Methodik der empirischen Forschung Gegenwärtig gibt es keine Bücher die die Probleme der Methodik empirischen Forschens umfassend darstellen. Die Autoren führen in 28 Beiträgen Wissen aus einem breiten Spektrum von selbst durchgeführten Projekten und aus Erkenntnissen der Literatur zusammen. Hier werden die Erfahrungen der empirischen Arbeit von zwei Graduiertenkollegs an der Universität zu Kiel ausgewertet. Das Buch besteht aus den Kapiteln Forschungsstrategien (Großzahlige Forschung Experimente Fallstudien) Datenerhebung (Skalieren Stichproben Erfolgsmaße Messmodelle Missing Values) Datenauswertung (Hypothesentests Fuzzy Clustering Multikollinearität Logistische Regression Mehrgleichungsmodelle Endogenität Moderatoren und Mediatoren Panelanalyse HLM PLS Discrete Choice Latent Class Persistenz) Beurteilung der Güte von empirisch gewonnenen Ergebnissen (Reliabilität Validität Generalisierbarkeit Bootstrapping Holdout und Kreuzvalidierung Prognosegüte). Die Beiträge sind ausschließlich von Doktoranden verfasst die selbst in empirische Projekte eingebunden sind und damit in der Sprache von Anwendern geschrieben. Sie reflektieren die Erkenntnisse die sie in ihrer Doktorandenausbildung und bei ihren Forschungsprojekten gewonnen haben. 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. Die zweite Auflage wurde um Beiträge zu Common Method and Single Source Bias und zu Hazard Raten Modellen erweitert. Das Buch richtet sich an Studierende und Doktoranden die die Methodik des empirischen Forschens auf einem fortgeschrittenen Niveau verstehen und anwenden wollen. Forschungsstrategie Großzahlige empirische Forschung Experimente Erkenntnisgewinnung durch Fallstudien Datensammlung Verfahren der Datenerhebung Messen und Skalieren von Sachverhalten Möglichkeiten der Stichprobenbildung Subjektive versus objektive Erfolgsmaße Die Erfassung latenter Konstrukte mit Hilfe formativer und reflektiver Messmodelle Zum Umgang mit fehlenden Daten in großzahligen empirischen Erhebungen Common Method Variance und Single Source Bias Datenauswertung Logik und Kritik des Hypothesentestens Fuzzy Clustering mit Hilfe von Mixture Models Nachweis und Behandlung von Multikollinearität Logistische und Ordinale Regression Mehrgleichungsmodelle: Schätzmethoden und Anwendungsperspektiven Endogenität und Instrumentenschätzer Moderatoren und Mediatoren in Regressionen Prinzipien der Panelanalyse Eine anwendungsbezogene Einführung in die Hierarchische Lineare Modellierung (HLM) Hazard Raten Modelle Analyse kausaler Wirkungszusammenhänge mit Hilfe von Partial Least Squares (PLS) Discrete Choice Modelle Simultane Schätzung von Choice Modellen und Segmentierung Die Persistenzmodellierung als Methode zur Schätzung von langfristigen Marketingwirkungen Ergebnisgüte Gütekriterien der Messung: Reliabilität Validität und Generalisierbarkeit Bootstrapping und andere Resampling Methoden Ausgewählte Verfahren der Holdout und Kreuzvalidierung Prognosegütemaße.