Bernd Erichson

Multivariate Analysemethoden : eine anwendungsorientierte Einfuhrung

Das Lehrbuch behandelt 12 wichtige Verfahren der multivariaten Analysemethoden. Dies sind Regressions-, Varianz-, Diskriminanz-, Kontingenz-, Faktoren-, Cluster-, Korrespondenz- und logistische Regressionsanalyse sowie Conjoint Measurement, Multidimensionale Skalierung, Strukturgleichungsmodelle (AMOS) und Neuronale Netze (CLEMENTINE). Die Vorteile des Buches liegen in geringst mAglichen Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse, allgemeinverstAndliche Darstellung anhand eines fA1/4r alle Methoden verwendeten einheitlichen Fallbeispiels, konsequente Anwendungsorientierung, ErlAuterung der Fallbeispiele unter Verwendung von SPSS 13.0 fA1/4r Windows, vollstAndige Nachvollziehbarkeit der zentralen Rechenoperationen durch den Leser, Aufzeigen von methodenbedingten ManipulationsspielrAumen, unabhAngige ErschlieAbarkeit jedes Verfahrens. In der 11. Auflage wurden die Neuronalen Netze im Fallbeispiel mit dem Programm CLEMENTINE neu gerechnet und die entsprechenden Outputs kommentiert. Alle Verfahren wurden A1/4berarbeitet sowie aktualisiert und alle Fallbeispiele mit SPSS 13.0 neu gerechnet. Die Ergebnisse werden anhand der aktuellen Screenshots demonstriert. Das Buch ist von besonderem Nutzen fA1/4r alle, die sich mit den Methoden der multivariaten Datenanalyse vertraut machen mAchten. Die Beispiele sind aus dem Marketing-Bereich entnommen, die Darstellung ist aber so einfach gehalten, dass jeder Leser die Fragestellungen versteht und auf seine spezifischen Probleme in anderen Bereichen A1/4bertragen kann. Weiterhin wird ein Informationsservice fA1/4r Leser sowie ein Dozentenservice im Internet unter http: //www.multivariate.de geboten.

Prüfung von Produktideen und -konzepten

Die Prufung von Produktideen und -konzepten ist ein Prozes, der sich uber alle Phasen der Entwicklung und Einfuhrung neuer Produkte erstrecken mus. Dieser ist von hoher praktischer Relevanz, da die Entwicklung und Einfuhrung neuer Produkte (Marktneuheiten, Produktverbesserungen oder neue Marken) einerseits mit hohen Kosten und andererseits mit extremer Unsicherheit verbunden ist. Prufungen von Produktideen konnen sich auf deren technische Realisierbarkeit wie auch auf deren wirtschaftlichen Erfolg beziehen. Hier soll nur der zweite Aspekt behandelt werden, wobei wir uns insbesondere auf Konsumguter beschranken. Die kritische Grose bei der Prufung des wirtschaftlichen Erfolges bildet die Akzeptanz bei den Konsumenten und die daraus resultierende Absatzmenge. Ihre Schatzung bzw. Prognose erfordert i.d.R. Markforschung. Nachfolgend sollen die gebrauchlichen Pruf- und Testverfahren behandelt werden.

Ermittlung von Zahlungsbereitschaften mittels monadischer Preis- und Kaufabfragen

Dr. Holger Müller ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Marketing an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, PSF 4120, 39016 Magdeburg, Tel.: +49(0) 391 67-18817, Fax: +49(0) 391 6711163, E-Mail: holger.mueller @ovgu.de Dipl.-Kfm. Steffen Voigt ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Unternehmensführung und Organisation an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, PSF 4120, 39016 Magdeburg, Tel.: +49(0) 391 67-12316, Fax: +49(0) 391 67-12349, E-Mail: steffen.voigt @ovgu.de Prof. Dr. Bernd Erichson ist Inhaber des Lehrstuhls für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, insb. Marketing, an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, PSF 4120, 39016 Magdeburg, Tel.: +49(0) 391 67-18725, Fax: +49(0) 391 6711163, E-Mail: bernd.erichson @ovgu.de. Ermittlung von Zahlungsbereitschaften mittels monadischer Preisund Kaufabfragen Neue empirische Erkenntnisse

Der LISREL-Ansatz der Kausalanalyse

Bei vielen Fragestellungen im praktischen und wissenschaftlichen Bereich geht es darum, kausale Abhangigkeiten zwischen bestimmten Merkmalen (Variablen) zu untersuchen. Werden mit Hilfe eines Datensatzes Kausalitaten uberpruft, so spricht man allgemein von einer Kausalanalyse. Im Rahmen der Kausalanalyse ist es von besonderer Wichtigkeit, das der Anwender vor Anwendung eines statistischen Verfahrens intensive Uberlegungen uber die Beziehungen zwischen den Variablen anstellt. Auf Basis eines theoretisch fundierten Hypothesensystems wird dann mit Hilfe der Kausalanalyse uberpruft, ob die theoretisch aufgestellten Beziehungen mit dem empirisch gewonnenen Datenmaterial ubereinstimmen. Die Kausalanalyse hat damit konfirmatorischen Charakter, d. h. sie ist den hypothesenprufenden statistischen Verfahren zuzurechnen. Die Besonderheit des LISREL-Ansatzes (LISREL = Linear Structural Relationships) der Kausalanalyse ist darin zu sehen, das mit seiner Hilfe Beziehungen zwischen latenten, d. h. nicht direkt beobachtbaren Variablen uberpruft werden konnen.

Zur Verwendung dieses Buches

Multivariate Analysemethoden sind heute eines der Fundamente der empirischen Forschung im sozialwissenschaftlichen Bereich. Die Methoden sind immer noch in sturmischer Entwicklung. Es werden standig neue Anwendungsbereiche erschlossen und die Bedeutung der Methoden wird nicht mehr ernsthaft in Frage gestellt.

Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse

Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse dienen dazu, Zusammenhange1 zwischen nominal skalierten Variablen aufzudecken und zu untersuchen. Typische Anwendungsbeispiele sind die Untersuchung von Zusammenhangen zwischen der Einkommensklasse, der Grose und dem Konsumverhalten von Haushalten oder die Uberprufung der Frage, ob der Bildungsstand oder die Zugehorigkeit zu einer sozialen Klasse einen Einflus auf die Mitgliedschaft in einer bestimmten politischen Partei hat.

Auswahlbasierte Conjoint-Analyse

Die Auswahlbasierte Conjoint-Analyse (ACA) wird in diesem Kapitel auf funf Seiten in den wesentlichen Grundzugen behandelt, indem die mittels ACA zu behandelnden Problemstellungen sowie die Vorgehensweise skizziert werden und die Umsetzung mit dem Programmpaket der Sawtooth Software Inc. (SSI) aufgezeigt wird. Wie die traditionelle Conjoint-Analyse, so dient auch die ACA der Analyse von Praferenzen. Aus einer Menge von Alternativen (Choice Set) muss ein Proband nur jeweils die am meisten praferierte Alternative auswahlen, wobei meist auch die Option besteht, keine der Alternativen zu wahlen. Dies ist fur ihn nicht nur einfacher, sondern kommt auch seinem realen Entscheidungsverhalten (z. B. in Kaufsituationen) sehr viel naher als das Ranking aller betrachteten Objekte wie es die traditionelle Conjoint-Analyse erfordert. Die erhohte Realitatsnahe wird allerdings mit einem Verlust an Information erkauft, da bei dieser Vorgehensweise die Praferenz nur noch auf nominalem Skalenniveau gemessen wird. Zur Schatzung der Nutzenbeitrage einzelner Merkmale (Teilnutzenwerte) muss daher ein anderes Schatzverfahren verwendet werden. Wahrend bei der traditionellen Conjoint-Analyse die Schatzung meist durch Regression mit Dummy-Variablen erfolgt, kommt bei der ACA die Maximum-Likelihood-Methode zur Anwendung, die eine iterative Schatzung der Teilnutzenwerte vornimmt. Wegen des geringeren Informationsgehalts ist es meist nur moglich, die Teilnutzenwerte aggregiert zu schatzen, wahrend es bei der traditionellen Conjoint-Analyse ublich ist, sie individuell fur jeden Probanden zu schatzen. Eine ausfuhrliche Darstellung der ACA mit der Berechnung eines umfangreichen Fallbeispiels findet der Leser in dem Buch von: Backhaus, K./ Erichson, B./Weiber, R.: Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden, 3. Aufl., Berlin Heidelberg 2016.