Ausschnitt aus dem Ergebnisteil einer Bachelorarbeit

Der folgende Abschnitt widmet sich der Testung der Hypothesen. Vorab wurden die Daten auf Normalverteilung hin untersucht, mithilfe des Kolmogorow-Smirnow-Tests. Dieser ist ein statistischer Test, der verwendet wird, um zu überprüfen, ob eine gegebene Stichprobe aus einer Population stammt, die einer normalen Verteilung folgt. Der p-Wert, der aus dem Test berechnet wird, gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass die beobachteten Daten aus einer normalverteilten Population stammen, wenn die Nullhypothese wahr ist, und sollte daher größer als .05 sein. Die Testergebnisse sind in der Tabelle 3 dargestellt. Nur für die Skalen Ausbildung und Arbeitsmarkt liegt Normalverteilung vor. Für die restlichen Skalen wird aufgrund des Grenzwertsatzes Normalverteilung angenommen. Dieser besagt, dass sich die Verteilung des Mittelwerts in Stichproben der Normalverteilung asymptotisch annähern wird (Weigand, 2009, S. 221 ff.). Dies gilt unabhängig von der ursprünglichen Form, aus der die Daten stammen, sofern diese Daten unabhängig und gleichmäßig verteilt sind. Diese kann ab einer hinreichend großen Stichprobengröße (ca. n > 30) automatisch angenommen werden. Für die statistische Analyse werden N= 49 Personen untersucht, was über der Grenze von 30 Personen liegt. Da Normalverteilung vorliegt, werden mehrere t-Tests für eine Stichprobe zur Analyse der Hypothesen durchgeführt. Der Test basiert auf der T-Verteilung und ermöglicht es, Rückschlüsse auf die Populationen zu ziehen, aus denen die Stichproben stammen.  Als Testwert wird die Drei gewählt, da diese auf der Likert-Skala die neutrale Mittelantwort repräsentiert. Die durchschnittliche Zufriedenheit der Befragten unterscheidet sich signifikant von der neutralen Mitte im Bereich der Ausbildung, der Sprachkenntnisse, der Gesundheit und sozialen Integration. In all diesen Bereichen sind die Befragten im signifikanten Bereich zufrieden (siehe Abbildung 1). In den Bereichen Wohnung und Unterbringung sowie Arbeitsmarkt sind die Befragten im nicht signifikanten Bereich unzufrieden. Entsprechend werden die Hypothesen 2, 3, 5 und 6 angenommen. Die Hypothesen 1 und 4 werden abgelehnt. Anhand der Effektstärkemaße kann festgestellt werden, dass für die Sprachkenntnisse der größte positive Effekt vorliegt, gefolgt von der sozialen Integration (siehe Tabelle 4). 

Ausschnitt aus dem Ergebnisteil einer Masterarbeit

Um die Frage zu klären, wie sich die Loyalität der Kunden durch die Krise verändert hat, wurden die Zusammenhänge des Konsums vor (CBC) und nach der Krise (CAC) mit der Brand Loyalty (BL) analysiert. Zunächst einmal lässt sich deskriptiv erkennen, dass die Kunden vor der Krise mehr Markenprodukte (M = 3.20, SD = 1.087) und nach der Krise mehr Handelsmarken (M = 2.38, SD = .967). Vor der Krise korrelierte dieser Konsum, wenn auch insignifikant, leicht positiv mit der Brand Loyalty (r = .078, p = .224), wohingegen der Konsum nach der Krise leicht negativ mit der Brand Loyalty zusammenhing (r = -.036, p = .557). Um dies genauer zu überprüfen, wurden zwei einfache lineare Regressionen durchgeführt, um die Einflüsse auf die Brand Loyalty genauer zu überprüfen. Das Modell mit dem Prädiktor Konsum vor der Krise weist eine schwache Anpassungsgüte auf, R² = .002.  Es können 0.2 % der Varianz durch den Prädiktor erklärt werden. Eine Veränderung des Konsums von Handelsmarken zu Markenprodukten vor der Krise um eine Einheit führt zu einem Anstieg der Brand Loyalty um .024 Einheiten (siehe Tabelle 1). Das Modell mit dem Prädiktor Konsum nach der Krise weist eine schwache Anpassungsgüte auf, R² = .001.  Es können 0.1 % der Varianz durch den Prädiktor erklärt werden. Eine Veränderung des Konsums von Handelsmarken zu Markenprodukten nach der Krise um eine Einheit führt zu einer Zunahme der Brand Loyalty um .017 Einheiten (siehe Tabelle 1). Abschließend wurde eine einfache lineare Regression mit der Differenz des Konsums analysiert. Eine Differenz von 0 entspricht keiner Veränderung. Eine positive Differenz entspricht einer Veränderung hin zum Konsum von Handelsprodukten. Eine negative Differenz entspricht einer Veränderung hin zum Konsum von Markenprodukten. Dieses Modell weist keine Anpassungsgüte auf, R² = .000.  Es können 0.0 % der Varianz durch den Prädiktor erklärt werden. Eine Veränderung des Konsums von Handelsmarken zu Markenprodukten nach der Krise um eine Einheit führt zu einer Abnahme der Brand Loyalty um .006 Einheiten (siehe Tabelle 1). Zusammenfassend lässt sich keine Veränderung des Konsums durch die Krise festhalten. Allerdings ist eine Tendenz zur Loyalitätsabnahme zu beobachten.