Als Hersteller und Vermarkter von Couponing-/ Gutscheinbüchern für den Bereich der Gastronomie ist es von großer Bedeutung herauszufinden, welche Gastronomien interessiert sind, an solchen Aktionen teilzunehmen. Hierfür könnte die Lage der jeweiligen Gastromomie eventuell eine Rolle spielen. Um solche assoziativen Beziehungen untersuchen zu können, werden unter anderem die Analyseinstrumente, Kreuztabulierung und Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest verwendet. Wann sie eingesetzt werden und wie sie funktionieren, ist die Hauptaufgabe der folgenden Kapitel. So wird in Kapitel 2 kurz auf relevante Elemente der Marktforschung eingegangen. Daraufhin wird in Kapitel 3 die Datenanalyse, speziell die bivariate Datenanalyse, der die Kreuztabulierung und der Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest zuzuordnen sind, beschrieben und erklärt. Daraufhin wird der theoretische Teil der Arbeit um ein praxisnahes Beispiel ergänzt, bei dem auf das Einleitungsbeispiel zurückgegriffen wird. Kapitel 4 beinhaltet das Fazit und den Ausblick.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Marktforschung
3. Datenanalyse
3.1 Bivariate Methoden der Dependenzanalyse
3.1.1 Die Kreuztabulierung (Kontingenztafel)
3.1.2 Der Chi-Quadrat-Koeffizient und die Kontingenz
3.1.3 Der Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest
3.2 Test auf Unabhängigkeit an einem Anwendungsbeispiel
4. Fazit und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht den Einsatz von Kreuztabulierung und Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest als methodische Instrumente in der Marktforschung, um assoziative Zusammenhänge zwischen Variablen empirisch zu prüfen. Anhand eines fiktiven Praxisbeispiels wird analysiert, ob die Entscheidung von Gastronomiebetrieben zur Nutzung von Couponing-Aktionen von deren Lage abhängig ist.
- Grundlagen und Instrumente der Marktforschung
- Methodik der bivariaten Datenanalyse
- Theoretische Fundierung der Kreuztabulierung
- Durchführung und Interpretation des Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstests
- Anwendung der Verfahren zur Identifikation von Abhängigkeiten
Auszug aus dem Buch
3.1.1 Die Kreuztabulierung (Kontingenztafel)
Die Kreuztabulierung gehört zu den Verfahren der deskriptiven Statistik und befasst sich daher mit der Aufbereitung und Auswertung der zu untersuchenden Daten, die aus einer GG gezogenen Stichpobe stammen. Sie ist das einfachste Verfahren zur Veranschaulichung und Herausarbeitung von Assoziationen zwischen zwei (aber auch mehreren) Variablen (Berekhoven/Eckert/Ellenrieder (2001), S.197).
Weisen die zu untersuchenden Variablen kein nominales Skalenniveau auf, so müssen für diese Variablen, will man sie anhand der Kreuztabulierung untersuchen, Klassen (Kategorein) gebildet werden. Auf diese Weise können metrische in kategoriale Merkmale transformiert werden (vgl. Tull/Hawkins (1976), S.530). Wesentlich dabei ist jedoch, dass nur das nominale Skalenniveau der Merkmale benutzt wird, auch wenn sie ein höheres Messniveau besitzen. Dies hat zur Folge, dass Informationen verloren gehen (vgl. Fahrmeier et al. (2004) S. 109 f.).
Bei der allgemeinen Form der Kreuztabulierung werden die durch die Stichprobe erhobenen Untersuchungseinheiten (n) jeweils von zwei Faktoren kreuzweise klassifiziert. Diese beiden Faktoren sind der Zeilenfaktor L mit l Zeilen und der Spaltenvektor K mit k Spalten. Diese Form wird l×k Kreuztabulierung (Kontingenztafel) genannt (vgl. Everitt (1977), S. 3).Dabei muss jede Beobachtung eindeutig einer Merkmalskombination zugeordnet werden können. In einem ersten Schritt wird nun die komplette Anzahl n ij an Untersuchungseinheiten einer bestimmten Merkmalskombination (i-te Ausprägung der ersten Variablen X (i = 1, …, l) und j-te Ausprägung der zweiten Variablen Y (j = 1, …, k)) bestimmt und in eine Häufigkeitstabelle eingetragen werden (vgl. Backhaus et al. (2003), S. 235).
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung erläutert die Relevanz der Analyse assoziativer Beziehungen im Gastronomiemarketing und gibt einen Überblick über den Aufbau der Arbeit.
2. Marktforschung: Dieses Kapitel stellt die Rolle der Marktforschung als Informationsbasis für unternehmerische Planungen dar und definiert notwendige Skalenniveaus für die Datenanalyse.
3. Datenanalyse: Das Hauptkapitel beschreibt verschiedene Verfahren zur bivariaten Dependenzanalyse, insbesondere die Kreuztabulierung und den Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest, und illustriert deren Anwendung an einem Fallbeispiel.
4. Fazit und Ausblick: Das Fazit resümiert den hohen Stellenwert der vorgestellten statistischen Verfahren, weist jedoch auch auf methodische Grenzen bei kleinen Stichproben oder komplexen Clustern hin.
Schlüsselwörter
Marktforschung, Kreuztabulierung, Kontingenztafel, Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest, Bivariate Datenanalyse, Nominalskala, Dependenzanalyse, Statistische Unabhängigkeit, Signifikanzniveau, Couponing, Datenauswertung, Hypothesentest, Beobachtete Häufigkeit, Erwartete Häufigkeit.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit statistischen Verfahren zur Analyse von Zusammenhängen zwischen Variablen, speziell im Kontext der Marktforschung.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Die Schwerpunkte liegen auf der Erstellung von Kreuztabellen, der Berechnung von Chi-Quadrat-Koeffizienten und der Durchführung von Unabhängigkeitstests.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie mittels bivariater Analysen empirisch nachgewiesen werden kann, ob zwischen zwei Merkmalen eine statistische Abhängigkeit besteht.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?
Zum Einsatz kommen deskriptive und induktive statistische Methoden, insbesondere die Kreuztabulierung und der Pearson’sche Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest.
Was umfasst der Hauptteil der Arbeit?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Herleitung der bivariaten Dependenzanalyse und deren praktische Anwendung an einem fiktiven Beispiel zur Couponing-Akzeptanz in der Gastronomie.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Kreuztabulierung, Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest, Skalenniveau, Abhängigkeit, Signifikanzniveau und Kontingenz.
Wie wird im Beispiel zwischen den Variablen unterschieden?
Die Lage der Gastronomie wird als unabhängige Variable (Prädiktorvariable) und der Einsatz von Couponing als abhängige Variable (Kriteriumsvariable) definiert.
Warum wird im Anwendungsbeispiel die Nullhypothese abgelehnt?
Da der empirische Testwert (427,454) deutlich über dem theoretischen kritischen Wert (9,21) liegt, ist der Zusammenhang als hochsignifikant einzustufen.
Welche Rolle spielt das Signifikanzniveau?
Das Signifikanzniveau (hier α = 0,01) legt die Irrtumswahrscheinlichkeit fest, bei der eine Nullhypothese fälschlicherweise zugunsten einer Abhängigkeit abgelehnt werden könnte.
- Quote paper
- Michael Gerlach (Author), 2005, Kreuztabulierung und Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/47161
