Escalation of Commitment, das heißt, trotz negativer Rückmeldungen besitzen Entscheidungsträger (ET) die Tendenz ein Projekt weiterzuführen, stellt ein Phänomen dar, welches die betriebswirtschaftliche Entscheidungsforschung schon seit Jahrzehnten beschäftigt. Hierbei entwickelte sich eine Vielzahl unterschiedlicher psychologischer Erklärungsansätze, die auf folgenden psychologischen Grundbegriffen beruhen: Kognition, Motivation, Volition, Emotion, Persönlichkeitseigenschaften und soziale Aspekte.
Der Self Justification Effekt von Staw (1976), bei dem die persönliche Verantwortung eines ET für die Initiierung eines Projektes eine zentrale Rolle einnimmt, ist der prominenteste psychologische Erklärungsansatz. Im Falle von negativen Rückmeldungen investiert der ET zum Schutz seines Selbstwertgefühls zusätzliche Ressourcen, um wiederum seine ursprüngliche Entscheidung zu rechtfertigen und deren Richtigkeit zu bestätigen.
Es erfolgt somit eine Weiterführung des Projektes. Im Gegensatz zu diesem Erklärungsansatz basiert der Beitrag von Whyte & Saks (2007) nicht auf der kognitiven, sondern auf der motivationalen Komponente. Konkret wird hier die Forschungsfrage untersucht, auf welche Art und Weise die wahrgenommene Selbsteffektivität (WS) das Eskalationsverhalten beeinflusst. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es nun auch, diese Fragestellung zu klären.
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung und Ziel der Arbeit
1.2 Aufbau der Arbeit
2 Wahrgenommene Selbsteffektivität und ihr möglicher Einfluss auf das Eskalationsverhalten
3 Darstellung des ersten Experiments
3.1 Methodische Vorgehensweise
3.2 Ergebnisse
4 Darstellung des zweiten Experiments
4.1 Methodische Vorgehensweise
4.2 Ergebnisse
5 Einordnung und kritische Würdigung der Ergebnisse vor dem Hintergrund der bestehenden Literatur
6 Zusammenfassung
Literaturverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Arithmetisches Mittel und Standardabweichung der Wahrscheinlichkeit zur Genehmigung des Budgets einer weiteren Bohrung (within-subjects Design)
Tabelle 2: Arithmetisches Mittel und Standardabweichung der Wahrscheinlichkeit zur Genehmigung des Budgets einer weiteren Bohrung (between-subjects Design)
Abkürzungsverzeichnis
CSPG Canadien Society of Petroleum Geologists
ET Entscheidungsträger
R2 Bestimmtheitsmaß
W’keit Wahrscheinlichkeit zur Genehmigung des Budgets einer weiteren Bohrung
WS wahrgenommene Selbsteffektivität
1 Einleitung
1.1 Problemstellung und Ziel der Arbeit
Escalation of Commitment, d.h. trotz negativer Rückmeldungen besitzen Entscheidungsträger (ET) die Tendenz ein Projekt weiterzuführen,1 stellt ein Phänomen dar, welches die betriebswirtschaftliche Entscheidungsforschung schon seit Jahrzehnten beschäftigt. Hierbei entwickelte sich eine Vielzahl unterschiedlicher psychologischer Erklärungsansätze, die auf folgenden psychologischen Grundbegriffen beruhen: Kognition, Motivation, Volition, Emotion, Persönlichkeitseigenschaften und soziale Aspekte.2 Der Self Justification Effekt von Staw (1976), bei dem die persönliche Verantwortung eines ET für die Initiierung eines Projektes eine zentrale Rolle einnimmt, ist der prominenteste psychologische Erklärungsansatz.3 Im Falle von negativen Rückmeldungen investiert der ET zum Schutz seines Selbstwertgefühls zusätzliche Ressourcen, um wiederum seine ursprüngliche Entscheidung zu rechtfertigen und deren Richtigkeit zu bestätigen.4 Es erfolgt somit eine Weiterführung des Projektes.
Im Gegensatz zu diesem Erklärungsansatz basiert der Beitrag von Whyte & Saks (2007) nicht auf der kognitiven, sondern auf der motivationalen Komponente.5 Konkret wird hier die Forschungsfrage untersucht, auf welche Art und Weise die wahrgenommene Selbsteffektivität (WS) das Eskalationsverhalten beeinflusst.6 Ziel der vorliegenden Arbeit ist es nun auch, diese Fragestellung zu klären.
1.2 Aufbau der Arbeit
Die Arbeit ist wie folgt gegliedert: Kapitel 2 beinhaltet die möglichen Arten der Einflussnahme der WS auf das Eskalationsverhalten. Zur Untersuchung dieser Thematik haben Whyte & Saks (2007) zwei Experimente durchgeführt,7 die in Kapitel 3 bzw. 4 dargestellt werden. Dazu erfolgt zunächst in Abschnitt 3.1 bzw. 4.1 die Erläuterung der methodischen Vorgehensweise des ersten bzw. zweiten Experiments und anschließend in Abschnitt 3.2 bzw. 4.2 die Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse des jeweiligen Experiments. Eine Einordnung und kritische Würdigung der Ergebnisse vor dem Hintergrund der bestehenden Literatur sind Gegenstand von Kapitel 5. Abschließend folgt im letzten Kapitel eine Zusammenfassung.
2 Wahrgenommene Selbsteffektivität und ihr möglicher Einfluss auf das Eskalationsverhalten
Maßgeblichen Einfluss auf die Anstrengungen und die Ausdauer von Individuen bei schwierigen Aufgabenstellungen hat die WS, die ein wichtiges Konzept in der sozialkognitiven Lerntheorie von Bandura (1977) darstellt.8 Demnach sind nicht die tatsächlichen Handlungsressourcen ausschlaggebend, sondern der subjektive Glaube eines Individuums an die eigenen Kompetenzen, um gewünschte Handlungen erfolgreich selbst ausführen zu können.9 Dieser Glaube kann möglicherweise auch das Eskalationsverhalten von ET bei Projekten, die negative Rückmeldungen hervorrufen, auf verschiedene Arten beeinflussen. Hierzu folgt eine ausführliche Erläuterung.
Grundsätzlich ist anzunehmen, dass ET unabhängig von ihrer WS mit geringerer Wahrscheinlichkeit Ressourcen investieren und ein Projekt weiterführen, wenn der Umfang an negativen Rückmeldungen größer ist.10 Hier wird somit von einem Haupteffekt des Umfangs an negativen Rückmeldungen auf das Eskalationsverhalten ausgegangen.11
Neben dieser Hypothese stellen Whyte & Saks (2007) eine zweite Hypothese auf: ET mit ursprünglich hoher WS investieren mehr Ressourcen in ein erfolgloses Projekt und halten daran fest, da diese trotz negativer Rückmeldungen tendenziell eher der Überzeugung sind, dass Ausdauer bzw. Durchhaltevermögen belohnt wird.12 Demgegenüber lassen sich ET mit ursprünglich geringer WS tendenziell schneller von negativen Rückmeldungen entmutigen und zweifeln ihre Kompetenzen an, wodurch ein Projektabbruch erfolgt.13 Zusammengefasst bedeutet dies, dass eine ursprünglich hohe bzw. geringe WS das Eskalationsverhalten begünstigt bzw. vermindert. Bei dieser Hypothese liegt demnach ein Haupteffekt der ursprünglichen WS auf das Eskalationsverhalten vor.14
Die vorhergehenden Erläuterungen zur zweiten Hypothese können dahingehend ergänzt werden, dass ET mit ursprünglich starkem Glauben an die eigenen Kompetenzen dazu tendieren, negative Rückmeldungen in Frage zu stellen und deren Richtigkeit anzuzweifeln, während ET mit ursprünglich schwachem Glauben an die eigenen Kompetenzen diese eher akzeptieren und daraus entsprechende Konsequenzen ziehen.15 Aufgrund dessen stellen Whyte & Saks (2007) die dritte Hypothese auf, die besagt, dass bei negativen Rückmeldungen ET mit ursprünglich geringer WS ein Projekt tendenziell schneller abbrechen.16 Hier kann die ursprüngliche WS als Moderatorvariable interpretiert werden, da sie die Wirkung von negativen Rückmeldungen auf das Eskalationsverhalten beeinflusst und verändert.17
Denkbar ist allerdings auch, dass sich aufgrund von negativen Rückmeldungen nach Projektbeginn die ursprüngliche WS von ET reduziert, wodurch sich wiederum das Eskalationsverhalten vermindert und ein Projektabbruch mit höherer Wahrscheinlichkeit stattfindet.18 Die WS, die nach erhaltenen negativen Rückmeldungen vorliegt, fungiert in diesem Zusammenhang als Mediatorvariable, d.h. sie vermittelt die Wirkung von negativen Rückmeldungen auf das Eskalationsverhalten.19 Diese Rolle als Mediatorvariable stellt die vierte und letzte Hypothese von Whyte & Saks (2007) dar, die es zu überprüfen gilt.
3 Darstellung des ersten Experiments
3.1 Methodische Vorgehensweise
Zur Untersuchung der ersten, zweiten und dritten Hypothese führen Whyte & Saks (2007) ein Experiment durch,20 welches teilweise auf dem zweiten Experiment von Garland et al. (1990) basiert.21 Bei diesem Experiment werden Erdölgeologen der Canadien Society of Petroleum Geologists (CSPG) mittels Umfragen per Email bezüglich ihrer WS und ihrem Eskalationsverhalten befragt.22 Jede Umfrage enthält zunächst eine realistische Situationsbeschreibung, die von einem erfahrenen Erdölgeologen verfasst wurde.23 Darin soll sich der Befragte vorstellen, dass sein Unternehmen aufgrund seiner Empfehlung eine sehr große Fläche innerhalb eines bekannten nordamerikanischen Beckens für 135.000 $ gepachtet habe und vor kurzem eine Fundbohrung stattfand, die 50 Barrel Öl pro Tag hervorbringe.24 Auf der gepachteten Fläche seien fünf weiter Bohrungen möglich, deren Budgetkosten bei jeweils 200.000 $ (100.000 $ Bohrkosten, 100.000 $ Förderkosten) liegen würden.25
Im Anschluss wird der Experimentteilnehmer mit folgenden Aussagen konfrontiert, die sich nur in der Anzahl der entsprechenden Bohrlöcher unterscheiden: Ich bin in der Lage, mindestens ein (zwei, drei, vier, fünf) Bohrloch (Bohrlöcher) zu finden, aus dem (denen jeweils) 50 oder mehr Barrel Öl pro Tag fließt (fließen).26 Jede der fünf Aussagen kann bejaht oder verneint werden.27 Bei Bejahung wird der Befragte darum gebeten, seinen Glauben daran anhand einer Skala von 1 (kein Glaube) bis 10 (maximaler Glaube) anzugeben.28 Eine automatische Bewertung mit 0 ist die Folge einer Verneinung.29 Auf diese Art und Weise erfolgt eine Operationalisierung der aufgabenspezifischen ursprünglichen WS, die aufgrund der Skala, die für jede Aussage verwendet wird, Werte zwischen 0 und 50 annehmen kann.30 Das Vorhandensein von Diskriminanzvalidität und eine höhere Genauigkeit stellen in diesem Zusammenhang die Gründe für die Messung der aufgabenspezifischen und nicht der allgemeinen ursprünglichen WS dar.31
Danach erfährt der Experimentteilnehmer, dass sowohl die endgültige Entscheidungsbefugnis bezüglich der Ausgaben als auch die Entscheidung, wo genau die fünf möglichen Bohrungen stattfinden sollen, bei ihm liegen.32 Zudem erfolgt die Annahme einer ersten genehmigten Bohrung, die allerdings zu einem „trockenen“ Bohrloch führte und somit Bohrkosten in Höhe von 100.000 $ verursachte.33 Basierend auf dieser negativen Rückmeldung wird der Befragte darum gebeten, die Wahrscheinlichkeit zur Genehmigung des Budgets einer weiteren Bohrung (W’keit) auf einer Skala von 0 (keine Genehmigung) bis 100 (definitive Genehmigung) anzugeben.34 Anschließend soll auf die nächste Seite der Umfrage geblättert werden, wo der Experimentteilnehmer die Information erhält, dass auch die zweite Bohrung erfolglos verlief und wieder Bohrkosten in Höhe von 100.000 $ angefallen sind.35 Erneut wird um die Angabe der W’keit auf der genannten Skala gebeten.36 Dieses Vorgehen, das die Tendenz zur Weiterführung des Projekts und damit das Eskalationsverhalten misst, erfolgt danach noch unter der Annahme von drei bzw. vier „trockenen“ Bohrlöchern.37 Da die Experimentteilnehmer hier für verschiedene Experimentanordnungen wiederholt entscheiden, liegt ein within-subjects Design vor, welches am besten die sequentielle Entscheidungsfindung in der Erdölexploration sowie in Eskalationssituationen approximiert.38
3.2 Ergebnisse
Zur Verdeutlichung der Ergebnisse erfolgt zunächst ein Median-Split, wodurch die Experimentteilnehmer in zwei Gruppen mit ursprünglich geringer und hoher WS aufgeteilt werden.39 Gemäß der beschriebenen Aufteilung zeigt Tabelle 1 für jede Gruppe das arithmetische Mittel und die Standardabweichung der W’keit, sofern ein „trockenes“ Bohrloch vorliegt.40 Die Angabe dieser univariaten Parameter erfolgt außerdem noch für die Annahmen, dass zwei, drei oder vier Bohrungen erfolglos verliefen.41
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 1: Arithmetisches Mittel und Standardabweichung der Wahrscheinlichkeit zur Genehmigung des Budgets einer weiteren Bohrung (within-subjects Design)
Entnommen aus Whyte & Saks, 2007, S. 33.
Anhand Tabelle 1 lässt sich für beide Gruppen feststellen, dass die W’keit sinkt, sofern sich die Anzahl an „trockenen“ Bohrlöchern und damit der Umfang an negativen Rückmeldungen erhöht.42 Mittels einer 2x4 faktoriellen Varianzanalyse, die die ursprüngliche WS als zweistufigen Zwischensubjektfaktor und die Anzahl an „trockenen“ Bohrlöchern als vierstufigen Messwiederholungsfaktor heranzieht, kann dieser Haupteffekt des Umfangs an negativen Rückmeldungen auf das Eskalationsverhalten bestätigt werden, da statistische Signifikanz für ein Niveau von 0,1% vorliegt.43
Die vorliegende Tabelle verdeutlicht außerdem, dass die Gruppe, die durch eine ursprünglich hohe WS gekennzeichnet ist, mit höherer Wahrscheinlichkeit das Budget einer weiteren Bohrung nach negativen Rückmeldungen genehmigt, wodurch insgesamt mehr Ressourcen investiert werden.44 Gemäß der erneut durchgeführten Varianzanalyse ist dieser Haupteffekt der ursprünglichen WS auf das Eskalationsverhalten für ein Niveau von 1% statistisch signifikant.45
Anschließend erfolgt noch die Untersuchung des Interaktionseffekts von negativen Rückmeldungen und ursprünglicher WS durch die beschriebene Varianzanalyse, die einen p-Wert in Höhe von 0,88 ergibt, wodurch keine statistische Signifikanz für ein Niveau von 5% besteht.46
Während die ersten beiden Hypothesen aufgrund der dargestellten Ergebnisse zu bestätigen sind, ist dies für die dritte Hypothese, wo die ursprüngliche WS eine Moderatorvariable darstellt, nicht möglich. Laut Tabelle 1 beträgt für die Gruppe mit ursprünglich geringer WS der absolute Rückgang der W’keit von einer auf zwei, drei bzw. vier „trockene“ Bohrungen 40,1%, 60,0% bzw. 67,0%.47 Für die andere Gruppe liegen diese Werte bei 36,7%, 57,8% bzw. 65,8% und sind damit nahezu identisch.48 Folglich besteht nicht die Tendenz, dass die Gruppe mit ursprünglich schwachem Glauben an die eigenen Kompetenzen bei negativen Rückmeldungen das Projekt schneller abbricht.49 Die 2x4 faktorielle Varianzanalyse bestätigt dies, da der Effekt der ursprünglichen WS auf den absoluten Rückgang der W’keit einen p-Wert von 0,68 aufweist und somit für ein Niveau von 5% nicht statistisch signifikant ist.50
4 Darstellung des zweiten Experiments
4.1 Methodische Vorgehensweise
Das zweite Experiment, in welchem Erdölgeologen der CSPG erneut mittels Umfragen per Email bezüglich ihrer WS und ihrem Eskalationsverhalten befragt werden, untersucht die erste, zweite und vierte Hypothese.51 Analog zum vorherigen Experiment enthält jede Umfrage zunächst dieselbe realistische Situationsbeschreibung, bevor anschließend die gleiche Operationalisierung der aufgabenspezifischen ursprünglichen WS erfolgt.52 Danach erfährt der Experimentteilnehmer in Abhängigkeit der ihm zufällig zugeteilten Umfrage, dass eine, zwei, drei oder vier Bohrungen erfolgslos verliefen, wodurch Bohrkosten in Höhe von 100.000 $, 200.000 $, 300.000 $ oder 400.000 $ entstanden sind.53 Daraufhin wird der Befragte gebeten, die W’keit auf einer Skala von 0 (keine Genehmigung) bis 100 (definitive Genehmigung) anzugeben.54 Im Gegensatz zum ersten Experiment entscheidet der Experimentteilnehmer somit nicht wiederholt für verschiedene, sondern lediglich für eine Experimentanordnung, sodass ein between-subjects Design vorliegt.55 Unter Berücksichtigung der jeweiligen negativen Rückmeldung werden die Experimentteilnehmer außerdem darum gebeten, die Wahrscheinlichkeit einzuschätzen, mit der die nächste Bohrung 50 oder mehr Barrel Öl pro Tag hervorbringt.56 Dies erfolgt auf einer Skala von 0 (50 oder mehr Barrel pro Tag nicht möglich) bis 100 (50 oder mehr Barrel pro Tag definitiv möglich).57 Hierdurch findet eine Operationalisierung der WS nach Erhalt der jeweiligen negativen Rückmeldung statt.58
4.2 Ergebnisse
In Analogie zum ersten Experiment teilt ein Median-Split die Experimentteilnehmer in zwei Gruppen mit ursprünglich geringer und hoher WS auf.59 Vergleichbar mit Tabelle 1 zeigt Tabelle 2 für jede Gruppe und die gleichen Annahmen das arithmetische Mittel bzw. die Standardabweichung der W’keit.60
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 2: Arithmetisches Mittel und Standardabweichung der Wahrscheinlichkeit zur Genehmigung des Budgets einer weiteren Bohrung (between-subjects Design)
Entnommen aus Whyte & Saks, 2007, S. 36.
Anhand Tabelle 2 lassen sich bezüglich der beiden Haupteffekte auf das Eskalationsverhalten dieselben Verhaltensmuster wie in Tabelle 1 erkennen.61 Außerdem findet hierzu eine hierarchische multiple Regression statt, wobei zunächst die ursprüngliche WS als unabhängige Variable eingeführt wird.62 Diese unabhängige Variable erklärt 2% der Varianz der W’keit.63 Die Varianzanalyse weist dabei statistische Signifikanz für ein Niveau von 1%. auf.64 Durch die Hinzunahme des Umfangs an negativen Rückmeldungen als unabhängige Variable steigt das R2 (Bestimmtheitsmaß) sogar um 30% und die dazugehörige Varianzanalyse zeigt für ein Niveau von 0,1% statistische Signifikanz.65 Die ersten beiden Hypothesen können somit wie im ersten Experiment bestätigt werden.
Zur Überprüfung der vierten Hypothese sind zwei einfache lineare Regressionen sowie eine hierarchische multiple Regression notwendig.66 Mit dem Ziel, mögliche Verzerrungen zu vermeiden, wird in jeder Regression die ursprüngliche WS als Kontrollvariable verwendet.67 Um zu zeigen, dass die unabhängige Variable mit der Mediatorvariable bzw. der abhängigen Variable zusammenhängt, erfolgt eine Regression der WS, die nach Erhalt der jeweiligen negativen Rückmeldung vorliegt, bzw. der W’keit auf den Umfang an negativen Rückmeldungen.68 Bei der ersten bzw. zweiten Regression erklärt die unabhängige Variable 23% bzw. 30% der Varianz der Mediatorvariable bzw. der abhängigen Variable.69 Die entsprechenden Varianzanalysen weisen jeweils statistische Signifikanz für ein Niveau von 0,01% auf.70 Bei der anschließenden hierarchischen multiplen Regression wird zunächst die WS, die nach Erhalt der jeweiligen negativen Rückmeldung vorliegt, als unabhängige Variable eingeführt, wobei die ursprüngliche WS konstant gehalten wird.71 Diese unabhängige Variable erklärt 56% der Varianz der W’keit und die dazugehörige Varianzanalyse zeigt statistische Signifikanz für ein Niveau von 0,01%.72 Unter Konstanthaltung der WS, die nach Erhalt der jeweiligen Rückmeldung vorliegt, führt die Hinzunahme des Umfangs an negativen Rückmeldungen als unabhängige Variable zu einem R2 von 4%.73 Zwar ist auch hier gemäß der Varianzanalyse statistische Signifikanz für ein Niveau von 0,01% gegeben, doch ist dieses R2 im Vergleich zur zweiten Regression, wo der Umfang an negativen Rückmeldungen die einzige unabhängige Variable darstellt, sehr gering.74 Folglich verringert sich die Varianz der abhängigen Variable, die durch die unabhängige Variable erklärt wird, sofern die Mediatorvariable konstant gehalten wird.75 Diese Ergebnisse bestätigen somit die vierte Hypothese.
[...]
1 Vgl. Staw, 1976, S. 29.
2 Vgl. Kunz, 2013, S. 210 ff.
3 Vgl. Staw, 1976, S. 39.
4 Vgl. Staw, 1976, S. 39 f.
5 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 27.
6 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 24.
7 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 30 ff.
8 Vgl. Bandura, 1977, S. 193 f.
9 Vgl. Bandura, 1986, S. 391.
10 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 28.
11 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 26.
12 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 28.
13 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 28.
14 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 26.
15 Vgl. Nease et al., 1999, S. 810 f.
16 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 28.
17 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 28.
18 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 29.
19 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 29.
20 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 30 ff.
21 Vgl. Garland et al., 1990, S. 723.
22 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 29 f.
23 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 30 f.
24 Vgl. Garland et al., 1990, S. 723.
25 Vgl. Garland et al., 1990, S. 723.
26 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 31 f.
27 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 31 f.
28 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 32.
29 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 32.
30 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 32.
31 Vgl. Locke & Latham, 1990, S. 348.
32 Vgl. Garland et al., 1990, S. 723.
33 Vgl. Garland et al., 1990, S. 723.
34 Vgl. Garland et al., 1990, S. 723.
35 Vgl. Garland et al., 1990, S. 723.
36 Vgl. Garland et al., 1990, S. 723.
37 Vgl. Garland et al., 1990, S. 723.
38 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 30.
39 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 32.
40 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 33.
41 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 33.
42 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 33.
43 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 32 f.
44 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 33.
45 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 33.
46 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 33.
47 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 33 f.
48 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 34.
49 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 33 f.
50 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 34.
51 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 34 f.
52 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 34.
53 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 34.
54 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 34.
55 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 34.
56 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 34.
57 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 34.
58 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 34.
59 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 36.
60 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 36.
61 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 36.
62 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 35.
63 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 35.
64 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 35.
65 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 35.
66 Vgl. Baron & Kenny, 1986, S. 1177.
67 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 36.
68 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 36 f.
69 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 36 f.
70 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 36 f.
71 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 37.
72 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 37.
73 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 37.
74 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 37.
75 Vgl. Whyte & Saks, 2007, S. 37.