Aufbau der Vorlesung Marketingimplementierung. Definitorische Grundlagen und Abgrenzungen. Marketingforschung II.

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1 Aufbau der Vorlesung Marketingimplementierung I. Definitorische Grundlagen und Abgrenzungen II. Marketingforschung A. Grundlagen: Aufgaben, Funktionen und Formen der Marketingforschung B. Sekundäre (externe) Marketingforschung C. Primäre (externe) Marketingforschung Auswahlverfahren bei Teilerhebungen Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 1

2 Typischer Ablauf einer Marktforschung (5 Ds) Festlegung des (Untersuchungs-) Designs Festlegung der Art der Informationsbeschaffung (Primär- versus Sekundärforschung) Festlegung des Erhebungsumfangs bei Primärerhebungen (Voll- vs. Teilerhebung) und -zeitraums Festlegung des Auswahlverfahrens bei Teilerhebung in der Primärfoschung Bestimmung der Erhebungsmethoden bei Primärerhebungen (Befragung, Beobachtung, Panel, Experiment) Ermittlung des Marktforschungsbudgets Durchführung der Datensammlung Kontrolle der Datenerhebung Definition Klärung des Informationsbedarfs und Festlegung des Untersuchungsziels Datenerhebung / -gewinnung 4. Datenauswertung (Statistische) Auswertung der Erhebungsergebnisse Interpretation der Erhebungsergebnisse und Ableitung von Handlungsempfehlungen Abfassung eines Forschungs- / Ergebnisberichts 5. Präsentation der Forschungsergebnisse (Quelle: Hüttner, M., Grundzüge der Marktforschung, 6. Aufl., München / Wien 1999, S. 17) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann Dokumentation

3 Grundgesamtheit (GG) Grundgesamtheit (Population) = Gesamtheit aller (Untersuchungs-) Einheiten, über die Aussagen getroffen werden sollen bzw. für welche die Aussagen der Untersuchung gelten sollen Definition von Grundgesamtheit ist Voraussetzung für empirische Untersuchungen! Festlegung / Bestimmung der Grundgesamtheit ist vom Untersuchungsziel abhängig Klare Definition / Festlegung der Grundgesamtheit erfordert räumliche Abgrenzung (wo?) sachliche Abgrenzung (was? / wer?) zeitliche Abgrenzung (wann?) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 3

4 Voll- versus Teilerhebung Umfang der Primärforschung Vollerhebung Teilerhebung Berücksichtigung / Untersuchung aller Untersuchungseinheiten einer Grundgesamtheit aufwendig (Zeit, Kosten) Ergebnissicherheit hoch, wenn kein / wenige Verweigerer (nur systematischer Fehler) Berücksichtigung / Untersuchung eines ausgewählten Teils der Grundgesamtheit Ziel: von den Ergebnissen der Teilmenge auf die Grundgesamtheit schließen (Repräsentanzschluss) Voraussetzung: Teilmenge muss bei allen interessierenden Merkmale der Grundgesamtheit entsprechen Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 4

5 Grundgesamtheit und Stichprobe n-ziehungen Grundgesamtheit Stichprobe Berechnung der Stichprobenstatistik Rückschluss auf die Parameter der Grundgesamtheit (Quelle: nach Bohley, P.: Statistik, 6. Aufl., München / Wien 1996, S. 498; Schnell, R. / Hill, P. B. / Esser, E.: Methoden der empirischen Sozialforschung, 7. Aufl., München 008,S. 74) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 5

6 Datenquellen für statistische Analysen und entsprechende Beschreibungen Stichprobenfehler Grundgesamtheit / Population repräsentiert Stichprobe wird beschrieben über wird beschrieben über Parameter korrespondieren mit Statistik sind frei von sind behaftet mit (Quelle: Pospeschill, M.: Statistische Methoden - Strukturen, Grundlagen, Anwendungen in Psychologie und Sozialwissenschaften, München 006, S. 11) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 6

7 Fehlerarten im Rahmen der Datenerhebung Fehler bei Primärerhebungen Systematische(r) Fehler (Bias) Verzerrungen von Ergebnissen z. B. durch Auswahlfehler / Stichprobenstrukturfehler Single-Informant-Bias Erhebungsfehler Non-Response-Fehler Falschangaben / Interviewer-Bias Auswertungsfehler systematische Fehler lassen sich nicht berechnen, aber teilweise vermeiden Zufallsfehler / Stichprobenfehler (Sample Error) Messfehler, die gleichmäßig um einen "wahren" Wert (in der Grundgesamtheit) streuen unterschiedliche Stichproben kommen zu unterschiedlichen Ergebnissen Anzahl der möglichen Stichproben durch Anwendung der Kombinatorik ermittelbar (bei "Ziehen ohne Zurücklegen") Zufallsfehler lassen sich nicht vermeiden, aber berechnen Voraussetzung: Es liegt eine Zufallsauswahl vor! Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 7

9 Repräsentativitätsgefährdende Fehlerquellen bei der Auswahl von Erhebungssubekten Stichprobe Überprüfungsmöglichkeiten Grundgesamtheit Stichprobenstrukturfehler Obektmengen Fehlerkategorien Überprüfung der Strukturgleichheit von Grundgesamtheit und Stichprobe (Quelle: nach Homburg, C. : Marketingmanagement, 6. Aufl., Wiesbaden 017, S. 304) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 9

10 Probleme der Grundgesamtheitsabdeckung a b c Population, über die empirische Erkenntnisse gewonnen werden sollen Elemente der Population, die zugänglich ist bzw. mit den Erhebungsverfahren erreicht werden (können) Elemente der Population, die an der Erhebung tatsächlich teilgenommen haben theoretische Grundgesamtheit praktisch erreichbare Grundgesamtheit tatsächlich analysierte Grundgesamtheit Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 10

11 Abdeckung einer Grundgesamtheit durch eine Stichprobenbasis Ungeeignete Einheiten Unter-Abdeckung Abgedeckter Teil der Grundgesamtheit Ungeeignete Einheiten Unter-Abdeckung Grundgesamtheit Stichprobenbasis (Quelle: Kuß, A.: Marktforschung Grundlagen der Datenerhebung und Datenanalyse, 4. Aufl., Wiesbaden 01, S. 179) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 11

12 Individual- versus Kollektivstichprobe Individuen als Untersuchungseinheiten Spielen Sie Tennis? Kollektive (z. B. Haushalte) als Untersuchungseinheiten Besitzen Sie eine Waschmaschine? Stichprobenzusammensetzung Individualstichprobe Kollektivstichprobe Problem: Falsche Auswahlbasis für Stichproben (z. B. Analyse von Kollektiven auf Basis von Individualdaten) Verzerrungen bei der Stichprobenziehung (große Haushalte bei Individualstichproben zu stark vertreten) -> Gewichtungen nötig Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 1

13 Repräsentativitätsgefährdende Fehlerquellen bei der Auswahl von Erhebungssubekten Obektmengen Grundgesamtheit Stichprobe Effektive Stichprobe Stichprobenstrukturfehler Fehler durch ungleichmäßige Antwortverweigerung Fehlerkategorien Überprüfungsmöglichkeiten Überprüfung der Strukturgleichheit von Grundgesamtheit und Stichprobe Überprüfung der Strukturgleichheit von Stichprobe und effektiver Stichprobe Test auf Non-Response- Bias nach Armstrong / Overton (1977) (Quelle: nach Homburg, C. : Marketingmanagement, 6. Aufl., Wiesbaden 017, S. 304) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 13

14 Vollständige und unvollständige Stichprobenausschöpfung und ihre Konsequenzen a b c Idealzustand: Stichprobe entspricht in allen relevanten Bereichen der GG Keine Verzerrung, aber Auswirkungen auf Größe des Stichprobenfehlers und / oder Sicherheit der Ergebnisse bei Übertragung auf die GG Verzerrung, da die Teilpopulationen unterschiedlich stark in der GG vertreten sind Grundgesamtheit (GG) / Stichprobenbasis Gezogene Stichprobe Realisierte Stichprobe (Teilnahmemenge / Rücklauf) (Quelle: Kuß, A.: Marktforschung Grundlagen der Datenerhebung und Datenanalyse, 4. Aufl., Wiesbaden 01, S. 181) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 14

16 Multi Informant-Designs zur Vermeidung des Single-Informant-Bias (systematischer Fehler) Ablaufschritt Entscheidung über die Notwendigkeit eines Multi Informant-Designs Festlegung der Form des Multi Informant-Designs Durchführung der Datenerhebung Überprüfung der Qualität der Informantenangaben Festlegung der Auswertungsebene(n) Endgültige Stichprobenfestlegung Aggregation der Daten Zentrale Fragestellung Macht das Verzerrungsrisiko bei der Befragung eines einzelnen Informanten die Befragung mehrerer Informanten nötig? Sollen die Informanten zu gleichen oder unterschiedlichen Phänomenen befragt werden, und sollen sie sich anhand eines systematischen Kriteriums unterscheiden lassen? Wie viele Informanten pro Untersuchungseinheit sollen befragt werden, und wie werden die Ansprechpartner identifiziert? Sind die Angaben mehrerer Informanten zu einem Phänomen konsistent zueinander? Ist es sinnvoll die Angaben mehrerer Informanten zu einem Maß zu aggregieren, oder empfiehlt sich eine disaggregierte Auswertung? Die Angaben welcher Informanten und / oder Untersuchungseinheiten werden für die Dependenzanalyse verwendet? Bei aggregierter Auswertung der Daten mehrerer Informanten: Wie sollen die Daten aggregiert werden? (Quelle: Homburg C. / Klarmann, M.: Multi Informant-Designs in der empirischen betriebswirtschaftlichen Forschung: Problemfelder und Anwendungsempfehlungen, in: DBW, 69 Jg., 009, Nr., S. 148) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 16

17 Typologie von Multi Informant-Designs a Systematische Unterscheidbarkeit der Informanten nein Gezielt verteiltes Design Informanten werden eweils bei dem gezielt ausgewählten Informanten in der Untersuchungseinheit erhoben, der über die besten Informanten zu den Fragen zu verfügen scheint. Ungezielt verteiltes Design Mitglieder einer Untersuchungseinheit bearbeiten eweils nur einen Teil der Fragen, um den Aufwand der Befragungsteilnahme für den einzelnen Informanten zu reduzieren. Validierungsdesign Mehrere Informanten aus einer Untersuchungseinheit mit unterschiedlichen Sichtweisen werden herangezogen, um sicherzustellen, dass die Daten nicht systematisch verzerrt sind. Präzisierungsdesign Mehrere Informanten aus einer Untersuchungseinheit werden herangezogen, um den Fehler der Aussagen einzelner Informanten zu reduzieren. unterschiedlich (Quelle: Homburg C. / Klarmann, M.: Multi Informant-Designs in der empirischen betriebswirtschaftlichen Forschung: Problemfelder und Anwendungsempfehlungen, in: DBW, 69 Jg., 009, Nr., S. 156) Bei den Informanten erfasste Phänomene identisch Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 17

18 Triangulation zur Vermeidung des Single-Informant-Bias Triangulation (Kombination verschiedener Datenquellen zur Untersuchung desselben Untersuchungsgegenstands) Haupt-Datenquelle + Zusätzliche Datenquelle Zweite Datenerhebung beim selben Informanten zu einem späteren Zeitpunkt Datenerhebung bei einem zweiten Informanten innerhalb des Unternehmens primäre Datenerhebung Umfragebasierte Aussage eines Schlüsselinformanten innerhalb des Unternehmens Datenerhebung bei einem zweiten Informanten außerhalb des Unternehmens Geschäftsberichte Unternehmensinterne Archive sekundäre Datenerhebung (Quelle: nach Homburg C. / Schilke, O. / Reimann M.: Triangulation von Umfragedaten in der Marketing- und Managementforschung: Inhaltsanalyse und Anwendungshinweise, in: DBW, 69 Jg. (009), Nr., S. 176) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 18

20 Wahrscheinlichkeitsbegriff nach der klassischen Wahrscheinlichkeitskonzeption kann logisch bestimmt werden nach gilt unter der Annahme der Gleichwahrscheinlichkeit Wahrscheinlichkeit klassische Wahrscheinlichkeitskonzeption p (A) = Anzahl n A der in A enthaltenen Elementarereignisse Gesamtanzahl n der Elementarereignisse gilt nur unter der Bedingung der Problem der Gleichwahrscheinlichkeit wird umgangen mit Zufallsstichprobe h n (A) = f (A) n (Quelle: Pospeschill, M.: Statistische Methoden - Strukturen, Grundlagen, Anwendungen in Psychologie und Sozialwissenschaften, München 006, S. 111) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 0

21 Beispiel zur Stichprobenziehung: Streuung der Stichprobenwerte um den wahren Wert in der GG Anzahl möglicher Stichprobenkonstellationen: S ( N N! n)! n! 5! (5 )!! 5! 3!! Grundgesamtheit Haushalt Kinderzahl Mögliche Stichprobe (Haushalte) Beobachtete Merkmalsausprägungen Realisation der Statistik 1, 0, = 1 1,3 0,1 = 0,5 1,4 0,0 = 0 1,5 0, = 1,3,1 = 1,5,4,0 = 1,5, = 3,4 1,0 = 0,5 3,5 1, = 1,5 4,5 0, = 1 x x x x x x x x x x X (Quelle: nach Küchenhoff, H. et al.: Statistik für Kommunikationswissenschaftler, Konstanz 006, S. 73) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 1

22 Verteilung der Stichprobenwerte im Beispiel Häufigkeit HH-Mittelwert 0,0 0,5 1,0 1,5,0 = μ (Quelle: nach Küchenhoff, H. et al.: Statistik für Kommunikationswissenschaftler, Konstanz 006, S. 73) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann

23 Merkmale einer standardisierten Verteilung Form der Verteilung der Beobachtungswerte diese enthält ergibt eine z-werte- Verteilung hat typischerweise Mittelwert = 0 ergibt eine Standardisierte Verteilung hat typischerweise ergibt eine Standardabweichung = 1 (Quelle: Pospeschill, M.: Statistische Methoden - Strukturen, Grundlagen, Anwendungen in Psychologie und Sozialwissenschaften, München 006, S. 98) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 3

24 Darstellung einer Standardnormalverteilung und ihre Beziehung zu z-werten -3σ -σ -1σ 0 1σ σ 3σ z μ x (Quelle: Pospeschill, M.: Statistische Methoden - Strukturen, Grundlagen, Anwendungen in Psychologie und Sozialwissenschaften, München 006, S. 95) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 4

25 Transformation einer Rohwerteverteilung in Verteilung von z-werten Verteilung der Rohwerte x Verteilung der z-werte Transformation von x nach z σ σ x z μ μ (Quelle: Pospeschill, M.: Statistische Methoden - Strukturen, Grundlagen, Anwendungen in Psychologie und Sozialwissenschaften, München 006, S. 97) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 5

26 Transformation einer Rohwerteverteilung in Verteilung von z-werten: Neues Beispiel x i = 0, 6, 5,, 3, μ= 3 N = 6 1 N N n1 ( x i ) σ -3 -,5 -σ -1,5-1σ -0,5 0 0,5 1σ 1,5 σ,5 3σ μ z x (Quelle: nach Pospeschill, M.: Statistische Methoden - Strukturen, Grundlagen, Anwendungen in Psychologie und Sozialwissenschaften, München 006, S. 97) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 6

27 Merkmale einer standardisierten Verteilung x Position gegenüber μ z z² ,5 σ unterhalb von μ 1,5 σ oberhalb von μ 1 σ oberhalb von μ 0,5 σ unterhalb von μ gleich μ 0,5 σ unterhalb von μ -1,50,5 +1,50,5 +1,00 1,00-0,50 0, ,50 0,5 Σ=0 Σ=6 (Quelle: Pospeschill, M.: Statistische Methoden - Strukturen, Grundlagen, Anwendungen in Psychologie und Sozialwissenschaften, München 006, S. 98) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 7

28 Ausgewählte Kennwerte in der Grundgesamtheit und in der Stichprobe Parameter ("wahrer Wert") in der Grundgesamtheit Schätzwert in der Stichprobe ("Stichprobenwert") statistische Masse Anteilswert (arithmetischer) Mittelwert Varianz Standardabweichung N n 1 N 1 n x i x x i i N 1 i1 n N 1 n 1 ( x i ) s ( x i x) i i1 n-1 N 1 1 N N i 1 x i s s x i x p 1 n 1 n i1 (Quelle: nach Eckey, H.-F. / Kosfeld, R. / Türck, M.: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Induktive Statistik, Wiesbaden 005, S. 195) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 8

29 Praktikerformeln zur Intervallschätzung von Parametern der Grundgesamtheit Schätzung von Mittelwerten Schätzung von Anteilswerten heterograder Fall homograder Fall e z s n e z p q n mit q = 1-p x z s n x z s n p z p n q p z p n q gilt für: n > 30 gilt für: n. p. q > 8 (Quelle: nach Bortz, J. / Döring, N.: Forschungsmethoden und Evaluation, 3. Aufl., Berlin et al. 00, S. 41) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 9

30 z-werte und dazugehörige Vertrauens- / Konfidenzintervalle Bei Sicherheitsfaktor (z) = 1 1,96 3 3,9 liegen... % aller möglichen Stichprobenergebnisse (p bzw. x) für den wahren Parameter der Grundgesamtheit im Bereich z bzw. z p 68, ,5 99,7 99,9 x Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 30

31 Der Zufallsfehler in Abhänigigkeit von der Stichprobengröße und vom Konfidenzintervall gewählter Stichprobenumfang Maximaler Auswahlfehler bei der Schätzung von Anteilswerten aus großen Grundgesamtheiten bei einem Konfidenzniveau von 0,90 0,95 0,99 0,116 0,08 0,067 0,058 0,05 0,047 0,041 0,037 0,034 0,031 0,09 0,07 0,06 0,018 0,01 0,008 0,004 0,003 (Quelle: nach Küchenhoff, H. et al.: Statistik für Kommunikationswissenschaftler, Konstanz 006, S. 97) 0,139 0,098 0,080 0,069 0,06 0,057 0,049 0,044 0,040 0,037 0,035 0,033 0,031 0,0 0,014 0,010 0,004 0,003 0,18 0,19 0,105 0,091 0,081 0,074 0,064 0,058 0,053 0,049 0,046 0,043 0,041 0,09 0,018 0,013 0,006 0,004 Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 31

32 Auswahlverfahren Grundgesamtheit Teilerhebung Vollerhebung Willkürliche Auswahl repräsentativ angelegte Auswahl Auswahl aufs Geratewohl Zufallsauswahl bewusste Auswahl einfache Zufallsauswahl geschichtete Zufallsauswahl typische Auswahl Klumpenauswahl Quotenauswahl Konzentrationsprinzip uneingeschränkte Zufallsauswahl (Lottoauswahl) systematische Zufallsauswahl (Auswahltechniken) proportionale Schichtung disproportionale Schichtung (Quelle: nach Berekoven, L. / Eckert, W. / Ellenrieder, P., Marktforschung, 1. Aufl., Wiesbaden 009, S. 56) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 3

33 Einfache Zufallsauswahl einfacher Auswahlprozess Grundgesamtheit Auswahl Auswahl der Befragungseinheiten Stichprobe (Quelle: Wettschurek, G., Grundlagen der Stichprobenbildung in der demoskopischen Marktforschung, in: Behrens, K.-C. (Hrsg.), Handbuch der Marktforschung, Wiesbaden 1974, S. 194) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 33

34 Geschichtete Zufallsauswahl geschichteter Auswahlprozess Grundgesamtheit Auswahl Auswahl in der 1. Schicht Auswahl in der. Schicht Auswahl in der 3. Schicht Stichprobe (Quelle: Wettschurek, G., Grundlagen der Stichprobenbildung in der demoskopischen Marktforschung, in: Behrens, K.-C. (Hrsg.), Handbuch der Marktforschung, Wiesbaden 1974, S. 194) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 34

35 Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 35 Schätzung von Anteilswerten homograder Fall P ges e. k ges p g P 1. k n q p g z e 1 n n g p q 1 mit: mit: k ges k ges n q p g z P n q p g z P Intervallschätzung bei geschichteter Zufallsauswahl (Quelle: nach Bortz, J. / Döring, N.: Forschungsmethoden und Evaluation, 3. Aufl., Berlin et al. 00, S. 437)

36 Intervallschätzung bei geschichteter Zufallsauswahl Schätzung von Mittelwerten heterograder Fall x e mit: x e belieb. belieb. k 1 z g x k 1 mit: g s n k g 1 1 x belieb k. z g 1 n s x belieb. z k 1 g s n (Quelle: nach Bortz, J. / Döring, N.: Forschungsmethoden und Evaluation, 3. Aufl., Berlin et al. 00, S. 431) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 36

37 Klumpenauswahl (cluster sampling) Klumpen- Auswahlprozess Grundgesamtheit ("geclustert") Auswahl Zufallsauswahl eines / mehrerer Cluster Stichprobe (Quelle: Wettschurek, G., Grundlagen der Stichprobenbildung in der demoskopischen Marktforschung, in: Behrens, K.-C. (Hrsg.), Handbuch der Marktforschung, Wiesbaden 1974, S. 194) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 37

38 Mehrstufige Zufallsauswahl mehrstufiger Auswahlprozess Grundgesamtheit erste Auswahl Auswahl der Primäreinheiten Zwischenstichprobe zweite Auswahl Auswahl der Sekundäreinheiten Stichprobe (Quelle: Wettschurek, G., Grundlagen der Stichprobenbildung in der demoskopischen Marktforschung, in: Behrens, K.-C. (Hrsg.), Handbuch der Marktforschung, Wiesbaden 1974, S. 198) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 38

39 Ablauf mehrstufiger Auswahlverfahren (ADM-Master-Sample) wo? welches Gebiet? (ADM = Arbeitskreis Deutscher Marktforschungsinstitute e. V.) 1. Auswahl der Sampling-Points i. d.r. Auswahl auf Basis von Stimm- / Wahlbezirken, Gemeinden Auswahl: einfache oder geschichtete Zufallsauswahl der Sampling Points welcher Haushalt? welches Individuum?. Auswahl von Haushalten in den Sampling-Points Vollerhebung (aller Haushalte) in den Sampling Points Teilerhebung Auswahl: einfache oder geschichtete Zufallsauswahl der Sampling Points Listung: z. B. Begehung der Straßen und Auflistung der Haushalte ("Klingel-Stichprobe") für Adress-Random Auswahl: Random-Route-Verfahren (mit gleichzeitiger Datenerhebung) 3. Auswahl der Zielpersonen in den Haushalten Voll- oder Teilerhebung Auswahl bei Teilerhebung: Zufallsauswahl (z. B. Geburtstagsregel, Zufallsfolge), Quotenauswahl, willkürliche Auswahl (Quelle: nach Berekoven, L. / Eckert, W. / Ellenrieder, P., Marktforschung, 1. Aufl., Wiesbaden 009, S. 54f.) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 39

40 Beispiel eines Quotenplans Auswahl-Vorschriften für 10 bzw. 0 Personen Befragen Sie bitte nach der Form, die angekreuzt ist. Bei 0 Interviews wird nach Formen a und b befragt. Form IV a Form IV b **) **) Geschlecht Männer Frauen Alter 16 bis unter 1 Jahre bis unter 5 Jahre bis unter 30 Jahre bis unter 50 Jahre bis unter 65 Jahre Jahre und älter Berufe *) Arbeiter Angestellter (o. Beh.-Angest.) Beamte und Behördenangestellte Selbstständige Landwirte 0 0 Landarbeiter 0 0 Rentner 1 1 *) siehe Rückseite **) Hier erledigte Interviews abstreichen! (Interview-Ausweis-Nr.) (Unterschrift des Interviewers) Ich, der Unterzeichner, versichere, dass ich die mit dieser Quotenvorschrift zugeteilten Interviews genau den Anweisungen entsprechend durchgeführt habe. Die folgenden Abweichungen waren nicht zu vermeiden: (Quelle: Esch, F.-R. / Herrmann, A. / Sattler, H.: Marketing, München 006, S. 99) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 40

41 Repräsentativität der Auswahlverfahren Auswahlverfahren Repräsentativität der Auswahl angestrebt durch: Repräsentativität der Auswahl gesichert: Willkürliche Auswahl Nein Bewusste Auswahl Informationen zu Stichprobenelementen der Grundgesamtheit (Typisierung, Klassifikation) Mit Einschränkungen oder nur für die direkt oder indirekt kontrollierten Merkmale Zufallsauswahl Zufällige Entnahme der Stichprobenelemente Ja (Quelle: nach Raithel, J.: Quantitative Forschung Ein Praxiskurs,. Aufl., Wiesbaden 008, S. 61) Univ.-Prof. Dr. Andreas Mann 41