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Betriebswirtschaftslehre (Fach) / Marktforschung (Lektion)

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• Definition Median Markiert die Grenze zwischen den oberen und unteren 50%
• Definition Modus Gibt den am häufigsten ermittelten Wert an
• Definition Spannweite Ist die Differenz zwischen dem größten und dem kleinsten Wert
• Definition Varianz Varianz ist das Maß für die Streuung aller Merktmalsauprägungen σ2=Σ(xi-xquer)2/n n = Anzahl der Beobachungenxquer = Mittelwert
• Definition Standardabweichung σ = ist die mittlere Abweichung oder Steuungσ=√Varianz
• Bivariate Verfahren - Kreuztabelle am häufigsten genutzte Form der Datenanalyse sie setzt keine metrischen Skalen voraus
• Bivariate Verfahren - Korrelationsanalyse Ermittelt die Strenge eines Zusammenhangs zwischen zwei Variablen (r = -1 bis 1) r = -1 (völlig gegenläufiger Zusammenhang)-1 < r < 0 (fallende Gerade)r = 0 kein linearer Zusammenhang0 < r < 1 (postitiver linearer Zusammenhang)r = 1 perfekter linearer Zusammenhang
• Bivariate Verfahren - Regressionsanalyse Kann die Beziehung zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen analysieren und Werte prognostizieren.Zu Beginn müssen die Variablen als unabhängig oder abhängig eingeteilt werden.
• Multivariate Verfahren - Dependenzanalyse Inwiefern ist eine oder mehrere unabhängige Variablen von einer oder mehrerer Variablen abhängig?- Multiple Regressionsanalyse- Varianzanalyse- Diskriminanzanalyse- Kontrastgruppenanalyse
• Multivariate Verfahren - Interdependenzanalyse Fragestellung ob ein Zusammenhang zwischen Variablen besteht, ohne dass eine Abhängigkeit unterstellt wird.- Clusteranalyse- Faktorenanalyse
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• Multivariate Verfahren - Varianzanalyse Analysis of Variance ANOVA Ähnlich zu Regressionsanalyse wobei die unabhängigen Variablen nicht mehtrisch skaliert sein müssen, abhängige jedoch schon. Sie überprüft ob zwischen den Variablen ein signifikanter Zusammenhang besteht.Ein- oder Mehrfaktorielle Varianzanalyse wenn Abhängigkeit von einem oder Mehreren Faktoren besteht.
• Voraussetzungen für die Varianzanalyse (4) - GRundgesamtheit muss normalverteilt sein- Es muss stets eine ZUfallsausawahl sein- erklärte und unerklärte Varianzen müssen additiv miteinander verknüpft sein- die Varianzen in den Gruppen sollten in etwa gleich sein (homogen)
• Multivariate Verfahren - Diskriminanzanalyse Ähnlichkeit zur Regressionsanalyse, jedoch müssen die unabhängigen Variablen metrisch und die abhängigen nominal skaliert sein. Bietet die Möglichkeit aufgrund vorhandener Datensätze prognosen für neue Datensätze zu treffen.
• 4 Fragestellungen welche mittels Diskriminanzanalyse beantwortet werden? - Wie können Gruppen von Untersuchungseinheiten anhand bestimmter Merkmale getrennt werden?- Welche Merkmale trennen die Gruppen am besten?- Welchen Anteil hat jede unabhängige Variable an der Trennung der Gruppe?- Welchen der GRuppen sollen neue Datensätze zugeordnet werden?
• Multivariate Verfahren - Kontrastgruppenanalyse Das Skalierungsniveau ist zu beachten. Es gibt für jede Skala ein Kontrastgruppenverfahren! Sie ermöglicht anhand der Vorhersagevariable (Prädiktorvariable) eine Stichprobe in Teilsegmente zu teilen, sodass die Zielvariable in den verschiedenen Segmenten signifikant unterschiedliche Ausprägungen aufweist. Dadurch können Muster erkannt werden. Darstellung anhand Baumdiagramm.
• Multivariate Verfahren - Faktorenanalyse Eine größere Anzahl an Variablen wird auf eine kleinere Anzahl unabhängiger Faktoren zurückgeführt. Variablenreduktion, zB IQ
• Multivariate Verfahren - Clusteranalyse Objekte werden zu Gruppen zusammengefasst die in sich homogen, nach außen jedoch heterogen sein. Ähnlichkeiten und UNähnlichkeiten finden. Sagmentierungskriterien aufstellen und anhand derer die Untersuchungsobjekte in einem mehrdimensionalen Raum platzieren. Verschiedene Merkmale stellen verschiedene Dimensionen dar. Abstand stellt Ähnlichkeiten oder Unähnlichkeiten dar => Proximitätsmaß. Dann Objekte zu heterogenen Gruppen zusammenfassen.
• Fehlerquellen bei multivariaten Analysen (4) - Skalenniveau - Ordinalskalen werden in intervallskalen uminterpretiert- Interpretationsspielräume - die am leichtesten zu interpretierte Lösung wird als Ergebnis angesehen, die anderen Möglichkeiten nicht beachtet- Eingesetzter Verfahrenstyp - wird oft nicht in den Berichten erwähnt- Datenkonsitenz - Datenlücken, fehlerhafte Extremwerte, Fehlkodierungen

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