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Kausalanalyse

In der Kausalanalyse werden Hypothesentest-Verfahren angewendet, die u.a. als Strukturgleichungs-Methodologie, Kovari-anzstrukturanalyse (Varianzanalyse) oder LISREL-Modelling (LISREL) bezeichnet werden.

Charakteristisch für die Modelle der Kausalanalyse ist die Kombination der Faktorenanalyse zum Test von Messhypothesen mit einem Strukturgleichungsmodell zum Test von Dependenzhypothesen (vgl. Hom-burg/Hildebrandt, 1998, S. 18). Die Kausalanalyse ist damit ist eine Analysetechnik, die weit über die traditionelle Pjadana-lyse hinausgeht. Sie verbindet regressions-bzw. pfadanalytische (Reffxssionsanalyse) mit faktorenanalytischen Elementen (Faktorenanalyse). »Diese Verbindung gestattet es, in einem Untersuchungsschritt nicht nur ein Geflecht von theoretisch hergeleiteten Kausalbeziehungen, und zwar direkter, indirekter oder reziproker Art, zwischen relevanten Größen zu untersuchen, sondern darüber hinaus auch unterschiedliche Messkonzepte für die miteinander verknüpften Variablen in die Analyse einzubc-ziehen« (Nieschlag/Dichtl/Hörschgcn, 1997, S. 787).

Wesentlich für diesen Ansatz ist, dass es gelingt, Messfehler zu identifizieren und zu kontrollieren, welche die Analyse vermuteter Kausalbeziehungen (Kausalität) verfälschen können. Der Ansatz »trägt damit dem Umstand Rechnung, dass viele in der Marketing-Forschung interessierende Variablen theoretische Konstrukte darstellen, also nicht direkt beobachtet, sondern erst über die Zuordnung von Indikatoren empirisch erfasst werden können« (Nieschlag/Dichtl/Hörschgen, 1997, S. 787t).

Das kausalanalytische Verfahren besteht im Wesentlichen aus folgenden Schritten (vgl. Hildebrandt, 1992a, S. 525):

1. Eine verbal formulierte Kausaltheorie, bestehend aus »wenn-dann«- bzw. »je-desto«-Aussagen wird über Variablenbeziehungen in ein Pfaddiagramm übersetzt (Pfadanalyse). Zudem wird für die latenten Konstrukte ein Messmodell angenommen. Die Richtigkeit der angenommenen Beziehungen zwischen den Variablen muss durch das Pfaddiagramm widergespiegelt werden.

2. Das vorliegende theoretische Modell wird durch ein System von (linearen) Gleichungen abgebildet.

3. Die Struktur dieses Systems wird anhand empirischer Daten getestet. Dabei wird mittels der Kovarianzstrukturana-lyse untersucht, ob die im Pfaddiagramm unterstellten Beziehungen, die geschätzten Modell-Parameter, mit den empirischen Daten konsistent sind. »Eine angenommene Kausalstruktur wird als nicht falsifiziert betrachtet oder zu dem Grad akzeptiert, zu dem das Modell die Kovarianzen der Daten reproduziert« (Hildebrandt, 1992a, S. 526).

Bei der Analyse der Beziehungen von Variablen (z.B. bei Modellen des  Konsumenten- verhaltens) ist zu trennen zwischen kausalen und lediglich assoziativen Beziehungen. Unter einer kausalen Beziehung zweier Variablen versteht man eine Beziehung derart, dass die Veränderungen einer Variableny durch die Veränderungen einer anderen Variablen x erklärt werden können, die Veränderung von x somit mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit die Ursache der Veränderung von y ist. Demgegenüber besteht eine assoziative Beziehung dann, wenn zwei Variablen gemeinsam (gleichgerichtet oder gegenläufig) variieren. Die Kausalitätsvermutung bezüglich der Variablen x und y kann im allgemeinen nicht verworfen werden, wenn •   x und y kovariieren, •   x und y zeitlich asymmetrisch verknüpft sind, •   x und y nicht über Drittvariablen verbunden sind und •   eine theoretische Begründung für einen Zusammenhang zwischen x und y existiert. Kausale Beziehungen sind somit stets auch assoziativ, während der Umkehrschluss nicht unbedingt zulässig ist. Eine Möglichkeit, die Kausalität von Beziehungen empirisch zu untersuchen, besteht im Testen einer Kausalhypothese durch ein Experiment. Weil dabei jedoch verschiedene Restriktionen, wie die Beschränkung auf meist bivariate Variablenzusammenhänge und die Kosten aufwendiger Versuchsanordnungen, zu berücksichtigen und darüber hinaus Experimente bezüglich der (internen und externen) Validität ihrer Ergebnisse kritisch zu betrachten sind, bleiben Anwendungen im Hinblick auf die Überprüfung von Kausalhypothesen umstritten. Im Rahmen einer Kausalanalyse werden diese Probleme weitgehend umgangen. Leitgedanke ist die Aussonderung von Drittvaria- bleneffekten auf die kausale Beziehung durch ein statistisches Verfahren. Die Input-Daten können dabei experimenteller wie auch nichtexperimenteller Natur sein; damit ist z.B. auch die Verwendung von Daten aus Zeitreihen- oder Panelerhebungen möglich. Im Rahmen der Kausalanalyse wird somit retrospektiv - im Gegensatz zum Experiment - versucht, über die Beziehungsstruktur von Variablen in einem Modell zu einer Kausalinterpretation zu gelangen. Um kausale Strukturen, die sich auf Hypothesen stützen, in einem Modell abbilden zu können, ist zweierlei erforderlich: •   graphische Darstellung des Strukturgefüges in einem Strukturdiagramm, •   Formulierung der Struktur in einem System linearer Strukturgleichungen (Struktur- gleichungsmethoden). Letzteres gestattet dann die Schätzung der Modellparameter mit Hilfe der erhobenen Daten mit dem Ziel, die zugrunde liegende Theorie und ihre Prämissen zu überprüfen sowie ein Mass für die Güte des Modells zu entwickeln. Als wichtige Verfahren der Kausalanalyse sind die Regressionsanalyse und die Pfadanalyse zu nennen.              Literatur: Backhaus, KJErichson, BJPlinke, WJ Weiber, R., Multivariate Analysemethoden, 6. Aufl., Berlin u.a. 1990, S.221 ff. Bagozzi, R. P., Causal Models in Marketing, New York 1980. Hildebrandt, L., Konfirmatorische Analysen von Modellen des Konsumentenverhaltens, Berlin 1983.

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