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Erschienen in:

2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Empirische Überprüfung des Untersuchungsmodells

verfasst von : Edgar Leander Kist

Erschienen in: Die mediatisierte Markenerweiterung

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Nach der Konzeptualisierung im vorangegangenen Kapitel folgt in diesem die Operationalisierung der vorliegenden Studie auf der Basis des aufgestellten Untersuchungsmodells und den hierzu generierten Hypothesen. Dabei handelt es sich um eine Übersetzung der theoretisch spezifizierten Konstrukte und ihrer Dimensionen in beobachtbare Sachverhalte sowie um die Festlegung der Verfahren und Instrumente für deren Messung.

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Vorheriges Kapitel Entwicklung eines empirischen Untersuchungsmodells zur Analyse mediatisierter Markenerweiterungen

Nächstes Kapitel Ergebnisse der Untersuchung

Damit sind hier Personen bezeichnet, welche »nicht in ihrer ganzen Komplexität, sondern eben nur als Träger oder Repräsentanten bestimmter relevanter Aspekte für die Forschung interessant sind« (Brosius et al. 2016, S. 84).

Die Rede ist auch von natürlichen Experimenten, da Ausprägungen eines Faktors ohne forschungspraktische Beeinflussung variieren (z. B. Sehstärke, Mediennutzungsverhalten et cetera).

Im Zusammenhang der Konstruktion einer Zeitdifferenz verweisen Schnell et al. (2011, S. 224) auf mögliche Verzerrung. Es werden hier jedoch keine vergangenheitsbezogenen Standpunkte erfasst, sondern zunächst ungerichtete und anschließend inhaltlich fokussierte Einstellungskonstrukte hinsichtlich der aufgestellten Erfolgsfaktoren. Da folglich keine retrospektive Position im Sinne einer Erinnerungsleistung erhoben wird und damit auch keine nachträgliche Rationalisierung stattfindet, können die vorgebrachten Bedenken zerstreut werden.

Dabei ist zu berücksichtigen, dass bei dieser Zahl noch jene Haushalte in Abzug zu bringen sind, welche das Festnetz nicht gezielt, sondern nur deshalb beziehen, da es im Angebot für den Internetzugang eingepreist ist.

Das Verfahren wird deshalb oft auch als Kausalmodell oder Kausalanalyse bezeichnet.

Der Begriff der Kausalität im Zusammenhang der Strukturgleichungsmodellierung ist insofern irreführend, als eine gute Anpassung der empirischen Daten an das aufgestellte Modell keineswegs die Kausalität zwischen den Variablen nachzuweisen vermag, sondern auf der Grundlage statistischer Befunde keine Zurückweisung der Annahmen erfolgen kann (Brandl 2004, S. 225 f.).

Ein Überblick weiterer Entscheidungskriterien, die im Zweifelsfall zur Differenzierung herangezogen werden können, findet sich bei Weiber und Mühlhaus (2014, S. 43).

Der Begriff des Messmodells bezieht sich sowohl auf die vermuteten Relationen zwischen einer latenten Größe und den zugeordneten manifesten Indikatoren als auch auf ein System von Beziehungszusammenhängen mehrerer Konstrukte (C. Werner et al. 2016, S. 950).

Die Anwendung ist für Windows, Mac und Linux verfügbar und über CRAN (The Comprehensive R Archive Network) erhältlich: https://cran.r-project.org.

Sämtliche im Folgenden dargestellten Prüfelemente werden in dieser Arbeit nicht nur für die Daten aus der Hauptstudie bewertet, sondern auch für jene aus den Prestudien, sodass in der Hauptuntersuchung möglichst geeignete Messmodelle Anwendung finden. In diesem Sinne findet eine repetitive Güteprüfung in mehreren Schritten statt.

Während Yong und Pearce (2013, S. 82 f.) einen Wert von \({>}{0{,}2}\) fordern, findet sich bei Weiber und Mühlhaus (2014, S. 132), aber auch bei Hair et al. (2014, S. 117), ein Anspruchsniveau von \({\ge }{0{,}5}\). Aufgrund der Diskrepanz wird bei Werten \({<}0{,}4\) im Einzelfall abgewogen und es werden auch weitere Prüfmaße herangezogen.

Die zugehörige Nullhypothese besagt, dass die Variablen aus einer unkorrelierten Grundgesamtheit entstammen – sie sollte abgelehnt werden (Dziuban/Shirkey 1974).

Auch Split-Half-Reliabilität genannt. Hierbei werden die Daten in zwei möglichst äquivalente Hälften geteilt, sodass für jede Versuchsperson zwei Testwerte vorliegen, deren Korrelation geprüft wird (Weiber/Mühlhaus 2014, S. 137 f.). Vgl. zur Vorgehensweise bei der Berechnung der Testhalbierungsreliabilität Revelle/Condon 2018.

Hinsichtlich der Vorgehensweise bei der Berechnung sei auf die Ausführungen von Schermelleh-Engel und Werner (2012, S. 131 f.) verwiesen. In dieser Arbeit wird der unstandardisierte \(\alpha \)-Wert berücksichtigt, da die zugrundeliegenden Skalen in den meisten Fällen für alle Items gleich sind (Falk/Savalei 2011).

Für eine weiterführende Gegenüberstellung der explorativen und der konfirmatorischen Faktorenanalyse sei auf die Ausführungen von Moosbrugger und Schermelleh-Engel (2012) sowie von Backhaus et al. (2016, S. 589–591) verwiesen, wobei letztere auch die Berechnungsschritte der KFA enthalten.

Für die Vorgehensweise bei der Berechnung sei auf Weiber und Mühlhaus (2014, S. 150) verwiesen.

Die Berechnung des Gütemaßes wird von Backhaus et al. (2015, S. 146) beschrieben.

Eine Beschreibung zur Vorgehensweise bei der Berechnung der DEV findet sich bei Backhaus et al. (2015, S. 146).

Die Formel für die Berechnung findet sich bei Backhaus et al. (2015, S. 147).

Im lavaan-Paket des Statistikprogramms R handelt es sich um das Schätzverfahren »MLR«.

Obwohl dem Maß eine approximative Vorgehensweise zugrundeliegt. welche mit den deskriptiven Gütekriterien in Verbindung gebracht wird, zählen Weiber und Mühlhaus (2014, S. 201), aber auch Backhaus et al. (2015, S. 149) den RMSEA zu den inferenzstatistischen Verfahren. Andere Autoren reihen es in die absoluten deskriptiven bzw. approximativen Fitmaße ein (z. B. C. Werner et al. 2016, S. 967; Hair et al. 2014, S. 578 f.; Kline 2011, S. 204). An dieser Stelle wird der Einordnung von Weiber und Mühlhaus (2014) gefolgt, da sich die gesamthafte Struktur dieses Abschnitts an ihrer Darstellung orientiert.

Für die Beschreibung des Rechenwegs sei auf Backhaus et al. (2015, S. 149 f.) verwiesen.

Eine Darstellung der Berechnung findet sich bei Schumacker und Lomax (2010, S. 87).

Herleitung und Berechnung des CFI werden bei Bentler (1990) ausführlich erörtert.

Siehe für die Herleitung Tucker und Lewis (1973) sowie für die Formel, wie sie im Zusammenhang der Kausalanalyse verwendet wird, Weiber und Mühlhaus (2014, S. 215).

Für die beiden alternativen Berechnungswege sei auf Schumacker und Lomax (2010, S. 90) verwiesen.

Die Vorgehensweise bei der Berechnung findet sich bei Weiber und Mühlhaus (2014, S. 219).

Siehe Abschnitt 2.2.2, S. 40 ff. für eine ausführliche Beschreibung von Fallbeispielen der Markenmedien.

Wie bereits in Abschnitt 2.2.2, S. 40 ff. erörtert, wird dieser Titel nicht mehr verwendet, sondern nur noch die Bezeichnung Prime Video, welche sich an den Namen der Mitgliedschaft anlehnt. Da der Name der Muttermarke hierbei nicht mehr enthalten ist, wäre dieses Angebot heute nicht mehr als Untersuchungsobjekt selektiert worden. Da zum Zeitpunkt der Erhebung jedoch der referierte Name Amazon Video als übergeordnete Bezeichnung für alle Videoinhalte verwendet wurde und damit auch am Markt in dieser Form geläufig war, soll dieser frühere Name des Angebots im Weiteren verwendet werden, damit eine eindeutige Zuordnung zur Marke gegeben ist.

An dieser Stelle wird nur auf die Funktion der Prestudie für die Auswahl der Untersuchungsobjekte eingegangen. In Abschnitt 5.4.3, S. 257 ff. findet sich eine weiterführende Darstellung.

Die Messung der Medienaffinität über die Medienfunktionen der jeweiligen Marke wurden mit einer ersten Operationalisierung des Erfolgsfaktors durchgeführt, wie er in Abschnitt 4.4.4, ab S. 174 konzeptualisiert ist. Inwiefern Indikatoren dieses Itemsets geändert oder entfernt wurden, wird in Abschnitt 5.7.4, ab S. 305 erörtert. Hier stehen sich einander die gesamthaften Mittelwertindizes der dreizehn Indikatoren der latenten Größe der Medienaffinität gegenüber sowie bei der Frage nach der Medienmarke die einfachen Mittelwerte.

Es handelt sich um eine Richtlinie der Internationalen Organisation für Standardisierung unter dem Titel »Access Panels in Market, Opinion and Social Research – Vocabulary and Service Requirements« (ISO 2009). Zwischenzeitlich ist die Nachfolgenorm Nr. 20252 verabschiedet (ISO 2019). Eine Zertifizierung von Respondi nach dieser Richtlinie steht noch aus.

Siehe im Zusammenhang der Auswahl der Onlineumfrage als Erhebungsmethode in Abschnitt 5.2, ab S. 206 die Ausführungen zur Repräsentativität hinsichtlich der Internetnutzung.

Die repräsentative Abbildung der Bevölkerung ab 14 Jahren erfolgt hier durch eine Zufallsstichprobe mit ca. 30.0000 Fällen (GIK 2017).

Diese Vorgabe wird mit \(N=126\) Interviews auch für die zweite Vorstudie erfüllt, sodass die Durchführung der explorativen Faktorenanalysen sichergestellt ist.

In Abschnitt 5.4.2, S. 253 ff. finden sich hingegen die Festlegungen für die Stichprobenziehung der Hauptuntersuchung.

Es handelt sich um ein Onlineangebot, bei dem Umfragen empirischer Forschungsprojekte kostenfrei beworben werden, sobald eine Teilnahme an den Befragungen anderer Projekte vorliegt. Auf diese Weise findet eine gegenseitige Unterstützung bei der Rekrutierung von Versuchspersonen statt.

Bei der Vielzahl der Messvariablen entspricht dies in der vorliegenden Studie den Werten 2 bis 4 der Antwortvorgabe. Siehe für die Angaben zur Skalierung der Indikatoren die folgenden Ausführungen im nächsten Abschnitt.

Die Messtheorie versteht unter einer Intervallskala ein metrisches, d. h. numerisch quantifizierbares Skalenniveau, welches die Rangunterschiede zwischen verschiedenen Ausprägungen eines Merkmals abbildet, wobei vorausgesetzt wird, dass die Abstände zwischen den einzelnen Wertstufen gleich groß sind (Scheufele/Engelmann 2009, S. 52). Im Gegensatz zur ebenfalls metrischen Verhältnis- bzw. Ratioskala existiert jedoch kein natürlicher Nullpunkt (Jacob et al. 2013, S. 31–33).

Bei Schnell et al. (2011, S. 372 ff.) findet sich eine Unterscheidung internetgestützter Umfrageformen nach »Email-Befragungen«, bei denen der Fragebogen als Dokument verschickt wird, und jenen, die den Fragebogen direkt online aussteuern und von ihnen als »Web-Surveys« bezeichnet werden. Dieser Logik folgend, handelt es sich bei der vorliegenden Untersuchung um letzteres.

In diesem Zusammenhang verweisen Noelle-Neumann und Petersen (2005, S. 192) auf das Beispiel einer gegabelten Umfrage, bei welcher die eine Gruppe gefragt wurde, ob sie an die große Liebe glaube, und die andere, ob sie eigentlich an die große Liebe glaube. Die vermeintlich unscheinbare Differenz hatte einen nicht zufälligen Unterschied im Antwortverhalten der Befragten zur Folge, welcher demnach einzig aus dem zugefügten Wort resultiert.

Nach Aufruf dieser Fragebogenseite wurde sichergestellt, dass die Fortsetzung erst nach Ablauf von 20 Sekunden möglich war, sodass die Informationen nicht übersprungen werden konnten.

Das arithmetische Mittel beträgt \(MW=16{,}1473\) Minuten und der Median \(m=13{,}067\) Minuten.

Von \(N=3.835\) Personen wurden \(n=645\) der Marke Aldi zugeteilt, \(n=637\) der Marke Amazon, \(n=642\) der Marke Apple, \(n=638\) der Marke Coca-Cola, \(n=633\) der Marke Red Bull sowie \(n=640\) der Marke Vodafone.

Die Angabe »Magazin« bezieht sich hierbei sowohl auf herkömmliche Zeitschriften in gedruckter, digitaler oder Onlineversion als auch auf magazinähnliche Blogs. Der Begriff »Musik« stellt auf Lieder und Stücke aller Arten und Genres ab, unabhängig vom Übertragungsweg. Ebenso bezeichnet »Video« – ohne Beachtung der Träger- und Übermittlungsformen – Filme, Serien, Sendungen und Clips aller Art. Die Befragten wurden entsprechend instruiert.

Hierzu werden zwar auch Podcasts und Hörbücher, d. h. nicht musikalische Inhalte, hinzugezählt, diese haben jedoch im Vergleich zu den anderen Quellen der Audionutzung lediglich einen Anteil von 6 Prozent (Media Perspektiven 2019, S. 65).

Bei den Transferprodukten die als Magazin angeboten werden bezieht sich die Produktkategorie auf Zeitschriften und Blogs aus dem Bereich Lifestyle/Unterhaltung, bei den Musik- und Videogruppen hingegen auf Streamingportale.

Die Ergebnisse der EFA mit allen finalen Messmodellen ist im Anhang Tabelle 3, S. 453 enthalten.

Für die Identifizierbarkeit eines Messmodells wird je eine manifeste Variable fixiert, d. h. ihre unstandardisierte Faktorladung (b) auf den Wert 1 festgesetzt, während die übrigen unstandardisierten und alle standardisierten Ladungen (\(\beta \)) frei geschätzt werden (Kline 2011, S. 127 f.; Urban/Mayerl 2014, S. 26 f.). Aus diesem Grund liegen für den betroffenen Indikator keine Angaben zum Messfehler und auch kein z-Wert zum Signifikanztest vor. Diese Vorgehensweise gleicht sich bei sämtlichen latenten Größen, sodass im Folgenden nicht weiter darauf eingegangen wird.

Die zur Unterscheidung separat erhobenen Indikatoren (VFT bzw. VPT) wurden zu einer Variable zusammengefasst, die im Weiteren unter der gemeinsamen Bezeichnung VAT adressiert wird.