FSH-Studiengänge
Marketingwirt
- Studienbeschreibung
- Studienablauf
- Studieninhalte
- Berufsperspektiven
- Vorausssetzungen
- Gebühr/-dauer
Rechtswissenschaften
- Assessorwirt/in jur. (FSH)
- Rechtswirt/in (FSH)
- Rechtsreferent/in jur. (FSH)
Wirtschaftsrecht
- Wirtschaftsjura (FSH)
- Rechtsökonom/in (FSH)
Betriebswirtschaftslehre
- Betriebswirt/in (FSH)
- Marketingwirt/in (FSH)
- Steuerfachassistent/in (FSH)
Staatsexamensvorbereitung
- Erste jur. Staatsprüfung
- Zweite jur. Staatsprüfung
IHK-Studienangebot
- Recht für Führungskräfte (IHK)
- Unternehmensmanager/in (IHK)
FBA-Lehrangebot
- Fachwirt/in Kanzleimanagement
Masterstudiengänge
- Master of Science, MLS
Kontakt

Kontakt  |   Login    

Auswertung von Marktforschungsdaten



Aufgaben:

1.) Nennen Sie grob die Schritte der Datenaufbereitung nach der Datenerhebung in der Feldphase der Marktforschungsstudie!

2.) Wie ist der Ablauf der Datenaufbereitung und was wird in den einzelnen Schritten gemacht?

3.) Nennen Sie die verschiedenen Formen von Analyseverfahren und erklären Sie die Unterschiede, die zwischen den einzelnen Formen bestehen!

4.) Welche Analyseverfahren der o. g. Formen haben Sie kennen gelernt?

5.) Welches ist das einfachste bivariate Verfahren und was soll damit erreicht werden?

6.) Erklären Sie kurz den Ablauf einer Regressionsrechnung!

7.) Welche Verfahren können innerhalb der multivariaten Analyseverfahren unterschieden werden?

8.) Wozu kann die Faktorenanalyse angewendet werden? Nennen Sie den Unterschied zwischen der Faktoren- und der Clusteranalyse!

9.) Was versteht man unter einem Benchmark?


Lösungen:

1.) Die Auswertung der erhobenen Daten erfolgt mit einer Aufbereitung der Daten, der anschließenden Analyse und eventuell einer Prognose über das weitere Vorgehen oder die weitere Entwicklung!

2.) Nach der Datenerhebung werden zuerst nicht auswertbare Daten wie z.B. zu spät zurückgeschickte oder unvollständige Fragebögen ausgesondert. Die übrig gebliebenen Daten werden überprüft und sortiert. Danach werden die Daten, die aus der Antwort entstehen mittels eines bestimmten Codes verschlüsselt, danach in eine Tabelle oder Datenbank eingestellt. Wo es nötig ist, können durch Zusammenfassung mehrerer Variablen neue Variablen hinzugefügt werden. Anschließend können die Daten je nach Analyseverfahren zur besseren Vergleichbarkeit gewichtet werden. Als Ergebnis der Datenaufbereitung entsteht dann eine Datenmatrix.

3.) Man unterscheidet univariate, bivariate und multivariate Analyseverfahren. Die univariaten Verfahren beschränken sich auf die Analyse einer einzelnen Variablen, die bivariaten Verfahren analysieren zwei, die multivariaten Verfahren mehr als zwei Variablen.

4.) Die univariaten Analyseverfahren bestehen in der Bildung absoluter und relativer Häufigkeiten, Verteilungsfunktionen, arithmetischer Mittel und Abweichungen. Die wichtigsten Verfahren der bivariaten Analysen sind die Kreuztabellierung, die Korrelations- und die Regressionsrechnung, die der multivariaten Analyse die Faktoren- und Clusteranalyse, sowie die multiple Regressions- und die Varianzanalyse.

5.) Das einfachste bivariate Verfahren ist die Kreuztabellierung, die die Zusammenhänge zwischen zwei Variablen veranschaulichen soll.

6.) Als erstes muss geklärt werden, welche Variable die abhängige und welche die unabhängige Variable darstellt. Danach wird die Gleichung der Regressionsgeraden aufgestellt, der Regressionskoeffizient über eine Formel bestimmt und dann das Bestimmtheitsmaß berechnet, das die Abweichung der Streuung ausdrückt bzw. die Frage beantwortet, wie gut sich die geschätzte Regressionsfunktion an die empirische Punkteverteilung anpasst.

7.) Die multivariaten Analyseverfahren unterteilen sich in die Strukturen entdeckenden Verfahren der Faktoren- und Clusteranalyse und in die Strukturen überprüfenden Verfahren der multiplen Regressionsanalyse, der Varianz-, Diskriminanz- und Conjointanalyse.

8.) Die Faktorenanalyse dient der Komprimierung von Informationen, insbesondere im semantischen Differential, der Vorstrukturierung der Datenbasis für Cluster- und Regressionsanalyse und der Klassifikation von Variablen. Der Unterschied zwischen Cluster- und Faktorenanalyse besteht in der Art der Zusammenfassung. Bei der Faktorenanalyse werden Variablen zu Oberbegriffen zusammengefasst und verdichtet, bei der Clusteranalyse werden Gruppen gebildet, in welche die Objekte dann eingeordnet werden.

9.) Benchmarking ist ein Vergleich des eigenen Unternehmens mit marktführenden Konkurrenten oder als internes Benchmark mit anderen Unternehmensteilen mit dem Ziel, einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen und zu halten oder Arbeitsabläufe zu verbessern.



< zurück weiter >
zurück zur Startseite

Kontakt
FSH

Telefon:
0681 / 390 5263

E-mail:
info@e-fsh.de


Studienführer
Stellenangebote









Impressum
Datenschutz










 
 Grafiken und Inhalte dieser Internetpräsenz sind © urheberrechtlich geschützt. Jede Vervielfältigung, oder anderweitige Verwendung ohne schriftliche Genehmigung der 1st Position GmbH ist untersagt. Erwähnte Produkte oder Verfahren sind in der Regel eingetragene Warenzeichen und werden als solche betrachtet. Partner