Multivariate Analysemethoden sind heute eines der Fundamente der empirischen Forschung in den Wirtschaftswissenschaften. Die Methoden sind immer noch in konsequenter Weiterentwicklung. Es werden ständig neue methodische Varianten entwickelt, neue Anwendungsbereiche erschlossen und neue oder verbesserte Computer-Programme, ohne die eine praktische Anwendung der Anwendung der Verfahren nicht möglich ist, entwickelt.
Inhaltsverzeichnis
1. Multivariate Analysemethoden
1.1 Einleitung
1.2 Multivariate Verfahren
1.3 Kreuztabellierung und Kontingenztabelle
1.4 Statistische Auswertung – Prüfung der Zusammenhänge
2. Beispiel am Unternehmen in einem Vertriebsgebiet
2.1 Untersuchung mittels Kreuztabellierung
2.2 Auswertungen IBM SPSS Statistics
2.3 Interpretation des Ergebnisses und Fazit
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht die Anwendbarkeit multivariater Analysemethoden, insbesondere der Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse, zur Identifikation von Marktpotenzialen in einem spezifischen Vertriebsgebiet. Ziel ist es, dem Vertriebsmitarbeiter eine datengestützte Entscheidungsgrundlage für eine effiziente Besuchsplanung im Bestands- und Neukundenbereich zu liefern.
- Grundlagen multivariater Analysemethoden
- Kategorisierung in struktur-entdeckende und struktur-prüfende Verfahren
- Anwendung der Kreuztabellierung zur Zusammenhangsanalyse
- Statistische Auswertung mittels IBM SPSS Statistics
- Interpretation von Vertriebsdaten zur Strategieentwicklung
Auszug aus dem Buch
1.2. Multivariate Verfahren
Im folgendem nehmen wie eine Einordnung dieser multivariaten Analysemethoden vor dem Hintergrund des Anwendungsbezuges vor. Es sei jedoch gesagt, das eine überschneidungsfreie Zuordnung der Verfahren zu praktischen Fragestellungen nicht immer möglich ist, weil sich die Zielsetzungen zu Verfahren zum Teil überlagern. Man versucht jedoch eine Einordnung der Verfahren nach anwendungsbezogenen Fragestellungen, so bietet sich eine Einteilung in primär Strukturen-entdeckende Verfahren und primär Strukturen-prüfende Verfahren an.
Strukturen-entdeckende Verfahren - sind multivariate Verfahren, mit dem Ziel der Entdeckung von Zusammenhängen zwischen Variablen oder zwischen Objekten. Es erfolgt daher vorab durch den Anwender im Vorfeld keine Zweiteilung der Variablen in unabhängige und abhängige, wie es bei den strukturen-prüfenden Verfahren durchgeführt wird. Faktorenanalyse, Clusteranalyse, Multidimensionale Skalierung, Korrespondenzanalyse um einige Verfahren zu erwähnen.
Strukturen-prüfende Verfahren - sind multivariate Verfahren, mit dem primären Ziel der Überprüfung von Zusammenhängen zwischen den Variablen. Der Anwender besitzt eine auf sachlogische oder theoretischen Überlegungen basierte Vorstellung über die Zusammenhänge zwischen den Variablen und möchte diese mit Hilfe multivariater Verfahren überprüfen. Zu diesen Verfahren der multivariaten Datenanalyse gehören die Regressionsanalyse, die Varianzanalyse, die Diskriminanzanalyse, die Kontingenzanalyse sowie die Logistische Regression, Strukturgleichungsmodelle und das Conjoint Measurement zur Analyse von Präferenzstrukturen. Die Strukturen-prüfenden Verfahren werden primär zur Darstellung von Kausalanalysen eingesetzt, um herauszufinden, ob und wie stark sich z.B. das Wetter, die Bodenbeschaffenheit sowie unterschiedliche Düngemittel und -mengen auf den Ernteertrag auswirken oder wie stark die Nachfrage eines Produktes von dessen Qualität, dem Preis, der Werbung und dem Einkommen der Konsumenten abhängt. Voraussetzung für Anwendung der entsprechenden Verfahren ist, dass der Anwender a priori (vorab) eine sachlogisch möglichst gut fundierte Vorstellung über den Kausalzusammenhang zwischen den Variablen entwickelt hat, d.h. er weiß bereits oder vermutet, welche der Variablen auf andere Variablen einwirken. Zur Überprüfung seiner (theoretischen) Vorstellungen werden die von ihm betrachteten Variablen i.d.R. in abhängige und unabhängige Variablen eingeteilt und dann mit Hilfe von multivarianten Analysemethoden an dem empirisch erhobenen Daten überprüft.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Multivariate Analysemethoden: Einführung in die Grundlagen empirischer Forschungsmethoden und Einordnung multivariater Verfahren nach ihrer Zielsetzung in struktur-entdeckende und struktur-prüfende Analysemethoden.
2. Beispiel am Unternehmen in einem Vertriebsgebiet: Anwendung der erlernten Methoden auf einen konkreten Datensatz eines Vertriebsbüros zur Untersuchung von Zusammenhängen zwischen Region, Kundenpotenzial und Zielgruppen mittels IBM SPSS Statistics.
Schlüsselwörter
Multivariate Analyse, Kreuztabellierung, Kontingenzanalyse, Chi-Quadrat-Test, SPSS Statistics, Vertriebsgebiet, Zielgruppe, Marktpotenzial, empirische Forschung, Datenaufbereitung, Kausalanalyse, Signifikanz, Abhängigkeitsanalyse, Homogenitätsanalyse, Entscheidungsunterstützung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Anwendung multivariater Analysemethoden, insbesondere der Kreuztabellierung, um komplexe Geschäftsdaten statistisch auszuwerten.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind die theoretische Klassifizierung statistischer Verfahren sowie deren praktische Anwendung zur Analyse von Vertriebspotenzialen.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Ziel ist es, eine Entscheidungsgrundlage für Vertriebsmitarbeiter zu schaffen, um Besuchsplanungen durch die Identifikation von Potenzialen in bestimmten Regionen zu optimieren.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es werden struktur-prüfende multivariate Methoden eingesetzt, namentlich Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse, die mittels der Software IBM SPSS Statistics ausgewertet werden.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Im Hauptteil werden zunächst die theoretischen Grundlagen der Verfahren erläutert und anschließend eine konkrete Fallstudie mit einem Datensatz von 835 Kunden- und Interessenteneinträgen durchgeführt.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Schlüsselwörter sind multivariate Analyse, Kreuztabellierung, Kontingenzanalyse, Vertriebsoptimierung und empirische Datenanalyse.
Warum ist das gewählte Verfahren für den vorliegenden Datensatz problematisch?
Ein großer Teil des Datensatzes (ca. 44 %) ist nicht in Potenzialstufen bewertet, was die Aussagekraft der Kreuztabellierung für eine abschließende Vertriebsstrategie einschränkt.
Welche Empfehlung gibt der Autor für weiterführende Analysen?
Der Autor empfiehlt, zukünftig Verfahren aus den struktur-entdeckenden Verfahren, wie die Faktoren- oder Clusteranalyse, einzusetzen, um präzisere Ergebnisse zu erzielen.
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- Mario Muthmann (Autor), 2016, Qualitative Forschungsmethoden. Multivariate Analysemethoden. Multivariate Verfahren, Kreuztabellierung und Kontingenztabelle, statistische Auswertung, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/374873
