Juli 2020

Johannes Lüken und Dr. Heiko Schimmelpfennig (beide IfaD) erklären seit 2012 ganz kompakt die Statistik für Marktforscherinnen und Marktforscher in planung & analyse. Höchste Zeit, dass wir einmal eine aktuelle Übersicht bereitstellen. Hier finden Sie nicht nur die Links zu allen bisher veröffentlichten Themen von A bis Z, sondern auch die alphabetisch einsortierten Schwerpunkte wie zum Beispiel der Schwerpunkt „Clusternalyse“. Wenn Sie eine chronologische Artikelauflistung suchen, klicken Sie bitte hier.   A Analytic Hierarchy Process…

Johannes Lüken und Dr. Heiko Schimmelpfennig (beide IfaD) erklären seit 2012 ganz kompakt die Statistik für Marktforscherinnen und Marktforscher in planung & analyse. Höchste Zeit, dass wir einmal eine aktuelle Übersicht bereitstellen. Hier finden Sie die Links zu allen bisher veröffentlichten Themen seit 2012 bis heute. Wenn Sie eine alphabetische Artikelauflistung suchen, klicken Sie bitte hier.   2021 Daten visualisieren mittels Treemaps (Heft 3) MDS von Objekten und Merkmalen (Heft 2) Multidimensionale Skalierung (Heft 1)…

Johannes Lüken / Dr. Heiko Schimmelpfennig Die Faktorenanalyse ist ein Sammelbegriff für verschiedene Verfahren, denen das Ziel gemein ist, Gruppen von beobachteten Variablen zu identifizieren, die untereinander stark zusammenhängen, beziehungsweise Vermutungen über die Zusammenhänge dieser Variablen zu überprüfen.   Übersicht der Verfahren Grundsätzlich wird zwischen der explorativen und der konfirmatorischen Faktorenanalyse unterschieden. Die explorative Faktorenanalyse dient dazu, aus einer Menge von beobachteten Variablen, „künstliche“ Variablen zu konstruieren, die jeweils möglichst mit mehreren der beobachteten Variablen…

Strukturgleichungsmodelle sind eine gängige Methode zur Bestimmung von Erfolgstreibern. Anhand eines Beispiels wird gezeigt, wie auch in der Marken-Touchpoint-Analyse Multikollinearität die Ergebnisse erheblich verzerrt und somit zu falschen Beurteilungen der Touchpoints führt. Es wird ein spezielles Verfahren vorgestellt, das Multikollinearität von Einflussvariablen vollständig eliminiert. Die resultierenden Koeffizienten werden vergleichbar und damit inhaltlich interpretierbar. Auch Missing Values bedeuten häufig keine Einschränkungen der Analyse, sondern liefern zusätzliche nutzbare Informationen, wenn die dahinterliegende Systematik durch gezieltes Ersetzen fehlender Werte genutzt wird.