Anhang Al - Springer978-3-322-91515-3/1.pdf · Lancia 0 0 Renault 0 0 Citroen 0 0 Im folgenden sollen 9 Kfz-Marken in bezug auf ihre allgemeine Ähnlichkeit miteinander verglichen

Anhang Al 179

Anhang Al

Beispiele für die Abnahme der Fertigungstiefe

180

PorscheAG BMWAG Mercedes Benz AG Ford Werke AG AdamOpelAG AudiAG Volkswagen AG

AEGAG Siemens AG Robert Bosch GmbH Siemens-Nixdorf AG

Linde AG KHDAG Mannesmann AG

37,0% 46,5% 51,2 % 34,3% 33,1 % 36,3% 34,5%

52,5% 62,0% 73,7% 62,3%

58,6% 46,6% 47,3%

37,6% 42,1 % 44,6% 33,2% 38,1 % 30,3% 28,9%

50,9 % 57,7% 57,9% 59,8%

50,9% 42,4% 46,0%

Anhang Al

Abnahme der Fertigungstiefen in ausgewählten Branchen von 1985 bis 1990

AnhangA2 181

AnhangA2

Kreuztabellierung von Marken und Abstufungen zur Fertigungstiefenreduktion

182 AnhangA2

Verzeichnis von Anhang A2

Tab. 1: Statistische Gütemaße zur KreuztabelIierung zwischen Herstellermar-ke und Einstellung zur Fremdfertigung ............................................................ 183

Tab. 2: Kreuztabellierung zwischen Herstellermarke und kompletter Fremd-fertigung.................................................................................................................. 184

Tab. 3: Statistische Gütemaße zur KreuztabelIierung Herstellermarkel kom-plette Fremdfertigung ........................................................................................... 185

Tab. 4: Statistische Gütemaße der aggregierten Kreuztabelle Herstellermar-ke/komplette Fremdfertigung ............................................................................ 185

Tab. 5: Kreuztabellierung zwischen Herstellermarke und kooperativer Entwicklung und Fertigung einer Großraumlimousine........................................ 186

Tab. 6: Statistische Gütemaße zur KreuztabelIierung Herstellermarkel koope-rative Entwicklung und Fertigung einer Großraumlimousine ...................... 187

AnhangA2

Tab. 1:

Chi-Square Tests

Asymp.

Value df Sig.

(2-sided)

Pearson 16,403a 5 ,006

Chi-Square

Likelihood Ratio 16,045 5 ,007

Linear-by-Linear 2,902 1 ,088 Association

N of Valid Cases 397

a. = 0 ceHs (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 12,71.

Statistische Gütemaße zur Kreuztabellierung zwischen Herstellermarke und Einstellung zur Fremdfertigung

183

184

Tab. 2:

AnhangA2

KreuztabelIierung zwischen Herstellermarke und kompletter Fremdfertigung

AnhangA2

Tab. 3:

Tab. 4:

Chi-Square Tests

Asymp.

Value df Sig.

(2-sided)

Pearson 18,354a 10 ,049

Chi-Square


Linear-by-Linear ,014 1 ,907

Association


a. = 6 cells (33,3%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,63.

Statistische Gütemaße zur KreuztabelIierung Herstellermarke/ komplette Fremdfertigung

Chi-Square Tests

Asymp.

Value df Sig.

(2-sided)

Pearson 15,553a 5 ,008

Chi-Square


Linear-by-Linear ,149 1 ,700

Association


a. = ° cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 12,70.

Statistische Gütemaße der aggregierten Kreuztabelle Herstellermarke/komplette Fremdfertigung

185

186 AnhangA2

qHersteiier .~~.~~!':.~ u~d Hersteller .~.'!~~'!.:r: entwickeln und /

~fertigen gemeinsam eine Großraumlimousine. / :< ;/" ... , "".,.. / ... .1 ... ............ ,~" "" ,,,,,... ... ............ , ...... " " ... " ... / % '/ /,1 /.;// /,

ß}MarkeA~ abgelehnt akzeptiert gut Total

Anzahl 26 59 15 100

erwartete Anzahl 28,3 53,9 17,8 100,0

% innerhalb Marke 26,0 59,0 15,0 100 g , /. %3Marke B ?~ Total

Anzahl 21 58 20 99


% innerhalb Marke 21,2 58,6 20,2 100

~M~rke 'C~1 Total

Anzahl 10 27 13 50

erwartete Anzahl 14,2 26,9 8.9 50,0

% innerhalb Marke 20,0 54,0 26,0 100 ///. ./

~MarkeD~ Total

Anzahl 12 29 9 50


% innerhalb Marke 24,0 58,0 18,0 100

~M~;k;E'~ Total

Anzahl 23 23 4 50


% innerhalb Marke 46,0 46,0 8,0 100

f2Ma:rke' F ~ Total

Anzahl 21 19 10 50


% innerhalb Marke 42,0 38,0 20,0 100

Ic&desamt /.~:I Total

Anzahl 113 215 71 399

erwartete Anzahl 113,0 215,0 71,0 11 .~qqn

% innerhalb Marke 28,3 53,9 17,8 100

Tab. 5: Kreuztabellierung zwischen Herstellermarke und kooperativer Entwicklung und Fertigung einer Großraumlimousine

AnhangA2

Tab. 6:

Chi-Square Tests

Asymp.

Value df Sig.

(2-sided)

Pearson 21,784a 10 ,016 Chi-Square


Linear-by-Linear 4,788 1 ,029 Association


a. = ° cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 8,90.

Statistische Gütemaße zur KreuztabelIierung Herstellermarke/ kooperative Entwicklung und Fertigung einer Großraurnlimousine

187

Anhang A3 189

AnhangA3

Fragebogen II zur Erhebung der Ähnlichkeits- und Präferenzurteile

190

UNIVERSITÄT ROSTOCK Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät

AnhangA3

Institut für Marketing & Innovationsmanagement Direktor: Prof. Dr. M. Benkenstein

Befragung zur Positionierung von Kfz-Marken mit Hilfe der MDS 2. Teil

Matrikel-Nr.:

1.) Wie groß sind Ihrer Meinung nach die Unterschiede zwischen verschiedenen Fahrzeugherstellern?

2.)

sehr groß sehr klein o ------- 0 ------- 0 --------0 -------- 0 -------- 0 -------- 0-------- 0 -------- 0

Geben Sie bitte an, welche der folgenden 9 Kfz-Marken Ihnen bekannt sind!

bekannt nicht bekannt bekannt nicht bekannt Ford 0 0 Peugeot 0 0

VW 0 0 Seat 0 0

Fiat 0 0 Mercedes 0 0

Lancia 0 0 Renault 0 0

Citroen 0 0

Im folgenden sollen 9 Kfz-Marken in bezug auf ihre allgemeine Ähnlichkeit miteinander verglichen werden. Dazu sind 36 Paarvergleiche erforderlich. Sollten Sie einen der in Frage 2 genannten Kfz-Hersteller nicht kennen, so lassen Sie die erforderlichen Antwortpaare frei!

Bitte versuchen Sie, alle Vergleiche so gut wie möglich zu beantworten! Vielen Dank!

3.) Geben Sie bitte nun an, wie ähnlich sich Ihrer Meinung nach die folgenden Fahrzeugmarken sind?

1) 2) 3) 4) 5) 6) 7) 8) 9)

VW Ford Fiat Lancia Citroen Peugeot Se at

vollkommen ähnlich

1 2 3 4 5 6 7

vollkommen unähnlich

8 9 0----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

0--0-0-0-0-0-0-0-0

0----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

0----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

0----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

Mercedes

0--0-0-0-0-0-0-0-0

0--0-0-0-0-0-0-0-0

0--0-0-0-0-0-0-0-0

0--0-0-0-0-0-0-0-0 VW

Ford Fiat Lancia Citroen Peugeot Seat Mercedes Renault Fiat

AnhangA3

10) Ford 11) Fiat 12) Lancia 13) Citroen 14) Peugeot 15) Seat 16) VW 17) Ford 18) Fiat 19) Lancia 20) Citroen 21) Peugeot 22) VW 23) Ford 24) Fiat 25) Lancia 26) Citroen 27) VW 28) Ford 29) Fiat 30) Lancia 31) VW 32) Ford 33) Fiat 34) VW 35) Ford 36) VW

vollkommen ähnlich

1 2 3 4 5 6 7

vollkommen unähnlich

8 9 o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 -----0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 -----0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

0-----0 -----0 -----0 -----0 ----0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 -----0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

o -----0 -----0 -----0 ----- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0 ---- 0

Lancia Citroen Peugeot Seat Mercedes Renault Lancia Citroen Peugeot Seat Mercedes Renault Citroen Peugeot Seat Mercedes Renault Peugeot Seat Mercedes Renault Seat Mercedes Renault Mercedes Renault Renault

191

4.) Bitte geben Sie an, welches Auto Sie präferieren und welche Ränge Sie den anderen Fahrzeugen zuordnen! Verteilen Sie dementsprechend die Ziffern 1 (höchste Präferenz) bis 9 (geringste Präferenz)! Bitte lesen Sie sich zuerst alle Fahrzeugmarken durch!

Rang

Ford B VW

Fiat 0 Lancia 0 Citroen 0 Peugeot 0 Seat 0 Mercedes 0 Renault 0

192 Anhang A3

5.) Haben Sie schon einmal etwas über Badge EngineeringlBaugleichheiten oder Teile-Shopping von Fahrzeugherstellem gehört?

ja o nein o

Bitte beantworten Sie Frage 6 nur, wenn Sie Frage 5 mit j.il beantwortet haben!

6.) Wie ist es aus Ihrer Sicht für den Konsumenten zu bewerten, daß baugleiche Produkte verkauft werden? Ist es Ihrer Meinung nach eher ...

sehr gut sehr schlecht

o ------- 0 ------- 0 --------0 -------- 0 -------- 0 -------- 0-------- 0 -------- 0

Vielen Dank! Sie haben uns sehr geholfen!

AnhangA4 193

AnhangA4

Ergebnisse der MDS

194 AnhangA4

Verzeichnis von Anhang A4

Tab. 1: Koordinatenwerte für die dreidimensionale MDS-Lösung: Vorbefra-gung (unwissende Apn) ....................................................................................... 195

Tab. 2: Koordinatenwerte für die dreidimensionale MDS-Lösung: Vorbefra-gung (wissende Apn) ............................................................................................ 196

Tab. 3: Koordinatenwerte für die Konfiguration der Nachbefragung ....................... 197

Tab. 4: Legende zu den Dendogrammen........................................................................ 198

Abb. 1: Dendogramm der Clusteranalyse (Konfiguration unwissender Apn) .......... 198

Abb.2: Dendogramm der Clusteranalyse (Konfiguration wissender Apn)............... 199

Abb.3: Dendogramm der Clusteranalyse (Konfiguration der Nachbefragung)....... 199

AnhangA4

Tab. 1:

Young's S-stress formula 1 is used.

Iteration S-stress Improvement

1 2 3 4 5 6

,39323 ,35372 ,34226 ,33795 ,33626 ,33567

,03951 ,01146 ,00431 ,00169 ,00059

Iterations stopped because S-stress improvement is less than ,00100

Averaged (rms) over matrices stress = ,24189 RSQ = ,39940

Configuration derived in 3 dimensions

Stimulus Coordinates

Dimension Stimulus Stimulus Number Name 1 2 3

1 VW 0.6862 0.0311 -1.5213 2 Ford 0.3648 -0.5989 -1.5693 3 Fiat -1.1273 1.3048 -0.1003 4 Lancia 0.5723 1.2761 1.0722 5 Citroen -0.4526 -0.8109 1.2662 6 Peugeot -0.7673 -1.3051 0.3921 7 Seat -1.1470 1.0546 -0.5433 8 Mercedes 2.2739 0.3106 0.4323 9 Renault -0.4031 -l.2622 0.5715

Koordinatenwerte für die dreidimensionale MDS-Lösung: Vorbefragung (unwissende Apn)

195

196

Tab. 2:

Young' s S-stress formula 1 is used.


1 2 3 4 5 6

,38943 ,34822 ,33753 ,33384 ,33255 ,33211

,04121 ,01070 ,00369 ,00129 ,00043






1 VW 0.4692 -1.5549 -0.4774 2 Ford 0.7324 -0.7527 -1.4200 3 Fiat -0.8405 -0.5105 1.6275 4 Lancia 0.5798 0.4350 1.6275 5 Citroen -1.0952 1.0788 -0.5951 6 Peugeot -0.4539 1.3372 -0.5951 7 Seat -1.0557 -1.3292 0.3121 8 Mercedes 2.1634 0.3409 0.3605 9 Renault -0.4994 0.9554 -0.9059

AnhangA4

Koordinatenwerte für die dreidimensionale MDS-Lösung: Vorbefragung (wissende Apn)

AnhangA4

Tab. 3:

Young's S-stress formula 1 is used.


1 2 3 4 5 6

,37779 ,34772 ,33714 ,33289 ,33217 ,33075

,03007 ,01058 ,00425 ,00162 ,00052






1 VW 0.5124 0.8117 1.3636 2 Ford 0.2229 0.0095 1.6094 3 Fiat -1.1137 1.0383 -0.8689 4 Lancia 0.4774 0.8436 -1.3883 5 Citroen -0.6630 -1.3088 -0.5101 6 Peugeot -0.5416 -1.3342 -0.3247 7 Seat -0.9741 1.2779 0.2983 8 Mercedes 2.4727 -0.0678 -0.5762 9 Renault -0.3929 -1.2702 0.3968

Koordinatenwerte für die Konfiguration der Nachbefragung

197

198 AnhangA4

Case Stimulus Name

1 VW 2 Ford 3 Fiat

Legende 4 Lancia 5 Citroen 6 Peugeot 7 Seat 8 Mercedes 9 Renault

Tab. 4: Legende zu den Dendogrammen

Dendogramm (Vorbefragung unwissender Apn)

Case o 5 10 15 20 25 Label Num ~ - - - - - - - - i - - - - - - - - -I- - - - - - - - - i - - - - - - - - -I- - - - - - - - - l

Case 6 Case9 Case5 Case4 Case 8 Case3 Case 7 Case 1 Case 2

Abb.l:

6 9 5 4 8 3 7 1 2

Dendogramm der Clusteranalyse (Konfiguration unwissender Apn)

AnhangA4

Case Label Num

Case6 Case9 Case5 Case4 Case8 Case 1 Case2 Case3 Case 7

6 9 5 4 8 1 2 3 7

Dendogramm (Vorbefragung wissender Apn)

o 5 10 15 20 25 ~--------i---------~--------i---------~--------f

.J I

I J

I

Abb.2: Dendogramm der Clusteranalyse (Konfiguration wissender Apn)

Case Label Num

Case 5 5 Case 6 6 Case 9 9 Case 3 3 Case 7 7 Case4 4 Case 1 1 Case 2 2 Case 8 8

Dendogramm (Nachbefragung)

o 5 10 15 20 25 ~--------i---------~--------i---------I---------f

Abb. 3: Dendogramm der Clusteranalyse (Konfiguration der Nachbefragung)

199

AnhangA5 201

AnhangA5

Analyseergebnisse der Präferenzanalyse mit PREFMAP

202 AnhangA5

Verzeichnis des Anhangs A5

Tab. I: Steuerdatei zur Präferenzanalyse (Vorbefragung unwissende Apn) ... 203

Tab. 2: Steuerdatei zur Präferenzanalyse (Nachbefragung) ................................ 203

Tab. 3: Steuerparameter zur Präferenzanalyse mit PREFMAP ........................... 204

Tab. 4: PREFMAP: Summary-Tabelle der Vorbefragung .................................... 205

Tab. 5: PREFMAP: Summary-Tabelle der Nachbefragung ................................. 206

AnhangA5

Cluster der Vorbefragung

(3X,3F8.4) 1 0.6862 0.0311-1.5213 2 0.3648 -0.5989 -1.5693 3 -1.1273 1.3048 -0.1003 4 0.5723 1.2761 1.0722 5 -0.4526 -0.8109 1.2662 6 -0.7673 -1.3051 0.3921 7 -1.1470 1.0546 -0.5433 8 2.2739 0.3106 0.4323 9 -0.4031-1.2622 0.5715 (9F5.2) 3.80 1.988.373.506.31 6.31 7.81 2.004.25 3.87 2.06 6.87 6.87 7.374.75 7.31 1.12 4.75 4.90 2.30 8.50 6.30 3.50 3.60 7.90 2.00 6.00 2.781.11 8.007.005.554.007.446.11 2.89

Tab. 1: Steuerdatei zur Präferenzanalyse (Vorbefragung unwissende Apn)

Cluster der Nachbefragung

(3X,3F8.4) 1 0.5124 0.8117 1.3636 2 0.2229 0.0095 1.6094 3 -1.1137 1.0383 -0.8689 4 0.4774 0.8436 -1.3883 5 -0.6630 -1.3088 -0.5101 6 -0.5416 -1.3342 -0.3247 7 -0.9741 1.2779 0.2983 8 2.4727 -0.0678 -0.5762 9 -0.3929 -1.2702 0.3968 (9F5.2) 4.772.72 8.38 3.55 6.22 5.83 8.17 1.39 3.94 3.671.007.83 7.504.834.176.506.503.00 3.38 1.476.776.927.61 5.924.542.235.00

Tab. 2: Steuerdatei zur Präferenzanalyse (Nachbefragung)

203

204 AnhangA5

PREFMAP MDSCALING VIA A GENERALIZATION OF COOMBS UNFOLDING MODEL

BY DR. J. D. CARROLL AND JIH JIE CHANG PC - MDS VERSION

ANALYSIS TITLE: preference by cluster DATA IS READ FROM FILE: cpn.txt OUTPUT FILE IS: c: outcpn.txt

****************************************************************************************

N NO. OF STIMULI 9 K NO. OF DIMENSIONS 3 NSUB NO. OF SUBJECTS 4

ISV O=SMALL SCALE VALUE REPRESENTS GREATER PREF. 0

NORS l=NORMALIZE SCALE V ALUES 0

IRX O=STIMULUS COORDINATES N BY K, OR 1 = K BY N 0

IPS STARTING PHASE 3 IPE ENDING PHASE 4

IRWT l=READ IN WEIGHTS, O=NO WEIGHTS READ IN 0

LFITSW HOW D**2 IS RELATED TO SCALE VALUES 0

O=LINEARLY, l=MONOTONE WITH NO TIES, 2=BLOCK MONOTONE WITH ORDERING IN BLOCKS 3=BLOCK MONOTONE WITH EQUALITY IN BLOCKS

IAV O=A VERAGE SUBJECTS COMPUTED ONCE FOR ALLPHASES, 0

l=CALCULATE EACH PHASE MAXIT MAXIMUM ITERATIONS, WHEN 0 IT IS SET TO 15 15 ISHAT O=USE SCALE VALUES FROM PREVIOUS PHASE, 0

l=USE ORIG VALUES IPLOT O=A VERAGE SUBJECTS, 0

l=A VERAGE SUBJECTS & SUBJECT FUNCTIONS, 2=ALLPLOTS

CRIT CRITERIA FOR STOPPING MONOTONE FIT .0010

*****************************************************************************************

Tab. 3: Steuerparameter zur Präferenzanalyse mit PREFMAP

AnhangA5 205

STIMULI COORDINATES DIMENSION 1 2 3 STIMULI 1 .68620 .03110 -1.52130 2 .36480 -.59890 -1.56930 3 -1.12730 1.30480 -.10030 4 .57230 1.27610 1.07220 5 -.45260 -.81090 1.26620 6 -.76730 -1.30510 .39210 7 -1.14700 1.05460 -.54330 8 2.27390 .31060 .43230 9 -.40310 -1.26220 .57150

CORRELA TION (PHASE) F RATIO (PHASE)

R3 R4 F3 F4

DF 44 35 SUBJ 1 .945 .914 8.327 8.493 2 .968 .925 14.936 9.891 3 .913 .893 5.036 6.584 4 .983 .946 29.309 14.107 AVe .973 .973 18.030 29.944

F RATIO (BETWEEN PHASE) F12 F13 F14 F23 F24 F34

DF 3-1 5-1 6-1 22 32 14 SUBJ 1 .000 .000 .000 .000 .000 2.121 2 .000 .000 .000 .000 .000 5.192 3 .000 .000 .000 .000 .000 .877 4 .000 .000 .000 .000 .000 8.810 Ave .000 .000 .000 .000 .000 .013

RooT MEAN SQUARE PHASE 1 .000 2 .000 3 .953 4 .920

Tab. 4: PREFMAP: Summary-Tabelle der Vorbefragung

206 AnhangAS

STIMULI COORDINATES DIMENSION 1 2 3 STIMULI 1 .51240 .81170 1.36360 2 .22290 .00950 1.60940 3 -1.11370 1.03830 -.86890 4 .47740 .84360 -1.38830 5 -.66300 -1.30880 -.51010 6 -.54160 -1.33420 -.32470 7 -.97410 1.27790 .29830 8 2.47270 -.06780 -.57620 9 -.39290 -1.27020 .39680

CORRELATION (PHASE) F RATIO (PHASE)

R3 R4 F3 F4

DF 44 35 SUBJ 1 .954 .915 10.106 8.600 2 .979 .964 22.616 1.794 3 .958 .932 11.033 10.978 AVe .957 .952 10.823 15.989

F RATIO (BETWEEN PHASE) F12 F13 F14 F23 F24 F34

DF 3-1 5-1 6-1 22 32 14 SUBJ 1 .000 .000 .000 .000 .000 3.212 2 .000 .000 .000 .000 .000 2.711 3 .000 .000 .000 .000 .000 2.344 Ave .000 .000 .000 .000 .000 .464

ROOT MEAN SQUARE PHASE 1 .000 2 .000 3 .963 4 .937

Tab. 5: PREFMAP: Summary-Tabelle der Nachbefragung

Literaturverzeichnis 207

Literaturverzeichnis

AAKER, D.A. (1992): Strategie Market Management, 3. Aufl., New York et al. 1992.

AAKER, D.A.; KELLER, KL. (1990): Consumer Evaluations of Brand Extensions, in: Journal of Marketing, 54. Jg. (1990), H. 1, S. 27-41.

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Herausgeber: Prof. Dr. Martin Benkenstein

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RolfDröge Werthaltungen und ökologierelevantes Kaufverhalten 1997. XVIII, 203 Seiten, Broschur DM 89,-1 Os 650,-1 SFr 81,ISBN 3-8244-6371-7 Beim Kaufverhalten besteht eine besondere Diskrepanz zwischen dem sich in Werthaltungen ausdrückenden starken Okologiebewußtsein und dem tatsächlichen Kaufverhalten. Dieses Buch untersucht die Ursachen.

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