Marktforschung an der Universität Hamburg

Karteikarten und Zusammenfassungen für Marktforschung an der Universität Hamburg

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Beispielhafte Karteikarten für Marktforschung an der Universität Hamburg auf StudySmarter:

Single- vs- Multi-Item-Skalen

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Logistische Regression – Vorgehensweise

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Exploratorische Faktorenanalyse – Vorgehensweise

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Grundidee der Faktorenanalyse

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Zusätzliches Phänomen der mehrfaktoriellen Varianzanalyse

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Grundidee der Logistischen Regression

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Welches Ziel hat die Faktorenanalyse?

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Welche Anforderungen werden an eine Instrument-Variable gestellt?

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Formen der Faktorenanalyse

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Bestimmung der Faktorenanzahl

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Kommunalität

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Test auf Multikollinearität

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Beispielhafte Karteikarten für Marktforschung an der Universität Hamburg auf StudySmarter:

Marktforschung

Single- vs- Multi-Item-Skalen

Vorteile von Single-Item-Skalen:

• Schneller & günstiger zu erfragen

• Weniger belastend & irritierend für Probanden 

• geringere Abbruchrate

Vorteile von Multi-Item-Skalen:

• Komplexe Konstrukte können umfassend erfasst werden

• Güte der Konstrukte kann getestet werden

Empfehlung Rossiter: 

• Single-Item-Skalen, wenn Objekt und Attribut konkret sind („a horse is a horse“)

Marktforschung

Logistische Regression – Vorgehensweise

 Formulierung des Modells
 Überprüfung der Annahmen der Logistischen Regression
• Keine Multikollinearität
• Keine Autokorrelation
 Identifikation von Ausreißern
 Cook‘s Distance
 Schätzung des Modells
 Überprüfung der Modellgüte
 Interpretation der Koeffizienten

Marktforschung

Exploratorische Faktorenanalyse – Vorgehensweise

 Überprüfung der Eignung des Datenmaterials für die Faktorenanalyse
 Faktorextraktion
 Faktorrotation
 Interpretation der Faktoren
 Beurteilung der Güte von Faktorenanalyse-Lösungen

Marktforschung

Grundidee der Faktorenanalyse

–> Die Faktorenanalyse reduziert eine Vielzahl von Variablen auf wenige voneinander
unabhängige Einflussfaktoren

Motivation:

• Validierung von reflektiven (!) Multi-Item-Konstrukten 

• Die Datenflut wird bei vielen Variablen leicht unübersichtlich 

• Sind die Variablen nicht voneinander unabhängig, kommt es bei der Untersuchung von Wirkungszusammenhängen zu Fehlern (Beispiel: Regression)

Marktforschung

Zusätzliches Phänomen der mehrfaktoriellen Varianzanalyse

Interaktionen zwischen Faktoren

Die Wirkung der Kombination von X1 + X2 ist größer als die Summe der Einzelwirkungen

Marktforschung

Grundidee der Logistischen Regression

AV binär; daher keine Normalverteilung

• Betrachtung der Wahrscheinlichkeit, dass die zu erklärende Variable den Wert 1 annimmt: p(yk=1)
-> kontinuierliche abhängige Variable
• Betrachtung des Chancenverhältnisses (Odd): p(yk=1) / [1 – p(yk=1)]
• Betrachtung des Logarithmus des Odd (Logit)

Marktforschung

Welches Ziel hat die Faktorenanalyse?

Die Faktorenanalyse reduziert eine Vielzahl von korrelierenden Variablen auf wenige voneinander unabhängige (unkorrelierende) Einflussfaktoren -> Zusammenfassen von Merkmalen zu Faktoren anhand von Korrelationen (messen Items Ähnliches)

Marktforschung

Welche Anforderungen werden an eine Instrument-Variable gestellt?

– Stark korreliert mit endogener unabhängiger Variable x (starkes Instrument)
– Nicht korreliert mit Fehlerterm e (valides Instrument)
– Mindestens so viele Instrument-Variablen wie endogene unabhängige Variablen

Beispiel Eiscreme

Problem: Preis und Nachfrage abhängig vom Wetter (nicht beobachtbar)

Marktforschung

Formen der Faktorenanalyse

Exploratorische Faktorenanalyse: 

• Faktorstruktur nicht bekannt / nicht vorgegeben 

• Exploratorische Faktorenanalyse deckt Faktorstruktur auf 

Konfirmatorische Faktorenanalyse: 

• Faktorstruktur ist bekannt / wird vorgegeben 

• Konfirmatorische Faktoranalyse prüft die Güte dieser Faktorstruktur 

• Ansatz basiert auf Strukturgleichungsmodell

– Häufig beide Verfahren nacheinander angewandt: 

• Exploratorische Faktorenanalyse identifiziert Faktoren 

• Konfirmatorische Faktorenanalyse liefert Gütemaße

Marktforschung

Bestimmung der Faktorenanzahl

  • Kaiser-Kriterium: Extrahiere nur Faktoren mit Eigenwerten größer 1 

Eigenwert: Erklärungsbeitrag eines Faktors in Hinblick auf die Varianz aller Variablen 

  • [Scree-Test: Plotte die Eigenwerte gegen die Zahl der Faktoren – Der erste Punkt links
    vom Knick in der Funktion (Ellenbogen) gibt die Zahl der zu extrahierenden Faktoren an.]
    -> Problem: meist kein Knick erkennbar

  • besonders gut interpretierbar

  • bestimmte Anzahl an Faktoren

  • mindestens x% der Varianz erklärt

Marktforschung

Kommunalität

Teil der Varianz einer Variablen, der durch die gemeinsamen Faktoren erklärt wird

Marktforschung

Test auf Multikollinearität

 Bivariate Korrelationskoeffizienten 

-> Hohe Korrelationen sind ein Zeichen für Multikollinearität.

 Toleranzen:
• Regression einer unabhängigen Variablen auf alle anderen unabhängigen Variablen
• Toleranz der Variablen: 1-R2 dieser Regression
(Variance Inflation Factor (VIF = 1 / Toleranz)
• Kleine Toleranzwerte sind ein Zeichen für Multikollinearität (Daumenregel: < 0,5).

 Verändern sich die Regressionskoeffizienten und/oder ihre Standardfehler, wenn
man unabhängige Variablen aus dem Modell herausnimmt?

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