Markt- & Sozialforschung

Kausalität

Im betriebswirtschaftlichen Feld aber auch in der Gesellschaft allgemein wird immer wieder nach kausalen Beziehungen gesucht, um Ist-Zustände zu erklären. Häufig wird dabei jedoch ein schwerer Fehler begangen, wenn man auf Grund einer alleinigen Korrelation zweier Veriablen auf eine Kausalbeziehung schließt. Diese Beziehung kann vorliegen, muss es aber nicht.

Im experimentellen Bereich ist die Überprüfung der Kausalität durch die bewusste Manipulation der unabhängigen Variable (UV) gegeben. Durch Randomisierung ist es möglich den Einfluss von Drittvariablen, d.h. verdeckten Einflüssen, zu neutralisieren. In der Survey-Forschung stehen wir vor dem Problem, dass uns die Möglichkeit der Randomisierung nicht gegeben ist. In diesem Fall ist es notwendig auf den Einfluss von Drittvariablen zu kontrollieren. Im schlimmsten Fall liegt eine Scheinkorrelation vor, im einfacheren Fall verzerrt eine Drittvariable den Einfluss der eigentlichen UV auf die abhängige Variable.

Der Hyman-Test

Um Aussagen über eine kausale Beziehung treffen zu können, müssen drei Kritierien erfüllt sein:

  1. zwischen X und Y besteht ein statistischer Zusammenhang
  2. X geht Y zeitlich voraus
  3. Der Zusammenhang von X und Y bleibt bestehen, wenn man auf den Einfluss von weiteren Variablen Z, die X und Y zeitlich voraus liegen, kontrolliert

Doch selbst dann ist keine kausale Beziehung garantiert, da die Zahl der mögliche Einflüsse Z gegen unendlich tendiert. Kontrolliert man auf Z1, können immer noch Z2, Z3,…, Zi einen Einfluss ausüben. Aus diesem Grund lassen sich Theorien auch die verifizieren, sondern lediglich falsifizieren, d.h. widerlegen.

Ein Beispiel

Wählen wir hierbei ein Beispiel: Ein Versand-Warenhaus geht davon aus, dass Anrufe, die über besondere Angebote für Bestandskunden informieren, die Kunden stärker an das Unternehmen bindet. Hier liegt die Überlegung zu Grunde, dass der persönliche Kontakt die psychologische Bindung steigert. Die Hypothese lautet in diesem Fall, dass die Kundenbindung durch Maßnahmen des Direktmarketings erhöht wird. Wir vermuten also einen Einfluss von Werbeanrufen im Privathaushalt der Befragten auf die Kundenbindung. Vorliegende Daten bestätigen diese Annahme auf bivariater Ebene, denn wir haben durchaus eine Korrelation zwischen beiden Variablen.

Wir haben eine dichotome UV (Anruf 0 und 1) und eine metrische AV (Kundenbindung – Likert-Skala von 1-5, wobei 5 höchster Wert). Gehen wir von einer fiktiven (nicht repräsentativen) Stichprobe von N=30 aus und betrachten uns ein paar Werte:

Fall Kundenbindung Anrufe Kenntnis über Wettbewerber
1 2 0 0
2 1 0 0
3 2 0 0
4 2 0 1
5 2 0 0
6 1 0 0
7 1 0 0
8 2 0 0
9 3 0 1
10 1 0 0
11 5 0 1
12 1 0 0
13 3 0 1
14 1 0 0
15 2 0 0
16 3 1 0
17 2 1 0
18 3 1 1
19 4 1 1
20 5 1 1
21 4 1 1
22 5 1 1
23 1 1 0
24 5 1 1
25 4 1 1
26 2 1 0
27 5 1 1
28 3 1 1
29 4 1 1
30 3 1 0

Die Gruppe ist aufgeteilt in 15 Probanden, die Anrufe erhalten und 15 Probanden ohne. Die erste Gruppe hat eine durchschnittliche Zufriedenheit von 3,53, der ein Schnitt von 1,93 gegenübersteht. Allein dieser Vergleich scheint doch offenzulegen, dass die Anrufe einen positiven Effekt auf die Kundenbindung haben. Der Korrelationskoeffizient beträgt 0,58, d.h. ein statistischer Zusammenhang ist gegeben.

Plausibel ist aber auch der Einfluss weiterer Faktoren, wie z.B. das Wissen der Konsumenten über die Konkurrenz. Denkbar ist, dass die Konkurrenz über bessere Angebote verfügt, die Kunden aber beim eigenen Unternehmen bleiben, da sie davon nichts wissen. Bilden wir daher eine weitere Variable „Kenntnis“, die binär zwischen „ja“ (0) und „nein“ (1) differenziert. Betrachtet man hier die Durchschnittswerte, so kommen Probanden, die über den Markt informiert sind auf einen Wert von 1,6, die Probanden ohne Kenntnis einen Schnitt von 3,87. Der Korrelationskoeffizient beträgt 0,81, d.h. der statistische Zusammenhang zwischen den Variablen „Kenntnis über Konkurrenzangebote“ und „Kundenbindung“ ist sogar noch stärker.

Ein alleiniger kausaler Zusammenhang zwischen Direktmarketingmaßnahmen und Kundenbindung ist somit nicht haltbar, wenn man auf den Einfluss der Kenntnis über die Konkurrenz kontrolliert.

Genau dies ist der Weg, den es zu gehen gilt: Die Kontrolle auf den Einfluss von Drittvariablen.

Multivariate Analysen

Um diese Kontrolle gewährleisten zu können, sind wir auf multivariate Analysemethoden angewiesen, die den Einfluss mehrerer UV auf die AV überprüfen, wie der Name schon impliziert.

Zu diesen Verfahren gehören die