Nischenstrategien und ihre Bedeutung für den Unternehmenserfolg

von: Micha Trachsel

DUV Deutscher Universitäts-Verlag, 2008

ISBN: 9783835095755 , 307 Seiten

Format: PDF, OL

Kopierschutz: Wasserzeichen

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Preis: 49,44 EUR

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Nischenstrategien und ihre Bedeutung für den Unternehmenserfolg


 

9 Analyse der Datenqualität (S. 165-166)

Die Analyse der Datenqualität erfolgt anhand der drei Gütekriterien „Objektivität", „Reliabilität" und „Validität". Diese Kriterien stehen in einem hierarchischen Verhältnis zueinander, wobei die Objektivität eine notwendige aber nicht hinreichende Bedingung der Reliabilität darstellt und die Reliabilität ihrerseits einer notwendigen aber nicht hinreichenden Bedingung der Validität entspricht.675

9.1 Objektivität

Eine Untersuchung gilt dann als objektiv, wenn ihre Ergebnisse unabhängig von der Untersuchungsleitung sind. Grundsätzlich können drei Arten von Messobjektivität unterschieden werden. Zum einen die Durchführungsobjektivität, welche voraussetzt, dass keine soziale Interaktion zwischen den Auskunftspersonen und dem Untersuchungsleiter existiert. Zum anderen die Auswertungsobjektivität, welche misst, inwieweit dem Untersuchungsleiter bei der Auswertung Freiheitsgrade offen stehen. Schliesslich kann noch die Interpretationsobjektivität geprüft werden, welche dem Spielraum der Untersuchungsleitung bei der Interpretation der Ergebnisse entspricht.

Es ist offensichtlich und Bedarf keinen detaillierten Ausführungen, dass bei quantitativen schriftlichen Erhebungen die Objektivität grundsätzlich als erfüllt erachtet werden kann. Eine standardisierte Befragung mittels Fragebogen mit geschlossenen Fragen stellt weitestgehend die Einhaltung der drei genannten Objektivitätsaspekte sicher (vgl. dazu den Fragebogen im Anhang 2).

9.2 Reliabilität

Mit der Reliabilität (Zuverlässigkeit) wird der Grad der Messgenauigkeit eines Instrumentes gemessen.Die Reliabilität ist hoch, wenn eine Messung frei von Zufallsfehlern680 ist und ein wesentlicher Anteil der Varianz der Indikatoren durch die Asso ziationen mit dem entsprechenden Faktor erklärt werden kann. Damit einher geht die Forderung, dass die Messwerte präzise und bei wiederholter Messung stabil sind. Unterschiedliche Ursachen können jedoch dazu führen, dass Messfehler auftreten.

Diese basieren auf äußeren Einflüssen (fehlende Bedingungskonstanz), nicht eindeutigen Merkmalen (fehlende Merkmalskonstanz) oder mangelnder Präzision des Messinstrumentes (fehlende instrumentale Konstanz). Zur Messung der Reliabilität sind mehrere Methoden entwickelt worden. So zum Beispiel die Test-Retest-Methode, bei welcher ein und derselbe Test den Untersuchungspersonen zweimal vorgelegt wird.

Diese Methode ist jedoch aufgrund des grossen Aufwands aus forschungspraktischen Gründen im Rahmen der vorliegenden Studie nicht durchführbar. Gleiches gilt für die Paralleltest-Methode, welche die Messung des Untersuchungsgegenstandes anhand von zwei unterschiedlichen Tests beinhaltet. Bei beiden Methoden wird aus der Übereinstimmung der beiden Testergebnisse auf die Reliabilität des Testverfahrens geschlossen. Mit weniger Aufwand verbunden ist die Split-Half-Methode (Testhalbierungs-Methode) zur Messung der internen Konsistenz von Multi-Item-Skalen. Hier – wie in den meisten Studien – wird zur Messung der Zuverlässigkeit der Skalen die Reliabilitätsanalyse nach Cronbach eingesetzt. Dabei werden die Items von Multi- Item-Skalen in zwei Hälften aufgeteilt und die Ergebnisse der jeweiligen Skalen einander gegenübergestellt. Während die Test-Retest-Methode und die Paralleltest- Methode auch dann anwendbar sind, wenn die Messung jeweils nur durch einen Indikatoren erfolgt, setzt die Split-Half-Methode eine Messung mit multiplen Indikatoren voraus.

Cronbachs Alpha686, bei dem alle möglichen Skalenhalbierungen berücksichtigt werden, ist dabei der am häufigsten verwendete Koeffizient zur Messung der internen Konsistenz. Die interne Konsistenz ist dann gegeben, wenn die Items einer Skala hohe Inter- Item-Korrelationen aufweisen. Liegt eine hohe Inter-Item-Korrelation vor, bedeutet dies, dass die Items die gleiche latente Variable messen.688 In der Literatur finden sich Grenzwerte (Mindestanforderungen) des Koeffizienten Alpha von 0.6689 und 0.7690, abhängig davon, in welcher Form die gewonnenen Daten verwendet werden sollen.