Dokument 1.pdf - Leuphana Universität Lüneburg
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5 Messmethodik und Ergebnisanalyse 185<br />
Originalwerten. Q 2 sollte größer sein als null, um das Modell als prognoserelevant<br />
einzustufen. 614 Ein positiver Wert ergibt sich dann, wenn die Prognosefehler auf Grundlage<br />
der Modellschätzung kleiner sind als die Prognosefehler, die sich bei einer Schätzung<br />
auf Grundlage des einfachen Mittelwertes ergeben. Für die abhängige Variable<br />
Nutzen der Individualisierbarkeit beträgt der Stone-Geisser-Wert 0,174. Er ist positiv<br />
und damit ist dem Modell Prognosefähigkeit zu attestieren.<br />
Zusammenfassend lassen sich die Ergebnisse der Beurteilung des Strukturmodells folgendermaßen<br />
umreißen: Das Modell zu den Facetten der Nutzendifferenz zwischen<br />
individualisierbaren und standardisierten Urlaubsreisen ist prognosefähig. Es erklärt<br />
13,7 % der Gesamtvarianz der wahrgenommenen Nutzendifferenzen in der Stichprobe.<br />
Die postulierten Nutzendimensionen, die sich auf den Prozess der Onlinebuchung von<br />
individualisierbaren Bausteinreisen beziehen, haben keine nennenswerten Auswirkungen<br />
auf die Nutzenwahrnehmung. Das Gleiche gilt für die vom Modell abgebildete Facette<br />
der Kaufunsicherheit. Dagegen üben die auf die eigentliche Leistung bezogenen Aspekte,<br />
der zweckbezogene Nutzen, die wahrgenommene Einzigartigkeit und insbesondere<br />
der Stolz und die Zufriedenheit mit dem eigenen Leistungsbeitrag, jeweils einen geringen,<br />
jedoch signifikant positiven Einfluss auf die Gesamtnutzenbeurteilung aus.<br />
Dieses Ergebnis wird im nächsten Abschnitt noch etwas differenzierter untersucht, indem<br />
der Frage nachgegangen wird, ob die Gesamtnutzenbeiträge der einzelnen Konstrukte<br />
zwischen den Teilstichproben A und B variieren. Dahinter steht die Überlegung,<br />
dass die Vorstellungen über die Wertunterschiede zwischen individualisierbaren<br />
Baustein- und standardisierten Pauschalreisen einen moderierenden Einfluss auf die<br />
Wahrnehmung der Nutzendimensionen haben könnten.<br />
5.5.2.5 Moderatoreinfluss der Wertigkeitsvorstellung<br />
Bei dem aus der Datenerhebung gewonnenen Material bietet es sich an, den Einfluss<br />
einer Moderatorvariablen zu untersuchen. Unter Moderatoren werden solche Einfluss-<br />
614 Vgl. Kraft, Götz, Liehr-Gobbers (2005), S. 84 f.; Ringle, Spreen (2007), S. 215; Nitzl (2010), S. 35 f.