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Kundenfang Kausalanalyse umfaßt hypothesentestende Verfahren, die u.a. als Strukturgleichungs-Methodologie, Kovarianzstrukturanalyse oder als Linear Structural Relations (LISREL) Modelling bezeichnet werden. Methodischer Kern ist ein faktorenanalytischer Ansatz (Fakto­renanalyse), der Beziehungsstrukturen auf der Ebene der Faktoren testet. Die Vorgehensweise beim Einsatz der Me­thodologie kann als ein generelles Paradigma für die Überprüfung sozialwissenschaft­licher Hypotnesen verstanden werden (Marketing-Wissenschaft). Eine verbal formulierte „ Kausaltheorie“, d. h. eine Men­ge von wenn-dann oder je-desto Aussagen über Variablenbeziehungen ist in ein Pfaddiagramm zu übersetzen. Dieses muss die Richtung der angenommenen Beziehun­gen zwischen den Variablen widerspiegeln. Das theoretische Modell wird in ein System von linearen Gleichungen überführt, dessen Struktur anhand von empirischen Daten zu testen ist. In der Kovarianzstrukturanalyse wird geprüft, ob die theoretisch angenom­menen Beziehungen, die geschätzten Mo­dell-Parameter, mit den 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.
Kaufzwang Im Marketing werden Kausalanalysen meist mit dem Programm LISREL (Jöreskog & Sörbom) durchgeführt. Methodische Alter­nativen sind die Programme LVPLS (.Lohmöller) und EQS (Bentler). LISREL geht im generellen Fall von z ■ (z + l)/2 Ko­varianzen als Dateninput für eine kausal­analytische Studie aus. Ein typisches Modell besteht aus einer Ineinanderschachtelung von Faktormodellen durch multiple Re­gressionsmodelle, bzw. einem Strukturglei- chungsmodell, das die Kausalhypothesen zwischen den Faktoren spezifiziert. Die Mo­dellteile, die beobachtbare Variablen mit den hypothetischen Faktoren (Konstrukten) in Beziehung setzen, bilden Konfirmatori- sche Faktormodelle. Die um die Meßfehler bereinigten Varianzen und Kovarianzen der Faktoren sind Grundlage für den simultanen Test der postulierten Kausalstruktur zwi­schen den Konstrukten. Mit der Modellstruktur wird eine Analogie zu den wissenschaftstheoretischen Konzep­ten hergestellt, die zwischen empirischer Sprache (Ebene der Beobachtungsvariablen) und theoretischer Sprache (Ebene der laten­ten Variablen oder Konstrukte) unterschei­den (vgl. Abb. 1). Die Vorteile der Anwen­dung von LISREL und anderer Programme zur Kausalanalyse liegen dann in - der Berücksichtigung von Meßfehlern in den Variablen durch die Faktormodelle, - der Möglichkeit der Schätzung von direk­ten und indirekten kausalen Einflüssen auf der Ebene der Faktoren (Konstrukte), - dem expliziten Test von multivariaten kausalen Hypothesen. Marketinganwendungen der Kausalanalyse finden sich v. a. in den Studien der Konsu­mentenforschung, die mit Befragungsdaten arbeitet. Ein klassisches Modell ist die kau­salanalytische Validierung von Einstellungs­messungen mit der MTMM-Matrix. Dane­ben werden ganzheitliche Meß- und Kausalhypothesentests bei Kausalmodellen mit Querschnittsdaten durchgeführt. Ver­mehrt wird die Kausalanalyse auch zur Ana­lyse ökonomischer Sachverhalte wie der unternehmensbezogenen Erfolgsfaktoren- forschung eingesetzt. Typische Beispiele sind Kausalanalysen auf der Basis von PIMS- Daten mit multiplen Indikatoren. Abb. 2 zeigt ein Beispiel aus dem PIMS-Pro- gramm. Da die Indikatoren für die Qualitäts- und Kostenfaktoren im Beispiel zu zwei Zeit­punkten gemessen sind, kann über X die Reliabilität geschätzt werden. Der Markt­anteil ist dagegen durch zwei unterschied­liche Indikatoren erfaßt worden, deren Durchschnittswerte über zwei Perioden an­alysiert werden. X2 gibt in diesem Fall die Validität an. ROI wird als Bilanzindikator meßfehlerfrei behandelt. Die Koeffizienten y und ß zeigen die relative Stärke der direkten kausalen Wirkungen bei Kontrolle von Meßfehlern. Die indirekten Effekte lassen sich über die Multiplikation von standardisierten Koeffizienten berech­nen (Pfadanalyse). Andere Anwendungsbereiche von Kausal­modellen liegen in der experimentellen For­schung, der Analyse von Zeitreihen- und Paneldaten. Mit Hilfe von speziellen Modell- Varianten bieten LISREL und EQS auch die Möglichkeit Mittelwertstrukturen auf der Ebene der Faktoren zu analysieren.

Literatur:  Backhaus, K.; Erich son, B.; Plinke, W.; Schuchard-Ficher, Chr.; Weiber, R., Multivariate Analysemethoden, 6. Aufl., Berlin 1990, S. 222- 315. Bagozzi, R. P., Causal Models in Marketing, New York 1980. Hildebrandt, L., Konfirmatori

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