Hypothesen und Modellbildung

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1 Hypothesen und Modellbildung 4 Inhaltsverzeichnis 4.1 Ablaufschritte der Kausalmodellierung Fallbeispiel: Kundenbindung Indikatoren zum Fallbeispiel Literatur Ablaufschritte der Kausalmodellierung Im Teil II des Buches liegt der Fokus der Betrachtungen auf der Anwendung der Kovarianzstrukturanalyse mit Hilfe des Programmpakets AMOS 21 anhand eines konkreten Fallbeispiels. Dabei wird der vollständige Prozess der Strukturgleichungsmodellierung nachgezeichnet und die Ausführungen vor allem auf die Klärung der inhaltlich zu beantwortenden Fragen konzentriert. Allgemeine methodische Grundlagen werden hier nicht mehr diskutiert, sondern es wird an den entsprechenden Stellen auf die Ausführungen in Teil I des Buches verwiesen. Im Fallbeispiel wird unterstellt, dass alle Konstrukte aus theoretischer Sicht ausschließlich reflektiv zu messen sind, und als Schätzverfahren wird die Maximum-Likelihood-Methode verwendet. Weiterhin ist es Kap. 15 des Buches vorbehalten, das Fallbeispiel auch mit Hilfe des PLS-Ansatzes zu rechnen und die Ergebnisse mit denen der AMOS-Schätzung zu vergleichen. Strukturgleichungsmodelle (SGM) bilden a-priori formulierte und theoretisch und/oder sachlogisch begründete komplexe Zusammenhänge zwischen Variablen in einem linearen Gleichungssystem ab. Da SGM mit latenten Variablen als das allgemeine Modell der SGA bezeichnet werden können, wird im Folgenden auch der Prozess der Strukturgleichungsmodellierung für diesen allgemeinen Fall, nämlich für die Kausalanalyse, besprochen. Die in Abb. 4.1 dargestellten acht Ablaufschritte dieses Prozess werden wie folgt begründet: R. Weiber, D. Mühlhaus, Strukturgleichungsmodellierung, Springer-Lehrbuch, 85 DOI / _4, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2014

2 86 4 Hypothesen und Modellbildung 1 Hypothesen- und Modellbildung 2 Konstrukt-Konzeptualisierung 3 Konstrukt-Operationalisierung 4 Güteprüfung reflektiver Messmodelle 5 Modellschätzung mit AMOS 6 Evaluation des Gesamtmodells 7 Ergebnisinterpretation 8 Modifikation der Modellstruktur Abb. 4.1 Allgemeiner Prozess der Strukturgleichungsmodellierung Strukturgleichungsmodellierung Die Strukturgleichungsmodellierung umfasst den gesamten Prozess von der theoretischen und/oder sachlogischen Formulierung eines Strukturmodells und seiner Messmodelle bis hin zur Beurteilung der empirisch mittels Strukturgleichungsanalyse gewonnenen Ergebnisse. Ausgangspunkt der Strukturgleichungsmodellierung bildet immer die eingehende theoretische und/oder sachlogische Begründung eines Hypothesensystems. Da es den Theorien oder der Sachlogik aus den jeweils betrachteten Anwendungsfeldern vorbehalten ist, die theoretische Fundierung eines Hypothesensystems vorzunehmen, wird im ersten Schritt auf ein Fallbeispiel zurückgegriffen und unterstellt, dass die dort vermuteten Zusammenhänge auf der langjährigen Erfahrung des betrachteten Anwenders beruhen. Da die Kausalanalyse Beziehungen zwischen hypothetischen Konstrukten (latenten Variablen) betrachtet, die sich einer direkten Beobachtbarkeit auf der empirischen Ebene entziehen, ist im zweiten Schritt zunächst eine Konzeptualisierung der theoretischen Konstrukte vorzunehmen. Mit Festlegung des Konstruktverständnisses muss im dritten Schritt eine Operationalisierung der hypothetischen Konstrukte erfolgen. Auch die hier relevanten Überlegungen sind theoretisch und/oder sachlogisch vorzunehmen und nicht durch die Verfahrensvarianten der Kausalanalyse beeinflusst. Da im Fallbeispiel (zunächst) nur reflektiv definierte Konstrukte betrachtet werden, sind die Überlegungen in diesem Kapitel auf die Konstruktion reflektiver Messmodelle konzentriert, für die im Detail auch die

3 4.2 Fallbeispiel: Kundenbindung 87 Reliabilitäts- und Validitätsprüfung aufgezeigt wird. In diesem vierten Schritt werden deshalb zunächst diverse Methoden zur Selektion und Bereinigung geeigneter Messvariablen bei reflektiven Messmodellen (Indikatoren) behandelt. Abschließend wird eine Konstruktprüfung mit Hilfe der konfirmatorischen Faktorenanalyse unter Verwendung von AMOS vorgenommen, die ein Submodell des allgemeinen Modells der SGA (Messmodell ohne Strukturmodell) darstellt. Mit den ersten vier Schritten sind die erforderlichen Vorarbeiten zur Formulierung eines empirisch testbaren Hypothesensystems abgeschlossen, so dass nun die eigentliche empirische Prüfung mit Hilfe der SGA erfolgen kann. Für die Verfahrensvariante der Kovarianzstrukturanalyse wird in diesem fünften Schritt unter Verwendung von AMOS die empirische Schätzung der Modellparameter mit Hilfe der Maximum-Likelihood-Methode vorgenommen. Dabei wird den allgemeinen Ablaufschritten der SGA gefolgt (vgl. Kap ), wobei diese hier nur noch für das Fallbeispiel konkretisiert werden. Sind die Modellparameter geschätzt, so ist im sechsten Schritt zu prüfen, wie gut die empirischen Daten das a-priori postulierte Kausalmodell insgesamt stützen. In diesem Kapitel werden vor allem solche Prüfkriterien behandelt, die auch in AMOS implementiert sind und die die Prüfung der Modellstruktur als Ganzes ermöglichen, da die Prüfung der Messmodelle bereits in Schritt 4 vorgenommen wurde. Erst mit der Modellprüfung hat der Anwender ausreichende Anhaltspunkte zur Güte der Schätzergebnisse, so dass erst bei hinreichender Modellgüte im siebten Schritt die Interpretation der Ergebnisse erfolgen sollte. In diesem Zusammenhang erfolgt die inhaltliche Beurteilung einzelner Parameterschätzungen (auch mittels statistischer Kriterien) sowie des Strukturmodells in seiner Gesamtheit. In vielen Fällen führt die empirische Prüfung eines Kausalmodells nicht zu einem aus Anwendersicht zufriedenstellenden Ergebnis, so dass anhand der empirischen Daten nach einer Modelloptimierung gesucht wird. Im achten Schritt wird deshalb gezeigt, mit welchen Methoden Verbesserungen einer unterstellten Modellstruktur gefunden werden können. Allerdings ist dabei streng zu beachten, dass damit die SGA ihren konfirmatorischen Charakter verliert und zu einem explorativen Datenanalyseinstrument wird, da eine Veränderung der Modellstruktur immer neue bzw. modifizierte Hypothesen beinhaltet. Die Prüfung eines optimierten Modells ist deshalb letztendlich anhand einer erneuten Erhebung bzw. eines neuen Datensatzes vorzunehmen. 4.2 Fallbeispiel: Kundenbindung Die Hypothesen- und Modellbildung stellt den Ausgangspunkt der Strukturgleichungsmodellierung dar und steht ganz in der Verantwortung der einschlägigen Theorien des betrachteten Anwendungsfeldes und/oder der sachlogischen Kenntnisse eines Anwenders. Die herausragende Bedeutung von Theorie und Sachlogik als Ausgangspunkt der Kausalanalyse wurde bereits in Kap. 1 allgemein behandelt.

4 88 4 Hypothesen und Modellbildung 1 Hypothesen-und Modellbildung 2 Konstrukt-Konzeptualisierung 3 Konstrukt-Operationalisierung 4 Güteprüfung reflektivermessmodelle 5 Modellschätzung mit AMOS 6 Evaluation des Gesamtmodells 7 Ergebnisinterpretation 8 Modifikation der Modellstruktur Zur Verdeutlichung wird deshalb im Folgenden auf ein Fallbeispiel zurückgegriffen, bei dem ein Hotelbesitzer aufgrund seiner langjährigen Erfahrungen bestimmte Vermutungen über die Einflussgrößen der Kundenbindung und deren Zusammenwirken formuliert hat. Die dabei aufgestellten Hypothesen sind sachlogisch plausibel und decken sich auch mit der einschlägigen Literatur zur Kundenbindung, sodass hier auf die Referierung der einschlägigen wissenschaftlichen Literatur zur Kundenbindung verzichtet wird. Das Fallbeispiel ist zwar fiktiv, die dabei von unterstellten Wirkbeziehungen wurden aber aus der einschlägigen Literatur abgeleitet. Der an der Materie von Kundenzufriedenheit 1 und Kundenbindung 2 interessierte Leser sei hier auf die einschlägige Literatur verwiesen. Im Folgenden wird unterstellt, dass die im Fallbeispiel vermuteten Kausalbeziehungen aufgrund der Sachlogik und der Erfahrung des betrachteten Hotelbesitzers als eingehend fundiert gelten können und damit die Voraussetzungen für eine hinreichend fundierte Sachlogik erfüllen. Fallbeispiel Ein Hotelbesitzer betreibt mehrere Urlaubs- und Wellnesshotels in Deutschland sowie in der Schweiz. Aufgrund der in letzter Zeit zunehmenden Fluktuationen bei den Buchungen möchte er versuchen, die Bindung seiner Gäste an die von ihm betriebenen 1 Vgl. zur Kundenzufriedenheitsforschung stellvertretend: Homburg (2011); Künzel (2005); Peter (1997). 2 Vgl. zur Kundenbindungsforschung stellvertretend: Bruhn und Homburg (2010); Hinterhuber und Matzler (2006); Krafft (2007); Musiol und Kühling (2009).

5 4.2 Fallbeispiel: Kundenbindung 89 Hotels wieder zu stärken. Zu diesem Zweck möchte er wissen, ob sich seine in der Vergangenheit gemachten Erfahrungen hinsichtlich der die Kundenbindung beeinflussenden Größen auch empirisch bestätigen lassen: Seine Erfahrungen in den letzten zehn Jahren haben gezeigt, dass vor allem die Zufriedenheit seiner Gäste mit dem Hotelaufenthalt dazu führte, dass auch Folgebuchungen vorgenommen wurden. Allerdings hat sich auch immer wieder gezeigt, dass die Zufriedenheit vor allem durch ein gutes Preisniveau bestimmt war. Darüber hinaus konnte er mit seinen Stammkunden-Angeboten, seinen hauseigenen Kundenkarten (Premium-, Gold-, Platin-Karte) und anderen Maßnahmen bei den Kunden erkennbare Wechselbarrieren aufbauen, was ebenfalls zu positiven Auswirkungen bei den Folgebuchungen führte. Probleme bereitete ihm allerdings das sog. Variety Seeking-Verhalten mancher Kunden: Hierunter wird der Wunsch nach Abwechslung und dem Streben nach Neuem verstanden, wodurch Kunden trotz Zufriedenheit zu anderen Hotels wechselten und sich damit nicht nur die Wechselbarrieren verringerten, sondern auch die Kundenbindung negativ beeinflusst wurde. Der Hotelbesitzer ist sich bewusst, dass sowohl die Kundenbindung als auch die Größen, die die Bindung beeinflussen mit Ausnahme des Preisniveaus hypothetische Größen darstellen, die zunächst einer geeigneten Konzeptualisierung bedürfen und sich nur mit Hilfe geeigneter Indikatoren empirisch erfassen lassen. Im ersten Schritt möchte er deshalb die erforderliche Konzeptualisierung der Konstrukte vornehmen. Im Anschluss soll im Team mit den Hotelmitarbeitern eine Reihe von Fragen zu jedem Konstrukt generiert werden, die im Rahmen einer Voruntersuchung (Pretest) mit 40 befragten Hotelgästen auf Verlässlichkeit zur Konstrukt-Operationalisierung geprüft werden sollen. In einem weiteren Schritt soll mit den identifizierten validen Konstruktindikatoren eine Breitenerhebung zunächst bei den deutschen Hotels durchgeführt werden. Mit Hilfe der in dieser Hauptuntersuchung bei insgesamt 192 Hotelgästen gewonnenen Daten möchte der Hotelbesitzer schließlich prüfen, ob die von ihm vermutete Kausalstruktur auch empirisch bestätigt werden kann. Darüber hinaus möchte er aber auch wissen, ob sich aus der Empirie zudem Anhaltspunkte für eine Modifikation seiner Überlegungen finden lassen. In Abhängigkeit der Ergebnisse aus Deutschland plant er in einem weiteren Schritt auch eine Untersuchung bei den Gästen seiner Hotels in der Schweiz, die er dann gerne mit denen aus der deutschen Studie vergleichen möchte (vgl. Kap. 14.3). Die Erfahrungen und bisherigen sachlogischen Überlegungen des Hotelbesitzers im Fallbeispiel werden im Folgenden als hinreichend für die fundierte Formulierung der Beziehungszusammenhänge zur Erklärung des Konstruktes Kundenbindung angesehen. Die theoretische und/oder sachlogische Fundierung von Hypothesen kennzeichnet den typischen Ausgangspunkt der Strukturgleichungsmodellierung: Sie erfordert nun die Überführung der im Fallbeispiel dargestellten Zusammenhänge in Einzelhypothesen, wobei im ersten Schritt eine Unterteilung nach endogenen und exogenen latenten Variablen

6 90 4 Hypothesen und Modellbildung Variety Seeking ξ 1 ( ) H1 ( ) H2 Wechselbarrieren η 1 (+) H4 Kundenbindung η 2 Preis ξ 2 ( ) H3 (+) H5 Zufriedenheit η 3 Abb. 4.2 System der Kausalhypothesen im Fallbeispiel vorzunehmen ist. Als endogene Variable sind im Fallbeipiel die hypothetischen Konstrukte Kundenbindung, Zufriedenheit und Wechselbarrieren anzusehen, da deren nicht beobachtbare Ausprägungen durch andere Konstrukte beeinflusst und damit erklärt werden. Demgegenüber stellen der Preis und das Konstrukt Variety Seeking rein erklärende Größen und damit exogene Variable im Beziehungssystem dar. Die geäußerten Vermutungen des Hotelbesitzers lassen sich durch folgende, zu prüfende Hypothesen präzisieren: H1: Je größer der Wunsch nach Abwechslung (Variety Seeking) ist, desto geringer sind die Wechselbarrieren. H2: Je größer der Wunsch nach Abwechslung (Variety Seeking) ist, desto geringer ist die Kundenbindung. H3: Je höher der wahrgenommene Preis ist, desto geringer ist die Zufriedenheit. H4: Je stärker die Wechselbarrieren sind, desto stärker ist die Kundenbindung. H5: Je höher die Zufriedenheit ist, desto stärker ist die Kundenbindung. Die Wirkungsbeziehungen zwischen diesen fünf Hypothesen bilden das sog. Strukturmodell, das sich auch grafisch, wie in Abb. 4.2 dargestellt, verdeutlichen lässt. Zur Erstellung des Strukturmodells werden die Regeln in Abb verwendet. Im Folgenden begleiten wir den Hotelbesitzer bei der empirischen Prüfung des von ihm vermuteten Hypothesensystems und geben im ersten Schritt Hinweise zur Konzeptualisierung der hypothetischen Konstrukte. Anschließend werden geeignete Indikatoren für jedes hypothetische Konstrukt generiert, wobei unterstellt wird, dass alle Konstrukte über reflektive Messmodelle erhoben werden (vgl. Kap. 4.3). Die Ausdehnung der Betrachtungen auf formative Messmodelle erfolgt dann in Kap. 12. Für die reflektiven

7 4.3 Indikatoren zum Fallbeispiel 91 Messmodelle des Fallbeispiels werden deren Operationalisierung und die Prüfung von Reliabilität sowie Validität im Detail aufgezeigt. Die empirische Prüfung des vermuteten Kausalmodells erfolgt dann auf Basis der Daten aus der Hauptuntersuchung mit Hilfe der Kovarianzstrukturanalyse unter Verwendung des Programmpaketes AMOS Unter Anwendung von AMOS werden die Modellparameter mit Hilfe der Maximum- Likelihood-Methode geschätzt, eine Güteprüfung der erzielten Ergebnisse vorgenommen und die Ergebnisinterpretation durchgeführt. Abschließend wird noch geprüft, ob durch Modifikationen der Modellstruktur eine Verbesserung des Modell-Fits erreicht werden kann. Die Prüfung des Kausalmodells sowohl für Deutschland als auch für die Schweiz wird mit Hilfe der Mehrgruppen-Kausalanalyse in Kap. 14 vorgenommen. Schließlich wird in Kap. 15 das Fallbeispiel auch mit Hilfe des PLS-Ansatzes und unter Verwendung von SmartPLS analysiert und ein Vergleich zwischen den Schätzungen mit AMOS und SmartPLS durchgeführt. 4.3 Indikatoren zum Fallbeispiel Für das Fallbeispiel zur Kundenbindung aus Kap. 4.2 wurden nachfolgend aufgeführte Indikatoren (Statements; Fragen) generiert, durch die die verschiedenen Konstrukte des Hypothesensystems in Abb. 4.2 reflektiv gemessen werden. Die für die Indikatoren durch Befragung erhobenen Daten bilden den Datensatz des Fallspiels aus Kap Zusätzlich enthält Abb. 4.3 auch diejenigen Indikatoren, die der Erweiterung des Fallbeispiels dienen und für spätere Analysen (z. B. Formative Messmodelle; Second-Order-Faktorenanalye) benötigt werden. 3 AMOS ist die Abkürzung für Analysis of Moment Structures (Arbuckle 2012). Die sog. Momente werden in der Statistik zur Beschreibung von Verteilungen herangezogen, wobei das erste Moment den Mittelwert (Erwartungswert), das zweite Moment die Varianz, das dritte Moment die Schiefe und das vierte Moment die Wölbung (auch Exzess oder Kurtosis genannt) einer Verteilung widerspiegelt. AMOS kann auf in SPSS abgelegte Daten zurückgreifen und wird von SPSS auch als eigenständiges Programmmodul angeboten. (

8 92 4 Hypothesen und Modellbildung Indikator Statement Kundenbindung Beziehung Planung Längere_Besuche Wiederwahl Belegung Gemeinschaft Fehlen Verpflichtung Nachhaltigkeit Planungssicherheit Bindungsvorteile Wechselbarrieren Wie stark ist Ihr Wunsch eine langfristige Beziehung zu dem Hotel aufzubauen? Wie konkret haben Sie bereits geplant einen nächsten Urlaub in diesem Hotel zu verbringen? Wie stark ist Ihre Neigung zukünftig auch längere Aufenthalte in diesem Hotel vorzunehmen? Wie sicher werden Sie dieses Hotel bei einem nächsten Urlaub in der Region wieder aufsuchen? Wie stark werden Sie sich bei der Planung Ihres Urlaubs an den Belegungszeiten im Hotel orientieren? Wie stark werden Sie versuchen auch Freunde und Bekannte für einen gemeinsamen Urlaub in diesem Hotel zu überzeugen? Wie stark fehlt Ihnen etwas, wenn Sie bei einem Urlaub in der Region nicht in diesem Hotel gewohnt haben? Wie stark fühlen Sie sich dem Hotel gegenüber verpflichtet? Wie wichtig ist Ihnen nachhaltig Einfluss auf die Entwicklung des Hotels nehmen zu können? Wie wichtig ist Ihnen bzgl. eines Urlaubs Planungssicherheit? Wie stark sind die Vorteile, die Sie sich als Stammgast in dem Hotel erwarten? Tradition Wie stark fühlen Sie sich dem Hotel aus Tradition verbunden? Identifikation Wie stark identifizieren Sie sich mit dem Hotel und seinen Angestellten? Gewöhnung Wie stark haben Sie sich bereits an das Hotel und seine Umgebung gewöhnt? Umfeldkenntnis Wie gut kennen Sie sich im Umfeld des Hotels aus? Zufriedenheit (reflektiv) Weise_Entscheidung Für wie weise bzw. klug erachten Sie die Wahl dieses Urlaubshotels? Richtige_Wahl Wie überzeugt sind Sie, mit der Wahl des Urlaubshotels das "Richtige" getan haben? Erwartungserfüllung Wie stark hat das Hotel die Erwartungen, die Sie an einen gelungenen Urlaub haben erfüllt? Zufriedenheit (formativ): Wie zufrieden sind Sie mit... Einfühlungsvermögen Preis_Leistung Zuverlässigkeit Leistungskompetenz Reaktionsfähigkeit Umfeld Ausstattung Variety Seeking Ausprobieren Abwechslung Neue_Stile Preis* Preis dem Einfühlungsvermögen des Hotelpersonals dem Preis-Leistungsverhältnis der Zuverlässigkeit des Hotelservices der Kompetenz des Personals der Reaktionsfähigkeit auf spezifische Wünsche der Gäste dem Hotel-Umfeld mit der Ausstattung des Hotels Wie stark ist Ihre grundsätzliche Neigung verschiedene Dinge auszuprobieren? Wie groß ist Ihr Wunsch nach Abwechslung? Wie gerne probieren Sie neue und unterschiedliche Stile aus? Wie beurteilen Sie den Übernachtungspreis in diesem Hotel verglichen mit anderen Hotels in der Region? Bei allen Items gilt folgende Ratingskala: 1=geringe Ausprägung (z. B. wenig zufrieden, sehr gering, nicht gerne etc.) bis 6=hohe Ausprägung (z. B. sehr unzufrieden, sehr groß, sehr gerne etc.) Abb. 4.3 Indikatoren zum Fallbeispiel

9 Literatur 93 Literatur Arbuckle, J. L. (2012). Amos TM 21.0 User s Guide. Chicago: SPSS. Bruhn, M., & Homburg, C. (Hrsg.). (2010). Handbuch Kundenbindungsmanagement (7. Aufl). Wiesbaden: Gabler. Hinterhuber, H. H., & Matzler, K. (Hrsg.). (2006). Kundenorientierte Unternehmensführung: Kundenorientierung, Kundenzufriedenheit, Kundenbindung (5. Aufl.). Wiesbaden: Gabler. Homburg, C. (Hrsg.). (2011). Kundenzufriedenheit (8. Aufl.). Wiesbaden: Gabler. Krafft, M. (2007). Kundenbindung und Kundenwert (2. Aufl.). Heidelberg: Physica. Künzel, H. (Hrsg.). (2005). Handbuch Kundenzufriedenheit. Berlin: Springer. Musiol, G., & Kühling, C. (2009). Kundenbindung durch Bonusprogramme. Heidelberg: Springer. Peter, S. I. (1997). Kundenbindung als Marketingziel: Identifikation und Analyse zentraler Determinanten. Wiesbaden: Gabler.

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