Teil 1: B. Datenquellen, Datenmessung

• Alle, die zum Befragtenkreis zählen (Population)

• Zielgruppe (bei jeder Fragestellung anders)

Erreichbarkeit —> Kontakt —> Befragun

• Adressen

• Telefonnumer

• Internetanschriften

—> Praxis = PROBLEME, denn Daten fehlen oder aus Datenschutzgründen nicht zulässig)

—> Folge: Verzerrungen bei den Ergebnissen

• man kann nicht alle befragen, da man nicht das Geld und die Zeit hat

  —> Stichprobe aus der vorab definierten Grundgesamtheit ziehen

• bei Massenerhebungen: Vollerhebungen (Totalerhebung) aus zeitlichen, finanziellen und organisatorischen Gründen nicht möglich

  —> Beschränkung auf kleineren Kreis nötig

  —> Teilerhebung = Strichprobe

• muss REPRÄSENTATIV sein

• wenn sie in der Verteilung aller untersuchungsrelevanten Merkmale der Gesamtmasse entspricht

  (Abbild der Grundgesamtheit)

• zutreffenden Rückschluss auf GG

• Verfahren der Zufallsauswahl

• Verfahren der bewussten Auswahl

• Mehrstufige und kombinierte Verfahren

• Unsystematische Verfahren

• für jedes Element der GG muss die Wahrscheinlichkeit in die Stichprobe zu gelangen bekannt und größer Null sein

• Stichproben bzw. Zufallsfehler lässt sich mathematisch berechnen

• mit zunehmender Zahl der so ausgewählten Einheiten steigt dann die Wahrscheinlichkeitm dass due Stichprobe in ihrer Zusammensetzung der GG entspricht

  —> damit wächst auch die Wahrscheinlichkeit, dass sich die Ergebnisse hinsichtlich ihrer Genauigkeit denen einer Vollerhebung angleichen

• das Sample wird konstruiert

  —> Repräsentativität wieder wichtig

• Erste Stufe: Zerlegung GG in Stichprobeneinheiten und zieht aus der Menge dieser Einheiten entweder mittels Zufallsauswahl oder bewusster Auswahl eine so genannte Primärstichprobe

• Zweite Stufe: wieder Definition Stichprobeneinheiten und aus den gezogenen Primäreinheiten ausgewählt

• Dritte Stufe: aus diesen Einheiten werden die Zielpersonen gezogen

—> je nachdem, ob auf den einzelnen Auswahlstufen das gleiche oder aber unterschiedliche Auswahlverfahren herangezogen werden (abhängig von den jeweiligen Umständen der Erhebung)

• Einfache, reine Zufallsauswahl

• Geschichtete Zufallsauswahl

• Urnenmodell (Lotterieauswahl)

• Elemente, die in das Sample eingehen, werden unmittelbar aus der GG gezogen

Voraussetzung:

• GG liegt zumindest symbolisch vor (z.B. als Kartei)

• GG ist so durchmischt, dass die gleiche Auswahlchance der einzelnen Elemente nicht beeinträchtigt wird

Vorteile:

• repräsentativ

• mathematische Vorteile (mathematischer Fehler kann berechnet werden)

• Kenntnis der Merkmalstruktur der GG ist nicht erforderlich

Nachteile:

• GG muss vollständig vorliegen und zugänglich sein

  —> nicht möglich (Ergebnisverzerrungen durch Unerreichbare und Verweigerer lassen sich nicht vermeiden)

• oder aus Datenschutzgründen nicht zugänglich

• GG wird in mehrere Untergruppen (Schichten) aufgeteilt, aus denen dann jeweils separate Stichproben gebilde werden (nach ZufallsAuswahl)

• Art der Schichtungen:

  • proportional geschichtete Stichprobe

  • disproportional geschichtete Stichprobe

  • optimal geschichtete Stichprobe

Vorteile:

• Schichtung bewirkt Reduzierung des Stichprobenfehlers

• eignet sich primär, wenn die GG heterogen ist, aber aus relativ homogenene Teilgruppen zusammengesetzt

Nachteile:

• scheitert häufig, da die für eine optimale Schichtung erforderlichen Informationen über die einzelnen Schichten in der GG fehlen

• Quota-Verfahren

• Grundgedanke: Modell der GG zu erstellen (Stichprobe), das in allen Merkmalen für die GG repräsentativ ist

• gilt im Marketing als repräsentative Stichprobe

Voraussetzung:

• setzt Kenntnis der Merkmale (Quoten) und ihre anteilige Verteilung in der GG voraus, um entsprechende Quoten bilden zu können

Praxis:

• man beschränkt sich auf einige wenige Dimensionen (solche, deren Verteilung in der GG bekannt ist und von denen man weiß, dass sie für den Untersuchungsgegenstand eine ausschlaggebende Rolle spielen)

1. Erstellen Quotierungsplan (z.B. Alter, Geschlecht, Einkommen, Beruf, Wohnbezirk)

2. Zuteilung einer bestimmten Anzahl von Interviews an den einzelnen Interviewer und Aushändigung einer Quotenanweisung

—> einzelne Interviewer wählt selbst die Auskunftspersonen aus (wen er befragt, bleibt ihm frei)

—> Enstehung Sample, das in allen einzelnen Quotierungsmerkmalen der Zusammensetzung der GG enrspricht

Vorteile:

• Repräsentative Stichprobe

• kostengünstig

• schnell

• weniger aufwendig, elastisch zu handhaben

• GG muss nicht vorliegen

Nachteile:

• gilt nur für quotierte Merkmale (die Repräsentativität)

• mathematische Fehlerberechnung nicht möglich

• viele interessierende Quotierungsmerkmale (z.B. Erfahrung mit Schlankheitskur ja/nein?) sind hinsichtlich ihrer Verteilung in der Gesamtmasse nicht bekannt —> Daten müssen erst noch erhoben werden

• praktisch nur wenige Merkmale können quotiert werden (Erhebung sonst zu schwierig)

• Verzerrung durch Ausfälle, Verweigerungen usw ist unbekannt

• Gefahr interviewbedingter Verzerrungen relativ groß (z.B. durch Bevorzugung bestimmter Personen) oder bewusste Nichteinhaltung von Quotenvorgaben)

Willkürliche Auswahlverfahren (quick & dirty)

Vorteile:

• einfach und kostengünstig (das billigste)

Nachteile:

• ungenau

• nicht repräsentativ —> man darf nicht von der Stichprobe auf die GG schließen

• Abbildung eines empirischen Relativs in ein numerisches Relativ

  —> homomorphe Abbildung

  —> Numerisches sollte empirischen entsprechen

• (Empirisich = sehen etc. —> Wahrnehmung)

• (numerisch = Zahlen)

• Messen der Merkmalsausprägung

• Ergebnis: Entstehung von Daten

• Ergebnis von Messen

• gemessene d.h. zahlenmäßig erfasste Merkmalsausprägungen von Untersuchungseinheiten auf Merkmalsdimensionen

• Messwerte einer bestimmten Variablen

• Sachverhalte, die als existent angenommen werden (aber entziehen sich direkter Beobachtung)

• man muss diese vorab definieren

  —> muss vorab mit Skala definiert werden, um es messen/operationalisieren zu können

• operationalisieren —> Messvorschriften!

• Image, Kundenzufriedenheit, Markentreue, Intelligenz etc.

• theoretische Begriffe in empirisch messbare Merkmale umwandeln

  —> hypothetische Konstrukte messbar machen (schwierig im Marketing)

• Grundstein für statistische Erhebung und Auswertung der Daten

• eindeutig angeben, was man unter hypothetischen Konstrukt versteht

• Marktforschungsbericht nicht beurteilbar, solange man nicht weiß, wie Leute hypothetisches Konstrukt operationalisiert hat

• anhand Skala Ausprägung des entsprechenden Merkmal/hypothetischen Konstrukts ablesen

• häufigste: Rating-Skala

• Skala = Zifferblatt eines Messinstrumentes (Merkmalsausprägung kann zahlenmäßig abgelesen werden)

• z.B. “Wie gut gefällt ihnen die Marke X?”

  • sehr gut = 1

  • gut = 2

  • weniger gut = 3

  • überhaupt nicht = 4

• Skalenniveau determiniert die mathematische Prozedure (=mathematische Eigenschaften der von den Skalen gelieferten Messwerten)

• vor Datenerhebung: Gedanken über Skalenniveau machen

• mathematische Eigenschaften der von den Skalen gelieferten Messwerten

• für Messungen wird ein Maßstab benötigt

• Skalen mit höherem Niveau (=metrische Skalen)

  • Messeinheiten lassen sich addieren und subtrahieren

• Skalen mit niedrigerem Niveau (=nometrisch)

  • nicht möglich

    
    

Nicht-metrische Daten:

• Nominalniveau

  • Die Messwerte zweier UEN sind identisich oder nicht identisch (das eine oder das andere)

  • nur der häufigste Wert kann angegeben werden

  • A = A ungleich B

  • zweiklassig/mehrklassig

• Ordinalniveau

  • Rangordnung: Messwerte lassen sich auf einer MD als kleiner/größer/gleich anordnen

  • A > B > C

  • Präferenz- und Urteilsdaten

Metrische Daten:

• Intervallniveau

  • Rangordnung und Abstandsbestimmung: Die Abstände zwischen Messwerten sind angebbar

  • A > B > C und A-B = B-C

  • Intelligenzquotient

  • Kalenderzeit

• Rationiveau (Verhältnisskala)

  • Absoluter Nullpunkt: Neben Abstandsbestimmung können auch Messwertverhältnisse berechnet werden

  • A = x mal B

  • Alter Jahresumsatz

  • am meisten Informationen

—> Zunahme des Informationsgehalts von oben nach unten

—> jedes Messniveau besitzt neben seinen charakteristischen Eigenschaften auch alle Eigenschaften der ihm vorstehenden Messniveaus

—> man kann Daten des höheren Messniveaus in Daten niedrigeren Messniveaus transformieren (z.B. Intervalldaten in Ordinaldaten)

—> Konsequenz für die Erhebungsplanung: immer das höchstmögliche Messniveau wählen

• denn Transformation auf ein niedrigeres ist noch nachträglich möglich (andersrum nicht)

• Informationsgehalt der gemessenen Daten hängt vom Messniveau ab

  —> Je genauer wir messen, desto mehr Informationen erhält man

Nometrisch:

• Nominal

  • Modus (häufigste Wert)

• Ordinal

  • Modus + Median (Wert, der genau in der Mitte liegt)

Metrisch:

• Intervall

  • Modus + Median + Mittelwert + Standardabweichung,…

• Ratio/Verhältnis

  • Modus + Median + Mittelwert + Standardabweichung + Nullpunkt,…

  • am meisten Informationen

• “Häufigster Wert”

• z.B. 70 von 100 sind weiblich

• zentraler Wert

• links genauso viele wie rechts

• Streuung

• gibt an, wie sehr Werte durchschnittlich vom Mittelwert abweichen

• Hypothetische Konstrukte (theoretisch, nicht beobachtbar, die innerhalb der Person wirksam werden) messen

  —> qualitative Merkmale in quantitative Größen transformieren

• Konstruktion von Messskalen

• Zuordnung von Zahlen zu Objekten oder Eigenschaften mit Hilfe dieser Messskalen (Gleichsetzung mit Begriff Messung)

• theoretische, nicht beobachtbare Sachverhalte, die “innerhalb” der Person wirksam werden (hypothetische Konstrukte wie Emotionen, Einstellungen, Wertungen, Präferenzen etc.) zu messen

  —> die qualitativen Merkmale werden skaliert (=in quantitative Größen transformiert)

• am häufigsten eingesetzt

• Verfahren der direkten Selbsteinstufung

• Befragten werden aufgefordert, ihre Position auf der interessierenden Merkmalsdimension selbst anzugeben

  —> Maßstab in numerischer, verbaler, graphischer oder hieraus kombinierter Form wird vorgegeben

• liefern nur ordinal skalierte Daten

• Ausprägung der Merkmale kann monopolar oder bipolar sein

• auch für Einstellungsmessung nützlich

  —> Einstellungswert beruht nur auf einem Indikator (nur eine Antwort geben)

• allgemein werden 4-7 Stufen vorgegeben (Diskriminerungsfähigkeit(Unterscheidungsvermögen) der Befragten nicht überfordern

• Neigung der Personen, bevorzugt entweder Extrempositionen oder aber mittlere Positionen (Tendenz zur Mitte) anzukreuzen

• den einnzelnen Antwortvorgaben werden Zahlenwerte zugeordnet

• Befragten werden nicht mehr nur mit einer einzelnen Frage konfrontiert, sondern mit einer mehr oder weniger umfangreichen Batterie unterschiedlicher Items, die in der Regel als Skalafragen dargstellt werden

• Arten:

  • Verfahren der Indexbildung

  • Eindimensionale Skalierung

  • Mehrdimensionale Sklaierung

• aus den verschiedenen Skalen wird dann vom Untersuchungsleiter die eigentliche Messskala konstruiert und der Befragte darauf positionert

• dem Befragten wird nicht die eigentliche Messskala vorgelegt, sondern sie ergibt sich erst aus der Verknüpfung der Einzelmesswerte durch den Untersuchungsleiter

• direkte Positionierung der Auskunftspersonen erfolgt also nicht durch diese selbst, sondern durch den Untersuchungsleiter

• indirekt beruhen auch diese Verfahren auf Selbsteinstufung

• Itemselektion (Auswahl und Zusammenstellung der Itembatterie)

• Reaktionsinterpretation (wie die Positionerung der Auskunftspersonen auf der eigentlichen Messskala aufgrund ihrer Antworten auf die verschiedenen Frageitems zu erfolgen hat)

• Verfahren der Fremdeinstufungsverfahren

• von Osgod et al.

• Polaritätsprofil

• mehrdimensionale Skalierung

  • mehrdimensionales Konstrukt, das die differenzierte Struktur bzw. Determiante der recht einfachen, eindimensionalen Größe Einstellung repräsentiert

  • Einstellung stellt Zusammenfassung des Images zu einer eindimensionalen Größe dar

• Multi-Item Profil

• besteht aus etwa zwei Dutzend vorgegebener, 7stufiger, bipolarer Rating-Skalen mit adjektivistischen Gegensatzpaaren, auf denen die Probanden ein vorgegebenes Wort einzustufen haben

• Eigenschaftspaare sind nicht unabhängig voneinander

• mittels der Faktorenanalyse ließ sich die Vielfalt der verwendetetn Adjektivpaare immer auf drei voneinander unabhängige Dimensionen (Faktoren) - Bewertung (gut/schlecht), Stärke (stark/schwach), Aktivierung (aktiv/passiv) - zurückführen

  • die 3 Dimensionen spannen den semantischen Raum

• nur Eigenschaftspaare mit metaphorischer (also nicht objektbezogener) Bedetuugn konstituieren das semantische Differential

  • möglichst unterschiedliche Wörter bzgl ihrer Bedeutung miteinander vergleichen

• Beurteilung eines Objekts lässt sich nicht nur auf derartige metaphorische Dimensionen beschränken

• Probanden, die zu einer Urteilsabgabe verpflichtet sind (“forced choice”) vermögen keinen Bezug zwischen Einstellungsobjekt und Item herzustellen

  • schwer zu beurteilen, ob eine bestimmte Marke hart oder weich auf den Befragten wirkt

• durch Beschränkung auf solche Items besteht keine unmittelbare Umsetzungsmöglichkeit der Ergebnisse in konkrete Marketingmaßnahmen

  • wird modifiziert angewandt —> neben affektiv-wertenden werden auch objektbezogene sachlich-rationale Items aufgenommen

—> Standardinstrument der Imagemessung (=Multi-Item-Profil)

• abhängig von der Qualität des Messvorganges

• Arten:

  • Objektivität

    • Messergebnisse sind unabhängig vom Untersuchungsleiter

  • Reliabilität

    • Zuverlässigkeit

    • formale Genauigkeit der Merkmalserfassung

    • bei wiederholbarer Messung, gleiches Ergebnis

  • Validität

    • Gültigkeit eines Testverfahrens

    • gegeben, wenn es den eigentlich interessierenden Sachnverhalt tatsächlich zu erfassen vermag bzw. genau das misst, was auch gemessen weren sollte