Show Less
Restricted access

Einfluss von Kommunikationsmaßnahmen mit CSR-Bezug auf die Einstellung zur Marke

Entwicklung und Überprüfung eines konzeptionellen Modells

Series:

Marion Secka

Entscheidet sich ein Unternehmen Nachhaltigkeitsmaßnahmen zu kommunizieren, stellt sich die Frage, wie dies am effizientesten geschehen soll, um das Markenimage dauerhaft zu stärken. Die Kommunikation von Corporate Social Responsibility (CSR) ist eng mit dem Thema der Glaubwürdigkeit verknüpft. Jene in der CSR-Literatur noch wenig behandelten Fragen, wie z.B. die Frage nach dem Einfluss der CSR-Kommunikation auf die Einstellung zu Marken, greift diese Arbeit durch ein konzeptionelles Modell auf, das den Einfluss des Mediums auf die Wirkung zwischen CSR-Kommunikation und der Einstellung zur Marke überprüft. Im Anschluss daran wird das Modell mittels eines Experiments für zwei Dienstleistungsbranchen mit jeweils zwei verschiedenen Marken empirisch überprüft. Dies erbrachte den Nachweis, dass sich emotionale Werbegestaltung auf die emotionale Imagekomponente positiv auswirkt. Auch kann ein Einfluss der «nachhaltigen» Werbegestaltung auf die emotionale Imagekomponente gezeigt werden.
Show Summary Details
Restricted access

9. Überprüfung von Modellen

Extract



Die formulierten Hypothesen wurden mit dem Verfahren der Regressionsanalyse überprüft. Obwohl die Regressionsanalyse als das beliebteste multivariate Analyseverfahren gilt und zahlreiche Vorteile aufweist, hat sie den Nachteil, Beziehungen mehrerer unabhängiger und abhängiger Variablen nicht simultan testen zu können. Es können nur einfache Modelle (z.B. eine oder mehrere unabhängige Variable beeinflussen eine abhängige Variable) überprüft werden. Die Defizite der Regressionsanalyse führen zum Strukturgleichungsmodell, das sich in den letzten Jahren als beste Methode der Konstruktvalidierung durchgesetzt hat (Bagozzi, 1994, S. 317). Strukturgleichungsmodelle sind in der Lage, komplexe Abhängigkeiten zwischen (latenten) Ziel- und Erklärungsvariablen sowie zwischen den Erklärungsvariablen selbst abzubilden und simultan zu schätzen (Backhaus et al., 2006, S. 338; Homburg und Pflesser, 2000, S. 636). Die der Studie zugrunde liegenden Modelle werden deshalb mit Hilfe von Strukturgleichungsmodellen (Structural Equation Model – SEM) überprüft.

9.1. Modellprüfung mittels Strukturgleichungsmodellen

Strukturgleichungsmodelle werden aufgrund ihrer Überprüfung von kausalen Abhängigkeiten zwischen Variablen auch häufig als Kausalanalyse bezeichnet (Backhaus et al., 2008). Diese Bezeichnung weist auf die Möglichkeit, „mit Hilfe eines statistischen Verfahrens Kausalität zu untersuchen, was im strengen wissenschaftlichen Sinn nur mittels […] kontrollierter Experimente möglich ist“ hin (Homburg und Hildebrandt, 1998, S. 17; Ringle, 2004, S. 7; Edwards und Bagozzi, 2000, S. 157ff). Dieses statistische Verfahren deckt keine Beziehungen zwischen Kausalitäten, sondern zwischen Variablen, auf. Dennoch werden aufgrund der wissenschaftlichen Literatur unter dem Begriff „Kausalanalyse“ empirische Methoden zusammengefasst, die Strukturgleichungsmodelle...

You are not authenticated to view the full text of this chapter or article.

This site requires a subscription or purchase to access the full text of books or journals.

Do you have any questions? Contact us.

Or login to access all content.