Fehlende Werte in der Marktforschung Problembehandlung und Diskussion (German Edition)
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Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Social Media, Note: 1,7, Freie Universität Berlin (Marketing-Department), 17 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Anmerkungen: Diese Arbeit beschreibt die Arten von fehlenden Werten (i.S.v. Missing Data), beleuchtet die Lösungsmöglichkeiten und gibt praktische Handlungsempfehlungen für den Umgang. Beim Vorkommen fehlender Werte muss man zunächst Klarheit über die Struktur des Ausfalls gewinnen, um die richtige Lösung, bzw. Korrektur anzuwenden. Man muss prüfen, ob der Ausfallmechanismus zufällig oder systematisch ist. Ein Ignorieren dieses Problems oder die Benutzung einer Ad-hoc-Lösung kann das Ergebnis verzerren. , Abstract: Die Marktforschung versucht das Entscheidungsproblem des Managements mit den ihr verfügbaren Instrumenten zu lösen und dabei möglichst vollständige Datensätze aus Primärforschung oder Deskresearch zu verwenden. Dies ist jedoch häufig unmöglich, auch wenn dasjenige Untersuchungsdesign verwendet wird, bei dem wenige Ausfälle vermutet werden. Bei der Auswahl des entsprechenden Erhebungsdesigns sollte man sich im Klaren über mögliche Ausfallursachen sein (Herrmann/Homburg, 2000, S.81ff). So kann in einem Interview falsches Verständnis der Frage, die Auskunftsunfähigkeit oder der Unwille zur Beantwortung der Frage zu fehlenden Werten führen. Vor allem Fragen zu Einkommen, ***ualverhalten oder Alkoholkonsum werden oft nicht beantwortet. So gibt es viele Datensätze in der Marktforschung, die unvollständig sind: In einem Panel von Horowitz und Golob (1979) waren bei 60% der 1565 Befragten 1% der Fragen unbeantwortet und bei 10% fehlten sogar 5% der Daten (Lehmann, 1989, S.369). Beim Vorkommen fehlender Werte muss man zunächst Klarheit über die Struktur des Ausfalls gewinnen, um die richtige Lösung, bzw. Korrektur anzuwenden. Im Rahmen der Strukturanalyse muss also zunächst untersucht werden, ob der zu Grunde liegende Ausfallmechanismus zufälliger Natur ist, oder ob ein systematischer Zusammenhang zu befürchten ist. Ein Ignorieren dieses Problems oder die Benutzung einer Ad-hoc-Lösung kann das Ergebnis verzerren. Denn die Anwendung der einfachsten und nicht zuletzt wohl deswegen beliebtesten Methode, der Dateneliminierung, ist nur unter einer sehr strikten Voraussetzung, nämlich dass der Datenausfall vollkommen zufällig ist, richtig. Außer der Dateneliminierung besteht noch u. A. die Möglichkeit der Vervollständigung der Daten mit Schätzwerten oder die direkte Schätzung aus den unvollständigen Daten. Alle diese Methoden setzen allerdings eine zufällige Verteilung der fehlenden Werte voraus. Ein systematisches Fehlen erfordert komplizierte Lösungsschritte und die Kenntnis über die Struktur des Ausfalls. Beim Vorliegen eines vollkommen zufälligen Ausfalls ist man frei in der Auswahl der Korrekturmöglichkeit. Wenn die fehlenden Werte nur innerhalb des Merkmals unsystematisch wegbleiben, fallen die Möglichkeiten der Eliminierung, der Sensitivitätsanalyse und fast alle Methoden der Imputation aus. Sind die Datenausfälle gar systematisch, bleibt praktisch nur die Modellierung des Ausfallmechanismus.2007. 28 S. 210 mmVersandfertig in 3-5 Tagen, Softcover.

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Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Social Media, Note: 1,7, Freie Universität Berlin (Marketing-Department), 17 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Anmerkungen: Diese Arbeit beschreibt die Arten von fehlenden Werten (i.S.v. Missing Data), beleuchtet die Lösungsmöglichkeiten und gibt praktische Handlungsempfehlungen für den Umgang. Beim Vorkommen fehlender Werte muss man zunächst Klarheit über die Struktur des Ausfalls gewinnen, um die richtige Lösung, bzw. Korrektur anzuwenden. Man muss prüfen, ob der Ausfallmechanismus zufällig oder systematisch ist. Ein Ignorieren dieses Problems oder die Benutzung einer Ad-hoc-Lösung kann das Ergebnis verzerren. , Abstract: Die Marktforschung versucht das Entscheidungsproblem des Managements mit den ihr verfügbaren Instrumenten zu lösen und dabei möglichst vollständige Datensätze aus Primärforschung oder Deskresearch zu verwenden. Dies ist jedoch häufig unmöglich, auch wenn dasjenige Untersuchungsdesign verwendet wird, bei dem wenige Ausfälle vermutet werden. Bei der Auswahl des entsprechenden Erhebungsdesigns sollte man sich im Klaren über mögliche Ausfallursachen sein (Herrmann/Homburg, 2000, S.81ff). So kann in einem Interview falsches Verständnis der Frage, die Auskunftsunfähigkeit oder der Unwille zur Beantwortung der Frage zu fehlenden Werten führen. Vor allem Fragen zu Einkommen, ***ualverhalten oder Alkoholkonsum werden oft nicht beantwortet. So gibt es viele Datensätze in der Marktforschung, die unvollständig sind: In einem Panel von Horowitz und Golob (1979) waren bei 60% der 1565 Befragten 1% der Fragen unbeantwortet und bei 10% fehlten sogar 5% der Daten (Lehmann, 1989, S.369). Beim Vorkommen fehlender Werte muss man zunächst Klarheit über die Struktur des Ausfalls gewinnen, um die richtige Lösung, bzw. Korrektur anzuwenden. Im Rahmen der Strukturanalyse muss also zunächst untersucht werden, ob der zu Grunde liegende Ausfallmechanismus zufälliger Natur ist, oder ob ein systematischer Zusammenhang zu befürchten ist. Ein Ignorieren dieses Problems oder die Benutzung einer Ad-hoc-Lösung kann das Ergebnis verzerren. Denn die Anwendung der einfachsten und nicht zuletzt wohl deswegen beliebtesten Methode, der Dateneliminierung, ist nur unter einer sehr strikten Voraussetzung, nämlich dass der Datenausfall vollkommen zufällig ist, richtig. Außer der Dateneliminierung besteht noch u. A. die Möglichkeit der Vervollständigung der Daten mit Schätzwerten oder die direkte Schätzung aus den unvollständigen Daten. Alle diese Methoden setzen allerdings eine zufällige Verteilung der fehlenden Werte voraus. Ein systematisches Fehlen erfordert komplizierte Lösungsschritte und die Kenntnis über die Struktur des Ausfalls. Beim Vorliegen eines vollkommen zufälligen Ausfalls ist man frei in der Auswahl der Korrekturmöglichkeit. Wenn die fehlenden Werte nur innerhalb des Merkmals unsystematisch wegbleiben, fallen die Möglichkeiten der Eliminierung, der Sensitivitätsanalyse und fast alle Methoden der Imputation aus. Sind die Datenausfälle gar systematisch, bleibt praktisch nur die Modellierung des Ausfallmechanismus.2007. 28 S. 210 mmVersandfertig in 3-5 Tagen, Softcover.

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Die Marktforschung versucht das Entscheidungsproblem des Managements mit den ihr verfügbaren Instrumenten zu lösen und dabei möglichst vollständige Datensätze aus Primärforschung oder Deskresearch zu verwenden. Dies ist jedoch häufig unmöglich, auch wenn dasjenige Untersuchungsdesign verwendet wird, bei dem wenige Ausfälle vermutet werden. Bei der Auswahl des entsprechenden Erhebungsdesigns sollte man sich im Klaren über mögliche Ausfallursachen sein (Herrmann/Homburg, 2000, S.81ff). So kann in einem Interview falsches Verständnis der Frage, die Auskunftsunfähigkeit oder der Unwille zur Beantwortung der Frage zu fehlenden Werten führen. Vor allem Fragen zu Einkommen, ***ualverhalten oder Alkoholkonsum werden oft nicht beantwortet. So gibt es viele Datensätze in der Marktforschung, die unvollständig sind: In einem Panel von Horowitz und Golob (1979) waren bei 60% der 1565 Befragten 1% der Fragen unbeantwortet und bei 10% fehlten sogar 5% der Daten (Lehmann, 1989, S.369). Beim Vorkommen fehlender Werte muss man zunächst Klarheit über die Struktur des Ausfalls gewinnen, um die richtige Lösung, bzw. Korrektur anzuwenden. Im Rahmen der Strukturanalyse muss also zunächst untersucht werden, ob der zu Grunde liegende Ausfallmechanismus zufälliger Natur ist, oder ob ein systematischer Zusammenhang zu befürchten ist. Ein Ignorieren dieses Problems oder die Benutzung einer Ad-hoc-Lösung kann das Ergebnis verzerren. Denn die Anwendung der einfachsten und nicht zuletzt wohl deswegen beliebtesten Methode, der Dateneliminierung, ist nur unter einer sehr strikten Voraussetzung, nämlich dass der Datenausfall vollkommen zufällig ist, richtig. Außer der Dateneliminierung besteht noch u. A. die Möglichkeit der Vervollständigung der Daten mit Schätzwerten oder die direkte Schätzung aus den unvollständigen Daten. Alle diese Methoden setzen allerdings eine zufällige Verteilung der fehlenden Werte voraus. Ein systematisches Fehlen erfordert komplizierte Lösungsschritte und die Kenntnis über die Struktur des Ausfalls. Beim Vorliegen eines vollkommen zufälligen Ausfalls ist man frei in der Auswahl der Korrekturmöglichkeit. Wenn die fehlenden Werte nur innerhalb des Merkmals unsystematisch wegbleiben, fallen die Möglichkeiten der Eliminierung, der Sensitivitätsanalyse und fast alle Methoden der Imputation aus. Sind die Datenausfälle gar systematisch, bleibt praktisch nur die Modellierung des Ausfallmechanismus. Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich Wirtschaft - Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Note: 1,7, Freie Universität Berlin (Marketing-Department), 17 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch.

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Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Social Media, Note: 1,7, Freie Universität Berlin (Marketing-Department), 17 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Marktforschung versucht das Entscheidungsproblem des Managements mit den ihr verfügbaren Instrumenten zu lösen und dabei möglichst vollständige Datensätze aus Primärforschung oder Deskresearch zu verwenden. Dies ist jedoch häufig unmöglich, auch wenn dasjenige Untersuchungsdesign verwendet wird, bei dem wenige Ausfälle vermutet werden. Bei der Auswahl des entsprechenden Erhebungsdesigns sollte man sich im Klaren über mögliche Ausfallursachen sein (Herrmann/Homburg, 2000, S.81ff). So kann in einem Interview falsches Verständnis der Frage, die Auskunftsunfähigkeit oder der Unwille zur Beantwortung der Frage zu fehlenden Werten führen. Vor allem Fragen zu Einkommen, Sexualverhalten oder Alkoholkonsum werden oft nicht beantwortet. So gibt es viele Datensätze in der Marktforschung, die unvollständig sind: In einem Panel von Horowitz und Golob (1979) waren bei 60% der 1565 Befragten 1% der Fragen unbeantwortet und bei 10% fehlten sogar 5% der Daten (Lehmann, 1989, S.369). Beim Vorkommen fehlender Werte muss man zunächst Klarheit über die Struktur des Ausfalls gewinnen, um die richtige Lösung, bzw. Korrektur anzuwenden. Im Rahmen der Strukturanalyse muss also zunächst untersucht werden, ob der zu Grunde liegende Ausfallmechanismus zufälliger Natur ist, oder ob ein systematischer Zusammenhang zu befürchten ist. Ein Ignorieren dieses Problems oder die Benutzung einer Ad-hoc-Lösung kann das Ergebnis verzerren. Denn die Anwendung der einfachsten und nicht zuletzt wohl deswegen beliebtesten Methode, der Dateneliminierung, ist nur unter einer sehr strikten Voraussetzung, nämlich dass der Datenausfall vollkommen zufällig ist, richtig. Außer der Dateneliminierung besteht noch u. A. die Möglichkeit der Vervollständigung der Daten mit Schätzwerten oder die direkte Schätzung aus den unvollständigen Daten. Alle diese Methoden setzen allerdings eine zufällige Verteilung der fehlenden Werte voraus. Ein systematisches Fehlen erfordert komplizierte Lösungsschritte und die Kenntnis über die Struktur des Ausfalls. Beim Vorliegen eines vollkommen zufälligen Ausfalls ist man frei in der Auswahl der Korrekturmöglichkeit. Wenn die fehlenden Werte nur innerhalb des Merkmals unsystematisch wegbleiben, fallen die Möglichkeiten der Eliminierung, der Sensitivitätsanalyse und fast alle Methoden der Imputation aus. Sind die Datenausfälle gar systematisch, bleibt praktisch nur die Modellierung des Ausfallmechanismus. Kindle Edition, Ausgabe: 1, Format: Kindle eBook, Label: GRIN Verlag, GRIN Verlag, Produktgruppe: eBooks, Publiziert: 2007-03-24, Freigegeben: 2007-03-24, Studio: GRIN Verlag.

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Fehlende Werte in der Marktforschung Problembehandlung und Diskussion: Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Social Media, Note: 1,7, Freie Universität Berlin (Marketing-Department), 17 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Marktforschung versucht das Entscheidungsproblem des Managements mit den ihrverf?gbaren Instrumenten zu läsen und dabei möglichst vollständige Datensätze ausPrim?rforschung oder Deskresearch zu verwenden. Dies ist jedoch häufig unmöglich,auch wenn dasjenige Untersuchungsdesign verwendet wird, bei dem wenige Ausf?llevermutet werden. Bei der Auswahl des entsprechenden Erhebungsdesigns sollte man sichim Klaren über mögliche Ausfallursachen sein (Herrmann/Homburg, 2000, S.81ff). Sokann in einem Interview falsches Verständnis der Frage, die Auskunftsunf?higkeit oder derUnwille zur Beantwortung der Frage zu fehlenden Werten fähren. Vor allem Fragen zuEinkommen, Sexualverhalten oder Alkoholkonsum werden oft nicht beantwortet. So gibtes viele Datensätze in der Marktforschung, die unvollständig sind: In einem Panel vonHorowitz und Golob (1979) waren bei 60% der 1565 Befragten 1% der Fragenunbeantwortet und bei 10% fehlten sogar 5% der Daten (Lehmann, 1989, S.369). BeimVorkommen fehlender Werte muss man zunächst Klarheit über die Struktur des Ausfallsgewinnen, um die richtige Lösung, bzw. Korrektur anzuwenden. Im Rahmen derStrukturanalyse muss also zunächst untersucht werden, ob der zu Grunde liegendeAusfallmechanismus zufälliger Natur ist, oder ob ein systematischer Zusammenhang zubef?rchten ist. Ein Ignorieren dieses Problems oder die Benutzung einer Ad-hoc-L?sungkann das Ergebnis verzerren. Denn die Anwendung der einfachsten und nicht zuletzt wohldeswegen beliebtesten Methode, der Dateneliminierung, ist nur unter einer sehr striktenVoraussetzung, nämlich dass der Datenausfall vollkommen zufällig ist, richtig. Außer derDateneliminierung besteht noch u. A. die Möglichkeit der Vervollständigung der Daten mitSch?tzwerten oder die direkte Schätzung aus den unvollständigen Daten. Alle dieseMethoden setzen allerdings eine zufällige Verteilung der fehlenden Werte voraus. Einsystematisches Fehlen erfordert komplizierte Lösungsschritte und die Kenntnis über dieStruktur des Ausfalls. Beim Vorliegen eines vollkommen zufälligen Ausfalls ist man frei in der Auswahl der Korrekturmöglichkeit. Wenn die fehlenden Werte nur innerhalb des Merkmals unsystematisch wegbleiben, fallen die Möglichkeiten der Eliminierung, der Sensitivit?tsanalyse und fast alle Methoden der Imputation aus. Sind die Datenausf?lle gar systematisch, bleibt praktisch nur die Modellierung des Ausfallmechanismus. Ebook.

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2007, 22 Seiten, Deutsch, Die Marktforschung versucht das Entscheidungsproblem des Managements mit den ihrverfügbaren Instrumenten zu lösen und dabei möglichst vollständige Datensätze ausPrimärforschung oder Deskresearch zu verwenden. Dies ist jedoch häufig unmöglich,auch wenn dasjenige Untersuchungsdesign verwendet wird, bei dem wenige Ausfällevermutet werden. Bei der Auswahl des entsprechenden Erhebungsdesigns sollte man sichim Klaren über mögliche Ausfallursachen sein (Herrmann/Homburg, 2000, S.81ff). Sokann in einem Interview falsches Verständnis der Frage, die Auskunftsunfähigkeit oder derUnwille zur Beantwortung der Frage zu fehlenden Werten führen. Vor allem Fragen zuEinkommen, ***ualverhalten oder Alkoholkonsum werden oft nicht beantwortet. So gibtes viele Datensätze in der Marktforschung, die unvollständig sind: In einem Panel vonHorowitz und Golob (1979) waren bei 60% der 1565 Befragten 1% der Fragenunbeantwortet und bei 10% fehlten sogar 5% der Daten (Lehmann, 1989, S.369). Beim.

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Die Marktforschung versucht das Entscheidungsproblem des Managements mit den ihrverfügbaren Instrumenten zu lösen und dabei möglichst vollständige Datensätze ausPrimärforschung oder Deskresearch zu verwenden. Dies ist jedoch häufig unmöglich,auch wenn dasjenige Untersuchungsdesign verwendet wird, bei dem wenige Ausfällevermutet werden. Bei der Auswahl des entsprechenden Erhebungsdesigns sollte man sichim Klaren über mögliche Ausfallursachen sein (Herrmann/Homburg, 2000, S.81ff). Sokann in einem Interview falsches Verständnis der Frage, die Auskunftsunfähigkeit oder derUnwille zur Beantwortung der Frage zu fehlenden Werten führen. Vor allem Fragen zuEinkommen, ***ualverhalten oder Alkoholkonsum werden oft nicht beantwortet. So gibtes viele Datensätze in der Marktforschung, die unvollständig sind: In einem Panel vonHorowitz und Golob (1979) waren bei 60% der 1565 Befragten 1% der Fragenunbeantwortet und bei 10% fehlten sogar 5% der Daten (Lehmann, 1989, S.369). Beim.

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This item is printed on demand. Paperback. Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Note: 1, 7, Freie Universitt Berlin (Marketing-Department), 17 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Marktforschung versucht das Entscheidungsproblem des Managements mit den ihr verfgbaren Instrumenten zu lsen und dabei mglichst vollstndige Datenstze aus Primrforschung oder Deskresearch zu verwenden. Dies ist jedoch hufig unmglich, auch wenn dasjenige Untersuchungsdesign verwendet wird, bei dem wenige Ausflle vermutet werden. Bei der Auswahl des entsprechenden Erhebungsdesigns sollte man sich im Klaren ber mgliche Ausfallursachen sein (HerrmannHomburg, 2000, S. 81ff). So kann in einem Interview falsches Verstndnis der Frage, die Auskunftsunfhigkeit oder der Unwille zur Beantwortung der Frage zu fehlenden Werten fhren. Vor allem Fragen zu Einkommen, ***ualverhalten oder Alkoholkonsum werden oft nicht beantwortet. So gibt es viele Datenstze in der Marktforschung, die unvollstndig sind: In einem Panel von Horowitz und Golob (1979) waren bei 60 der 1565 Befragten 1 der Fragen unbeantwortet und bei 10 fehlten sogar 5 der Daten (Lehmann, 1989, S. 369). Beim Vorkommen fehlender Werte muss man zunchst Klarheit ber die Struktur des Ausfalls gewinnen, um die richtige Lsung, bzw. Korrektur anzuwenden. Im Rahmen der Strukturanalyse muss also zunchst untersucht werden, ob der zu Grunde liegende Ausfallmechanismus zuflliger Natur ist, oder ob ein systematischer Zusammenhang zu befrchten ist. Ein Ignorieren dieses Problems oder die Benutzung einer Ad-hoc-Lsung kann das Ergebnis verzerren. Denn die Anwendung der einfachsten und nicht zuletzt wohl deswegen beliebtesten Methode, der Dateneliminierung, ist nur unter einer sehr strikten Voraussetzung, nmlich dass der Datenausfall vollkommen zufllig ist, richtig. Auer der Dateneliminierung besteht noch u. A. die Mglichkeit der Vervollstndigung der Daten mit Schtzwerten This item ships from La Vergne,TN.