Mögliche Klausurlösung.pdf

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Uploaded by Anonymous User at 2019-02-17
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Teils im Repititorium mitgeschrieben, teils selbst gelöst.

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Welche Information muss man hier alles liefern? Mmn ist hier wirklich nur Name des Analyseverfahrens, Grundidee und Grund verlangt. Nicht so viel wie hier angegeben wurde. Wie begründet ihr die Wahl der Verfahren? Lässt sich ja eigentlich aus der Grundidee ableiten..
naja finde ich auch nicht. Ich denke dass es genug ist einfach zu sagen dass ja die Conjoint Analyse verschiedene Nutzenwerte vergleichen soll, und dass das in diesem Fall ja gemacht wird, indem die einzelnen Komponenten verglichen werden.
die Grundidee soll ja noch beschrieben werden und ich denke da reicht es ein paar Stichpunkte hinzuschreiben, sowas wie die Verfahrensschritte oder die Art der Variablen. Man muss sich halt auch an der Punktzahl orientieren. Aber das was hier geschrieben wurde ist definitiv mehr als 6 punkte.
sind das wirkliche Erhebungsdesigns? dachte das sind erhebungsmethoden...erhebungsdesigns sind doch nur explorativ, deskriptiv und konfirmativ
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Push
Da gibts nur die eine Folie mit den Begriffen, aber aus denen lassen sich ja die Erläuterungen rauslesen
wir müssen doch niemals das so ausführlich hinschreiben oder? da reicht ja weder die Zeit noch der Platz dafür
Ja hier wurde ja viel erklärt was gar nicht gefragt war ...
Wie würde dann die kurze Antwort lauten?
Welche gebe es jeweils? Sollen überhaupt welche allgemein zu diesen Untersuchungsdesigns genannt werden oder konkret zur Faktoranalyse?
push
Da steht ja dass das wohl nicht mehr dran kommt. Falls ich doch eine Antwort auf die Frage geben kann: Hier geht es meiner Meinung nach schon darum, dass man für die konfirmatorische und die exploratorische Faktoranalyse ein Beispiel gibt. Für ersteres weiß ichs auch nicht - steht ja nicht mehr im Skript - für zweiteres kannst du dich an der Übung orientieren. z.B. kannst du nach deinem Verfahren die UVs Anschaffungspreis, KfZ-Steuer und meinetwegen Spritverbrauch zum Faktor "Kosten" zusammenfassen. Dasselbe kannst du dann auch für andere UVs machen.
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Wie würdet ihr bei den Analyseverfahren noch begründen? Ich finde die Grundidee sagt irgendwie schon immer ziemlich genau aus warum man dieses Verfahren wählt, also mir fällt da keine extra Begründung mehr ein :D
Ist das nicht hier nicht falsch? Also sie unterscheiden sich signifikant
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Aber wenn p kleiner als Alpha ist wird die Ho doch abgelehnt und die MW unterscheiden sich signifikant? 🙈
Hast Recht :D Falsch war die inhaltliche Testentscheidung - nachdem alpha > p wird die H0 abgelehnt und man kann festhalten dass sich die Gruppen signifikant unterscheiden
wo steht des im skript? irgendwie nicht gefunden
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das erkennt man anhand der skizzen im skript, schau die dir an dann verstehst du was gemeint ist
Man kann sich bei solchen Fragen auch einfach generell überlegen, inwiefern die Gütekriterien zutreffen und anwendbar sind (3 bei quantitativer MaFo, 4 bei qualitativer). Auch müssen 4 Bedingungen gegeben sein, damit "ein Experiment ein Experiment ist". das steht im Skript (Randomisierung, Störeinflüsse kontrolliert, Stimulus gegeben und Variation in UV). einfach anwenden und die Punkte kommen
Wo im Skript steht das denn? Ausführlich wurde doch nur die Panelerhebung besprochen?
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Panel- und Querschnittserhebung ja. Bei Trenderhebung habe ich mir nur aufgeschrieben, dass immer verschiedene Personen befragt werden zu unterschiedlichen Zeitpunkten. Weiß aber nicht ob das in der Form stimmt.
im skript gibt es abbildungen zu den 3 erhebungen, da kann mans sich nochmal anschauen
soll man dass so können und so anwenden? wär iwie nicht draufgekommen..
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wo steht die gütebeurteilung im skript
skript seite 84
wo steht das im skript?
Unter dem Kapitel „Formulierung der Management-Fragestellung“
wo steht das im Skript?
Hat hier jemand Beispiele für?
Aller Interdependezanalysen. Cluster und Faktorenanalyse
das stimmt so nicht. ein beispiel für exploratorische Faktorenanalyse aus der Marketingpraxis wäre zb die untersuchung, ob man viele kaufverhaltensbezogene Variablen auf wenige zugrundeliegenden Faktoren verdichten könnte
Das ist hier falschherum, unten sind die Laborexperimente und oben die Feldexperimente
RICHTIG was du sagst
wo steht das im skript?
was habt ihr hier raus wenn man die Formel wie in der Übung anwendet?
?
Muss man hier nicht Alpha/2 machen da es 2-seitig ist?
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kommt drauf an welche tabelle man gegeben hat. in den übungen war eigtl immer die einseitige tabelle gegeben, dann macht man immer 1-alpha/2
In der Veranstaltung werden nur zweiseitige t-Tests betrachtet, da die Koeffizienten nur darauf getestet werden sollen, ob sie einen Einfluss/keinen Einfluss auf die AV ausüben. Also: Ho: beta(j)=0 / H1: beta(j)=/= 0. Die Nullhypthese prüft also, ob der Wert womöglich > 0 null sein kann (Tests in beide Richtungen). Bei einem einseitigen Test wird geprüft ob ein Wert größer(gleich)/kleiner(gleich) einem anderen Wert ist. Da testet man dann nur in eine Richtung
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Hier stehen ja noch 90 Minuten Bearbeitungszeit. Weiß ich das richtig, dass unsere Klausur jetzt nur 60 Minuten ist?
Ja 60 Minuten Steht auch so auf meinCampus
Ach stimmt, bei mein Campus hab ich grade total vergessen nachzuschauen! Danke dir :)
was hättet ihr hier genommen?.. iwie passt faktoranalyse oder cluster.. aber keine ahnung..
Glaube die ist für uns nicht mehr relevant schau mal in der Klammer :)
Mittelwert wäre ja Großunternehmen am zufriedensten aber in der Standardabweichung wäre EU niedriger. Wie erklärt man das?
wie komm ich drauf dass es faktoranayse ist? :( irgendwelche tipps oder annzeichen
Du möchtest die Kaufkriterien auf dahinterliegende Strukturen untersuchen, das ist für mich ein Anzeichen dass du die Korrelationsursache von den Kriterien erkennen willst deshalb Faktoranalyse :)
Ich dachte bei der Varianzanalyse geht es in den Hypothesen immer um den Unterschied der Mittelwerte oder habe ich da was falsch verstanden?
Nein ist das gleiche :)
Ich verstehe nicht, warum hier 0,286 kleiner als 0,05 sein soll.. kann mir das jemand erklären?
Nein, die Bedingung ist, dass der p-Wert kleiner 0,05 sein muss, damit die Nullhypothese verworfen wird. Da er aber größer ist, kann die Nullhypothese nicht verworfen werden, bzw. es besteht kein statistisch signifikanter Unterschied.
Doofe frage.. ist das immer so (nur mit anderen zahlen) oder kann die Nullhypothese auch mal anders sein?
Müsste hier nicht mit dem F empirisch entschieden werden, ob Ho abgelehnt wird oder nicht?
du kannst auch den p wert nehmen
kann man das wirklich so sagen anhand des P-Wertes wie viel % durch die Gruppenzugehörigkeit erklärt werden?
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Und wo sind die Werte im SPSS Output gegeben?
wenn du dir die ANOVA anschaut, die Werte in der Spalte "Quadratsumme"
Könnte man hier sagen dass nicht mal 1% der Gesamtstreuung durch die Streuung zwischen den Gruppen erklärt wird, was gegen die Qualität des Modells spricht? (also wenn man hier die Effektstärke interpretiert)
ja.. der Anteil der erklärten Streuung an der Gesamtstreuung beträgt nur 0,52%... Wundert mich auch das der Wert so niedrig ist aber die Formel stimmt schon so. Alles unter 50% ist ein schlechter Wert, spricht also eindeutig gegen das Modell
Steht das irgendwo im Skript? Ich hab nichts gefunden
Nicht dass ich wüsste, aber es steht ja extra dabei, dass die Frage in der Form nicht mehr gestellt wird da sich die Inhalte im Skript verändert haben
Ich verstehe nicht so ganz, sollte nicht andersrum sein?
Schau dir mal die Skala an. 1 war zufrieden und 5 unzufrieden also je höher der Wert umso unzufriedener :)
wenn ich die gruppen vergleiche, benutze ich nicht den Mittelwert? wieso wird in der lösung die Standartabweichung genommen? In der Übung haben wir des doch mit dem Mittelwert gemacht. Ich bin jetzt verwirrt..
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das heißt ich würde in der Klausur auch beide erklären ?
klaro, wenn in der Angabe nicht genau steht, würde ich auch beide erklären :)
Bis auf die Begründung mit der validität kann ich das irgendwie nicht so ganz nachvollziehen :/.. reliabilität hat doch zum Beispiel was mit den messbedingungen zu tun und nichts mit der Anzahl der Flüge
Reliabiliät ist in dem Fall nicht gegeben, weil die Ergebnisse eventuell nicht reproduzierbar sind. Wenn nur jeder 10. Flug gemessen wird, können durch Zufall die Ergebnisse verzerrt werden. Um Zufälle zu vermeiden, sollte man das schon recht engmaschig machen. Oder man randomisiert die Auswahl der Flüge.