BEWUßTSEINS- UND ORGANISATIONSENTWICKLUNG

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thode der Faktorenanalyse 652 , der Kriterien zur Bestimmung der Anzahl der
Cluster in der Clusteranalyse 653 , der Wahl des Distanzmaßes in der
Multidimensionalen Skalierung (MDS) 654 und in der Clusteranalyse 655 , der
Wahl der funktionalen Form in der Regressionsanalyse 656 und hinsichtlich
der Schätzmethode der Regressionskoeffizienten 657 .
Darüber hinaus kann jede Test-Statistik signifikante Tatbestände signalisieren,
egal wie unsinnig diese sachlich sind. Diese Signifikanz kann durch
Vergrößerung des Stichprobenumfanges vorsätzlich erzeugt werden, ohne
daß ein sachlicher Bezug besteht und ohne daß gegen formale Regeln der
statistischen Kunst verstoßen wird. 658
Ein weiteres subjektivierendes Faktum ist, daß zentrale Modellannahmen im
Anwendungsfall in der Regel kaum oder gar nicht erfüllt sind. Im Zusammenhang
mit Verletzungen von Annahmen der Modelle spielen zudem
erneut die Probleme der nicht meßtheoretisch fundierten Ratingskalen
hinein. Das Skalenniveau der Daten entspricht insbesondere im Fall der
40 Dimensionen können mittels Faktorenanalyse auf z.B. drei Dimensionen wie Modernität,
Kundennähe, technische Kompetenz reduziert werden. (Vgl. Backhaus et al. 2003, S. 259 ff.)
Das Kaiserkriterium ist ein formalisiertes Kriterium zur Bestimmung der Anzahl der Faktoren.
(Vgl. Backhaus et al. 2003, S. 295 f., S. 306, S. 314, S. 331.) In der Praxis ist es nicht selten, daß
die Anzahl der Faktoren nach Versuch und Irrtum so gesetzt wird, daß sachlich leicht
interpretierbare Faktoren als Ergebnis vorliegen.
652 Vgl. Backhaus et al. 2003, S. 300 ff., 318 f., 331 ff.
653 Vgl. Backhaus et al. 2003, S. 522 ff.
Die Clusteranalyse wird verwendet, um verschiedene Objekte anhand von Eigenschaften
rechnerisch in Gruppen einzuteilen. Die Gruppen sollen Objekte enthalten, die hinsichtlich ihrer
Eigenschaften ähnlich sind.
Beispiel: Die „Eigenschaften“ von Unternehmenskunden wurden mit Hilfe einer standardisierten
Befragung erhoben. Es wurden 40 Fragen gestellt, wie nach Alter, Beruf, Konsumvorlieben,
Familienstand, Bildung des Kunden. Diese 40 „Eigenschaften“ können mittels Clusteranalyse
dazu verwendet werden, Kundengruppen auf formalen Wege zu bestimmen, wie konservative
Familienmenschen mit Qualitätsbewußtsein, trendbewußte Innovatoren, umweltbewußte
Personen mit „alternativem“ Lebensstil und mit höherer Bildung, preisbewußte Konsumenten von
Massengütern (Billigkäufer), Snobs. Diese Cluster können dann unter bestimmten Annahmen
(strukturelle und inhaltliche Stabilität der Zielgruppen während der Marketingmaßnahmen,
Erfassung der wesentlichen Inhalte, Verhaltensrelevanz der erfaßten Daten und der Modelle usw.)
als Basis für zielgruppenspezifisches Marketing herangezogen werden.
Das Elbowkriterium ist ein formalisiertes Verfahren zur Bestimmung der Anzahl der Cluster.
654 Vgl. Backhaus et al. 2003, S. 617 ff.; Kruskal et al., 1978. Die MDS ist inhaltlich eine (nicht
vollständige) Verbindung von Faktorenanalyse und Clusteranalyse. Sie wird üblicherweise
benutzt, um z.B. mit Hilfe einer in der Regel unübersichtlichen Anzahl von Dimensionen von
„Objekteigenschaften“ rechnerisch verschiedene Objekte in einem Eigenschaftsraster mit
wenigen Dimensionen zu positionieren. Beispiel: Das Image von Automarken wurde mit Hilfe
einer standardisierten Befragung erhoben. Es wurden 30 Fragen zu den Marken gestellt, wie nach
der Bewertung von Beschleunigung, Energieverbrauch, Servicefreundlichkeit, Preis, Preis-
Leistungsverhältnis, technischer Kompetenz, Repräsentativität, Wertverlust, Wichtigkeit der
Marke usw. Mit Hilfe dieser Daten können die verschiedenen Marken z.B. im „dreidimensionalen
Eigenschaftsraum“ von ökologischer Kompetenz, technischer Kompetenz und Prestige
marktanalytisch positioniert werden. (Vgl. Backhaus 1994, S. 606 ff.)
655 Vgl. Backhaus et al. 2003, S. 482 ff.
656 (Vgl. Bühl, 1994, S. 252; Backhaus et al. 1994, S. 1 ff.; Bamberg et al. 1979.) Mit Hilfe der
Regressionsanalyse wird der Einfluß von sogenannten unabhängigen Variablen auf eine
abhängige Variable untersucht. Beispiel: Der Einfluß von PR-Aufwendungen auf das
Unternehmensimage.
657 Vgl. Bamberg et al., 1979, S. 17 ff., S. 56 ff., S. 89 ff.; Norusis, 1993a, S. 245 ff.