Methodik der empirischen Forschung [electronic resource] /
Albers, Sönke.editor.
Klapper, Daniel.editor.
Konradt, Udo.editor.
Walter, Achim.editor.
Wolf, Joachim.editor.
Autoren in der Doktorandenausbildung führen in 35 Beiträgen ihr Wissen aus einem breiten Spektrum von selbst durchgeführten Projekten und aus Erkenntnissen der Literatur zusammen. Durch eine sorgfältige Begutachtung haben die Herausgeber ihre methodische Erfahrung einfließen lassen. Jeder Beitrag ist so aufgebaut, dass ein Überblick über die jeweilige Fragestellung gegeben und weiterführende Literatur bereitgestellt wird. Inhalt: Forschungsstrategie (z.B. Experimente, Fallstudien) Datensammlung (z.B. Messmodelle, Common Method Variance und Single Source Bias) Struktur entdeckende Verfahren (z.B. Fuzzy Clustering, Sequenzdatenanalyse) Zur Bestimmung von Zusammenhängen: - Grundlegendes (z.B. Multikollinearität, Moderatoren und Mediatoren in Regressionen) - Grundlegende Verfahren (z.B. Panelanalyse, Hazard-Raten-Modelle) - Erweiterte Verfahren (z.B. HLM, Event Studies) Ergebnisgüte (z.B. Gütekriterien, Bootstrapping) Die 3. Auflage wurde um 7 neue Beiträge zu Multidimensionale Skalierung, Schätzung von Marketing-Modellen mit simulationsbasierten Verfahren, Nichtparametrische Testverfahren, Event Studies, Conjoint Analyse, Sequenzanalysen sowie Spatial Analysis erweitert. Das Buch richtet sich an Studierende und Doktoranden, die die Methodik des empirischen Forschens auf einem fortgeschrittenen Niveau verstehen und anwenden wollen.
Description based upon print version of record.
Includes bibliographical references and index.
1. Großzahlige empirische Forschung -- 2. Experimente -- 3. Erkenntnisgewinnung durch Fallstudien -- 4. Verfahren der Datenerhebung -- 5. Messen und Skalieren von Sachverhalten -- 6. Möglichkeiten der Stichprobenbildung -- 7. Subjektive versus objektive Erfolgsmaße -- 8. Die Erfassung latenter Konstrukte mit Hilfe formativer und reflektiver Messmodelle -- 9. Zum Umgang mit fehlenden Daten in großzahligen empirischen Erhebungen -- 10. Common Method Variance und Single Source Bias -- 11. Multidimensionale Skalierung -- 12. Fuzzy Clustering mit Hilfe von Mixture Models -- 13. Sequenzdatenanalyse -- 14. Logik und Kritik des Hypothesentestens -- 15. Nachweis und Behandlung von Multikollinearität -- 16. Moderatoren und Mediatoren in Regressionen -- 17. Endogenität und Instrumentenschätzer -- 18. Logistische und Ordinale Regression -- 19. Conjoint-Analysen -- 20. Discrete-Choice-Modelle -- 21. Prinzipien der Panelanalyse -- 22. Hazard-Raten-Modelle -- 23. Mehrgleichungsmodelle: Schätzmethoden und Anwendungsperspektiven -- 24. Analyse kausaler Wirkungszusammenhänge mit Hilfe von Partial Least Squares (PLS) -- 25. Eine anwendungsbezogene Einführung in die Hierarchische Lineare Modellierung (HLM) -- 26. Simultane Schätzung von Choice-Modellen und Segmentierung -- 27. Spatial Analysis -- 28. Schätzung von Marketing-Modellen mit simulationsbasierten Verfahren -- 29. Die Persistenzmodellierung als Methode zur Schätzung von langfristigen Marketingwirkungen -- 30. Event-Studies -- 31. Gütekriterien der Messung: Reliabilität, Validität und Generalisierbarkeit -- 32. Nichtparametrische Testverfahren -- 33. Bootstrapping und andere Resampling-Methoden -- 34. Ausgewählte Verfahren der Holdout- und Kreuzvalidierung -- 35. Prognosegütemaße -- Autoren -- Stichwortverzeichnis.
Autoren in der Doktorandenausbildung führen in 35 Beiträgen ihr Wissen aus einem breiten Spektrum von selbst durchgeführten Projekten und aus Erkenntnissen der Literatur zusammen. Durch eine sorgfältige Begutachtung haben die Herausgeber ihre methodische Erfahrung einfließen lassen. Jeder Beitrag ist so aufgebaut, dass ein Überblick über die jeweilige Fragestellung gegeben und weiterführende Literatur bereitgestellt wird. Inhalt: Forschungsstrategie (z.B. Experimente, Fallstudien) Datensammlung (z.B. Messmodelle, Common Method Variance und Single Source Bias) Struktur entdeckende Verfahren (z.B. Fuzzy Clustering, Sequenzdatenanalyse) Zur Bestimmung von Zusammenhängen: - Grundlegendes (z.B. Multikollinearität, Moderatoren und Mediatoren in Regressionen) - Grundlegende Verfahren (z.B. Panelanalyse, Hazard-Raten-Modelle) - Erweiterte Verfahren (z.B. HLM, Event Studies) Ergebnisgüte (z.B. Gütekriterien, Bootstrapping) Die 3. Auflage wurde um 7 neue Beiträge zu Multidimensionale Skalierung, Schätzung von Marketing-Modellen mit simulationsbasierten Verfahren, Nichtparametrische Testverfahren, Event Studies, Conjoint Analyse, Sequenzanalysen sowie Spatial Analysis erweitert. Das Buch richtet sich an Studierende und Doktoranden, die die Methodik des empirischen Forschens auf einem fortgeschrittenen Niveau verstehen und anwenden wollen.
Marketing.
Business.
Management science.
Marketing.
Business and Management, general.