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Erfolgreicher Einsatz von Vertriebsmitarbeitern bei der Vermarktung ...

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Einleitung<br />

zugrunde gelegt, dass die empirischen Verteilungen nur zufällig <strong>von</strong> <strong>der</strong><br />

Normalverteilung abweichen. Zur Prüfung <strong>der</strong> Hypothese wird <strong>der</strong> T-Test (für<br />

homogene o<strong>der</strong> inhomogene Varianzen) durchgeführt. Da<strong>bei</strong> wird eine<br />

Irrtumswahrscheinlichkeit <strong>von</strong> 5% vorausgesetzt, <strong>bei</strong> <strong>der</strong> die Nullhypothese (kein<br />

Unterschied) in 5% <strong>der</strong> Fälle fälschlicherweise zurückgewiesen wird. Die<br />

Voraussetzung zur Durchführung dieses Tests ist ein Sample <strong>von</strong> mindestens 30, d.h.<br />

es müssen 30 Fragebögen pro Branche vorliegen, damit die Aussagen <strong>von</strong><br />

statistischer Korrektheit sind. 71 In dieser Dissertation wurden mittels SPSS für alle<br />

Stellhebel und Voraussetzung die Mittelwertsvergleiche sowohl nach <strong>der</strong> einzelnen<br />

Aktivität als auch aggregiert nach <strong>Vermarktung</strong>sphase bzw. Strukturen berechnet.<br />

Mittels des T-Test konnten die signifikanten Unterschiede zwischen den Segmenten<br />

(wie erfolgreiche vs. weniger erfolgreiche Unternehmen o<strong>der</strong> unterschiedliche<br />

Branchen) ausgerechnet werden.<br />

Kreuztabellen und Kontingenzanalysen dienen dazu, mögliche Zusammenhänge<br />

zwischen nominalskalierten Variablen aufzudecken und zu untersuchen. Die<br />

Kreuztabellierung stellt die Ergebnisse einer Erhebung tabellarisch dar, um einen<br />

möglichen Zusammenhang zwischen den Variablen zu erkennen. Ist <strong>der</strong><br />

Zusammenhang entdeckt, kann mit Hilfe <strong>der</strong> Kontingenzanalyse <strong>der</strong> Frage<br />

nachgegangen werden, ob die Assoziation zufällig auftrat o<strong>der</strong> nicht. Da<strong>bei</strong> werden<br />

die beobachteten Werte innerhalb <strong>der</strong> Tabelle mit den erwarteten Werten verglichen.<br />

Mit Hilfe eines Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest wird die Hypothese <strong>der</strong><br />

Unabhängigkeit zweier Variablen getestet. Weil <strong>der</strong> Chi-Quadrat-Test jedoch nur<br />

aufdecken kann, ob eine Assoziation besteht, müssen zur Überprüfung <strong>der</strong> Stärke des<br />

Zusammenhangs weitere Grössen herangezogen werden. Hier können <strong>bei</strong>spielweise<br />

<strong>der</strong> phi-Koeffizient o<strong>der</strong> Cramer’s V eingesetzt werden. In <strong>der</strong> Dissertation wurde<br />

z.B. <strong>der</strong> Zusammenhang zwischen dem Erfolg <strong>der</strong> Unternehmen und <strong>der</strong>en<br />

Vertriebsstruktur o<strong>der</strong> diejenige zwischen dem Erfolg <strong>der</strong> Probanden und <strong>der</strong>en<br />

Führungsstil überprüft. 72<br />

71 Backhaus et al., Analysemethoden, 2000, S. XXII; Stier, Forschungsmethoden, 1996, S.<br />

XXXIVff.; Keel, Statistik, 1993, S. 11ff.<br />

72 Backhaus et al., Analysemethoden, 2000, S. XXII; Stier, Forschungsmethoden, 1996, S. 239ff.<br />

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