Immer schneller wachsende Märkte und zunehmend komplexere Marktstrukturen haben in den letzten Jahren den Stellenwert der Marktforschung immer weiter nach oben getrieben.
Eine Ausweitung der Aufgabenbereiche, ein effizienteres Zusammenarbeiten der empirischen Forschungsaktivitäten und eine Intensivierung und Entwicklung neuer und alter theoretischer Erhebungsverfahren und Auswertungsmethoden waren unter anderem die Folgen.
Informationen über das Marktgeschehen werden aufgrund immer kürzerer Produktlebenszyklen, zum Beispiel durch zunehmenden Innovationswettbewerb, unumgänglich. Weiter noch wird der Kunde durch die Angebotsvielfalt immer kritischer in seinen Entscheidungen, da nicht mehr nur die Funktionalität des Produktes sondern in zunehmendem Maße auch die Befriedigung individueller Bedürfnisse in den Vordergrund treten.
Dies, die beachtlichen finanziellen Mittel und die personellen Ressourcen die für die Marktforschung bereitgestellt werden verdeutlichen, wie unumgänglich es im Hinblick auf unternehmerische Ziele und Handlungsoptionen ist über detaillierte und aktuelle Informationen des Marktes zu verfügen.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Multivariate Verfahren
- 2.1 Begriffserklärung
- 2.2 Erscheinungsformen
- 3 Diskriminanzanalyse
- 3.1 Begriffserklärung
- 3.2 Analyseansätze
- 3.3 Basisannahmen
- 3.4 Methodik
- 3.4.1 Definition der Gruppen
- 3.4.2 Formulierung der Diskriminanzfunktion
- 3.4.3 Schätzung der Diskriminantfunktion
- 3.4.4 Prüfung der Diskriminanzfunktion
- 3.4.4.1 Prüfung der Klassifikation
- 3.4.4.2 Prüfung des Diskriminanzkriteriums
- 3.4.5 Prüfung der Merkmalsvariablen
- 3.4.6 Klassifikation neuer Elemente
- 4 Regressionsanalyse
- 4.1 Zielsetzung
- 4.2 Mathematisch statistische Erläuterungen
- 4.2.1 Formulierung des Modells
- 4.2.2 Anpassungsgüte
- 4.2.3 Signifikanzprüfung
- 4.2.4 Standardisierung der Parameter
- 4.2.5 Interpretation der Ergebnisse
- 4.2.6 Prämissen bei der Anwendung der Regressionsanalyse
- 4.3 Vorgehensweise
- 4.3.1 Transformation der Variablen
- 4.3.2 Effizienz der Schätzer
- 4.3.3 Prüfung auf Multikollinearität
- 4.3.4 Prüfung auf Autokorrelation
- 4.3.5 Prüfung auf Heteroskedastizität
- 4.3.6 Identifizierung von Ausreißern
- 5 Software
- 6 Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Hausarbeit befasst sich mit multivariaten Verfahren der Dependenzanalyse, speziell der Diskriminanzanalyse und der Regressionsanalyse. Ziel ist es, die Methodik beider Verfahren darzustellen und deren Anwendung zu erläutern.
- Multivariate Analysemethoden
- Diskriminanzanalyse: Methodik und Anwendung
- Regressionsanalyse: Modellbildung und Interpretation
- Prüfung der Modellannahmen
- Softwareunterstützung bei der Durchführung der Analysen
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in das Thema der multivariaten Dependenzanalyse ein und gibt einen Überblick über die im Folgenden behandelten Verfahren: Diskriminanzanalyse und Regressionsanalyse. Es skizziert die Bedeutung dieser Methoden für die Marketingforschung.
2 Multivariate Verfahren: Dieses Kapitel liefert grundlegende Definitionen und erläutert verschiedene Erscheinungsformen multivariater Verfahren. Es dient als Einführung in die komplexeren Methoden der Diskriminanz- und Regressionsanalyse, die in den nachfolgenden Kapiteln behandelt werden. Die Bedeutung der multivariaten Analyse für die Bewältigung komplexer Zusammenhänge in der Datenanalyse wird hervorgehoben.
3 Diskriminanzanalyse: Dieses Kapitel beschreibt die Diskriminanzanalyse detailliert. Es werden die Begrifflichkeiten geklärt, verschiedene Analyseansätze vorgestellt und die notwendigen Basisannahmen erläutert. Der Schwerpunkt liegt auf der Methodik, beginnend von der Definition der Gruppen über die Formulierung und Schätzung der Diskriminanzfunktion bis hin zur Prüfung der Ergebnisse und der Klassifikation neuer Elemente. Die einzelnen Schritte werden präzise beschrieben und ihre Bedeutung für die Interpretation der Ergebnisse hervorgehoben.
4 Regressionsanalyse: Dieses Kapitel konzentriert sich auf die Regressionsanalyse. Zunächst wird die Zielsetzung der Analyse definiert. Anschließend werden die mathematisch-statistischen Grundlagen des Verfahrens erläutert, inklusive der Modellformulierung, der Prüfung der Anpassungsgüte, der Signifikanzprüfung und der Interpretation der Ergebnisse. Ein wichtiger Aspekt ist die Erörterung der Prämissen, die bei der Anwendung der Regressionsanalyse zu beachten sind. Des Weiteren werden die Vorgehensweise bei der Anwendung, wie z.B. die Transformation von Variablen und die Prüfung auf Multikollinearität, Autokorrelation und Heteroskedastizität, im Detail beschrieben.
5 Software: Dieses Kapitel gibt einen Überblick über die verwendete Software zur Durchführung der Diskriminanz- und Regressionsanalysen. Die Wahl der Software wird kurz begründet.
Schlüsselwörter
Multivariate Verfahren, Dependenzanalyse, Diskriminanzanalyse, Regressionsanalyse, Methodik, Modellbildung, Datenanalyse, Marketingforschung, Prüfung von Modellannahmen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Hausarbeit: Multivariate Verfahren - Diskriminanzanalyse und Regressionsanalyse
Was ist der Gegenstand dieser Hausarbeit?
Die Hausarbeit behandelt multivariate Verfahren der Dependenzanalyse, speziell die Diskriminanzanalyse und die Regressionsanalyse. Ziel ist die Darstellung der Methodik beider Verfahren und die Erläuterung ihrer Anwendung.
Welche Themen werden in der Hausarbeit behandelt?
Die Arbeit umfasst folgende Themenschwerpunkte: Multivariate Analysemethoden, Diskriminanzanalyse (Methodik und Anwendung), Regressionsanalyse (Modellbildung und Interpretation), Prüfung der Modellannahmen und Softwareunterstützung bei der Durchführung der Analysen.
Welche Kapitel enthält die Hausarbeit?
Die Hausarbeit gliedert sich in folgende Kapitel: Einleitung, Multivariate Verfahren, Diskriminanzanalyse, Regressionsanalyse, Software und Ausblick. Jedes Kapitel wird im Inhaltsverzeichnis detailliert aufgeschlüsselt.
Wie wird die Diskriminanzanalyse in der Hausarbeit behandelt?
Das Kapitel zur Diskriminanzanalyse beschreibt detailliert die Methodik, beginnend mit der Definition der Gruppen, über die Formulierung und Schätzung der Diskriminanzfunktion bis hin zur Prüfung der Ergebnisse und der Klassifikation neuer Elemente. Begriffserklärungen, Analyseansätze und Basisannahmen werden ebenfalls erläutert.
Wie wird die Regressionsanalyse in der Hausarbeit behandelt?
Das Kapitel zur Regressionsanalyse behandelt die Zielsetzung, die mathematisch-statistischen Grundlagen (Modellformulierung, Anpassungsgüte, Signifikanzprüfung, Interpretation der Ergebnisse), die Prämissen bei der Anwendung und die Vorgehensweise (Variablentransformation, Prüfung auf Multikollinearität, Autokorrelation und Heteroskedastizität).
Welche Software wird in der Hausarbeit verwendet?
Die Hausarbeit gibt im Kapitel "Software" einen Überblick über die verwendete Software zur Durchführung der Diskriminanz- und Regressionsanalysen. Die Wahl der Software wird kurz begründet.
Welche Schlüsselwörter beschreiben den Inhalt der Hausarbeit?
Schlüsselwörter sind: Multivariate Verfahren, Dependenzanalyse, Diskriminanzanalyse, Regressionsanalyse, Methodik, Modellbildung, Datenanalyse, Marketingforschung und Prüfung von Modellannahmen.
Welche Zielsetzung verfolgt die Hausarbeit?
Die Zielsetzung der Hausarbeit ist die Darstellung der Methodik der Diskriminanzanalyse und der Regressionsanalyse sowie die Erläuterung ihrer Anwendung.
Gibt es Zusammenfassungen der einzelnen Kapitel?
Ja, die Hausarbeit enthält eine Zusammenfassung der einzelnen Kapitel, welche die wichtigsten Inhalte und Ergebnisse jedes Kapitels kurz und prägnant zusammenfasst.
- Arbeit zitieren
- Dipl.-Kaufmann techn. Oliver Florian Friede (Autor:in), 2001, Multivariate Verfahren der Dependenzanalyse, dargestellt anhand der Diskriminanzanalyse und der Regressionsanalyse, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/6119
