Marktforschung - aurivoir.de

1. Einführung 

Marktforschung 

1.1. Wesen und Relevanz der Marktforschung 

1.1.1 Kennzeichnung der Marktforschung 

• Mafo gehört zu den seit langem etablierten und vergleichsweise weitgehend 

ausgereiften Teilbereichen in der Marketingwissenschaft 

• sie hat für die Theorie und Praxis immer eine bedeutende Rolle gespielt: die für 

das Marketing entscheidende Ausrichtung von Unternehmensaktivitäten am 

Absatzmarkt setzt entsprechende Informationen voraus, die nicht mehr im 

direkten Kontakt zu Abnehmern gewonnen werden können (Anonymisierung von 

Massenmärkten), sondern durch geeignete Hilfsmittel – Instrumentarium der 

Mafo – gezielt beschafft werden müssen 

• Zweck : 

die Mafo dient vor allem dem kommerziellen Marketing (Vorbereitung von 

Marketing-Entscheidungen), 

aber auch der Grundlagenforschung (Verbesserung des Verständnisses der 

Marketingprozesse, z.B. KV) 

sowie der Methodenentwicklung und –verbesserung (entwickelt Methoden zur 

Sammlung der Infos) 

• das Gebiet der Mafo umfaßt die Methoden der Datenerhebung und –analyse, die 

für die Bearbeitung von Marketingproblemen nützlich sind 

⎢ Definition: 

Mafo ist die Funktion, die den Konsumenten, Kunden und die Öffentlichkeit mit 

Informationen mit dem AB verbindet – Informationen die benutzt werden 

zur Identifizierung und Definition von Marketing-Chancen und – 

problemen (> Kundenwünsche) 

zur Entwicklung, Modifizierung und Überprüfung von Marketing- 

Maßnahmen (> Produkttest, Testmärkte) 

zur Überprüfung des Marketing-Erfolgs (> Werbeerfolgskontrolle) 

zur Verbesserung des Verständnisses des Marketing-Prozesses (> 

Grundlagenforschung) 

die Mafo 

bestimmt die zur Untersuchung dieser Gesichtspunkte notwendigen 

Informationen 

entwickelt die Methoden zur Sammlung der Informationen 

plant die Datenerhebung und führt diese durch 

analysiert und präsentiert die Ergebnisse 

zieht die Schlußfolgerungen daraus. 


Stand: 11.04.2009 18:08 www.aurivoir.de 1

5 Dimensionen möglicher Unterschiede der Mafo – Methodik 

Forschungsziel 

>> von ganz speziell, nur auf eine bestimmte Anwendung bezogene 

Untersuchung bis zu Forschungsprojekten, mit denen generelle Aussagen über 

die Wirkung von Marketing-Instrumenten oder das KV gewonnen werden 

sollen 

Formalisierungsgrad 

>> von wenig formalisierten Methoden wie Gruppendiskussionen ohne 

standardisierte Fragebogen mit mehr oder weniger willkürlich ausgewählten 

Auskunftspersonen, bis zu einer Umfrage bei einer nach den Prinzipien der 

Stichprobentheorie ausgewählten großen Anzahl von Auskunftspersonen mit 

Hilfe geschulter Interviewer und standardisierter Fragebögen. 

Umfang gesammelter Daten 

>> Datenbasis kann sehr unterschiedlich sein, von 2 bis ?? 20.000 

Versuchspersonen (Media-Analyse) 

Komplexität der Datenanalyse 

>> die angewandten Methoden reichen von einfachen Tabellen und 

graphischen Darstellungen über Methoden der beschreibenden und 

schließenden Statistik, bis hin zu anspruchsvollen multivariaten Verfahren 

Art der Datenerhebung 

>> von Befragung, Beobachtung bis zu apparativen Verfahren 

Techniken der Mafo: 

1. Methoden der Datenerhebung 

2. Methoden der Datenanalyse 

Mafo und benachbarte Gebiete: 

- Marketingwissenschaft 

- Käuferverhaltensforschung 

- Psychologie/Sozialpsychologie 

- Soziologie 

- Statistik 

Marketingforschung wird hier gleich der Mafo gesetzt, bei beiden ist der Bezugspunkt 

der Absatzmarkt der Unternehmung. 

Marktanalyse ist als Ergebnis der Mafo anzusehen, d.h. eine durchzuführende oder 

durchgeführte Untersuchung. 

1.1.2 Entwicklung der Marktforschung 



- historischer Ablauf 

- Phasen stehen jeweils für einen qualitativen Sprung 

1. Ermittlung originärer Daten 

>> Grundidee (heute selbstverständlich!): Daten über Personen werden nicht 

bei Dritten, sondern bei diesen selbst erhoben 

2. Repräsentanz der Auskunftsperson 

>> Genauigkeit und Sicherheit von Umfrageergebnissen erreicht man durch 

die Anwendung von der Stichprobentheorie 

3. Psychotaktisch zweckmäßige Datenerhebung 

>> bei bestimmten Untersuchungsgegenständen taucht das Problem auf, daß 

die Auskunftsperson, die Fragen nicht beantworten kann oder will. 

daher werden psychotaktisch zweckmäßige Fragetechniken angewendet, 

wobei die Auskunftsperson oftmals das eigentliche Untersuchungsziel und den 

Zweck einzelner Fragen nicht erkennen kann und daher nicht in verzerrter 

Weise antwortet 

4. Multivariate Datenanalyse 

>> viele Marketing relevante Phänomene sind sehr komplex (= 

Zusammenwirken einer Vielzahl von Variablen) 

bei multivariaten Datenanalysen kann man gleichzeitig eine große Zahl 

Variabler analysieren 

5. Validierung von Meßinstrumenten 

>> wenn Daten nicht das widerspiegeln was gemessen werden soll, bleiben 

sorgfältige Stichprobenziehungen und anspruchsvolle Datenerhebungen 

nutzlos 

spezielle Techniken der systematischen Entwicklung und Überprüfung von 

Meßinstrumenten wurden entwickelt 

1.1.3. Marktforschung im Marketing 

Absatzmarkt 

Anpassung an Marktbedingungen 

Entwicklung von 

Anpassungsstrategien 


Emtwicklung 

von 

Beeinflussung von Marktbedingungen 

Beeinflussungs- 

Vorbereitung von Entscheidungen des Marketing-Management strategien durch Marktforscher 

(eine der Hauptaufgaben der Mafo) 

Marketing 



Marktforschung Marketing-Management 

Identifizierung von 

Entscheidungsproblemen 

(Chancen und Probleme) 

z.B. Beobachtung eines 

sinkenden Marktanteils 

Entwicklung von alternativen 

Strategien 

Überprüfung alternativer 

Strategien 

z.B. Werbepretests, 

Packungstests Auswahl und Realisierung 

von Strategien 

Wirkungskontrolle der 

eingesetzten 

Marketinginstrumente 

= Vorbereitung von 

Entscheidungen zur Korrektur 

bisher angewandter Strategien 

Korrektur/Anpassung von 

Strategien 

Typische Fragestellungen der Praxis, die mittels Mafo bearbeitet werden: 

Identifizierung von Entscheidungsperspektiven: 

- welche Leute kaufen unsere Produkte? Wo wohnen sie? Wieviel verdienen 

sie? 

- ist der Markt für unsere Produkte wachsend oder schrumpfend? Bedienen 

wir vielversprechende Märkte oder nicht? 

- gibt es Märkte für unsere Produkte in anderen Ländern? 

Abschätzung der Konsequenzen von Entscheidungsalternativen 

Produktpolitik: 

- welcher der Produktentwürfe verspricht den größten Erfolg? 

- wie soll`s verpackt werden? 

Preispolitik: 

- wie soll der Preis für ein neues Produkt angesetzt werden? 

- soll bei sinkenden Preisen der Preis fallen oder die Qualität 

steigen? 

Distributionspolitik: 

- wo und durch wen soll das Produkt verkauft werden? 

- welche Anreize soll das U` schaffen, damit Händler das Produkt 

forcieren? 



Kommunikationspolitik: 

- welche Wirkung hat unsere Werbung? welche Zielgruppen werden 

damit erfaßt? 

- welche Verkaufsförderungsmaßnahmen sollen ergriffen werden? 

Wirkungskontrolle der eingesetzten Marketing-Instrumente 

- Entwicklung des Marktanteils? 

- sind die Kunden mit dem Produkt zufrieden? gibt es viele Reklamationen? 

- Meinung der Öffentlichkeit über das Unternehmen? 

- Akzeptanz beim Handel? 

Für den Einsatz der Mafo sind vor allem 3 Kriterien ausschlaggebend: 

1. es muß eine gewisse Unsicherheit hinsichtlich einer Marketing-Entscheidung 

bestehen = Informationsbedarf 

2. es muß die Bereitschaft bestehen, aus den Untersuchungsergebnissen 

Konsequenzen für Entscheidungen zu ziehen 

3. der Wert der zu sammelnden Info muß die entsprechenden Kosten übersteigen 

weitere Gründe für den Einsatz von Mafo 

• Tradition/Gewohnheit – gibt es in einem U` einen Mafo-Abteilung mit Budget, so 

wird auch geforscht 

• Durchsetzung von Entscheidungen – Unterstützung der eigenen Meinung mittels 

Mafo-Ergebnisse 

• Rechtfertigung bei Mißerfolgen – Beleg, daß zuvor angestellte sorgfältige 

Untersuchungen die getroffene Entscheidung nahelegten 

• Verzögerung von Entscheidungen – Behauptung, daß die vorliegende 

Informationsgrundlage für die Entscheidung nicht ausreicht 

• PR/Werbung – Verwendung von Mafo-Ergebnissen 

Informationsquellen des Marketing-Managers 

Mafo ist zwar eine bedeutende, aber nicht die einzige Informationsquelle bei der 

Vorbereitung von Marketing-Entscheidungen 

+ Rechnungswesen 

+ Erfahrungen des Managers 

+ Infos aus informellen Quellen (Zeitschriften, persönliche Kontakte..) 

Marketing-Informationssystem: vollzieht sich die Beschaffung, Speicherung und 

Verarbeitung von Marketing-Infos nach festgelegten Regeln, dann spricht man von 

einem Marketing-Informationssystem. Dadurch soll eine entscheidungsgerechte 

Bereitstellung und Verwendung geeigneter Infos geleistet werden. 

Anforderungen an Informationssysteme: 



• systematisch 

• kontinuierlich 

• umfassend 

• schnell 

• zuverlässig 

• wenig redundant 

• angemessen verdichtet 

• gezielt auf den Verantwortungsbereich des Managers bezogen 

Im Rahmen von Marketing-Informationssysteme ist heutzutage der Einsatz von EDV 

eine Selbstverständlichkeit. Der Teil des gesamten Infosystems, der auf dem Rechner 

implementiert wird, bezeichnet man als Decision Support System (DSS) oder auch 

Entscheidungsunterstützungssystem. Ein DSS besteht für Marketing-Zwecke aus 4 

Elementen: 

• Daten, die in einer Datenbank organisiert gespeichert werden 

• Programme zur statistischen Analyse von Daten 

• mathematisch formulierte (und programmierte) Modelle, in denen für den 

jeweiligen Zweck wesentliche Ausschnitte der Marktverhältnisse vereinfacht 

dargestellt werden 

• Optimierungsverfahren, mit deren Hilfe besonders günstige Kombinationen des 

Mittel-Einsatzes identifiziert werden 

Durch ein DSS werden die verschiedenen Daten, Berichte etc. nicht mehr direkt an 

einen Manager gegeben, sondern stehen im Rechner auf Abruf und in Verbindung mit 

Hilfsmitteln (v.a. statistischen Methoden) zu deren weiteren Verarbeitung zur 

Verfügung. 

Marketing 

Manager 

(analysiert, 

plant, 

entscheidet, 

kontrolliert) 

Fragen 

Antworten 

Marketing Decision Support System 

Modelle Statistische 

Analyse 

Optimierung 

4 Schritte bei der Entscheidung Mafo – Ja/Nein 

genügend Zeit vorhanden? nein 

ja 

vorliegende Infos nicht ausreichend? nein 

ja 

Datenbank 

Infos 

Umwelt 

(Märkte, 

Absatzkanäle, 

Wettbewerber, 

Öffentlichkeit, 

Gesamtwirtsch 

aft) 



wichtige Entscheidung? nein 

ja 

Nutzen der Untersuchung > Kosten? nein 

ja 

Untersuchung durchführen keine Untersuchung 

1.2. Der Forschungsprozeß der Marktforschung 

Phasen einer Marktforschungsuntersuchung: 

1. Definition des Problems 

2. Festlegung der Untersuchungsziele 

3. Festlegung des Untersuchungsdesigns 

4. Entwicklung der Meßinstrumente zwischen den einzelnen 

Phasen bestehen Interde- 

5. Entwicklung des Analyseplans pendenzen und 

Rückkopplungen können 

6. Datensammlung stattfinden 

7. Datenanalyse 

8. Bericht 

Dieses Schema ist natürlich gegenüber der Praxis der Mafo vereinfacht und 

verallgemeinert. In der Realität werden bei den Studien einzelne Schritte ausgelassen 

oder andere hinzugefügt, außerdem treten vielfältige Rückkopplungen im 

Forschungsprozeß auf. 

Aufgrund der starken Abhängigkeit der einzelnen Schritte voneinander, können 

Schwächen und Fehler in frühen Phasen nicht durch besondere Sorgfalt oder großen 

Aufwand in späteren Phasen ausgeglichen werden (vice versa). 

1. Problemdefinition 

• hier werden die Weichen für den Erfolg der Untersuchung gestellt, durch die 

Problemdefinition wird die Ausrichtung einer Untersuchung und damit auch ihre 

Erfolgsträchtigkeit maßgeblich beeinflußt 

• eine unpräzise Beschreibung des Untersuchungsgegenstandes kann dazu führen, 

daß man am relevanten Problem vorbeiforscht. 



• ausschlaggebend ist die Kommunikation zwischen Marketing-Management und 

Marktforschern 

2. Festlegung der Untersuchungsziele 

• an die Problemdefinition, mit der der Zweck einer Untersuchung bereits grob (und 

treffend) umrissen sein soll, schließt sich die Festlegung von Untersuchungszielen 

an, die so genau ist, daß davon ausgehend ein Untersuchungsdesign und 

Meßinstrumente entwickelt werden können 

• die Art der Untersuchungsziele und das Ausmaß vorhandenen problembezogenen 

Wissens bestimmen den Typ der zu planenden Untersuchung 

• 3 Untersuchungstypen 

explorative Untersuchungen: 

Entdeckung von Ursachen für Probleme oder Zusammenhänge zwischen 

Variablen 

Vorbereitung anderer Untersuchungen 

weiche Methoden, impressionistische Ergebnisse 

deskriptive Untersuchungen: 

Beschreibung einer interessierenden Grundgesamtheit hinsichtlich für das 

Untersuchungsproblem relevanter Merkmale 

Repräsentativ-Untersuchungen typisch 

Kausal-Untersuchungen: 

Ursachen für beobachtbare Phänomene/ Ursache-Wirkungs-Beziehungen 

Klassische Methode: Experiment 


• komplexe Aufgabe, bei der grundlegende Entscheidungen über anzuwendende 

Methoden getroffen werden 

Sekundärforschung: Nutzung existierenden Datenmaterials 

Primärforschung: neue, gezielte Datenerhebung 

4 Grundtypen der Primärforschung: 

qualitative Untersuchungen 

Kennenlernen von Arten, Zusammenhängen und Wirkungen 

problemrelevanter Variabler 

Querschnitts-Untersuchungen 

zeitpunktbezogene Aussagen über bestimmte Grundgesamtheiten 



Längsschnittuntersuchung 

Messung dynamischer Phänomene im Zeitablauf 

Experimente 

Manipulation unabhängiger Variablen und anschließend Test der 

Wirkung auf abhängige Variablen 

verbale Datenerhebung 

nicht-verbale Datenerhebung 

4. Entwicklung von Meßinstrumenten 

• Ermittlung (Messung) der im jeweiligen Zusammenhang interessierenden 

Merkmalsausprägungen von Untersuchungsobjekten 

• Meßinstrumente: z.B. einzelne Fragen, Multi-Item-Skalen 

• Meßtechnik muß exakt und zuverlässig sein 

5. Aufstellung eines Analyseplans 

• Sicherstellung, daß für alle relevanten Aspekte die Datenerhebung vorgesehen ist, 

die Daten das notwendige Meßniveau für das Analyseverfahren haben, etc. 

• Ziel ist die Sicherstellung, daß das gewählte Untersuchungsdesign und die 

Meßinstrumente allen Anforderungen genügen 

6. Datensammlung 

• Bereich ist durch Erfahrung und Sorgfalt geprägt 

• nimmt bei der Untersuchung die meisten Ressourcen in Anspruch 


• Einsatz statistischer Methoden: 

für die Verdichtung der großen Menge gesammelter Daten 

für Schlüsse von Ergebnissen in einer Stichprobe auf die interessierende 

Grundgesamtheit 

• verschiedene Verfahren 

einfache deskriptive Verfahren 

statistische Maßzahlen, Häufigkeitstabellen, graphische Darstellungen .. 



Schätzungen und Tests 

Schlüsse von Stichproben auf die Grundgesamtheit 

multivariate Verfahren 

gleichzeitige und zusammenhängende Analyse einer Vielzahl von Variablen 

8. Erstellung eines Berichts 

• wesentliche Ergebnisse 

• Schlußfolgerungen 

• Handlungsempfehlungen 



2. Konzipierung von Marktforschungsuntersuchungen 

2.1 Problemdefinition 

Die Definition des Problems ist der wichtigste Teil des Forschungsprozesses: sie 

beinhaltet die exakte Festlegung des Management –Problems bzw. der anstehenden 

Entscheidung und der Art von Information, die die Mafo liefern kann, um das 

Problem zu lösen. 

Die Kommunikation zwischen dem Marketing-Management (als Auftraggeber der 

Untersuchung) und den Marktforschern, die eine Untersuchung konzipieren und 

durchführen, ist ausschlaggebend. 

Interaktion bei der Problemformulierung 

Methodenkenntnisse 

müssen anstehende Entscheidungdungsprobleme 

des Mgt. Marktforscher 

und den damit verbundenen 

Infobedarf kennenlernen 

Entscheidungsproblem vs. Forschungsproblem 

müssen Möglichkeiten und Grenzen der 

einschlägigen 

Forschungsmethoden kennen 

!Kommunikation! 

das Entscheidungsproblem/ Managementproblem muß keineswegs mit den 

Forschungsfragestellungen identisch sein. Häufig wird nur ein Teilaspekt des 

Management-Problems mit den Methoden der Mafo untersucht werden. 

In aller Regel ist das Forschungsproblem auch konkreter und präziser 

formuliert, als das Forschungsproblem, das den Ausgangspunkt bildet. 

z.B.: Entscheidungsproblem Forschungsproblem 

Entwicklung einer Packung für ein Überprüfung der Wirkung alterneues 

Produkt nativer Packungsentwürfe 

Steigerung des Besuchs eines Geschäfts Messung des gegenwärtigen 

Images des Geschäfts 

2.2. Festlegung der Untersuchungsziele 

Manager 

Marketingkenntnisse 



Ziele müssen so genau definiert sein, daß davon ausgehend ein Untersuchungsdesign 

und Meßinstrumente entwickelt werden können. 

Art des Untersuchungsgegenstandes und das Ausmaß vorhandenen 

problembezogenen Vorwissens bestimmen den Typ der zu planenden 

Untersuchung: 

⊇ Explorative Untersuchungen 

Werden vorgenommen, wenn über das interessierende Problem vor Beginn der 

Untersuchung wenig Informationen vorliegen 

Management kann nicht auf einschlägige Erfahrungen zurückgreifen 

es liegen noch keine Ergebnisse früherer Studien vor 

Zweck: 

1. Identifikation der für ein Problem relevanter Einflußfaktoren 

1. Entdeckung von Zusammenhängen zwischen Variablen 

2. Präzisierung des Untersuchungsproblems 

3. Steigerung der Vertrautheit des Forschers mit dem Untersuchungsgegenstand 

4. Aufbrechen komplexer Fragestellungen in übersichtliche und damit besser 

zugängliche Einzelfragen 

5. Vorbereitung anschließender (deskriptiver oder kausaler) Untersuchungen (z.B. 

durch die Generierung von Hypothesen) und Setzung entsprechender Prioritäten 

6. Klärung forschungspraktischer Fragen für weitere einschlägige Untersuchungen 

Kennzeichen explorativer Untersuchungen: 

es geht weniger um quantifizierbare Angaben, als darum möglichst vielfältige und 

tiefgehende Einsichten in den Untersuchungsgegenstand zu gewinnen 

die Ergebnisse haben daher meist eher einen impressionistischen als definitiven 

Charakter 

zur Zweckerreichung der explorativen Forschung, ist eine enge Einbindung des 

Forschers in den Prozeß der Informationssammlung hilfreich 

wird diese Tätigkeit vom Forscher delegiert verliert er die Möglichkeit seine 

wachsende Vertrautheit mit dem Untersuchungsgegenstand durch spezifische 

Fragestellungen in den Prozeß miteinzubringen, und muß damit rechnen, daß 

Einzelheiten und Nuancen der von anderen gesammelten Informationen nicht zu ihm 

gelangen 

Gängige Methoden: 

ℵ Auswertung publizierter Quellen 

Spektrum der Möglichkeiten ist hier sehr groß, vielfältigste Quellen, und auch 

statistische Daten 

ℑ Einzelfallstudien 

• vor allem beim Investitionsgüter-Marketing wichtig 



• Informationen, die man durch umfassendes und tiefgehendes Studium 

einzelner Fälle gewinnt sind hier wichtig; die Repräsentanz der Aussagen ist 

zweitrangig 

• die Vorgehensweise des Forschers ist ausschlaggebend: 

- er muß Erklärungen suchen und nicht Vermutungen bestätigen wollen 

- die Veränderung eines gewonnenen Bildes ist Voraussetzung für eine 

sinnvolle Anwendung von Einzelfallstudien 

• der Forscher muß in der Lage sein, ein Vielzahl von Einzelheiten zu einem 

Gesamtbild zusammenzufügen und dabei wesentliche von unwesentlichen 

Fakten zu trennen 

ℜ Experten-Interviews 

• hier werden mehr oder minder freie Interviews mit Personen geführt, die 

hinsichtlich des Untersuchungsgegenstandes besonders kompetent sind, um 

die gewünschten Informationen zu erhalten 

• als Experten kommen je nach Fragestellung unterschiedliche Menschen in 

Frage: Journalisten, Wissenschaftler… 

• es ist wichtiger, durch möglichst unterschiedliche Gesprächspartner Vielfalt 

und Substanz der gewonnenen Einsicht zu vergrößern, als zu versuchen 

repräsentative Aussagen zu machen 

℘ psychologische Marktforschung 

• Methoden, bei denen auf der Basis weniger ausführlicher Interviews mit 

Angehörigen der jeweilig relevanten Zielgruppe versucht wird, das 

Untersuchungsproblem verstehen zu lernen 

• Einzelgespräche (Tiefeninterviews) oder Gruppeninterviews 

⊄ Deskriptive Untersuchungen 

• stellen die dominierende Untersuchungsform in der Praxis dar 

• typische Fragestellungen/ Zweck: 

Charakterisierung von Märkten und Marktsegmenten 

Merkmale der Käufer von x? 

wie groß ist das Marktpotential für y? 

Analyse von Zusammenhängen zwischen Variablen 

nutzen Freizeitaktive Menschen andere Medien als der 

Bevölkerungsdurchschnitt? 

Prognosen 

wie groß wird ein Markt in x Jahren sein? 

• bei deskriptiven Untersuchungen kommt es darauf an, möglichst genaue Aussagen 

zu machen 2 methodische Anforderungen: 

repräsentative Anlegung, da man ja möglichst präzise Angaben über 

eine Grundgesamtheit gewinnen will 



⊂ Kausal-Untersuchungen 

systematische (durch Mängel der Untersuchung begründete) Fehler 

müssen im Interesse exakter Ergebnisse minimiert werden 

daher wird bei deskriptiven Untersuchungen (im Gegensatz zu 

explorativen) das Vorgehen ganz genau festgelegt und der 

Untersuchungsablauf sorgfältig kontrolliert 

• hier werden besonders hohe Anforderungen an die methodische Vorgehensweise 

gestellt 

• führen zu besonders gehaltvolle Aussagen 

• Anforderungen an eine Kausal-Beziehung zwischen Variablen Grund und Effekt) 

gemeinsames Auftreten der beiden Merkmalsausprägungen, zwischen 

denen man einen kausalen Zusammenhang vermutet 

= gemeinsame Variation von Grund und Effekt 

die Variation des Grundes muß der entsprechenden Variation des Effekts 

vorausgehen 

Ausschluß alternativer Erklärungsmöglichkeiten für die gemeinsame 

Variation von Grund und Effekt 

• wegen dieser recht strengen Anforderungen an die Feststellung von Kausal- 

Zusammenhängen, ist ein bestimmtes Untersuchungsdesign typisch: 

⎢ Experiment: 

man manipuliert eine unabhängige Variable und beobachtet, ob sich eine 

andere abhängige Variable in der (aufgrund von Theorie oder Erfahrung) 

erwarteten Weise verändert 

so kann man die gemeinsame Variation beider Variablen überprüfen, stellt 

durch Manipulation sicher, daß der vermutete Grund dem vermuteten Effekt 

vorausgeht, und muß bei der experimentellen Anordnung noch sicherstellen,, 

daß andere Faktoren (alternative Erklärungsmöglichkeiten) die abhängige 

Variable nicht beeinflussen können 

Zusammenhänge zwischen explorativen, deskriptiven und kausalen Untersuchungen 

- in der Praxis muß die Abgrenzung zwischen den unterschiedlichen 

Forschungszielen nicht so klar sein, d.h. explorative, deskriptive und kausale 

Fragestellungen können gleichzeitig in der selben Untersuchung angegangen 

werden 

- am Anfang eines Forschungsprozesses steht oftmals – wenn wenig Infos zum 

Untersuchungsproblem vorliegen – explorative Studien 



- auf der Basis der dabei gewonnenen Einsichten können dann deskriptive 

Untersuchungen durchgeführt werden, die bei konkretisierten Problemstellungen 

zu exakteren Aussagen führen 

- zeigt sich dabei ein Zusammenhang zwischen Variablen, so könnte in einer 

Kausal-Untersuchung geprüft werden, ob dieser kausaler Natur ist 

Rückkehr: keine Bestätigung 

von vermuteten Kausalbeziehungen/ 

Hypothesen 

Hypothesen: 

• spielen im Prozeß der empirischen Marktforschung eine bedeutsame Rolle 

• man versteht darunter durch Theorie, Ergebnisse bisheriger Untersuchungen oder 

durch Erfahrung begründete Vermutungen, über Unterschiede der Ausprägungen 

mehrerer variablen oder über den Zusammenhang zwischen Variablen 

• Zustandekommen von Hypothesen: 

Ausgangspunkt: 

Problemdefinition 

explorative 

Untersuchung 

deskriptive 

Untersuchung 

Kausal-Untersuchung 

theoretische 

Erkenntnisse 

Erfahrungen des 

Managements 

bisherige Ergebnisse 

explorativer 

Untersuchungen 

Hypothesen 

abgeleitet 

mit explorative Untersuchungen werden Hypothesen generiert, mit deskriptiven 

oder kausalen Untersuchungen sollen sie überprüft und möglicherweise bestätigt 


Hypothesen sind nützlich für die Ableitung von Forschungsdesigns: 

aus den Hypothesen selbst läßt sich erkennen: 

Überprüfung 

der 

Hypothesen 

in 

deskriptiven 

oder kausalen 

Untersuchung 

en 



- welche Variablen müssen gemessen werden? 

welches Meßniveau müssen die Daten haben? 

Verwendung von Hypothesen in empirischen Untersuchungen: 

Aufstellung von 

Hypothesen 

Datensammlung 

Vergleich der Daten mit den 

erwarteten Ergebnissen 

Ablehnung oder Annahme 

der Hypothesen 

(z.B. auf Grundlage eines 

statistischen Tests) 

Zusammenfassung: 

Eine allgemeine Darstellung der Umsetzung eines allgemeinen 

Untersuchungsproblems in konkretere Untersuchungsziele ist kaum möglich, 3 

Aspekte treffen aber fast immer zu: 

• die Grundausrichtung eines Projekts wird durch die Entscheidung für eine 

explorative, deskriptive oder kausale Untersuchung festgelegt 

• durch die Formulierung von Hypothesen werden die zu messenden Merkmale 

festgelegt und die Anforderungen, die an diese Messungen zu stellen sind 

erkennbar 

• die Untersuchungsziele werden weiterhin durch bestimmte Rahmenbedingungen 

beeinflußt 

- finanzielle, zeitliche Restriktionen 

- Umfang des vorhandenen problembezogenen Vorwissens 




Mit der Festlegung des Untersuchungsdesigns werden die wesentlichen 

Entscheidungen über die anzuwendenden Forschungsmethoden getroffen, indem die 

Art der Datenerhebung (Befragung oder Beobachtung), das Vorgehen bei der 

Stichprobenziehung usw. bestimmt werden. 

3.1 Primär- und Sekundärforschung 

Am Anfang steht die Frage, ob es überhaupt notwendig ist, für einen bestimmten 

Untersuchungszweck Daten neu zu erheben und auszuwerten, da die 

Sekundärforschung wesentlich weniger aufwendig ist als die Primärforschung. 

Manchmal genügt es, vorhandene Daten im Hinblick auf das aktuelle Problem neu zu 

analysieren: 

Entscheidung zwischen Primär- und Sekundärforschung 

Primärforschung: Neu-Erhebung für Daten für ein anstehendes 

Untersuchungsproblem 

(auch Feldforschung oder Field Research) 

Sekundärforschung: bereits erhobene und gespeicherte Daten für einen gegebenen 

Untersuchungszweck werden neu aufbereitet und analysiert 

(auch Desk Research) 

Sekundärforschung: 

Zweck der Sekundärforschung 

• Ersatz für Primärforschung: 

Auswertung vorhandener Daten ist für die Bearbeitung des anstehenden Problems 

ausreichend 

• Vorbereitung von Primärforschung: 

Primärforschung kann auf Daten basieren, die durch Sekundärforschung erhoben 

wurden 

auch für die Primäruntersuchungen erforderlichen Stichprobenziehungen werden 

Sekundärdaten herangezogen 

• Ergänzung der Primärforschung: 

Ergebnisse der Primärforschung werden für eine Interpretation auch zu Daten der 

Sekundärforschung in Beziehung gesetzt 

(z.B. Ermittlung von sozio-demographischen Daten einer Käuferschicht mittels der 

Primärforschung; anschließend wird mit Hilfe der Sekundärforschung abgeschätzt wie 

groß der Anteil dieser Gruppe an der Gesamtbevölkerung ist) 



Vorteile der Sekundärforschung im Vergleich zur Primärforschung 

erhebliche Kostenvorteile wegen Rückgriff auf Daten der amtlichen Statistik, 

kommerzielle Datenbanken… 

deutliche Zeitersparnis Aufbereitung und Auswertung bereits vorhandener 

Daten dauern nur einen Bruchteil der Zeit einer 

Primärerhebung 

Totalerhebungen Sekundärforschung beruht oftmals auf Totalerhebungen, 

d.h. sie ist in ihrer Aussagekraft nicht durch 

Stichprobenfehler eingeschränkt 

Vergangenheitsdaten Sekundärdaten sind oftmals auch für die Vergangenheit 

verfügbar, wodurch die Möglichkeit besteht, 

Veränderungen im Zeitablauf zu beobachten 

(Entwicklung von Marktanteilen, Einkommensverteilung, 

..) 

Vergangenheitsbezogene Primärforschung ist ein 

Ausnahmefall 

Nachteile der Sekundärforschung im Vergleich zur Primärforschung 

Erhältlichkeit für viele Marketing-Probleme, insbesondere wenn es um 

Informationen geht, die direkt auf das Marketing-Mix 

für ein Produkt bezogen sind, sind in allgemein 

zugänglichen Quellen keine Daten vorhanden 

Maßeinheiten die in bestimmten Statistiken verwendeten Maßeinheiten 

sind für die Vorbereitung von Marketing- 

Entscheidungen wenig geeignet 

Klassengrößen statistische Daten werden oftmals in bestimmten 

Größen-Klassen ausgewiesen, deren Angemessenheit für 

den jeweiligen Untersuchungszweck fraglich sein kann 

(Jahreseinkommen: bis 30.000, von 30.000 bis 40.000, 

..) 

Aktualität Daten, z.B. aus der amtlichen Statistik, werden teilweise 

erst mit erheblicher Verzögerung gegenüber dem 

Erhebungszeitraum publiziert 

Genauigkeit hier ist Vorsicht geboten, da man ja oftmals nicht 

nachvollziehen kann, wie die Daten erhoben wurden 

(erhebliche Auswirkungen) 



vor allem bei Publikationen, die bestimmten Interessen 

der herausgebenden Organisationen dienen sollen, muß 

man besonders mit systematisch verzerrten Angaben 

rechnen 

Repräsentanz manche Sekundärdaten sind für die interessierende 

Grundgesamtheit nicht repräsentativ 

z.B. von Verbänden publizierte Daten haben nur 

hinsichtlich ihrer Mitglieder Aussagekraft 

Aggregation in Statistiken sind Daten z.B. in regionaler oder 

branchenmäßiger Hinsicht teilweise so stark aggregiert, 

daß sie für detailliertere Marketing-Fragestellungen 

nicht mehr aussagekräftig sind 

Informationsquellen für die Sekundärforschung 

Unternehmensinterne Quellen 

• Absatzbereich (Auftragseingangsstatistik, Außendienstberichte, 

Reklamationsstatistik) 

• andere Bereiche 

Unternehmensexterne Quellen 

• amtliche und halbamtliche nationale Quellen (Statistisches Bundesamt/ 

Landesämter, Deutsche Bundesbank) 

• amtliche und halbamtliche internationale Quellen (UNO, ILO, IBRD) 

nicht-staatliche Quellen 

• Verbände (z.B. der Automobilindustrie) 

• Wirtschaftswissenschaftliche Forschungsinstitute (Ifo, DIW) 

• Zeitschriftenverlage 

On-Line-Datenbanken 

Als bedeutende Erweiterung der Möglichkeiten der Sekundärforschung bieten On- 

Line-Datenbanken einige Vorteile gegenüber traditionellen Zugangswegen zur 

Sekundärinfo: 

• aktuellere Daten, da ein zeitaufwendiger Publikationsweg entfällt 

• deutlich größere Menge an zugänglichen Informationen und dadurch auch 

in gewisser Weise bessere Qualität 

• Zugriff auf die Daten erfolgt sehr schnell 

• Daten können in maschinell lesbarer Form abgerufen werden und sind 

daher komfortabel weiter zu verarbeiten 

• Gesamtkosten sind viel niedriger 

3.2.Typen von Untersuchungsdesigns 

Primärforschung: 



3.2.1. Qualitative Untersuchungen 

Definition: qualitative Forschung ist in ihrem Wesen exploratorisch oder 

diagnostisch. Sie bedient sich kleiner Zahlen von Personen, die 

normalerweise nicht nach den Prinzipien der Stichprobentheorie 

ausgewählt. Bei qualitativer Forschung wird nicht der Versuch 

unternommen, harte und schnelle Schlüsse zu ziehen. Sie ist eher 

impressionistisch als definitiv. 

Funktionen qualitativer Untersuchungen: 

- explorative Funktion 

ergibt sich aus den Anforderungen an das Instrumentarium explorativer Forschung 

- Diagnose-Funktion: 

Feststellung von Stärken und Schwächen etc. bei der Entwicklung, Erprobung und 

Verbesserung von Marketing-Maßnahmen. 

Merkmale qualitativer Mafo 

geringe Strukturierung des Forschungsprozesses 

Vorgehensweise und Datenanalyse nicht so genau festgelegt wie bei 

quantitativen Untersuchungen 

kleine, nicht repräsentative Stichprobe 

Zahl der Probanden liegt selten bei mehr als 100 

da die Untersuchungsmethoden hohe Bereitschaft zur Mitwirkung erfordern, 

ist eine repräsentative Auswahl kaum möglich 

kaum quantifizierend Aussagen 

wegen der Eigenheiten der Auswahl von Auskunfts- und Versuchspersonen 

und des Vorgehens bei der Datenerhebung werden quantifizierende Aussagen 

nur in Ausnahmefällen und mit großer Vorsicht gemacht (fast alle waren der 

Meinung..) 

hohe Anforderungen an die Datensammlung 

bei qualitativen Studien müssen speziell ausgebildete Fachleute die 

Datensammlung durchführen, weil sie diese weitgehend selbständig steuern 

müssen 

Gründe für qualitative Mafo 

hinsichtlich der qualitativen Mafo besteht ein gewisser Rechtfertigungsbedarf; 

welchen Stellenwert haben denn beispielsweise Gruppendiskussionen, die zu 

impressionistischen Ergebnissen führe, im Vergleich zu Umfrageverfahren, bei denen 

Ergebnisse auf Kommastellen genau ausgewiesen werden können? 



1. mit quantitativer Forschung wird man der Komplexität menschlichen 

Verhaltens nicht voll gerecht 

2. mit den Hilfsmitteln der quantitativen Forschung erreicht man oftmals nur eine 

Scheingenauigkeit; es ist üblich sehr präzise Angaben zu machen, wobei aber 

nicht berücksichtigt wird, daß der systematische Fehler weitaus größeres Gewicht 

hat 

3. auch bei quantitativen Untersuchungen umfaßt der Forschungsprozeß Elemente , 

die eher durch Intuition und Kreativität als durch exakte theoretische 

Fundierung geprägt sind (>> Problemdefinition, Hypothesenformulierung..) 

4. für diagnostische Zwecke ist qualitative Forschung besser geeignet als 

quantitative 

A. Qualitative Untersuchungsdesigns mit verbaler Datenerhebung 

ℵ Gruppendiskussion 

unter einer Gruppendiskussion versteht man die gleichzeitige Befragung von 

mehreren Auskunftspersonen (meist 6-12), denen Interaktion untereinander 

gestattet ist 

sie steht in der Regel unter der Leitung eines psychologisch geschulten 

Diskussionsleiters und konzentriert sich auf ein - vom Auftraggeber der 

Untersuchung - vorgegebenes Thema 

⎣ Vorteile von Gruppendiskussionen: 

• neben dem Individualverhalten werden vor allem gruppendynamische Aspekte 

erfaßt 

• durch die rege Diskussion innerhalb der Gruppe werden die einzelnen Teilnehmer 

so stimuliert, daß auch tiefgreifende Einstellungen und Motive aktualisiert werden 

• die dynamische Gesprächssituation drängt die Interview-Situation in den 

Hintergrund, so daß Hemmungen, Ängste und Widersprüche häufig abgebaut 

werden und die Teilnehmer Meinungen und Ansichten äußern, die sie im 

Einzelgespräch nie geäußert hätten 

• der Einfluß charakteristischer Gruppenphänomene auf die Bildung von 

Verhaltens- und Einstellungsweisen wird sichtbar 

• die Gruppensituation soll Situationen simulieren, die dem normalen 

Kommunikations- und Meinungsbildungsprozeß weitgehend ähnlich sind 



⎣ Durchführung von Gruppendiskussionen 

Gruppenleiter: 

• Leiter achtet auf die Einhaltung und möglichst vollständige Abarbeitung des 

vorher festgelegten Themas und der damit verbundenen Einzel-Aspekte 

• hält den Gesprächsfluß in Gang 

• wenn nötig führt er einen Ausgleich zwischen starken und schwachen 

Gruppenmitglieder herbei 

Zusammensetzung der Gruppe 

• bezüglich der Zusammensetzung der Gruppe ist wichtig, daß alle Teilnehmer 

eine Beziehung zum vorgegebenen Untersuchungsthema haben müssen, weil 

sonst keine hinreichend substantiellen Äußerungen zu erwarten sind 

• Homogenität oder Heterogenität der Gruppe: 

in soziologisch, psychologisch und ideologisch relativ homogenen Gruppen 

findet man häufig ähnliche und schnell konvergierende Meinungen und 

erreicht somit eine gewisse Verallgemeinerungsfähigkeit (Vorsicht!) der 

Ergebnisse 

in heterogenen Gruppen hingegen, werden die Teilnehmer durch sehr 

unterschiedliche Meinungen und Erfahrungen stärker gefordert und zur 

intensiven Auseinandersetzung mit dem Untersuchungsthema gereizt 

Aufzeichnung und Auswertung 

• die Aufzeichnung des Gesprächsverlaufs erfolgt auf Ton- oder Videoband, 

wobei letztere eine umfassendere Auswertung auch im Hinblick auf nonverbale 

Reaktionen erlaubt 

• auch wird manchmal dem Auftraggeber die Möglichkeit eingeräumt durch 

einen Einwegspiegel den Gesprächsverlauf zu beobachten und über eine 

Mikrofon-Ohrhörer-Verbindung den Diskussionsleiter zu beeinflussen 

• bei der Auswertung der Gespräche in Form von Protokollen und schriftlichen 

Zusammenfassungen stehen normalerweise nicht die Verdichtung von 

Einzelaussagen, sondern die Wiedergabe der auftretenden Vielfalt von 

Gesichtspunkten und Argumenten im Vordergrund 

⎣ spezielle Formen von Gruppendiskussionen 

- Kummulierte Gruppendiskussion 

• jeder Gruppe wird einige Zeit nach Beginn der Diskussion mit den Ergebnissen 

früherer (im Rahmen des gleichen Projekts durchgeführter) Gruppendiskussionen 

konfrontiert. 

• dadurch will man eine Anreicherung der jeweiligen Meinungspalette und einen 

Test der Überzeugungskraft von Ideen und Meinungen erreichen 



- Kombinierte Gruppendiskussion 

• Einzel-Interviews und Gruppendiskussion werden hier miteinander verbunden 

zunächst finden Einzel-Interviews mit allen Untersuchungsteilnehmern statt, 

danach wird eine Gruppendiskussion durchgeführt, bei der u.a. beobachtet werden 

kann, ob und in welcher Weise Meinungsänderungen im Vergleich zu den 

vorherigen Interviews auftreten 

• in einem abschließenden Einzelinterview kann man dann die individuelle 

Identifizierung mit der entwickelten Gruppenmeinung überprüfen 

• durch diese Untersuchungsform kann insbesondere der Einfluß von Gruppen- 

Meinungen auf den individuellen Meinungsbildungsprozeß ermittelt werden 

- Kontradiktorische Gruppendiskussion 

• in der Gruppe befindet sich - für die anderen Teilnehmer nicht erkennbar – eine 

Person, deren Aufgabe darin besteht, beim konvergieren der Meinungen zu 

widersprechen bzw. neue Argumente einzubringen 

• damit sollen die Teilnehmer aus der Reserve gelockt, die Diskussion durch 

zusätzliche Argumente angereichert und ein Test der Stabilität der 

Gruppenmeinung vorgenommen werden 

ℑ Tiefeninterviews 

langes und intensives Gespräch zwischen Interviewer und Befragtem über 

vorgegebene Themen, das der Interviewer in weitgehend eigener Regie so zu 

steuern versucht, daß er möglichst alle relevanten Einstellungen und Meinungen 

der befragten Person zu diesem Thema erfährt, auch wenn es sich um Aspekte 

handelt, die der befragten Person bis zu diesem Zeitpunkt selbst nicht klar waren 

Tiefeninterviews dienen also auch dazu, den Auskunftspersonen Motive. 

Verhaltensweisen etc. bewußt werden zu lassen, die sie selbst bisher kaum 

wahrgenommen haben 

dauern oftmals länger als eine Stunde 

speziell geschulte Interviewer führen das Gespräch anhand eines Leitfadens, der 

die zu behandelnden Einzelthemen enthält; sie bemühen sich um die Vertiefung 

wichtiger Aspekt und versuchen, Ausuferungen des Interviews zu vermeiden 

Auswertung erfolgt in der Regel auf Basis von Tonbandmitschnitten >> hier 

entsteht aber das Problem, daß auf diese Weise eine sehr große schlecht 

strukturierte, unübersichtliche Infomenge erhält 

⎣ Vorteile 



1. man erhält vollständige Gedanken- und Argumentationsketten, die sehr viele 

Einzelaspekte enthalten; damit können komplexe psychische Zusammenhänge 

relativ gut abgebildet werden 

2. die verschiedenen Aussagen sind den einzelnen Personen klar zuzuordnen ( 

Gruppendiskussionen) 

3. man kann von Auskunftspersonen Infos erhalten, die diesen ohne das Interview 

nicht bewußt geworden wären >> Aktivierung des Unterbewußtseins 

⎣ Nachteile 

1. Anforderungen an die Interviewer sind sehr hoch (speziell auf Interviewtechnik 

geschult und tiefgehendes Verständnis des jeweiligen Untersuchungsgegenstandes) 

2. Auskunftspersonen müssen über intellektuelle Mindestanforderungen verfügen, 

v.a. hinsichtlich ihrer Verbalisierungsfähigkeit 

3. hoher Zeitaufwand 

4. Ergebnisse sind unübersichtlich und untereinander schlecht vergleichbar 

ℜ Projektive Verfahren 

basieren auf der Neigung vieler Menschen, eigene unangenehme Gefühle, 

Meinungen, Verhaltensweisen etc. auf andere Leute zu übertragen (projizieren), die 

projektiven Verfahren machen sich diesen Abwehrmechanismus des Menschen 

zunutze, indem sie der Testperson – in entsprechend peinlichen 

Befragungssituationen- Projektionshilfen anbieten 

⎣ dadurch kann die Testperson über Unangenehmes und Peinliches berichten, ohne 

sich selbst damit in Beziehung zu bringen 

Beispiel: direkte Frage: Was sagen sie zu dem neuen Ausländergesetz? 

projektive Frage: Was hält man in ihrem Bekanntenkreis von dem 

neuen Ausländergesetz? 

Produkt-Personifizierung: 

hier wird mit geeichten Vorlagen gearbeitet; nach den Ergebnissen 

einer repräsentativen Bevölkerungsumfrage werden charakterisierende 

Begriffe zu den einzelnen Personen zugeordnet = Eichung 

man geht davon aus, daß die Auskunftsperson ihre eigenen 

Vorstellungen von dem betreffenden Produkt auf die abgebildeten 

Personentypen projizieren 

⎣ Vor- und Nachteile projektiver Verfahren 



Α die Erhebungstechniken sind typischerweise für die Auskunftsperson nicht 

durchschaubar, deswegen wird die bewußte Kontrolle des Antwortverhaltens 

erschwert 

Β andererseits sind projektive Verfahren schwierig in der Anwendung; die 

Anlage und Interpretation setzt erheblichen psychologischen Sachverstand 

voraus, und dennoch ist die Validität und Exaktheit der Ergebnisse oft 

zweifelhaft 

B. Qualitative Untersuchungsdesigns mit nicht-verbaler Datenerhebung 

Blickregistrierungsverfahren: 

• können zwar auch zu quantifizierbaren Ergebnissen führen, ihr Einsatz findet aber 

meist im Rahmen qualitativer Untersuchungen statt 

• die technisch am wenigsten aufwendige Vorgehensweise besteht in der 

Präsentation von Informationen und der Aufzeichnung der Blickverläufe der 

Versuchspersonen mittels Videokamera und –recorder. Anschließend muß diese 

Aufnahme in einer mühsamen und meist fehlerbehafteten Weise codiert werden, 

d.h. von Codierern muß festgestellt werden, welche Teile der Vorlage in welcher 

Reihenfolge, wie lange etc. betrachtet worden sind. Vorteilhaft ist hier die relativ 

unaufdringliche Vorgehensweise, indem die Videokamera mit einem 

Einwegspiegel getarnt wird 

• die etabliertere und gängige Methode ist allerdings die Verwendung einer 

Spezialbrille; diese ist mit einer Videokamera verbunden, so wird das von einem 

in der Brille eingebauten Objektiv aufgenommene Blickfeld der Versuchsperson 

laufend an die Kamera und einen Monitor (und Videorecorder) übertragen. 

Außerdem wird von der Brille ein kleiner Lichtstrahl auf das Auge gerichtet und 

von diesem reflektiert. Mit Änderungen der Blickrichtung ändert sich auch der 

Winkel des reflektierten Lichtstrahls, der über spezielle Spiegel aufgefangen, 

übertragen und in das Blickfeld an der jeweils betrachteten Stelle eingeblendet 

wird. 

• Für die Interpretation der aufgezeichneten Blickverläufe unterscheidet man 

zwischen Fixation und Saccade; die optische Informationsaufnahme erfolgt 

keineswegs in einem kontinuierlichen Prozeß. Vielmehr muß dazu der Blick 

jeweils kurzfristig (ca. 0,3 Sek.) an der entsprechenden Stelle stehenbleiben (= 

Fixation). Bei den Bewegungen von einer fixierten Stelle zur anderen (= Saccade) 

die weniger als 0,1 Sek. dauern, findet keine Informationsaufnahme statt. 

Für die weitere Analyse gilt es, Anzahl, Gegenstand (betrachtete Information) und 

Reihenfolge der Fixation zu erfassen. 

3.2.2. Querschnittsuntersuchungen 



Merkmale: 

• sind dem Bereich der deskriptiven Forschung zuzurechnen, damit ist typischer 

weise eine repräsentative Untersuchungsanlage verbunden (Versuch möglichst 

präzise Angaben über eine Grundgesamtheit zu machen und systematische Fehler 

zu minimieren) 

• Zeitpunktbezogenheit 

die Datenerhebung findet an einem Zeitpunkt (in der Praxis allerdings in einem 

Zeitraum, der einige Wochen umfassen kann) statt dies schließt aber nicht aus, 

daß ein Teil der Aussagemöglichkeiten darüber hinaus reicht. 

man kann beispielsweise eine Frage nach früherem oder zukünftigen Verhalten 

stellen , muß dann aber auch mit einer Beeinträchtigung der Präzision der 

Angaben durch Erinnerungsmängel und der Aussagekraft zukunftsbezogener 

Angaben durch Änderungen im Zeitablauf – Bedürfnisse, Präferenzen- rechnen) 

Über den Untersuchungszeitpunkt reichen die Interpretationsmöglichkeiten 

von Querschnittsuntersuchungen auch, wenn deren Ergebnisse im Vergleich 

zu früheren oder für später geplanten entsprechenden Messungen analysiert 


• Querschnittsuntersuchungen sind der am meisten eingesetzt Untersuchungstyp 

in der Marketing-Forschung, vor allem in der Form der repräsentativen Umfrage 

• typische Arten: repräsentative Umfragen 

Beobachtungsverfahren 

Beobachtungsverfahren als nicht-verbale Form der Datenerhebung im Rahmen von 

Querschnittsuntersuchungen 

Definition Beobachtung (Zikmund): 

wissenschaftliche Beobachtung ist der systematische und zielgerichtete Prozeß der 

Erfassung des Verhaltens bzw. der Eigenschaften von Personen, Objekten und 

Situationen ohne eine Befragung oder sonstige Kommunikation. Bei der 

Beobachtungsmethode sammelt der Forscher Informationen über Ereignisse zum 

Zeitpunkt ihres Auftretens oder verwendet Aufzeichnungen etc. über frühere 

Ereignisse 

⎣ Beobachtung als Form der Datenerhebung, die auf eine Kommunikation 

zwischen Erhebendem und Auskunftsperson durch Fragen und Antworten 

verzichtet 

Vorteile gegenüber den Befragungsverfahren: 

1. in einigen Situationen sind Befragungsverfahren nicht einsetzbar >> 

Untersuchungen bei Kleinkindern 



2. Befragungen erfassen nur verbale Äußerungen der Auskunftsperson, die 

keineswegs immer mit dem eigentlich interessierenden tatsächlichen Verhalten 

übereinstimmen müssen Beobachtungen können hier in bestimmten Fällen zu 

genaueren Ergebnissen führen (Gewinnung von Verhaltensdaten) 

3. bei Befragungen ist mit Ergebnisverzerrungen durch Einflüsse der 

Frageformulierung und des Interviewers zu rechnen, solche Verzerrungen 

können bei Beobachtungen vermieden werden (Validitätsprobleme) 

4. Unabhängigkeit von der Auskunftsfähigkeit und –bereitschaft der Befragten 

5. Beitrag zur Methodenvielfalt 

Nachteile: 

1. sie sind bei weitem nicht so breit einsetzbar wie Befragungsverfahren 

2. Gründe für Verhalten bleibt unklar 

3. weitgehender Bezug auf den Boebachtungszeitpunkt 

4. Beschränkung auf Kurzzeitphänomene 

5. teilweise großer Untersuchungsaufwand 

Anforderungen an wissenschaftliche Beobachtungsverfahren 

• Ausrichtung auf definierten Forschungszweck 

• Konzentration auf relevante Ausschnitte der Realität 

• Systematische Planung, Durchführung und Aufzeichnung 

• Überprüfung von Reliabilität und Validität 

Gegenstand der Beobachtungen 

• Eigenschaften und Verhaltensweisen von Personen und Gruppen 

• aus praktischen Gründen muß man sich bei der Beobachtung auf Sachverhalte 

beschränken, die hinreichend oft auftreten und nicht zu lange dauern (bei 

langjährigen und selten auftretenden Beobachtungsgegenstände wäre das 

Verfahren zu aufwendig und/oder zu langwierig) 

Beispielsweise: 

physische Handlungen (Wege im Supermarkt) 

verbales Verhalten (Verkaufsgespräche) 

Ausdruck (Gesichtsausdruck, Stimmfrequenz) 

„Spuren“ von Verhalten (Bestände, Abnutzung) 

physiologische Merkmale (Hautwiderstand) 

zeitliche Merkmale (Reaktionszeit) 

Verbale Aufzeichnungen (Inhaltsanalyse) 

Verhalten von Wettbewerbern und Absatzmittlern 



Auswahlprobleme bei Beobachtungen 

hier stellen sich dem Forscher meist komplexere Auswahlprobleme als bei der 

Befragung: 

zuerst müssen die für den Untersuchungsgegenstand als relevant erscheinenden 

Merkmale, die in die Erhebung einbezogen werden sollen, ausgewählt werden, d.h. 

man muß festlegen welche Einzelmerkmale beobachtet werden sollen, da es i.d.R. 

unmöglich ist, alle beobachtbaren Tatbestände zu erfassen 

hier ergibt sich das Problem der Gültigkeit der Messung: kann man denn 

wirklich davon ausgehen, daß von dem beobachteten Merkmal auf den 

Sachverhalt geschlossen werden kann (>> Produkt im HH, heißt das auch daß 

es verwendet wird?) 

Auswahl von Beobachtungseinheiten: während Befragungen sich immer an eine 

Zielperson richten, können hier auch Personengruppen und Sachen untersucht werden 

die Auswahlprobleme bei der Beobachtung sind aber komplexer als bei der 

relativ übersichtlichen Ziehung einer Personenstichprobe, da sowohl die 

Definition der Grundgesamtheit als auch die Abgrenzung der 

Untersuchungseinheit Schwierigkeiten bereiten kann 

Festlegung der Erhebungszeit: da Beobachtungen fast immer vom 

Befragungszeitpunkt abhängen, muß auch noch die Erhebungszeit festgelegt werden; 

dafür sind Anfang und Ende des Beobachtungszeitraums, die Zahl der 

Beobachtungsintervalle und die Dauer der Einzelbeobachtung zu bestimmen 

Gestaltungsmöglichkeit der Beobachtung 5 Dimensionen 

• strukturierte und unstrukturierte Beobachtung 

strukturierte Beobachtung: vorherige Festlegung der zu untersuchenden 

Einzelmerkmale und der entsprechenden 

Erfassungskategorien 

setzt in der Regel eine weitgehende 

Konkretisierung des Untersuchungsgegenstandes 

voraus 

unstrukturierte: als impressionistische Infosammlung zu 

bezeichnen 

überwiegend für Vorstudien einsetzbar, eine 

eindeutige Zuordnung von beobachteten 

Tatbeständen zu festgelegten Erfassungskategorien 

erfordert eine angemessene Schulung 

des eingesetzten Personals 



für deskriptive Untersuchungen kommen fast ausschließlich strukturierte 

Beobachtungen in Betracht 

• teilnehmende und nicht teilnehmende Beobachtung 

bei der teilnehmenden ist der Beobachter selbst in den untersuchten Prozeß 

einbezogen (>> Untersuchung über Verhalten am Arbeitsplatz: Beobachter wird 

selbst AN) 

Vorteil der teilnehmenden Beobachtung ist, daß ein enger und tiefer Kontakt zur 

Untersuchungseinheit entsteht, was aber auch gleichzeitig bedeutet, daß die 

Genauigkeit der Ergebnisse eingeschränkt ist: 

- beschränkte Aufnahmekapazität 

- Doppelrolle (Teilnahme und Distanziertheit) beim beobachteten Prozeß 

- möglicher Einfluß den der Beobachter auf den zu untersuchenden Vorgang 

ausübt 

bei deskriptiven Studien steht die nicht-teilnehmende Beobachtung im 

Vordergrund 

• offene und getarnte Beobachtung 

die offene Beobachtung ist für die beobachtete Person erkennbar; diese Form ist 

aus ethischen Gründen zu bevorzugen, führt aber häufig zu dem Problem, daß das 

Bewußtsein beobachtet zu werden, eine unerwünschte Verhaltensänderung der 

betroffenen Person mit sich bringt 

die Mittel zur Tarnung der Beobachtung sind vielfältig, sie können die 

Person selbst betreffen (Verkleidung als Supermarktpersonal), oder es 

können auch technische Hilfsmittel (versteckte Kameras, durchsichtige 

Spiegel) eingesetzt werden 

• persönliche und apparative Beobachtung 

• Feld- und Laborbeobachtung 

wird die Situation, in der die Beobachtung durchgeführt wird, vom Forscher 

geschaffen oder beeinflußt, so handelt es sich um eine Laborbeobachtung, 

ansonsten um eine Feldbeobachtung ( = unbeeinflußte Situation ) 

werden für die Beobachtung spezielle Geräte (Hautgalvanometer zur 

Messung von emotionalen Reaktionen) notwendig, so ist man i.d.R. auf 

Laboruntersuchungen angewiesen. 

Eine Tarnung ist bei einer Laborbeobachtung nicht oder nur 

eingeschränkt möglich. 



Möglichkeiten der Datenerfassung bei Beobachtungen 

3 Wege: Einsatz von Beobachter 

Verwendung technischer Geräte 

indirekte Beobachtungen (nichtreaktive Verfahren) 

ℵ bei der Auswahl der Personen, die den Erhebungsvorgang einer Beobachtung 

durchführen muß dem Prinzip der Trennung von Untersuchungsanlage und 

Datenerhebung gefolgt werden um unverzerrte Ergebnisse zu erhalten 

(analog: bei der Interviewerauswahl, sollen diese möglichst wenig über die Ziele der 

Untersuchung wissen) 

Datenerfassung: parallel laufende oder nachträgliche Protokollierung 

hier sind recht enge Grenzen der Aufnahme und Wiedergabefähigkeit des 

Beobachters zu beachten 

ℑ Aufzeichnung des beobachteten Vorgangs zur nachträglichen Protokollierung durch 

technische Geräte (Tonband, Videorecorder) 

unabhängig von der Aufnahmekapazität des Beobachters 

bestimmte Beobachtungen lassen sich sogar nur mit technischen Geräten 

vornehmen (>> Blickregistrierung) 

technische Hilfsmittel bei Beobachtungen: 

Blickregistrierungskamera 

Hautgalvanometer 

Schnellgreifbühne 

Scanner 

Pupillometer 

Programmanalysator 

Aufzeichnungsgerät für Einschaltzeiten 

ℜ indirekte Beobachtung (gehören zu den nichtreaktiven Verfahren) 

- zwischen Beobachter und beobachteter Person besteht kein Kontakt 

- es werden Auswirkungen von Verhalten untersucht und von diesen dann auf 

Verhalten geschlossen (>> z.B. Store-Checks) 

- indirekte Beobachtungen sind ein Weg der Datenerhebung der beim Forscher 

einiges an Phantasie erfordert, aber auch bei oft relativ geringem Aufwand zu 

interessanten und häufig mit weniger Meßfehlern als Befragungen behafteten 

Ergebnissen führen kann 

Beispiel: Reaktionszeitmessung 

3.2.3. Längsschnitt-Untersuchungen 

- hier geht es um Aussagen, die auf Zeiträume oder zumindest auf verschiedene 

Zeitpunkte bezogen sind >> damit entspricht diese Form der Untersuchung einem 



der wichtigsten Informationsbedürfnisse der Praxis, denn häufig geht es nicht 

primär festzustellen, welche Werte bestimmt Meßgrößen (Bekanntheitsgrad, 

Marktanteil) haben, sondern um deren Entwicklung im Zeitablauf 

- außerdem vermindert die zeitraumbezogene Untersuchung das Problem 

fehlerbehafteter Daten, da gleichartige Messungen wiederholt durchgeführt 

werden und so die irreführende Wirkung systematisch verzerrter Einzelmessungen 

relativiert werden kann (= leichtere Interpretation fehlerbehafteter Daten) 

- das bedeutendste Instrument der Längsschnittstudien sind Panel-Untersuchungen 

- als Panel bezeichnet man eine festgelegte, gleichbleibende Menge von 

Erhebungseinheiten, bei denen über einen längeren Zeitraum hinweg wiederholt 

und kontinuierlich, die gleichen Merkmale erhoben werden. 

- Beobachtung von Veränderungen im Zeitablauf 

- bei aggregierten Größen 

- bei Individuen (Markenwechsel) 

- nach den Erhebungseinheiten und dem Erhebungszweck unterscheidet man 

zwischen: 

• Verbraucherpanels 

• Handelspanels 

• Spezialpanels 

Verbraucher-Panel 

HH-Panel 

Einzelperson 

Panel 

Panel 

Handels-Panel 

Einzelhandels 

Panel 

Großhan 

dels- 

Panel 

Spezial-Panel 



Verbraucher-Panel. 

• laufende Protokollierung von Einkaufsverhalten von HH oder Einzelpersonen 

• Teilnehmer tragen in spezielle Erhebungsbögen jeden Einkauf, die Einkaufsstätte 

sowie Art, Marke, Menge, Preis ein (Infos über Trends, Markenwechsel, 

Wiederholungskäufe, Käuferwanderungen) bzw. Spezial-Scanner 

• Probleme mit Panel-Effekt, -Sterblichkeit, Over-/Under-reporting 

• Einkäufe außerhalb privater HH werden nicht erfaßt (Altenheime; Kantinen) 

HH-Panels: diese Daten gehören zu den meistgebrauchten Infoquellen für 

Markenartikler der Konsumgüterbranche 

Einzelpersonen-Panel: 

konzentrieren sich auf spezielle Märkte (Tabak, PKW), bei 

denen eine auf den HH bezogene Datenerhebung zu ungenau 

wäre 

Handels-Panel 

• Schwerpunkt: Einzelhandel 

• Erfassung der im Sortiment geführten Produkte an Endverbraucher bei einer 

gewissen Zahl möglichst repräsentativ ausgewählter Einzelhandel 

• Hochrechnung auf Basis 2-monatiger Inventurdaten (Bestand + Einkäufe – 

Lagerbestand am Periodenende = verkaufte Menge) 

• anfallende Daten: Absatzmenge, Umsatz, Preise, Bevorratung, Distribution (>> 

Trends, Stärken und Schwächen von Produkten, Konkurrentenanalysen) 

• Problem bei der Abdeckung der Grundgesamtheit (coverage), d.h. bestimmte 

Handelsformen werden nicht erfaßt: 

Geheimhaltung (Aldi) 

Versandhandel 

• geringe Probleme mit Panel-Effekt und -Sterblichkeit 

Spezial-Panel 

Schwerpunkt: Fernsehforschung 

Daten: eingeschalteter Kanal im Zeitablauf, Personenbezogen (>> Einschaltquoten, 

reichweite) 

Übermittlung der Daten auf elektronischem Weg, kurzfristige Übermittlung 

Probleme mit Panel-Effekt, Over-/Under-Reporting 

Methodische Probleme der Panel-Forschung 

• Auswahl der Panel-Teilnehmer: 

da die Teilnahme recht hohe Anforderungen stellt (z.B. laufende Protokollierung von 

Einkäufen), muß man mit einer hohen Verweigerungsrate rechnen 

daher gelingt es meist nicht, die Auswahl durch eine einfache Zufallsstichprobe 

vorzunehmen; vielmehr müssen ausfallende Teilnehmer nach bestimmten Quoten- 

Merkmalen durch andere entsprechende ersetzt werden 

• Panel-Sterblichkeit 



im Laufe der Zeit erlischt die Bereitschaft zur Teilnahme 

• Alterung des Panels 

Panel-Mitglieder altern im Laufe der Teilnahme und daher geht ihre Repräsentanz für 

die interessierende Grundgesamtheit verloren 

>> Nachrücken jüngerer HH, Personen 

• Panel-Effekt 

Konditionierung der Panel-Mitglieder durch das Bewußtsein, laufend beobachtet oder 

befragt zu werden. Dies kann zur Folge haben, daß das Verhalten der 

Untersuchungsteilnehmer von dem eigentlich interessierenden normalen Verhalten 

abweicht 

>> zur Verringerung dieser ergebnisverzerrenden Störung nimmt man Panel- 

Rotationen vor, d.h. ein regelmäßiger Ersatz eines Teils der Panel-Mitglieder 

3.2.4. Experimentelle Untersuchungen 


unter einem Experiment versteht man eine Methode (Untersuchungsdesign), bei der 

eine oder mehrere unabhängige Variablen so manipuliert werden, daß die 

Auswirkungen dieser Manipulation auf eine oder mehrere abhängige Variablen 

gemessen werden können. 

Je nach Problemstellung können die entsprechenden Messungen durch Befragungsoder 

Beobachtungsverfahren vorgenommen werden, d.h. die Anwendung 

experimenteller Untersuchungen ist nicht an ein bestimmtes Erhebungsverfahren 

gebunden 

Jacoby: im wesentlichen versteht man unter einem Experiment einen Test mit Hilfe 

direkter Intervention 

????? 

Kundenzufriedenheit Markentreue 

Manipulation“ durch bessere Beobachtung der 

Qualität, Service etc. in einem Entwicklung der 

Gebiet Markentreue in 

dem Gebiet 

Experimente werden im Rahmen von Kausal-Untersuchungen eingesetzt: 



• es geht darum, zu überprüfen, ob eine bestimmte Ausprägung einer Variablen 

tatsächlich der Grund (Ursache) für eine gewisse Ausprägung einer anderen 

Variablen (Wirkung) ist. 

• Kausal-Hypothese bezieht sich darauf, daß ein vermuteter Grund (unabhängige 

Variable, ein Stimulus) einen vermuteten Effekt (eine abhängige Variable, eine 

Reaktion) zur Folge hat 

• Anhaltspunkte für Kausalbeziehungen: 

- gemeinsame Variation von Grund und Effekt 

- der Grund hat dem Effekt vorauszugehen 

- Ausschluß anderer Erklärungsmöglichkeiten 

• Merke: die Möglichkeit einen Kausalzusammenhang zwischen 2 Variablen 

herzustellen, hängt von dem jeweiligen Untersuchungsdesign ab, nicht von den 

statistischen Methoden, die zur Analyse der erhobenen Daten verwendet werden 

>> die unabhängige Variable muß nur nominell skaliert sein 

zentrale Idee bei der Anlage experimenteller Untersuchungen 

Ausschluß alternativer Erklärungsmöglichkeiten für den (zu untersuchenden) 

Zusammenhang zwischen unabhängiger und abhängiger Variabler 

Kontrolle bei Experimenten 

allgemeines Konzept der Validierung von Untersuchungsergebnissen 

• Variable konstant halten oder systematisch verändern, um deren Wirkung aus der 

Untersuchung auszuklammern oder mit jeweils anderen Bedingungen zu 

vergleichen 

• Alternativen: Uninteressante und möglicherweise störende Variable konstant 

halten oder Vergleich mit einer Kontrollgruppe, bei der die unabhängige Variable 

auf einem bestimmten Wert konstant gehalten wird 

Eliminierung alternativer Erklärungsmöglichkeiten durch: 

• Konstanthalten von Störvariablen 

potentielle Störgrößen werden konstant gehalten, um deren Wirkung aus der 

Untersuchung auszuklammern 

z.B. Untersuchung nur bei weiblichen/jungen/einkommensstarken etc. 

Versuchspersonen 



• Randomisierung 

zufällige Zuordnung von Versuchspersonen (oder anderen 

Untersuchungsobjekten) zu Versuchsbedingungen bzw. Ausprägungen der 

unabhängigen Variablen 

Wirkung von nicht kontrollierten Variablen soll neutralisiert werden 

• Matching 

Paare von Untersuchungseinheiten mit gleicher Ausprägung der Störvariablen 

werden auf Versuchs- und Kontrollgruppen aufgeteilt 

• Einbeziehung in das Design (faktorielles Design >> mehr unabhängige Variablen) 

Kategoriale unabhängige Variable 

alle Kombinationsmöglichkeiten der unabhängigen Variablen werden 

untersucht 

Random-Zuordnung der Versuchspersonen zu Kombinationen der 

Ausprägungen der unabhängigen Variablen 

Arten von Experimenten: Labor- vs. Feldexperiment 

• Laborexperiment: 

- künstliche vom Forscher gestaltete Situation 

- weitgehende Kontrolle 

- begrenzte Übertragbarkeit von Ergebnissen die in einer künstlichen 

Umgebung gewonnen wurden 

Einsatz von Laborexperimenten für Produkt-, Packungs- und 

Werbemitteltests 

• Feldexperiment: 

- natürliche, realistische Umgebung der Untersuchungssituation 

- gute Verallgemeinerungsfähigkeit der Ergebnisse 

- begrenzte Kontrollierbarkeit der Randbedingungen des Experiments 

eine klassische Einsatzmöglichkeit des Feldexperiments in der Mafo ist in 

der Anlage von Testmärkten und Marktests zu sehen 

Validität von Experimenten 

• interne Validität 

bezieht sich darauf, alternative auf den Meßvorgang zurückzuführende Erklärungen 

für die in einer bestimmten Situation gefundenen Zusammenhänge auszuschließen 

• externe Validität 

bezieht sich auf die Generalisierbarkeit von Ergebnissen über verschiedene Zeiten, 

Untersuchungsanordnungen und Personen 

Zusammenhang zwischen Art des Experiments und Validität 



Α 

Β Β 

Unterschied Experiment – Befragung/Beobachtung 

Α 

• bei einer experimentellen Vorgehensweise werden Maßnahmen (Manipulationen) 

vorgenommen, um unterschiedliche Werte (Ausprägungen) unabhängiger 

Variabler bei den Versuchspersonen zu schaffen. Die Auswirkung dieser 

Manipulation auf die abhängige Variable wird dann überprüft 

• bei einfachen Befragungen/Beobachtungen werden Methoden angewandt, die es 

erlauben, gegebene Variablen-Ausprägungen zu messen 

Beispiele für Experimente in der Mafo: 

Wirkung von: Mögliche Maßgrößen: 

Produktänderungen MA in einzelnen Gebieten 

Packungsänderungen eingesandte Coupons 

AD-Steuerung Befragung vorher/nachher 

Mailings Befragung versuch-/Kontroll- 

Arten der Werbung Gruppen 

Messeständen Anfragen aus einem Gebiet/ 

Katalogen einer Branche 

Praktische Vorteile experimenteller Untersuchungen 

• reales Verhalten kann untersucht werden, nicht Aussagen über (angebliches) 

früheres oder beabsichtigtes Verhalten 

• mit „Bordwaffen“ durchführbar (man kann das auch mit Basiskenntnissen 

machen) 

• breit anwendbar 

• auf konkrete Entscheidungen bezogen 

3.3 Befragungsverfahren 

3.3.1. Überblick 


Laborexperiment 

interne Validität 

Feldexperiment externe Validität 



als Befragung werden Untersuchungsmethoden bezeichnet, die dadurch 

gekennzeichnet sind, daß in systematischer Weise Auskunftspersonen durch Fragen 

und andere Stimuli (Bildvorlagen..) zu mündlichen oder schriftlichen Angaben über 

den Erhebungsgegenstand und damit zusammenhängende Tatbestände veranlaßt 

werden (Schluß: Angaben >> Realität) 

• gilt als eine der wichtigsten Methoden der Infobeschaffung in der Mafo 

• Befragung wird verstanden als ein planmäßiges Vorgehen mit wissenschaftlicher 

Zielsetzung, bei dem die Versuchsperson durch eine Reihe gezielter Fragen oder 

mitgeteilter Stimuli zu verbalen Äußerungen veranlaßt werden soll 

• Grundlage für diese Ansatz ist die Vorstellung, daß die Antworten der 

Auskunftsperson Aufschluß über die zu untersuchende soziale oder ökonomische 

Realität geben. 

• Kernproblem ist die Gültigkeit (Validität) und Verläßlichkeit (Reliabilität) von 

Messungen 

• das Instrument der Befragung bietet eine Fülle von Gestaltungsmöglichkeiten, mit 

denen es sich an zahlreiche unterschiedliche Ausgangssituationen und 

Erkenntnisziele anpassen läßt 

• Abgrenzung von den: 

- Untersuchungsdesigns (z.B. Experimente, Panels) innerhalb derer sie zur 

Datenerhebung eingesetzt wird 

- Beobachtungsmethoden (direkte Wahrnehmung von Tatbeständen) 

Befragungen und Untersuchungsziele 

• explorative Untersuchungen 

- nicht-standardisierte Befragungen 

- Thema vorgegeben; Art, Wortlaut, Reihenfolge der Fragen vom Interviewer 

gestaltet/beeinflußt 

• deskriptive und Kausal-Untersuchungen 

- standardiserte Befragungen 

- genaue und detaillierte Festlegungen und Kontrollen des Untersuchungsablaufs 

Gestaltungsdimensionen der Befragungsformen: 

Gestaltungsdimensionen Ausprägung 

Zielperson Bevölkerungsumfrage 

Unternehmensbefragung 

Expertenbefragung 

Befragungsstrategie standardisiertes Interview 



strukturiertes Interview 

freies Gespräch 

Befragungstaktik direkte Befragungstaktik 

indirekt Befragungstaktik 

Zahl der Unter- Einthemen-Umfragen 

suchungsthemen Mehrthemen-Umfragen 

Art der Kommuni- mündliche Befragung 

kation schriftliche Befragung 

telefonische Befragung 

computergestützte Befragung 

⊇ Zielperson einer Befragung 

• Bevölkerungsbefragungen 

hier bilden die Einwohner eines Gebietes oder eine ihrer Teilgruppen 

(Biertrinker, Wahlberechtigte…) die Grundgesamtheit 

• Unternehmens 

im Bereich Investitionsgütermarketing sind es meist Führungskräfte in 

Unternehmen, die ihrerseits als potentielle Abnehmer von Investitionsgütern in 

Frage kommen 

• Expertenbefragungen 

werden für langfristige Prognosen verwendet und nehmen eine Sonderstellung 

ein, vor allem weil fachliche Kompetenz der Befragten wichtiger ist als deren 

Repräsentanz 

⊄ Befragungsstrategie 

• standardisiertes Interview 

festgelegte, einheitliche Frageformulierung und Fragereihenfolge 

• strukturierte Befragung 

Vorgabe bestimmter Kernfragen die einen Rahmen darstellen, innerhalb 

dessen der Interviewer Zusatzfragen stellen und Fragenreihenfolgen verändern 

kann 

• freies Gespräch 

hier ist nur das Untersuchungsthema festgelegt, Art und Reihenfolge der 

Fragen bleiben dem Interviewer überlassen 

die beiden nicht standardisierte Befragungsformen stellen besonders hohe 

Anforderungen an den Interviewer und den Interpretierenden: 

- der Interviewer muß mit dem Untersuchungsthema gut vertraut sein und 

sehr konzentriert vorgehen, um gleichzeitig die Antworten der 

Auskunftspersonen aufzunehmen und neue Fragen zu formulieren 

- vor allem bedarf es aber psychologischer Schulung und beträchtlicher 

Erfahrung, um das freie Gespräch so führen zu können, daß keine 

Beeinflussung der Befragten erfolgt 



- bei der Auswertung solcher Interviews entsteht das Problem, individuelle 

Antworten zu einer überschaubaren Zahl von Kategorien zusammenfassen 

zu müssen 

- gravierende Fehler können auftreten: 

- durch mangelnde Vergleichbarkeit der Antworten, die ja auf 

unterschiedlichen im Gespräch entstandenen Frageformulierungen 

basieren, und 

- durch subjektive Einflüsse bei der Zuordnung der einzelnen 

Antworten zu für eine Auswertung notwendigen Kategorien 

- selbst bei geschulten Interviewern und Untersuchungsleitern verursachen 

die unstrukturierten Befragungen erhebliche Probleme 

für die meisten Fragestellungen werden deshalb vor allem standardisierte 

Befragungsstrategien eingesetzt 

⊂ Befragungstaktik 

• direkte Befragungstaktik 

bei den direkten Fragen ist für die Auskunftsperson das entsprechende 

Erkenntnisziel erkennbar 

• indirekte Befragungstaktik 

Erkenntnisziel nicht erkennbar, um unverzerrte Antworten zu ermöglichen 

indirekte Frageformulierung 

die Auskunftsperson wird durch psychologisch geschickte Frageformulierung 

veranlaßt, Sachverhalte zu berichten, deren Existenz sie bei direkter 

Ansprache u.U. aus Gründen des Prestiges oder der Konventionen 

verschwiegen oder verzerrt wiedergegeben hätte 

Einsatz wenn Einzelaussagen einer Person zusammengefaßt werden bzw. 

wenn Aussagen verschiedener Gruppen von Befragten verglichen werden 

⎢ indirekte Befragungstechniken erfordern bei Anlage und Durchführung meist 

einen höheren Aufwand als direkte, sind aber häufig die einzige Möglichkeit, 

bestimmte Einstellungen, Meinungen etc. zu messen. 

⊆ Zahl der Untersuchungsthemen 

• Einthemen-Umfragen 

- werden für Spezialuntersuchungen eingesetzt 

• Mehr-Themen-Umfragen (Omnibus-Umfragen) 

- finden oftmals auf Initiative von kommerziellen Mafo-Instituten statt, die 

interessierten Unternehmen anbieten, sich mit einigen für sie relevanten 

Einzelfragen daran zu beteiligen 

- durch die Themenmischung bietet die Omnibus-Umfrage methodische 

Vorteile, da sie für die Auskunftsperson abwechslungsreicher sind und 

keine Ausrichtung auf ein Antwortverhalten erlaubt, das auf einen 

erkennbaren Auftraggeber der Untersuchung ausgerichtet ist 



∈ Art der Kommunikation 

• mündliche Befragung 

Auskunftsperson wird i.d.R. vom Interviewer zu Hause oder am Arbeitsplatz 

aufgesucht 

• telefonische Befragung 

• schriftliche Befragung 

der Auskunftsperson werden die Unterlagen meist zugesandt, die dann 

ausgefüllt und zurückgesandt werden sollen 

• computergestützte Interviews 

hier kann der Rechner den bisher üblichen Fragebogen ersetzen und die Arbeit 

des Interviewers weitgehend unterstützen 

computergestützte mündliche Interviews werden bisher hauptsächlich in 

speziellen Teststudios durchgeführt = mit Einsatz von Interviewern 

Bildschirminterviews = ohne Einsatz von Interviews >> schriftliche Befragung 

der eindeutig dominierende Anwendungsbereich von Computern für die 

Durchführung von Interviews sind telefonische Befragungen, wo der Einsatz 

von CATI-Systemen (computer assisted telephone interview) inzwischen 

schon fast zum Standard geworden ist 

eine Befragung im direkten Dialog zwischen Computer und Auskunftsperson 

nennt man Bildschirminterview 

3.3.2. Probleme der Frageformulierung und des Fragebogenaufbaus 

beim Fragebogenentwurf ist man oftmals darauf angewiesen, unter Beachtung sehr 

allgemeiner Grundsätze und auf Basis von Erfahrungen aus früheren Untersuchungen 

und von genauer Kenntnis des zu untersuchenden Themas mehr oder minder subjektiv 

zu entscheiden, welche Formulierung bzw. welcher Fragebogenaufbau zu gültigen 

verläßlichen Ergebnissen führt 

Grundsätze der Frageformulierung 

⊇ Einfachheit 

- jede Frage muß so formuliert sein, daß sie für alle –auch für sprachlich weniger 

Geschulte- voll verständlich ist 

- möglichst kurze, grammatikalisch einfache und dem Wortschatz der 

Umgangssprache angepaßte Frageformulierung 

⊄ Neutralität 

- Fragen, bei denen die „Attraktivität“ verschiedener Antwortmöglichkeiten 

unterschiedlich ist, führen zu entsprechend verzerrten Ergebnissen (= 

ungleichgewichtige Antwortvorgaben) 

- Vermeidung von suggestiver Formulierungen (Sind sie mit mir der Meinung…?) 

- Neutralität liegt nicht vor, wenn den Auskunftspersonen abweichend von deren 

eigentlichen Meinungen und Einstellung - die ja ermittelt werden sollen - eine 

oder mehrere Antwortkategorien nahegelegt werden 



- die Gefahr der Verzerrung der Ergebnisse ist besonders groß, wenn Sachverhalte 

erfragt werden, zu denen sich der Befragte erst im Augenblick der Befragung eine 

Meinung bildet 

- die Neutralität einer Frage ist auch dann problematisch, wenn die Gefahr besteht, 

daß die Auskunftsperson z.B. aus Prestigegründen, Antworten gibt, die nicht der 

Realität entsprechen 

>> in solchen Fällen sollte man indirekte Befragungstaktiken einsetzen 

⊂ Präzision 

- Voraussetzung für präzise Ergebnisse ist eine eindeutige Frageformulierung, d.h. 

jede Frage muß von allen Auskunftspersonen einheitlich im Sinne des 

Untersuchungsziels verstanden werden (= einheitliches Verständnis) 

- für den Präzisionsgrad einer Frage ist auch das Meßniveau, mit dem operiert wird 

von großer Bedeutung 

man unterscheidet 4 Meßniveaus 

1. einfachen Klassifizierung (Nominalskalen) 

2. Rangordnungen (Ordinalskalen) 

3. Rangordnungen mit Aussagen über die Abstände zwischen den 

Meßpunkten (Intervallskala) 

4. Rangordnung mit interpretierbaren Abständen zwischen den Skalenwerten 

und absolutem Nullpunkt (Verhältnis-/ Ratio-Skala) 

- bei der Frageformulierung ist ein möglichst hohes Meßniveau anzustreben, da 

dann der Informationsgehalt entsprechend größer ist 

- je höher das Meßniveau ist, desto größer und besser sind auch die Möglichkeiten 

der statistischen Datenanalyse, zumal sich eine Messung auf höherem Niveau 

ohne Schwierigkeiten in eine Messung auf niedrigerem Niveau transformieren 

läßt, was umgekehrt nicht möglich ist. 

- in der Praxis sind dem Meßniveau oft enge Grenzen gesetzt, weil sehr genaue 

(intervall- oder ratioskalierte) Antworten, für den Befragten oftmals nicht möglich 

oder nicht zumutbar sind. 

- zur Präzision der Frageformulierung tragen im Rahmen des möglichen 

(Interviewdauer, Überforderung der Befragten) möglichst feingegliederte 

Antwortvorgaben bei 

- bei einigen quantitativen Merkmalen (Alter, Verbrauchsmengen) sollte man auf 

die Klassenbildung völlig verzichten und die Originaldaten erheben 

(Klassenzusammenfassungen können dann später je nach Analysezweck 

vorgenommen werden) 

Praktische Hinweise zur Frageformulierung 

• Frageformulierung als mehrstufiger Prozeß (mit Pretests) 

• Berücksichtigung von „weiß nicht“ Kategorien 

• Zusammenfassung ähnlich aufgebauter Fragen 

• Antwortkategorien ausschließlich und vollständig 

• balancierte Skalen 

• Beachtung der Reihenfolge von Antwortkategorien 



⊆ Fragetypen 

- offene Fragen 

hier wird der Wortlaut der Antwort in den Fragebogen eingetragen 

- geschlossene Fragen 

hier sind Antwortmöglichkeiten vorgegeben, von denen der Befragte die am 

ehesten entsprechende auswählen soll 

⎣ offene Fragen 

- bieten den Vorteil, daß eine Verzerrung der Ergebnisse durch in die Wahl der 

Antwortkategorien eingeflossenen vorgefaßten Meinungen des Untersuchenden 

vermieden wird und durch das Auftreten eines breiten Spektrums von Antworten 

differenzierte und möglicherweise überraschende Ergebnisse erzielt werden 

- dieser Vorteil wird allerdings oft dadurch zunichte gemacht, daß es für eine 

Auswertung größerer Datenmengen notwendig ist, die Einzelantworten 

nachträglich zu Kategorien zusammenzufassen 

- dabei geht natürlich ein Teil der Informationen verloren und subjektive Einflüsse 

des Forschers bei der Zuordnung der einzelnen Antworten zu den festgelegten 

Kategorien sind zu befürchten. 

- im Vergleich zu geschlossenen werden bei offenen Fragen an Interviewer und 

Befragten höhere Anforderungen gestellt: 

der Interviewer muß umfangreiche Antworten möglichst unverfälscht notieren 

der Befragte muß sich nicht nur zu einer Antwortmöglichkeit bekennen, 

sondern diese auch noch formulieren 

⎣ geschlossene Fragen 

- eine elementare Anforderung an die Konstruktion geschlossener Fragen besteht 

darin, daß die vorgegebenen Antwortkategorien überschneidungsfrei (disjunkt) 

sind und das Spektrum möglicher Antworten voll abdecken; jede auftretende 

Antwort muß einer Kategorie eindeutig zuzuordnen sein 

- in manchen Fällen wird es daher notwendig sein, Restkategorien (sonstiges) oder 

offene Kategorien (Einkommen 10.000 und mehr) zu benutzen 

- bei mündlichen Befragungen steht ein weiteres Gestaltungsmittel zur Verfügung: 

die Verwendung von Vorlagen; man beschränkt sich nicht mehr nur auf die 

mündliche Kommunikation, sondern unterstützt diese durch optische Hilfsmittel 

- diese Unterstützung besteht darin, daß dem befragten Bilder, Texte, Listen, 

Abbildungen von Markenzeichen.. vorgelegt werden 

- diese Mittel wird vor allem dann eingesetzt, wenn es gilt, abstrakte Sachverhalte 

zu veranschaulichen oder die Erinnerung des Befragten aufzufrischen 



⎢ Grundsätze des Fragebogenaufbaus 

• in der Praxis hat es sich bewährt, den Fragebogen mit einigen leicht zu 

beantwortenden, das Interesse der Auskunftsperson weckenden Fragen 

einzuleiten (Eisbrecherfragen). Damit soll die Atmosphäre des Interviews 

zunächst etwas gelockert und die Aufgeschlossenheit des Befragten vergrößert 


• den Hauptteil des Fragebogens bilden daran anschließend die Sachfragen, mit 

denen die vor Beginn der Untersuchung festgelegten Programmfragen und 

Hypothesen beantwortet bzw. überprüft werden sollen 

- in diesem Abschnitt hat sich eine Mischung der Themenkomplexe als 

zweckmäßig erwiesen; damit wird nicht nur eine Ermüdung der 

Auskunftsperson, sondern vor allem eine wechselseitige Beeinflussung 

zusammenhängender Fragen vermindert 

- in vielen Fällen ist es notwendig über die Trennung der Fragen hinaus eine 

zweckmäßige Reihenfolge zu wählen, um Verzerrungen zu vermeiden 

- manchmal werden auch sog. Filterfragen verwendet; sie dienen dazu, daß 

Auskunftspersonen, für die ein bestimmter Teil des Fragebogens nicht zutrifft, 

diesen Teil überspringen 

• den Abschluß des Fragebogens bildet in der Regel die Feststellung der 

Strukturmerkmale: 

- bei Personenstichproben sind das hauptsächlich sozio-demographische 

Merkmale (Alter, Geschlecht..) bei Betriebsstichproben hingegen Daten wie 

Branche, Betriebsgröße… 

- die Stellung dieses Komplexes am Ende des Fragebogens bietet sich an, da 

diese Fragen einerseits schnell zu beantworten sind und auch nach einem 

langen Interview noch gestellt werden können, und der Auskunftsperson erst 

am Ende des Interviews klar wird, daß derartige Fragen nicht dazu da sind, in 

ihre Intimsphäre einzudringen, sondern zur Interpretation der inhaltlichen 

Fragen dienen 

⎣ Aufbau: 

1. Kontaktfragen (Eisbrecherfragen) 

2. Sachfragen (Sonderfall: Filterfragen) 

3. Strukturmerkmale(Statistik) 

⎣ man muß sich klar machen, daß die Reihenfolge bei schriftlichen Befragungen nur 

teilweise von Bedeutung sind, da in diesem Fall der Befragte die Möglichkeit hat, sich 

vor der Beantwortung erst einen Gesamtüberblick über den Fragebogen zu 

verschaffen und dies in der Regel auch tut 



- dafür muß man aber stärker auf leichte Lesbarkeit achten, Fragebogen die 

unübersichtlich aufgeteilt sind, schwer verständliche Fragen enthalten oder 

einen wenig attraktiven Gesamteindruck hinterlassen, könnten einige 

Auskunftspersonen veranlassen, gar nicht zu antworten 

- Prämien als Belohnung für Teilnahme: verringern den Kostenvorteil + 

Sponsorship-Effekt 

3.3.3. Befragungstaktik 

• direkte Befragungstaktik 

- wenn die im Fragebogen verwendete Testfrage der das Erkenntnisziel 

beschreibende Problemfrage entspricht 

Problemfrage: Alter des Befragten 

Testfrage: Wie alt sind sie? 

- die direkte Befragung wird zur Ermittlung einer Vielzahl von Sachverhalten 

eingesetzt, bei denen nicht die Gefahr von Verzerrung der Ergebnisse z.B. durch 

mangelnde Artikulationsfähigkeit der Auskunftsperson oder prestigeempfindliche 

Untersuchungsthemen besteht 

- die Formulierung direkter Fragen –unter Beachtung der Grundsätze der 

Frageformulierung- ist relativ einfach 

• indirekte Befragungstechnik 

(a) indirekte Frageformulierung 

eine Möglichkeit indirekte Fragen zu stellen besteht darin, eine Frage psychologisch 

so geschickt zu formulieren, daß der Befragte Auskünfte gibt, die er bei der direkten 

Fragestellung nicht oder nur verzerrt gegeben hätte 

(b) Zusammenfassung von Einzelaussagen eines Befragten 

man kann Einzelaussagen des Befragten, die sich auf Teilaspekte des 

Untersuchungsgegenstandes beziehen, zusammenfassen und als Information über den 

Untersuchungsgegenstand insgesamt interpretieren 

>> Multi-Item-Skalen 

(c ) Vergleich von Aussagen verschiedener Gruppen von Befragten 

eine dritte Möglichkeit ist es die Aussagen verschiedener, im Hinblick auf die 

untersuchte Grundgesamtheit jeweils repräsentativen Gruppen, zu vergleichen. 

jede dieser Gruppen wird mit einer hinsichtlich eines für den 

Untersuchungsgegenstand relevanten Merkmals abweichenden Fragestellung 

konfrontiert 

aus den Abweichungen der Gruppenergebnisse voneinander wird auf die Einstellung 

zu den verschiedenen Ausprägungen des Merkmals geschlossen 

⎢ Möglichkeiten und Grenzen von Befragungen 



• Fehlerempfindlichkeit von Befragungsdaten z.B. Länge des Fragetextes hat 

Einfluß auf die Antwort) 

• problematische Annahmen bezüglich der Auskunftsfähigkeit von Personen 

• Unverzichtbarkeit von Befragungsdaten: 

• breiter Einsetzbarkeit 

• relativ geringer Kosten 

• Anwendbarkeit großer Stichproben 

• fehlender alternativer Methoden für einige Untersuchungsgegenstände 

• Unabhängigkeit des Meßzeitpunkts vom Untersuchungsgegenstand 

Annahmen bei verbalen Angaben zu früherem Verhalten (Jacoby) 

• Informationsspeicherung hat stattgefunden 

• Information bleibt unmodifiziert im Langzeitspeicher 

• Zugriff zur Information bleibt im Zeitablauf erhalten 

• keine Unterschiede des Erinnerungsvermögens bei den Auskunftspersonen 

• Nicht-Reaktivität von Befragungen 

3.3.4. Kommunikationsformen bei der Befragung 

⎢ Beurteilungs-/Vergleichskriterien 

Bei der Art der Kommunikation unterscheidet man zwischen mündliche, telefonische, 

schriftliche Befragung 

⊇ Repräsentanz 

• Abdeckung der Grundgesamtheit: wird die Berechenbarkeit der Chance für alle 

Elemente der Grundgesamtheit, Elemente der Stichprobe zu werden durch die 

Kommunikationsform der Befragung beeinflußt? 

• Problem der mangelnden Stichprobenausschöpfung: ein Teil der in der 

Stichprobe befindlichen Zielpersonen erhält den Fragebogen nicht oder verweigert 

die Antwort 

wenn man die Stichprobe in die Gruppe derer, die antworten und derer die 

nicht antworten unterteilt, kann es sein, daß sich diese beiden Gruppen 

hinsichtlich einer für die Untersuchung relevanter Merkmale unterscheiden 

(Verzerrung der Ergebnisse) 

>> eine Vergrößerung der Stichprobe würde hier nicht weiterhelfen 



nur die möglichst weitgehende Ausschöpfung der Stichprobe kann die 

Repräsentanz einer Umfrage verbessern 

• ein weiteres Problem ist mit der Identität der für die Stichprobe ausgewählten 

Person verbunden, Ergebnisse können verzerrt werden, wenn die in der Stichprobe 

genannte nicht mit der antwortenden Person identisch ist, da so die Zufälligkeit 

der Auswahl der Erhebungselemente nicht mehr gegeben wäre 

(Identitätsproblem) >> Total- oder Teilfälschungen 

⊄ Qualität der Daten 

• in welchem Maße ist das umrissene Instrumentarium der Frageformulierung 

(Verwendung von Vorlagen), des Fragebogenaufbaus (Steuerung der 

Fragenreihenfolge) und der Befragungstechnik (Verwendung umfangreicher Item- 

Batterien zur Indexbildung oder Skalierung) einsetzbar? 

• Diskussion von möglichen Antwortverzerrungen, die mit der Befragungsform 

zusammenhängen 

⊂ Organisatorischer und finanzieller Aufwand 

• ein Teil des mit einer Umfrage verbundenen Aufwandes - z.B. 

Fragebogenerstellung, Auswertung, Berichterstattung..- ist von der 

Kommunikationsart weitgehend unabhängig und muß daher nicht besonders 

beachtet werden 

• deutlich Unterschiede zeigen sich aber vor allem beim Erhebungsaufwand pro 

Interview und auch bei den mit den Stichprobenziehungen zusammenhängenden 

Tätigkeiten 

Mündliche Befragung 


- die mündliche Befragung kann bei Stichproben aus beliebigen Grundgesamtheiten 

eingesetzt werden (= Beziehung Stichprobe-Grundgesamtheit kein Problem) 

- hinsichtlich der Stichprobenausschöpfung führt sie im allgemeinen zu befriedigenden 

Resultaten (70 – 90%); eine vollständige/fast vollständige Ausschöpfung 

wird äußerst selten erreicht; 

- Ursachen für Interviewausfälle: 

• Verweigerung aus verschiedenen Gründen 

• mangelnde Erreichbarkeit der Zielperson 

• Adressenmängel 



- das Identitätsproblem stellt sich bei den mündlichen Fragen im Zusammenhang 

mit der Qualität des Interviewerstabs >>> andere Person wird befragt, Fälschung 

von Interviews (>> Abhilfe: Interviewerkontrollen) 


- bei der mündlichen Befragung kann man das gesamte Instrumentarium der 

Frageformulierung und der Befragungstaktik einsetzen , da die 

Befragungssituation vom Interviewer gemäß den Anweisungen des 

Untersuchungsleiters gestaltet werden kann 

>>eine notwendige Fragenreihenfolge kann so garantiert werden 

>>Vorlagen können eingesetzt werden 

>>bei komplexen Fragen kann der Interviewer Hilfestellung leisten 

>>und ggf. Infos, die das Interview liefert, durch eigene Beobachtungen 

ergänzen 

- durch die vielfältigen Möglichkeiten der Fragebogengestaltung kann man eine 

mündliche Befragung recht abwechslungsreich gestalten und deswegen auch 

relativ lange Interviews durchführen 

Aber: bei persönlichen Interviews besteht die Gefahr der Verzerrung durch eine 

Einfluß des Interviewers (Interviewer-Bias): 

- dies kann einerseits daran liegen, daß der Interviewer durch seine Persönlichkeit 

oder sein Verhalten das Antwortverhalten des Befragten beeinflußt 

- andererseits kann das Problem der selektiven Wahrnehmung auftreten: dies ist 

eine unbewußte Tendenz des Interviewers, die gegebenen Antworten in Richtung 

auf seine eigenen Erwartungen verfälscht aufzunehmen 

- Mittel zur Erreichung eines möglichst neutralen Verhaltens der Interviewer sind 

vor allem: 

- die weitgehende Standardisierung des Fragebogens 

- die klare personelle Trennung von Untersuchungsanlage und 

Interviewdurchführung 

- und einer zweckmäßigen Interviewerauswahl und –schulung 

⊂ Aufwand 

- die mündliche Befragung stellt die bei weitem aufwendigste der 3 

Erhebungsinstrumente dar 

>>hohe Kosten für Interviewer 

>>organisatorischer und finanzieller Aufwand für die Rekrutierung, Betreuung, 

Schulung und Kontrolle der Interviewer 

Telefonische Befragung 




- Voraussetzung für eine repräsentativ angelegte telefonische Befragung ist eine 

hinreichend große Telefondichte in der interessierende Zielgruppe 

- eine mangelnde Stichprobenausschöpfung spielt hier eine geringere Rolle, da eine 

große Zahl wiederholter Kontaktversuche leicht und ohne großen Mehraufwand 

durchführbar ist 

- das Identitätsproblem stellt sich hier ebenso wie bei der mündlichen Befragung 


- deutlich geringer als bei mündlichen Befragungen, da man sich auf relativ 

undifferenzierte Fragestellungen beschränken muß, weil der rein akkustische 

Kontakt komplexere Fragen nicht zuläßt 

- aber dafür ist hier die Gefahr des Interviewer-Bias aufgrund des nur telefonischen 

Kontakts geringer 

- man geht davon aus, daß ein telefonisches Interview viel kürzer sein muß als ein 

mündliches, auch weil die Hemmung den Hörer aufzulegen viel geringer ist als 

ein persönliches Gespräch zu beenden 

⊂ Aufwand 

- hier liegt der gravierende Vorzug der telefonischen Befragung (Kostenvorteile, 

Schnelligkeit): 

- die Kosten pro Interview sind durch den damit verbundenen relativ geringen 

Zeitaufwand entsprechend niedrig, Spesen für Interviewer entfallen 

- man erhält auf telefonischen Wege mit niedrigem organisatorischen Aufwand sehr 

schnell Ergebnisse (z.B. durch die schnelle Stichprobenziehung mittels Telefon- 

/Branchenbücher) 

Exkurs: Computergestützte Telefon-Interviews 

die Entwicklung von CATI-Systemen hat den Trend zur telefonischen Befragung in 

den letzten Jahren verstärkt, da damit zusätzliche Vorteile verbunden sind 

Ablauf eines Interviews mit CATI-Unterstützung: 

• der Interview-Ablauf wird von den Computer gesteuert 

• Frage und Antwortkategorien erschienen auf dem Bildschirm und werden vom 

Interviewer der Auskunftsperson vorgelesen 

• deren Antwort wird vom Interviewer über eine Tastatur sofort in den Rechner 

eingegeben und dieser präsentiert die nächste Frage auf dem Bildschirm, wobei 

die Einhaltung der manchmal recht komplizierten Verzweigungslogik 

(Filterfragen) automatisch gesteuert wird 



Vorteile eines CATI-Interviews im Gegensatz zu einem herkömmlichen Telefon- 

Interview: 

- durch die direkte Eingabe der Antworten in den Rechner entfällt der 

zeitaufwendige Prozeß der Codierung und Fehlerkontrolle 

- die sofortige Auswertbarkeit jedes abgeschlossenen Interviews ermöglicht 

Zwischenauswertungen während des Prozeß der Datenerhebung; damit können 

Schwächen einzelner Frageformulierungen relativ früh erkannt (und ggf. 

korrigiert) werden (so ist auch die Realisierung der sequentiellen 

Stichprobenpläne (Abbruch der Datenerhebung sobald signifikante Ergebnisse 

vorliegen) erstmals praktisch möglich geworden 

- laufende Fehlerkontrollen, weniger Fehlermöglichkeiten (unmittelbar nach der 

Eingabe der Antwort werden bei vielen Systemen Fehlerkontrollen vorgenommen 

>> Erhöhung der Qualität) 

- Interviewerkontrolle 

- fortgeschrittene Systeme erlauben eine weitgehende Individualisierung der 

Befragung (Infos, die zu Beginn eingegeben wurden, können im weiteren Verlauf 

des Interviews verwendet werden) 

- automatische Steuerung bei Verzweigungen (Filterfragen) 

- häufig hat man bei Befragungen mit Effekten der Reihenfolge von Fragen oder 

Antwortkategorien zu rechnen. Computerkontrollierte Interviews erlauben eine 

Neutralisierung dieses Einflusses durch Randomisierung der Frage- und 

Antwortreihenfolgen 

- hohe Stichprobenausschöpfung möglich (Call Back Algorithmen) 

- Realisierbarkeit von sequentiellen Stichproben 

- Unterstützung der Stichprobenziehung (Random Digit Dialing) 

Schriftliche Befragung 

verschiedene Formen der schriftlichen Befragung: 

- durch die Post versandte Fragebogen 

- persönlich verteilte und abgeholte Fragebogen 

- Fragebogen, die an die zu betreffenden Personen, die in einem Raum sind, verteilt 

und nach der Ausfüllung, wieder eingesammelt werden (Klassenzimmer- 

Interview) 


- mangelnde Repräsentanz, da man mit einer großen Zahl von nicht antwortenden 

Menschen rechnen muß 

- da man bei schriftlichen Befragungen – im Gegensatz zu den persönlichen sich 

nicht auf einen „Druck-ausübenden“ Interviewer verlassen kann – muß man mit 

einer geringen Rücklaufquote rechnen, weil viele Auskunftspersonen wegen einer 



gewissen Gleichgültigkeit, wirklichem oder eingebildeten Zeitmangel oder wegen 

mangelnder Schreibgewandtheit den Fragebogen nicht ausfüllen 

- dieser geringe Rücklauf wird auch kaum durch die größere Anonymität der 

Befragung und der besseren Erreichbarkeit schwer erreichbarer Menschen 

kompensiert 

- während früher nur Rücklaufquoten von 25% erreicht wurden, erreicht man heute 

durchaus Antwortquoten von 70% ! ⎣ Gründe: 

Begleitschreiben 

• das Begleitschreiben muß Aufschluß darüber geben, wer für die Umfrage 

verantwortlich ist; die besten Ergebnisse sind im allgemeinen zu erzielen, 

wenn als Absender Institutionen wissenschaftlichen oder hoheitlichen 

Charakters auftreten 

• weiter muß in dem Begleitschreiben erkennbar sein, weshalb der 

Veranstalter der Umfrage an einer Beantwortung des Fragebogens 

interessiert ist 

• sinnvoll kann es auch sein den Auskunftspersonen die vertrauliche 

Behandlung der Angaben zuzusichern 

Mahnschreiben 

• durch den Versand von Mahnschreiben läßt sich eine hohe Antwortquote 

bei den Personen realisieren, die bis dato noch nicht geantwortet haben 

• der Erfolg dieses Schreibens nimmt mit der Anzahl der Wiederholungen 

ab, daher beschränkt man sich, um kosten und Dauer einer Untersuchung 

nicht übermäßig anwachsen zu lassen, meist auf 2 bis 3 

Erinnerungsschreiben 

• bei der Wahrung der Anonymität ergeben sich natürlich Probleme: 

behelfen kann man sich hier, indem man die Auskunftsperson bittet neben 

dem Fragebogen ein weiters Schreiben mit Name und Adresse 

zurückzusenden 

Rücklauferhöhung bei schriftlichen Befragungen 

• Versand von Mahnungen 

• Gestaltung des Fragebogens 

• Image des Veranstalters 

• Begleitschreiben, Versandumschlag, Rückumschlag 

• Verwendung von Belohnungen 

• Vorgabe einer Rücksendefrist 

• Wahl des Versandtermins 



- das Identitätsproblem tritt natürlich auch bei schriftlichen Umfragen auf, denn es 

kann nicht garantiert werden, daß auch tatsächlich die für die Stichprobe 

ausgewählte Person den Fragebogen auch tatsächlich auswählt; jegliche Art von 

Kontrolle durch einen Interviewer entfällt 

- in welchem Ausmaß Fragebogen an Personen die nicht zur Stichprobe gehören, 

zur Beantwortung weitergegeben werden, ist weitgehend davon abhängig, ob die 

zu befragende Person den Eindruck hat, für das Thema der Umfrage zuständig zu 

sein 

⊄ Qualität 

- die Möglichkeit, Vorlagen, Bilder.. zu verwenden ist natürlich eingeschränkt 

- die Tatsache, daß die Auskunftsperson den Fragebogen vor der Beantwortung 

durchlesen kann, beeinträchtigt auch die Verwendbarkeit einiger experimenteller 

Verfahren 

- um Qualität bei schriftlichen Befragungen sicherzustellen, muß natürlich der 

Fragebogen derart gestaltet werden, daß die Beantwortung auch weniger 

gebildeten Personen keine Schwierigkeiten bereitet 

- präzise, leicht verständliche Formulierungen 

- übersichtliche Aufteilung des Fragebogens 

- deutliche Anweisungen für das Ausfüllen 

- für eine optimale Gestaltung ist es sinnvoll, ihn vor der Fertigstellung der 

Endfassung mit Hilfe kleiner repräsentativer Stichproben zu testen und ggf. zu 

verbessern 

⊂ Aufwand 

- bei schriftlichen Befragungen ergeben sich –trotz eines hohen methodischen 

Aufwand- relativ geringe Kosten pro Interview, die sich im wesentlichen auf das 

Porto beschränken 

- auch in organisatorischer Hinsicht gibt es Vorteile, da die schriftliche Befragung 

nicht den Apparat eines professionellen Marktforschungsinstituts voraussetzt, 

sondern mit in vielen Büros vorhandenen apparativen und pesonellen Potential 

auskommt 

- durch die recht zeitaufwendige Versand- und Mahnprozeduren liegt die 

Untersuchungsdauer bei schriftlichen Befragungen deutlich höher als bei 

mündlichen 



3.4. Stichprobenziehung 


Fast alle Untersuchungen der Marktforschung werden auf Basis von Stichproben 

durchgeführt. Totalerhebungen werden nur noch in Ausnahmefällen angewendet. 

Trotz der Tatsache, daß jedes Stichproben-Ergebnis grundsätzlich fehlerbehaftet ist, 

haben Stichproben einige Vorteile: 

• Zeitaufwand und Kosten sind weitaus geringer 

• durch die Beschränkung auf relativ wenig Fälle kann bei diesen die Untersuchung 

(Messung) wesentlich sorgfältiger durchgeführt werden 

• der Untersuchungsgegenstand (z.B. Meinungen bezüglich eines bestimmten 

Produkts) kann durch die Untersuchung selbst nicht so stark beeinflußt werden 

Grundbegriffe der Stichprobentheorie 

Grundgesamtheit: Menge aller Merkmalsträger (Alle Wähler, alle Raucher, alle 

Frauen zwischen 16 und 26) 

Elemente: Einheiten, aus denen sich die Grundgesamtheit zusammensetzt 

Stichprobe: Teilmenge der Grundgesamtheit 

Stichproben-Design: Menge von Regeln, die festlegen, wie die Stichprobe zustande 

kommt 

Eine grundlegende Unterscheidung bei Stichproben ist die in Zufallsstichprobe und 

andere Stichproben (u.a. Quotenstichprobe). 

⎣ Zufallsstichproben 

- die entscheidende Anforderung besteht darin, daß jedes Element der 

Grundgesamtheit eine berechenbare (bei der einfachen Zufallsauswahl die 

gleiche) Wahrscheinlichkeit hat, in die Stichprobe zu kommen. 

- auf dieser Basis, die dem Urnenmodell entspricht, beruhen statistische Techniken 

zur Schätzung von Stichprobenfehlern. 

- die Berechenbarkeit der Auswahlchance der Stichprobenelemente wird dadurch 

gewährleistet, daß die Auswahl zufällig erfolgt 

- Vorgehensweise: 

- zunächst stellt man eine der gewünschten Stichprobengröße entsprechende 

Menge von Zufallszahlen bereit 

- diese Zufallszahlen könne Tabellen entnommen werden oder mit 

entsprechenden Algorithmen vom Rechner erzeugt werden 

- parallel zur Ziehung von Zufallszahlen wird jedem Element der 

Grundgesamtheit eine Nummer zugeordnet 

- dann werden die Einheiten in die Stichprobe einbezogen, deren Nummern den 

zur Verfügung stehenden Zufallszahlen entsprechen 

eine Variation dieses Verfahrens (systematische Zufallsauswahl) besteht 

darin, nur das erste Element mit Hilfe einer Zufallszahl auszuwählen und dann 



in gleich großen Schritten, die so bemessen sein müssen, daß sich die 

gewünschte Stichprobengröße ergibt, im Verzeichnis der Grundgesamtheit 

weiterzugehen und damit die restlichen Stichprobenelemente auszuwählen 

Voraussetzung für eine Stichprobenziehung dieser Art ist in jedem Fall das 

Vorliegen eines Verzeichnisses (Kartei, Liste etc..) der Grundgesamtheit. 

Dabei kann es sich um ein Verzeichnis von Adressen der Personen oder HH, 

die die Grundgesamtheit bilden, handeln oder um das Verzeichnis einer 

großen Zahl von Teilgebieten der Region, innerhalb derer die Befragung 

vorgenommen werden soll (Auswahl auf Flächenbasis) 

Ein- und Mehrstufige Verfahren 

- bei Bevölkerungsstichproben bereitet die Auswahl auf Adressenbasis erhebliche 

Probleme (die als Grundlage der Stichprobenziehung in Frage kommenden 

Karteien der Einwohnermeldeämter und die Verzeichnisse von Wahlberechtigten 

werden räumlich sehr zersplittert aufbewahrt, so daß die Auswahl einer 

Stichprobe für ein größeres Gebiet schon erhebliche praktische Probleme bereitet) 

- um dieses Problem in den Griff zu bekommen, verwendet man ein- und 

mehrstufige Auswahlverfahren 

- dabei handelt es sich um Verfahren der Stichprobenziehung, bei denen die 

Grundgesamtheit zunächst in eine Vielzahl überschneidungsfreier Gruppen von 

Elementen –meist nach regionalen Gesichtspunkten- eingeteilt wird und dann 

zufällig einzelne dieser Gruppe ausgewählt werden 

- es werden dann entweder alle Elemente dieser ausgewählten Gruppen befragt 

(einstufiges Verfahren bzw. Klumpenverfahren) oder aus den ausgewählten 

Gruppen jeweils wiederum eine Stichprobe gezogen (zweistufiges Verfahren). 

- bei einer zweckmäßigen Definition der in der ersten Stufe ausgewählten Gruppen 

kann somit das Problem der Zersplitterung von Adressenbeständen gelöst werden 

(sofern der Zugang zu den behördlichen Adressenverzeichnissen versperrt ist, 

besteht oft die Möglichkeit, innerhalb der ausgewählten Teilgebiete die Auflistung 

der zugehörigen Personen oder HH selbst vorzunehmen) 

- bei ein- oder mehrstufigen Stichprobenverfahren nimmt man ein 

verfahrensbedingtes Anwachsen des Zufallsfehlers aus praktische Erwägungen in 

Kauf 

- derartige Stichprobenpläne bilden ein wichtiges Anwendungsgebiet der 

Auswahlen auf Flächenbasis 

⎣ andere Stichproben 

- an Auswahlen auf Flächenbasis knüpft ein gelegentlich benutztes Verfahren an, 

bei dem man ganz ohne Adressenverzeichnis auskommt 

- das Random-Route-Verfahren besteht darin, dem Interviewer in seinem Gebiet 

genaue Anweisungen über seinen Weg und die auf diesem Weg zu befragenden 

Personen/HH vorzugeben (erste Straße links, zweites Haus rechts, älteste Person 

im ersten Stock) 

- dieses Verfahren ist allerdings mit zahlreichen praktischen Problemen verbunden 



- ein weiteres Verfahren das auch ohne Adressenverzeichnis arbeitet, ist das Quota- 

Verfahren, dabei wird zunächst die Verteilung einiger –meist 

soziodemographischer – Merkmale in der Grundgesamtheit festgestellt 

- dann werden für jeden Interviewer sog. Quotenanweisungen erstellt, die angeben, 

mit welcher Häufigkeit die verschiedenen Merkmalsausprägungen (Alter, 

Geschlecht..) bei der von ihm verlangten Zahl von Interviews auftreten müssen 

- die Quotenanweisungen werden so angelegt, daß die Verteilung der ausgewählten 

Merkmale in der Stichprobe der Verteilung in der Grundgesamtheit entspricht 

- man erhofft sich dadurch, die Repräsentativität der Stichprobe für die 

Grundgesamtheit sicherstellen zu können 

- innerhalb der Quotenanweisungen, die auch Vorschriften über Kombinationen 

einzelner Merkmale umfassen können, ist der Interviewer frei bei der Auswahl 

seiner Auskunftsperson 

Vor- und Nachteile des Random-Route- und des Quota-Verfahrens 

+ recht positive Erfahrungen, die man mit der Repräsentanz gemacht hat 

- bei beiden kann der Stichprobenfehler nicht abgeschätzt werden, da es sich nicht um 

Zufallsauswahlen handelt; 

man muß aber berücksichtigen, daß es teilweise praktische Probleme 

gibt, die es häufig nicht erlauben, Zufallsstichproben zu ziehen 

- die Verfahren können nicht überall eingesetzt werden: das Random-Route- 

Verfahren ist nur bei mündlichen Interviews einsetzbar; das Quota-Verfahren nur bei 

mündlichen und telefonischen, nicht aber bei schriftlichen 

Von der HH- zur Personenstichprobe und andersherum: 

In der Mafo werden je nach Untersuchungsziel und zur Verfügung stehendem 

Adressenmaterial Haushalts- und Personenstichproben verwendet, auf dieser Basis 

werden dann Aussagen über HH bzw. Personen gemacht. 

Manchmal kann es notwendig sein, ausgehend von einer Personenstichprobe 

Aussagen über die entsprechenden HH zu machen (oder umgekehrt): 

dabei muß beachtet werden, daß auf diesem Wege HH mit vielen Personen, 

von denen ja jede die gleiche Chance hat, wie Personen aus kleinen HH, in die 

Stichprobe zu kommen, eine größere Auswahlchance haben als kleine HH 

die Stichprobe wäre unter diesen Umständen im Hinblick auf Aussagen über 

HH zugunsten der großen HH verzerrt 

umgekehrt wäre eine HH-Stichprobe, die als Basis für Aussagen über 

Personen benutzt wird, zugunsten der Angehörigenkleiner HH verzerrt, da 

diese eine größere Chance haben, befragt zu werden als die Angehörigen 

großer HH 



in beiden Fällen ist es daher notwendig, eine Gewichtung der Daten vorzunehmen, 

so daß die auftretenden Verzerrungen ausgeglichen werden: 

bei der Umwandlung einer Personenstichprobe in eine HH-Stichprobe könnte 

man beispielsweise 5-Personen-HH mit 0,2, 4-Personen-HH mit 0,25 usw. 

gewichten 

Spezielle Zielgruppen 

Besondere Probleme treten auf, wenn nicht die Gesamtheit der Einwohner bzw. HH 

eines Gebietes die Grundgesamtheit bei der Stichprobenziehung bildet, sondern eine 

speziell definierte Teilgruppe (z.B. bestimmte Berufe, bestimmte Produktverwender) 

Um hier eine entsprechende Spezialstichprobe zu erhalten gibt es 2 Möglichkeiten: 

1. man besorgt sich Verzeichnisse der definierten Grundgesamtheit und zieht dann 

in der üblichen Weise mit Hilfe von Zufallszahlen (auch mehrstufig) die 

Stichprobe 

dabei kann man Mitgliederverzeichnisse von Verbänden, Kammern, Kunden, 

Material von kommerziellen Adressenverlagen … verwenden, wobei man im 

Hinblick auf die Zuverlässigkeit (Vollständigkeit, Aktualität, Doppelnennungen) 

der Daten aber vorsichtig sein sollte 

2. man geht von einer relativ großen allgemeinen Bevölkerungsstichprobe aus, bei 

der Merkmale erhoben werden, die die zu untersuchende Teilgruppe definieren 

die Hauptuntersuchung richtet sich dann nur noch an die Personen/HH, bei denen 

die entsprechenden Merkmalsausprägungen festgestellt worden sind 

⎢ in der Praxis kann man dabei so verfahren, daß die Erhebung der für die zu 

untersuchenden Gruppe charakteristischen Merkmale innerhalb einer anderen 

an eine allgemeine Bevölkerungsstichprobe gerichtete Umfrage vorgenommen 

wird, bspw. einer der von kommerziellen Mafo-Instituten regelmäßig 

durchgeführten Mehrthemen-Umfragen (Omnibus) 

außerdem besteht die Möglichkeit, bei einer allgemeinen 

Bevölkerungsstichprobe kurze Befragungen hinsichtlich der relevanten 

Merkmale selbst vorzunehmen (Einsammelinterview) und dann die in Frage 

kommenden Personen weiterzubefragen 

die Einsammelinterviews könnte man schriftlich oder telefonisch durchführen, 

und dann die ermittelten Zielpersonen zu einem längeren mündlichen 

Interview aufzusuchen 

3.4.2.Vorgehensweise bei der Stichprobenziehung 

⎢ Definition der Grundgesamtheit 

Grundlage eines Stichproben-Designs ist die Definition der Grundgesamtheit, über die 

mit der zu planenden Untersuchung Aussagen gemacht werden sollen 

2 Aspekte der Definition der GG: 



Γ Festlegung der Untersuchungseinheiten 

als Untersuchungseinheiten kommen Personen, HH, Institutionen aber auch 

Transaktionen in Betracht 

Γ Abgrenzung der Grundgesamtheit 

für die Abgrenzung einer Grundgesamtheit werden geographische Gesichtspunkte, 

Alter, Geschlecht, Verbrauchsmerkmale etc. verwendet 

⎢ Bestimmung der Stichprobengröße (Einflußgrößen) 

Γ maßgeblich ist die gewünschte Genauigkeit bzw. die gewünschte Sicherheit der 

Ergebnisse 

dabei gilt der Grundsatz, daß sich bei einer festgelegten Genauigkeit der Ergebnisse 

deren Sicherheit bzw. bei einer festgelegten Sicherheit der Ergebnisse deren 

Genauigkeit nur durch eine Vergrößerung der Stichprobe steigern läßt (>> siehe auch 

bei Datenanalyse; Inferenzstatistik) 

Γ finanzielle Restriktionen 

wegen der mit der Datenerhebung verbundenen Kosten muß gelegentlich eine 

Einschränkung der (eigentlich erwünschten) Stichprobengröße in Kauf genommen 


Γ gewünschte Aufschlüsselung der Ergebnisse 

sollen bei der Datenanalyse Aussagen über sehr spezielle Teilgruppen gemacht 

werden, so muß die Stichprobe natürlich groß genug sein, damit dafür noch eine 

hinreichend breite Basis vorhanden ist 

⎢ Auswahlprozeß 

bei Auswahlen nach dem Zufallsprinzip gibt es unterschiedliche Möglichkeiten für 

die Gestaltung des Prozesses der Auswahl von Elementen der Stichprobe: 

? einfache Zufallsauswahl 

• jedes Element der Grundgesamtheit hat die gleiche Wahrscheinlichkeit, Element 

der Stichprobe werden (durch Zufälligkeit des Auswahlvorgangs >> 

Urnenmodell) 


Auswahl 

Auswahl der Befragungseinheiten 



Stichprobe 

? geschichtete Zufallsauswahl 

• Aufteilung der Grundgesamtheit in mehrere klar abgegrenzte Teileinheiten 

(männliche-weibliche Personen, Einwohner vom Land oder aus der Großstadt) 

aufgeteilt wird 

• aus diesen sog. Schichten werden dann zufällig die Stichprobenelemente 

ausgewählt 


(geschichtet) 

Auswahl Auswahl in der Auswahl in der Auswahl in der 

ersten Schicht zweiten Schicht dritten Schicht 

Stichprobe 

(geschichtet) 

? proportionalen Schichtung 

hier (gleicher Auswahlsatz in allen Schichten) ergibt sich wieder für jedes Element 

der Grundgesamtheit die gleiche Wahrscheinlichkeit, Element der Stichprobe zu 


? disproportionaler Schichtung 

hier (ungleicher Auswahlsatz) hat jedes Element einer Schicht die gleiche 

Wahrscheinlichkeit wie jedes andere Element dieser Schicht, Element der Stichprobe 

zu werden 

Geschichtete Stichproben haben zwei Vorteile, die den damit verbundenen größeren 

Aufwand bei der Stichprobenziehung rechtfertigen: 

• der Stichprobenfehler ist im Vergleich zur einfachen Zufallsauswahl kleiner 

• durch die Schichtung kann die Vertretung für die Untersuchung relevanter 

Untergruppen in der Stichprobe sichergestellt werden 

? mehrstufige Auswahlprozesse 



• die Stichprobenziehung vollzieht sich hier in mehreren Schritten 

• die Grundidee besteht darin, daß in einem ersten Schritt eine Zwischenstichprobe 

von Primäreinheiten (Region) gezogen wird, aus denen dann in einer zweiten 

Auswahlstufe, die Sekundäreinheiten (Personen) zufällig ausgewählt werden, bei 

denen die Datenerhebung vorgenommen wird 


erste Auswahlstufe 

Zwischenstichprobe 

Auswahl der Primäreinheiten 

zweite Auswahlstufe Auswahl der Sekundäreinheiten 

Stichprobe 

je größer und je homogener zusammengesetzt die Primäreinheiten sind, desto 

größer ist die Gefahr, daß in der Stichprobe bestimmte Gruppen aus der 

Grundgesamtheit über- oder unterrepräsentiert sind (Klumpeneffekt) 

der Stichprobenfehler ist also bei mehrstufigen Auswählen tendenziell größer als 

bei einfacher Zufallsauswahl 

Auswahlverfahren in der Marktforschung 

Stichprobe Totalerhebung 

Zufallsauswahl systematische Auswahl 

Einfache Zufalls- Sonderformen Quotenauswahl Random-Routeauswahl 

Verfahren 

geschichtete mehrstufige 



proportional disproportional 

Zufallsauswahl: jedes Element der Grundgesamtheit hat eine berechenbare 

Wahrscheinlichkeit, Element der Stichprobe zu werden 

Quotenauswahl: Einhaltung von Quoten der Merkmalsverteilung, die die 

Repräsentanz der Stichprobe sichern sollen, durch die 

Interviewer bei der Auswahl von Auskunftspersonen 

Random-Route-Verfahren: 

Auswahl durch Anweisungen an Interviewer über seinen Weg 

innerhalb eines Gebietes und die dabei zu befragenden 

Personen/HH (an Zufallsstichprobe angenähert) 

Vor- und Nachteile von Stichproben im Vergleich zur Totalerhebung 

+ geringerer Aufwand, größere Aktualität 

+ genaue Ergebnisse durch sorgfältigere Untersuchungsdurchführung bei geringerer 

Fallzahl 

+ geringer Beeinflussung des Untersuchungsgegenstands (Befragte werden 

aufmerksam gemacht, fangen an über das Thema nachzudenken >> falsche Angaben 

werden gemacht) 

- Stichprobenfehler ! 

- begrenzte Aufgliederungsmöglichkeit der Daten 

Vor- und Nachteile der Quotenauswahl 

+ geringerer Aufwand (Kosten, Zeit) 

+ Verzeichnis der Grundgesamtheit nicht erforderlich 

- keine Berechnung von Konfidenzintervallen 

- Interviewereinfluß bei der Auswahl (wählt den bequemsten Weg –Freunde, Familie; 

- baut kleines Panel auf) 

- Problem der Quoteneinhaltung 

- Merkmalsverteilungen in der Grundgesamtheit müssen bekannt sein (Orientierung 

an amtlichen Statistiken oder früheren Befragungen 



4. Zur Entwicklung von Meßinstrumenten 

4.1. Überblick 

Empfindlichkeit von Meßinstrumenten 

in zahlreichen Studien zum Einfluß methodischer Variationen bei der Datenerhebung 

zeigten sich immer wieder deren deutliche Auswirkungen auf die 

Untersuchungsergebnisse 

⎣ dabei werden Stichproben von Personen und HH, die hinsichtlich ihrer 

Größe und Repräsentanz vergleichbar sind, mit unterschiedlichen 

Erhebungsmethoden (verschiedene Fragemethoden, mündliche, schriftliche 

Befragungen ..) konfrontiert 

Differenzen bei den Ergebnissen können unter Berücksichtigung von 

Zufallsschwankungen auf den Einfluß der methodischen Variation 

zurückgeführt werden, wobei natürlich offen bleibt, welches der Ergebnisse 

näher am „wahren Wert“ liegt 

Beispiele im Skript 

⎣ da schon geringfügige Unterschiedlichkeiten von Erhebungsmethoden zu 

deutlichen Abweichungen führen, ist offenbar die Entwicklung von 

Meßinstrumenten und ihr Einsatz besonders sorgfältig zu untersuchen 

Unterschätzung systematischer Fehler im Vergleich zum Zufallsfehler 

(Scheingenauigkeit durch ausschließliche Beobachtung des Stichprobenfehlers) 

Bei den Untersuchungsergebnissen der Mafo, die auf Zufallsstichproben beruhen, 

wird üblicherweise ein Konfidenzintervall für Schätzwerte bzw. ein 

Signifikanzniveau für Tests angegeben. Solche Angaben können insofern auch 

irreführend sein, als sie eine Scheingenauigkeit vortäuschen und gelegentlich zu den 

Mißverständnissen führen, daß damit das gesamte Spektrum von Fehlermöglichkeiten 

erfaßt sei. 

Insbesondere durch die Einflüsse von Meßinstrumenten auf die 

Untersuchungsergebnisse und dadurch, daß eine vollständige 

Stichprobenausschöpfung nur in Ausnahmefällen erreichbar ist, entsteht ein 

sytematischer Fehler, der wesentlich bedeutsamer als der Stichprobenfehler sein 

kann, dessen Ausmaß im Gegensatz zum Stichprobenfehler aber kaum abschätzbar 

ist. 

in einer Studie kam man zu dem Ergebnis, daß der weitaus größte Teil (95%) 

des Gesamtfehlers der Untersuchung aus systematische Einflüsse 

(Frabebogenformulierung, Interviewereinfluß, mangelnde Stichprobenausschöpfung 

..) und nur ein kleiner Teil auf Stichprobenfehler zurückzuführen 

war 

Anwendungsbereich von Messungen 

Datenanalysemethoden >> multivariate Verfahren 

− hier besteht teilweise die Voraussetzung, daß intervallskalierte Daten verwendet 

werden, für deren Erhebung oftmals besonders aufwendige Methoden notwendig sind 



− hinzu kommt der Punkt, daß die Anwendung von Analysemethoden, die zu 

differenzierten Ergebnissen führen sollen, natürlich nur dann sinnvoll ist, wenn die 

verwendeten Daten mit entsprechender Genauigkeit erhoben wurden 

4.2. Anforderungen an Meßinstrumente 

Die Forderungen, denen die in der Mafo verwendeten Meßinstrumente genügen 

sollen/müssen, lassen sich an Hand des Ablaufs des Forschungsprozesses darstellen: 

− 

Realität 

Abstrahierung von Einzelfällen 

Konzeptualisier 

ung 

Messung 

Operationalisie 

rung 

Theoretische 

Vermutung 

Methoden der 

Datenerhebung 

und 

Datenanalyse 

Interpretation 

⎣ Ablauf eines Forschungsprozesses 

Empirische Forschung dient letztlich dazu, durch Konfrontation theoretischer 

Vermutungen mit realen Beobachtungen, Aussagen über die Realität zu gewinnen. 

Realität ist gekennzeichnet durch Komplexität, Dynamik und Einzigartigkeit. 

Wesentliche Elemente der Realität (z.B. Einstellungen von Konsumenten) sind 

verdeckt, d.h. sie sind direkter Beobachtung nicht zugänglich und es bedarf zu ihrer 

Messung besonderer Hilfsmittel. Wegen dieser Eigenschaften ist es auch unmöglich, 

Realität vollständig oder auch nur annähernd zu beschreiben. 

Deshalb beschränkt man sich auf einige für den jeweiligen Untersuchungszusammenhang 

wichtige Ausschnitte der Realität. 

0An Stelle des völlig unüberschaubaren Phänomens Konsumentenverhalten 

betrachtet man dann beispielsweise nur den Ausschnitt, der sich auf den 

Zusammenhang zwischen Einstellung und Markentreue bezieht. Wenn man 

von den Konzepten Einstellung oder Markentreue spricht, handelt es sich um 

Abstraktionen vielfältiger Einzelerscheinungen, die für die jeweilige 

Untersuchungsperspektive zweckmäßig sind 

Als Konzeptualisierung bezeichnet man als den Vorgang bei dem interessierende 

Teile der Realität abstrahierend gekennzeichnet und Vermutungen über Beziehungen 

zwischen diesen Elementen angestellt werden. Damit wird auch die 

Betrachtungsweise der Realität festgelegt. 



Der nächste Untersuchungsschritt – die Operartionalisierung - basiert auf 

bestimmten theoretischen Vermutungen, die das Ergebnis der 

Konzeptionierungsphase waren. Dort können Erfahrungen des Forschers, frühere 

Untersuchungsergebnisse, einschlägige Theorien etc. eingeflossen sein. Bei 

wissenschaftlichen Untersuchungen haben diese Vermutungen (Hypothesen) oft einen 

recht hohen Allgemeinheitsgrad (Einstellungen determinieren das 

Markenwahlverhalten), bei praktischen Fragestellungen ist dieser eher gering (durch 

Anzeige x läßt sich eine stärkere Veränderung der Einstellungen gegenüber Produkt A 

erreichen als durch Anzeige y). 

Exkurs ⎢ Theorien 

Definition: 

Eine Theorie ist eine Menge miteinander verbundener Konstrukte (Konzepte), 

Definitionen und Lehrsätze, die einen systematischen Überblick über Phänomene 

vermitteln, indem sie die Beziehung zwischen Variablen zu dem Zweck spezifizieren, 

Phänomene zu erklären und vorherzusagen 

Bedeutung von Theorien: 

Das grundlegende Ziel der Wissenschaft ist die Theorie. Vielleicht weniger 

geheimnisvoll ausgedrückt heißt das: Das grundlegende Ziel der Wissenschaft besteht 

darin, natürliche Phänomene zu erklären. Solche Erklärungen werden Theorien 

genannt. 

Um prüfen zu können, inwieweit die theoretischen Vermutungen die Realität 

wiedergeben, benötigt man geeignete Methoden. Man muß also entscheiden, mit 

welchen konkreten Befragungs- oder Beobachtungstechniken Meßwerte für die 

interessierenden Konzepte gesammelt werden sollen, wie die einzelnen 

Erhebungseinheiten auszuwählen sind etc. Das Ergebnis der 

Operationalisierungsphase ist ein Methodenbündel (Instrumente der Datenerhebung 

und –analyse), das geeignet sein soll, die zuvor aufgestellten Vermutungen mit der 

Realität zu konfrontieren. Die Anwendung von Methoden der Datenerhebung auf 

Elemente der Realität bezeichnet man als Messung. 

Ausprägungen von Merkmalen an Untersuchungsobjekten werden also durch 

entsprechende Meßinstrumente ermittelt und die so gewonnenen Daten fließen 

zurück, um mit den Methoden der Datenanalyse dargestellt, verdichtet und auf 

Zufälligkeit ihres Zustandekommens geprüft zu werden. 

Erst am Ende des Forschungsprozesses – in der Interpretationsphase – kann 

festgestellt werden, inwieweit die Untersuchungsergebnisse die anfangs aufgestellten 

theoretischen Vermutungen bestätigen. 



Beispiel: Vorgehensweise bei einer empirischer Untersuchung zur 

Kundenzufriedenheit 

Gigantische 

Vielfalt von 

Verhaltens- 

weisen und 

Marketing- 

phänomenen 

Vermutung: 

Kundenzufriedenheit 

⎢ Markentreue 

Fragebogen 

Stichprobe 

Statistik 

Fragen: 

Ja/Nein 

Stärke? 

Überprüfung Interpretation Entscheid 

Wenn nur bei einem dieser Schritte Fehler auftreten insofern, daß ein Schritt nicht den 

im vorhergehenden festgelegten Anforderungen (eine Meßmethode spiegelt ein 

theoretisches Konzept nur ungenügend wider) entspricht oder daß Störfaktoren 

(Interviewereinfluß, Fehler bei der Datenaufbereitung ..) wirksam werden, dann sagt 

das Ergebnis einer Untersuchung über die am Anfang stehenden theoretischen 

Vermutungen, also den eigentlichen Untersuchungsgegenstand nichts oder wenig aus. 

Die Untersuchung hätte ihren Zweck verfehlt. 

〈 hinsichtlich der Entwicklung von Meßinstrumenten stellen sich zwei Fragen: 

• in welchem Maße die Meßinstrumente das zu messende Konzept tatsächlich 

wiedergeben = Validität (Gültigkeit) 

∑ eine Messung wird als gültig angesehen, wenn ihr Ergebnis 

den Sachverhalt, der ermittelt werden soll, tatsächlich 

wiedergibt 

• in welchem Maße der Meßvorgang durch zufällige Einflüsse beeinträchtigt 

werden kann = Reliabilität (Verläßlichkeit) 

∑ als Reliabilität bezeichnet man die Unabhängigkeit eines 

Ergebnisses von einem einmaligen Meßvorgang und den 

jeweiligen situativen („zufälligen“) Einflüssen 



„Wahrheit“ Validität 

Reliabilität 

Beispiele für gängige Validitäts- und Reliabilitätsprobleme in 

der Mafo: 

− Validitätsprobleme 

Wiederholungskäufe >> Markentreue 

Kontakt zu Werbung >> Wahrnehmung von Werbung 

Erinnerte Käufe >> tatsächliche Käufe 

Kaufabsicht >> Kaufverhalten 

− Reliabilitätsprobleme 

letzte gekaufte Marke >> präferierte Marke 

situative Faktoren beim Interview 

Reliabilität gilt als (notwendige, aber nicht hinreichende) Voraussetzung der Validität, 

denn selbst eine (scheinbar) valide Messung, die mit Zufallsfehlern behaftet ist, würde 

einem wahren Wert nicht entsprechen. Andererseits ist eine verläßliche Messung mit 

geringer Gültigkeit, bei der also mit großer Genauigkeit das falsche Phänomen 

gemessen wird, mindestens ebenso nutzlos. 

+ wahren Wert des zu messenden Konzept Xw 

+ dem systematischen Fehler bei der Messung Xs 

+ dem zufälligen Fehler bei der Messung Xf 

= Meßwert Xb 

>> Xb=Xw+Xs+Xz 

Realität 

>> der gemessene Wert entspricht also dem wahren Wert wenn systematischer und 

zufälliger Fehler gleich Null sind 

Validität bei: Xs=0 und Xz=0 

Reliabilität bei: Xz=0 

Theorie 

Methoden 

Bei der Entwicklung von Meßinstrumenten kommt es also darauf an, diese beiden 

Fehlerarten zu minimieren. Kann man sicherstellen, daß keinerlei systematische oder 

zufällige Fehler ein Untersuchungsergebnis maßgeblich beeinflussen, dann hat dieses 

Ergebnis Aussagekraft für die interessierenden Phänomene der Realität. 

! Konstruktvalidität bezieht sich auf die Entsprechung von einem unbeobachteten, 

begrifflich festgelegten Konzept und dem dafür entwickelten Meßinstrument ! 



! Jacoby bezeichnet den Ausschluß alternativer Erklärungsmöglichkeiten als 

Validierung ! 

4.3. Vorgehensweise bei der Entwicklung von Meßinstrumenten 

4.3.1. Der Ansatz von Churchill 

Prüfung von Validität und Reliabilität 

Stellt man Validität und Reliabilität als zentrale Anforderungen an Meßinstrumente, 

dann stellt sich die Frage, wie geprüft werden kann, ob ein Meßinstrument diesen 

Anforderungen genügt. 

Die Gegenüberstellung von Untersuchungsergebnissen und „wahren Werten“ zur 

Prüfung der Validität einer Messung scheidet im Regelfall aus, da ja der „wahre 

Wert“ nicht bekannt ist und erst durch die Schätzung ermittelt werden soll. Auch der 

für die Reliabilität kennzeichnende Aspekt der Unabhängigkeit der Ergebnisse von 

zufälligen Einflüssen bei einzelnen Meßvorgängen läßt sich nur sehr schwer in der 

Forschungspraxis umsetzen. Eine Prüfung der Reliabilität einer Messung müßte 

darauf hinauslaufen, daß der gleiche Meßvorgang zu verschiedenen Zeitpunkten zum 

gleichen Ergebnis führen müßte. Neben der Schwierigkeit, die Datenerhebung für 

eine Untersuchung mehrfach durchzuführen, tritt das Problem, daß man bei dieser Art 

der Reliabilitätsüberprüfung die Konstanz der zu messenden Phänomene im 

Zeitablauf unterstellen muß! 

Exkurs: Prüfung der Reliabilität 

• Test-Retest-Reliabilität 

- Korrelation mit einer Vergleichsmessung desselben Meßinstruments zu einem 

zweiten Zeitpunkt 

- Probleme: Einfluß des Meßvorgangs 

Veränderungen im Zeitablauf 

• Parallel-Test-Reliabilität 

- Korrelation mit einer Vergleichsmessung eines entsprechenden Meßinstruments 

- Problem: Ähnlichkeit der Ergebnisse durch Ähnlichkeit der Meßinstrumente 

• Interne-Konsistenz-Reliabilität 

- Korrelation zwischen zwei Hälfte einer Multi-Item-Skala 



Prüfung von Validität 

• Inhalts-Validität (content validity, face validity) 

bezieht sich auf die (häufig von Experten beurteilte) logische Eignung und 

Vollständigkeit des benutzten Meßinstruments 

• Kriterien-Validität (criterion validity) 

bezieht sich darauf, daß die Ergebnisse einer Messung einer etablierten Beziehung zu 

Messungen anderer Konzepte entsprechen (>>concurrent validity, predictiv validity) 

• Konvergenz-Validität 

ist gegeben, wenn sich ein Meßinstrument genauso verhält wie andere (möglichst 

unterschiedliche) Meßinstrumente für das gleiche Konzept 

• Diskriminanz-Validität 

ist gegeben, wenn die Korrelation einer Messung mit anderen (formal ähnlichen) 

Maßen, die für andere nicht damit zusammenhängende Konzepte stehen, relativ 

gering ist 

Für die praktische Anwendung in der empirischen Marktforschung werden wegen 

dieser Probleme andere Hilfsmittel zur Validitäts- und Reliabilitätsüberprüfung von 

Meßinstrumenten empfohlen. 

Der Entwicklungsprozeß von Meßinstrumenten umfaßt deren Entwurf sowie deren 

Korrektur und Verfeinerung auf der Basis der Ergebnisse dieser Prüfungen, die auf 

einem Vorschlag von Churchill beruhen. 

Multi-Item-Skalen 

Bei dem Ansatz von Churchill gibt es allerdings die Einschränkung, daß die während 

dieses Entwicklungsprozesses einzusetzenden Hilfsmittel nur auf sogenannten Multi- 

Item-Skalen sinnvoll angewandt werden können. 

∑ darunter versteht man Erhebungstechniken, bei denen der gesuchte Meßwert nicht 

auf einer einzelnen Angabe einer Auskunftsperson beruht, sondern durch 

Zusammenfassen der Angaben bezüglich einer größeren Zahl von Fragen (Item) 

zustande kommt. 

>> das gängigste Beispiel dafür sind die Likert-Skalen 

Exkurs: 

Likert-Skala 

• Auskunftspersonen bekommen einige Aussagen (positive und negative) bezüglich 

des Untersuchungsgegenstandes vorgelegt 

• Antwortmöglichkeiten: starke Zustimmung, Zustimmung, Unentschieden, 

Ablehnung, starke Ablehnung 

• Additive Zusammenfassung zu einem Meßwert (für die Einstellung) 



Entwicklung einer Likert-Skala 

• Auswahl von Items 

- Definition des zu untersuchenden Konstrukts 

- allgemeine Grundsätze der Frageformulierung 

• Pretest 

- haben Items Varianz? 

- Diskriminationsvermögen der Items 

- Korrelation Item-Wert Gesamtwert 

• Hauptuntersuchung 

- Berechnung des Skalenwerts für jede Auskunftsperson 

Die Beschränkung auf Multi-Item-Skalen ist aber nicht so gravierend, da diese 

generell zur Messung komplexer Phänomene empfohlen werden. 

⎣ Gründe für die Bevorzugung dieser Multi-Item-Skalen sind: 

• mehrere Items sind eher als ein einzelnes geeignet, den verschiedenen Facetten 

eines zu messenden Konzepts (z.B. Einstellung zu einer Marke) gerecht zu 

werden = gute Entsprechung bezüglich komplexer Phänomene 

• Multi-Item-Skalen ergeben feiner differenzierte Meßwerte als Single-Item-Skalen 

• wegen der geringen Abhängigkeit des ermittelten Meßwerts von der Reaktion auf 

ein einzelnes Item ist die Reliabilität von Multi-Item-Skalen tendenziell höher als 

die von Single-Item-Skalen 

• Annäherung an ein höheres Meßniveau 

Entwicklung von Multi-Item-Skalen 

4.3.2. Entwurf von Meßinstrumenten 

Definition des Konstrukts 

Auswahl von Items 

Datensammlung 

Bereinigung des Meßinstruments 

Datensammlung 

Prüfung der Reliabilität 

Prüfung der Validität 

Feststellung von Normwerten 



Definition von Konzepten als Voraussetzung für deren Meßbarkeit 

Die Operationalisierungsphase, in der u.a. die einzusetzenden Meßinstrumente 

festgelegt werden, schließt direkt an die Konzeptualisierung an. Ausgangspunkt muß 

daher die exakte Definition der zu messenden Konzepte sein. 

Die exakte und explizite Definition der zu messenden Konzepte ist nicht nur 

unverzichtbare Grundlage für jede Validitätsprüfung, weil eben sonst kein Maßstab 

existiert, mit dem beurteilt werden kann, ob tatsächlich das gemessen wurde, was 

gemessen werden sollte. 

Sie bestimmt auch den Inhalt der in einer Skala zu verwendenden Items. Im Interesse 

der Vergleichbarkeit von Untersuchungsergebnissen ist im Zweifel der Anpassung an 

früher verwendete Definitionen der Vorzug gegenüber neuen Definitionen zu geben. 

Definition eines Konzepts/Konstrukts 

• schriftliche Formulierung 

• basierend auf Literatur 

• Abgrenzung zu anderen Konzepten 

• was gehört dazu, was nicht? >>Inhaltsvalidität 

Sammlung von Items 

Die Umsetzung (Operationalisierung) eines theoretischen Konzepts in ein adäquates 

Meßinstrument beginnt mit der Sammlung von Items. Grunderfordernis (siehe 4.2.) 

ist, daß die verwendeten Items dem interessierenden Konzept (und nur diesem!) mit 

allen relevanten Aspekten möglichst exakt und vollständig entsprechen sollen. 

Bei der Sammlung von Items für die Messung von Einstellungen zu 

einer bestimmten Automarke muß beispielsweise sichergestellt werden, 

daß die für solche Einstellungen relevanten Faktoren 

(Wirtschaftlichkeit, Sicherheit, Komfort ..) berücksichtigt sind. Items, 

die eher einem anderen als dem Einstellungskonzept zuzuordnen sind 

(z.B. Kaufabsichten) müssen frühzeitig eliminiert werden, da eine 

Messung bei der sie eine Rolle spielen, eben keine reine 

Einstellungsmessung mehr wäre 

Genügt eine Skala diesen Anforderungen, dann entspricht sie den Kriterien der 

Inhaltsvalidität. 

es gibt unterschiedliche Möglichkeiten Items zu sammeln (generieren), wobei diese in 

der Regel parallel genutzt werden : 

• logische und/oder kreative Ableitung aus der Definition eines Konzepts 

• Sammlung in früheren Untersuchungen verwendeter Items 

• Auswertung von Literatur zu dem interessierenden Konzept 

• Expertengespräche 

• qualitative Vorstudien (Tiefeninterviews, Gruppendiskussionen …) bei 

Angehörigen der für die Untersuchung relevanten Zielgruppe 

• Einzelfallstudien, Critical Incident Technique 



4.3.3. Erste Prüf- und Modifizierungsphase 

Prüfung der Items in einer Vorstufe 

der nächste Schritte bei der Entwicklung eines Meßinstruments beginnt mit der 

Sammlung von Daten bei einer relativ kleinen Stichprobe. Die ausgewählten Personen 

werden mit allen bisher vorhandenen Items konfrontiert. Ihre Antworten werden dann 

– je nach Art der verwendeten Items – in Zahlenwerte ( 1 bis 5, 1 bis 7) je nach Grad 

der Zustimmung umgesetzt. 

Diese Werte sollen hinreichend gut an eine Intervallskalierung angenähert sein. Die 

auf diese Weise zustande gekommene Datenmatrix bildet die Grundlage für 

Analysen, die wesentliche Aspekte der Reliablität und Validität betreffen. 

Zunächst wird an die Überlegung angeknüpft, daß sich Reliabilität auf die 

Unabhängigkeit der Meßwerte von den Besonderheiten und Zufälligkeiten eines 

einzelnen Meßvorgangs bezieht. Eine Reliabilitätsprüfung durch Wiederholung eines 

Meßvorgangs und Vergleichs der Ergebnisse wäre sehr aufwendig und auch in 

methodischer Hinsicht problematisch, u.a. dadurch, daß eine Vormessung das 

Ergebnis einer Nachmessung beeinflussen kann. 

Split-Half-Reliabilität 

Es läßt sich aber so vorgehen, daß nicht alle Item-Werte einer Auskunftsperson durch 

Addition zu einem Gesamtwert zusammengefügt werden, der ein Maß für die 

Ausprägung des interessierenden Konzepts der jeweiligen Person sein soll. 

Statt dessen teilt man die Gesamtheit der Items in 2 Hälften und erhält durch additive 

Verknüpfung innerhalb der beiden Gruppen dann 2 Meßwerte. Man kommt auf diese 

Weise in einem Meßvorgang zu 2 sehr ähnlichen Meßinstrumenten (mit gleich 

strukturierten, aber unterschiedlich formulierten Items) für ein Konzept. Die 

Reliabilität einer Meßmethode müßte sich in einem hohen Korrelationskoeffizienten 

für die beiden Teil-Skalen niederschlagen. 

Basis für diesen Ansatz ist die Domain Sampling Theorie, die davon ausgeht, daß 

jede Menge in einer Skala verwendeten Items eine Stichprobe aus einer großen, alle 

Facetten des interessierenden Konzepts vollständig abdeckender Items ist. 

Bildet man in der oben erwähnten Weise 2 Teil-Skalen, so hat man damit 2 

Stichproben von Items aus einer (natürlich unbekannten) Grundgesamtheit von Items 

gezogen, die zu äquivalenten Ergebnissen führen müßten. 

Ist dies bei einer hinreichend großen Zahl von Items nicht der Fall, dann sind offenbar 

zufällige Einflüsse bei der Messung wirksam, die Reliabilität ist also gering. 

⎣ gemäß diesen Überlegungen auch der Name dieser Vorgehensweise: Split-Half- 

Reliabilität 

Cronbach`s ∇ 

Nun kann die Aufteilung einer Menge von Items in 2 Hälften in unterschiedlicher 

Weise erfolgen und daher nicht zu eindeutigen Reliabilitätsindikatoren führen. Dieses 

Problem kann dadurch behoben werden, indem man den Reliabilitätskoeffizienten 

Cronbach`s ∇ verwendet, der dem Mittelwert der Korrelationskoeffizienten aller 

möglichen Kombinationen von Skalenhälften entspricht. 

Der ∇-Koeffizient ist somit ein Maß für die interne Konsistenz einer Skala. Er kann 

herangezogen werden, um bei der Skalenentwicklung aus der Menge der anfangs 



vorhandenen Items die weniger geeigneten zu eliminieren. Vergleiche des ∇-Wertes 

einer Skala mit den ∇-Werten für die (fast) gleichen Skalen, bei denen jeweils eines 

der Items nicht enthalten ist, zeigen an, inwieweit die betreffenden Items geeignet 

sind, die Reliabilität der Skala zu erhöhen oder zu verringern. 

Ein zweiter Indikator für die Nützlichkeit eines Items in einer Skala ist die 

Korrelation dieses Items mit dem aus den restlichen Items gebildeten Gesamtwert der 

Skala. Eine geringere Korrelation weist darauf hin, daß ein Item die Reliablität eines 

Meßinstruments eher verringert und/oder daß es nicht hinreichend dem zu messenden 

Konzept entspricht und insofern die Validität der Messung beeinträchtigt. 

Faktorenanalyse bei der Validitätsüberprüfung 

Ausschließlich auf die Validitätsüberprüfung eines Item-Pools ist der Einsatz der 

Faktorenanalyse in dieser Phase der Entwicklung der Meßinstrumente gerichtet. Die 

Faktorenanalyse dient bekanntlich der Datenreduktion, indem sie dazu beiträgt, eine 

relativ kleine Zahl von Dimensionen (Faktoren) zu identifizieren, die einen großen 

Teil der Varianz einer größeren Zahl von Variablen erklären. Validität eines 

Meßinstruments ist ja dadurch charakterisiert, daß dieses tatsächlich dem (und nur 

dem) zu messendem Konzept entspricht. 

Wenn sich durch eine Faktorenanalyse zeigt, daß die Items deutlich verschiedenen 

Dimensionen zuzuordnen sind, so ist dies ein Hinweis darauf, daß ein Teil der Items 

mit einem anderen als dem zu messenden Konzept korrespondieren. 

Exkurs: Faktorenanalyse 

• als eindimensionales Konstrukt 

- erster Faktor erklärt weitaus größten Teil der Varianz; alle Items hoch 

- korreliert mit ersten Faktor 

• als mehrdimensionales Konstrukt 

- Anzahl „wichtiger“ Faktoren = Anzahl der Dimensionen 

- Items korrelieren mit entsprechenden Faktoren 

Eliminierung von Items 

In der ersten Prüfungsphase werde also aus einem relativ großem Item-Pool die Items 

eliminiert, die hinsichtlich Reliabilität und/oder Validität nicht befriedigen können. 

Als Ergebnis dieser Phase erhält man einen deutlich modifizierten (nicht zuletzt 

reduzierten) Item-Pool, der in vielen Fällen schon den am Ende des 

Entwicklungsprozesses stehenden Meßinstrument ähnelt. 

4.3.4. Zweite Prüf-und Modifizierungsphase 

Die so entwickelte Rohfassung eines Meßinstruments wird nun im Rahmen eines 

erneuten empirischen Tests weiter geprüft und ggf. modifiziert. Dazu wird die Skala 

im Rahmen einer Stichprobe angewandt, die größer und eher repräsentativ ist als bei 



der ersten Prüfungsphase. Die Vorgehensweise bei der Prüfung Reliabilität der Skala 

unterscheidet sich kaum vom vorhergehenden Schritt: 

die Evaluierung der einzelnen Items an Hand des Reliabilitätskoeffizienten und der 

Korrelation der einzelnen Items mit den Werten der Gesamtskala steht im 

Mittelpunkt. Auf dieser Basis wird das Meßinstrument durch Eliminierung oder 

Veränderung einzelner Items modifiziert. Sollte sich das Ergebnis aus der ersten 

Prüfungsphase bestätigen, so spricht das dafür, daß die Ergebnisse nicht durch 

Besonderheiten einer bestimmten Untersuchungssituation begründet sind. 

Prüfung der Validität 

Mit der Validität steht und fällt die Qualität eines Meßinstruments und damit der 

ganzen Untersuchung in der dieses verwendet wird. Da man die Validität einer 

Messung in aller Regel nicht durch den Vergleich des Meßwerts mit dem ja 

unbekannten wahren Wert des interessierenden Konzepts ermitteln kann, bedient man 

sich hilfsweise der Prüfung der Konvergenzvalidität und der Diskriminanzvalidität. 

∑ Konvergenzvalidität 

Wenn das gleiche Konzept mit zwei verschiedenen Meßinstrumenten gemessen wird, 

so müssen die Ergebnisse sehr ähnlich sein (konvergieren), sofern diese Instrumente 

valide sind. Beide Instrumente sollen möglichst wenig methodische Gemeinsamkeiten 

haben, da sonst die Ähnlichkeit der Meßwerte ein Artefakt sein könnte, das durch 

eben diese Gemeinsamkeiten verursacht wurde. Wenn also 2 sehr unähnliche 

Meßverfahren angewandt auf das gleiche Konzept zu konvergierenden Ergebnissen 

führen, dann sind diese Ergebnisse offenbar unabhängig vom Erhebungsverfahren und 

dürften somit das interessierende Konzept widerspiegeln. 

⎣ ist gegeben, wenn sich ein Meßinstrument genauso verhält wie andere (möglichst 

unterschiedliche) Meßinstrumente für das gleiche Konzept 

∑ Diskriminanzvalidität 

Wenn man mit dem gleichen Typ von Meßinstrumenten (z.B. Likert-Skala) 

verschiedene Konzepte mißt, dann sollen die Ergebnisse nicht korreliert sein. 

Ansonsten würden die Meßwerte ja weniger die Unterschiedlichkeit der Konzepte 

wiedergeben, sondern eher auf systematische Einflüsse der Meßmethoden 

zurückzuführen sein, was natürlich das Vertrauen in deren Validität schwinden ließe. 

Mit validen Meßverfahren angewandt auf verschiedene Konzepte soll man die 

Meßwerte für diese Konzepte unterscheiden (diskriminieren) können. 

⎣ ist gegeben, wenn die Korrelation einer Messung mit anderen (formal ähnlichen) 

Maßen, die für andere nicht damit zusammenhängende Konzepte stehen, relativ 

gering ist 

⎣ die Multimerkmals-Multimethoden-Matrix wird zur Prüfung der von 

Konvergenz- und Diskriminanzvalidität notwendigen Korrelationskoeffizienten 

verwendet (Campbell + Fiske) 

Unbefriedigende Ergebnisse dieser Prüfphase führen – ebenso wie bei ersten Schritt – 

zu einer Rückkopplung im Prozeß der Entwicklung des Meßinstruments, was 

typischerweise bedeutet, daß der Prozeß der Generierung von Items wieder 



aufgenommen wird und/oder daß die Angemessenheit der für das Konzept 

verwendeten Definition in Frage gestellt werden muß. 

4.3.5. Einsatz des Meßinstruments 

Die Anwendung eines mit obiger Methode entwickelten Meßinstruments bereitet 

keine speziellen Probleme mehr. Man sollte aber 2 Aspekte beachten; oftmals ist die 

Aussagekraft eines Meßwerts allein gering. Beispielsweise sind bestimmte 

Einstellungswerte ohne Vergleichsmöglichkeit kaum interpretierbar. Deshalb bedient 

man sich in der Praxis häufig des Vergleichs eines Meßwertes mit entsprechenden 

Werten: 

• die zu einem anderen Zeitpunkt zustande gekommen waren (z.B. Einstellungen zu 

Produkten vor und nach einer Werbekampagne) 

• die sich auf andere Grundgesamtheiten von Personen oder auf andere Objekte 

beziehen (z.B. Einstellungen zu verschiedenen Produkten) 

• die Normwerte für bestimmte Grundgesamtheiten oder Objekte darstellen 

Diese Vorgehensweise setzt voraus, daß ein Meßinstrument mehrfach – in 

verschiedenen Untersuchungszusammenhängen oder zu verschiedenen Zeitpunkten – 

eingesetzt wird. Angesichts des aufwendigen Entwicklungsprozesses für 

Meßinstrumente der Mafo ist das auch naheliegend. 

Bisher wurde die Konzeption der Datenerhebung für die Mafo behandelt; Probleme 

der Festlegung des Untersuchungsdesigns, der Entwicklung von Meßinstrumenten 

und der Stichprobenziehung wurden behandelt. 

Gemäß dem Phasenablauf einer Marktforschungsuntersuchung schließt sich nun der 

Analyseplan an, der dazu dienen soll, die Eignung der gewählten Erhebungsmethoden 

hinsichtlich der gewünschten Analyse- und Aussagemöglichkeiten zu überprüfen und 

rechtzeitige Korrekturen zu ermöglichen. Zum Analyseplan lassen sich aber kaum 

methodische oder theoretische Aspekte erörtern. 

5. Datensammlung und –aufbereitung 

5.1. Überblick 

Im Mittelpunkt stehen hier die Tätigkeiten, die zwischen der Festlegung des 

Untersuchungsdesigns mit allen Einzelheiten und der statistischen Datenanalyse 

stattfinden: die Sammlung der Daten im „Feld“ und deren Aufbereitung. Viele der 

dabei relevanten Gesichtspunkte sind eher technischer oder handwerklicher Art, und 

interessieren bei einer wissenschaftlichen Behandlung des Gesamtkomplexes nur am 

Rande. 

Man muß sich allerdings klar machen, daß die Genauigkeit und Gültigkeit von 

Untersuchungsergebnissen nur so gut ist, wie das schwächste Glied in der Kette der 

Schritte, die zu diesen Ergebnissen geführt haben. Man kann sich vorstellen, daß alle 

Sorgfalt bei der Entwicklung von Meßinstrumenten oder der Stichprobenziehung 

vergeblich bleiben muß, wenn der Interviewer bei der Datensammlung bestimmte 



Anweisungen nicht beachtet oder wenn Fehler bei der Codierung und Eingabe der 

Daten in den Computer auftreten. 

Daher werden hier Aspekte der Datensammlung und –aufbereitung vor allem aus dem 

Blickwinkel der damit verbundenen Fehlermöglichkeiten betrachtet. 

Arten von Fehler in der Marktforschung 

Gesamtfehler 

Systematischer Fehler Stichprobenfehler 

Meßfehler Ausfall von Messungen 

Fehler des Fehler beim Fehler bei Fehlerhafte Fehlende 

Meß- Meßvorgang der Verar- Stichprobenbasis Angaben 

instruments beitung der von Stichproben- 

Meßwerte elementen 

Stichprobenfehler 

Auch Zufallsfehler genannt resultiert aus der zufälligen Schwankung von 

Stichprobenergebnissen um einen „wahren Wert“, der für die Grundgesamtheit gilt. 

Diese Abweichungen können von Stichprobe zu Stichprobe unterschiedlich sein und 

sind nie ganz zu vermeiden, da sie mit dem Prinzip der Stichprobenziehung 

verbunden sind. Durch die Vergrößerung einer Stichprobe kann man Fehler dieser Art 

allerdings reduzieren. 

Die Größe des Stichprobenfehlers ist im Gegensatz zu den verschiedenen Arten 

systematischer Fehler allerdings berechenbar, sofern die Auswahl der 

Stichprobenelemente zufällig erfolgt ist. 

Systematische Fehler 

können dadurch entstehen, daß Meßfehler auftreten oder daß Messungen nicht 

durchgeführt werden, die notwendig wären, um die zu untersuchenden 

Merkmalsverteilungen in einer Grundgesamtheit möglichst exakt widerzuspiegeln. 

Ein solcher Ausfall von Messungen kann verursacht sein durch die Verwendung 

einer Stichprobenbasis, die nicht vollständig der zu untersuchenden Grundgesamtheit 

entspricht ( = fehlerhafte Stichprobenbasis), oder durch Verweigerung von Angaben, 

schlechte Erreichbarkeit von Auskunftspersonen etc. ( = fehlende Angaben von 

Stichprobenelementen). 

Meßfehler: 

Auf die Art von Meßfehler, die durch die angewandten Meßinstrumente entstehen, sei 

auf die Reliabilität und Validität von Messungen verwiesen. 



Daneben können beim Meßvorgang selbst – z.B. durch Einflüsse des Interviewers auf 

das Antwortverhalten der Auskunftspersonen oder durch unkorrekte Eintragungen im 

Fragebogen – Ergebnisverzerrungen entstehen = Fehler beim Meßvorgang. 

Bei der anschließenden EDV-gerechten Aufbereitung der erhobenen Daten entstehen 

weitere Fehlermöglichkeiten. Hier können geringfügig erscheinende Nachlässigkeiten 

erhebliche Auswirkungen haben ( >> z.B. falsch eingegebene Dezimalstellen) = 

Fehler bei der Verarbeitung von Meßwerten. 

Ausfall von Messungen 

1. Mögliche Konsequenzen einer fehlerhaften Stichprobenbasis 

Von einer fehlerhaften Stichprobenbasis spricht man, wenn bestimmte Gruppen von 

Elementen der Grundgesamtheit eine zu geringe oder zu große Wahrscheinlichkeit 

haben, Element der Stichprobe zu werden. 

Beispiele für fehlerhafte Stichprobenbasen: 

Φ eine Stichprobe aus der Grundgesamtheit „erwachsene Gesamtbevölkerung“ wird 

auf Basis von Telefonbüchern gezogen 

∏ Problem: HH ohne Telefon und HH mit Telefon, die allerdings nicht aufgelistet 

sind, haben keine Chance ausgewählt zu werden 

Φ eine Personen-Stichprobe wird so gebildet, daß aus ausgewählten HH jeweils eine 

Person befragt wird 

∏ Problem: Personen, die in kleinen HH leben, haben eine größere Chance, befragt zu 

werden, als Personen, die mit vielen anderen Leuten in einem HH wohnen. Die erste 

Gruppe wäre also überrepräsentiert. 

Φ eine Stichprobe wahlberechtigter Bürger einer Stadt soll auf Basis des örtlichen 

Telefonbuchs gezogen werden. 

∏ Problem: Auch Personen mit zweitem Wohnsitz, die also nicht zur 

Grundgesamtheit der Wahlberechtigten am Ort gehören, werden in die Stichprobe 

einbezogen. 

Konsequenzen der Beziehung zwischen fehlerhaften Stichprobenbasis und 


(a) (b) (c) (d) 



Φ durch die weiße Kreisfläche, die in vier Segmente geteilt ist, wird jeweils 

dargestellt, wie eine Grundgesamtheit anhand eines – natürlich hypothetischen 

Merkmals – in vier gleich große Teilgruppen aufgeteilt wäre. 

Φ die schraffierte Fläche symbolisiert jeweils die Stichprobenbasis 

(a) hier entspricht die Stichprobenbasis nicht der Grundgesamtheit und dadurch 

entstehen systematische Verzerrungen der Wiedergabe der Merkmalsverteilungen 

zugunsten zweier Segmente 

(b) hier entspricht die Stichprobenbasis der Grundgesamtheit nur teilweise und die 

dadurch entstehenden Probleme werden noch durch den Umstand verschärft, daß 

Elemente die nicht in die Grundgesamtheit gehören, in die Stichprobenbasis 

einbezogen wurden 

(c) auch hier ist die Stichprobenbasis unvollständig, es entstehen aber keine Fehler 

hinsichtlich der betrachteten Merkmalsverteilung 

(d) hier besteht eine exakte Abdeckung der Grundgesamtheit durch die 

Stichprobenbasis, was zur Folge hat, daß diese Fehlerquelle eliminiert ist 

2. Konsequenzen unvollständiger Stichprobenausschöpfung 

= fehlende Informationen über Elemente der Stichprobe 

• einzelne fehlende Angaben 

• vollständige Ausfälle 

Situationen die zu einem Ausfall von Messungen führen können =>Skript S. 9 Teil 2 

Vollständige und unvollständige Stichprobenausschöpfung und ihre Konsequenzen 

(a) (b) (c) 

Stichprobenbasis gezogene realisierte 

Stichprobe Stichprobe 



(a) hier wurde die Stichprobe vollständig ausgeschöpft und deswegen ergeben sich 

keine Verzerrungen der Untersuchungsergebnisse 

die vollständige Stichprobenausschöpfung stellt in der Praxis allerdings einen 

seltenen Ausnahmefall dar ⇐ deshalb ist die Aussagekraft der Stichprobentheorie, 

bei der von vollständiger Stichprobenausschöpfung ausgegangen wird, für die 

Genauigkeit bzw. Sicherheit von Ergebnissen zusätzlich begrenzt 

(b) hier konnten nur bei einem Teil der bei der Stichprobenziehung ausgewählten 

Elemente Daten erhoben werden (realistischere Annahme) 

dennoch wird hier keine Verzerrung der Ergebnisse verursacht, man muß aber 

damit rechnen, daß die Merkmalsverteilung bei den Stichprobenelementen, bei 

denen keine Daten erhältlich sind, anders als bei den restlichen ist 

bei einer mündlichen Umfrage ist es anzunehmen, daß bei den schwer 

erreichbaren Auskunftspersonen der Anteil mobiler und Freizeitaktiver 

Menschen höher ist als in der Gruppe derer, die beim ersten 

Kontaktversuch erreicht wurden 

(c) hier ergibt sich wegen der unvollständigen Stichprobenausschöpfung eine 

Ergebnisverzerrung 

Bei der Datensammlung und Datenaufbereitung ist die Vermeidung von 

systematischen Fehlern von größter Wichtigkeit ⇐ vor allem weil systematische 

Fehler für die Qualität von Untersuchungsergebnissen viel größere Bedeutung haben 

als die (recht gut berechenbaren) Stichprobenfehler. 

Das Problem des sytematischen Fehlers durch eine fehlerhafte Stichprobenbasis ist 

weniger der Phase der Datensammlung als der der Stichprobenziehung zuzuordnen ⇐ 

siehe Kapitel 4 (fehlerhafte Meßinstrumente) 

Systematische Fehler, aufgrund von Meßausfällen, Fehlern beim Meßvorgang und 

Fehlern bei der Verarbeitung der Meßwerte, sind der Datensammlung und der 

Datenaufbereitung anzulasten 

Meßfehler 

5.2. Datensammlung 

Hier wird meist die Datenerhebung mittels mündlicher Befragung betrachtet, da die 

entsprechenden Fragestellungen bei anderen Formen der Befragung (telefonisch, 

schriftlich) damit weitgehend abgedeckt sind und weil bei anderen 

Erhebungsverfahren (z.B. Beobachtungen) die Probleme der Datensammlung oftmals 

sehr stark auf die jeweilige Untersuchungssituation bezogen sind, so daß eine 

generelle Behandlung kaum möglich ist. 

mögliche Fehlerquellen beim mündlichen Interview 

Interviewer Auskunftsperson 

Persönliche Merkmale Persönliche Merkmale 



Alter Alter 

Bildungsstand Bildungsstand 

sozialer Status sozialer Status 

Geschlecht Geschlecht 

usw. usw. 

Psychologische Faktoren Psychologische Faktoren 

Wahrnehmungen Wahrnehmungen 

Einstellungen Einstellungen 

Erwartungen Erwartungen 

Motive Motive 

Verhaltensweisen Verhaltensweisen 

Fehler bei der Fragestellung 

Antworten auf Fragen 

Fehler bei der Motivierung korrekt - falsch 

von Auskunftspersonen genau - ungenau 

Fehler bei der Erfassung 

von Antworten 

Fälscherprobleme 

Sowohl beim Interviewer als auch bei der Auskunftsperson bilden persönliche 

Merkmale den Hintergrund für psychische Variable, die den Interviewprozeß 

maßgeblich beeinflussen können, da sie gewisse Verhaltensweisen bestimmen. 

Wichtig ist sich klar zu machen, daß es sich bei einem Interview um einen 

interaktiven Prozeß zwischen Interviewer und Auskunftsperson handelt >> die 

persönliche Merkmale des Interviewers und seine Verhaltensweisen könne sich über 

psychische Prozesse (nicht direkt) bei der Auskunftsperson auswirken. 

Hinsichtlich der persönlichen Merkmale wird meist eine möglichst große 

Entsprechung zwischen Interviewer und Auskunftsperson empfohlen, da man auf 

diese Weise die Bereitschaft sich an der Untersuchung zu beteiligen und korrekte 

Auskünfte zu erteilen, fördern kann. 

Allerdings läßt sich diese Forderung schlecht in die Tat umsetzen, da der Großteil der 

Interviews in der Mafo von weiblichen Teilzeitkräften durchgeführt wird. 

Bei den psychischen Faktoren, die das Verhalten des Interviewers und damit indirekt 

das Antwortverhalten von Auskunftspersonen beeinflussen, kommt es am ehesten 

darauf an, durch Schulungen die Interviewer zu einem möglichst neutralen Verhalten 

zu bewegen, um eben diese Wirkung zu minimieren. 

Von den Verhaltensweisen der Interviewer sind für die Genauigkeit bzw. 

Fehlerhaftigkeit von Untersuchungsergebnissen folgende vier besonders wichtig: 

• Fehler bei der Fragestellung 

- da Meßinstrumente für die Qualität von Untersuchungsergebnissen sehr 

bedeutsam sind und die Ergebnisse sehr empfindlich auf nur geringfügig 

methodische Veränderungen reagieren, ist es natürlich dringend notwendig, den 



Einsatz der Meßinstrumente durch die Interviewer genau in der festgelegten 

Weise vornehmen zu lassen. 

- hinzu kommt der Punkt, daß Angaben von Auskunftspersonen nur vergleichbar 

sind, wenn sie durch einheitliche Erhebungstechniken zustande gekommen sind. 

• Fehler bei der Motivierung von Auskunftspersonen 

- insbesondere wegen der Gefahr der mangelnden Repräsentanz einer Untersuchung 

durch nicht erreichte Zielpersonen und/oder abgebrochene Interviews ist es 

notwendig, erhebliche Anstrengungen im Hinblick auf eine weitgehende 

Stichprobenausschöpfung zu unternehmen. 

- Neben den üblichen Erklärungen der Bedeutung des einzelnen Interviews für den 

Erfolg der Untersuchung und der Zusicherung der Einhaltung von Regeln des 

Datenschutzes durch den Interviewer kommt es hier besonders darauf an, durch 

eine gewisse Zahl von Kontaktversuchen zu unterschiedlichen Zeiten möglichst 

viele der in einer Stichprobe ausgewählten Personen zu erreichen. 

• Fehler bei der Erfassung von Antworten 

- angesichts der komplexen Aufgabe des Interviewers, ein lebendig wirkendes und 

zur Fortsetzung motivierendes Gespräch mit einer Auskunftsperson zu führen und 

dabei gleichzeitig eine Fülle von Anweisungen zu beachten, wundert es nicht, daß 

bei der Übertragung von Antworten in den Erhebungsbogen Fehler auftreten 

können. 

- Hinzu kommt die Beeinflussung der Wahrnehmung von Antworten seitens des 

Interviewers durch dessen Erwartungen. 

• Fälscherproblem 

- denkt man an die recht anspruchsvolle, aber mäßig bezahlte Arbeit von 

Interviewern, so kann man nicht völlig ausschließen, daß sich die Interviewer die 

Arbeit gelegentlich durch komplette oder teilweise Fälschungen erleichtern, 

indem sie nur wenige oder keine der verlangten Angaben bei den in der 

Stichprobe enthaltenen Auskunftspersonen erheben, sondern diese nach eigenem 

Gutdünken selbst eintragen. 

- das Ausmaß dieses Problems ist sehr schwer einzuschätzen, die Institute bemühen 

sich aber sehr, es durch Kontrollinterviews und rigoroses Vorgehen gegen 

unseriöse Interviewer zu minimieren. 

Die wichtigsten Ansatzpunkte zur Verminderung von Fehlern, die durch das 

Verhalten von Interviewern entstehen, liegen im Bereich der sogenannten 

Interviewer- oder Feld-Organisation. Dazu gehören Bereiche wie: 

Anwerbung und Auswahl von Interviewern 

• Interviewer-Ausbildung 

• Interviewer-Anweisungen 

• Interviewer-Einsatz 

• Interviewer-Kontrolle 

ausführliche Auflistung der Probleme der Interviewer-Organisation Skript S. 16 

Teil 2 



5.3. Datenaufbereitung 

Die Aufbereitung der gesammelten Daten für die Analyse mit Hilfe von Statistik- 

Software auf einem PC ist eher durch technische als durch wissenschaftliche 

Probleme geprägt. 

Die Hauptschritte bei der Datenaufbereitung sind: 

• die Editierung der vorliegenden Erhebungsbögen 

• die Codierung der Erhebungsbögen 

• die Dateneingabe in den Rechner 

• die Fehlerkontrolle 

Editierung der Erhebungsbögen 

- als Editierung bezeichnet man eine Überprüfung und gegebenenfalls Korrektur 

der ausgefüllten Fragebögen. Sie sollte möglichst kurzfristig nach der 

Datenerhebung vorgenommen werden, um Fehler durch Rückfragen bei dem 

jeweiligen Interviewer klären zu können 

- bei der Editierung werden vor allem folgende Gesichtspunkte geprüft: 

Vollständigkeit der Angaben = Auslassung einzelner Angaben oder ganzer Teile 

des Fragebogens 

Lesbarkeit der Eintragungen = Entschlüsselung von Handschriften, Abkürzungen 

etc. 

Verständlichkeit der Angaben 

Konsistenz der Angaben = Eliminierung/Aufklärung widersprüchlicher Antworten 

Vergleichbarkeit der Angaben = Einheitlichkeit verwendeter Maßeinheiten etc. 

Einhaltung von Anweisungen für die Durchführung des Interviews = 

Verzweigungen im Interview („Filterfragen“), Einfach- oder Mehrfach-Antworten 

etc. 

Codierung der Erhebungsbögen 

- unter Codierung versteht man die Übersetzung der im Fragebogen eingetragenen 

Angaben in zweckmäßig gewählte Symbole, wofür fast immer Zahlen gewählt 


- bei geschlossenen Fragen entstehen hier kaum Probleme 

- bei offenen Fragen müssen dagegen zunächst Kategorien für die unterschiedlichen 

Arten auftretender Antworten gebildet werden; generell muß sichergestellt sein, 

daß die Antwortkategorien überschneidungsfrei sind (10-20; 21-30, .. ≅ 10-20; 20- 

30, ..) 

- alle Codierungen für eine Untersuchung werden in einem Codeplan festgelegt, um 

eine einheitliche Verfahrensweise bei allen an der Datenaufbereitung beteiligten 

Personen zu gewährleisten 

Dateneingabe in den Rechner 

- die Eingabe der Rohdaten erfolgt meist über die Tastatur am Bildschirm; durch 

Lese- oder Tippfehler kann dabei die Qualität der auszuwertenden Daten erheblich 

beeinträchtigt werden 

- bei der Verwendung optischer Belegleser und dafür geeigneter spezieller 

Erhebungsbögen kann die manuelle Dateneingabe vermieden werden 



- bei CATI-Interviews wird eine spezielle Dateneingabe überflüssig, da ja die 

Angaben der Auskunftspersonen während des Interviews selbst in den Rechner 

eingetippt werden 

- nach der Dateneingabe steht im Rechner eine Datenmatrix für die weitere Analyse 

zur Verfügung, deren Spalten die einzelnen Werte der verschiedenen Variablen 

enthalten und in deren Zeilen die Angaben jeweils einer Auskunftsperson stehen 

- jede Position in dieser Datenmatrix ist durch den Codeplan definiert 

Fehlerkontrolle 

- vor der statistischen Datenanalyse findet eine Fehlerkontrolle bei dem 

eingegebenen Datensatz statt 

- dadurch sollen bisher unentdeckte und bei der Dateneingabe aufgetretene Fehler 

identifiziert und nach Möglichkeit eliminiert werden 

- hauptsächlich über drei Wege versucht man Fälle zu ermitteln, die fehlerhaft sind 

oder bei denen zumindest der Verdacht naheliegt, daß sie fehlerbehaftet sind 

- Prüfungen, ob bei variablen Werte auftreten, die laut Codeplan nicht vorgesehen 

sind (wilde Lochung > Tippfehler) 

- Prüfung auf logische Konsistenz der Werte (19 Jahre alt und promoviert) 

- Ermittlung von Ausreißern, d.h. von Werten, die extrem vom sonstigen 

Wertebereich abweichen 

Schritte bei der Korrektur von identifizierten Fehlern 

Rückgriff auf den Original-Fragebogen, um festzustellen, ob es sich um einen 

Übertragungsfehler handelt 

Rückfrage bei der Auskunftsperson 

Ersatz des fehlerbehafteten Wertes durch einen sinnvoll geschätzten 

Eliminierung des fehlerhaften Wertes und Kennzeichnung der entsprechenden 

Position in der Datenmatrix als fehlender Wert 

Eliminierung des gesamten Falles 




6.1. Einführung 


Bei der Datenanalyse geht es einerseits darum, die gesammelten und aufbereiteten 

Daten zu ausssagekräftigen Tabellen, Maßzahlen, Graphiken etc. zusammenzufassen 

und andererseits darum zu prüfen, inwieweit die Ergebnisse, die auf der Grundlage 

einer Stichprobe zustande gekommen sind, auf die eigentlich interessierende 

Grundgesamtheit übertragen werden können. 

Bei der Datenanalyse in der Mafo handelt es sich fast ausschließlich um 

Anwendungen des Instrumentariums der Statistik. 

6.1.2. Meßniveau von Daten 

Bei der Datenaufbereitung und –analyse werden die erhobenen Daten in der Regel in 

ein numerisches System übersetzt. Frage ist nun, welche Aussagekraft diese 

numerischen Werte haben? Bei einigen Variablen geben sie ein zahlenmäßig 

erfaßbares Konstrukt wieder (z.B. Verkaufsmengen, Einkommen), in anderen Fällen 

sind Zahlen nur als beliebig austauschbare Symbole für qualitativ unterschiedliche 

Ausprägungen eines Konstrukts interpretierbar. 

⎣ welche Art von Daten existieren und welche Bedeutung hat diese Klassifizierung 

hinsichtlich der anwendbaren Analysemethoden 

Arten von Meßwerten 

• Nominalskalierung 

- die hier verwendeten Zahlen haben nicht mehr Aussagekraft als ein Name 

- sie dienen lediglich dazu, hinsichtlich des interessierenden Merkmals gleiche 

Erhebungsmerkmale auf die gleiche Weise zu kennzeichnen 

- welcher Wert dazu verwendet wird ist völlig gleichgültig 

- die Verwendung dieser Daten für Rechenoperationen ist völlig sinnlos 

• Ordinalskalen 

- geben Auskunft über die Rangordung von Erhebungselementen hinsichtlich des 

jeweils betrachteten Merkmals 

- die Abstände zwischen den Meßwerten sind nicht interpretierbar, die Größe der 

verwendeten Zahlen hat nur begrenzte Aussagekraft 

- Rechenoperationen sind auch hier nicht zulässig 

• Intervallskalen 

- bei diesem Meßniveau können sinnvolle Aussagen über die Abstände (Intervalle) 

zwischen den Meßwerten gemacht werden 

- hier sind auch Rechenoperationen zulässig 

• Ratioskalen 



- hier können Aussagen über Relationen zwischen Meßwerten gemacht werden 

- Ratioskalen sind dadurch charakterisiert, daß nicht nur Abstände zwischen den 

Meßwerten interpretierbar sind, sondern daß auch ein eindeutig definierter 

Nullpunkt existiert 

- hier sind alle Arten von Rechenoperationen zulässig 

- die Möglichkeit der Datenanalyse ist also nicht beschränkt 

Grundsätzlich strebt man bei der Entwicklung von Meßinstrumenten ein möglichst 

hohes Meßniveau an, da auf diese Weise der Informationsgehalt und die 

Analysemöglichkeiten der Daten steigen 

Dabei ist natürlich zu beachten, daß manche Merkmale aber nur Messungen auf 

niedrigem Meßniveau zulassen (Geschlecht, Markenwahl ..) 

Insbesondere wird versucht, Meßinstrumente so zu gestalten, daß sie intervallskalierte 

Daten liefern; damit ist die meßtheoretische Voraussetzung für die Anwendung fast 

aller leistungsfähigen statistischen Verfahren gegeben 

Dagegen ist man bei Daten niedrigen Meßniveaus auf die jeweils geeigneten 

Teilmenge statistischer Methoden beschränkt 

Allerdings muß der Vorteil weitergehender Analysemöglichkeit oftmals mit 

tendenziell aufwendigeren Meßverfahren erkauft werden 

⎣ Meßniveaus von Daten: 

Meßniveau Vergleichs- Beispiele gängige 

möglichkeiten Maßzahlen 

nominal Gleichheit Beruf 

(= , ≅) Geschlecht Modus 

nicht metrische Markenwahl 

Matrikelnummer 

Ordinal Rangordnung soziale Schicht Median 

(>, (x3-x4) 

metrisch 

Ratio Vergleich Kaufhäufigkeit geometrisches 

absoluter Werte Kaufwahr- Mittel 

((x1/x2) >(x3/x4) scheinlichkeit 

Einkommen 

Absatzmenge 

Marktanteil 

⎣ Vergleich der verschiedenen Meßniveaus: 



Aufwand bei der 

Datenerhebung 

Nominalskala 

6.2. Verdichtung von Daten 

Ordinalskala 

Intervallskala 

Informationsgehalt und Analysemöglichkeiten 

von Daten 

6.2.1. Tabellierung und graphische Darstellung von Daten 

Ratioskala 

Definition ⎢ unter Verdichtung versteht man die Kennzeichnung des Inhalts von 

möglicherweise sehr umfangreichen Datensätzen durch überschaubare Tabellen mit 

relativ wenigen Werten, durch geeignete graphische Darstellungen und durch 

statistische Maßzahlen 

Nach der Aufbereitung der Daten wird als erster Schritt der Datenanalyse im engeren 

Sinne eine einfach Darstellung der Verteilung von Ausprägungen der gemessenen 

Variablen vorgenommen 

Dabei handelt es sich insofern um eine Verdichtung als anstelle der typischerweise 

großen Zahl einzelner Variablenwerte eine tabellarische oder graphische 

Zusammenfassung dieser Werte tritt oder eine Kennzeichnung der jeweiligen 

Verteilung durch geeignete Maßzahlen (Mittelwert, Varianz..) vorgenommen wird. 

Die Angemessenheit der verschiedenen Darstellungsarten hängt in erster Linie vom 

Meßniveau der Daten ab. 

Es gilt der Grundsatz, daß Verfahren, die bei niedrigen Meßniveaus zulässig sind, 

auch auf Daten höheren Meßniveaus anwendbar sind 

Es müssen allerdings bei der Anwendung von Methoden, die für nominal- und 

ordinalskalierte Daten zweckmäßig sind, auf intervall- und ratioskalierte Daten meist 

geeignete Klassenzusammenfassungen vorgenommen werden, womit ein 

Informationsverlust verbunden sein kann. 

Vorteile graphischer Techniken der Datenanalyse: 

• der Mensch kann bildliche Information wesentlich schneller und in größeren 

Mengen aufnehmen und speichern als verbale und numerische Angaben 

• der Mensch hat ausgeprägte Fähigkeit zur Mustererkennung, d.h. zur 

Identifizierung von Ähnlichkeiten bzw. Unterschiedlichkeiten von graphischen 

Darstellungen von Datensätzen 

• Ergebnisdarstellungen sind mit relativ geringen Vorkenntnissen verständlich 



• Graphiken sind das wichtigste Hilfsmittel der explorativen Datenanalyse, die zur 

Entdeckung von zusammenhängen zwischen Variablen und zur Prüfung von 

Anwendungsvoraussetzungen anderer statistischer Verfahren dient 

• durch die Ausbreitung von PCs sind graphische Techniken der Datenanalyse heute 

leicht und schnell anwendbar 

Zu unterscheiden sind univariate und bivariate Verfahren. 

- univariate Verfahren sind zur Darstellung der Meßwerte einer einzelnen Variable 

geeignet 

- bivariate Verfahren dienen dagegen zur Beschreibung von Zusammenhängen 

zwischen zwei Variablen 

Die einfachste und gängigste Art der Darstellung von Meßwerten ist die 

Häufigkeitstabelle; dafür ist lediglich das Vorliegen des niedrigsten Meßniveaus, 

nämlich der Nominalskalierung, Voraussetzung 

Andere gängige Arten der graphischen Darstellung für den uni- oder bivariaten Fall 

stellen die sog. Business Graphiks dar 

Graphische Darstellungen spielen eine zentrale Rolle im Bereich der explorativen 

Datenanalyse. Unter diesem Begriff wird eine recht große Zahl verschiedener 

Techniken zusammengefaßt, die besonders geeignet sind, Datensätze in leicht 

verständlicher und informativer Weise darzustellen. 

Die explorative Datenanalyse wird vor allem eingesetzt um, 

- besondere Merkmale von Verteilungen bzw. Zusammenhänge von variablen zu 

entdecken und um 

- Daten hinsichtlich ihrer Eignung für die Anwendung anderer statistischer 

Verfahren zu überprüfen 

⎢ zwei verbreitete und charakteristische Techniken der explorativen Datenanalyse: 

- Stem-and-leaf-Plots 

- Box-plots 

6.2.2 Statistische Maßzahlen 

Die am häufigsten gebrauchten Maßzahlen zur Charakterisierung von 

Häufigkeitsverteilungen sind die Lageparameter und die Streuungsmaße. 

⎢ Lageparameter sollen angeben, wo der „Schwerpunkt“ einer Verteilung liegt 

⎢ Streuungsmaße sollen die Homogenität bzw. Heterogenität der Meßwerte 

wiedergeben 

Beim niedrigsten Meßniveau (Nominalskalierung) ist die Angabe des Modus zur 

Beschreibung einer Verteilung üblich: 



- der Modus ist der Wert, der am häufigsten auftritt 

- allerdings kann es Fälle geben, in denen der Modus nicht eindeutig festgelegt ist, 

da mehrere Meßwerte die gleiche Häufigkeit haben 

Wenn die Daten ordinalskaliert sind, kann man den Median verwenden 

- der Median ist der Wert, der eine (nach Größe der Meßwerte geordnete) 

Verteilung in zwei gleich große Teilmengen separiert 

- zur Berechnung des Medians gibt es unterschiedliche Methoden: 

- bei einer geraden Anzahl von Meßwerten ist der Median das arithmetische 

Mittel der beiden in der Mitte der Verteilung liegenden Werte 

- bei ungerader Anzahl von Meßwerten ist der Median der in der Mitte 

liegende Wert 

- etwas komplizierter kann die Bestimmung des Medians sein, wenn in der 

Mitte der Verteilung der gleiche Meßwert mehrmals auftritt 

⎢ dann kann es ja sein, daß weniger Meßwerte kleiner als Meßwerte größer 

als dieser sind. Der Median würde dann die Verteilung nicht exakt in zwei 

Hälften teilen 

⎢ der Median wird in diesem Fall dann auf folgende Weise berechnet: 

N * (0.50) - nk 

Median = U + * i 

nm 

U: Untergrenze der Kategorie, die den Median enthält 

N: Zahl der Meßwerte 

nk Zahl der Meßwerte, die kleiner sind als die Untergrenze der 

Kategorie, die den Median enthält 

nm Zahl der Meßwerte in der Kategorie, die den Median enthält 

i: Größe des Intervalls zwischen Ober- und Untergrenze der 

Kategorie, die den Median enthält 

Wenn intervall- oder ratioskalierte Daten vorliegen kann das arithmetische Mittel 

berechnet werden. Es ergibt sich durch: 

Xi X = arithmetisches Mittel 

X = Xi = Meßwerte 

N N = Zahl der Meßwerte 

Das arithmetische Mittel ist gegenüber Ausreißern (weit außerhalb des sonstigen 

Wertbereiches liegenden Meßwerten) sehr empfindlich. Deswegen wird oft 

empfohlen, beim Auftreten von Ausreißern eher den Median als Lageparameter zu 

verwenden. 

Die alleinige Angabe von Lageparameter kann für die Charakterisierung einer 

Häufigkeitsverteilung irreführend sein, daher wird meist zusätzlich mindestens eine 

Angabe über die Streuung der Meßwerte gemacht. Das einfachste Streuungsmaß ist 

die Spannweite, die als Differenz zwischen dem größten und dem kleinsten Meßwert 

definiert ist. Daraus ergibt sich schon, daß Intervallskalierung die 



Anwendungsvoraussetzung dafür ist. Die Spannweite ist ein recht grobes 

Streuungsmaß, daß außerdem sehr empfindlich gegenüber Ausreißern ist. 

Ein weiteres Streuungsmaß ist die interquartile Distanz. Sie gibt an, über welchen 

Wertebereich die „mittleren 50%“ der Meßwerte verteilt sind. Die Berechnung der zur 

Bestimmung der interquartilen Distanz notwendigen oberen und unteren Quartile (75bzw- 

25-Prozent-Punkt) vollzieht sich analog zu der des Medians (50-Prozent-Punkt). 

Die weitaus gebräuchlichsten Streuungsmaße sind die Varianz und die 

Standardabweichung, bei denen mindestens Intervallskalierung der Daten 

vorausgesetzt wird. 

(Xi –X) 2 

Die Varianz ist definiert als: Sx 2 = 

N 

Sx 2 : Varianz von X 

Xi: Meßwert 

X: arithmetisches Mittel der Variablen X 

N: Zahl der Fälle 

⎢ die Varianz ist also als Mittelwert der quadrierten Abweichung zwischen den 

einzelnen Meßwerten und dem arithmetischen Mittel interpretierbar. Je weiter 

Meßwerte vom arithmetischen Mittel abweichen, je heterogener als die Verteilung, 

desto größer die Varianz. Dabei ist zu beachten, daß die Varianz in einer anderen 

Größenordnung liegt als die Ausgangswerte, da sie auf der Basis der quadrierten 

Abweichung errechnet werden. 

Bei der Standardabweichung liegen die Werte dagegen in der Größenordnung der 

Ausgangsvariablen. 

Sie ist definiert durch: Sx = Sx 2 

Sx 2 : Varianz von X 

Sx: Standardabweichung von X 

Varianz und Standardabweichung sind in besonderem Maße empfindlich gegenüber 

Ausreißern, da diese durch die Quadrierung der Abweichung die Maßzahlen stark 

beeinflussen können. 

Im bivariaten Fall, wenn es gilt, den Zusammenhang zwischen zwei Variablen zu 

beschreiben, wird oftmals als Maßzahl der Korrelationskoeffizient r verwendet. 



die Korrelationsanalyse versucht in ihrer Ursprungsform, eine lineare Beziehung 

zwischen den Markmalskombinationen der Elemente bezüglich zweier Variablen zu 

beurteilen. 

Dessen Anwendung ist an zwei Voraussetzungen geknüpft: 

• beide Variablen müssen intervallskaliert sein 

• der Zusammenhang zwischen den Variablen muß linear sein 

mögliche Werte des Korrelationskoeffizienten r 

+ 1 wenn alle Meßwerte auf einer Geraden mit positiver Steigung liegen = 

vollständig positiver Zusammenhang 

- 1 wenn alle Meßwerte auf einer Geraden mit negativer Steigung liegen = 

vollständig negativer Zusammenhang 

0 wenn kein linearer Zusammenhang zwischen den Variablen erkennbar ist = es 

kann statistisch kein korrelativer Zusammenhang zwischen den Variablen 

festgesetllt werden 

6.3. Schlüsse auf Grundgesamtheiten 

Bei der Interpretation von Stichprobenergebnissen gibt es zwei typische Arten wie 

man Schlüsse ziehen kann: 

• Schätzungen 

- hier wird versucht, auf der Basis der sich in der Stichprobe ergebenden Werte 

(z.B. Mittelwerte, Anteilswerte) Aussagen über die entsprechenden Werte in der 

Grundgesamtheit sowie über die Genauigkeit und Sicherheit dieser Schätzung zu 

machen 

• Tests 

- bei Tests trifft man Entscheidungen 

- in der Mafo werden häufig Entscheidungen über Annahme bzw. Ablehnung von 

Hypothesen, über Zusammenhänge zwischen Merkmalen (z.B. Einstellung, 

Kaufabsicht) und über Unterschiede zwischen Gruppen (z.B. Markenpräferenzen 

bei Frauen und Männern) getroffen 

6.3.1. Schätzungen 

Grundprinzip der Schätzung am Beispiel der Schätzung eines Mittelwertes 

(arithmetisches Mittel): 

- ermittelt man den Stichprobenmittelwert einer Zufallsstichprobe, so wird man 

(wahrscheinlich) einen Stichprobenmittelwert erhalten der von dem Mittelwert der 

Grundgesantheit abweicht 

- Grund für diese Abweichung ist der Stichprobenfehler 



- nimmt man mehrere Stichprobenmittelwerte verschiedener Zufallsstichproben der 

GG so werden diese Stichprobenmittelwerte entweder oberhalb oder unterhalb des 

tatsächlichen Mittelwertes der GG angeordnet sein 

⎢ die Stichprobenmittelwerte schwanken um den Mittelwert der Grundgesamtheit 

⎢ wenn man aus der GG viele verschiedene Stichproben zieht, so ergibt sich dabei 

eine durchschnittliche Abweichung der verschiedenen Stichprobenmittelwerte 

vom Mittelwert der GG von Null 

∑ der Mittelwert der Verteilung der Stichprobenmittelwerte ist gleich dem 

Mittelwert der Grundgesamtheit 

⎢ da das Ausmaß des Stichprobenfehlers im Durchschnitt gleich Null ist, spricht 

man davon, daß der Stichprobenmittelwert ein unverzerrter Schätzwert für den 

Mittelwert der GG ist 

- der Mittelwert einer Stichprobe schätzt also den wahren Wert 

- dieser Schätzwert schwankt um den Mittelwert der GG 

- da bei der Zufallsauswahl die durchschnittliche Abweichung verschiedener 

Stichprobenmittel vom wahren Mittelwert gleich Null ist (das Ausmaß des 

Stichprobenfehlers ist durchschnittlich gleich Null) gilt der 

Stichprobenmittelwert als unverzerrter Schätzwert (= nicht alles was als 

unverzerrt bezeichnet ist, ist auch fehlerfrei) 

Schätzung von Varianz und Standardabweichung 

- wird die Varianz der Stichprobe mit der üblichen Varianz-Formel errechnet, so ist 

der resultierende Wert kein unverzerrter Schätzwert für die Varianz in der 

Grundgesamtheit (d.h. die Varianz in der Stichprobe unterscheidet sich deutlich 

von der Varianz in der GG) 

- die Formel der Varianz wird daher für den Schätzwert der Varianz etwas 

korrigiert 

- den Schätzwert der Varianz, den man dann mit dieser Formel erhält ist dann zwar 

unverzerrt, weicht aber immer noch von der Varianz der GG ab 

- Grund dafür ist der Zufallsfehler 

Verteilung des Stichprobenmittelwertes 

Da sich bei mehreren unterschiedlichen Stichproben aus der gleichen GG 

verschiedene Werte für den zu schätzenden Mittelwert der GG ergeben können und 

diese verschiedenen Schätzwerte um den „wahren“ Wert schwanken interessiert es 

nun zu erfahren wie diese Werte schwanken, d.h. wie die Verteilung des 

Stichprobenmittelwertes aussieht. 



In der Regel betrachtet man in der Praxis natürlich nicht mehrere Stichproben, tut man 

dies aber, so erhält man Aufschluß über die Fehler, die man beim Schluß von 

Stichprobenergebnissen auf eine GG macht. 

© erinnere: Standardabweichung als durchschnittliche Abweichung der einzelnen Meßwerte vom Mittelwert einer Verteilung 

Neben der Verteilung der Stichprobenmittelwerte interessiert man sich auch noch für 

die Standardabweichung der Verteilung der Stichprobenmittelwerte, d.h. für die 

durchschnittliche Abweichung der Mittelwerte der einzelnen Stichproben vom 

Mittelwert der GG (= Standardfehler des Stichprobenmittelwerts). 

Ist dieser Standardfehler klein, so ist zu erwarten, daß ein einzelner 

Stichprobenmittelwert mit recht großer Wahrscheinlichkeit nur wenig vom eigentlich 

interessierenden Mittelwert der GG abweicht. 

Ist der Standardfehler dagegen groß, heißt das, daß man mit relativ großen 

Abweichungen des Stichprobenmittelwertes vom Mittelwert der GG rechnen muß. 

Deswegen ist es für Schlüsse von einer Stichprobe auf eine GG wichtig, die 

Standardabweichung der Verteilung der Stichprobenmittelwerte/Standardfehler des 

Stichprobenmittelwertes zu kennen. 

⎢ Einflußfaktoren der Standardabweichung der Verteilung des 

Stichprobenmittelwertes: 

• wenn die Standardabweichung der Meßwerte klein ist, die Meßwerte also 

relativ homogen sind, dann dürften sich die Mittelwerte verschiedener 

Stichproben aus der gleichen GG recht eng um den wahren Mittelwert gruppieren 

(und umgekehrt) 

• ein Wachstum der Stichprobengröße N führt zu einer Verkleinerung des 

Standardfehlers des Stichprobenmittelwertes, weil einzelne extreme Meßwerte, 

die in einer Stichprobe auftreten können, den Stichprobenmittelwert dann weniger 

beeinflussen. 

Normalerweise ist die Standardabweichung der Meßwerte in der GG unbekannt; 

deswegen berechnet man einen Schätzwert für die Standardabweichung der 

Verteilung des Mittelwertes. 

Konfidenzintervall 

⎢ Zentraler Grenzwertsatz der Statistik: 

• mit zunehmender Stichprobengröße nähert sich die Verteilung der 

Stichprobenmittelwerte an eine Normalverteilung an 

• von einer Stichprobengröße N = 30 an wird diese Annäherung als hinreichend eng 

angesehen 



Unter der Voraussetzung einer Normalverteilung kann ein Konfidenzintervall 

(Vertrauensbereich) festgelegt werden. 

⎢ Konfidenzintervalle sind Angaben über einen Wertebereich (mit Unter- und 

Obergrenze), innerhalb dessen ein Schätzwert auf der Grundlage des 

Stichprobenergebnisses und bestimmter Verteilungsannahmen mit einer ebenfalls 

anzugebenden Wahrscheinlichkeit liegt. 

Annahme: Normalverteilung der Stichprobenmittelwerte 

- mit dem Wissen über die Eigenschaften der Normalverteilung kann man angeben, 

daß etwa 68% aller Stichprobenmittelwerte in einem Intervall liegen werden, daß 

sich von der Untergrenze (Mittelwert der GG – Standardabweichung) bis zur 

Obergrenze (Mittelwert der GG + Standardabweichung) erstreckt, das also mit der 

Spannweite 2 x Standardabweichung um den Mittelwert der GG angeordnet ist 

- die Angabe eines solchen Intervalls ist aber noch mit einer recht großen 

Irrtumswahrscheinlichkeit behaftet 

- wählt man das Intervall breiter, dann ist natürlich die Wahrscheinlichkeit, daß 

dieses den Stichprobenmittelwert umschließt entsprechend größer und die 

Irrtumswahrscheinlichkeit sinkt 

- zu den Eigenschaften der Normalverteilung gehört es, daß 95% aller Werte in 

einem Bereich liegen, der in beiden Richtungen um das 1.96-fache vom 

Mittelwert abweicht. 

- man kann also von dem Stichprobenmittelwert sagen, daß er mit einer 

Sicherheitswahrscheinlichkeit von 95% in einem Intervall von Mittelwert der GG 

– 1.96 bis Mittelwert der GG + 1.96 liegt (=Konfidenzintervall) 

- Gegenstück zur Sicherheitswahrscheinlichkeit = Irrtumswahrscheinlichkeit: 1 – 

Sicherheitswahrscheinlichkeit 

- ABER: in der Realität ist der Mittelwert der GG nicht bekannt 

- daher ist es notwendig auf Basis des Stichprobenmittelwertes ein 

Konfidenzintervall für den Mittelwert der GG zu bestimmen 

- durch Umformung erhält man aus der obigen Ungleichung das gewünschte 

Konfidenzintervall, welches besagt, daß in dem Bereich der vom Mittelwert - 1.96 

bis Mittelwert + 1.96 reicht mit einer Sicherheitswahrscheinlichkeit von 0.95 (in 

95% der Fälle, in denen eine solche Stichprobe gezogen wird) der gesuchte 

Mittelwert der Grundgesamtheit liegt. 

- das Konfidenzintervall kann für verschiedene gewünschte 

Sicherheitswahrscheinlichkeiten erstellt werden (>> dann ändert sich der Faktor 

mit dem die Standardabweichung multipliziert wird; hier 1.96) 



⎢ Dieses Grundprinzip der Schätzung von Maßzahlen auf der Basis von Stichproben 

läßt sich natürlich auch auf andere Parameter als den Mittelwert übertragen 

Wichtige Aussagen zu den Konfidenzintervallen: 

• bei einem Konfidenzintervall wird die Angabe eines Wertebereichs mit einer 

Wahrscheinlichkeit dafür, daß ein gesuchter Wert von diesem Intervall 

umschlossen wird, verbunden 

• mit der Vergrößerung des Konfidenzintervalls (also mit der Verringerung der 

Genauigkeit der Aussagen) steigt die Sicherheitswahrscheinlichkeit entsprechend 

(und umgekehrt) 

• bei gegebener Sicherheitswahrscheinlichkeit und gegebener Standardabweichung 

der Meßwerte in der GG wird das Konfidenzintervall enger (steigende 

Genauigkeit) bei Vergrößerung der Stichprobe N 

• bei gegebener Sicherheitswahrscheinlichkeit und gegebener Stichprobengröße 

wird das Konfidenzintervall bei geringerer Standardabweichung (größere 

Homogenität) der Meßwerte enger (genauer) 

6.3.2. Tests 

⎢ Kontingenztabellen (Kreuztabellen) 

In der Kontingenztabelle werden Meßergebnisse dargestellt, man findet die absoluten 

und relativen Häufigkeiten der möglichen Kombinationen sowie Spalten- und 

Zeilensummen 

Bei der Interpretation solch einer Tabelle geht es immer darum, Verteilungen 

miteinander zu vergleichen 

Man untersucht die Häufigkeit der verschiedenen Kombinationen darauf, ob sie einen 

vermuteten Zusammenhang der Markmale bestätigen, d.h. man vergleicht die 

Verteilung der gemessenen Werte. 

Spiegeln diese die Spalten- und Zeilensummen wieder, so ist auf keinen 

Zusammenhang zu schließen; weichen sie aber davon ab, so scheinen bestimmte 

Ausprägungen eines Merkmals auf die Ausprägung des anderen Merkmals in 

Zusammenhang zu stehen, so kann eine Hypothese bestätigt werden 

Welche Verteilungen miteinander verglichen werden, hängt davon ab welche Art von 

Aussagen gemacht werden sollen, genauer gesagt von der Art der bezüglich der 

Merkmale unterstellten Abhängigkeiten 

(Frage: welches Merkmal hängt von welchem ab?? Beantwortung nicht immer 

einfach: Werbeetat vom Marktanteil oder andersherum) 

Hat man nun eine Hypothese bezüglich gewisser Unterschiede verschiedener 

Merkmale aufgestellt, so stellt sich die Frage, ob die Ergebnisse in der Tabelle diese 

Hypothese bestätigen weil tatsächlich systematische Unterschiede zwischen den 



Merkmalen vorliegen oder weil die Unterschiede auf den Stichprobenfehler 

zurückzuführen sind. 

Man steht also vor der Entscheidung zwischen zwei Hypothesen: systematische 

Unterschiede oder Unterschiede, die durch Stichprobenfehler zu erklären sind 

⎢ statistische Tests sind Hilfsmittel, um derartige Entscheidungen in einer 

begründeten und formal festgelegten Weise zu treffen 

∑ Chi 2 -Test 

- kann als Anpassungstest oder als Test auf Unabhängigkeitstest 

- Anwendungsvoraussetzung: Nominalskalierung 

- gängigste Anwendung in der Mafo: Analyse von Kontingenztabellen 

- Frage: Überprüfung ob ein festgestellter Zusammenhang systematisch ist oder aus 

dem Stichprobenfehler resultiert, d.h. sind die Variablen unabhängig oder 

abhängig voneinander? 

Grundgedanke des Chi 2 -Test: 

Man vergleicht eine gegebene Häufigkeitsverteilung in einer Tabelle mit einer 

Häufigkeitsverteilung die zustande gekommen wäre, wenn zwischen den betrachteten 

Merkmalen Unabhängigkeit vorläge. 

∑ man überlegt sich also, wie die Häufigkeitsverteilungen aussehen müßten, 

wenn eine (perfekte) Unabhängigkeit zwischen den Merkmalen bestünde 

Diese Tabelle der unter der Annahme der Unabhängigkeit erwarteten Häufigkeiten 

erhält man dadurch, indem man die (erwarteten) Besetzungen der einzelnen Felder 

aus den relativen Häufigkeiten in den Randverteilungen und der Stichprobengröße 

errechnet 

dann betrachtet man für jedes Feld der Tabelle die Abweichungen zwischen 

beobachteten und erwarteten Häufigkeiten. 

Wenn diese Abweichungen insgesamt, d.h. die Summe der Abweichungen über alle 

Felder groß sind, dann entscheidet man sich für die Hypothese der Abhängigkeit und 

umgekehrt. 

Man benötigt eine Maßzahl, in der die genannten Abweichungen für eine ganze 

Tabelle zusammengefaßt werden, um die Entscheidung über die Annahme einer 

Hypothese zu treffen. Diese Maßzahl heißt Chi 2 und hat folgende Form: 

Chi 2 = Σ Σ ( beobachtete Häufigkeit in Feld ij – erwartete Häufigkeit in Feld ij) 2 

erwartete Häufigkeit in Feld ij 



Chi 2 weicht von der Idee, die Summe der Abweichungen in den einzelnen 

Tabellenfeldern als Maßzahl zu verwenden in 2 Aspekten ab: 

• es wird als Quadrat der Abweichung verwendet 

andernfalls würden sich positive und negative Abweichungen ausgleichen 

• die Abweichungen werden hinsichtlich der erwarteten Häufigkeiten normiert 

das liegt daran, daß z.B. eine Abweichung von 20 bei einer erwarteten 

Abweichung von 50 einen anderen Stellenwert hat als bei einer erwarteten 

Häufigkeit von 1000. 

Hat man dann einen Chi 2 -Wert, dann muß man noch beurteilen können ob dieser Wert 

als hoch oder niedrig im Hinblick auf die Aussagen eines Zusammenhangs zwischen 

betrachteten Merkmalen angesehen wird. 

Der Maßstab dafür ist eine Verteilung, die angibt, mit welchen Wahrscheinlichkeiten 

verschiedene Chi 2 –Werte zu erwarten sind, wenn Unabhängigkeit der Merkmale in 

der GG vorliegt. 

Im Idealfall müßte der Chi 2 –Wert unter dieser Voraussetzung Null sein. 

Wenn man Stichproben aus einer solchen GG zieht, muß man auch beim Chi 2 –Wert 

aufgrund des Stichprobenfehlers mit Abweichungen vom „Idealwert“ Null rechnen. 

Kleine Abweichungen treten häufig auf (haben eine relativ hohe Wahrscheinlichkeit), 

große Abweichungen treten selten auf. 

Die Wahrscheinlichkeitsverteilung (die Chi 2 –Verteilung) ist der Maßstab für die 

Beurteilung eines aufgetretenen Chi 2 –Wertes. 

Wenn man feststellt, daß der Wert in einer Größenordnung liegt, die mit großer 

Wahrscheinlichkeit wegen des Stichprobenfehlers auch bei vollständiger 

Unabhängigkeit der Merkmal zu erwarten ist, lehnt man die Hypothese eines 

systematischen Zusammenhangs ab. 

Bei einem relativ großen Chi 2 –Wert ist es recht unwahrscheinlich, daß er bei in der 

GG vorhandener Unabhängigkeit durch Zufall zustande gekommen ist. Man 

entscheidet sich deshalb in diesem Fall für die Annahme der Hypothese eines 

systematischen Zusammenhangs zwischen den Merkmalen. 

Bei größeren Tabellen muß man mit einem größeren Chi 2 –Wert rechnen (= Zahl der 

Freiheitsgrade) = (Spaltenzahl – 1) x (Zeilenzahl – 1) 

⎢ Vorgehensweise 

ℵ Berechnung einer Maßzahl (Index-Wert) für die Abweichung der 

beobachteten Häufigkeiten von den bei Unabhängigkeit der Merkmale zu 

erwarteten Häufigkeit 



ℑ Vergleich der Maßzahl mit einer Wahrscheinlichkeitsverteilung, die angibt, 

wie groß die Wahrscheinlichkeit dafür ist, daß ein bestimmter Chi 2 –Wert in 

der Stichprobe zufällig zustande kommt, obwohl in der GG Unabhängigkeit 

der Merkmale vorliegt 

ℜ Entscheidung 

• wenn die Wahrscheinlichkeit für ein zufälliges Auftreten des errechneten 

oder eines größeren Chi 2 –Wertes (Index-Wertes) gering ist (kleiner als das 

vorgegebene Signifikanzniveau) wird die Hypothese der Unabhängigkeit 

verworfen (>> systematischer Zusammenhang zwischen den 

Merkmalen/Variablen) 

• wenn die Wahrscheinlichkeit für ein zufälliges Auftreten des errechneten 

oder eines größeren Chi 2 –Wertes groß ist (größer als das 

Signifikanzniveau), wird die Hypothese der Unabhängigkeit beibehalten 

(>> kein systematischer Zusammenhang zwischen den Merkmalen) 

Allgemeine Vorgehensweise bei statistischen Tests: 

Die Anwendung statistischer Tests setzt immer die folgende Vorgehensweise voraus; 

Abweichung davon führen zu sinnlosen Pseudo-Ergebnissen 

1. Aufstellung einer überschaubaren Zahl begründeter Hypothesen 

2. Überprüfung dieser Hypothesen anhand des vorliegenden Datenmaterials 

3. Entscheidung über Annahme oder Ablehnung der Hypothesen 



6.4. Multivariate Analyseverfahren 

Die bivariaten Verfahren verlieren immer mehr an Bedeutung, da z.B. die 

Beschreibung der Entwicklung von Marktanteilen nur auf Basis einer Variablen heute 

kaum noch Sinn macht. Die Komplexität der Phänomene im Marketing zwingt dazu 

immer mehr Variablen zu berücksichtigen. 

Bei den multivariaten Verfahren unterscheidet man die Dependenzanalyse und die 

Interdependenzanalyse, je nachdem ob Abhängigkeit (Dependenz) oder 

wechselseitige Beziehungen der Variablen (Interdependenz) untersucht werden. 

Während man bei der Interdependenzanalyse die Variablenmenge nicht aufteilt, 

unterscheidet man bei der Dependenzanalyse zwischen sog. abhängigen und 

unabhängigen Variablen. Man geht also davon aus, daß eine oder mehrere 

unabhängige Variablen eine oder mehrere abhängige Variablen beeinflussen. 

⎢ Verfahren der Dependenzanalyse 

Voraussetzung zur Anwendung von Verfahren der Dependenzanalyse ist ein 

vermuteter Kausalzusammenhang zwischen den Variablen; man kann also bereits 

sagen, welche der zu untersuchenden Variablen auf andere einwirken bzw. man kann 

die Variablen bereits in abhängige und unabhängige Variablen einteilen. 

Meßniveaus der abhängigen 

Variablen 

qualitativ 

(nominal, 

ordinal 

quantitativ 

(intervall, 

ratio) 

⊇ Kontingenzanalyse ® siehe 6.3. 

⊄ Regressionsanalyse 

Meßniveaus der unabhängigen Variablen 

qualitativ (nominal, ordinal) quantitativ (intervall, ratio) 

nicht metrisch metrisch 

Kontingenzanalyse Diskriminanzanalyse 

Varianzanalyse Regressionsanalyse 

- Prüfung der Beziehung zwischen einer abhängig metrisch skalierten und 

einer/mehreren unabhängigen ebenfalls metrisch skalierten Variablen 



- verbreitetste Anwendung des linearen Modells 

- 3 Voraussetzungen der Regressionsanalyse 

• es handelt sich um ein Verfahren der Dependenzanalyse, bei dem 

substanzwissenschaftlich entschieden werden muß, welche Variable als die 

abhängige angesehen wird und welche Variable als unabhängige (oder 

erklärende) Variablen behandelt werden 

• alle (abhängige und unabhängige) Variablen müssen mindestens 

intervallskaliert sein (Ausnahme: Dummy-Regression) 

• die Art des untersuchten Zusammenhangs ist linear 

- die Regressionsanalyse wird überall dort eingesetzt, wo Richtung und Stärke des 

Zusammenhangs zwischen mehreren Variablen ermittelt werden sollen 

⎣ prinzipiell geht es darum, eine abhängige Variable durch eine oder mehrere 

unabhängige Variablen zu erklären 

Beispiel: Meßwerte über Werbebudgets und Marktanteile der beworbenen Produkte 

Marktwert im letzten 

Jahr in Prozent 

kumuliertes Werbebudget über fünf Jahre 

- wichtige Fragen: 

- Stärke des Zusammenhangs 

- Art des Zusammenhangs 

- Übertragung der Ergebnisse auf andere Situationen 

- Sicherheit und Genauigkeit der Aussagen 

Aufgabe der Regressionsanalyse besteht 

nun darin, eine Gerade oder Kurve durch 

die Punktwolke zu legen und den 

Funktionsverlauf (= Zusammenhang zw. 

der abhängigen und unabhängigen 

Variablen) durch eine mathematische 

Funktion zu beschreiben 

- Anwendungsbereiche der Regressionsanalyse 

- Ursachenanalyse 

- wie stark ist der Einfluß der unabhängigen Variablen auf die abhängige 

Variable? (wirken sich Preisänderungen oder Änderungen des 

Werbebudgets stärker auf den Marktanteil aus) 

- Wirkungsprognosen 



- wie verändert sich die abhängige Variable bei einer Änderung der 

unabhängigen Variablen? (welchen Marktanteil erreicht man den 

Außendiensteinsatz um 20% steigert?) 

- Zeitreihenanalyse 

- wie verändert sich eine abhängige Variable im Zeitablauf und somit ceteris 

paribus auch in der Zukunft (wie entwickelt sich der Weltmarktpreis für 

Baumwolle in den nächsten 6 Monaten?) 

Grundprinzip der linearen Regression 

1. Formulierung des Modells 

2. Schätzung der Regressionsfunktion 

Bei der linearen Regression versucht man eine lineare Funktion (Regressionsgerade) 

zu bestimmen, die den zwischen diesen Variablen bestehenden Zusammenhang am 

besten wiedergibt 

y = bo + b1x 

y: Schätzwert der unabhängigen Variablen 

x: unabhängige Variable 

bo: Parameter (konstantes Glied) 

b1: Parameter (Steigung) 

Zur Bestimmung der Geraden verwendet man dabei die Summe der quadrierten 

Abweichungen zwischen den beobachteten Werten der Variablen und den auf der 

Regressionsgerade liegenden Werten (Methode der kleinsten Quadrate) 

Deren Grundidee besteht darin, daß man die Regressionsgerade so durch die 

von den Meßwerten bestimmte Punktewolke legt, daß die Abweichungen 

zwischen geschätzten Werten y und den beobachteten Werten y minimal 

werden (die Regressionsgerade soll die Daten möglichst gut beschreiben) 

Bei der „kleinste Quadrate-Schätzung“ werden allerdings nicht die 

Abweichungen zwischen geschätzten und beobachteten Werten betrachtet, 

sondern die quadrierten Abweichungen, da sich sonst positive und negative 

Abweichungen aufheben würden 

Die Aussagekraft der Geraden hinsichtlich der Beschreibung der verwendeten Daten 

(der Stichprobenergebnisse), d.h. praktisch inwieweit die Gerade mit den 

tatsächlichen Daten übereinstimmt, wird durch das Bestimmtheitsmaß r-Quadrat 

(erklärte Varianz : Gesamtvarianz) angegeben 

es ergibt sich aus dem Verhältnis: 

• der Abweichungen (Differenzen) der durch die Gerade geschätzten Werte der 

abhängigen Variablen (y geschätzt) vom Mittelwert der Stichprobe (erklärte 

Varianz) zu 

• den Abweichungen der beobachteten Werte von diesem Mittelwert 

(Gesamtvarianz) 



Je geringer der Unterschied zwischen den beiden Differenzen ist (d.h. das Verhältnis, 

der Wert des Bruches geht also gegen 1) desto besser werden die beobachteten Werte 

durch die Regerssionsgerade erklärt 

3. Prüfung der Regressionsfunktion 

Ob der Zusammenhang zwischen abhängiger und unabhängiger Variablen tatsächlich 

systematisch, d.h. nicht zufällig ist kann mittels eines F-Test überprüft werden 

Wenn dieser Test nicht zum Verwerfen des ganzen Ansatzes geführt hat, werden die 

einzelnen Regressionskoeffizienten mit einem t-Test überprüft 

- man testet, wie weit der Betrag der Regressionskoeffizienten der Stichprobe von 

dem Betrag des Regeressionskoeffizienten der GG abweichen kann, dazu wird ein 

Konfidenzintervall entwickelt 

- je größer das Konfidenzintervall ist, desto unsicherer ist die Schätzung der 

Steigerung der Regressionsgeraden in der GG, mit anderen Worten, desto 

unzuverlässiger ist die gefundene Regressionsfunktion bezüglich dieses 

Parameters 

Ergebnis: bei als annehmbar getesteter Regressionsbeziehung mit hohem Anteil 

erklärter Varianz spricht vieles dafür, diese Beziehung auch zu Prognosezwecken zu 

nutzen (z.B. mit x = Zeit, d.h. die Entwicklung einer abhängigen Variablen für 

zukünftige Zeitperioden) 

⊂ Varianzanalyse 

ebenfalls wie bei der Regressionsanalyse handelt es sich bei der Varianzanalyse um 

ein lineares Modell; man muß auch zwischen abhängiger und unabhängiger Variable 

unterscheiden, es besteht aber ein wesentlicher Unterschied: 

⎢ die abhängige Variable muß mindestens intervallskaliert sein, bei der 

unabhängigen genügt aber ein nominales Meßniveau. 

Deswegen eignet sich die Varianzanalyse besonders zum Vergleich zwischen 

Gruppen (Gruppenzugehörigkeit als nominalskaliertes Merkmal), wodurch sich 

wiederum deren Anwendung zur Auswertung von Experimenten erklärt, wo es ja 

meist darum geht, Vergleiche zwischen Meßwerten aus Versuchs- und 

Kontrollgruppen vorzunehmen (die nicht-metrisch skalierten unabhängigen Variablen 

geben die experimentellen Einwirkungen wieder). 

Die Varianzanalyse untersucht die Streuungen (Varianzen) für die die Ausprägungen 

der unabhängigen Variablen um deren einzelne Mittelwerte. 

Der Abstand von diesen Mittelwerten der Merkmalsausprägungen zum 

Gesamtmittelwert über alle Elemente wird erklärte Abweichung genannt, der Abstand 

jedes einzelnen Elements zu diesen Mittelwerten wird nicht erklärte Abweichung 

genannt. 

Auch bei der Varianzanalyse wird analog zur Regressionsanalyse in erklärte und 

unerklärte Varianz der abhängigen (intervallskalierten) Variablen unterschieden. Der 

Einfluß der unabhängigen Variablen (Gruppenzugehörigkeit) wird anhand der 

Relation zwischen erklärter Varianz und unerklärter Varianz beurteilt. 



⊆ Diskriminanzanalyse 

Bei der Diskriminanzanalyse wird für die unabhängigen Variablen Intervallskalierung 

und für die abhängigen Variablen lediglich Nominalskalierung vorausgesetzt. 

Während man bei der Varianzanalyse untersucht, ob die Zugehörigkeit zu einer 

Gruppe Auswirkungen auf eine abhängige Variable hat, versucht man bei der 

Diskriminanzanalyse festzustellen, mit welchen (metrischen) unabhängigen Variablen 

man die Zugehörigkeit zu einer Gruppe erklären kann. 

⎢ Verfahren der Interdependenzanalysen 

Bei den „struktur-entdeckenden“ Verfahren der Interdependenzanalyse besteht vorab 

keinerlei Vorstellung über Zusammenhänge zwischen den Variablen. Daher kann 

auch nicht zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen unterschieden werden. 

⊇ Faktorenanalyse 

Die Faktorenanalyse ist ein Verfahren, das hauptsächlich zur Datenreduktion dient. 

Voraussetzung für die Anwendung sind intervallskalierte Daten. 

Wenn Daten stark korreliert sind, dann kann man versuchen, anstelle einer größeren 

Zahl von Variablen eine deutlich kleinere Zahl von Faktoren zu identifizieren, die bei 

Inkaufnahme einer gewissen Ungenauigkeit den Datensatz weitgehend beschreiben. 

⊄ Multidimensionale Skalierung (MDS) 

Bei diesem Verfahren werden Objekte als Punkte in einem möglichst 

zwidimensionalen Raum derartig zu positionieren versucht, daß eine geometrische 

Ähnlichkeit der Objekte wiedergegeben wird. 

⊂ Clusteranalyse 

Hier handelt es sich um ein Verfahren, bei dem ähnliche Objekte zu Gruppen 

zusammengefaßt werden sollen. 

Die Elemente in einer Gruppe sollen möglichst homogen sein, während die 

Unterschiede zwischen den Gruppen möglichst hoch sein sollen. 

Ein typisches Anwendungsbeispiel im Marketing ist die Marktsegmentierung 

⊆ Conjoint-Analyse 

Versucht, die Strukturen zwischen den Merkmalsausprägungen verschiedener 

Variablen zu analysieren und in eine Reihenfolge zu bringen. 

Grundlage hierfür ist, daß der Proband die Möglichkeit hatte, verschiedene 

Ausprägungen unterschiedlicher Variablen in eine Reihenfolge zu bringen.

Marktforschung - aurivoir.de

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