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Abstracts


Heft 6/2008

Nur so entdecken Sie Erfolgsfaktoren aus Befragungsdaten

Frank Buckler

Kurzfassung
Die Erforschung von Erfolgsfaktoren ist überall da gefragt, wo Stellhebel bewertet und optimiert werden sollen. Bei der Datenauswertung werden häufig durchschnittliche Ausprägungen der Stellhebel von erfolgreichen und erfolglosen Fällen verglichen. Dies kann jedoch wegen Scheinkorrelationen zu falschen Schlussfolgerungen führen. Alternativ können multivariate Verfahren angewendet werden, die allerdings genaue Kenntnis der Zusammenhänge erfordern und sehr einschränkende Annahmen treffen. Der Beitrag zeigt an drei Fallbeispielen, wie eine neue, wissenschaftlich erprobte Kausalanalyse die Einschränkungen bisheriger Verfahren überwindet, zugleich einfach erlernbar ist und im Ergebnis deutliche Potenziale zur Ertragssteigerung aufdeckt.

Abstract
The exploration of success factors is in demand in all areas where drivers of success should be optimised. The drivers are typically analysed by comparison of means. But this can lead to wrong conclusions because of pseudo-correlations. Multivariate analysis is the alternative, though these techniques require a detailed knowledge of the relationships and set rather restricting assumptions. The three case studies in this article demonstrate how a scientifically proven new technique of structural equation modelling overcomes these restrictions and how easy it is to learn at the same. The result shows distinct potentials to the economies of scale.



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