In dieser Arbeit sollen drei in der Marktforschung gebräuchliche multivariate
Analysemethoden vorgestellt werden: die multidimensionale Skalierung (MDS), die
Faktorenanalyse sowie die Clusteranalyse. Grundsätzlich gesehen geht es bei allen
drei Methoden um die Aufbereitung und Verdichtung von Daten. Da das menschliche
Gehirn nur begrenzte Kapazitäten der Informationsaufnahme und -verarbeitung hat,
ist es für uns nicht möglich, eine größere Menge von Daten simultan zu betrachten.
Allerdings ist die Marktforschung bei der Analyse von Produkten oft mit einer sehr
großen Fülle an Rohdaten konfrontiert. Um diese unüberschaubare Menge von
Daten für die Marktforschung brauchbar zu machen, ist es notwendig, die
Datenmasse so zu vereinfachen, dass man bestimmte Strukturen erkennen kann, die
diesen Daten zugrunde liegen und so beispielsweise wichtige Informationen zum
Kaufverhalten geben. Hierzu sind systematische Methoden, notwendig mit deren
Hilfe man das Datenmaterial reduzieren und komprimieren kann. Im Prinzip ist dieser
Vorgang mit dem Sich-Entfernen von einem impressionistischen Gemälde
vergleichbar. Steht man zu nah am Bild, kann man aufgrund der übermäßigen Fülle
an Farbpixeln nichts erkennen, entfernt man sich, abstrahiert das Gehirn auf
bestimmte Strukturen und man kann ein Bild erkennen. Das ist zwar einerseits mit
einem Informationsverlust verbunden, da man nicht mehr alle Informationen
erkennen und berücksichtigen kann, andererseits wird der subjektive
Erkenntnisgewinn enorm gesteigert.
Bei diesem Erkenntnisgewinn erfüllen die drei im folgenden zu erläuternden
Methoden verschiedene Aufgaben. So ist die Faktorenanalyse ein rein
datenreduzierendes Verfahren, das der Clusteranalyse oft vorangeschaltet wird. Bei
der Clusteranalyse wiederum handelt es sich um eine Methode, Datenmengen zu
gruppieren und zu typologisieren. Die MDS schließlich ist ein Verfahren, um Objekte
im mehrdimensionalen Raum zu positionieren.
Desweiteren handelt es sich bei den drei hier vorzustellenden multivariaten
Analysemethoden um deskriptive statistische Verfahren. Das sind Verfahren, mithilfe
derer man aus einer Stichprobe gewonnene Datenmengen aufbereitet, auswertet
und interpretiert. Im Gegensatz zu den uni- und bivariaten Analysemethoden der
deskriptiven Statistik beziehen multivariate Verfahren mindestens 3 Variable in die
Untersuchung mit ein. [...]
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Faktorenanalyse
- Ziel
- Idealtypischer Verlauf einer Faktorenanalyse
- Ausgangspunkt Rohdatenmatrix
- Standardisierung der Datenmatrix
- Bildung einer Korrelationsmatrix
- Extraktion der Faktoren
- Interpretation der Faktoren
- Anwendungsgebiete der Faktorenanalyse in der Marktforschung
- Clusteranalyse
- Ziel
- Beispiel
- Idealtypischer Verlauf einer Clusteranalyse in der Marktforschung
- Ausgangspunkt Rohdatenmatrix
- Umwandlung der Datenmatrix in eine Distanz- bzw. Ähnlichkeitsmatrix
- Clusterbildung
- Anwendungsgebiete der Clusteranalyse in der Marktforschung
- Multidimensionale Skalierung (MDS)
- Ziel
- Grundidee und Beispiel
- Einblicke in Durchführung und Probleme der MDS anhand eines historischen Beispiels
- Idealtypischer Verlauf einer MDS in der Marktforschung
- Probleme und Vorteile der MDS
- Anwendungsgebiete der MDS in der Marktforschung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit hat zum Ziel, drei in der Marktforschung häufig verwendete multivariate Analysemethoden – Faktorenanalyse, Clusteranalyse und multidimensionale Skalierung (MDS) – vorzustellen und zu erläutern. Der Fokus liegt auf der Datenreduktion und -verdichtung, um komplexe Datenmengen für die Marktforschung handhabbar zu machen und zugrundeliegende Strukturen aufzudecken. Die Methoden werden im Kontext ihrer Anwendung in der Marktforschung betrachtet.
- Datenreduktion und -verdichtung in der Marktforschung
- Anwendung multivariater Analysemethoden
- Faktorenanalyse als datenreduzierendes Verfahren
- Clusteranalyse zur Gruppierung und Typologisierung von Daten
- Multidimensionale Skalierung zur Positionierung von Objekten im mehrdimensionalen Raum
Zusammenfassung der Kapitel
Einleitung: Die Einleitung beschreibt den Zweck der Arbeit: die Darstellung dreier multivariater Analysemethoden (Faktorenanalyse, Clusteranalyse, MDS) zur Datenreduktion und -verdichtung in der Marktforschung. Sie betont die begrenzten Informationsverarbeitungskapazitäten des menschlichen Gehirns und die Notwendigkeit, große Datenmengen zu vereinfachen, um zugrundeliegende Strukturen und Kaufverhalten zu erkennen. Der Vergleich mit einem impressionistischen Gemälde veranschaulicht diesen Prozess der Abstraktion und Informationsverdichtung. Die drei Methoden werden kurz vorgestellt und in den Kontext der deskriptiven Statistik und Interdependenzanalysen eingeordnet. Die verschiedenen Skalenniveaus und deren Relevanz für die jeweilige Methode werden ebenfalls angesprochen.
Faktorenanalyse: Dieses Kapitel widmet sich der Faktorenanalyse, deren Ziel die Reduktion einer großen Anzahl beobachteter Variablen auf wenige latente Variablen (Faktoren) ist. Es wird die Annahme erläutert, dass viele Variablen, die ein Produkt beschreiben, nicht unabhängig sind, sondern sich gegenseitig bedingen. Die Faktorenanalyse zielt darauf ab, diese Abhängigkeiten aufzudecken und die Anzahl der Variablen auf unabhängige Faktoren zu reduzieren. Der historische Kontext der Faktorenanalyse wird ebenfalls beleuchtet, wobei auf die ursprünglichen Überlegungen von Charles Spearman zur Messung der Intelligenz verwiesen wird. Die Bedeutung der unabhängigen Variablen und deren Rolle in der Reduktion der Datenmenge stehen im Mittelpunkt dieser Kapitelzusammenfassung.
Clusteranalyse: Das Kapitel über Clusteranalyse behandelt Methoden zur Gruppierung und Typologisierung von Datenmengen. Im Gegensatz zur Faktorenanalyse, die auf Datenreduktion fokussiert, dient die Clusteranalyse der Bildung von homogenen Gruppen (Clustern) basierend auf Ähnlichkeiten zwischen den Datenpunkten. Der Ablauf einer typischen Clusteranalyse wird Schritt für Schritt erklärt, beginnend mit der Rohdatenmatrix bis hin zur Clusterbildung. Die Anwendung der Clusteranalyse in der Marktforschung zur Segmentierung von Märkten oder zur Identifizierung von Kundengruppen wird hervorgehoben. Das Kapitel betont die Bedeutung der Distanz- bzw. Ähnlichkeitsmatrix als Grundlage für die Clusterbildung.
Multidimensionale Skalierung (MDS): Das Kapitel zur multidimensionalen Skalierung (MDS) beschreibt ein Verfahren zur Positionierung von Objekten im mehrdimensionalen Raum basierend auf Ähnlichkeits- oder Distanzmaßen. Es wird die Grundidee der MDS erläutert und anhand eines historischen Beispiels illustriert. Der typische Ablauf einer MDS-Analyse in der Marktforschung wird dargestellt, sowie die Probleme und Vorteile dieser Methode. Die Anwendungsmöglichkeiten der MDS zur Visualisierung von Wahrnehmungen, Präferenzen oder Ähnlichkeiten zwischen Produkten oder Marken werden im Detail behandelt. Das Kapitel beleuchtet die Herausforderungen der MDS und wie diese in der Anwendung gemeistert werden können.
Schlüsselwörter
Multivariate Analysemethoden, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, Multidimensionale Skalierung (MDS), Datenreduktion, Datenverdichtung, Marktforschung, deskriptive Statistik, Interdependenzanalyse, latente Variablen, Clusterbildung, Ähnlichkeitsmaße, Datenvisualisierung.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zu: Multivariate Analysemethoden in der Marktforschung
Was ist der Inhalt dieses Dokuments?
Dieses Dokument bietet einen umfassenden Überblick über drei multivariate Analysemethoden – Faktorenanalyse, Clusteranalyse und multidimensionale Skalierung (MDS) – mit besonderem Fokus auf deren Anwendung in der Marktforschung. Es beinhaltet ein Inhaltsverzeichnis, eine detaillierte Beschreibung der Zielsetzung und der behandelten Themen, Zusammenfassungen der einzelnen Kapitel und eine Liste der Schlüsselbegriffe.
Welche multivariaten Analysemethoden werden behandelt?
Das Dokument behandelt die Faktorenanalyse, die Clusteranalyse und die multidimensionale Skalierung (MDS). Jede Methode wird im Detail erklärt, inklusive ihres Ablaufs, ihrer Anwendungsgebiete in der Marktforschung und ihrer Vor- und Nachteile.
Was ist das Hauptziel der beschriebenen Methoden?
Das Hauptziel der vorgestellten Methoden ist die Reduktion und Verdichtung großer Datenmengen, um komplexe Zusammenhänge in der Marktforschung besser zu verstehen und handhabbar zu machen. Dies ermöglicht es, zugrundeliegende Strukturen und Muster im Kaufverhalten aufzudecken.
Wie funktioniert die Faktorenanalyse?
Die Faktorenanalyse reduziert eine große Anzahl beobachteter Variablen auf wenige latente Variablen (Faktoren). Sie identifiziert Abhängigkeiten zwischen Variablen und fasst diese in unabhängigen Faktoren zusammen, wodurch die Datenmenge reduziert wird. Das Dokument beschreibt den idealtypischen Ablauf, von der Rohdatenmatrix bis zur Interpretation der Faktoren.
Was ist das Ziel der Clusteranalyse?
Die Clusteranalyse dient der Gruppierung von Datenpunkten in homogene Gruppen (Cluster) basierend auf Ähnlichkeiten. Im Gegensatz zur Faktorenanalyse steht hier nicht die Datenreduktion, sondern die Bildung von Typologien im Vordergrund. Das Dokument erläutert den Ablauf, beginnend mit der Rohdatenmatrix und der Bildung einer Distanzmatrix, bis hin zur endgültigen Clusterbildung.
Wie funktioniert die multidimensionale Skalierung (MDS)?
Die MDS positioniert Objekte im mehrdimensionalen Raum basierend auf Ähnlichkeits- oder Distanzmaßen. Sie dient der Visualisierung von Wahrnehmungen, Präferenzen oder Ähnlichkeiten zwischen Produkten oder Marken. Das Dokument beschreibt den Ablauf, mögliche Probleme und die Vorteile dieser Methode.
Welche Anwendungsgebiete in der Marktforschung werden beschrieben?
Die Anwendungsgebiete umfassen die Segmentierung von Märkten, die Identifizierung von Kundengruppen, die Positionierung von Produkten und die Visualisierung von Wahrnehmungen und Präferenzen. Die Methoden werden jeweils im Kontext ihrer Anwendung in der Marktforschung erläutert.
Welche Schlüsselbegriffe werden im Dokument behandelt?
Schlüsselbegriffe umfassen multivariate Analysemethoden, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, multidimensionale Skalierung (MDS), Datenreduktion, Datenverdichtung, Marktforschung, deskriptive Statistik, Interdependenzanalyse, latente Variablen, Clusterbildung, Ähnlichkeitsmaße und Datenvisualisierung.
Für wen ist dieses Dokument relevant?
Dieses Dokument richtet sich an Studierende und Wissenschaftler, die sich mit multivariaten Analysemethoden und deren Anwendung in der Marktforschung auseinandersetzen. Es eignet sich auch für Marktforscher, die ihr Wissen in diesem Bereich vertiefen möchten.
- Quote paper
- Alexander Bock (Author), 2002, Multivariate Analysemethoden. Faktoren-, Clusteranalyse und multidimensionale Skalierung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/22476
