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Statistik und Methoden

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Begriff Definition
A-B-A Design
[A-B-A Design] Versuchsdesign mit einer Gruppe, bei dem zuerst die Baseline der abhängigen Variable gemessen wird. Anschließend wird ein Treatment durchgeführt wird und der Effekt in einem Posttest gemessen. Schließlich wird das Treatment ausgesetzt und nach einger Zeit erneut eine (quasi) Baseline gemessen wird.
A-B-A-B Design
[A-B-A-B Design] Versuchsdesign mit einer Gruppe, mit den Messreihenfolgen Baseline, Treatment mit Posttest, erneute Quasi-Baseline, erneutes Treatment mit Posttest.
Abhängige Gruppen
[Correlated/Related Groups] Gruppen von Versuchsteilnehmern, die miteinander in Beziehung stehen: z.B. durch Messwiederholung, natürliche Paare (Geschwister) oder Matching.
Abhängige Variable (AV)
[Dependend Variable (DV)] Variable, bei der untersucht wird, ob sie durch eine andere Variable (unabhängige Variable) beeinflusst wird.
Abhängigkeitsanalyse
Multivariate Analyse bei der eine (oder mehrere) abhängige Variablen durch eine oder mehrere Variablen erklärt oder vorhergesagt wird (bzw. werden).
Absolute Häufigkeit
[Absolute Frequency] Gesamtzahl des Auftretens eines Merkmals in einer Stichprobe (z.B. Anzahl der Frauen in einer Stichprobe).
Abweichungswert
[Deviation Score] Abweichung eines einzelnen Wertes vom Mittelwert. Zulässig ab Intervallskalenniveau der Daten. Entspricht einer Variable nach Zentrierung
Additive Effekte
[Additive Effect] Die Wirkungen mehrerer unabhängiger Variablen auf eine abhängige Variable addieren sich.
Alpha Fehler
[Type I Error] Siehe Fehler 1. Art.
Alternativhypothese (H1)
[Alternative / Directional / Undirectional Hypothesis] Auch experimentelle Hypothese. Statistische Formulierung der angenommenen Hypothese. Aussage, die aus einer Theorie, anhand von Plausibilität oder aus der Erfahrung abgeleitet wird. Einseitige Hypothese bzw. gerichtete Hypothese (z.B. Männer mögen Bier lieber als Frauen). Zweiseitige Hypothese bzw. ungerichtete Hypothese (z.B. Fraün und Männer mögen Bier unterschiedlich gerne).
AMOS
Acronym für Analysis of Moment Structures. Softwarepaket zur Analyse von Strukturgleichungsmodellen.
Arithmetisches Mittel
[Arithmetic Mean] Auch Mittelwert. Gebräuchliches Mass der zentralen Tendenz. Darf ab Intervallskaleniveau berechnet werden. Definiert als der Wert, von dem die Summe der quadrierten Abweichung aller Werte minimal wird.
Artifiziell
[Artificial] Als Eigenschaft einer Erhebung: Die künstlich geschaffenen Versuchsbedingungen schränken die Generalisierbarkeit ein. Eventuell ist das Ergebnis sogar nur durch durch methodische Fehler zustandegekommen (s. Artefakt)
Ausprägung
[Value] Werte, die ein Merkmal annehmen kann.
Balkendiagramm
[Bar Graph] Diagramm mit horizontalen Balken, deren Länge die Ausprägung einer Variable beschreibt.
Beckers K
Statistischer Kennwert, der die individuelle Klarheit einer Einstellung beschreibt.
Before measure effect
Der Effekt, der auf einer Veränderung der Messobjekte durch die Messung zurückzuführen ist (Vgl. Reaktivität, Artefakt)
Beta Fehler
[Type II Error] Siehe Fehler 2. Art.
Between Treatment Variance
Varianzanteil einer abhängigen Variable, der auf unterschiedliche Ausprägungen der unabhängigen Variable in einem Experiment zurückgeht.
Bimodale Verteilung
[Bimodal Distribution] Auch zweigipflige Verteilung. Verteilung mit zwei Gipfeln. (vs. multimodal: vielgipflig und unimodal: eingipflig).
Bipolare Skala
[Bipolar Scale] Skala mit zwei entgegengesetzten Polen an ihren Enden (z.B. Polaritätenprofil bzw. semantisches Differenzial).
Carryover-Effekt
Einfluss einer vorangehenden Untersuchung auf die Ergebnisse der nachfolgenden Untersuchung bei mehrfachen Untersuchungen.
Chi-Quadrat-Test
[Chi-Square Test] Signifikanztest für den Zusammenhang zwischen zwei nominalskalierten Variablen, beruht auf der Berechnung des Chi-Quadrat-Wertes.
Chi-Quadrat-Wert
[Chi-Square Score, Chi-Square Statistic] Mass des Zusammenhangs zwischen nominalskalierten Variablen.
Clusteranalyse
[Cluster Analysis] Kategorie von Verfahren zur Gruppierung von Fällen oder Variablen nach Ähnlichkeit.
Conjoint Analyse
[Conjoint Analysis] Gruppe von statistischen Verfahren zur Ermittlung der Relevanz von bestimmten einzelnen Merkmalen und deren Ausprägungen aus Globalbeurteilungen von Merkmalsträgern. Abgeleitet wird die Relevanz aus der Beurteilung von Präferenzen für bestimmte vorgegebene Kombinationen aus Merkmalen und deren Ausprägungen.
Constant-Sum Scale
Skala, bei der der Befragten eine feste Summe (z.B. 100%) auf mehrere Alternativen verteilen muss, und dabei relative Preferenzen ausdrücken kann.
Counterbalancing
Kontrolle von Reihenfolgeeffekten durch unterschiedliche Sequenzen von Treatments oder Items. (within group, within subject)
Cramer-V
Zusammenhangsmass für nominalskalierte Variablen.
Deskriptive Forschung
[Descriptive Research] Forschung, die sich auf die Beschreibung und Zusammenfassung einiger Marktaspekte konzentriert. Meist in einem frühen explorativen Stadium eingesetzt.
Deskriptive Statistik
[Descriptive Statistics] Auch beschreibende Statistik. Statistik, die die Daten lediglich zusammenfasst (aggregiert) und veranschaulicht, jedoch keine Aussagen über die erfasste Stichprobe hinaus zulässt.
Dichotom
[Dichotomic, Dichotomous] Eigenschaft eines Merkmals, Items oder einer Variable: Es existieren nur zwei Ausprägungen (z.B. Kunde - nicht Kunde).
Diskrete Variable
[Discrete Variable] Variable, die nur bestimmte Werte annehmen kann. z.B. Werte auf einem Item im Fragebogen, dass die Zufriedenheit mit einem Unternehmen auf einer klassischen Likert-Skala mit den Werten 1,2,3,4 oder 5 misst. Dagegen können Stetige Variablen beliebige Werte annehmen, z.B. alle reellen Zahlen aus dem Intervall 1 bis 5.
Diskriminante Validität
[Discriminant Validity] Niedrige Korrelation zwischen Messverfahren bei der Erfassung unterschiedlicher Konstrukte.
Diskriminanzanalyse
[Discriminant Analysis] Statistische Methode, mit der die Zuordnung (Klassifikation) eines oder mehrerer Fälle zu bestimmten, bereits bekannten Gruppen vorgenommen werden kann (etwa die Zuordnung zu umsatzstarken Kunden).
Diskriminanzfunktion
[Discriminant Function] Linearkombination von Variablen im Rahmen einer Diskriminanzanalyse mit dem Zweck, Personen oder Objekte in Gruppen einzuteilen
Doppelblind Untersuchung
[Double-Blind Study] Untersuchung in der weder Versuchsteilnehmer noch der Versuchsleiter wissen, welches Treatment erfolgt.
Effektstärke
[Effect Size] Grösse eines Unterschiedes oder Zusammenhanges (als standardisierte Mittelwertsdistanz oder als Varianzquotient). Neben der Signifikanz wichtiger Kennwert zur Bestimmung der Relevanz eines Ergebnisses.
Eigenwert
[Eigenvalue] Relativer Antei der Gesamtvarianz aller Variablen, den ein Faktor aufklärt. Entspricht der Summe der quadrierten Ladungen aller Items auf diesem Faktor.
Elimination
[Elimination] Kontrolltechnik, bei der Störvariablen komplett beseitigt werden.
endogene Variable
[Endogenous Variable] Abhängige Variable in einem Pfadmodell.
Erhebungsfehler
[Ascertainment Error] Ein Fehler, der während der Gewinnung von Daten auftritt.
Ex-Post-Facto Forschung
[Ex Post Facto Research] Die unabhängige Variable kann nicht vom Versuchsleiter manipuliert werden, sondern nur gemessen werden, da sie bereits vorgegeben ist (z.B. das Geschlecht der Versuchspersonen).
Exogene Variable
[Exogenous Variable] Unabhängige Variable bzw. Prädiktorvariable in einem Pfadmodell.
Experimentalgruppe
[Experimental Group] Gruppe von Personen, an denen die experimentelle Manipulation durchgeführt wird. Wird üblicherweise mit der (oder den) Kontrollgruppe(n) verglichen
F-Wert
[F statistic] Prüfgröße der Varianzanalyse.
Faktor
[Factor] 1. Latentes Konstrukt, das aus einer Linearkombination von Variablen definiert wird. 2. Unabhängige Variable.
Faktorenanalyse
[Factor Analysis] Sammlung von Verfahren zur Strukturierung von Variablen anhand ihrer Zusammenhänge. Meist zur Datenreduktion oder zum Entdecken latenter Variablen verwendet.
Faktorielles Design
[Factorial Design] Design mit mehr als einer unabhängigen Variable.
Faktorladung
[Factor Loading] Mass für die Zuordnung der Variablen zu den Faktoren. Bei orthogonalen Faktoren ist die Faktorladung die Korrelation zwischen Item und Faktor; bei obliquen Faktoren versteht man unter der Ladung das partielle standardisierte Regressionsgewicht des Items auf den Faktor.