Vorlesung Marktforschung - TU Berlin
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Datenaufbereitung und Datenanalyse<br />
Datenaufbereitung – lpsative Messwerte durch Standardisierung<br />
Problem: Statistische Bereinigung der Datenmatrix um personenspezifische,<br />
vom Inhalt (Ausprägung des zu messenden Merkmals) unabhängige<br />
Antworttendenzen.<br />
Beispiel: Befragter A - kreuzt Einstellungsskalen immer ganz extrem an (1; 7)<br />
Befragter B - bevorzugt die Skalenmitte (3; 4; 5)<br />
Befragter C - bevorzugt die linke Skalenhälfte (1; 2; 3)<br />
usw.<br />
Standardisierung: Vorausgesetzt, dass die Ratings jedes Befragten eine<br />
“Stichprobe aus dem Universum seiner Ratingantworten” sind,<br />
können die genannten Quellen von Fehlervarianz durch zeilenweise<br />
z-Standardisierung der Datenmatrix eliminiert werden.<br />
Berechnung:<br />
s i = {1/n i Σ (x ij - x j) 2 } 1/2<br />
Technische Universität <strong>Berlin</strong><br />
Lehrstuhl Marketing Professor Dr. Volker Trommsdorff<br />
Σ<br />
z ij = bereinigtes “Rating” von Person i bei Item j<br />
x ij = Ratings von Person i bei Item j<br />
x j = itemspezifischer Mittelwert<br />
s i = personenspezifische Standardabweichung<br />
n i = Zahl der abgegebenen Ratings von Person i<br />
Wertebereich: gestutzte Normalverteilung<br />
<strong>Marktforschung</strong> – Erhebungsmethoden und Messtheorie 37
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