Diese Hausarbeit beschäftigt sich mit der Untersuchung der Gebrauchtwagenmarktsituation am Beispiel des Audi A6 und der 5er BMW-Reihe im Raum Berlin/Brandenburg. Da es sich bei den beiden Modellen um Vertreter aus der gehobenen Mittelklasse handelt, wurden diese nur minimal von der Abwrackprämie beeinflusst, da sich diese vor allem an Kleinwagen richtete.
Die Untersuchung der beiden Modelle erfolgte anhand der folgenden sieben Merkmale: Preis in Euro, Laufleistung in Kilometer, Motorleistung in Kilowatt, Alter in Jahren, Typ, Ausstattung, Farbe.
Es wurden jeweils 250 Datensätze für beide Modelle erhoben. Mit Hilfe der Software SPSS 17 wurde eine ausreißerbereinigte Zufallsstichprobe von 125 Datensätzen ermittelt. Untersuchungsgegenstand waren nun die Häufigkeitsverteilungen der Merkmale, die in Histogrammen miteinander verglichen wurden. Im Anschluss daran wurden auch die Werte der Lage- und Streuparameter ausgewertet. Für die Merkmale Preis, Laufleistung und Alter wurden die Mittelwerte und Varianzen darauf getestet, ob sich diese zwischen beiden Modellen signifikant unterscheiden.
Mittels geeigneter Korrelations- und Kontingenzmaße wurde untersucht ob Zusammenhänge oder Abhängigkeiten zwischen bestimmten Merkmalen bestehen. Dazu wurden um die Beziehungen zwischen kardinal bzw. ordinal skalierten Merkmalen zu charakterisieren die Korrelationskoeffizienten nach Kendall und Bravais-Pearson berechnet, welche dann auch auf Signifikanz getestet wurden. Für Beziehungen, an denen nominal skalierte Merkmale beteiligt sind, erfolgte eine Berechnung des Kontingenzkoeffizienten, der auch einem Signifikanztest unterzogen wurde.
Diese Abhängigkeiten wurden nun durch lineare Einfachregressionen dargestellt. Es wurden Regressionsmodelle für den Preis, getrieben von der Laufleistung, vom Alter und von der Motorleistung, bestimmt. Mit denen aus der Einfachregression gewonnenen Erkenntnisse wurde die multiple Regression durchgeführt, um die Abhängigkeit des Preises besser erklären zu können. Das aufgestellte multiple Regressionsmodell wurde nun interpretiert und im Anschluss mittels geeigneter Tests überprüft. Dazu gehörten Signifikanztests der Regressionsparamater und Verteilungstests der Residuen, welche auch grafisch in P-P- und Q-Q-Plots analysiert wurden.
Inhaltsverzeichnis
- Motivation und Zielstellung
- Quellenangaben
- Ziehen der Stichprobe
- Kodierung und Klassierung der Merkmale
- Kodierung
- Klassierung
- Datenauswertung
- Häufigkeitsverteilungen und Histogramme
- Kumulierte Verteilungen
- Lage- und Streuparameter
- Zusammenfassende Interpretation
- Mittelwert- und Varianztests
- Mittelwerttests
- Varianztests
- Zusammenfassende Interpretation
- Korrelations- und Kontingenzmaße
- Korrelationsmaße
- Kontingenzmaße
- Abschließende Interpretation
- Regression
- Einfachregression
- Multiple Regression
- T-Test der Regressionsparameter
- Verteilungstest der Residuen am Beispiel des 5er BMW
- Zusammenfassende Interpretation
- Zusammenfassung der Datenauswertung
- Anhang
- Abbildungsverzeichnis
- Tabellenverzeichnis
- Literaturverzeichnis
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit untersucht den Gebrauchtwagenmarkt in Berlin/Brandenburg für Audi A6 und BMW 5er. Ziel ist es, mithilfe statistischer Methoden die Preisbildung dieser Modelle zu analysieren und Zusammenhänge zwischen Preis, Laufleistung, Alter, Motorleistung, Typ, Ausstattung und Farbe zu identifizieren. Die Studie basiert auf einer Stichprobe von Gebrauchtwagenanzeigen.
- Statistische Analyse des Gebrauchtwagenmarktes für Audi A6 und BMW 5er in Berlin/Brandenburg
- Identifizierung von Preisbestimmenden Faktoren
- Untersuchung von Korrelationen zwischen verschiedenen Fahrzeugmerkmalen
- Anwendung statistischer Tests zur Überprüfung von Hypothesen
- Erstellung von Regressionsmodellen zur Vorhersage des Fahrzeugpreises
Zusammenfassung der Kapitel
Motivation und Zielstellung: Die Arbeit untersucht den Gebrauchtwagenmarkt für Audi A6 und BMW 5er in Berlin/Brandenburg, da dieser Sektor in der deutschen Automobilbranche eine bedeutende Rolle spielt. Die relativ hohen Anschaffungskosten neuer Fahrzeuge machen Gebrauchtwagen attraktiv. Die Untersuchung konzentriert sich auf sieben Merkmale (Preis, Laufleistung, Motorleistung, Alter, Typ, Ausstattung, Farbe), wobei jeweils 250 Datensätze pro Modell erhoben wurden. Die Studie zielt darauf ab, die Preisbildung zu verstehen und den Einfluss verschiedener Faktoren zu analysieren. Die geringe Beeinflussung durch die Abwrackprämie aufgrund der Fahrzeugklasse wird hervorgehoben. Die gewählten Fahrzeuge repräsentieren die gehoben Mittelklasse.
Ziehen der Stichprobe: Aus den 250 Datensätzen pro Modell wurde mithilfe von SPSS 17 eine ausreißerbereinigte Zufallsstichprobe von 125 Datensätzen erstellt. Boxplots wurden verwendet, um Ausreißer (Extremwerte) basierend auf Laufleistung und Preis zu identifizieren und zu entfernen. Der Prozess wird detailliert beschrieben, wobei die Interpretation der Boxplots und die schrittweise Reduktion der Stichprobengröße erläutert werden. Die Abbildungen 2, 3 und 4 veranschaulichen die verschiedenen Stadien der Stichprobenziehung und die Eliminierung von Extremwerten.
Kodierung und Klassierung der Merkmale: Dieses Kapitel beschreibt die Kodierung und Klassifizierung der sieben Merkmale (Preis, Laufleistung, Motorleistung, Alter, Typ, Ausstattung, Farbe). Die Art der Kodierung (z.B. numerisch, kategorial) für jedes Merkmal wird erläutert. Weiterhin wird die Klassifizierung der Merkmale in unterschiedliche Kategorien dargelegt, falls dies notwendig ist. Detaillierte Angaben zu den jeweiligen Kodierungs- und Klassifizierungsschemata wären hier relevant. Dies legt den Grundstein für die nachfolgende Datenanalyse.
Datenauswertung: Dieses Kapitel deckt die detaillierte Analyse der gesammelten Daten ab. Zuerst werden Häufigkeitsverteilungen und Histogramme präsentiert, um die Verteilung der einzelnen Merkmale zu visualisieren und zu vergleichen. Anschließend werden die Lage- und Streuparameter berechnet und interpretiert, um ein umfassendes Bild der Daten zu erhalten. Mittelwert- und Varianztests prüfen signifikante Unterschiede zwischen den beiden Modellen bezüglich Preis, Laufleistung und Alter. Schließlich werden Korrelations- und Kontingenzmaße eingesetzt, um Zusammenhänge zwischen verschiedenen Merkmalen zu untersuchen (z.B. Kendall und Bravais-Pearson Korrelationskoeffizienten und Kontingenzkoeffizienten).
Regression: In diesem Kapitel wird die Beziehung zwischen den Merkmalen mithilfe von Regressionsanalysen untersucht. Zuerst werden einfache Regressionsmodelle erstellt, die den Einfluss von Laufleistung, Alter und Motorleistung auf den Preis untersuchen. Basierend auf diesen Ergebnissen wird eine multiple Regressionsanalyse durchgeführt, um den Einfluss der verschiedenen Faktoren kombiniert zu betrachten und die Vorhersagekraft des Modells zu verbessern. Die Signifikanz der Regressionsparameter wird getestet und die Residuen werden auf ihre Verteilung hin analysiert. Die grafische Analyse in P-P- und Q-Q-Plots hilft, die Qualität des Regressionsmodells zu bewerten.
Schlüsselwörter
Gebrauchtwagenmarkt, Audi A6, BMW 5er, Berlin/Brandenburg, Preisanalyse, Regressionsanalyse, Korrelationsanalyse, statistische Datenanalyse, SPSS, Häufigkeitsverteilung, Lageparameter, Streuparameter, Ausreißeranalyse.
Häufig gestellte Fragen zur Studie: Preisanalyse von Gebrauchtwagen (Audi A6 & BMW 5er) in Berlin/Brandenburg
Was ist das Thema der Studie?
Die Studie analysiert den Gebrauchtwagenmarkt in Berlin/Brandenburg für Audi A6 und BMW 5er Modelle. Ziel ist die Untersuchung der Preisbildung und die Identifizierung von Faktoren, die den Preis beeinflussen (z.B. Laufleistung, Alter, Motorleistung, Ausstattung, Farbe).
Welche Methoden wurden verwendet?
Die Studie verwendet statistische Methoden, darunter deskriptive Statistik (Häufigkeitsverteilungen, Histogramme, Lage- und Streuparameter), inferenzielle Statistik (Mittelwert- und Varianztests, Korrelations- und Kontingenzmaße) und Regressionsanalyse (einfache und multiple Regression). Die Datenanalyse wurde mit SPSS durchgeführt.
Welche Daten wurden verwendet?
Die Datenbasis besteht aus Gebrauchtwagenanzeigen. Zuerst wurden 250 Datensätze pro Modell erhoben. Nach der Ausreißerbereinigung mittels Boxplots in SPSS 17 verblieben 125 Datensätze pro Modell für die Analyse. Die Merkmale umfassen Preis, Laufleistung, Alter, Motorleistung, Typ, Ausstattung und Farbe.
Wie wurde die Stichprobe gezogen?
Aus den initialen 250 Datensätzen pro Modell wurde mit SPSS 17 eine Zufallsstichprobe von 125 Datensätzen gezogen. Ausreißer (Extremwerte) in Bezug auf Laufleistung und Preis wurden mithilfe von Boxplots identifiziert und entfernt. Dieser Prozess ist detailliert in der Studie beschrieben.
Wie wurden die Daten kodiert und klassifiziert?
Das Kapitel "Kodierung und Klassierung der Merkmale" beschreibt die jeweilige Kodierung (numerisch, kategorial) und Klassifizierung der sieben Merkmale. Detaillierte Angaben zu den Kodierungs- und Klassifizierungsschemata sind in der vollständigen Studie enthalten.
Welche Ergebnisse wurden erzielt?
Die Studie präsentiert Häufigkeitsverteilungen, Histogramme und Lage-/Streuparameter. Mittelwert- und Varianztests zeigen signifikante Unterschiede zwischen den Modellen. Korrelations- und Kontingenzmaße untersuchen Zusammenhänge zwischen den Merkmalen. Regressionsanalysen (einfach und multipel) modellieren den Einfluss verschiedener Faktoren auf den Preis. Die Ergebnisse sind detailliert in der vollständigen Studie dargestellt.
Welche Schlussfolgerungen wurden gezogen?
Die Schlussfolgerungen der Studie basieren auf den Ergebnissen der statistischen Analysen und werden in der Zusammenfassung der Datenauswertung und den zusammenfassenden Interpretationen der einzelnen Analyseabschnitte (Mittelwert- und Varianztests, Korrelations- und Kontingenzmaße, Regression) präsentiert. Die Studie identifiziert die Preis bestimmenden Faktoren und liefert ein umfassendes Verständnis der Preisbildung am Gebrauchtwagenmarkt für die untersuchten Modelle.
Welche Software wurde verwendet?
Die Datenanalyse wurde mit SPSS 17 durchgeführt.
Wo finde ich die vollständige Studie?
Die vollständige Studie enthält detaillierte Informationen zu den Methoden, Ergebnissen und Schlussfolgerungen. Die Kontaktdaten des Herausgebers sind in der vollständigen Version verfügbar.
Welche Schlüsselwörter beschreiben die Studie?
Gebrauchtwagenmarkt, Audi A6, BMW 5er, Berlin/Brandenburg, Preisanalyse, Regressionsanalyse, Korrelationsanalyse, statistische Datenanalyse, SPSS, Häufigkeitsverteilung, Lageparameter, Streuparameter, Ausreißeranalyse.
- Quote paper
- Johannes Raithel (Author), Markus Krauß (Author), 2010, Statistische Auswertung des Gebrauchtwagenmarkts in Berlin/Brandenburg, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/171617
