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5 Messmethodik und Ergebnisanalyse 186
variablen verstanden, die die Richtung und Stärke einer direkten Kausalbeziehung
beeinflussen, ohne selbst Bestandteil dieser Beziehung zu sein. 615
Während der Befragung wurden Gruppen gebildet aus denjenigen Testpersonen, die meinen,
dass vergleichbare Pauschalreisen billiger sein müssten als die jeweils gebuchte Bausteinreise
(Gruppe A), und aus denjenigen, die der Meinung sind, dass vergleichbare
Pauschalreisen teurer sein dürften als die jeweils gebuchte Bausteinreise (Gruppe B). In
den Gruppenzugehörigkeiten drücken sich somit unterschiedliche Wertigkeitsvorstellungen
und Zahlungsbereitschaften hinsichtlich der beiden zu beurteilenden Angebotsformen
von Urlaubsreisen aus. Während die Testpersonen der Gruppe A eine individualisierbare
Bausteinreise als höherwertig erachten und dafür eine höhere Zahlungsbereitschaft
angeben, sehen die Testpersonen der Gruppe B eine standardisierte Pauschalreise als
hochwertiger an und würden dafür mehr Geld ausgeben.
Um einen Vergleich der beiden Vorstellungen im Hinblick auf die untersuchten Nutzendimensionen
durchzuführen, wurden für beide Teilstichproben jeweils eigenständige
Datensätze angelegt und in Smart PLS eingelesen. Dadurch konnten die Modellparameter
für beide Gruppen jeweils separat geschätzt werden, 616 wobei identische Messmodelle
für die jeweiligen Teilstichproben sichergestellt wurden. 617
Der Einfluss der Moderatorvariablen auf die Wirkung der Konstrukte auf die endogene
Variable ergibt sich aus der Differenz zwischen den geschätzten Pfadkoeffizienten der
beiden Teilstichproben (b (A) – b (B) ) und deren Signifikanz. Die Signifikanz dieser Differenz
kann mit Hilfe eines parametrischen t-Tests oder eines nichtparametrischen Tests
ermittelt werden. 618
Beim parametrischen t-Test wird überprüft, ob der empirische t-Wert den kritischen
Wert einer theoretischen t-Verteilung überschreitet. Die dabei zu verwendende Teststatistik
und die Berechnung der darin einfließenden Zahl der Freiheitsgrade hängen davon
615 Vgl. Nitzl (2010), S. 42. Baron, Kenny (1986), S. 1174, zufolge kann ein Moderator definiert werden
als “a qualitative (e.g., sex, race, class) or quantitative (e.g., level of reward) variable that affects the
direction and/or strength of the relation between an independent or predictor variable and a dependent
or criterion variable”.
616 Die Vorgehensweise folgt den Vorschlägen von Chin (2005), Huber et al. (2007), S. 117 ff., sowie
Nitzl (2010), S. 42 ff.
617 Vgl. Huber et al. (2007), S. 118.
618 Vgl. Chin, Marcolin, Newsted (2003), S. 211; Nitzl (2010), S. 45; Sarstedt, Henseler, Ringle (2011),
S. 199 f. Dabei sollen parametrische und nichtparametrische Teststatistiken jedoch zu ähnlichen
Signifikanzaussagen kommen. Vgl. Qureshi, Compeau (2009), S. 208; Nitzl (2010), S. 47.