3. VL Marktforschung 2 Flashcards
Nenne die Vor- und Nachteile von Beobachtungen.
Pro
- Geschehnisse werden während ihres spontanen Vollzuges und zusammen mit der speziellen Umweltsituation festgehalten
- Die Beobachtung ist unabhängig von der Auskunftsbereitschaft der Probanden
- Kein Interviewereinfluss
Contra
- Unter Umständen Verzerrung durch “Beobachtungseffekt”
- Vorgänge, die sich über einen längeren Zeitraum erstrecken, lassen sich nur schwer festhalten
- Bestimmte subjektive Sachverhalte, z. B. Einstellungen entziehen sich der Beobachtung (–> beobachtbare Indikatoren für Konstrukt notwendig)
- Nicht grundsätzlich objektiver als Befragungen
Welche Erhebungsmethoden (Untersuchungsdesign) kennst du?
Befragung
Beobachtung
Experiment
Erhebungsmethoden - Worum geht es?
Eine Untersuchung, mit der eine Ursachen-Wirkungs-Verhältnis unter kontrollierten Bedingungen nachgewiesen werden soll.
Die Ursache (unabhängige Variable) wird manipuliert und die Wirkung (abhängige Variable) daraufhin gemessen.
Dabei muss die Veränderung in der Wirkung ausschließlich durch die veränderte Ursache verursacht sein, es müssen also alle Störvariablen kontrolliert oder konstant gehalten werden.
Experiment
Was ist bei einem Experiment die unabhängige und was die abhängige Variable?
unabhängig: Ursache
abhängig: Wirkung
(Wirkung ist abhängig von Ursache bzw. Ursache ist unabhängig von Wirkung)
Was beschreibt den Zusammenhang zwischen Ursache und Wirkung bei einem Experiment?
Kausalhypothese
Erhebungsmethoden - Worum geht es?
Experiment, in dem der Forscher eine Situation mit genau den Bedingungen schafft, die er haben möchte und in der er einige Variablen kontrolliert und andere variiert (intern valide).
Laborexperiment
Erhebungsmethoden - Worum geht es?
Untersuchung in einer realistischen Situation, in der eine oder mehrere Variablen vom Versuchsleiter maipuliert werden - so sorgfältig, wie es die Situation gestattet (extern valide).
Feldexperiment
Experiment - Was versteht man unter interner Validität?
Gültigkeit der experimentellen Ergebnisse für die unterstellte Wirkungsbeziehung.
Experiment - Was versteht man unter externer Validität?
Übertragbarkeit der experimentellen Ergebnisse auf die reale Situation.
Experiment - Worauf haben Störvariablen einen Einfluss?
Auf die abhängigen Variablen (Wirkung)
Experiment - Welche Arten von Störvariablen kennst du?
- Störvariablen, die von der unabhängigen Variable (Ursache) unabhängig sind.
- Störvariablen, die systematisch mit den Stufen einer unabhängigen Variable (Ursache) variieren.
Experiment - Wie kann mit Störvariablen bei der Analyse umgegangen werden?
Entweder sie werden als unabhängige Variable oder als eigener Faktor in die Analyse integriert.
Experiment - Wie kann mit personengebundenen Störvariablen unabhängig von der Analyse umgegangen werden?
Neutralisieren personengebundener Störvariablen durch
- Randomisierung: Zufälliges Verteilen der VP auf die Stichproben
- Parallelisieren: Zuweisen der VP auf die Gruppen, um Beeinflussung identisch zu halten
- Matching: Extreme Parallelisierung: “Paare” von VP werden auf beide Gruppen verteilt
Experiment - Wie kann mit laborgebundenen Störvariablen unabhängig von der Analyse umgegangen werden?
Neutralisation durch Laborbedingungen
- Eliminierung: z. B. Straßenlärm durch Isolierung der Räume
- Konstanthalten: z. B. jeder Proband hört die gleiche Hintergrundmusik
Welche Arten von Studien kennst du?
Experimentelle und quasiexperimentelle Studien
Studien - Worum geht es?
- Versuchspersonen werden per Zufall in die Gruppen eingeteilt
- Durch Randomisierung werden bei genügender Gruppengröße personenbezogene Störvariablen neutralisiert
Experimentelle Studien
Studien - Worum geht es?
- Untersucht werden natürliche Gruppen
- Werden Unterschiede in den Gruppen festgestellt, sind diese nicht eindeutig auf die unabhängigen Variablen zurückzuführen
- -> geringe interne Validität
Quasiexperiementelle Studien
Abb. Interne und externe Validität bei experiementellen und quasiexperimentellen Studien
vgl. Folie 10
Experiment - Worum geht es?
Bei einer Gruppe erfolgt ein experimenteller Eingriff, d. h. eine unabhängige Variable wird manipuliert, bei einer zweiten Gruppe erfolgt kein Eingriff. Wenn sch daraufhin die beiden Gruppen in Bezug auf die abhängige Variable unterscheiden, ist die Wirkung der unabhängigen Variable besser belegt als mit nur einer Gruppe.
Zweigruppenplan
Welche zwei Auswahlverfahren nach Erhebungsumfang kennst du?
Totalerhebung
Partialerhebung
Auswahlverfahren nach Erhebungsumfang - Worum geht es?
Die Auswahl einer Teilgesamtheit ist so vorzunehmen, dass aus dem Ergebnis der Teilerhebung möglichst exakt und sicher auf die Verhältnisse der Grundgesamtheit geschlossen werden kann. Dafür muss die Teilerhebung in der Verteilung aller interessanten Merkmale der Grundgesamtheit entsprechen, d.h. ein zwar verkleinertes, aber ansonsten realitätsgetreues Abbild der Grundgesamtheit.
Repräsentative Stichprobe
Abb. Auswahlverfahren nach Erhebungsumfang
vgl. Folie 25
Auswahlverfahren - Worum geht es?
Jede Einheit der Grundgesamtheit hat die gleiche Wahrscheinlichkeit in die Stichprobe zu gelangen.
Zufallsauswahl
Auswahlverfahren - Worum geht es?
Bei der “…” werden die Stichprobenobjekte nummeriert und einzeln ausgewählt (z. B. durch Zufallszahlen)
einfachen Zufallsauswahl
Auswahlverfahren - Worum geht es?
Bei der “…” wird die Grundgesamtheit in homogene Gruppen eingeteilt (z. B. nach Geschlecht), aus denen dann jeweils zufällig eine Auswahl gezogen wird.
geschichtete Auswahl
Auswahlverfahren - Worum geht es?
Bei der “…” wird aus natürlichen “Klumpen” = Konglomerate von Untersuchungseinheiten (z. B. Schulklassen) eine zufällige Auswahl gezogen und mit allen ihren Elementen in die Stichprobe einbezogen.
Klumpenstichprobe
Auswahlverfahren - Worum geht es?
Hier werden Subjekte nach vorher festgelegten Kriterien ausgewählt.
Gesteuerte Auswahl
Auswahlverfahren - Worum geht es?
Bei der “…” sollen in der Stichprobe bestimmte Merkmale genau so häufig vorkommen wie in der Grundgesamtheit. Subjekte werden so ausgewählt, dass die Quotenvergabe erfüllt wird.
Quotenauswahl
Was ist der Ausgangspunkt für die Datenauswertung?
Datenmatrix
vgl. Folie 28
Datenauswertung - Was spielt bei einem Univariat eine Rolle?
Häufigkeitsverteilung
Lageparameter
Streuungsparameter
Datenauswertung - Was spielt bei einem Bivariat eine Rolle?
Kreuztabellierung
Korrelationsanalyse
Einfache Regressionsanalyse
Datenauswertung - Was spielt bei einem Multivariat eine Rolle?
Dependenzanalyse
Interdependenzanalyse
Datenauswertung Univariat - Was ist ein Lageparameter und wie kann er angegeben werden?
Lageparameter gibt an, wo der Schwerpunkt einer Verteilung liegt
Modus (häufigste Ausprägung, gut bei Nominalskalierung)
Median (bei einem Zahlenstrahl der Wert in der Mitte, nur ordinalen Skalen)
Arithmetrisches Mittel (nur bei metrische Skalen)
Datenauswertung Univariat - Was ist ein Streuungsparameter und wie kann er angegeben werden?
Streuungsparameter gibt die Homogenität bzw. die Heterogenität der Messwerte-Verteilung an.
Spannweite (ordinalen Skalen, Differenz zwischen größtem und kleinstem Messwert)
Interquartile Distanz (ordinalen Skalen, gibt an wo die mittleren 50% der Werte verteilt sind)
Varianz/Standartabweichung
Datenauswertung Bivariat - Was versteht man unter einer Kreuztabelle?
Kreuztabellen enthalten die absoluten und/oder realtiven Häufigkeiten von Kombinationen bestimmter Merkmalsausprägungen.
Die Häufigkeiten werden ergänzt durch deren Randsummen, die die sogenannten Randhäufigkeiten bilden.
Datenauswertung Bivariat - Was versteht man unter einer Korrelationen?
Bei metrischen Skalen kann der Korrelationskoeffizient (zwischen -1 und 1) nach Pearson angegeben werden.
Die Korrelation gibt die Stärke des linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen an.
(Achtung! Es gibt keine Aussage über die kausale Beeinflussung bzw. überhaupt eine Kausalität zwischen den Größen!)
Datenauswertung Multivariat - Was versteht man unter einer Dependenzanalyse?
Bei der Dependenzanalyse wird ein Zusmammenhang derart unterstellt, dass eine oder mehrere abhängige Variablen von einer oder mehrerer unabhängiger Variablen beeinflusst werden.
UV –> AV
vgl. Folie 38
Datenauswertung Multivariat - Was versteht man unter einer Interdependenzanalyse?
Bei einer Interdependenzanalyse wird nicht in abhängige und unabhängige Variablen unterschieden. Es werden wechselseitige Beziehungen unterstellt und ohne Richtungszusammenhang analysiert.
keine Unterscheidung UV/AV
vgl. Folie 38
Datenauswertung Multivariat - Welche Verfahren im Zusammenhang mit der Interdependenzanalyse kennst du?
Faktoranalyse
Clusteranalyse
Multidimensionale Skalierung
Datenauswertung Multivariat - Welche Verfahren im Zusammenhang mit der Dependenzanalyse kennst du?
Varainzanalyse
Regressionsanalyse
Diskriminanzsanalyse
Conjoint Measurement
Kausale Strukturanalyse
Datenauswertung Multivariat - Beschreibe das Ziel, Prinzip und Vorgehen bei der Faktoranalyse (Interdependenzanalyse).
Ziel: Reduktion von Variablen
Prinzip: Hinter mehreren metrischen miteinander korrelierten Variablen steht ein Faktor (nicht direkt messbares, latentes Konstrukt), der für die Korrelationsmuster verantwortlich ist.
Vorgehen: Möglichst viele Variablen werden zu Faktoren zusammengefasst. Dadurch können Ursachen besser aufgedeckt werden und Faktoren besser interpretiert werden.
metrische V werden in Gruppen zusammengefasst
Datenauswertung Multivariat - Beschreibe das Ziel, Prinzip und Vorgehen bei der Clusteranalyse. (Interdependenzanalyse)
Ziel: Aggregation von Fällen
Prinzip: Ähnliche Fälle (sowohl metrisch als auch nicht metrisch) werden nach Eigenschaften zusammengefasst. In den Gruppen möglichst homogen zwischen den Gruppen möglichst heterogen.
nicht metrische/metrische Variablen werden zu Clustern zusammengefasst
Datenauswertung Multivariat - Beschreibe das Prinzip und Vorgehen bei der Varianzanalyse (Dependenzanalyse).
Über eine oder mehrere nicht-metrische uV wird die Gruppenzugehörigkeit bestimmt, die Unterschiede in einer und mehreren metrischen a.V. erklärt.
eine oder mehrere nicht metrische uV
–>
eine oder mehrere metrische aV
Markteintrittszeitpunkt (nicht-metrische uV)
–>
Marktanteil eines Produktes (metrische aV)
Datenauswertung Multivariat - Beschreibe das Prinzip und Vorgehen bei der Regressionsanalyse (Dependenzanalyse).
Es wird die Stärke des Einflusses von einer oder mehreren metrisch skalierten unabhängigen Variablen (z. B. Preis) auf eine metrisch skalierte abhängige Variable (z. B. Absatzmenge) untersuch.
eine oder mehrere metrische uV
–>
eine metrische aV
Preis (metrisch uV)
–>
Absatzmenge (metrische aV)
Datenauswertung - Zusammenhänge zwischen Variablen sind idR nicht universell gültig, sondern von “…” beeinflusst, sodass sich Stärke und/oder Richtung des Zusammenhangs verändern.
Kontingenzen
Datenauswertung - Worum geht es?
“…” wirken verstärkend/abschwächend oder richtungsändernd auf die Beziehung zwischen einer uV und einer aV.
- Sie stehen zur uV in keiner Abhängigkeitsbeziehung.
- Sie befinden sich bezüglich der Beeinflussung der bV mit der uV auf gleicher Ebene.
Moderierende Variablen
Datenauswertung - Worum geht es?
“…” wirken intervenierend auf die Beziehung zwischen uV und aV.
- Sie korrelieren sowohl mit der uV als auch mit der aV.
- Gegenüber der uV fungieren sie als aV und gegenüber der aV als uV.
Mediierende Variablen
vgl. Folie 48
Datenauswertung - Welche Variablen hast du im Zusammenhang mit Kontingenzen kennengelernt?
Moderierende Variablen
Mediierende Variablen
