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Moderator- vs. Mediatoreffekte in kausalanalytischen Untersuchungen

AutorIsabell Glombitza, Philip Sipos
VerlagGRIN Verlag
Erscheinungsjahr2012
Seitenanzahl42 Seiten
ISBN9783656235545
FormatPDF
Kopierschutzkein Kopierschutz/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis18,99 EUR
Studienarbeit aus dem Jahr 2012 im Fachbereich BWL - Offline-Marketing und Online-Marketing, Note: 1,3, Universität Hohenheim (-), Veranstaltung: Marketingseminar, Sprache: Deutsch, Abstract: Das multivariate Analyseverfahren der Kausalanalyse dient als Methode, um Beziehungen zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen theoriefundiert in empirischen Datensätzen zu prüfen. In einer hypothesen- und theoriegeleiteten Wissenschaft, wie den Wirtschaftswissenschaften, ist es von ausserordentlichem Interesse kausale Verknüpfungen im Rahmen von direkten und indirekten Effekten aufzudecken und zu messen. Moderator- und Mediatorvariablen fungieren dabei als sogenannte Drittvariableneffekte. Gemäß Baron und Kenny (1986) wirkt der Moderator auf die Stärke eines direkten Zusammenhangs ein, der Mediator erklärt den direkten Zusammenhang. Die Untersuchung von Drittvariablen in Strukturgleichungsmodelle (SEM) kann isoliert, parallel oder integriert erfolgen, je nach Komplexitätsgrad des Modells. Eine Drittvariable kann insofern entweder eine mediierende oder moderierende Funktion beziehungsweise auch beide Rollen einnehmen. Im Verlauf dieser Arbeit werden diverse Studien mit Dienstleistungsbezug hinsichtlich ihres Fokus bei der Drittvariablenanalyse untersucht. Den Schwerpunkt bilden Veröffentlichungen aus A+/A - Marketingjournals der Jahre 2010-2012 zum Thema Frontline Employees. Die Analyse erfolgt hinsichtlich folgender Fragestellungen: Wie kann die Güte anwendungsorientierter Forschungsergebnisse verbessert werden? Ist eine isolierte Betrachtung zu einschränkend? Erhöht eine effekt-integrierende Systematisierung die Präzision in marktforschungsbezogenen Studien? In diesem Sinne werden zunächst Studien, die ihren Schwerpunkt auf einen der beiden Effekte legen, betrachtet, um in einem weiteren Schritt Modelle zu beleuchten, die beide Effekte beinhalten.

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