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Erfolgsfaktoren in der Molkereiwirtschaft

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Grundlagen und Methoden <strong>der</strong> <strong>Erfolgsfaktoren</strong>forschung 32<br />

hänge statistisch testet.<br />

Auch e<strong>in</strong>e E<strong>in</strong>stufung <strong>der</strong> Studien als explorativ bzw. konfirmatorisch anhand des je-<br />

weils verwendeten Auswertungsverfahrens ist nicht ohne weiteres möglich. Zwar f<strong>in</strong>det<br />

sich bei BACKHAUS et al. (2000, S.XXI) e<strong>in</strong>e E<strong>in</strong>teilung multivariater Analyseverfahren <strong>in</strong><br />

„primär struktur-prüfende“ (konfirmatorische) und „primär struktur-entdeckende“ (explo-<br />

rative) Verfahren, dabei wird jedoch betont, dass e<strong>in</strong>e „überschneidungsfreie Zuord-<br />

nung“ <strong>der</strong> Verfahren nicht immer möglich ist. So zeigt beispielsweise e<strong>in</strong>e Auswertung<br />

von HOMBURG und BAUMGARTNER (1995, S.1099), dass die Kausalanalyse, als konfirma-<br />

torisch konzipierter Ansatz, <strong>in</strong> <strong>der</strong> Market<strong>in</strong>gforschung, zu <strong>der</strong> auch die <strong>Erfolgsfaktoren</strong>-<br />

forschung zu zählen ist, bis 1992 nur <strong>in</strong> 34,9% <strong>der</strong> Fälle re<strong>in</strong> konfirmatorisch angewen-<br />

det wurde. Die übrigen Studien verfolgen e<strong>in</strong>en explorativen Ansatz <strong>der</strong> Kausalanalyse,<br />

bei dem e<strong>in</strong>e iterative Anpassung <strong>der</strong> Kausalmodelle an den Datensatz vorgenommen<br />

wird. 18<br />

2.2.1.2.2. Beurteilung <strong>der</strong> quantitativen Auswertungsverfahren h<strong>in</strong>sichtlich ihrer<br />

Eignung zum Aufdecken von Drittvariableneffekten<br />

Es ist festzuhalten, dass e<strong>in</strong>e quantitative Studie zur <strong>Erfolgsfaktoren</strong>forschung, unab-<br />

hängig von dem letztlich gewählten Auswertungsverfahren, e<strong>in</strong>er vielfach geäußerten<br />

For<strong>der</strong>ung nach theoriegeleitetem, hypothesentestendem Vorgehen (vgl. z.B. SCHRÖ-<br />

DER, 1994, S.94; KUBE, 1991, S.55; HAENECKE, 2001, S.45) Rechnung zu tragen hat. 19<br />

Die von HAENECKE gewählte Differenzierung zwischen konfirmatorischen und explorati-<br />

ven Verfahren sche<strong>in</strong>t jedoch für die Auswahl e<strong>in</strong>er geeigneten Methodik für die vorlie-<br />

gende Problemstellung zu ungenau.<br />

Versucht man stattdessen die e<strong>in</strong>zelnen statistischen Auswertungsverfahren nach ihrer<br />

Eignung zum Aufdecken von Kausalstrukturen zu klassifizieren, so bietet sich hierfür<br />

<strong>in</strong>sbeson<strong>der</strong>e das Teilkriterium „Ke<strong>in</strong>e Drittvariableneffekte“ aus <strong>der</strong> Systematik von<br />

HAENECKE (vgl. Abbildung 2.8) an. Maßgeblich für die Eignung e<strong>in</strong>es Verfahrens, Dritt-<br />

variableneffekte aufzudecken, ist die Anzahl <strong>der</strong> Variablen, die durch dieses Verfahren<br />

18<br />

Zur Methodik <strong>der</strong> explorativen Kausalanalyse vgl. HOMBURG, 1989; HOMBURG, DOBRATZ, 1991, BACK-<br />

HAUS, 2000, S.475ff.<br />

19<br />

Auf die diesbezügliche Kritik an den bisherigen Ansätzen <strong>der</strong> <strong>Erfolgsfaktoren</strong>forschung wird <strong>in</strong> Kapitel<br />

2.2.2.1. näher e<strong>in</strong>gegangen.

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