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Marketing und Produktion > Marktforschung > Flashcards

Marktforschung Flashcards

1
Q

Was ist Marktforschung?

A

…ist systematische, empirische = datenbasierte
Untersuchungstätigkeit
• …zielt auf die Gewinnung von Informationen
über Marktphänomene
• …bedient sich verschiedener
Untersuchungsmethoden
• …schafft die Grundlage für absatzpolitische
Entscheidungen

Mit Marktforschung werden wirtschaftliche Zusammenhänge erfasst undgedeutet.
Dabei sollen nicht nur Beobachtungen beschrieben werden, sondern auch Aussagen über Ursachen der Beobachtungen und nicht direkt
beobachtbare Tatsachen getroffen werden.

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2
Q

Marktforschung liefert

A

die Informationsgrundlage fpr strategische und operative Marketingentscheidungen

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3
Q

Marktforschung als Dienstleister des Marketing

A

Marktdiagnose (Erkennung, Beschreinbung, Erklärung) gegenwartsgerichtet

Marktprognose(zukunftsgerichtet)

Gewinnung, Auswertung und Interpretation von Informationen:
• über die jetzige und zukünftige Marktsituation (Kunden, Absatzmittler, Konkurrenz, Umfeld, etc.)
• und über die Wirkung von Marketing-Instrumenten -> Ableitung von Handlungsempfehlungen zur
Unterstützung von Marketing-Entscheidungen

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4
Q

Analyse der Marketingsituation

A

Chancen-Risiken-Analyse

  • Umfeldsituation
  • Konkurrenzsituation
  • Lieferantensituation
  • Handelssituation
  • Kundensituation
  • Marktsituation

Stärken-Schwächenanalyse
- Unternhemenssituation

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5
Q

Analyse der Wirksamkeit von Marketing-Instrumenten

A

Produktpolitik

  • Käuferpräferenzen
  • Produktvariationen (Verpackung, Garantie)

Kommunikationspolitik

  • Werbewirksamkeitsforschung
  • Werbebotschaften
  • Werbeträger

Preispolitik

  • Preispolitische Maßnahmen (einzelpreise, Bündelpreise)
  • Zahlungsbereitschaft von Kunden
  • Preiselastizitäten

Distributionspolitik

  • Erfüllung von Distributionszielen der Handelspartner
  • Analyse der Passung der Handelsleistung ( Beratungsleistung usw)
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6
Q

Marktforschungsprozess

A
  1. Problem
  2. Design
  3. Datenerhebung/ Auswertung
  4. Datenauswertung
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7
Q

Festlegung des Untersuchungsanspruchs

explorativ

A

Wissenstand: keine Vorkenntnisse
Aufgaben: Problem präzisieren, Handlungsalternativen eruieren
Ansatz: Forschungsfrage/Hypotese wird entwickelt, Theorie erweitert
Methoden: Sekundäranalysen, Expertenbefragung, Gruppendiskussion

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8
Q

Festlegung des Untersuchungsanspruchs

deskriptiv

A

Wissensstand: Vorkenntnisse
Aufgaben: Situationsbedingungen beschreiben
Ansatz: offene Hypothese aufstellen und testen
Methoden: z.B. Standartisierte Mess- und Auswertungsverfahren

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9
Q

Festlegung des Untersuchungsanspruchs

konfirmativ

A

Wissensstand: Theoriekenntnis
Aufgaben:Ursachen erforschen, Zusammenhänge erklären
Ansatz: Theorietest, geschlossene Hypothese aufstellen und testen
Methoden: zB. Esperimente, nichtexperimentelle Kausalforschung

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10
Q

Marktforschungsprozess

Problemdifinition

A

Ausganspunkt aller Forschungsprozesse: Beschreibung und Eingrenzung des Problems

Welches Problem/Phänomen soll untersucht werden? Welche Aspekte sind relevant?

Präzisierung und Eingrenzung des Problems mit Hilfe explorativer Voruntersuchungen, z.B.
Literatursichtung, Sekundärdatenanalyse, Expertengespräche zur Erweiterung des Wissens

Ziel: Entwicklung einer wissenschaftlichen Forschungsfrage

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11
Q

Problemdefinition

Die Forschungsfrage

A

Aus der Forschungsfrage können offene ( deskriptiver Untersuchungsanspruch) und geschlossene Hypothesen (konfirmativer Untersuchungsanspruch) abgeleitet werden

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12
Q

Problemdefinition

Anspruch an geschlossene Hypothesen

A

• Generalisierbarkeit: Allgemeingültige, über den Einzelfall hinausgehende Behauptung.
• Konditionalsatz: Zumindest implizit Formalstruktur eines Konditionalsatzes (Wenn dann,
Je-desto), der Richtung des Zusammenhangs angibt.
• Falsifizierbarkeit: Ereignisse denkbar, die dem Konditionalansatz widersprechen.

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13
Q

Erhebungsdesign

Qualitative Forschung

A

Offene Erwartungen, theorieentwickelnd, nutzt geringe Fallzahlen, offene Fragen, mit den Ergebnissen kann nicht / nur eingeschränkt gerechnet werden
-> keine Generalisierbarkeit der Erkenntnisse

Qualitative Forschung impliziert nicht den Verzicht auf nachträgliche Quantifizierung

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14
Q

Erhebungsdesign

Quantitative Forschung

A

Vorgegebene Erwartungen,
theorietestend, nutzt repräsentative Stichproben, eher geschlossene Fragen, mit den Ergebnissen kann gerechnet werden
-> Generalisierbarkeit der Erkenntnisse

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15
Q

Erhebungsdesign

Sekundärforschung

A

auch Schreibtischforschung

Beschaffung, Aufbereitung und
Erschließung bereits vorhandener Informationen und Daten

Vorteile:
• häufig preiswert und schnell zu beschaffen,
• bestimmte Daten nur so zu beschaffbar (Patente)
• oft Grundlage für Primärerhebungen

Nachteile:
• mangelnde Aktualität/ Problembezug/ Genauigkeit
• Sicherheit / Vergleichbarkeit/ Nachvollziehbarkeit
• Umfang und Detaillierungsgrad festgelegt
-> Sekundärdaten bedürfen Überprüfung, z.B. durch Abgleich/ Kombination mit anderen Sekundärdaten

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16
Q

Erhebungsdesign

Primärforschung

A

auch Feldforschung

Beschaffung, Aufbereitung und Erschließung neuer Informationen und Daten aus der Grundgesamtheit bzw. einer Stichprobe

Vorteile:
• aktuelle Daten
• Informationsbedarf und -umfang entsprechen sich (Untersuchungszweck)

Nachteile:
• meist relativ teuer
• lange Untersuchungsdauer

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17
Q

Sekundärdaten

Interne Informationen

A

• Marktkennzahlen (Absatz, Umsatz, Marktanteil, …)
• Informationen über Kunden
(Zufriedenheit mit Produkten,
Wiederkaufsverhalten, …)
• Produkteigenschaften (technische Spezifika, mögliche Substitute für Funktionalitäten, Neuproduktideen, …)
• Finanzkennzahlen (ROI, IRR, …)
• Produktionskennzahlen (Zeiten, Kapazitäten, …)

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18
Q

Sekundärdaten

Interne Quellen

A
  • Allgemeine Betriebsstatistiken
  • Buchhaltung
  • Intranet/ Wissensdatenbanken
  • Frühere Primär-Erhebungen
  • Außendienstinformationen
  • Kundendienstberichte
  • Kundenanfragen/-beschwerden
  • Betriebliches Vorschlagswesen
  • F&E Ergebnisse
  • …
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19
Q

Sekundärdaten

Externe Informationen

A 
• Gesamtwirtschaftliche &
gesellschaftliche Daten
• Politische & rechtliche Daten
• Technische Daten
• Informationen über Konkurrenten
• Absatzmarktdaten
• Beschaffungsmarktdaten
• ...
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20
Q

Sekundärdaten

Externe Quellen

A
  • Amtliche Statistiken, Statistische Bundes- und Landesämter
  • Fachzeitschriften & Branchendienste
  • Marktstudien von Forschungsinstituten, Beratungen
  • Publikationen von Verbänden
  • Unternehmenshomepages
  • Publikationen der Konkurrenz
  • Messen/ Kongresse
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21
Q

Arten der Primärerhebung
Datenerzeugung
verbal

A

Kausaltitätsanspruch nur messen, deskriptiv, Beschreibend, nicht kausal

  • persönlich
  • telefonisch
  • schriftlich
  • online

Kausalitätsanspruch experimentell prüfen, kausal, konfirmativ, bestätigend

  • Experiment
  • Laborexperiment
  • Feldexperiment
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22
Q

Arten der Primärerhebung
Datenerzeugung
nonverbal

A

Kausaltitätsanspruch nur messen, deskriptiv, Beschreibend, nicht kausal :
Beobachtung
- persönlich
- apparativ

Kausalitätsanspruch experimentell prüfen, kausal, konfirmativ, bestätigend

  • Experiment
  • Laborexperiment
  • Feldexperiment
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23
Q

Datenerhebung

Determinaten der Befragung

A
  1. Standardisierungsgrad
    - nicht Standartisiert, unstrukturiert, offen
    - Standartisiert, strukturiert, geschlossen
  2. Befragte
    - Endkunden
    - Experten
    - Haushalte
    - Unternhemen
    - …
  3. Befragungsgegenstand
    - Ein Thema
    - Mehrere Themen
  4. Befragungsform
    - schriflich
    - mündlich
    - telefonisch
    - online
  5. Befragungshäufigkeit
    - einmalig
    - mehrmalig
  6. Erhebungsumfang
    - Teilerhebung
    - Vollerhebung
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24
Q

Standardisierungsgrad: Offene vs. geschlossene Fragen

A

Offene Fragen
+ für Explorationen
+mehr Individuelle Informationen
+Basis für Entwicklung geschlossener Fragen
- schwer vergleichbare Antworten
- Auswertungsaufwand hoch (ex post Kodieren)

Geschlossene Fragen
+ für quantitative Standard-Marktforschung
+ Auswertungsaufwand gering (kein ex post Kodieren)
- spezielle Fehlertendenzen
- möglicher Informationsverlust

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25
Q

Anforderungen an Antwortvorgaben

A
  • Disjunkt und erschöpfend (z.B. bei Alter: ≤20, 21-30, 31-40,…, 81-90, >90)
  • Balanciert (gleiche Anzahl an positiven und negativen Stufen)
  • Der Grad der Zustimmung (Häufigkeit, Wahrscheinlichkeit) sollte von links nach rechts gesteigert werden.
  • Die Benennung jeder Stufe führt zu einer besseren Reliabilität und Validität
  • Genügend differenziert (entsprechend Untersuchungsziel und Fähigkeiten der Befragten), Validität und Reliabilität steigen, wenn man mehrere Antwortkategorien zulässt, aber fallen bei zu vielen Antwortmöglichkeiten -> i.d.R. 5-7stufige Skalen.
  • Ungerade Anzahl an Kategorien sollte eingesetzt werden, wenn der Mittelpunkt sinnvoll ist. Gerade Anzahl an Kategorien, wenn Tendenz im Urteil erwünscht ist. Sinnvoll: zusätzlich “weiß nicht”-Kategorie anbieten.
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26
Q

Experteninterview

A
  • meist mündliche (oder telefonische) Befragung von Fachleuten (z.B. Sachverständige, Wissenschaftler, etc.)
  • oft als exploratorische (Vor-)Studie zur Erweiterung des Wissenstands
  • meist qualitatives Interview mit Leitfaden und offenen Fragen
  • Vorteile:
  • Einblick in Kontext- und Erfahrungswissen von Spezialisten
  • konkrete Hinweise zu Problemlösungen
  • Probleme:
  • Gefahr der Einseitigkeit spezialisierter Fachleute („Expertendünkel“)
  • Aufnahmefähigkeit des Interviewers stark strapaziert
  • Interviewer muss selbst viel über das Problem wissen
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27
Q

Expertenrunde Delphi Methode

Prinzip

A

Prinzip:
• Bei der Delphi-Methode werden Experten in einem mehrstufigen Verfahren
getrennt befragt.
• In Rückkopplungsschleifen kommentieren sie die Einschätzung anderer.
• Wird in der Marktforschung oft eingesetzt, um Einschätzungen zu gesellschaftlichen Trends oder technischen Entwicklungen zu erheben.

Subjekte:
• Experten aus unterschiedlichen Wissens- / Interessenbereichen
Probleme

Objekte:
• hoch aggregierte Aussageeinheiten (z.B. Antriebstechnologien der Zukunft)

Vorteile:
• Besseres Verständnis durch Integration vieler Expertenmeinungen
• Erkenntnisse verschiedener Disziplinen werden berücksichtigt
• Falsche Positionen werden durch Feedback anderer identifiziert
• Ausschließen von Gruppendynamiken

Probleme:
• Subjektivität durch Expertenauswahl (Vertreter einzelner „Denkschulen“)
• Tendenz zu konservativen oder Fehleinschätzung

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28
Q

Delphi- Methode

Der Ablauf/Das Vorgehen

A
  1. Die für die Befragung ausgewählten Experten werden ausgesucht und
    eingeladen.
  2. Der zeitliche und inhaltliche Rahmen wird in einem Projektplan festgelegt.
  3. Fragen werden erstellt, die die Experten mündlich in Einzelinterviews oder
    schriftlich in einem Fragebogen beantworten sollen.
  4. Die Antworten werden ausgewertet und die vorherrschende Meinung
    ermittelt.
  5. Die Ergebnisse werden zurück an die Experten gegeben. Die Vertreter
    abweichender Ansichten werden um Stellungnahme zur vorherrschenden
    Meinung gebeten. Ziel: Anreicherung der Mehrheitsmeinung
  6. Die dritte Erhebungsrunde erfolgt analog zu den Schritten 4 und 5.
    Zusätzlich müssen Vertreter der vorherrschenden Meinung zu den
    „Abweichler“-Ansichten Stellung beziehen. Ziel: konvergierende Antworten
  7. Die vierte Erhebungsrunde erfolgt analog zu Schritt 6, doch sind die
    Ergebnisse meist schon stabil.
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29
Q

Befragungsformen

A

Mündlich

  • Kosten hoch
  • unmittelbarer Rücklauf
  • sehr hohe Rücklaufquote
  • beinahe alle Zielgruppen erreichbar
  • Indentifizierbarkeit der Respondenten ist gegeben
  • Geographische Reichweite ist sehr niedrig

Telefonsich

  • Kosten hoch/mittel
  • unmittelbarer Rücklauf
  • mitlere Rücklaufquote
  • mittlere Erreichbarkeit aller Zielgruppen (kaum Junge)
  • Indentifizierbarkeit der Respondenten ist hoch
  • Geographische Reichweite ist mittel bis/hoch

Schriftlich

  • Kosten mittel/gering
  • langsamer Rücklauf
  • geringe Rücklaufquote
  • beinahe alle Zielgruppen erreichbar
  • Indentifizierbarkeit der Respondenten ist niedrig
  • Geographische Reichweite ist mittel/hoch

Online

  • Kosten sehr gering
  • schneller Rücklauf
  • mittlere Rücklaufquote
  • mittlere Erreichbarkeit aller Zielgruppen (kaum Alte)
  • Indentifizierbarkeit der Respondenten ist sehr niedrig
  • Geographische Reichweite ist sehr hoch
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30
Q

Befragungsartefakte Definition

A

Ein Befragungsartefakt ist eine Tendenz, auf eine Frage

systematisch anders zu antworten als es dem Messziel entspricht.

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31
Q

Formal erfassbare Befragungsartefakte

A
  • Tendenz zur Mitte (bei mehrstufigen Skalen werden eher die mittleren Stufen gewählt)
  • Ja-Sage-Tendenz (inhaltsunabhängige Zustimmungstendenz)
  • Halo-Effekt (Gedanken oder Gefühle, die eine Frage ausgelöst hat, beeinflussen die Antwort auf die nächste Frage)
  • Reihenfolge-Effekte (vorhergehende Fragen beeinflussen, wie nachfolgende Fragen bewertet werden)
  • Item Nonresponse (bewusste Antwortverweigerung bspw. auf unangenehme Fragen)
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32
Q

Nur innhaltlich erfassbare Befragungsartefakte

A
  • Soziale Erwünschtheit (Antwort entspricht sozialer Norm statt eigener Ansicht)
  • Retrospektionseffekt (Ereignisse werden im Rückblick positiver oder negativer bewertet)
  • Rückschaufehler (Erinnerung wird durch die heutige Situation verfälscht)
  • Konsistenzeffekt (Versuch, Aussagen inhaltlich stimmig zu beantworten)
  • Informiertheits-Effekt (Antwort entspricht Wissensstand statt eigener Einschätzung)
  • Kognitive Überforderung (Antwort obwohl Frage nicht verstanden wurde)
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33
Q

Grundregeln der Frageformulierung

A

Einfach und klar
– Keine Fremdwörter, kein (Spezialisten-)Slang, keine ungängigen Abkürzungen
Kurz und präzise
– Konkreter Zeitbezug: „Wie oft waren Sie in den letzten 3 Monaten im Kino?“
Keine doppelten Negationen
– Nicht: „Es ist nicht gut, wenn Kindern ihren Eltern nicht gehorchen“
Neutrale Formulierungen/ keine Suggestivfragen
– Nicht: „Sind Sie für höhere Steuern für Bonzen?“
– Nicht: „Sind Sie nicht auch der Meinung, dass …?“
Eindimensionale Fragen
– Nicht: „Wie zufrieden sind Sie mit Lohn und Aufstiegschancen?“
Keine Überforderung des Befragten
– Nicht: „Wie viel % Ihres Einkommens zahlen Sie für Ihre Miete?“
Keine hypothetischen Fragen
– Nicht: „Stellen Sie sich vor, Sie würden morgen im Lotto gewinnen. Was würden Sie fühlen?“
Keine falschen Prämissen
– Nicht: „Wann haben Sie mit dem Rauchen aufgehört?“

34
Q

Regeln zur Fragebogengestalltung

A
  • Entwerfen eines ansprechenden Anschreibens bzw. Ansprachetextes
  • Respondenten auf den erforderlichen Zeitaufwand hinweisen
  • Übersichtliche Gestaltung des Fragebogens
  • „Richtige” Reihenfolge der Fragen (von leicht nach schwer, ggf. Filter oder Gabelungen), selbsterklärende Frageführung
  • Rotation von Fragen und Frageblöcken
  • Abwechslung in den Fragetechniken (z.B. geschlossen vs. offen)
  • Begrenzung des Umfangs - hypothesengeleitete Fragenauswahl!
  • Rel. geringe Rücklaufquote bei schriftlichen Befragungen bedenken
  • Pretest durchführen !!!
35
Q

Online Befragungen ermöglichen:

A

• Individualisierung von Fragen (Anpassung von Fragen an
vorangegangene Angaben)
• Fragefolgen (Filter/Gabelungen)
• Rotation von Fragen und Frageblöcken
• Plausibilitätskontrollen, Ausfüllkontrollen
• Erfassung der Bearbeitungszeit
• Zugangsverwaltung und Quotensteuerung
• Zufällige Zuordnung von Respondenten zu Experimentalgruppen

36
Q

Vorteile der Online-Befragung

A

• Geringe Kosten, v.a. bei geographisch verteilten Befragten
• Hohe Rücklaufgeschwindigkeit
• Daten sofort verfügbar -> einfache und schnelle Auswertung,
keine Übertragungsfehler
• Multimedia-Befragungen möglich (mit Filmen/Bildern)
• Interviewereinfluss entfällt

37
Q

Nachteile der Online-Befragung

A

• Geringe Rücklaufquoten, hohe Abbruchquoten -> schlechte
Ausschöpfung der Stichprobe
• Internetreichweite immer noch zu gering für bevölkerungsrepräsentative
Erhebungen
• keine Kontrolle über Erhebungssituation

38
Q

Panelforschung

Definition und Arten

A

Defintion :regelmäßig wiederholte Messung derselben Variablen bei denselben
Erhebungseinheiten (Längsschnittstudie, personenidentische Mehrfachbefragung)
Arten: Haushaltspanel/Handelspanel

39
Q

Panelforschung

Vor und Nachteile

A

+ geeignet für laufendes Produkt-Monitoring
+ Veränderungen nicht nur registrierbar, sondern auch kausal erklärbar
+ Stichproben- und Erhebungsfehler gleichen sich im Längsschnitt aus
+ problemloses Einschalten in repräsentative Standardpanels, z.B. GfK Haushalts- und Handelspanel für Testmarkt Hassloch
+ Auswerten von verbundenen Datenbanken (Scannerdaten, Split-Kabel-TV, Telemeter)
- Panelselektionseffekt: Repräsentativitätsproblem (z.B. wg. Incentivierung der Teilnehmer )
- Panelsterblichkeit: durch Tod oder Umzug
- Paneleffekt: Bewusstwerdung des Verhaltens, dadurch Verhaltensänderung
- Panelroutine: Ermüdungseffekte
—> Panelpflege: ein Drittel pro Jahr erneuern, bedeutet aber hohe Kosten

40
Q

Die Beobachtung

Definition

A

Unter einer Beobachtung versteht man eine von Personen oder technischen Hilfsmitteln vollzogene systematische Erfassung vonsinnlich wahrnehmbaren Sachverhalten zum Zeitpunkt ihresGeschehens.

41
Q

Die Beobachtung

Typische Anwendungsbereiche

A

• Studien, in denen Aussagen von Personen gefärbt sein können
(z.B. zur Diskriminierung von Minoritäten, Einstellung zu polarisierenden Marken)
• Studien über Ereignisse, die entweder unvollständig und selektiv erinnert werden bzw. als kritisch wahrgenommen werden
(z.B. Studien über Kontakte mit der Polizei, Ablehnung im Freundeskreis)
• Ermittlung von komplexen Interaktionen
(z.B. teil-/unbewusste Handlungsabläufe z.B. am Fertigungsband, in Verhandlungen)
• Situationen, in denen verbale Auskünfte nicht möglich sind
(z.B. von Kindern oder Tieren, z.B. zu Produktpräferenzen)
• Studien, in denen es nicht auf verbale Auskünfte ankommt
(z.B. Studien zur nonverbalen Kommunikation, z.B. von Verkäufern)

42
Q

Die Beobachtung

Vor und Nachteile

A

Vorteile:
Geschehnisse werden während ihres spontanen Vollzuges und zusammen mit der speziellen Umweltsituation festgehalten
• Die Beobachtung ist unabhängigvon der Auskunftsbereitschaft der Probanden
• Keine Interviewereinfluss

Nachteile:
• 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 Konstrukte notwendig
• Nicht grundsätzlich objektiver als Befragung

43
Q

Varianten der Beobachtung

A

Persönliche Beobachtung
Verdeckt vs. offen – ist Beobachter erkennbar (z.B. Geschmackstest) oder nicht (z.B. versteckt hinter Spiegelscheibe, getarnt als Kunde)
Teilnehmend vs. nicht-teilnehmend – nimmt er am beobachteten Prozess teil (z.B. als Testkäufer)
Systematisch (mit standardisiertem Schema) vs. unsystematisch

Apparative Beobachtung
Blickaufzeichnung, Schnellgreifbühne
Hautwiderstandsmessung, Stimmfrequenzanalyse
Telemeter, Programmanalysator, Scanning

Nicht-reaktive Erhebungen
Für den Messvorgang bedarf es keiner Reaktion des Messobjektes auf einen Messstimulus, d.h. Forscher und Proband treten nicht in Kontakt zueinander.
Analyse physischer Spuren (z.B. Fingerspuren an Testern als Indikator der Beliebtheit von Kosmetika), Berichte, Verzeichnisse (z.B. Inhaltsanalyse von Geschäftsberichten als Indikator für Kundenorientierung von Unternehmen)

44
Q

Das Experiment

Defintion und Bedingunden für Kausalität

A

Def:
Eine Untersuchung, mit der ein Abhängigkeitsverhältnis unter kontrollierten Bedingungen ursächlich erklärt werden soll. Das Dann (abhängige Variable) muss ausschließlich durch das Wenn (unab. Var.) verursacht worden sein (Kontrolle aller weiteren unabh. Var.).

Bedingungen für Kausalität

  1. Zusammenhang: X und Y variieren gemeinsam
  2. Zeitliche Ordnung: Erst Manipulation von X (unabh. Var.), danach Veränderung von Y (abh. Var.)
  3. Konstanz / Kontrolle weiterer Einflussvariablen
45
Q

Laborexperiment

A

Forscher schaffte eine Situation mit den Bedingungen, die er benötigt, und in der er eine oder mehrere Variablen manipuliert und andere kontrolliert.
Interne Validität = hohe Gültigkeit der Ergebnisse

46
Q

Feldexperiment

A

Forscher nutzt eine realistische Situation, in der eine oder mehrere Variablen manipuliert werden, so sorgfältig, wie es die Situation gestattet.
Externe Validität = gute Übertragbarkeit der Ergebnisse auf die Realität

47
Q

Messtheoretische Grundlagen

Konnstrukt

A

auch Dimension/Faktor
Kriterium, nach dem man Objekte klassifizieren/ messen möchte
(nicht direktbeobachtbar/ messbar).

48
Q

Messtheoretische Grundlagen

Indikator

A

(auch Item/ Variable)
Kriterium, nach dem man Objekte klassifizieren kann (direkt beobachtbar/ messbar).
Komplexe Konstrukte werden häufig über mehrere Items erfasst
(„Multi-Item-Skalen“).

49
Q

Messtheoretische Grundlagen

Ausprägung

A

Abstufung, die einem Objekt auf einer Variablen zukommt (z.B. „unwahrscheinlich“, „vielleicht“, „wahrscheinlich“)

50
Q

Messtheoretische Grundlagen

Skalieren

A

Abstrakter Vorgang, bei dem den Ausprägungen Zahlenwerte

zugewiesen werden: z.B. 1: „unwahrscheinlich“, 2: „vielleicht“

51
Q

theoretisches Konstrukt

Defintion

A

Ein theoretisches Konstrukt ist eine nicht direkt beobachtbare
(latente) Größe (“… an abstract entity which represents the ‘true’, nonobservable
state or nature of a phenomenon”)
Beispiel: “Produktdesign”, “Kundennähe”,

52
Q

Konstruktmessung

Konzeptualisierung

A

Die Konzeptualisierung ist die Erarbeitung der Konstruktdimensionen

53
Q

Konstruktmessung

Operationalisierung

A

Die Operationalisierung ist die auf der Konzeptualisierung aufbauende Entwicklung eines Meßinstruments = Indikatoren

54
Q

Nichtmetrische Skalenniveaus
Nominalniveau-die einfache Klassifizierung

Definition, Beispiel, Anwendung

A

Definition: Die Ausprägungen des Merkmals sind eindeutige Kategorien. Es ist lediglich bestimmbar,ob eine Ausprägung gleich oder ungleich einer anderen ist (Äquivalenz).

Beispiel: Merkmal: Farben eines Produkts
Ausprägungen: 1: schwarz / 2: grau / 3: weiß / 4: rot

Anwendung: Da die Zahlen keine Aussagekraft haben, ist deren Verwendung für viele Rechenoperationen
sinnlos.

55
Q

Nichtmetrische Skalenniveaus
Ordinalniveau- die einfache Rangordnung

Defintion, Beispiel, Anwendung

A

Definition: Die Ausprägungen des Merkmals sind eindeutige, geordnete Kategorien. Es ist bestimmbar, ob eine Ausprägung einen höheren Rang hat als eine andere (Ordnung). Es sind allerdings keine Aussagen über die Abstände zwischen den einzelnen Messpunkten möglich.

Beispiel:
Merkmal: Altersklasse von beobachteten Personen
Ausprägungen: 1: Kinder / 2: Jugendliche / 3: junge Erwachsene /… / 6: Senioren

Anwendung: Da die Abstände zwischen den Messwerten nicht interpretierbar sind und die Größe der verwendeten Zahlen nur begrenzte Aussagekraft hat, sind arithmetische Operationen auch hier nicht zulässig.

56
Q

Metrische Skalenniveaus
Intervallniveau - die Rangordnung mit Aussagen über Abstände zwischen Messpunkten

Defintion, Beispiel, Anwendung

A

Definition: Die Ausprägungen des Merkmals sind eindeutige, geordnete, gleich breite Kategorien. Es ist bestimmbar, welchen Abstand zwei Ausprägungen haben. Problem: Abgrenzung zw. Ordinal- und Intervallskalierung in der Praxis nicht immer ganz eindeutig

Beispiel:
Merkmal: Temperatur
Ausprägung: Grad einer geeichten Skala (z.B. Celsius, Fahrenheit)

Anwendung: Viele arithmetische Operationen (z.B. Durchschnittstemperatur) sind zulässig.
Allerdings nicht alle, weil die Messskala einen willkürlich gewählten Nullpunkt hat.

57
Q

Metrische Skalenniveaus
Rationiveau: mit interpretierbaren Abständen und Nullpunkten

Defintion, Beispiel, Anwendung

A

Definition: Die Ausprägungen des Merkmals sind eindeutige, geordnete, gleich breite Kategorien, deren unterste als absoluter Nullpunkt definiert ist. Bestimmbar: Proportionen.

Beispiel:
Merkmal: Wiederholungskaufrate einer Marke
Ausprägungen: Prozentzahlen zwischen 0 und 100

Anwendung: Bei Ratioskalen sind alle Arten von Rechenoperationen zulässig, die Möglichkeiten der Datenanalyse sind also nicht beschränkt.

58
Q

Streben nach hohen Skalenniveaus

A

Grundsätzlich strebt man bei der Entwicklung von Messinstrumenten ein möglichst hohes Messniveau an.
Je höher das Messniveau, desto höher der Informationsgehalt und die Analysemöglichkeiten.
Manche Merkmale (Geschlecht, Berufsgruppen) lassen nur Messungen auf nominalem Niveau zu.
In der Praxis wird versucht, Skalen so zu gestalten, dass sie mindestens intervallskalierte Daten liefern, da sie die Anwendung von fast allen leistungsfähigen statistischen Verfahren erlauben.

59
Q

Gütekriterien der Messung

Valität (Gültigkeit)

A

Inhaltliche Genauigkeit
Frage: geben die Messinstrumente den Untersuchungsgegenstand tatsächlich wieder?
betrifft systematische (konstante)Fehler

60
Q

Gütekritierien der Messung

Relialibität (Verlässlichkeit)

A

Formale Genauigkeit
Frage: kann das Messergebnis als vom Messvorgang unabhängig angesehen werden?
betrifft unsystematische (variable) Fehler

61
Q

Auswahlverfahren

Totalerhebung

A

Grundgesamtheit wird vollständig erhoben. Bedingung:

Grundgesamtheit ist bekannt ist und liegt vor (z.B. Datenbanken für Patente, Kundendaten, zugelassene PKWs).

62
Q

Auswahlverfahren

Partialerhebung

A

Nur ein Teil der Grundgesamtheit wird erhoben. Zur Auswahl der Stichprobe werden Auswahlverfahren notwendig.

63
Q

Kernidee einer Repräsentativen Stichprobe

A

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 interessierenden Merkmale der Grundgesamtheit entsprechen, d.h. ein zwar verkleinertes, aber sonst realitätsgetreues Abbild der Gesamtheit darstellen.

64
Q

Repräsentative Auswahl

Zufallsauswahl

A

Jede Einheit der Grundgesamtheit hat die gleiche Wahrscheinlichkeit (> 0), in die Stichprobe zu gelangen. Bedingung: Grundgesamtheit liegt vollständig vor.

Bei der einfachen Zufallsauswahl werden die Stichprobenobjekte nummeriert und einzeln ausgewählt (z.B. durch Zufallszahlen, Schlussziffern, Buchstaben)

Bei der geschichteten Auswahl wird die Grundgesamtheit in homogene Gruppen eingeteilt (z.B. nach Geschlecht), aus denen dann jeweils zufällig eine Auswahl gezogen wird.

Bei der Klumpenstichprobe wird aus natürlichen “Klumpen” = Konglomerate von Untersuchungseinheiten (z.B. Planquadrate eines Stadtplans, Schulklassen) eine
zufällige Auswahl gezogen und mit allen ihren Elementen in die Stichprobe einbezogen.

65
Q

Repräsentative Auswahl

Gesteuerte Auswahl

A

Hier werden Subjekte nach vorher festgelegten Kriterien ausgewählt.

Bei der Quotenauswahl sollen in der Stichprobe bestimmte Merkmal (z.B. Alter, Geschlecht) genau so häufig vorkommen wie in der Grundgesamtheit. Subjekte werden so ausgewählt, dass die Qutenvorgabe erfüllt wird.

66
Q

Datenmatrix

A

Y Zeilen = Fälle: Messobjekte (z.B. Probanden)

X- Spalten= Messvariablen (zB. Antworten)

67
Q

Arten von Variablen

A

• unabhängige Variable (Exogene, Prädiktor, Determinante, Treatment) (u.V.)
Ihr Einfluss auf eine abhängige Variable soll untersucht werden; bei Experimenten werden ihre Ausprägungen vom Versuchsleiter planmäßig variiert
(manipuliert).
• abhängige Variable (Endogene, Resultante, Outcome) (a.V.)
Variable, deren Abhängigkeit von der unabhängigen Variablen Gegenstand der Untersuchung ist.
• Störvariablen
Alle Variablen, die neben der unabhängigen Variable einen Einfluss auf die abhängige Variable haben. Wenn möglich, müssen sie in einer Untersuchung zusätzlich erfasst werden, damit ihr Einfluss in der statistischen Auswertungermittelt werden kann.

68
Q

Datenauswahl nach Variablenanzahl

A

Univariat (1)
• Häufigkeitsverteilungen (absolut/relativ)
• Lageparameter: arithmetisches Mittel, Median, Modus
• Streuungsparameter: Varianz, Standardabweichung

Bivariat (2)
• Kreuztabellierung
• Korrelationsanalyse
• Einfache Regressionsanalyse

Militvariat (3 und mehr)
• Dependenzanalyse
• Interdependenzanalyse

69
Q

Univariat

Lageparameter

A

geben an, wo der Schwerpunkt einer Verteilung liegt.
Die alleinige Angabe von Lageparametern für die Charakterisierung einer Häufigkeitsverteilung kann irreführend sein.

Modus
Bei niedrigstem Messniveau (Nominalskalierung) ist die Angabe des Modus zur Beschreibung der Verteilung üblich.
Der Modus ist der Wert, der in einer Verteilung am häufigsten auftritt.

Median
Wenn die Daten mindestens ordinalskaliert sind, dann ist die Verwendung des Medians zulässig.
Der Median ist der Wert, der eine Verteilung in 2 gleich große Teilmengen separiert.
Bei einer ungeraden Zahl von Messwerten ist der Median der in der Mitte liegende Wert, bei einer geraden Zahl ist der Median das arithmetische Mittel, der in der Mittel liegenden Werte.

Arithmetisches Mittel
Bei intervall- und ratioskalierten Daten kann das arithmetische Mittel berechnet werden.
Das arithmetische Mittel bestimmt sich aus dem Quotient der Summe der Messwerte und ihrer Anzahl.

70
Q

Univariat:

Streuungsparameter

A

Streuungsmaße geben die Homogenität bzw. Heterogenität der Messwerte-Verteilung an.

Spannweite
Bei ordinalskalierten Daten ist die Spannweite anwendbar. Die Spannweite gibt die Distanz zwischen dem größten und dem kleinsten Messwert an. Die Spannweite ist ein sehr grobes Instrument, das außerdem sehr empfindlich gegenüber Ausreißern ist.

Interquartile Distanz
Bei Ordinalskalierung ist die interquartile Distanz anwendbar. Sie gibt an, über welchen Wertebereich die mittleren 50% der Messwerte verteilt sind. Zur Bestimmung dieser Distanz braucht man das obere und das untere Quartil (25% und 75%-Punkte).

Varianz
Die Varianz ergibt sich aus dem Durchschnitt der quadrierten Abweichung zwischen den einzelnen Messwerten und dem arithmetischen Mittel. Je weiter die einzelnen Messwerte vom arithmetischen Mittel abweichen, je heterogener also die Verteilung ist,
desto größer ist die Varianz. Aufgrund der Quadrierung liegen die Werte in einer anderen Größenordnung als die Ausgangswerte.

71
Q

Bivariat

Kreuztabellen

A

Kreuztabellen enthalten die absoluten und/ oder relativen Häufigkeiten von Kombinationen bestimmter Merkmalsausprägungen. Die Häufigkeiten werden ergänzt durch deren Randsummen, die die sogenannten
Randhäufigkeiten bilden

72
Q

Bivariat

Korrelation

A

Bei mindestens intervallskalierten Variablen kann der Korrelationskoeffizient nach Pearson angegeben werden.
Die Korrelation gibt die Stärke des linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen an.
(Wertebereich zwischen -1 und +1).
Eine Korrelation sagt noch nicht, ob eine Größe die andere kausal beeinflusst, ob beide von einer dritten Größe kausal abhängen, oder ob überhaupt ein Kausalzusammenhang besteht.

73
Q

Multivariat

Dependenzanalyse

A

Bei der Dependenzanalyse wird ein Kausalzusammenhang derart unterstellt, dass (eine) abhängige Variable(n) von (einer) unabhängigen Variable(n) beeinflusst (wird) werden.

  • Varinazanalyse
    Wie beurteilen Kunden das Image eines Unternehmens im Vergleich zum Wettbewerb?
  • Regressionsanalyse
    Wie hängt die Absatzmenge eines Produktes von seinem Preis, den Werbeausgaben und den Vertreterbesuchen ab?
  • Diskriminanzanalyse
    Lässt sich mithilfe der Variablen Alter, Intelligenz und Einkommen bestimmen, ob eine Person kreditwürdig ist oder nicht?
  • Conjoint Measurement
    Welches Paket an Produkteigenschaften wird vom Kunden gegenüber anderen präferiert?
  • Kausale Strukturanalyse
    Sind Kundenzufriedenheit und -treue von der Produktqualität undServicequalität eines Anbieters abhängig?
74
Q

Multivariat

Interdependenzanalyse

A

Bei der Interdependenzanalyse wird nicht in abhängige und unabhängige Variablen unterschieden. Es werden wechselseitige Beziehungen unterstellt und ohne Richtungszusammenhang analysiert.

  • Faktoranalyse
    Lässt sich die Vielzahl der Eigenschaften, die Käufer von
    Automobilen als wichtig empfinden, auf wenige komplexe Faktoren reduzieren?
  • Clusteranalyse
    Lassen sich die Kunden eines Kaufhauses entsprechend ihren Eigenschaften und Bedürfnissen in Gruppen einteilen?
  • Multidimensionale Analyse
    Wie beurteilen Kunden das Image eines Unternehmens im Vergleich zum Wettbewerb?
75
Q

Interdependenzanalyse

Faktoranalyse

A

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.

Aufgaben:
- Aus einer großen Menge an beobachteten Variablen werden Faktoren gebildet, so dass möglichst viele Variablen mit minimalem Informationsverlust
zusammengefasst werden.
- Latente Verursachungsgründe (Faktoren) aufdecken, die hinter den beobachteten Variablen stehen.
- Gewonnene Faktoren sind besser interpretierbar als viele einzelne korrelierte Variablen.

76
Q

Interdependenzanalyse:

Clusteranalyse

A

Ziel: Aggregation von Fällen

Prinzip:
Ähnliche Fälle werden zusammengefasst und von unähnlichen abgegrenzt. Dafür werden Fälle nach Eigenschaften gruppiert, so dass die einzelne Gruppe möglichst homogen ist, die Unterschiede zwischen den Gruppen aber möglichst groß sind.

Anforderungen:Zur Clusterbildung können sowohl nicht-metrische als auch metrische Variablen verwendet werden.
Cluster sollen deutlich strukturiert (intra-homogen,
inter-heterogen) und sinnvoll interpretierbar sein.

77
Q

Dependenzanalyse:

Varianzanalyse

A

Prinzip: Aufgrund der Zugehörigkeit zu einer Gruppe sollen Unterschiede in(Kombinationen von) Merkmalen erklärt werden können

Anforderung:
Über eine oder mehrere nicht-metrisch skalierte u.V. wird die Gruppenzugehörigkeit bestimmt, die Unterschiede in einer oder mehreren metrisch skalierten a.V. erklärt

78
Q

Dependenzanalyse:

Regressionsanalyse

A

Bei einer Regressionsanalyse 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) untersucht.

79
Q

Kontingenzen

A

Zusammenhänge zwischen Variablen sind meist nicht universell gültig, sondern von Kontingenzen beeinflusst, sodass sich Stärke und/oder Richtung des Zusammenhangs verändern.

Bei Einflüssen durch Stör- oder Kovariablen ist die Höhe der Korrelation zwischen einer unabhängigen und einer abhängigen Variablen von den Ausprägungen einer dritten Variable abhängig.

80
Q

Moderiende Variablen

A

Moderierende Variablen wirken verstärkend/abschwächend oder richtungsändernd
auf die Beziehung zwischen einer unabhängigen und einer abhängigen Variablen.

Sie stehen zur unabhängigen Variable in keiner Abhängigkeitsbeziehung.
Sie befinden sich bezüglich der Beeinflussung der abhängigen Variable (y) mit der unabhängigen Variable (x1) auf gleicher Ebene.

81
Q

Mediierende Variablen

A

Mediierende Variablen wirken intervenierend auf die Beziehung zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen. Sie korrelieren sowohl mit der unabhängigen als auch mit der abhängigen Variable.

In Abhängigkeit des Analysefokus wechseln mediierende Variablen ihre Rolle. Gegenüber der unabhängigen Variable (x1) fungieren sie als abhängige Variable, gegenüber der abhängigen Variable (y) als unabhängige Variable.

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