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Foliuen für den 15.10.2014 - Fakultät - Ernst-Moritz-Arndt-Universität

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Ernst-Moritz-Arndt-Universität Greifswald
Rechts- und Staatswissenschaftliche Fakultät
Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Marketing
Prof. Dr. Hans Pechtl
Vorlesungsskript
SBWL/Marketing
Wahlmodul
Marktforschung
WS 2014/2015
Postadresse:
Hausadresse:
e-mail:
Postfach, 17487 Greifswald
Friedrich-Loeffler-Straße 70, 17489 Greifswald
pechtl@uni-greifswald.de
Telefon: (0 38 34) 86 24 81
Fax:
(0 38 34) 86 24 82
Gliederung der SBWL Marketing, Wahlmodul II: Marktforschung
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Methodische Grundlagen
1.1
Marktforschung als Marketingaufgabe
1.2
Konzept des Messens
1.3
Befragungsmethoden
1.4
Stichprobenmethoden
1.5
Aussagekraft von Marktforschungsergebnissen
Verfahren der Dependenzanalyse
2.1
Kontingenzanalyse
2.2
Tests auf Mittelwertunterschiede
2.3
Korrelationsanalyse
2.4
Regressionsanalyse
Klassifikationsverfahren
Faktoren- und Kausalanalyse
Klassifikationsverfahren
Conjoint Measurement
Prognoseverfahren
Universität Greifswald
Lehrstuhl für BWL; insb. Marketing
2
Literaturempfehlungen
Backhaus, K. / Erichson, B. / Plinke, WE. / Weiber, R. , Multivariate Analysemethoden,
13. Auflage, Berlin 2013.
Berekoven, L. / Eckert, W. / Ellenrieder, P. , Marktforschung,
12. Auflage, Wiesbaden 2009.
Hermann, A. / Homburg, C., Marktforschung, 4. Auflage, Wiesbaden 2006.
sowie die in der Vorlesung angegebene Quellen.
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Lehrstuhl für BWL; insb. Marketing
3
1. Methodologische Grundlagen
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Lehrstuhl für BWL; insb. Marketing
4
1.1 Marktforschung als Marketingaufgabe
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5
Marketingforschung: Sammlung,
Aufbereitung, Analyse und Interpretation
von Daten über marketingrelevante
Sachverhalte
Marktforschung:
Informationen werden
extern erhoben
(Primärdaten;
Sekundärdaten)
Grundlagenforschung
betriebliche Marktforschung
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Lehrstuhl für BWL; insb. Marketing
Marketing- Accounting
Betriebliche Marktforschung: Funktionen
Funktionen
Intelligenzverstärkerfunktion
Unsicherheitsreduktionsfunktion
Strukturierungsfunktion
Selektionsfunktion
antizipative
Funktion
Innovationsfunktion
Frühwarnfunktion
Prognosefunktion
Teil des Informations-/Knowledge Management
(Data Center)
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7
Der Marktforscher von heute:
Informationsfinder statt
Informationsgenerierer
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Lehrstuhl für BWL; insb. Marketing
Betriebliche Marktforschung: ausgewählte Anwendungen
ausgewählte Anwendungen
Wettbewerbsanalyse
Kundenanalyse
Produktpolitik
Kauf(prozeß)verhalten
Marktsegmentierung
Produktgestaltung
Kundenzufriedenheit
Testmarktstudien
Kundenbindung
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Lehrstuhl für BWL; insb. Marketing
Produktpositionierung
Markenwertmessung
Preispolitik
Zahlungsbereitschaft
Preis-AbsatzFunktion
Kommunikationspolitik
Werbewirkungsforschung
Werbeerfolgskontrolle
Kommunikations(Media-)verhalten
der Kunden
9
Kontinuität der Datenerhebung
Ausprägungen
ad-hoc-Studien
Trackingstudien
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Kohortenstudie
Panelstudie
10
Obmnibusbefragung: In einer
einzigen Erhebung werden
mehrere Themen (evt. von
mehreren Auftraggebern)
abgefragt.
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11
Ablauf einer Marktforschungsstudie (I)
DEFINITIONSPHASE
Problemdefinition / -strukturierung
Definition der Erhebungsziele
DESIGNPHASE
Hypothesengewinnung
Erstellung des Forschungsplans
(Arbeits-, Zeit-, Kostenplan)
Forschungsplan (Arbeits-, Zeit-, Kostenplan)
Bestimmung der Erhebungseinheiten
Voll-/ Teilerhebung, Umfang der Stichprobe
Probeerhebung
(Pretest)
Grobplanung der
Datenauswertung
Erstellung des detaillierten Erhebungsplanes
FELDPHASE
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Organisation bzw. Durchführung und Kontrolle
der Datenerhebung
(Anwerbung, Schulung des Erhebungsstabs)
12
Ablauf einer Marktforschungsstudie (II)
ANALYSEPHASE
Dokumentation
Vorprüfung der Erhebungsergebnisse
Vorbereitung der maschinellen Datenanalyse
(Koordinierung, Übernahme auf Datenträger,
Dateiaufbau, Datenbereinigung)
Auswertung des Erhebungsmaterials
KOMMUNIKATIONSPHASE
Interpretation der Ergebnisse
Abfassung des Forschungsberichts
Präsentation der Forschungsergebnisse
Information des Entscheidungsträgers
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13
Methoden in der Marktforschung
Untersuchungsansatz
deskriptiv
Induktionsschluss
Deduktionsschluss
explorativ
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14
Induktionsschluss: Aus einzelnen
Beobachtungen/ Fakten wird auf allgemeine
Aussagen geschlossen:
Ergebnis  Theorie
Deduktionsschluss: Aus Prämissen (einer
Theorie) folgt eine Kollusion, die empirisch
bestätigt werden muss.
Theorie  postuliertes Ergebnis  Überprüfung
des Ergebnisses anhand der Empirie 
Bestätigung oder Verwerfung der Theorie
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Induktionsschluss
Arten
induktive
Verallgemeinerung
induktive Methode
direkter Schluss
Methode der Übereinstimmung
induktiver Teilschluss
Methode des Unterschieds
statistisches Gesetz
Methode der gleichzeitigen
Veränderung
Methode der Residuen
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Probleme des Induktionsschlusses:
Ableitung von falschen Theorien.
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exploratives Vorgehen in der
Marktforschung (Data Mining): An den
Ergebnissen wird ein Theoriegebäude
konstruiert: Dies sind aber nur
„Einzelfallerklärungen“ mit gewisser
Plausibilität.
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18
Methode des kritischen
Rationalismus: Eine Theorie (Aussage
über das Konsumentenverhalten)
lässt sich nicht beweisen, sondern es
lässt sich nur herausfinden, ob und
wie sie fehlerhaft ist.
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19
Probleme des Deduktionsschlusses:
Es muss eine Theorie gegeben sein bzw. eine
Theorie ist für einen interessierenden
Sachverhalt nicht spezifisch genug.
Der Erkenntnisgewinn schreitet nur in „kleinen
Schritten“ voran.
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Pragmatische Erkenntnisgewinnung
Theorie
Deduktion (Hypothese)
Induktion
Empirie
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Replicated designs: Ein Erkenntnisgewinn ist auch dadurch möglich, dass
sich in vielen Wiederholungsstudien die gleichen Ergebnisse einstellen.
„Beweis“ einer Theorie durch empirische Wiederholung.
Modified replicated designs: Es findet eine gesteuerte (geplante)
Veränderung der Rahmenbedingungen zur Vorgängerstudie statt:
Erkennen der Rahmenbedingungen (boundary conditions) für die
Gültigkeit einer Theorie.
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Bekannte Marktforschungsinstitute
A. C. Nielsen
(Frankfurt)
Basisresearch
(Frankfurt)
EMNID
(Bielefeld)
GfK
(Nürnberg)
IMW
(Hamburg)
Infratest Burke
(München)
IVE
(Hamburg)
Link & Partner
(Frankfurt)
Marplan
(Offenbach)
Sample
(Mölln)
Schäfer
(Hamburg)
The Gallup Organization (Wiesbaden)
Wickert
(Altenstadt)
Verzeichnisse:
1) www.dmmv.de/mafo2000/mafo_mafoinstitute.htm
2) Handbuch der Marktforschungsunternehmen (Dt. Fachverlag, Frankfurt)
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23
Outsourcing von Marktforschung
Institutsforschung
Vorteile
Nachteile
höhere Objektivität
mangelnde Branchenkenntnisse
keine Betriebsblindheit
Gefahr der Routinisierung
Nutzung von methodischem Expertenwissen
keine Wissensakkumulation
(Synergien) bei Einzelprojekten
Nutzung spezifischer Kapazitäten/Infrastruktur
Geheimhaltung
Ergebnisvergleiche (Benchmarking)
tendenziell kürzere Bearbeitungszeiten
in der Regel geringere Kosten
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24
1.2 Das Konzept des Messens
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25
1.2.1 Messung von Sachverhalten
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26
Komponenten einer Messung
Messung
Meßobjekte
Fälle
Meßwerte
worüber will man
Aufschluss erhalten
Träger der
Meßobjekte
Ausprägung des
Meßobjekts bei einem Fall
variables
cases
values
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27
Komponenten einer Messung
MESSOBJEKTE
F
Ä
L
L
E
Variable 1
Variable 2
Variable 3
1
x11
x12
x13
2
x21
x22
x23
3
x31
x32
x33
4
x41
x42
x43
5
x51
x52
x53
.............
...
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28
Messobjekte
Arten
physisch beobachtbare
Phänomene
“Beobachtungssprache“
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hypothetische Konstrukte
“theoretische Sprache“
29
Indikatoren für Konstrukte
Charakteristik von Indikatoren
unmittelbar messbare Sachverhalte, die das Vorliegen eines Konstrukts anzeigen
empirisch (sichtbare) Repräsentation des Konstrukts
ohne Beobachtbarkeit eines Konstrukts anhand von Indikatoren liegt nur ein
metaphysischer (philosophischer) Term vor
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30
Relation von Konstrukt und Indikator (I)
Korrespondenzregeln
“operational definition“ – Modell
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“partial interpretation“ - Modell
31
Relation von Konstrukt und Indikator (II)
reflektive Indikatoren
Indikator
theoretisches
Konstrukt
Indikator
Indikator
x1 = f (x) ; x2 = f(x)
formative Indikatoren
theoretisches
Konstrukt
Indikator
Indikator
Indikator
x = a1x1+a2x2+…
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32
Das Messinstrument (Skala) ist
die Summe der Indikatoren, die
man zur Messung eines
Konstrukts heranzieht.
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33
Zaichkowsky-Skala für Involvement
important
of no concern
irrelevant
means a lot
to me
useless
valuable
trivial
beneficial
matters to me
uninterested
significant
vital
boring
unexciting
appealing
mundane
essential
undesirable
wanted
not needed
Das Produkt ist für mich...
unimprtant*
of concern to me
relevant
means nothing
to me*
useful
worthless*
fundamental
not beneficial*
doesn´t matter*
interested
insignificant*
superfluous*
interesting
exciting
unappealing*
fascinating
nonessential*
desirable
unwanted*
needed
* Indicates items is reserve scored. Items on the left are scored (1) low involvement to (7) high involvement on the right.
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34
Hirschmann-Skala für das Motiv Sensation Seeking` [Auszug]
• Manchmal drehe ich beim Musikhören das Radio ganz laut auf.
• Ich springe gerne von einem Felsen ins Meer, auch
wenn ich nicht genau weiß, wie tief das Wasser ist.
• Ich mag wilde, ungezügelte Parties.
• Bei manchen Kinofilmen kann ich losheulen.
• I enjoy earthly body smells.
• Ich habe schon Marihuana geraucht bzw. würde es schon mal
versuchen.
• Ich fahre gerne Achterbahn.
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35
Messung der Einstellung (attitude) gegenüber einer Kaffeemarke
• Kaffee der Marke XY ist gut verträglich.
• Die Werbung für XY gefällt mir.
• Ich kaufe XY immer auf Vorrat, damit ich ausreichend davon zu
Hause habe.
• Man kann bei XY auch andere schöne Sachen erwerben.
• Wenn ich XY nicht zum Frühstück trinke, komme ich
nicht in Schwung.
• Die Verkäufer bei XY sind freundlich.
• Ich kaufe keinen anderen Kaffee als XY.
• Ich empfehle XY auch meinen Bekannten.
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36
Messung der Einkaufsatmosphäre einer Einkaufspassage
• Die Passage lädt zum Verweilen ein.
• Die Passage wirkt nüchtern und kalt.
• Ich komme oft hierher und schlendere durch die Passage.
• Diese Passage ´hat was´.
• Manchmal ist es in dieser Passage ungepflegt.
• Wenn ich in die Passage komme, bin ich gleich guter Laune.
• Ich habe schon manchmal hier etwas gekauft, weil
mir das Produkt spontan gefallen hat.
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37
Qualität eines Messinstruments (Skala)
Gütekriterien
Objektivität
Reliabilität
Die Messwerte sind
unabhängig vom
Messenden
Unter gleichen Rahmenbedingungen liefert das
Messinstrument die
gleichen Messwerte
(Zuverlässigkeit)
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Validität
Die Messwerte spiegeln
das intendierte Messobjekt
zutreffend wieder.
(Gültigkeit)
38
Validität eines Messinstruments
Arten
Inhaltsvalidität
Defining
the
meaning
Messen die Indikatoren
das intendierte Konstrukt?
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Konstruktvalidität
Kriteriumsvalidität
Ist der Bedeutungsumfang
des Konstrukts adäquat
abgebildet?
Ergeben sich mit einem
Außenkriterium ‘gute‘
Ergebnisse?
Konvergenzvalidität
Übereinstimmungsvalidität
Diskriminanzvalidität
Prognosevalidität
39
Hohe Reliabilität und geringe Validität:
Ein Messinstrument misst mit hoher
Zuverlässigkeit immer das inhaltlich Falsche.
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40
Beispielfall: Need for cognition
•
•
•
Bisherige Literatur
- “Need for cognition is the tendency to engage in and enjoy
thinking per se“.
- eindimensionales Konstrukt, das die Freude am Denken,
Finden von Problemlösungen und Bereitschaft zu kognitiven
Investitionen kennzeichnet.
- 34- bzw. 18-Item-Skala.
Kritik an der Messskala
- Need for cognition ist ein mehrdimensionales Konstrukt (explorativ).
- Indikatoren erfassen die verschiedenen Dimensionen unterschiedlich bzw.
viele Indikatoren erfassen anhand der Reliabilität das Konstrukt überhaupt nicht.
- Inhalt der Statements (Indikatoren) teilweise “schwierig“ zu beantworten.
Neufassung der Skala
- a priori Spezifizierung von 4 Subdimensionen (enjoyment of cognitive stimulation;
desire for understanding; cognitive innovativeness; commitment of cognitive effort).
- Neuformulierung von Indikatoren (je Subdimension jetzt 3 Indikatoren).
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41
1.2.2 Messung als strukturverträgliche
Abbildung
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42
Messskala: Es kann eine strukturverträgliche
Abbildung zwischen einem empirischen und
einem numerischen Relativ abgegeben werden.
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43
Datenniveau in Messtheorie
Skalentypen
Nominalskala
Ordinalskala
( E; M ;  1)
( E ; M ;  2)
 1 :a = b
 2 :  1, a  b
  (a) =  (b)
  (a)   (b)
Intervallskala
( E ; M ; 3 )
 3 :  1, 2 ,


a  b  c  d 
  ( a )  ( b ) 
 ( c )  ( d )
Verhältnisskala
( E ; M ;  4)
 4 :  1,  2,  3
  0,  = 0
 ( a )  ( b )
=k
 ( c )  ( d )
 ( a´) =      ( a )
  0,   0
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44
Charakteristik von Intervallskalen
Fall
a
b
c
d
Messwert
7
3
4
2
• Feststellung “unterschiedlicher Unterschiede“:
a und b unterscheiden sich um 4 Einheiten, c und d um 2
Einheiten. Der Unterschied zwischen a und b ist doppelt so
groß wie der zwischen c und d.
• Invarianz gegenüber linearen Transformationen
y=100+2x  a=114; b=106; c=108; d=104
Es gilt weiterhin: Der Unterschied zwischen a und b ist
doppelt so groß wie der zwischen c und d.
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45
1.2.3 Skalierungstechniken
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46
Ausgewählte Skalierungstechniken in der Marktforschung
Skala
„natürliche
Skala“
Rangordnung
Rating Skala
KonstantSummen-Skala
MagnitudeSkalierung
ThurstoneSkalierung
eindimensionale
semantisches
Differential
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47
Beispiel zu einer eindimensionalen Ratingskala (sensation seeking)
Frage: „Ich mag wilde, ungezügelte Parties.“
Antwort
stimme
überhaupt
nicht zu
stimme eher
nicht zu
bin
unentschieden
stimme
eher zu
stimme
völlig zu
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
Frage: „Bei manchen Kinofilmen könnte ich losheulen.“
Antwort
trifft
voll zu
trifft
eher zu
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unentschieden
trifft eher
nicht zu
trifft überhaupt
nicht zu
48
Beantwortung von Statements (Indikatoren) mit
Ratingskalen: Der Befragte muss den Grad der
Übereinstimmung der Aussage mit der Situation bei sich
selbst überprüfen und dann diejenige Antwortkategorie
wählen, die diesen Fit am besten entspricht: Der Befragte
nimmt durch diesen Matching-Prozess die faktische
Messung selbst vor.
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49
Prämisse der Äquidistanz: Die sprachlichen
Abstufungen weisen die gleiche Schrittweise
(Distanz) auf.
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50
Metrisierungsprämisse bei
Ratingskalen: per-fiat-Messung
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51
Problem der intersubjektiven Vergleichbarkeit des
Bedeutungsinhalts der Antwortkategorien:
Ein objektiv gleicher Sachverhalt liefert bei zwei
Personen verschiedene Messwerte
(Antwortskalen), da die Probanden den
Bedeutungsinhalt der Antwortkategorien
unterschiedlich auffassen.
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52
Response Styles:
Befragte vermeiden entweder extreme Antworten
(Beantwortung immer in der Mitte) oder vergeben
nur Extremantworten.
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53
Ratingskalen in Marktforschung
Gestaltungsmöglichkeiten
Anzahl der
Antwortkategorien
forciert /
nicht forciert
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balanciert /
nicht balanciert
Verankerung
optische /
sprachliche Form
54
Balancierte und nicht balancierte Ratingskalen
balanciert
nicht balanciert
sehr gut
sehr gut
gut
gut
weder noch
halbwegs gut
schlecht
gerade noch akzeptabel
sehr schlecht
schlecht
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55
Verankerung von Ratingskalen
unentschieden
trifft
nicht zu
trifft
voll zu
-3
-2
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-1
0
1
2
3
56
Anspruchsinflation:
Die Befragten neigen bei Wichtigkeitsangaben bezogen auf Sachverhalte
(z. B. Produkteigenschaften) dazu, alles als
„wichtig“ oder „sehr wichtig“ einzustufen.
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57
Magnitude - Skala
min.
max.
Item 1:
Item 2:
Item 3:
Item 4:
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58
Thurstone-Skalierung (I)
Darstellung der Urteilsdifferenzen nach dem
Vergleichsmodell von Thurstone
Verteilung der
Urteilsdifferenzen
(+)
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0
(-)
59
Thurstone-Skalierung (II)
Universität Greifswald
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60
Thurstone-Skalierung (III)
Beobachtete Anteile der Präferenzen für Marke X
(Spalten) gegenüber Marke Y (Zeilen)
Marke
A
B
C
D
E
Universität Greifswald
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A
0,50
0,18
0,31
0,75
0,65
Bevorzugte Marke
B
C
D
0,82
0,69
0,25
0,50
0,27
0,07
0,73
0,50
0,16
0,93
0,84
0,50
0,85
0,75
0,41
E
0,35
0,15
0,25
0,59
0,50
61
Thurstone-Skalierung (IV)
Z-Werte zu den Präferenzanteilen
Marke
A
B
C
D
E
Summe
Mittelwert (Z)
R
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Bevorzugte Marke
A
B
C
D
E
0
0,92
0,50 -0,67 -0,39
-0,92
0
-0,61 -1,48 -1,04
-0,50 0,61
0
-0,99 -0,67
0,67
1,48
0,99
0
0,23
0,39
1,04
0,67 -0,23
0
-0,36 4,05
1,55 -3,37 -1,87
-0,072 0,810 0,310 -0,674 -0,374
0,602 1,484 0,984
0
0,300
62
1.3 Befragungsmethoden
Universität Greifswald
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63
Primärdatenerhebung
Methoden
Standardisierte
Befragung
(quantitative
Marktforschung
face-to-face
Interview
apparative
Verfahren
nicht
standardisierte
(qualitative)
Marktforschung
Tachistoskop
Gruppengespräch
Programmanalysator
Tiefeninterview
bioelektrische
Aktivierungsmessung
projektive
Befragungstechnik
Beobachtung
klassische
Verhaltensbeobachtung
Telefonbefragung
schriftliche
Befragung
Blickregistrierung
assoziative
Befragungstechnik
Panels
Testmarktforschung
Greifbühne
Imagery-Ansätze
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64
Befragung als soziale Interaktion
Charakteristik
Einfluss des
Interviewers und des
Befragungsumfeldes
auf Antworten
Anforderung der
ergebnisneutralen
Gestaltung des
Interaktionsprozesses
Motivierung der
Befragten
sozial erwünschte
Antworten
Universität Greifswald
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65
Sozial erwünschte Antworten
Ursachen
Befragter entwickelt
eine Vorstellung,
welche Erwartung der
Interviewer an ihn hat
/ was er hören will
Scheu, ein Verhalten
zuzugeben, das nicht
den allgemeinen
Konventionen oder der
‘political correctness‘
entspricht
Übertreiben bei
Prestigefragen
Befragter gibt Antworten, die nicht der Wahrheit entsprechen
Universität Greifswald
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66
Interviewerbias: Der Interviewer beeinflusst
die Antworten der Befragten (keine
ergebnisneutrale Gestaltung des
Interaktionsprozesses).
Universität Greifswald
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67
Computer Assisted Telephone Interview (CATI)
Charakteristik
Interviewer führen die Interviews mit Kopfhörer und Mikrophon durch, der Fragebogen
bzw. die einzelne Frage ist am Bildschirm zu sehen; Eingabe der Antworten am Bildschirm
automatische Filterführung im Fragebogen und Fehleridentifizierung noch während des Interviews
Verwaltung aller anzurufenden Telefonnummern: automatische Auswahl und Stichprobenziehung
(RLD-Verfahren); Wiedervorlageverwaltung (Anschluss besetzt oder nicht erreichbar)
Monitoring der Befragung durch Supervisoren (Telefonchefs)
automatische Kodierung der Antworten für Auswertung
Sprachcomputer führen die Befragung durch: Befragter gibt Antworten durch
entsprechenden Tastendruck ein
Universität Greifswald
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68
Randomized Last Digit- (RLD-) Verfahren: Es wird eine zufällige
Telefonnummer generiert, in dem man zur letzten Ziffer einer
beliebigen Rufnummer eine Zufallszahl zwischen 1 und 9
addiert. Damit können auch Haushalte in die Stichprobe
gelangen, die nicht im Telefonbuch verzeichnet sind.
Universität Greifswald
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69
Spezifika einer Online-Befragung
Unterschied zur Offline-Befragung
Vorteile
Kosten und Zeitersparnisse
Randomisierung der Fragenreihenfolge bei
Itembatterien
Vermeidung von Eingabefehlern
Nachteile
mangelnde Repräsentativität der
„Internet-bzw. e-mail-Gemeinde“
Sicherheitsbedenken der Befragten
Questionnaire - Promotion
sichere Führung bei Filterfragen (adoptive Befragung)
technische Probleme
mehrkanalige, multisensorische Ansprache
höhere Abbruchgefahr
Ausdruck des Fragebogens für Befragten
Möglichkeiten zu Sofort-Incentives (Ergebnisse)
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70
Schriftliche Befragung und Online-Befragung
Charakteristika
Vorteile
Nachteile
relativ kostengünstige Befragungsform
geringe Rücklaufquote (Selbstselektion)
räumlich weit entfernte Personen können
befragt werden
große Anzahl von Personen kann befragt werden
Unkontrollierbarkeit der Erhebungssituation
keine soziale Interaktion zwischen Interviewer
und Befragtem
Anonymität der Befragten kann gewahrt werden
komplizierte Sachverhalte können nur schwer
erfragt werden
Verzerrung des Rücklaufs
Beantwortung der Fragen findet oft überlegter
und genauer statt
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71
Reduzierung des Rücklaufproblems bei schriftlichen und Online-Befragungen
Ansätze
Opening der
Befragung
ansprechende,
involvierende
Gestaltung der
Befragungssituation
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Kombination
der Kanäle
Incentives für
Teilnahme
Nachfassaktionen
72
1.4 Stichprobenmethoden
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73
Grundgesamtheit:
Menge aller potenzieller Untersuchungsobjekte,
die für eine bestimmte Fragestellung relevant
sind.
sachliche… örtliche… zeitliche…
Abgrenzung
Beispiel:
Konsumenten in Deutschland:
Alle Personen über 14 Jahre mit Wohnsitz in Deutschland
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Stichprobenfehler
_
1 n
S² =
 ( xi  x )² ( heterogerader Fall )
n  1 i =1
S² = p ( 1  p )
(hom ogerader Fall )
Stichprobe nfehler t
S²
n
Konfidenz int ervall
_
_
S²
S² 
   x  t
 x  t

n
n


_
x = 2272 ; S ² = 90.000 ; t = 1,96 ; n = 100 ;  = 0 ,05
_
  x  1,96
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90.000
  2213    2331
100
75
Auswahl der zu befragenden Personen
Stichprobenmethoden
Random-Verfahren
reine Zufallsauswahl
geschichtete Zufallsauswahl
Mehrstufige Verfahren
Klumpenauswahl
random walk
Schwedenschlüssel
area sampling
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Verfahren der bewußten
Auswahl
Auswahl aufs Geratewohl
Quota-Verfahren
Cut-off-Verfahren
typische Auswahl
76
Random - Verfahren
reine (einfache) Zufallsauswahl: Jedes Element der GG hat die gleiche Chance, in
die Stichprobe zu gelangen (Urnenmodell)
geschichtete Auswahl: GG liegt aufgegliedert in mehreren Schichten mit
bekannten Anteilen vor. Aus jeder Schicht wird eine gesonderte
(reine) Stichprobe gezogen
Klumpenauswahl: GG liegt in natürlichen Konglomeraten von Untersuchungseinheiten vor. Aus den Konglomeraten wird eine Zufallsstichprobe
gezogen und je Konglomerat (Klumpen) eine reine oder
geschichtete Auswahl von Untersuchungseinheiten gezogen.
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77
geschichtete Stichprobe
Parameter:
I
q i = Anteil von Schicht i in Grundgesamtheit:  q i = 1 (0  qi  1)
i =1
 i2= Varianz des Bezugsparameters in Schicht i
n i = Größe der Stichprobe i
I
N =  ni
Ni = Größe der Gesamtstichprobe :
i =1
c = Kosten pro Befragter in Schicht i
C = Gesamtbudget (ohne Fixkosten)
Proportionale Aufteilung:
Bestmögliche Aufteilung:
ni = qi  N
ni =
qi  i
 q 
i =1
Kostenoptimale Aufteilung:
ni =
i
qi i
I
(q  
i=1
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N
I
i
i
i

C
ci ) ci
78
Beispiel zur geschichteten Stichprobe
q 1 = 0 ,35
; q 2 = 0 ,55
; q 3 = 0 ,1
 1² = 16.000 ;  2² = 49.000 ;  3² = 81.000
N = 500; C = 2300; c 1 = 4; c 2 = 16 ; c 3 = 25
proportionale Aufteilung :
n1 = 175; n 2 = 275; n 3 = 50
bestmöglic he Aufteilung :
0 ,35  400
 500 = 114
0 ,35  400  0 ,55 700  0 ,1 900
n 2 = 313 ; n 3 = 73
n1 =
kostenoptimale Aufteilung :
0 ,35  400
2300

= 71
0 ,35  400  2  0 ,55 700  4  0 ,1 900  5 2
n 2 = 98 ; n 3 = 18
n1 =
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79
1.5 Aussagekraft von Marktforschungsergebnissen
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80
Aussagekraft von Marktforschungsergebnissen
Adäquationsfehler
Ausfallfehler
Auskunftsfehler
Fehlerquellen
inhaltliche versus
statistische Signifikanz
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Präsentation
der Ergebnisse
81
Repräsentanzproblem von Untersuchungen
Schicht
1
2
3
Anteil
tatsächlich
in Rücklauf
durchschnittliche Ausgaben im Datensatz [DM]
0,4
0,5
0,1
0,1
0,2
0,7
100
500
1000
Mittelwert im Datensatz: x s = 810
korrigierter Mittelwert: x k = 390
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0 ,1  100
 0 , 2  500  0 , 7  1000

0, 4  100  0,5  500  0,1  1000 
82
Statistisches Signifikanzniveau
f(z)


z
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