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2020 | OriginalPaper | Chapter

6. Quantitative Datenanalyse – Strukturgleichungsmodellierung

Authors : Wolf-Dieter Hiemeyer, Dominik Stumpp

Published in: Integration von Marketing und Vertrieb

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Im sechsten Kapitel werden die quantitativen Ergebnisse der Forschungsstudie im Hinblick auf operationalisierte Integrationsmechanismen und Integrationsfaktoren beschrieben. Die mittels der Statistiksoftware SmartPLS angewendete Strukturgleichungsmodellierung soll die empirische Prüfung für die in den Hypothesen vermuteten kausalen Zusammenhänge zwischen den exogenen und endogenen Variablen des konzeptionellen Bezugsrahmens liefern. Zunächst werden die Ergebnisse für die einzelnen Konstrukte vorgestellt und hinsichtlich der Gütekriterien auf Validität und Reliabilität überprüft. Im Weiteren werden die Ergebnisse nochmals zusammengefasst und schließlich im Hinblick auf die einzelnen Hypothesen bewertet. Mit der Hypothesenprüfung erfolgt auch die Validierung der Erfolgsfaktoren für die Zusammenarbeit von Marketing und Vertrieb, den sogenannten Integrationsmechanismen und Integrationsfaktoren.

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Literature
go back to reference Fornell, C., & Larcker, D. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18, 39–50.CrossRef Fornell, C., & Larcker, D. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18, 39–50.CrossRef
go back to reference Weiber, R., & Mühlhaus, D. (2014). Strukturgleichungsmodellierung. Eine anwendungsorientierte Einführung in die Kausalanalyse mit Hilfe von AMOS, SmartPLS und SPSS (2. Aufl.). Wiesbaden: Springer Gabler. Weiber, R., & Mühlhaus, D. (2014). Strukturgleichungsmodellierung. Eine anwendungsorientierte Einführung in die Kausalanalyse mit Hilfe von AMOS, SmartPLS und SPSS (2. Aufl.). Wiesbaden: Springer Gabler.
Metadata
Title
Quantitative Datenanalyse – Strukturgleichungsmodellierung
Authors
Wolf-Dieter Hiemeyer
Dominik Stumpp
Copyright Year
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-27558-7_6