Die Berliner Hotellandschaft ist durch eine Vielzahl an Hotels aller Preisklassen geprägt. Hierbei ist zu beobachten, dass es Hotels in allen Kategorien gibt, die unterschiedliche Qualitäts- und Ausstattungsmerkmale aufweisen.
Doch welche Merkmale eines Hotels berechtigen es dazu einen höheren Preis als das Nachbarhotel zu verlangen? Die vorliegende Hausarbeit möchte dieser Frage auf den Grund gehen, um zumindest auf Grundlage der zur Verfügung stehenden Daten eine Aussage darüber treffen zu können. Nicht alle Faktoren können berücksichtigt werden, weil sie zum einen nicht als Datenmaterial vorliegen und zum anderen aus nicht messbaren Kriterien bestehen, da sie nur subjektiv zu bewerten sind. Dies wären zum Beispiel der Wohlfühlfaktor in einem Hotel oder die schöne Umgebung sowie die zuvorkommende Freundlichkeit des Personals.
Die Zielstellung dieser Hausarbeit liegt darin, anhand einer eigens zusammengestellten Datenbasis den Zusammenhang zwischen den unterschiedlich hohen Zimmerpreisen in Hotels (Preis für Einzelzimmer, Preis für Doppelzimmer) und zwischen verschiedenen Qualitätsmerkmalen, wie Ausstattung des Zimmers (z.B. Sanitäreinrichtung, Klimaanlage, Internet-/Faxanschluss), allgemeine Leistungen des Hotels (z.B. Lift, Zimmerservice, Parkplatz, Restaurant) sowie zusätzlichen Angeboten (z.B. Sauna, Innen- oder Außenpool, Fitnessraum) zu untersuchen und so gut wie möglich zu erklären. Zusätzlich wurden weitere Merkmale untersucht, die das jeweilige Hotel näher umschreiben (z.B. Sterneklassifizierung, Lage des Bezirkes in Berlin, Entfernung zum nächstgelegenen touristischen Anziehungspunkt, Entfernung zur Messe sowie zum nächstgelegenen Flughafen und Regionalbahnhof). Zu diesem Zweck wurden in der vorliegenden Arbeit zwei statistische Methoden der deskriptiven Statistik verwendet. Mit Hilfe des Programmsystems SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) wurden die mehrfaktorielle Varianz- und die lineare Regressionsanalyse durchgeführt und Grafiken zur weiteren Veranschaulichung erstellt.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Theoretische Grundlagen
2.1 Grundlagen des Hotelwesens sowie der Hoteldestination Berlin
2.2 Grundlagen der deskriptiven Statistik
2.2.1 Begriffsbestimmungen und Abgrenzung
2.2.2 Die Varianz- und die Regressionsanalyse
3. Praktischer Teil
3.1 Die Darstellung der Datenbasis
3.2 Ergebnisse und Interpretation der mehrfaktoriellen Varianzanalyse
3.3 Ergebnisse und Interpretation der linearen Regressionsanalyse
4. Schlussbetrachtung
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Hausarbeit untersucht die Einflussfaktoren auf die Preisgestaltung von Hotelzimmern in Berlin, um zu klären, welche Ausstattungs- und Qualitätsmerkmale signifikante Preisunterschiede rechtfertigen. Dabei wird anhand einer empirischen Datenbasis von Berliner Partnerhotels der Berlin Tourismus Marketing GmbH der statistische Zusammenhang zwischen Zimmerpreisen und verschiedenen Variablen analysiert.
- Analyse des Einflusses von Sternekategorien nach DEHOGA auf das Preisniveau.
- Untersuchung von Ausstattungsmerkmalen wie Internetzugang, Fitnessräumen und Zimmerservice.
- Bewertung der Standortfaktoren, insbesondere die Lage der Berliner Bezirke.
- Anwendung statistischer Verfahren wie der mehrfaktoriellen Varianzanalyse und linearen Regression.
- Interpretation der Ergebnisse anhand von Datenmodellen und grafischen Visualisierungen.
Auszug aus dem Buch
Die Regressionsanalyse
Regression bedeutet von Bezugnahme oder Rückgriff (Regress). Daher wäre es sinnvoller von Dependenz (Abhängigkeit) zu sprechen, da das Merkmal Y von X abhängig ist. Ähnlich wie in der Varianzanalyse beschreibt die Regressionsanalyse den Einfluss einer oder mehrerer unabhängiger Variablen auf eine abhängige Variable. Im Mittelpunkt der Regressionsanalyse steht eine aus der Datenbasis zu ermittelnde Gleichung, die meist linear ist. Die Modellannahme für das einfache lineare Modell lautet:
Zwischen den Merkmalen Y und X besteht im Mittel eine lineare Abhängigkeit. Die Regressionsfunktion ist eine Gerade (Regressionsgerade). Die Parameter der ausgleichenden Regressionsgeraden werden nach der Methode der kleinsten Quadrate bestimmt, wobei X die unabhängige Variable und Y die abhängige Variable darstellt. Der Parameter a0 heißt Regressionskonstante und ist im Allgemeinen nicht sachlich interpretierbar, er gibt lediglich den Schnittpunkt der Geraden mit der Y-Achse an. Der Parameter a1 heißt Regressionskoeffizient und gibt die Richtung (Steigung der Geraden) der durchschnittlichen, linearen Abhängigkeit der Variable Y von der Variable X an.
Die Methode der kleinsten Quadrate wird in der Regressionsanalyse bei der Auswahl der „besten“ Geraden verwendet. „.. hierbei werden zunächst die (senkrechten) Abstände der einzelnen Punkte von der Geraden bestimmt, diese Abstände werden quadriert, so dass die negativen Vorzeichen verschwinden. Anschließend wird die Summe der quadrierten Abstände berechnet, und es wird jene Gerade als „die am besten angepasste“ ausgewählt, bei der die Summe der quadrierten Abstände am kleinsten ist.“ Das wichtigste Maß zur Messung des Anteils der erklärten Streuung im Modell stellt auch hier R-Quadrat dar. Es ist zu beachten,
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung formuliert die Problemstellung bezüglich der unterschiedlichen Preisniveaus in Berliner Hotels und definiert das Ziel, diese Unterschiede durch statistische Methoden erklärbar zu machen.
2. Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel erläutert die Definitionen des Hotelwesens, die Situation der Berliner Hoteldestination sowie die mathematischen und statistischen Voraussetzungen für die angewandten Analysemethoden.
3. Praktischer Teil: Dieser Teil beschreibt die Datengrundlage der 278 untersuchten Hotels und präsentiert die Ergebnisse der mehrfaktoriellen Varianzanalyse sowie der linearen Regressionsanalyse zur Identifikation preisrelevanter Faktoren.
4. Schlussbetrachtung: Das Fazit fasst die Erkenntnisse zusammen, validiert die Modelle und diskutiert, wie spezifische Merkmale wie Sternekategorien oder Zusatzleistungen die Preisgestaltung maßgeblich beeinflussen.
Schlüsselwörter
Berlin, Hotelpreise, Zimmerpreise, Varianzanalyse, Regressionsanalyse, DEHOGA, Sternekategorien, statistische Auswertung, SPSS, Standortfaktoren, Zusatzleistungen, Preisgestaltung, Hotellerie, Datenbasis, Signifikanztest.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der statistischen Analyse der Hotelpreise in Berlin, um zu verstehen, welche Faktoren die unterschiedliche Preisgestaltung bei Einzelzimmern verursachen.
Was sind die zentralen Themenfelder der Untersuchung?
Die Untersuchung fokussiert sich auf die Zusammenhänge zwischen den Zimmerpreisen und verschiedenen Qualitätsmerkmalen, der Sterneklassifizierung sowie Standortfaktoren innerhalb der Berliner Bezirke.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Ziel ist es, zu ermitteln, welche spezifischen Merkmale eines Hotels – wie Ausstattung oder Lage – einen höheren Preis gegenüber der Konkurrenz rechtfertigen.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?
Zur statistischen Überprüfung werden die mehrfaktorielle Varianzanalyse sowie die lineare Regressionsanalyse unter Zuhilfenahme des Programmsystems SPSS eingesetzt.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Vorstellung der Datenbasis aus dem Hotelführer der Berlin Tourismus Marketing GmbH sowie die detaillierte Auswertung und Interpretation der ermittelten statistischen Daten.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Berlin, Hotelpreise, Varianzanalyse, Regressionsanalyse, DEHOGA-Klassifizierung und Standortfaktoren.
Welche Rolle spielt die Sternekategorie bei der Preisgestaltung?
Die Sternekategorie erweist sich in beiden angewandten statistischen Modellen als der einflussreichste Faktor für die Höhe der Zimmerpreise in Berlin.
Warum wurde das Radisson SAS Hotel Berlin als Fallbeispiel gewählt?
Dieses Hotel dient als Beispiel für eine signifikante Abweichung im Modell, da es durch seine spezielle Lage und Ausstattung (z.B. das zylindrische Aquarium) Preise erzielt, die über dem statistisch berechneten Modellwert liegen.
Wie groß ist die Erklärungskraft der gewählten statistischen Modelle?
Die verwendeten Modelle können mit einem R-Quadrat von ca. 73 % einen Großteil der Varianz der Einzelzimmerpreise erklären, was auf eine hohe Aussagekraft der untersuchten Faktoren hindeutet.
- Quote paper
- Cathrin Meisen (Author), 2005, Vergleich der Hotelpreise in Berlin, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/53016
