Durch das bestehende umfangreiche Angebot an Statistik- Programm- Paketen und der weit verbreiteten EDV gibt es eine Vielzahl von verschiedensten Auswertungsverfahren. In der Datenanalyse werden die aus den Verfahren der Informationsgewinnung gewonnen Einzeldaten aufbereitet und ausgewertet. Ziel ist es, die in den Daten steckenden Informationen auf ein überschaubares Maß zu verdichten und Zusammenhänge zwischen den Variablen aufzudecken. Diese Arbeit soll einen Überblick über die wichtigsten Verfahren der Datenauswertung geben. In den einzelnen Kapiteln werden die Methoden und Verfahren so definiert, dass der Leser das Grundlagenwissen erlangt, das für eine spätere Vertiefung der einzelnen Methoden der Datenanalyse benötigt wird.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Einteilung der Methoden der Datenanalyse
2.1 Anzahl der Variablen
2.2 Zielsetzung der Analyse
2.3 Skalenniveau der Variablen
2.4 Unterteilung der Datenmatrix
3 Univariate Datenanalyse
3.1 Univariate deskriptive Datenanalyse
3.1.1 Tabellarische und graphische Darstellung
3.1.2 Lageparameter
3.1.3 Dispersions- bzw. Streuungsmaße
3.2 Univariate induktive Datenanalyse
4 Bi- und multivariate Verfahren der Datenanalyse
4.1 Bivariate Analyseverfahren
4.1.1 Kreuztabellierung
4.1.2 Einfache Korrelationsanalyse
4.1.3 Einfache Regressionsanalyse
4.2 Multivariate Analyseverfahren
4.2.1 Multivariate Verfahren der Dependenzanalyse
4.2.1.1 Multiple Regressionsanalyse
4.2.1.2 Varianzanalyse
4.2.1.3 Diskriminanzanalyse(Trennverfahren)
4.2.2 Mulivariate Verfahren der Interdependenzanalyse
4.2.2.1 Faktorenanalyse
4.2.2.2 Clusteranalse
4.2.2.3 Multidimensionale Skalierung
5 Abschließender Überblick über die wichtigsten Datenanalyseverfahren
6 Schlußbetrachtung
Zielsetzung und thematische Schwerpunkte
Die vorliegende Arbeit gibt einen strukturierten Überblick über die gängigsten statistischen Methoden der Datenanalyse im Kontext der Marktforschung, um dem Leser Grundlagenwissen für die Auswahl geeigneter Analyseverfahren zu vermitteln.
- Systematische Klassifikation von Datenanalyseverfahren
- Unterscheidung zwischen univariaten, bivariaten und multivariaten Methoden
- Methoden der deskriptiven versus der induktiven Statistik
- Einordnung in Dependenz- und Interdependenzanalyse
Auszug aus dem Buch
4.2.2.1 Faktorenanalyse
Die Faktorenanalyse ist ein Verfahren, wodurch größere Variablenmengen auf wenige voneinander unabhängige Größen, den Faktoren, reduziert werden können, ohne das es zu entscheidendem Informationsverlust kommt. Dabei wird der Datenbestand nicht in abhängige und unabhängige Variablen aufgeteilt, sondern die Beziehung zwischen allen einbezogenen Variablen analysiert. Die untersuchten Variablen müssen allerdings mindestens intervallskaliert sein. Zum besseren Verständnis des Grundgedanken der Faktorenanalyse, wird auf die Abbildung im Anhang verwiesen. Bei diesem Verfahren wird zwischen exploratorischer und konfirmatorischer Faktorenanalyse unterschieden.
Die exploratorische (strukturerkennende) Faktorenanalyse untersucht Variablengruppen auf die ihr zugrundeliegende Struktur. Die Vielzahl der betrachteten Variablen wird auf einige wenige, den Betrachtungsgegenstand kennzeichnende Faktoren reduziert. Es geht in diesem Falle also z. B. darum, die bei m Personen beobachteten n Merkmale auf r Faktoren (unabhängige Variablen) zu reduzieren. Datengrundlage dieses Verfahrens ist die Korrelationsmatrix der Variablen. Wichtig für die Beurteilung der exploratorischen Faktorenanalyse ist zum einen die Gesamtvarianz der Variablen und zum anderen die Faktorladung sowie die sich daraus ergebenden Kommunalitäten der Variablen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung betont die Bedeutung der Problemdefinition vor der reinen statistischen Anwendung und erläutert die Zielsetzung der Arbeit.
2 Einteilung der Methoden der Datenanalyse: In diesem Kapitel werden Klassifikationskriterien für Analyseverfahren wie Variablenanzahl, Zielsetzung und Skalenniveau vorgestellt.
3 Univariate Datenanalyse: Hier werden Verfahren zur Untersuchung einer einzelnen Variable behandelt, unterteilt in deskriptive und induktive Ansätze.
4 Bi- und multivariate Verfahren der Datenanalyse: Dieses zentrale Kapitel behandelt die Analyse von Beziehungen zwischen zwei oder mehr Variablen und unterscheidet zwischen Dependenz- und Interdependenzmethoden.
5 Abschließender Überblick über die wichtigsten Datenanalyseverfahren: Dieses Kapitel fasst die behandelten Methoden in einer grafischen Übersicht zusammen.
6 Schlußbetrachtung: Die Schlussbetrachtung resümiert die Klassifikation der Methoden und betont deren Nutzen für die Wahl des korrekten Verfahrens bei individuellen Fragestellungen.
Schlüsselwörter
Datenanalyse, Marktforschung, Statistik, Deskriptive Statistik, Induktive Statistik, Multivariate Analyse, Dependenzanalyse, Interdependenzanalyse, Regressionsanalyse, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, Skalenniveau, Variablen, Hypothesentest, Kreuztabellierung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit bietet eine systematische Darstellung und Einordnung der in der Marktforschung gebräuchlichen Methoden der Datenanalyse.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Felder umfassen die Einteilung statistischer Verfahren nach Variablenanzahl, Zielsetzung (deskriptiv/induktiv) und der Art der Zusammenhänge (Dependenz/Interdependenz).
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Ziel ist es, dem Leser grundlegendes Wissen zu vermitteln, damit er sich im Feld der Analyseverfahren zurechtfindet und das für seine spezifische Fragestellung passende Verfahren identifizieren kann.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es handelt sich um eine strukturierte Literaturanalyse, die bestehende statistische Definitionen und Klassifikationsansätze aus der Marktforschungsliteratur zusammenführt.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in univariate Verfahren (Lageparameter, Streuungsmaße) sowie bi- und multivariate Verfahren (z.B. Regressions-, Diskriminanz-, Faktoren- und Clusteranalyse).
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit lässt sich am besten durch Begriffe wie Datenanalyse, Marktforschung, statistische Methoden, Multivariate Verfahren und Skalenniveau charakterisieren.
Warum ist die Unterscheidung zwischen Dependenz- und Interdependenzanalyse so wichtig?
Diese Unterscheidung ist fundamental, da sie bestimmt, ob eine Wirkungsrichtung (Ursache-Wirkung) untersucht werden soll oder ob die bloße Struktur wechselseitiger Beziehungen im Vordergrund steht.
Wann sollte eine Faktorenanalyse angewendet werden?
Sie bietet sich an, wenn große Mengen an (mindestens intervallskalierten) Variablen auf eine kleinere Anzahl von unabhängigen Faktoren reduziert werden sollen, um die Komplexität zu beherrschen.
- Quote paper
- Cem Atli (Author), 2001, Systematische Darstellung und Einordnung der Methoden der Datenanalyse, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/23101
