Marktforschung. Sommersemester 2015

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1 Fakultät für Wirtschaftswissenschaften Professur für Marketing und Handelsbetriebslehre Technische Universität Chemnitz Fakultät für Wirtschaftswissenschaften Lehrstuhl für Marketing und Handelsbetriebslehre Prof. Dr. Cornelia Zanger Dipl.-Kfm. Sebastian Pyka Sommersemester 2015 Gliederung 1 Einleitung 2 Problemformulierung 3 Typische Forschungsansätze der 4 Entwicklung von Messinstrumenten 5 Formen der Datenerhebung 6 Stichprobenziehung 7 Datenauswertung als Phase des sprozesses 8 Ergebniskommunikation 104

2 Lernziele des Gliederungspunktes 1. Neben den Grundtypen von suntersuchungen kennen und verstehen Sie die unterschiedlichen Verfahren der Datenerhebung, wie Befragung, Beobachtung und Experiment. 2. Sie kennen und verstehen die charakteristischen Merkmale der Verfahren der Datenerhebung und können diese voneinander abgrenzen. 3. Sie kennen weiterhin die verschiedenen Formen der Befragung, der Beobachtung und des Experiments, können diese voneinander abgrenzen und deren Unterschiede benennen. 105 Gliederung 5 Formen der Datenerhebung 5.1 Grundtypen von suntersuchungen Primär- und Sekundärforschung Quantitative und qualitative Querschnitt- und Längsschnittuntersuchungen Ein-Themen- und Mehr-Themenuntersuchungen 5.2 Befragungsverfahren Standardisierte Befragungsmethoden Methoden der qualitativen Befragung 5.3 Beobachtungsverfahren 106

3 Primär- und Sekundärforschung Primärforschung die für die Lösung eines s-problems relevanten Daten werden erstmalig/neu erhoben. field research Sekundärforschung es werden Daten herangezogen, die bereits zu einem früheren Zeitpunkt oder für andere oder ähnliche Zwecke erhoben wurden. desk research 107 Vorgehen bei Informationsproblemen im Marketing Informationsproblem Interne Datenquelle ja Sekundärforschung nein ja Externe Datenquelle ja nein Primärforschung nein Problem gelöst? ja Information an Entscheider Quelle: Weis, C.; Steinmetz, P.:, 6. Aufl., Ludwigshafen 2005, S

4 Informationsquellen für die Sekundärforschung 1 Umsatz- und Absatzstatistiken nach Produkten, Produktgruppen nach Kunden nach Verkaufsgebieten nach Regionen nach Ländern nach Distributionswegen Kostenrechnungen nach Kostenarten nach Marketing-Kostengruppen (Werbung, Verkauf usw.) nach Distributionswegen Deckungsbeitragsrechnungen nach Produkten, Produktgruppen, usw. Außendienstberichte über Besuche über Angebote über Aufträge über gefahrene Kilometer usw. Quelle: Weis, C.; Steinmetz, P.:, 6. Aufl., Ludwigshafen 2005, S Statistiken über Reklamationen über Produktion über Kapazität über Lagerbestände über Kundendiensttätigkeiten über Einkaufstätigkeiten Amtliche Statistiken Statistisches Bundesamt Statistische Landesämter Statistische Ämter der Städte Gemeindestatistik Statistiken der Bundesbehörden Bundestag Bundesrat Bundesministerien Statistiken der Landesbehörden Statistiken der Internationalen Behörden/Institution Europäische Gemeinschaft (EU, UNO, GATT, OECD, FAO usw.) Informationsquellen für die Sekundärforschung 2 Verbandstatistiken Bundesverband der Deutschen Industrie (BDI) Centrale Marketing-Gesellschaft der Deutschen Agrarwirtschaft (CMA) Deutsche Landwirtschaftsgesellschaft Verbände wie VDMA, ZVEI, VDA, usw. Statistiken der Industrie- und Handelskammern und Handwerkskammern Statistiken und Veröffentlichungen der wirtschaftswissenschaftlichen Institute Ifo-Institut für Wirtschaftsordnung Hamburger Weltwirtschaftsarchiv (HWWA) Institut für Weltwirtschaft Institut für Handelsforschung an der Universität zu Köln Forschungsstelle für den Handel, Berlin Veröffentlichungen der Verlage in Form von Fachbüchern Fachzeitschriften Forschungsberichten Zeitungen usw. Veröffentlichungen von Werbeträgern und Werbemittelherstellern Veröffentlichungen der Unternehmen Geschäftsberichte Firmenzeitschriften Kataloge Informationen von Nachschlagewerken Informationsdiensten Adressenverlagen (Adressbücher) Datenbanken Auskunfteien usw. 110

5 Vor- und Nachteile der Sekundärforschung Vorteile schnelle Informationsbeschaffung kostengünstige Informationsbeschaffung kann Primärforschung unterstützen weist oft die genaueren Werte aus (z.b. gesetzliche Grundlagen) gibt schnell einen Einblick in die Untersuchungsgebiete Nachteile Informationen sind nicht immer genau für das Problem geeignet auch Konkurrenz hat Zugriff darauf Daten sind oft veraltet Quelle: Weis, C.; Steinmetz, P.:, 6. überarb. u. erw. Aufl., Ludwigshafen 2005, S Gliederung 5 Formen der Datenerhebung 5.1 Grundtypen von suntersuchungen Primär- und Sekundärforschung Quantitative und qualitative Querschnitt- und Längsschnittuntersuchungen Ein-Themen- und Mehr-Themenuntersuchungen 5.2 Befragungsverfahren Standardisierte Befragungsmethoden Methoden der qualitativen Befragung 5.3 Beobachtungsverfahren 112

6 Quantitative Ansätze gute Strukturierbarkeit des Forschungsprozesses große Stichproben, Aussagen über Allgemeinheit, oft repräsentativ quantitative Aussagen auf Grundlage statistischer Auswertung i.d.r. geschlossene, standardisierte Befragungen Probleme: Komplexität des menschlichen Verhaltens abbilden kein Platz für Kreativität/Intuition und Erforschung tieferer Strukturen (Motive/Hintergründe) Scheingenauigkeit 113 Qualitative Ansätze 1 geringe Strukturierung des Forschungsprozesses kleine, nicht repräsentative Stichproben hohe Anforderungen an die Informationssammlung, aufwendig Tiefenstrukturen offen legen, keine Quantifizierung Besonderheiten im qualitativen sprozess: Offenheit Typisierung Kommunikativität 114

7 Besonderheiten im qualitativen Forschungsprozesses Offenheit: Typisierung: Kommunikativität: 115 Qualitative Ansätze 2 Gütekriterien in der qualitativen Objektivität: Reliabilität: Transparenz multipersonaler Diskurs bei Datenauswertung (Codierung): Intercoder-Reliabilität, Intracoder-Reliabilität Validität: konsensuelle Validierung kommunikative Validierung Kriteriumsvalidität: Übereinstimmungs- und Prognosevalidität Repräsentativität: 116

8 Vergleich qualitativer und quantitativer 1 Untersuchungsgegenstand Methoden / Quellen Stichprobe Qualitative Forschung problemorientierte, breite, integrierte Fragen; Gewichtung nach der Bedeutung inhaltlich, konkret, situativ vielfältige Quellen (Desk research, Expertengespräche, Analogien usw.); Absicherung der Ergebnisse durch Kombination und Querbezüge; Offenlegung des Weges zur Erkenntnisgewinnung; Argumentation die Realität prägt die Fragen und die Fragen prägen die Methoden klein, gründlich, (umfassend in der Sache) Quantitative Forschung eingeschränkte Fragen; analytische Splittung; untersuchbare Fragen abstrakt systematisch eingeschränkte Methodik (more of the same), Absicherung durch große Stichproben und statistische Tests; verdeckter Weg zur Erkenntnisgewinnung Methodik und machbares prägen die Fragen viele Untersuchungsobjekte, einseitig aus dem Blickwinkel des Forschers 117 Vergleich qualitativer und quantitativer 2 Auswertung Durchführung Qualitative Forschung beschreibend, strukturierend, entwickelnd hohes Anspruchsniveau; kaum delegierbar; Forschungsgruppen oder einzelne Forscher Hohes Anspruchsniveau bei der Interpretation und der Auswertung Quantitative Forschung Auswahl aus Fülle von Statistiken; oft schwache Interpretation und Integration nach Vorphase gut delegierbar; industrielle Forschung und rasche Produktion (u.a. EDV-Einsatz); mechanische Herstellung der Bezüge mit multivariaten Methoden Hohe Ungewissheit; viel Aufwand; Managebare, machbare Forschung typische Forschungsaufgabe, die den mit abschätzbarem Aufwand (Zeit, Forscher ganz beansprucht und sich Geld, Know-How); zu bewältigen mit schlecht in einzelne Episoden kurzen Efforts der Forschungsleiter im zerlegen lässt Ablauf (parallel zu ihren vielen übrigen Ausgaben) Quelle: Tomczak, T.: Forschungsmethoden in der Marketingwissenschaft, Marketing-ZfP, 14. Jg. (1992), Nr. 2, S

9 Gliederung 5 Formen der Datenerhebung 5.1 Grundtypen von suntersuchungen Primär- und Sekundärforschung Quantitative und qualitative Querschnitt- und Längsschnittuntersuchungen Ein-Themen- und Mehr-Themenuntersuchungen 5.2 Befragungsverfahren Standardisierte Befragungsmethoden Methoden der qualitativen Befragung 5.3 Beobachtungsverfahren 119 Definitionen Querschnittuntersuchungen Messungen an verschiedenen Elementen zum gleichen Zeitpunkt. Längsschnittuntersuchungen Messungen an den gleichen Elementen zu verschiedenen Zeitpunkten. Ein-Themenuntersuchungen Ein Thema ist Gegenstand der Untersuchung. Mehr-Themenuntersuchungen Mehrere Themenkreise sind Gegenstand der Untersuchung. 120

10 Gliederung 5 Formen der Datenerhebung 5.1 Grundtypen von suntersuchungen Primär- und Sekundärforschung Quantitative und qualitative Querschnitt- und Längsschnittuntersuchungen Ein-Themen- und Mehr-Themenuntersuchungen 5.2 Befragungsverfahren Standardisierte Befragungsmethoden Methoden der qualitativen Befragung 5.3 Beobachtungsverfahren 121 Definition Befragung ist eine Datenerhebungsmethode, die die Auskunftsperson durch verbale oder andere Stimuli (schriftliche Fragen, Bildvorlagen, Produkte) zu Aussagen über den Erhebungsgegenstand veranlasst. Quelle: Böhler, H.:, 3.Aufl., Stuttgart 2004, S

11 Systematisierung von Formen der Befragung nach Kommunikationsform nach Befragungsgegenstand nach Befragtenkreis nach Befragungshäufigkeit nach Standardisierungsgrad nach Art der Fragestellung nach Zielgruppe 123 mündlich schriftlich telefonisch elektronisch Ein-Themenbefragung Mehr-Themenbefragung (Omnibusbefragung) Einzelbefragung Gruppenbefragung einmalig mehrmalig (Panel) nichtstandardisiert standardisiert offene Fragen geschlossene Fragen Bevölkerungsumfrage Unternehmensbefragung Handelsumfrage Expertenbefragung Mitarbeiterbefragung Gliederung 5 Formen der Datenerhebung 5.1 Grundtypen von suntersuchungen Primär- und Sekundärforschung Quantitative und qualitative Querschnitt- und Längsschnittuntersuchungen Ein-Themen- und Mehr-Themenuntersuchungen 5.2 Befragungsverfahren Standardisierte Befragungsmethoden Methoden der qualitativen Befragung 5.3 Beobachtungsverfahren 124

12 Charakteristika standardisierter Befragungsmethoden die quantitative Auswertungen ermöglichen, die intersubjektiv überprüfbar und wiederholbar sind, die in mündlicher, fernmündlicher, schriftlicher oder computergestützter Form durchgeführt werden können Schriftliche Befragung Mündliche Befragung Telefonische Befragung Elektronische Befragung Quelle: Berekoven, L.; Eckert, W.; Ellenrieder, P. (2009): - methodische Grundlagen und praktische Anwendung, 12. Aufl., Wiesbaden 2009, S. 92ff; Hüttner, M.; Schwarting, U. (2002): Grundzüge der, 7. Aufl., München, Wien 2002, S. 68ff. 125 Vor- und Nachteile von Befragungsmethoden Kriterien Schriftliche Befragung Persönliche Befragung Telefonische Befragung Computerbefragung Datengenauigkeit sehr gut mittel bis sehr gut mittel bis sehr gut sehr gut Erhebbare Datenmenge groß sehr groß mittel bis sehr groß sehr groß Flexibilität gering sehr hoch mittel bis sehr hoch sehr hoch Externe Validität gering bis hoch sehr hoch hoch potentiell hoch Kosten pro Erhebungsfall sehr gering hoch bis mittel gering hoch Zeitbedarf pro Erhebungsfall mittel hoch bis mittel niedrig bis sehr niedrig niedrig bis sehr niedrig Durchführungsprobleme sehr gering zahlreich gering zahlreich Quelle: Hammann, P.; Erichson, B.:, 4. Aufl., Stuttgart 2000, S

13 Ablauf von Befragungen Befragungsziel Sammlung, Sichtung und Analyse vorhandenen Materials Informationsinterviews und Expertenbefragung Fragebogengrobskizze Festlegung des Auswahlverfahrens Hypothesenaufstellung Testfragebogen Festlegung der zu Befragenden Voransprache des zu Interviewenden Ausarbeitung eines Interviewleitfadens Schulung der Interviewer Testbefragung Überarbeitung Fragebogen Fragebogendruck Durchführung des Interview Eingangskontrollen der Fragebögen Aufbereitung Auswertung Interpretation Präsentation Berichtsband 127 Quelle: Weis, C.; Steinmetz, P.:, 6. Aufl., Ludwigshafen 2005, S. 126 Einflussfaktoren auf die Güte von Befragungen Motivation der/des Befragten Befragungssituation/-umfeld Fragebogengestaltung Güte (Defekte) in Befragungsergebnissen Fähigkeiten der/des Befragten Quelle: Steffenhagen, H.:, unveröffentl. Material, 1994, Abb

14 Gliederung 5 Formen der Datenerhebung 5.1 Grundtypen von suntersuchungen Primär- und Sekundärforschung Quantitative und qualitative Querschnitt- und Längsschnittuntersuchungen Ein-Themen- und Mehr-Themenuntersuchungen 5.2 Befragungsverfahren Standardisierte Befragungsmethoden Methoden der qualitativen Befragung 5.3 Beobachtungsverfahren 129 Qualitative Befragungsmethoden qualitatives Interview Gruppendiskussionen Projektive Verfahren Assoziative Verfahren Kreativitätstechniken Explorativ Psychologisches Tiefeninterview Fokussiert Kumuliert Kombiniert Kontradiktorisch TAT (Thematischer Apperzeptionstest) Personenzuordnungstest (Szondi-Test) Einkaufslistenverfahren Satzergänzungstest Wortassoziationstest Brainstorming Brainwriting 130

15 Vor- und Nachteile des qualitativen Interviews im Vergleich zur Gruppendiskussion Vorteile Nachteile hohe Aufmerksamkeit für den Auslösen gruppendynamischer Probanden Prozesse und soziales Verhalten nicht intensives Nachfragen möglich möglich hohes Involvement des Probanden höchste Anforderungen an Interviewer hohe Flexibilität in der Gesprächsgestaltung hohe Beanspruchung des Probanden (Konzentration) auch persönliche Themen möglich hohe Kosten nonverbales Feedback möglich kein Gruppendruck 131 Gliederung 5 Formen der Datenerhebung 5.1 Grundtypen von suntersuchungen Primär- und Sekundärforschung Quantitative und qualitative Querschnitt- und Längsschnittuntersuchungen Ein-Themen- und Mehr-Themenuntersuchungen 5.2 Befragungsverfahren Standardisierte Befragungsmethoden Methoden der qualitativen Befragung 5.3 Beobachtungsverfahren 132

16 Definition Beobachtung ist eine Datenerhebungsmethode, die auf die planmäßige Erfassung sinnlich wahrnehmbarer Tatbestände gerichtet ist, wobei der Beobachter sich gegenüber dem Beobachtungsgegenstand rezeptiv verhält. Quelle: Böhler, H.:, 3. Aufl., Stuttgart 2004, S Elemente der Beobachtung Bewusstseinsgrad des Beobachteten offene Situation nicht-durchschaubare Situation quasi-biotische Situation biotische Situation Partizipationsgrad des Beobachters nicht-teilnehmend teilnehmend (aktiv/passiv) Standardisierungsgrad nicht-standardisiert standardisiert Wahrnehmungs- und Registrierungsform visuell akustisch physisch Quelle: in Anlehnung an Berekoven, L; Eckert, W.; Ellenrieder, P.: methodische Grundlagen und praktische Anwendung, 12., Aufl., Wiesbaden 2009, S. 141ff. 134

17 Untersuchungssituationen im Rahmen der Beobachtung Offene Situation Bewusstseinsgrad Erhebungssituation Nichtdurchschaubare Situation Quasi-biotische Situation (Voll)-biotische Situation Wissen um Versuchszweck Wissen um Aufgabe Wissen um Versuchssituation Quelle: in Anlehnung an Berekoven, L; Eckert, W.; Ellenrieder, P.: methodische Grundlagen und praktische Anwendung, 12. Aufl., Wiesbaden 2009, S Beobachtungsverfahren Persönliche Beobachtung Sonderfall: Selbstbeobachtung Zählverfahren Kundenlaufstudie Einkaufsverhaltensbeobachtung Handhabungsbeobachtung Mystery Shopping Psychophysiologische Beobachtungsverfahren Messung der elektrodermalen Reaktion Blickaufzeichnung (Compagnon-Verfahren) Blickregistrierung Tachistoskop-Verfahren Fernsehzuschauer-Beobachtung 136

18 Vor- und Nachteile der Beobachtung Vorteile nicht auf Auskunftsbereitschaft der beobachteten Person angewiesen Sachverhalte ermittelbar, die Person selbst nicht bewusst sind Daten unabhängig vom Ausdrucksvermögen der Testperson erfassbar bei verdeckter, standardisierter Beobachtung kein Interviewer- Einfluss bestimmte Sachverhalte so oft wie gewünscht unverzerrt ermittelbar sinnvolle Ergänzung von Befragungen Nachteile bestimmte Sachverhalte nicht beobachtbar (z.b. psychische und physische Zustände, Beruf, Einkommen) mit apparativen Techniken (Hautwiderstandsmessung) nur auf bestimmte Sachverhalte schließen Beobachtungen oft schwierig, langwierig, Ergebnisse nicht eindeutig interpretierbar Beobachtungssituation oft nicht wiederholbar bei persönlicher Beobachtung schnell Grenze der Beobachtungskapazität des Beobachters erreicht 137 Gliederung 5.4 Experimentelle Verfahren 5.5 Panels 138

19 Definitionen Test bezeichnet im Allgemeinen eine empirische Untersuchung zur Prüfung von Hypothesen. Experiment (Sonderform des Tests) dient der Überprüfung einer Kausalhypothese, wobei eine oder mehrere unabhängige Variable(n) durch den Experimentator bei gleichzeitiger Kontrolle aller anderen Einflussfaktoren variiert werden, um die Wirkung der unabhängigen auf die abhängige(n) Variable(n) messen zu können. Quelle: Hammann, P.; Erichson, B.:, 4. Aufl., Stuttgart 2000, S. 180f.; Böhler, H.:, 3. Aufl., Stuttgart 2004, S Formen von Experimenten nach der Art der Ermittlung der Ergebnisse Befragungsexperiment Beobachtungsexperiment nach der Experimentalsituation Laborexperiment Feldexperiment 140

20 Merkmale des Experiments Kausalhypothese liegt vor als gerichteter (nicht umkehrbarer) Zusammenhang: X (unabhängige Variable) Y (abhängige Variable) in kontrollierter Anordnung wird X systematisch variiert (experimentelle Variable) und Änderung der abhängigen Variablen Y (Untersuchungsvariable/Messgröße) gemessen Experimentator kontrolliert zugleich alle übrigen Variablen (Störvariablen), die nicht beeinflussbar sind, aber ebenfalls einen Einfluss auf die abhängige(n) Variable(n) ausüben können: Neben der Experimentalgruppe wird eine Kontrollgruppe eingeführt. 141 Möglichkeiten zur Kontrolle von Störvariablen Techniken zur Kontrolle von Störvariablen: 142

21 Experimentelle Versuchsanordnungen Typ der Versuchsanordnung Eingesetzte Gruppe(n) E: Experimentalgruppe C: Kontrollgruppe EBA EA-CA EBA-CBA EA-EBA-CBA E E:C E:C E 1 :E 2 :C Messzeitpunkte B (before): Vormessung A (after): Nachmessung bei E: B und A bei E: A bei C: A (d.h. keine Vormessung) bei E: B und A bei C: B und A bei E 1 : A bei E 2 : B und A bei C: Bund A Ergebnisse durch Vergleich von... Ergebnis der Vormessung mit Ergebnis der Nachmessung bei E Ergebnissen der Nachmessung bei E und bei C Differenz der Ergebnisse der Vormessung bei E und C mit der Differenz der Ergebnisse der Nachmessung bei E und C Entwicklung in E 2 zwischen Vor- und Nachmessung mit Entwicklung in C zwischen Vor- u. Nachmessung und mit Nachmessungsergebnissen von E 1 Probleme Ist der Unterschied tatsächlich durch die experimentelle Bedingung verursacht? (Kausalität) Bestand zwischen den Gruppen vorher schon ein Unterschied? (Gruppeneffekt?) Kann die Vormessung Verzerrungen bewirkt haben? (Lerneffekt?) keine: Sowohl Gruppen- als auch Lerneffekte können bestimmt und eliminiert werden. Quelle: Berekoven, L; Eckert, W.; Ellenrieder, P.: methodische Grundlagen und praktische Anwendung, 12. Aufl., Wiesbaden 2009, S Beispiel: Einstellungsobjekt: Sportschuh der Marke A Variablen: unabhängige Variable x: Anzeige (bisher: unbekannte Testimonials neu: bekanntes Testimonial) abhängige Variable y: Einstellung zur Marke A (Skala: 1=sehr negative Einstellung... 6=sehr positive Einstellung) EBA: y EB =2; y EA =5 experimentelle Wirkung: EA-CA: E: y EA =5 C: y CA =3 experimentelle Wirkung: EBA-CBA: E: y EB =2; y EA =5 C: y CB =1,5; y CA =3 experimentelle Wirkung: EA-EBA-CBA: E1: y E1B =2; y E1A =5 E2: y E2A =4,6 C: y CB =1,5; y CA =3 experimentelle Wirkung: 144

22 Beispiel: Anlage eines Matched Samples für einen Platzierungstest E E E E E E E E K K K K K Beobachtung Warengruppe in 21 Testgeschäften Bearbeitungszeit zur Sample-Bildung Angebot auf normaler Plazierungsfläche -Display- Angebot auf dreifach erweiterter Plazierungsfläche Angebot auf normaler Plazierungsfläche Testgruppe 1 7 SM Testgruppe 2 7 SM Kontrollgruppe 7 SM 4 WO 1 WO 1 WO 5 WO Vorperiode Testphase E = Umsatzerhebung und Kontrolle der Testsituation K = Kontrollbesuch der Überprüfung der Testsituation Quelle: Berekoven, L; Eckert, W.; Ellenrieder, P.: methodische Grundlagen und praktische Anwendung, 6. Aufl., Wiesbaden 1993, S Experimentelle Verfahren im Überblick Experimentelles Verfahren Produkttest Storetest Markttest Testmarktersatzverfahren Definition ist eine experimentelle Untersuchung, bei der zunächst nach bestimmten Merkmalen ausgewählte Testpersonen unentgeltlich bereitgestellte Produkte probeweise ge- oder verbrauchen und anschließend nach ihren subjektiven Wahrnehmungen/Beurteilungen bzgl. des getesteten Produkts als Ganzes bzw. einzelner Produktbestandteile gefragt werden. bezeichnet den probeweisen Verkauf von Produkten unter kontrollierten Bedingungen. ist eine umfassende Feldforschung in einem räumlich begrenzten Gebiet. Ein Markttest simuliert den ganzheitlichen Vollzug vorgesehener Marketingmaßnahmen und misst deren Erfolg. unterscheiden sich in die Testmarktsimulation (Kombination aus Studiotest und Home-Use-Test), und den Minitestmarkt (Kombination Storetest und Haushaltspanel) 146

23 Gliederung 5.4 Experimentelle Verfahren 5.5 Panels 147 Definition Panel bestimmter, gleich bleibender, repräsentativer Kreis von Auskunftspersonen, der über einen längeren Zeitraum hinweg, fortlaufend oder in gewissen Abständen über im Prinzip den gleichen Gegenstand befragt wird. Quelle: Hüttner, M.: Grundzüge der, 7. Aufl., Wien 2002, S. 183 ff. Ziele der Panelforschung: Erforschung und Sichtbarmachung von Markt- und Verhaltensveränderungen im Zeitablauf Erklärung von Veränderungen als Grundlage von Entwicklungsprognosen 148

24 Überblick über Panelarten Panel Handelspanel Unternehmenspanel Verbraucherpanel Spezialpanel (z.b. Produkttest/ Seher- u. Hörerforschung) Einzelhandelspanel Großhandelspanel allgemein spezial (Vorverbraucherpanel, z.b. Handwerksbetriebe, Baufirmen) allgemein spezial allgemein spezial (z.b. Drogerien/ Apotheken) (z.b. Elektro- Großhandel) Haushaltspanel Individualpanel Verbrauchsgüter Gebrauchs- Gebrauchs- allgemein spezial (z.b. Raucherpanel, Autobesitzerpanel) allgemein spezial 149 Gliederung 1 Einleitung 2 Problemformulierung 3 Typische Forschungsansätze der 4 Entwicklung von Messinstrumenten 5 Formen der Datenerhebung 6 Stichprobenziehung 7 Datenauswertung als Phase des sprozesses 8 Ergebniskommunikation 150

25 Lernziele 1. Notwendigkeit und bestehende Probleme bei der Ziehung von Stichproben verstehen. 2. Kennen der verschiedenen Verfahren der bewussten und zufälligen Auswahl von Probanden. Diese Verfahren können Sie voneinander abgrenzen sowie deren Merkmale und Unterschiede benennen. 3. Einfluss von Zufalls- und systematischen Fehlern auf die Repräsentativität der Daten und die damit verbundenen Anforderungen an die Stichprobenziehung verstehen. 151 Gliederung 6 Stichprobenziehung 6.1 Überblick über die Auswahlverfahren 6.2 Verfahren der bewussten Auswahl 6.3 Verfahren der Zufallsauswahl 6.4 Mehrstufige Verfahren 6.5 Fehler und Genauigkeit bei der Stichprobenziehung 152

26 Vollerhebung und Teilerhebung Vollerhebung (Totalerhebung) Erfassung aller Untersuchungseinheiten Feststellen, ob bzw. in welcher Ausprägung das Untersuchungs-merkmal auftritt aufwendig, kostspielig Teilerhebung Erfassung einer Teilmenge der Grundgesamtheit Ziel: mit Aussagen über Teilmenge (Erhebungsmenge, Sample, Stichprobe) einen Rückschluss auf die Grundgesamtheit ziehen Repräsentationsschluss Stichprobe gilt als repräsentativ, wenn sie in der Verteilung aller interessierenden Merkmale der Grundgesamtheit entspricht, d.h. ein zwar verkleinertes, aber sonst wirklichkeitsgetreues Abbild der Gesamtheit darstellt. 153 Überblick über die Auswahlverfahren Auswahlverfahren Vollerhebung Teilerhebung repräsentative Auswahl willkürliche Auswahl Zufallsauswahl bewusste Auswahl einfache Zufallsauswahl Sonderformen Quotenauswahl Auswahl nach dem Konzentrationsprinzip typische Auswahl uneingeschränkte Zufallsauswahl: Lotterieauswahl Auswahltechniken: z.b. systematische Zufallsauswahl geschichtete Auswahl Klumpenauswahl proportional disproportional Quelle: Berekoven, L; Eckert, W.; Ellenrieder, P.: methodische Grundlagen und praktische Anwendung, 12. Aufl., Wiesbaden 2009, S

27 Gliederung 6 Stichprobenziehung 6.1 Überblick über die Auswahlverfahren 6.2 Verfahren der bewussten Auswahl 6.3 Verfahren der Zufallsauswahl 6.4 Mehrstufige Verfahren 6.5 Fehler und Genauigkeit bei der Stichprobenziehung 155 Verfahren der bewussten Auswahl Sample wird konstruiert, d.h. die Auswahl erfolgt gezielt und überlegt nach sachrelevanten Merkmalen Ziel: möglichst repräsentatives Sample für die Grundgesamtheit bezüglich der interessierenden Merkmale Ansätze: Quota-Verfahren Typische Auswahl (purpursive Sampling) Konzentrationsverfahren/Abschneideverfahren (cut-off- Verfahren) 156

28 Verfahren der bewussten Auswahl 1) Quota-Verfahren: 157 Suchanweisung bzw. Auswahlanweisung für das Quota- Verfahren Berlin Chemnitz Alter Frauen Männer Frauen Männer Jahre >25 40 Jahre

29 Gliederung 6 Stichprobenziehung 6.1 Überblick über die Auswahlverfahren 6.2 Verfahren der bewussten Auswahl 6.3 Verfahren der Zufallsauswahl 6.4 Mehrstufige Verfahren 6.5 Fehler und Genauigkeit bei der Stichprobenziehung 159 Verfahren der Zufallsauswahl jede Einheit der Grundgesamtheit hat eine von Null verschiedene, berechenbare Chance, in die Stichprobe einbezogen zu werden einfache, reine Zufallsauswahl Urnenmodell (Lotterie) Auswahltechniken (Zufallszahlentabelle, Zufallszahlengenerator, systematische Zufallsauswahl, Schlussziffernverfahren, Buchstaben-, Geburtstagsverfahren) geschichtete Zufallsauswahl (stratified sampling) Klumpenauswahl (cluster sampling) 160

30 Verfahren der Zufallsauswahl Einfache, reine Zufallsauswahl: 161 Prozess der Schichtenauswahl für die Stichprobenziehung geschichteter Auswahlprozess Grundgesamtheit (geschichtet) Auswahl Auswahl i. d. 1. Schicht Auswahl i. d. 2. Schicht Auswahl i. d. 3. Schicht Stichprobe (geschichtet) Quelle: Rogge, H.-J.:, 2.Aufl., München 1992, S

31 Verfahren der Klumpenauswahl Klumpen Auswahlverfahren Grundgesamtheit (geclustert) Auswahl Auswahl des 1. Clusters Stichprobe (geclustert) Quelle: Meffert, H.: Marketingforschung und Käuferverhalten, 2. Aufl., Wiesbaden 1992, S Gliederung 6 Stichprobenziehung 6.1 Überblick über die Auswahlverfahren 6.2 Verfahren der bewussten Auswahl 6.3 Verfahren der Zufallsauswahl 6.4 Mehrstufige Verfahren 6.5 Fehler und Genauigkeit bei der Stichprobenziehung 164

32 Mehrstufige Verfahren (1) Zerlegung der GG in genau definierte Stichprobeneinheiten (z.b. Städte, Gemeinden) (2) aus dieser Menge werden per Zufall oder bewusst Stichproben gezogen = Primärstichprobe (3) innerhalb der gewählten Einheiten werden wiederum Stichprobeneinheiten gewählt (z.b. HH) (4) diese werden in der letzten Stufe weiter unterteilt, um die entsprechende Zielperson zu bestimmen z.b. Last Birthday: Person im HH, die zuletzt Geburtstag hatte 165 Gliederung 6 Stichprobenziehung 6.1 Überblick über die Auswahlverfahren 6.2 Verfahren der bewussten Auswahl 6.3 Verfahren der Zufallsauswahl 6.4 Mehrstufige Verfahren 6.5 Fehler und Genauigkeit bei der Stichprobenziehung 166

33 Systematische Fehler Ursachen durch den Träger der Untersuchung hervorgerufene Fehler Erhebungsplanung Erhebungsdurchführung Auswertung durch den Interviewer Verzerrung der Probandenauswahl Verzerrung der Antworten durch den Probanden Non-Response-Fälle Falschbeantwortung 167 Zufallsfehler (Stichprobenfehler) z.b. Grundgesamtheit: N = 100 unbekanntes Merkmal (z.b. Nichtraucher vs. Raucher) NR = 60 %, N = 40% 1. Stichprobe: n = 8 Elemente 2 x NR = 25 % 6 x R = 75 % 2. Stichprobe: n = 16 Elemente 8 x NR = 50 % 8 x R = 50 % 3. Stichprobe: n = 20 Elemente 11 x NR = 55 % 9 x R = 45 % 168

34 Theorie der Zufallsstichprobe oder Wie genau hätten Sie es gerne? Beispiel: Urne mit 1000 Kugeln 500 sind weiß und 500 schwarz: dies ist aber unbekannt Frage: Wie groß ist der Anteil der weißen Kugeln an der Grundgesamtheit? 169 Experiment von Westergaard Anzahl der Stichproben P(100) Anzahl der weißen Kugeln 170

35 Erkenntnisse aus der Statistik p p * q n p : Standardabweichung (Standardfehler) p: Anteil der Elemente in der Stichprobe, die die gesuchte Ausprägung der Eigenschaft aufweisen q: Anteil der Elemente in der Stichprobe, die die gesuchte Ausprägung der Eigenschaft nicht aufweisen n: Stichprobenumfang 171 Fehlerbereich Fehlerbereich = P t * p P: wahrer Anteilswert t: Sicherheitsfaktor; Wert der t-verteilung zum gewünschten Sicherheitsniveau 95%-Niveau t => 1,96 99%-Niveau t => 2,576 99,9%-Niveau t => 3,

36 Experiment von Westergaard Fehlerbereich = P t * p 173 Beispiel Zufallsstichprobe: 100 Personen Verteilung: 45 weiblich p=0,45 55 männlich q=0,55 Sicherheitsniveau Sicherheitsfaktor (t) p Stichprobenfehler 68,3% 1 0,049 0,049 95% 1,96 0,049 0,097 99% 2,576 0,049 0,128 99,9% 3,291 0,049 0,

37 Antwort auf die Frage: Wie genau hätten Sie es gerne? Bestimmung des erforderlichen Stichprobenumfangs zur Erreichung eines bestimmten Genauigkeitsgrads Es ist also zu fragen: Wie genau soll das Stichprobenergebnis sein (größter zulässiger Fehler [e])? Mit welcher Sicherheit soll die Aussage gelten (Sicherheitsniveau)? 175 Fehlerbereich und Stichprobengröße p * q e t * p t * = maximaler Fehler n nach n umformen: t n 2 * p * q 2 e Beispielrechnung: Annahme: Da p und damit q im Vorfeld der Untersuchung nicht bekannt sind, wird eine Gleichverteilung angenommen: p=q=0,5 maximaler Fehler e Sicherheitsniveau Sicherheitsfaktor (t) erforderliche Stichprobengröße 5% 95% 1, % 99% 2, % 95% 1, % 99% 2,

38 Gliederung 1 Einleitung 2 Problemformulierung 3 Typische Forschungsansätze der 4 Entwicklung von Messinstrumenten 5 Formen der Datenerhebung 6 Stichprobenziehung 7 Datenauswertung als Phase des sprozesses 8 Ergebniskommunikation 177 Gliederung 7 Datenauswertung als Phase des sprozesses 7.1 Vorbereitung und Ablauf der Datenauswertung 7.2 Univariate Verfahren 7.3 Bivariate Verfahren Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse Einfache Korrelationsanalyse Einfache Regressionsanalyse Einfaktorielle Varianzanalyse 178

39 Aufgabe der Datenauswertung Aufgabe der Datenauswertung ist es die durch die Datenerhebung gewonnenen Informationen zu ordnen, aufzubereiten und zu analysieren und dann auf ein für die Entscheidungsfindung notwendiges und geeignetes Maß zu komprimieren und zu transformieren. Quelle: in Anlehnung an Meffert, H.: Marketingforschung und Käuferverhalten, 2. Aufl., Wiesbaden 1992, S Schritte der Datenauswertung Vorbereitung der Datenauswertung (Aufbereitung und Übertragung der Daten) Datenauswertung Erstellung eines Auswertungsplans Überprüfung und Auswahl der Auswertungsverfahren Durchführung der Auswertung Interpretation Bericht und Präsentation Quelle: in Anlehnung an Berekoven, L; Eckert, W.; Ellenrieder, P.:, 12. Aufl., Wiesbaden 2009, S. 225ff.; Böhler, H.:, 3. Aufl., Stuttgart 2004, S. 30; Meffert, H.:, Wiesbaden 1992, S

40 Vorbereitung der Datenauswertung Aussonderung nicht auswertbarer Fragebögen Redigieren der verwendbaren Fragebögen Verschlüsselung der Daten (Kodieren) Eingabe und Überprüfung der Daten Hinzufügen neuer Variablen Gewichtung Speicherung der Datenmatrix Quelle: Meffert, H.: Marketingforschung und Käuferverhalten, 2. Aufl., Stuttgart 1992, S Systematisierung der Datenauswertungsverfahren Zielsetzung der Analyse deskriptive Verfahren induktive Verfahren Zahl der Variablen univariate Verfahren bivariate Verfahren multivariate Verfahren Unterteilung der Datenmatrix Dependenzanalyse Interdependenzanalyse Skalenniveau Verfahren für nicht-metrisch-skalierte Variablen Verfahren für metrisch-skalierte Variablen 182

41 Systematisierung der Datenauswertungsverfahren nach Anzahl der Variablen eine Anzahl der Variablen zwei und mehr Univariate Datenanalyse Bi-/Multivariate Datenanalyse deskriptiv schließend Dependenzanalyse Interdependenzanalyse Tabellierung Graphische Darstellung Statistische Kennwerte t-test ²-Test Kreuztabellierung/ Kontingenzanalyse Regressionsanalyse Diskriminanzanalyse Varianzanalyse Conjoint Measurement Faktorenanalyse Clusteranalyse nicht-metrische Multidimensionale Skalierung Korrespondenzanalyse Quelle: eigene Darstellung nach Böhler, H.:, 3. Aufl., Stuttgart 2004, S Gliederung 7 Datenauswertung als Phase des sprozesses 7.1 Vorbereitung und Ablauf der Datenauswertung 7.2 Univariate Verfahren 7.3 Bivariate Verfahren Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse Einfache Korrelationsanalyse Einfache Regressionsanalyse Einfaktorielle Varianzanalyse 184

42 Univariate Verfahren 1 Tabellierung (eindimensionale Häufigkeitsanalyse): absolute, prozentuale, kumulative Häufigkeiten graphische Darstellung: z.b. Histogramm, Kreisdiagramm, Balkendiagramm statistische Kenngrößen Lageparameter arithmetisches Mittel: Median (Zentralwert): bzw. x x 1 n Z x n x i i1 n1 2 1 xz ( xn xn 2 ) Modus: häufigste Merkmalsausprägung 185 Univariate Verfahren 2 Streuparameter Varianz 1 n ( ) 2 x 2 i x n i1 Standardabweichung Varianz durchschnittliche Abweichung Spannweite schließende Statistik: t-test, 2 -Test Grundsätze bei der Anwendung statistischer Kenngrößen: Angemessenheit, Anschaulichkeit, Einfachheit n MAD x x n R x x Max Quelle: Hamman, P.; Erichson, B.:, 4. Aufl., Stuttgart 2000, S. 253 i1 i Min

43 Gliederung 7 Datenauswertung als Phase des sprozesses 7.1 Vorbereitung und Ablauf der Datenauswertung 7.2 Univariate Verfahren 7.3 Bivariate Verfahren Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse Einfache Korrelationsanalyse Einfache Regressionsanalyse Einfaktorielle Varianzanalyse 187 Bivariate Verfahren Dependenzanalysen Interdependenzanalysen 188

44 Zusammenhang zwischen Analyseverfahren und Skalenniveau der untersuchten Variablen unabhängige Variable metrisches Skalenniveau nominales Skalenniveau metrisches Skalenniveau Varianzanalyse Regressionsanalyse abhängige Variable nominales Skalenniveau Kontingenzanalyse Diskriminanz- Analyse, Logistische Analyse Quelle: Backhaus, K. et al., Multivariate Analysemethoden, 13. Aufl., Heidelberg 2011, S Gliederung 7 Datenauswertung als Phase des sprozesses 7.1 Vorbereitung und Ablauf der Datenauswertung 7.2 Univariate Verfahren 7.3 Bivariate Verfahren Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse Einfache Korrelationsanalyse Einfache Regressionsanalyse Einfaktorielle Varianzanalyse 190

45 Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse zweidimensionale Häufigkeitsanalyse auf Basis einer sog. Kontingenztabelle anschließend Ermittlung von Kontingenzmaßen ( 2 - Unabhängigkeitstest) zur statistischen Überprüfung des Zusammenhanges zwischen den Variablen mögliche Fragestellungen: Ist ein Zusammenhang zwischen den Variablen erkennbar? Ist dieser Zusammenhang zufällig oder lässt er sich verallgemeinern? Lässt sich eine Aussage über Stärke und Richtung des Zusammenhanges treffen? 191 Beispielhafte Fragestellungen Fragestellung Variable 1 Variable 2 Gibt es einen Zusammenhang zwischen Studienabbruch und Nebenerwerbstätigkeit von Studenten? Studienabbruch: Abgang von der Hochschule ohne Abschluss Berufstätigkeit: unter 15h pro Woche, 15-30h pro Woche, mehr als 30h pro Woche Ist das Krankheitsbild der Depression bei Selbstmördern häufiger vorzufinden als bei anderen Todesursachen? Sind einem Testmarkt unterzogene Produkte erfolgreicher als nicht getestete? Haben international tätige Konzerne eine andere Organisationsstruktur als National tätige? Gibt es einen Zusammenhang zwischen Beruf und Herzinfarkt? Selbstmord: ja/nein Erfolg der Markteinführung: Rücknahme des Produktes aus dem Markt innerhalb von 6 Monaten nach der Einführung Konzernstruktur: divisional, funktional, Matrix Berufsstatus: Angestellter, Arbeiter, Beamter, Selbstständiger, Unternehmer Depression: nach ärztlichem Gutachten schwach ausgeprägt, mittel ausgeprägt, stark ausgeprägt Testmarktdurchführung: ja/nein Internationale Tätigkeit: ja/nein Herzinfarkt: ja/nein Quelle: Backhaus, K. et al., Multivariate Analysemethoden, 13,. Aufl., Heidelberg 2011, S

46 Gliederung 7 Datenauswertung als Phase des sprozesses 7.1 Vorbereitung und Ablauf der Datenauswertung 7.2 Univariate Verfahren 7.3 Bivariate Verfahren Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse Einfache Korrelationsanalyse Einfache Regressionsanalyse Einfaktorielle Varianzanalyse 193 Einfache Korrelationsanalyse Prüfung des linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen Bravais-Pearson scher Korrelationskoeffizient r xy n i1 n i1 ( x x)( y y) i ( x x) 2 ( y y) i n i i1 i 2 mögliche Ausprägungen von r (Wertebereich: -1 bis +1): r = -1: vollständiger negativer linearer Zusammenhang -1 < r < 0: unvollständiger negativer linearer Zusammenhang r = 0: kein linearer Zusammenhang 0 < r < 1: unvollständiger positiver linearer Zusammenhang r = 1: vollständiger positiver linearer Zusammenhang 194

47 Gliederung 7 Datenauswertung als Phase des sprozesses 7.1 Vorbereitung und Ablauf der Datenauswertung 7.2 Univariate Verfahren 7.3 Bivariate Verfahren Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse Einfache Korrelationsanalyse Einfache Regressionsanalyse Einfaktorielle Varianzanalyse 195 Einfache Regressionsanalyse Methodensteckbrief Variablenzahl Abhängigkeit Strukturen-... Skalenniveau bivariat Dependenz...prüfend u.v. metrisch a.v. metrisch Prüfung der Beziehung zwischen einer abhängigen und einer unabhängigen Variablen Regressionsgleichung:» Nbd.: Summe der quadrierten Abweichung = Anwendungsbereiche:» Ursachenanalyse» Wirkungsprognose» Zeitreihenanalyse y b b x 0 1 n i1 ( y y ) Min i i 2 196

48 Gliederung 7 Datenauswertung als Phase des sprozesses 7.1 Vorbereitung und Ablauf der Datenauswertung 7.2 Univariate Verfahren 7.3 Bivariate Verfahren Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse Einfache Korrelationsanalyse Einfache Regressionsanalyse Einfaktorielle Varianzanalyse 197 Einfaktorielle Varianzanalyse Methodensteckbrief Variablenzahl Abhängigkeit Strukturen-... Skalenniveau bivariat Dependenz prüfend u.v. nominal a.v. metrisch auch ANOVA (Analysis of Variance) Anwendung: Prüfung der Signifikanz des Zusammenhangs zwischen einer abhängigen und einer unabhängigen Variablen (F-Test) Vergleich der Mittelwerte eines Merkmals zwischen mehr als 2 Gruppen 198

49 Gliederung 7.4 Multivariate Verfahren Multiple Regressionsanalyse Multivariate Varianzanalyse Conjoint Measurement Clusteranalyse Exploratorische Faktorenanalyse Konfirmatorische Faktorenanalyse Strukturgleichungsmodellierung 7.5 Die Inhaltsanalyse als Verfahren der qualitativen 199 Multiple Regressionsanalyse Methodensteckbrief Variablenzahl Abhängigkeit Strukturen-... Skalenniveau multivariat: 1 a.v. mehrere u.v. Zielsetzung: Verfahren zur Bestimmung einer linearen Funktion einer abhängigen Variablen von mehreren unabhängigen Variablen Anwendungsgebiete: Ursachenanalyse in Art und Intensität; Wirkungsprognose; Trendprognose Dependenz...prüfend u.v. metrisch a.v. metrisch Berechnung der Regressionsgleichung: y b b x b x... b x Nbd.: Summe der quadrierten Abweichungen = n n n i1 ( y y ) Min i i 2 200

50 Beispielhafte Fragestellungen Fragestellung Abhängige Variable Unabhängige Variable Hängt die Höhe des Verkäuferumsatzes von der Zahl der Kundenbesuche ab? Wie wird sich der Absatz ändern, wenn die Werbung verdoppelt wird? Reicht es aus, die Beziehung zwischen Absatz und Werbung zu untersuchen oder haben auch Preis und Zahl der Vertreterbesuche eine Bedeutung für den Absatz? Umsatz pro Verkäufer pro Periode Absatzmenge pro Periode Absatzmenge pro Periode Zahl der Kundenbesuche pro Verkäufer pro Periode Ausgaben für Werbung pro Periode, Sekunden Werbefunk oder Zahl der Inserate etc. Zahl der Vertreterbesuche, Preis pro Packung, Ausgaben für Werbung pro Periode Wie lässt sich die Entwicklung des Absatzes in den nächsten Monaten schätzen? Absatzmenge pro Monat t Menge pro Monat t-k (k=1,2,, K) Wie erfasst man die Wirkungsverzögerung der Werbung? Absatzmenge pro Periode t Werbung pro Periode t, Werbung pro Periode t-1, Werbung pro Periode t-2 etc. Wie wirkt eine Preiserhöhung von 10% auf den Absatz, wenn gleichzeitig die Werbeausgaben um 10% erhöht werden? Absatzmenge pro Periode Ausgaben für Werbung, Preis in, Einstellung und kognitive Dissonanz Sind das wahrgenommene Risiko, die Anteile der Wiederholungskäufe Ratingwerte für empfundenes Risiko, Einstellung zu einer Marke und die einer Marke an allen Käufen Einstellung und kognitive Dissonanz Abneigung gegen kognitive Dissonanzen eines bestimmten Produktes Faktoren, die die Markentreue von durch einen Käufer Konsumenten beeinflussen? Quelle: Backhaus, K. et al., Multivariate Analysemethoden, 13. Aufl., Heidelberg 2011, S Gliederung 7.4 Multivariate Verfahren Multiple Regressionsanalyse Multivariate Varianzanalyse Conjoint Measurement Clusteranalyse Exploratorische Faktorenanalyse Konfirmatorische Faktorenanalyse Strukturgleichungsmodellierung 7.5 Die Inhaltsanalyse als Verfahren der qualitativen 202

51 Multivariate Varianzanalyse Methodensteckbrief Variablenzahl Abhängigkeit Struturen-... Skalenniveau multivariat 1 oder mehrere a.v. 1 oder mehrere u.v. Dependenz prüfend u.v. nominal a.v. metrisch Zielsetzung: Verfahren zur Überprüfung der Beziehungen zwischen einer oder mehreren unabhängigen Variablen und einer oder mehreren abhängigen Variablen. Im Prinzip lässt sich die multivariate Varianzanalyse durch mehrere einfache Varianzanalysen ersetzen. Allerdings werden bei diesem Vorgehen evtl. Korrelationen zwischen den abhängigen Variablen vernachlässigt. 203 Formen der Varianzanalyse Verfahren unabhängige Variable(n) abhängige Variable(n) Einfache Varianzanalyse Produktvarianten Abverkaufsmenge n- fache Varianzanalyse (hier: 2) Produktvarianten Betriebsform in EH Abverkaufsmenge Multiple Varianzanalyse Produktvarianten Preiswahrnehmung Qualitätswahrnehmung Kaufbereitschaft Quelle: in Anlehnung an Berekoven, L; Eckert, W.; Ellenrieder, P.: methodische Grundlagen und praktische Anwendung, 12. Aufl., Wiesbaden 2009, S

52 Beispielhafte Fragestellungen 1. Welche Wirkung haben verschiedene Formen der Bekanntmachung eines Kinoprogramms (z.b. Plakate, Zeitungsinserate) auf die Besucherzahlen? Um diese zu erfahren, wendet ein Kinobesitzer eine Zeit lang jeweils nur eine Form der Bekanntmachung an. 2. Welche Wirkung haben zwei Marketinginstrumente jeweils isoliert und gemeinsam auf eine Zielvariable? Ein Konfitürenhersteller geht z.b. von der Vermutung aus, dass der Markenname und der Absatzweg einen wichtigen Einfluss auf den Absatz haben. Deshalb testet er drei verschiedene Markennamen in zwei verschiedenen Absatzwegen. 3. Es soll die Wahrnehmung von Konsumenten untersucht werden, die sie gegenüber zwei alternativen Verpackungsformen für die gleiche Seife empfinden. Deshalb werden Probanden gebeten, auf drei Ratingskalen die Attraktivität der Verpackung, die Gesamtbeurteilung des Produktes und ihre Kaufbereitschaft anzugeben. 4. Ein Landwirtschaftsbetrieb will die Wirksamkeit von drei verschiedenen Düngemitteln im Zusammenhang mit der Bodenbeschaffenheit überprüfen. Dazu werden der Ernteertrag und die Halmlänge bei gegebener Getreidegattung auf Feldern verschiedener Bodenbeschaffung, die jeweils drei verschiedenen Düngesegmente haben, untersucht. 5. In einer medizinischen Querschnittsuntersuchung wird der Einfluss unterschiedlicher Diäten auf das Körpergewicht festgestellt. 6. In mehreren Schulklassen der gleichen Ausbildungsstufe wird der Lernerfolg verschiedener Unterrichtsmethoden festgestellt. Quelle: Backhaus, K. et al., Multivariate Analysemethoden, 13. Aufl., Heidelberg 2011, S Gliederung 7.4 Multivariate Verfahren Multiple Regressionsanalyse Multivariate Varianzanalyse Conjoint Measurement Clusteranalyse Exploratorische Faktorenanalyse Konfirmatorische Faktorenanalyse Strukturgleichungsmodellierung 7.5 Die Inhaltsanalyse als Verfahren der qualitativen 206

53 Conjoint Measurement Methodensteckbrief Variablenzahl Abhängigkeit Strukturen-... Skalenniveau multivariat Dependenz prüfend nicht metrisch Zielsetzung: Verfahren zur Ermittlung derjenigen Merkmals ausprägungen, die für die wahrgenommene Unterschiedlichkeit der betrachteten Objekte verantwortlich sind. Anwendungsgebiete: Neuproduktentwicklung; Produktgestaltung Beispielhafte Fragestellung: Welche Teilqualitäten des neuen PKW-Modells tragen besonders zur von den Konsumenten wahrgenommenen Gesamtqualität bei? 207 Vorgehensweise (1) Auswahl der Eigenschaften und Eigenschaftsausprägungen (2) Erhebungsdesign (3) Bewertung der Stimuli (4) Schätzung der Nutzenwerte (5) Aggregation der Nutzenwerte 208

54 Gliederung 7.4 Multivariate Verfahren Multiple Regressionsanalyse Multivariate Varianzanalyse Conjoint Measurement Clusteranalyse Exploratorische Faktorenanalyse Konfirmatorische Faktorenanalyse Strukturgleichungsmodellierung 7.5 Die Inhaltsanalyse als Verfahren der qualitativen 209 Clusteranalyse Zielsetzung: Verfahren zur Reduktion der Zahl der Objekte durch ihre Gruppierung in möglichst merkmalshomogene Cluster. Anwendungsgebiete: Marktsegmentierung; Typologisierungsanalysen Beispielhafte Fragestellungen: Methodensteckbrief - Verfahrenstyp nach... Variablenzahl Abhängigkeit Strukturen-... Skalenniveau multivariat Interdependenz entdeckend metrisch / nicht metrisch Lassen sich die Kunden eines Kaufhauses entsprechend ihrer Bedürfnisse in Gruppen einteilen? Gibt es bei Zeitschriften verschiedene Lesertypen? 210

55 Beispiel 2 Sagen Sie mir bitte, wie stark Sie den folgende Cluster Cluster Cluster Gesamt Aussagen zustimmen! Der Besuch klassischer Konzerte ist für mich ein wichtiger Teil des gesellschaftlichen Lebens. 4,20 3,50 1,98 2,93 Ich interessiere mich für klassische Musik. 4,12 2,87 1,78 2,66 Klassische Musik ist ein wichtiger Bestandteil unserer Kultur. Klassische Konzerte sind eine veraltete Form der Unterhaltung. Der Besuch klassischer Konzerte ist mir zu anstrengend. 2,28 1,86 1,38 1,73 3,72 4,13 4,31 4,11 2,53 3,77 4,23 3,68.. Skala: stimme sehr stark zu bis stimme überhaupt nicht zu (1 bis 5) befragte Personen: n = Gliederung 7.4 Multivariate Verfahren Multiple Regressionsanalyse Multivariate Varianzanalyse Conjoint Measurement Clusteranalyse Exploratorische Faktorenanalyse Konfirmatorische Faktorenanalyse Strukturgleichungsmodellierung 7.5 Die Inhaltsanalyse als Verfahren der qualitativen 212

56 Exploratorische Faktorenanalyse Methodensteckbrief... Variablenzahl Abhängigkeit Strukturen-... Skalenniveau multivariat Interdependenz entdeckend metrisch Zielsetzung: Verfahren zur Reduktion größerer Variablenmengen auf eine kleinere Zahl dahinterstehender, unabhängiger Größen, den sogenannten Faktoren Beispielhafte Fragestellungen: Lässt sich die Vielzahl der Eigenschaften, die Käufer von Automobilen als wichtig empfinden, auf wenige komplexe Faktoren reduzieren? Wie lassen sich darauf aufbauend die verschiedenen Automarken anhand dieser Faktoren beschreiben (Positionierung)? 213 Beispiel: Lassen sich die folgenden Items zur Werbung mit einem Sportevent (Fußball-EM) zu Faktoren zusammenfassen? Ich bin der Meinung, dass.....die Werbung mir oft nicht verdeutlicht, ob das Unternehmen Sponsor der EM ist. (Item 1)...Unternehmen, die mit dem Thema EM werben, ihre Werbeideen gegenseitig nachahmen. (Item 2)...es zu viele Werbemaßnahmen zur EM gibt. (Item 3)...sich fast alle Werbungen, die mit der EM zu tun haben, ähneln. (Item 4)... zu viele Unternehmen die EM für ihre Werbung nutzen. (Item 5)...die Werbemaßnahmen zum Thema EM sich nicht wesentlich voneinander unterscheiden. (Item 6)...man übermäßig mit Werbung zur EM konfrontiert wird. (Item 7)...man aus der Werbung mit der Fußball-EM meist nicht genau erkennt, ob das Unternehmen die EM sponsert. (Item 8)...man nicht darüber aufgeklärt wird, woran man einen EM-Sponsor erkennen kann. (Item 9) Skala: stimme voll und ganz zu : : : : : 1 6 lehne voll und ganz ab 214

57 Beispiel: Ausgangsmatrix Ich bin der Meinung, dass... Person 1 Person 2 Person 3..die Werbung mir oft nicht verdeutlicht, ob das Unternehmen Sponsor der EM ist....man aus der Werbung mit der Fußball-EM meist nicht genau erkennt, ob das Unternehmen die EM sponsert....man nicht darüber aufgeklärt wird, woran man einen EM-Sponsor erkennen kann es zu viele Werbemaßnahmen zur EM gibt zu viele Unternehmen die EM für ihre Werbung nutzen....man übermäßig mit Werbung zur EM konfrontiert wird....sich fast alle Werbungen, die mit der EM zu tun haben, ähneln....unternehmen, die mit dem Thema EM werben, ihre Werbeideen gegenseitig nachahmen....die Werbemaßnahmen zum Thema EM sich nicht wesentlich voneinander unterscheiden Beispiel: 216

58 Gliederung 7.4 Multivariate Verfahren Multiple Regressionsanalyse Multivariate Varianzanalyse Conjoint Measurement Clusteranalyse Exploratorische Faktorenanalyse Konfirmatorische Faktorenanalyse Strukturgleichungsmodellierung 7.5 Die Inhaltsanalyse als Verfahren der qualitativen 217 Konfirmatorische Faktorenanalyse Methodensteckbrief... Variablenzahl Abhängigkeit Strukturen-... Skalenniveau multivariat Dependenz prüfend metrisch Zielsetzung: Prüfung der Güte von Messmodellen Im Gegensatz zur exploratorischen Faktorenanlyse hat der Anwender eine theoretisch fundierte Hypothese über die Beziehungen zwischen einem hypothetischen Konstrukt und (seinen) Indikatoren. 218

59 Gliederung 7.4 Multivariate Verfahren Multiple Regressionsanalyse Multivariate Varianzanalyse Conjoint Measurement Clusteranalyse Exploratorische Faktorenanalyse Konfirmatorische Faktorenanalyse Strukturgleichungsmodellierung 7.5 Die Inhaltsanalyse als Verfahren der qualitativen 219 Strukturgleichungsmodellierung Methodensteckbrief... Variablenzahl Abhängigkeit Strukturen-... Skalenniveau multivariat Dependenz prüfend metrisch Zielsetzung: Prüfung a) der Güte von Messmodellen und b) komplexer kausaler Zusammenhänge zwischen mehreren Variablen (Strukturmodell) Die Strukturgleichungsmodellierung ist eine Kombination aus konfirmatorischer Faktorenanalyse und Regressionsanalyse. 220