da Tux ZuSe mancano 11 anni
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Multivariate Analysemethoden
struktur-entdeckende Verfahren (KEINE INFERENZSTATISTIK)
Clusteranalyse
Vorgehen
3. Bestimmung # Cluster
Testen der Clusterlösung auf Sinn
3. Varianzen innerhalb der Gruppen klein
-> intern homogen
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1. ANOVA rechnen
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Anfangspartition mit k Clustern
Hierarchische Verfahren
Agglomerative Clusterverfahren
Funktionsverhalten
konservativ
Ward-Methode
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varianzanalytischer Ansatz
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Linkage
innerhalb Gruppen
alle Paare ii, ij, jj aus Cluster i und Cluster j
zwischen Gruppen
alle Paare ij aus Cluster i und Cluster j
arithmetischer Mittelwert
dilatierend
erzeugen eher gleich große Gruppen
Complete Linkage
neigt zur Cliquenbildung
max(d1, d2)
Methode des entferntesten Nachbars
kontrahierend
erzeugen wenige große und viele kleine Gruppen
Single Linkage
neigt zur Kettenbildung
min(d1, d2)
Methode des nächsten Nachbarn
"Bottom-up-Verfahren"
schrittweise zu größeren Clustern vereinen
1 Cluster = 1 Objekt
Divisive Clusterverfahren
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schrittweise aufteilen
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1. Auswahl Proximitätsmaß
Distanzmatrix
Reduzieren = Zusammenfassen von kleinstem Abstand
Objekt i x Cluster j
Metrische Daten
(meist) Distanzmaße
City-Block / Manhatten Metrik
Summe der Absolutbeträge
Euklidische Distanz
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Quantifizieren Unterschiedlichkeit zwischen zwei Objekten
Nominale Daten
(meist) Ähnlichkeitsmaße
je größerer Wert, desto ähnlicher
Quantifizieren Ähnlichkeit zwischen zwei Objekten
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Klassifikation
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Klassifizierung von ähnlichen Objekten
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anhand unterschiedlicher Charakteristika / Merkmale
-> "Gruppen"
extern heterogen
intern homogen
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Stufen
ggf. Erneute Prüfung
Reliabilitätsprüfung
Chronbach's Alpha
> .7
Rotation und Interpretation
Interpretation
logisch denken ;)
keine einzig korrekte Methode
subjektiv
Rotation
oblique
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Faktoren unkorreliert
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bessere Interpretierbarkeit
Extraktion von Faktoren
Screeplot
Point of Inflexion
Kaiser-Kriterium
Eigenwert > 1
Eigenwert
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Kommunalität
-> Def. Karteikarte
Korrelationsmatrix
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Fehlerreduktion
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ähnliche VARIABLEN werden zusammengefasst
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Transformation korrelierter Variablen / Itmes in wenige latente Variablen / Faktoren
Klassifizierung von Variablen, die das gleiche messen
-> "Faktoren"
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struktur-prüfende Verfahren
Beispiele
Regressionsanalyse
Regressionsgerade
Standardisierung
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Steigung = Korrelation
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es gibt nur genau eine(!) bestpassendste Gerade
"kleinste Quadrate Regressionsgerade"
große Fehler "härter bestraft"
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Grundgleichung
Y = b0 + b1*X
b1 : Slope
= rXY*sY/sX
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Testen des zugrunde liegenden Modells für Beziehung zwischen Variablen
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Beschreibung linearer Beziehung in den Daten
Korrelation
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Mediator
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4. UV und M kont. -> Interaktionsterm
3. M kont., UV kat. -> Interaktionsterm
2. M kategorial, UV kontinuierlich -> Regressionen in Gruppen, Unterschiede im Regressionsgewicht testen
1. UV und M kategorial --> 2x2 ANOVA
Annahmen
Wenn doch Messfehler in Messung des Mediators
Überschätzung UV - AV
Unterschätzen des Effekts M - AV
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Mediator ohne Messfehler gemessen
signifikante Regressionsanalysen
4. UV + M - AV (M signifikant, UV nicht mehr/reduziert)
3. M - AV
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1. UV - AV
Bedingungen
3. Wenn 1. und 2. kontrolliert, ist UV - AV = 0
2. M - AV
1. UV - M
Def. -> Karteikarte
Alternative Interpretation von Korrelation
Spurious relationship (Scheinkorrelation)
Reciprocal causation
Reverse causation
Interpretation von Korrelationstabellen
4. kleiner, mittlerer oder großer Effekt?
3. Größe des Zusammenhangs?
2. Richtung des Zusammenhangs?
1. Korrelation signifikant unterschiedlich von 0?
Outliers
off-line outlier
-> Verringerung r
on-line outlier
-> Vergrößerung r
Korrelationskoeffizient
Interval x Interval -> Pearson Korrelations
Ordinal x Ordinal -> Spearman-Rang
Nominal x Interval -> Punkt biserial
Nominal x Ordinal -> Rang biserial
Nominal x Nominal -> Phi
Größe
.50
-> großer Effekt
.30
-> mittlerer Effekt
.10
-> kleiner Effekt
.00
-> kein Zusammenhang
Vorzeichen
negativ
positiv
perfekte Korrelation
Scatter plot
Varianzanalyse
Terminologie
Klassifikationsfaktor
Resultiert Effekt, dann entweder wegen ZUO oder auf andere damit verbundene Merkmale
ZUO Probanden -> Gruppe aufgrund Personenmerkmale (=Quasiexperiment)
Treatmentfaktor
Resultiert Effekt, ist dieser auf Manipulation
ZUO Probanden -> Gruppe zufällig (=Experiment)
Haupteffekt
liegt zw. Stufen eines Faktors ein signifikantes Ergebnis vor
Stufen eines Faktors
# realisierter Bedingungen
einfaktorielle Varianzanalyse
falls nur experimentelle Manipulation
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UV
Verfahren, welches den Vergleich mehrerer Mittelwerte erlaubt
ANOVA
keine gerichteten Hypothesen, dies nur mit einem Post-Hoc-Test möglich
mehrstufiger Faktor, intervallskalierte AV
F-Bruch
auf Signifikanz prüfen
>1
=> es gibt einen systematischen Einfluss des Experiments
=1
=> es gibt keinen systematischen Einfluss des Experiments
Varianz innerhalb
--------------------
Varianz zwischen
Anteil der systematischen / unsystematischen Varianz
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"Varianz zwischen" = unsyst + syst
unsystematische Einflüsse durch Störterme (Residualvarianz)
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testet die unspezifische Alternativhypothese (= die allgemeine Behauptung, dass sich mindestens zwei Gruppen unterscheiden)
mehrere t-Tests klappen jedoch nicht!
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Signifikanztest
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d = 0.8 => Großer Effekt
d = 0.5 => Mittlerer Effekt
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Ist die emp. ermittlete Differenz zwischen zwei Mittelwerten Zufall oder systematisch?
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3. t-Wert -> Wahrscheinlichkeit
2. emp. ermitteltee Mittelwertsdifferenz -> standardisierten t-Wert
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2x2 Matrix mit allen Möglichkeiten (H0, H1)
Beta-Fehler
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Stichprobengröße
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Alpha-Fehler
Voraussetzungen
Varianzhomogenität
untersuchte Merkmal normalverteilt
untersuchte Merkmal intervallskaliert
H0 = Es gibt keinen Unterschied (?)
untersucht, ob sich Mittelwerte zweier Gruppen systematisch unterscheiden
Beobachtungen der Deskriptiven Statistik generalisieren
Wesentliche Informationen präsentieren (Graphen, Tabellen)
Merkmale einer guten Grafik
"keep things balanced"
Elemente klar und deutlich benennen
möglichst wenig Text
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vorher planen
Erste Transformation
Berechnen des gemeinsamen Mittelwertes vieler Items
Überprüfung der Messqualität
Ausreißer
Reliabilität
Chronbachs Alpha
> 0.7 !
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Kurtosis
spitzer als normal
-> leptokurtisch
normal
-> mesokurtisch
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-> rechtsschief ("positively skewed")
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Histogramme
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Maße der Variabilität
Varianz
schwer interpretierbar
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Standardabweichung / Streuung
leichter zu interpretieren als Varianz
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Maße der zentralen Tendenz
Modalwert / Modus
nominalskalierte Daten
Median
für intervallskalierte Daten mit Ausreißern
Mittelwert
für intervallskalierte Daten ohne extreme Werte
Dateneingabe
Kodierung
Mapping Antwortmöglichkeiten -> Zahlen
Basis für jede Art von quantitativer Datenanalyse
Übersicht über Stichprobe & Messgrößen
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somit lassen sich Entscheidungen steuern
Entscheidung dann gewählt, wenn in allen Punkten überlegen
Bewertung von Alternativen relativ zu verfügbaren Alternativen
Komplexität der Versuchsanordnung
komplex
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multivariat
univariat
Anzahl der UV
Mehrfaktoriell
Einfaktoriell
Messwiederholung
within
jede VPn wird mehrfach getestet
between
jede Person wieder in genau einer Gruppe getestet
simpel
1 UV mit 2(+) Bedingung
Quasiexperiment
Feldexperimente
natürliches Setting
-> schwer durchführbar
-> hohe externe Validität
-> niedrige interne Validität
UV wird manipuliert
keine Randomisierung möglich
Experimente
Laborexperimente
alle Variablen weitestgehend kontrolliert
-> niedrige externe Validität
Generalisierbarkeit
-> hohe interne Validität
Störvariablen ausgeschaltet
MAX-KON-MIN-Regel
unsystematische Variablen minimieren
Störvariablen kontrollieren
Wirkung UV -> AV maximieren
Beziehungsart: kausal
Zu prüfende Hypothese besitzt Vermutung über Beziehung von min 2 Variablen
Annahme: Gesetzmäßige Abhängigkeitsbeziehung
Künstlicher Eingriff in das Geschehen & systematische Veränderung der UV's
Systematische Beobachtung der Auswirkung
Kontrolle von
Moderator
Störvariablen
h
Matching
Störvariablen bei jeder VP messen und auf "gleiche" Gruppen aufteilen
Voraussetzung: Störvariable bekannt und messbar
Randomisierung
Stichprobe in zwei Gruppen unterl
keine Voraussetzung
Variablen der Untersuchungssituation
Variablen der Versuchsperson
Beobachtung AV
Variation/Manipulation der UV
Wenn Hypothese vorhanden
Untersuchung von Ursache und Wirkung
Endogenitätsproblem
Kunden DBs
Voraussetzung für erfolgreiches CRM
idealerweise möglichst vollständige Kundeninof
werden als Infoquelle zunehmend wichtiger
Sekundärdaten
Marketing oder Forschungsinteressen meist nicht neu oder einzigartig
Sekundärdatenbanken
Daten nicht voll zugänglich
--> eingeschränkte Analysemöglichkeiten
hohes Aggregationsniveau
keine eigenen Fragen möglich
Erhebungsprozess außerhalb eigener Kontroller
oftmals einzige Option
Durchführung durch bekannte Institute
echte Längsschnittdaten
Preisgünstiger
große Stichproben
schnelle Verfügbarkeit
Daten aus Sekundärdatenbanken werden in Panelform erhoben
Marketingrelevante Datenregelmäßig erhoben
Kommerzielle Anbieter haben Stichprobenzugang
primär vs sekundär
intern vs extern
Definition: siehe Karteikarte
Befragungen
Fragenbogen
systematische Fehler
Befragte
Antwortverzerrungen
Selbstselektions-Bias
verweigern Auskünfte
nicht erreicht
Messung und Design
Design Befragungsinstrument verwirrend
Konstrukte falsch definiert und gemessen
Administrative
Fehler Interpretation der Daten
Stichprobenzusammensetzung
Fehler Datenbereinigung
Fehler Interviewer
Wie erhöht man die Antwortrate
kurze Dauer & ansprechend gestaltet
Incentivierung
Anonymität und Vertraulichkeit zusichern
Erklären, warum die Befragung wichtig ist
mehrere Kontakte & Kontaktwege
Ungewissheit über den Wahrheitsgehalt
keine oder kaum Kontrolle über Antwortzeiten
Entwicklung reliabler und valider Messinstrumente
Statistische Analysen und Gruppenvergleiche möglich
Untersuchen verschiedener Konstrukte
standardisiertes Format
-> relative einfache Erhebungsart
relativ große Stichprobe
-> bessere Verallgemeinbarkeit
Internetbefragung
E-Mailbefragung
Faxbefragung
Drop-Off-Survey
Brief/Onlinepanelbefragung
persönliches Interview
Nachteile
keine zahlenmäßigen Mengenangaben ableitbar
Auswertung ist schwer
hohe Anforderungen des Interviewers
sehr zeitaufwendig und kostenintensiv
Vorteile
Möglichkeit, neue unbekannte Sachverhalte zu entdecken
eher wahre und vollständige Infos über soubjektive Sicht
Fokussierung auf für den Teilnehmer relevante Sachverhalte
Arten
telephone (computer assist)
mall-intercept
purchase-intercept
inhome/office
--> zuhause
stark strukturiert vs. situationsorientiert
mündlich vs. schriftlich
Beobachtungen
Panels
Häufige Vertreter
Konsumentenpanels (Konsumentenverhalten, alltägliche Güter)
Retailpanels
Haushaltspanels
Probleme
Paneleffekte
Selektionseffekte
Panelmortalität
Definition:
Untertopic
Quantitative Forschung
standardisiert, strukturiert
Informationsgewinn durch Datenreduktion
Verhalten beschreiben, keine Aussagen über Ürsache & Wirkung
"Messen"
Große Stichprobe
Messen festgelegter Inhalte
Frühzeitige Hypothesenbildung (ex ante)
Wofür?
Vorhersagen treffen
Abschätzen, wie viele Personen einer bestimmte Population ein gewissen Verhalten zeigen
Charakteristika bestimmter Gruppen beschreiben
Wann?
Nach Aufstellen von Hypothesen
Beschreibung von Zusammenhängen
Langschnitt (longitudinal)
Feststehende Stichprobe wird wiederholt befragt
vs
Querschnitt (cross-sectional)
Datensammlung anhand einer Stichprobe zu einem einzigen Zeitpunkt
Multi
mehrere Stichproben, jede wird nur einmal befragt
Single
eine Stichprobe, einmalige Datensammlung
Methoden
qualitative Forschung
Merkmale
Verhalten "verstehen" & "interpretieren"
Explikative Datenanalyse (Anreicherung, Interpretation)
Kleinere, "typische", gezielte Stichprobe
Orientierung an Gegenstand
Suche nach relevanten Inhalten
Hypthose suchend
Interpretierende Auswertung
Analyse verbaler Daten
geringe Standardisierung
Ziel: Verhalten verstehen
Datenauswertung
6. Ergebnisbericht
5. Kodierung
4. Kategoriensystem
3. Fallbeschreibung
2. Datenmanagement
1. Text-/Quellenkritik
Gütekriterien
Validität
Realibilität
Objektivität
indirekt
Projektive Techniken
Expressiv
Verständigung
Assoziationen
Satzvollverständigung
Wortassozationstest
Implicit Association Test (IAT)
Durchführung
Versuchspersonen müssen mittels Tastendruck Reize kategorisieren
Zugang zu implizierten Einstellungen über die zugrundeliegenden automatischen Prozesse
Messung "implizierter" Einstellungen
Dritte Person Technik
Thematischer Apperzeptionstest (TAT)
Deutung eines nicht eindeutigen Bildes
Beobachtungsverfahren
Oft hoher Aufwand
Erfasst Objektivität und Realiablilität
oft anwendbar
Ältestes Verfahren
Dimensionen
direkt vs indirekt
offen vs verdeckt
Geeignet, wenn
Ereignis beobachtbar
Häufiges Auftreten
kein langer Zeitraum notwendig
ethisch vertretbar
direkt
Fokusgruppen
Leitfaden für Moderator
offene Fragen
Verlauf vorbereiten
Thinkback-Fragen
Keine Warum-Fragen
Keine JA/Nein-Fragen
Ziele
Evaluation von Programmen
Hypothesen generieren
Hintergrundinfos sammeln
Probleme entdecken
Charakteristika
möglichst entpannt, gechillt
Zeit 1-3 Stunden
Gruppen so "homogen wie möglich, so heterogen wie nötig"
Gruppengröße 8-12
Contra
Auswertung schwierig
geschultes Personal
Pro
Gruppendynamik -> neue Erkenntnisse
kritische Infos für Entwicklung von Hypothesen
Detaillierte Informationen
Interview
Leitfadeninterview
contra
Ausgebildete Interviewer notwendig
Auswertung schwer
zeitaufwendig
Interviewer-Bias
pro
Bei Analphabeten
Nuancierte Anworten als Fragebogen
Möglichkeit, direkt nachzufragen
unerwartete Einsichten und Ideen
Subtopic
Pilotstudie
Expertenbefragungen
Wann
Anfang
Ziel
neue Ideen und Einsichten
