 
80
Vgl. Deutsche Bahn AG (2018b).
 
81
Vgl. Burmann et al. (2021), S. 173.
 
82
Vgl. Geuens/De Pelsmacker (2017), S. 92 in Anlehnung an Stanovich (2010); Rossiter (2002); Nunnally (1978).
 
83
Vargas/Duff/Faber (2017), S. 104 in Anlehnung an Shadish/Cook/Campbell (2002).
 
84
[BU] Vgl. ausführlich Piehler (2011), S. 421 in Anlehnung an Zeplin (2006); Thomson et al. (1999). [BC] Vgl. ausführlich Piehler (2011), S. 426 ff. in Anlehnung an König (2010); Maloney (2007); Ellemers/Kortekaas/Ouwerkerk (1999); Schmidt/Hollmann/Sodenkamp (1998); Meyer/Allen (1997); Mael/Ashforth (1992); OReilly/Chatman (1986).
 
85
Vgl. Geuens/De Pelsmacker (2017), S. 92 in Anlehnung an Churchill (1979).
 
86
Inhaltsvalidität, Konvergenzvalidität, Diskriminanzvalidität, Prognosevalidität, Indikatorreliabilität und Konstruktreliabilität. Vgl. Piehler (2011), S. 483 ff. und 486 ff.
 
87
Vgl. Vargas/Duff/Faber (2017), S. 104.
 
88
Vgl. Aaker et al. (2010), S. 374 f.; Sarris (1999), 149 ff.
 
89
Vgl. Vargas/Duff/Faber (2017), S. 105 in Anlehnung an Perdue/Summers (1986), S. 317 ff.; Huber/Meyer/Lenzen (2014), S. 57.
 
90
Vgl. Koch/Peter/Müller (2019), S. 149.
 
91
Vgl. ebd., S. 85 ff. in Anlehnung an Mitchell/Jolley (2012).
 
92
Vgl. Koch/Peter/Müller (2019), S. 85.
 
93
Vgl. ebd., S. 52.
 
94
Vgl. Roth/Nazemian (2019), S. 375.
 
95
Diese Variable wird ausschließlich im Rahmen der Experimentalgruppen Y1 (Marken-App inkl. Operationalisierung) und Y2 (Marken-App exkl. Operationalisierung) verwendet.
 
96
Vgl. Geuens/De Pelsmacker (2017), S. 93; Burmann et al. (2015), S. 100 ff.; Piehler (2011), S. 313 ff.
 
97
Vgl. Piehler (2011), S. 434 in Anlehnung an Van Dyne/Graham/Dienesch (1994).
 
98
Bezieht sich auf die Kontrollvariable zur Erfahrung mit mobilen Endgeräten und Apps im Vergleich der Gruppen X1, X2 und Y1, Y2 sowie einen Großteil der Kontrollvariablen bei der Gruppe C. Vgl. ausführlich Abschnitt 3.2.5 sowie Anhang B (elektronisches Zusatzmaterial).
 
99
Vgl. Kotler et al. (2019), S. 215 ff.; Geuens/De Pelsmacker (2017), S. 94 ff.; Raab-Steiner/Benesch (2015), S. 47 ff.; Kottler/Armstrong (2014), S. 139 ff.; Aaker et al. (2013), S. 249 ff.; Kirchhoff et al. (2010), S. 19 ff.
 
100
Vgl. Skulschus/Wiederstein (2008), S. 138.
 
101
Vgl. ausführlich Anhang B (elektronisches Zusatzmaterial).
 
102
Vgl. Geuens/De Pelsmacker (2017), S. 88.
 
103
Potentielle Antwortverzerrungen aus dem Wunsch der Probanden, den Erwartungen des Forschers gerecht zu werden. Vgl. Koch/Peter/Müller, S. 160.
 
104
Vgl. ebd.; Rosnow/Rosenthal (1997), S. 65 f.; Orne (1962), S. 776 ff.
 
105
Vgl. ausführlich Abschnitt 3.2.1.
 
106
Vgl. Geuens/De Pelsmacker (2017), S. 93.
 
107
Vgl. ebd. sowie weiterführend Weijters/Baumgartner (2012); Barnette (2000); Carroll et al. (1999); Paulhus (1991).
 
108
„Die Zugehörigkeit zur Marke Deutsche Bahn ist mir anderen gegenüber unangenehm“ [BC/MID7] und „Ich empfinde kein starkes Gefühl der Zugehörigkeit zur Marke Deutsche Bahn“ [BC/AF6]. Vgl. Anhang B und C-E (elektronisches Zusatzmaterial).
 
109
Vgl. Weijters/Cabooter/Schillewart (2010), S. 245.
 
110
Vgl. Kotler et al. (2019), S. 216; Petersen (2014), S. 138.
 
111
Bei den allgemeinen statistischen Angaben sowie bei den Variablen zum Manipulationscheck werden anderweitige Skalenformate verwendet. Vgl. Anhang B (elektronisches Zusatzmaterial).
 
112
Zu Abbrechern zählen Probanden die den Pre- und/oder Post-Test nicht beendet, sondern vorher abgebrochen haben. Vgl. Koch/Peter/Müller (2019), S. 130. Im Rahmen der experimentellen Untersuchung dieser Arbeit lagen 6 Fälle dieserart vor.
 
113
Extremwerte bezeichnen bei Befragungen die bevorzugte Nutzung von Endpositionen bzw. -polen einer Antwortskala. Vgl. Steiner/Benesch (2021), S. 62. Im Rahmen der experimentellen Untersuchung dieser Arbeit wurden 4 Datensätze mit nicht auszuschließenden Fällen von Extremwertnutzung eliminiert.
 
114
Unter response sets werden Antwortmuster verstanden, die bei einzelnen Befragten weitestgehend unabhängig von den gestellten Fragen auftreten. Vgl. Koch/Peter/Müller (2019), S. 160.
 
115
Hierzu zählen Probanden die im Fragebogen fortlaufend den gleichen Skalenwert angeben (Varianz von null) respektive Probanden bei denen innerhalb der Beantwortung visuell und datenbezogen ein System erkennbar ist. Fälle dieserart sind im Rahmen der experimentellen Untersuchung dieser Arbeit nicht aufgetreten.
 
116
Vgl. ausführlich Abschnitt 3.4.2. Im Rahmen der experimentellen Untersuchung dieser Arbeit wurden 9 Fälle im Zuge von Manipulation- und Confound Checks eliminiert.
 
117
Da die Stichprobengröße ausreichend groß ist, muss unter Bezugnahme zum zentralen Grenzwertsatz keine gesonderte Überprüfung der Normalverteilung erfolgen. Die Stichprobenverteilung kann bei einer Approximation ≥ 30 Probanden je Gruppe als annähernd normalverteilt angenommen werden. Vgl. Steiner/Benesch (2021), S. 97 sowie weiterführend Bortz/Schuster (2010); Rasch/Kubinger (2006).
 
118
Bei den soziodemographischen Daten sei angemerkt, dass keine Abfrage des Einkommens sowie des Bildungsniveaus erfolgte, da die Probanden alle aus einer Tätigkeitsgruppe stammen. Hier ist das Einkommen über definierte Entgeltgruppen sowie bildungstechnische Zugangsvoraussetzungen tariflich geregelt. Demzufolge kann beim Einkommen und Bildungsniveau mit relativ hoher Wahrscheinlichkeit eine Homogenität unter allen Probanden angenommen werden.
 
119
„Eine Kreuztabelle ist geeignet, einen möglichen Zusammenhang zwischen zwei kategorialen Variablen darzustellen.“ Steiner/Benesch (2021), S. 132.
 
120
„Der Vierfelder-Chi-Quadrat-Test wird eingesetzt, wenn zwei dichotome Variablen vorliegen. Man überprüft die Nullhypothese, dass zwischen den beiden Variablen Unabhängigkeit besteht, dass sie also nicht miteinander assoziiert sind.“ Ebd., S. 136.
 
121
Die Varianzanalyse (ANOVA; Analysis of Variance) wird eingesetzt, um Mittelwerte mehrerer Gruppen miteinander zu vergleichen und auf dieser Basis Hypothesen in Bezug auf Mittelwertdifferenzen zu überprüfen. Sie ermöglicht den simultanen Vergleich mehrerer Stichproben und ist als eine Erweiterung des t-Tests anzusehen. Vgl. ebd. S. 155 und 165; Field/Miles/Field (2012), S. 550.
 
122
Für statistische Analysemethoden vgl. ausführlich Steiner/Benesch (2021); Koch/Peter/Müller (2019).
 
123
Vgl. Geuens/De Pelsmacker (2017), S. 87.
 
124
„Die Reliabilität zeigt an, ob ein Messverfahren zu den gleichen Ergebnissen führt, wenn es mehrfach bei den gleichen Untersuchungseinheiten angewendet wird (Stabilität), und ob die verschiedenen gemessenen Indikatoren eines reflektiven Konstrukts auch wirklich das gleiche Konstrukt messen (interne Konsistenz).“ Koch/Peter/Müller (2019), S. 174.
 
125
Cronbachs Alpha: „(…) trifft eine Aussage darüber, wie eng die Items einer Skala miteinander in Beziehung stehen, er beschreibt also die durchschnittliche Korrelation der Items untereinander. Cronbachs Alpha kann maximal einen Wert von 1 erreichen, wobei Werte ab 0,7 als akzeptabel interpretiert werden können.“ Ebd., S. 172.
 
126
Die Indikatorreliabilität umfasst den Anteil der Varianz eines Indikators, der durch das hypothetische Konstrukt erklärt wird. Indikatoren mit Ladungen unter 0,4 sollten aus dem Messmodell entfernt werden. Vgl. Piehler (2011), S. 402.
 
127
Vgl. Hildebrandt/Temme (2006), S. 634; Homburg/Klarmann (2006), S. 732.
 
128
Die Korrelation beschreibt den Zusammenhang zwischen Merkmalen ohne Kausalaussagen treffen zu können. Die Regression modelliert einen linearen Zusammenhang zur Vorhersage von Einflüssen zwischen Variablen. Vgl. Steiner/Benesch (2021), S. 147 ff.
 
129
Aufgrund der etablierten theoretischen Fundierung sowie bereits erfolgter statistischer Validierungen der hier verwendeten Konstrukte BU und BC erfolgt über die Korrelations- und Regressionsanalyse hinaus keine weiterführende Darstellung von durchgeführten Validitätsanalysen. Vgl. Burmann et al. (2021); Piehler (2018); Piehler et al. (2016); Piehler/Hanisch/Burmann (2015); Piehler (2011).
 
130
Signifikanzniveau von 0,01.
 
131
Ein Anstieg der Korrelation zwischen BU und BC im Vergleich des Pre- und Post-Tests kann als erste Indikation eines möglichen Einflusses der Maßnahmen des markenorientierten HRM angenommen werden.
 
132
Im Rahmen der Variablen wurde auch die Mehrfachnennung der Probanden bezogen auf die weiteren Variablen zu der Bedeutung von Marken im Allgemeinen, den rechtlichen Regelungen des Markenschutzes und der Markenstrategie der Deutschen Bahn überprüft. Die Ergebnisse führten zu DB-spezifischen Implikationen für die inhaltliche Ausgestaltung der zwei untersuchten Einzelmaßnahmen. Diese sind im Rahmen der Untersuchung zur Effektivität und Effizienz von Einzelmaßnahmen des markenorientierten HRM dieser Arbeit nicht wesentlich.
 
133
Von 90 Gesamtteilnehmern in den Gruppen X1 und Y1 wurden in dieser Betrachtung bereits 2 Abbrecher abgezogen. Vgl. Abschnitt 3.4.1.
 
134
Der t-Test für abhängige Stichproben ist ein Signifikanztest der überprüft, ob die Mittelwerte zweier abhängiger Stichproben verschieden sind. Sobald zwei oder mehrere Werte aus verschiedenen Stichproben eindeutig zueinander zugeordnet werden können, werden diese als abhängig bezeichnet. So bspw. bei Probanden im Rahmen dieser Untersuchung bei denen eine Messwiederholung (Pre-/Post-Test) durchgeführt wurde. Vgl. Steiner/Benesch (2021), S. 120 ff.
 
135
Vgl. Koch/Peter/Müller (2019), S. 12.
 
136
Vgl. ebd.; S. 68; Steinhoff (2014), S. 130; Koschate (2008), S. 115; Zimmermann (1972), S. 80.
 
137
Die Kovarianzanalyse (ANCOVA; Analysis of Covariance) ermittelt die Bedeutung der Kontrollvariablen (Kovariate). Vgl. Bortz/Schuster (2010), S. 305. „Wenn beispielsweise die Zufriedenheit von Personen mit verschiedenen Arbeitsplatzbeleuchtungen untersucht werden soll, könnte die Vermutung, dass die in der Untersuchung geäußerte Zufriedenheit auch von der jeweiligen Intensität des Tageslichtes (Kovariate) mitbestimmt wird, durch eine Kovarianzanalyse überprüft werden.“ Ebd.
 
138
Von 84 Gesamtteilnehmern in den Gruppen Y1 und Y2 wurden bei dieser Betrachtung bereits 3 Abbrecher abgezogen. Vgl. Abschnitt 3.4.1.
 
139
Von 172 Gesamtteilnehmern in den Gruppen X1, X2, Y1, Y2 wurden bei dieser Betrachtung bereits 4 Abbrecher abgezogen. Vgl. Abschnitt 3.4.1.
 
140
Als geschätzte Randmittel wird ein mathematisches Verfahren bezeichnet, indem die Stichprobenmittelwerte angesichts der einzelnen Gruppengrößen korrigiert werden. Sie sind als Schätzer für die vorhergesagten Mittelwerte zu verstehen. Mit sog. Profilplots (Wechselwirkungsdiagrammen) dieser Mittelwerte können Beziehungen visuell dargestellt werden. Vgl. Wess (2020), S. 265; Bühl (2018), S. 537 ff.; SPSS (2007), S. 16.
 
141
Im Rahmen der Abbildungen in Abschnitt 3.4.3 sind die prozentualen Veränderungen in Klammern vereinfacht dargestellt. Gemeint sind Veränderung in Prozentpunkten.
 
142
Diese Annahme wird gleichermaßen für alle nachfolgend dargestellten Ergebnisse zu Grunde gelegt.
 
143
Vgl. Burmann et al. (2018), S. 178 f.; Piehler (2011), S. 539; Esch/Hartmann/Strödter (2009), S. 135; Joachimsthaler (2002), S. 34.
 
144
Vgl. Piehler (2011), S. 280.
 
145
Vgl. Wess (2020), S. 265; Bühl (2018), S. 537 ff.; Spss (2007), S. 16.
 
146
Vgl. Esch/Eichenauer (2016), S. 310; Esch/Fischer/Strödter (2012), S. 109 ff.
 
147
Vgl. Esch/Fischer/Strödter (2012), S. 109.
 
148
Vgl. ebd., S. 106.
 
149
Insbesondere Varianzanalysen haben sich im Rahmen der experimentellen Forschung etabliert. Vgl. Abraham (2020); Sinnig (2019); Dietert (2018); Nee (2016); Schnittka et al. (2015).
 
150
Post-hoc-Tests dienen im Rahmen der ANOVA zur Ermittlung signifikanter Unterschiede zwischen einzelnen Gruppen. Der F-Test zeigt lediglich signifikante Gruppenunterschiede an, so dass Post-hoc-Tests durchgeführt werden müssen, um zu identifizieren, ob Gruppen sich signifikant voneinander unterscheiden. Vgl. Koch/Peter/Müller (2019), S. 205 f.
 
151
Vgl. Steiner/Benesch (2021), S. 155 ff.
 
152
Vgl. Murillo/King (2019), S. 904 in Anlehnung an Brown/Duguid (1991).
 
153
Siehe Abschnitt 3.4.3.1.1, Abb. 3.5.
 
154
Vgl. Burmann et al. (2018), S. 178 f.; Esch/Knörle/Strödter (2014), S. 89 ff.; Brexendorf et al. (2012), S. 363 f.; Piehler (2011), S. 189 ff.; Esch/Hartmann/Strödter (2009), S. 135 ff.; Zeplin (2006), S. 112 ff.; Joachimsthaler (2002), S. 34 ff.; Le Pla/Parker (2002), S. 180 f.
 
155
Vgl. Kunst (2013), S. 9 ff.
 
156
Vgl. Piehler (2011), S. 292 in Anlehnung an Beehr (1985); Kahn (1980).
 
157
Vgl. ausführlich Abschnitt 2.​2.
 
158
Vgl. Bortz/Schuster (2010), S. 305.
 
159
Beim partiellen Eta-Quadrat handelt es sich um ein Maß der Effektgröße im Rahmen der Varianzanalyse eines Faktors oder eines Interaktionseffektes. Der Wert ist insbesondere bei Varianzanalysen mit Messwiederholungen geeignet. Das partielle Eta-Quadrat berechnet den Anteil der erklärten Varianz eines Faktors, nachdem diese um andere Faktoren bzw. die durch die Interaktion der Faktoren erklärten Varianzanteile bereinigt wurde. Vgl. Dorsch (2021); Reppenhagen (2010), S. 132 in Anlehnung an Bühner (2006). Für nähere Ausführungen vgl. Okada (2013), S. 129 ff.; Levine/Hullett (2002), S. 612 ff.
 
160
Vgl. Rasch et al. (2006), S. 38; Cohen (1988), S. 20 ff.
 
161
Vgl. Diaz-Bone (2017), S. 137.
 
162
In Abgrenzung zu der bisherigen Begriffsverwendung ist der Interaktionseffekt in Tab. 3.26 und Tab. 3.27 wie folgt zu verstehen: „Die Interaktion (…) kennzeichnet einen über die Summe der Haupteffekte hinausgehenden Effekt, der nur dadurch zu erklären ist, dass mit der Kombination einzelner Faktorstufen eine eigenständige Wirkung (…) verbunden ist.“ Bortz/Schuster (2010), S. 241.
 
163
Vgl. ausführlich Abschnitt 4.​3.
 
164
Die Nicht-Signifikanz der Operationalisierung innerhalb der ANOVA (vgl. Tab. 3.25) ist mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit auf den Interaktionseffekt in der Treatmentgruppe X2 zurückzuführen.
 
165
Das verhaltensorientierte Konstrukt des BCB wäre bei einem vollumfänglichen Ansatz mit multiplen Items zu einem späteren Zeitpunkt zu messen. Dies ist im experimentellen Design dieser Arbeit nicht vorgesehen. Vgl. ausführlich Abschnitt 3.2.5.
 
166
Vgl. ausführlich Abschnitt 2.​5.​3.
 
167
Vgl. Schwarz (2013), S. 39; Thomas et al. (1998), S. 487 f.; Reichmann (1997), S. 402 ff.
 
168
Das gewählte Kostenszenario ist als ein Beispiel zu verstehen. Die Kosten verändern sich mit Anpassung der Mitarbeiteranzahl. Je nach Planung und Fragestellung von Effizienzbeurteilungen ist eine unternehmensindividuelle Ausgestaltung erforderlich.
 
169
Vgl. Hammerschmidt (2006), S. 14.
 
170
Vgl. ebd.
 
171
Bei der Effizienzbeurteilung werden mit Verweis auf die Darstellungen in Abschnitt 2.​5.​3 und 2.​5.​4 die Einzelmaßnahmen inkl. Operationalisierung (X1 und Y1) verglichen. Ein Vergleich der Maßnahmen exkl. Operationalisierung wäre auch vor dem Hintergrund des identifizierten Interaktionseffektes in der Treatmentgruppe X2 nicht zielführend.
 
172
Vgl. Abschnitt 3.4.3.1.2, Abb. 3.8 und Abb. 3.9.
 
173
Vgl. Abschnitt 3.4.3.1.2, Tab. 3.20 und Tab. 3.23.
 
174
Vgl. Morgan/Clark/Goover (2002), S. 364 in Anlehnung an Bonoma/Clark (1988). Hierbei handelt es sich um spezifisch hergeleitete (monetäre) Outputgrößen.
 
175
Vgl. ebd.
 
176
Vgl. ausführlich Abschnitt 2.​4.
 
177
Vgl. Abschnitt 1.​1; Burmann et al. (2021), S. 73 und 86; Burmann/Piehler (2019), S. 1056; Meffert et. al (2019), S. 367 ff.
 
178
Eine Änderung der (beispielhaften) SMU-Outputwerte führt natürlich zu anderen Quotienten. Dies würde im Rahmen des Experimentes und den Wertgrößen dieser Arbeit jedoch nicht zu einer veränderten Gesamtaussage zur Effizienz führen (Marken-App bleibt effizienter als Marken-Seminar).
 
179
Vgl. ausführlich Abschnitt 2.​4 und 4.​3.
 
180
Vgl. Hammerschmidt (2006), S. 14.
 
181
Vgl. Abschnitt 3.4.3.1.2, Abb. 3.8 und 3.9.
 
182
Vgl. ausführlich Abschnitt 3.4.3.1.2.
 
183
Vgl. ausführlich Abschnitt 2.​5.​3.
 
Metadaten
Titel
Empirische Analyse der Effektivität und Effizienz von Maßnahmen des markenorientierten HRM
verfasst von
David Krol
Copyright-Jahr
2022
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-38196-7_3

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