Herzlich Willkommen zur Übung Nummer 2 im Rahmen der Vorlesung Marktforschung.
Heute geht es um Anova in Analysis of Variance oder Varianceanalyse
. Und lineare Regressionen, zwei relativ erwandte statistische Verfahren,
die wir uns heute mit Starter anschauen werden.
Wir haben schon eine kleine Einführung genossen in Starter.
Heute ist die Hannover und Regressionsanalyse dran und wir freuen uns
schon auf die etwas komplizierteren statistischen Verfahren, die später noch drankommen.
Eine gedankliche Einordnung bezüglich Anova und Regression.
Wir haben metrische abhängige Variablen und wir haben unabhängige Variablen,
also unabhängige Variablen, die auf die abhängige Variable einwirken.
Und diese UVs, unabhängigen Variablen können kategorial oder hinterweiskaliert sein,
sind sie eher kategorial, assoziiert man diesen Test mit einer Hannover,
sind sie eher Intervall skaliert, dann mit einer Regission.
Es gibt natürlich auch noch den Mix,
die sogenannte Ann-Kova, die wir auch noch kennenlernen,
die hat kategoriale und intervallskalierte, unabhängige Variablen.
Weiterhin gibt es noch den Fall, dass man eine abhängige
Variable hat, das ist eine einfaktoriale Hannover.
Oder auch mehrere abhängige Variablen,
in denen Fall werden wir uns heute nicht anschauen,
dann nimmt man das Multiple Hannover oder Manova
Hier ist einmal schematisch das Prinzip der Hannover abgebildet.
Wir haben einen Faktor K, der Faktor Cast,
zum Beispiel das Werbemittel. Und der Faktor Cast in drei
Stufen aufgeteilt, Fernsehwerbung, Internetwerbung, Printwerbung.
Und dieser Faktor wirkt auf eine abhängige Variable.
Das Y, was die Werbemittelwirkung ist. Unabhängig davon,
wie sie jetzt gemessen ist. Und wir haben hier die
beiden Begriffe erklärte Abweichungen, nicht erklärte Erweichungen.
Die ergeben sich daraus, dass man hier
ein Gesamtmittel der Werbemittelwirkung errechnen kann über die Faktorstufen hinweg
Und wenn man die Faktorstufenmittelwerte hernimmt, Y1, ist ein Faktorstufenmittelwert.
Dann ist die erklärte Abweichung, die Abweichung zwischen Y1 von dem Gesamtmittel.
Und die nicht erklärte Abweichung ist die Differenz zwischen dem Faktorstufen
Mittel XL1 Strich. Und einem individuellen Messpunkt von der Person I.
Hier ist die Faktorstufe 1. Und die Person I hat es
beantwortet. Und alles, was davon abweicht,
ist praktisch der Error-Term oder der Fehler-Term oder das Residuum
Wie kann man das bei jeder Faktorstufe hier sehen? Man kann das natürlich auch in einem linearen Zusammenhang zusammenpacken,
in einer Formel, die abhängige Variable in der Kategorie K,
in der Kategorie K, an der Person I,
ergibt sich aus Müh, dem mittleren Erwartungswert,
was hier des Y-Striches, plus dem AK, dem Effekt der Kartenstapel,
der Kartenfaktorstufe, das heißt 4, das Y-1,
Y-2, Y-3 ist, mit dem Strich drüber,
plus dem Federtherm, was die nicht erklärten Erweichungen sind,
also die Unterschiede zwischen der Faktorstufenmittel und dem individuellen Messpunkt.
Das sind die Störvariablen
So, wir haben grundlegende Annahmen einer Anova.
Und die sagen, dass der Fehlerterm normal verteilt ist und
dann Mittelwertung null hat. Und wir denken also,
dass der Fehlerterm dieser Unterschied zwischen Faktor Stufenmittel und individuellem Messpunkt,
jetzt nicht nur bei einer Person,
sondern bei vielen Personen immer normal verteilt um null ist.
Wir glauben auch, dass der Fehlerterm unabhängig von der Kategorie
von X ist. Also hier in der Kategorie von XSIRK
. Unabhängig von K wird dieser Fehlerterm immer gleich bleiben.
Da wird immer die gleichen Lage und Varianzmaße haben
Und wir glauben auch, dass die Federtherme unkorrigiert sind.
Das heißt, viele Therme beeinflussen sich nicht gegenseitig,
sonst hätten wir eine Autokorrelation oder ähnliches.
Und alle Verletzungen, dieser Grund dann Namen, die können
den sogenannten erfährt, also die Prüfstatistik, stark verzerren.
So, jetzt sind wir aus der Vorlesung heraus
wieder abgeholt und können mal konkret mit Starter rechnen.
Dazu habe ich mal einen Datensatz geöffnet,
den wir bereits kennen, den Wom-Datensatz, What of Mouth.
Und uns interessieren ja mittlerweile Die Facetten, einen Überblick über die Personen,
die das beantwortet haben, haben ja schon bekommen.
Die Emo, die WOM-Facetten, die mit Word of Mouth-Facetten,
die sind hier im unteren Teil der Variablenliste.
Und ganz besonders interessiert mich heute die Emotionalität. Die wurde
mit fünf Items gemessen. Und deswegen generiere ich erstmal mit
dem Befehl Generate. Eine WOM-Emo-Variable, die diese fünf Messungen zusammenfasst.
Sodass wir nicht alles über fünf Items rechnen müssen, sondern über ein Gesamtmesskonstrukt.
WOM-Emotionalität. Dazu lade ich diese fünf, diese fünf Items hier rein,
verknüffe sie additiv und teile sie durch fünf.
Das heißt, ich mache einfach einen Mittelwert. Bom Emo,
Bom Emo müsste jetzt hier unten in der Variablenliste auftauchen.
Genau da ist es. Und meine Hypothese, die ich jetzt testen müsste,
geht natürlich auf eine kategoriale Variable zurück, nämlich die Variable Produktkategorie.
Und ich glaube, meine Hypothese ist,
dass sich die Emotionalität des Weiterempfehlungsverhaltens aufgrund der Produktkategorie ändert.
Das möchte ich jetzt prüfen, indem ich Statistiks anklicke.
Und hier Berlinia Models, Hannover,
Manuver aufmachen und einfach eine kleine One-Waren-Over-Ave, ne?
Die Response-Variable, die unsere Probanden beantwortet haben,
die wir jetzt auch gerade berechnet haben,
ist über Emo und die Faktor-Variable, ist die Produktkategorie-Nummer.
Elf und Wades brauchen wir erstmal nicht.
Wir drücken auf okay und gucken. Aha. Jetzt fällt
sofort auf. Dieses Modell ist auf jeden Fall signifikant.
Wir haben noch hier die Prüfstatistik, signifikant deswegen,
weil die Irrtumswahrscheinlichkeit unter fünf Prozent liegt
Sondern wir können hier noch Details anschauen, wie die Feder gerade
und die Samuel Squares. Ja. Jetzt wissen wir aber
noch nicht, wie, wo kommt der Unterschied her?
Wir wissen nur, da ist ein signifikanter Unterschied,
wissen aber nicht, wo der Unterschied herkommt.
Deswegen werden wir jetzt gleich noch mal das Ganze machen,
mit Statistics, Linie mal als Intulated Anover, Manuver,
One Way. Und wir sehen hier direkt unter dem,
was wir vorhin gemacht haben, Resports and Zeigther,
weil ja,
da gibt es den Multic und Parison Test
Multiple comparison tests. Und ich werde jetzt einfach mal hier
Zduck nehmen und kann auch jeden anderen nehmen.
Das ist im Großen und Ganzen irrelevant. Und wir werden
es hier submitten. Und leider ist die Tabelle jetzt geteilt.
Aber wir kriegen neben dem Ergebnis, dass das Modell signifikant ist,
dass da also ein signifikanter Unterschied drinsteckt.
Jetzt auch noch eine Einzelvergleichstabelle. Hier sind die Ausprägungen der Produktkategorie
gegeneinander gesetzt. Hier drin stehen dann praktisch immer die Unterschiede der Emotionalität.
Das heißt, Nahrungsmittel und technische Geräte unterscheiden sich minus 0,5
im Wom und das ist signifikant, das Signifikantniveau steht hier drunter, die Irrsumswahrscheinlichkeit.
Wenn wir die Tabelle jetzt einfach mal durchgehen,
dann sehen wir, dass hier einer einzeln vergleichen,
einzeln vergleichssignifikantes Nahrungsmittel und Telekommunikation ist auch signifikant, nicht,
nicht, nicht, nicht, nicht.
Auch signifikant? Nein, nein, der ist ganz knapp signifikant,
zwischen technische Geräte und Körperpflege und ansonsten sehe ich hier nichts Signifikantes.
Gut, wir wissen, dass die Signifikant des Gesamtmodells Jetzt hier von 1,
2, 3, 4 Einzelvergleichen, Herr Ruth.
Das können wir jetzt aufgrund unserer Einzelvergleiche sagen. Jetzt können
wir das noch ganz kurz in deinem Boxblot visuell veranschaulichen,
damit man das nicht in Tabellenform präsentieren muss.
Und unsere Variable ist die Bom-Emo-Variable, die wir darstellen möchten.
Und wir möchten diese in verschiedenen Kategorien darstellen.
Nämlich in unseren Produktkategorien. Dauert jetzt ein bisschen.
Und dann haben wir die Darstellung Bom-Emo,
abhängige Variable gegen unsere unabhängigen Variablen,
mit Boxplatz
Ist jetzt relativ unübersichtlich. Deswegen gucken wir mal hier,
wie wir die Ausprägungen des Faktors besser darstellen können.
Dazu gehen wir hier mal auf Scan Access, ne,
Group Access, Group Access und hier ist das Label Engel
horizontal und wir stellen das mal auf 45 Grad.
Und jetzt können wir es auch lesen. Jetzt könnten wir
das abspeichern und schön in einem Dokument zur Dokumentation abspeichern.
Ich wollte es euch nur zeigen,
dass es die Möglichkeit gibt, sowas zu visualisieren.
Deswegen speichern wir das jetzt nicht
Wir haben jetzt gerade eine relativ simple Anova gemacht mit einer abhängigen Variablen.
Hier ist die eine abhängige Variable. Und eine unabhängige Mariablen.
Jetzt interessiert uns aber neben der Produktkategorie noch andere Variablen,
zum Beispiel das Alter und das Geschlecht,
ob die einen Einfluss haben auf irgendeine Wamfacette,
den wir jetzt gleich mal testen.
Und wenn man sowas testen möchte,
dann muss man eine Anova machen. Also keine One-Way-Anova,
sondern eine richtige Hannover,
wir gehen deswegen wieder auf an Nova
Wir gehen einfach auf die Analysis Avarians in Co-Varians.
Und wir haben hier die Dependent Variable, bei der ich
mir jetzt einfach mal warm reaktiv, warm Rehak aussuche.
Das habe ich schon was vorbereitet, die Variable.
Und jetzt kann man hier ein Modell spezifizieren. Und ich
werde hier einfach mal das Alter und das Geschlecht identifizieren.
Repeated Majors haben wir nicht. Den Rest brauchen wir erstmal
nicht. Ich übergebe an das Kommandozentrum und wir gucken mal,
was rauskommt. Wir sehen hier unseren Befehl,
den wir eingegeben haben
Wir sehen hier unser, äh, unsere Varianzaufklärung,
die äußerst gering ist.
Nichtsdestotrotz, oder nee, das Modell ist gar nicht signifikant.
Das ist knapp an der Signifikanz vorbei. Wir sehen aber,
dass Alter dennoch einen gewissen Einfluss hat auf die Reaktivität.
Und wir möchten gerne wissen, was für einen Einfluss,
beziehungsweise wie der Einfluss aussieht.
Dazu geben wir unserem Kommandofenster Contrast ein.
Alter, Geschlecht. Und dann die Option Effekts
Hier sehen wir nochmal die Effekte der Hannover. Und hier
sehen wir jetzt auch die einzelnen Kontraste zwischen 3, 4,
5, 6 und Base bei Alter. Das heißt,
die Ausregung 2 bei Alter ist die Base und Geschlecht 1 beziehungsweise 1,
ich weiß nicht, was es ist, wenn nicht weiblich,
egal, 2 versus Base ist dann hier der Contrast.
Und wir sehen auch hier einzelne Signifikanzwerte. Und bei Alltag
kommt der Kontrast auf jeden Fall zwischen dem Vergleich 3 versus Base,
also der Altersgruppe 2 und das ist auf jeden Fall
die jüngeren Altersgruppen
Schon 16 und 20 und 21 und 25. Da besteht der
signifikante Unterschied in der Reaktivität. Und zwar ist er negativ. Das heißt,
je jünger ich bin, desto weniger reaktiv empfehle ich weiter.
Wir wollen das jetzt noch mal genauer angucken.
Die Altersunterschiede. Und dazu tabulieren wir einfach mal Alter.
Alter. Und in der Tabelle von Alter sollte die Summe von Wom,
Hereaktiv, Reakt, habe ich das, glaube ich,
genannt, muss ich noch mal kurz gucken.
Ja, Reakt drinstehen. Und jetzt sehen wir genau die Mittelwerte von
Wom Reac. Reaktiv, das reaktive Weiterempfehlungsverhalten. Wir sehen,
dass hier der Mittel von 3,6 im Vergleich zu 3,4,
also 3 vs. 2, das hier ist 2,
das ist 3, dass das die Signifikanz ausmacht.
Ja, 3,4 ist signifikant geringer in der Reaktivität als
Gut, wir können das Ganze jetzt auch noch mit Interaktionseffekten testen.
Dazu gehen wir noch mal auf Stitt-Thistics.
Linia Models and Related, Anova Manova, Analysis of Variance.
Ah, das ist schon offen wahrscheinlich.
Ja, da ist es. Und jetzt können wir das
hier weiter spezifizieren. Wir können auf die drei Punkte gehen,
die hinter dem Modell Jobdown stehen, ficken das an und sagen,
wir wollen ein Two-Way-Full-Factoria.
Dann zeigt es uns hier Variablen an
und wir haben mit Geschlecht und Alter gerechnet
Die Basis setzen wir Default, dann sucht er sich
irgendeine Basis aus, von Geschlecht und Alter.
Und wir ändern das zu unserer variablen Liste. Klingt auch
okay. Und es hat mitten. Dann gucken wir uns
dieses Modell an in der Varianzaufklärung. Nicht viel besser,
also immer noch sehr gering bei einem Prozent ungefähr.
Und wir sehen, dass das Alter signifikant ist.
Die Interaktion zwischen Geschlecht und Alter nicht mehr. Das heißt,
es ist wirklich nur das Alter,
was da einen Unterschied zwischen der Reaktion,
zwischen dem reaktiven Weiterempfehlungsverhalten macht und nicht das Geschlecht.
Oder sogar die Interaktion zu dem Geschlecht und Alter
Okay, jetzt haben wir den Hannover-Fall praktisch durchgeatmet, durchgearbeitet, exemplarisch.
Wir haben Kategoriale Variablen hier benutzt, Geschlecht und Alter.
Die sind nicht kontinuierlich, also nicht metrisch. Jetzt will ich aber
noch mal eine metrische Variable drin haben in unserer Berechnung.
Deswegen gehe ich immer wieder aus Thetistics, linear mal das related,
an Obermanova, an Analysis of Variance.
Ach ja, das ist immer noch offen.
Diesmal interessiert mich eher das Geschlecht mit der Interaktion einer kontinuierlichen Variablen
Und ich glaube, dass die Emotionalität und die Reaktivität zusammenhängen.
Und hier bei der kategorialen Variable Geschlecht, nämlich als Basis
wieder Default, also sucht er sich was aus.
Und warum Emo, da benutze ich die als kontinuierlich,
dieses C-Punkt, bedeutet kontinuierliche Variable.
Die alte Wahl ist nöschig, neue Wahl ist rein.
Und ich, Mitte. Und wir sehen hier eine leichte,
ganz leichte Verbesserung des Erkaners, der Varianzaufklärung auf 1,2 Prozent.
Das Modell ist signifikant. Und Wom Emo Hat auf jeden Fall
einen signifikanten Einfluss. Vielleicht ist es ein sehr signifikanten Einfluss auf die Reaktivität.
Wohingegen das Geschlecht und die Interaktion von Geschlecht und Wom-Emotionalität
der kategorialen und der kontinuierlichen Variablen keinen Einfluss hat.
Wenn es jetzt hier gerade gerechnet wurde, das war schon eine Art Cova,
also ein Mix zwischen kategorialen und kontinuierlichen, unabhängigen Variablen.
Jetzt möchten wir auch diesen Zusammenhang einfach mal sichtbar machen
Und zwischen der kontinuierlichen und der kontinuierlichen,
also zwischen der kontinuierlichen UFA und der kontinuierlichen AFA.
Und dazu gehen wir auf Graphics to Way. Da öffnet sich
hier die Two-Way-Graphs-Option. Und wir kreieren jetzt ein Platt.
Und zwar einen sogenannten Fit-Plot. Und wir fitten,
wir machen diesen Fit-Plot mit einer linearen Prediction with CI.
CI heißt Confidence Intervall. Und wir wollen natürlich hier
als Plot-Type eine Y und eine X-Variable als Y-Variable,
hatten wir vom Reaktiv
Und als X-Variable, als beeinflussende Variable, warum emotional?
Und das ist mitten wir sofort. Und schon bekommen wir hier
einen schönen Zusammenhangsblatt zwischen Bom Emo und hier Bom reaktiv.
Und wir sehen hier das Konfidenzintervall und wir sehen erstens,
es gibt einen positiven Zusammenhang, je mehr Emotionalität, desto reaktiver.
Und wir sehen auch,
dass sich das Konfidenzintervall ändert und das könnte die Annahme der Homos,
Gedastizität der Federwand, Federvarianz, Homogenität in der Hannover eventuell verletzen,
aber das werden wir dann noch mit der Regressionsnalyse weiter austesten.
Wir canceln das erstmal. Und was wir jetzt noch machen können,
bei dieser Hannover, ist eins,
ein generellen Überblick verschaffen mit dem Residual vs. Fitted Plot.
Ja, RVF, Residiora vs. Fitted und Plot
gibt man da einfach ein
Und hier sehen wir einfach, wie die Residuen,
also die Federtherme, hinsichtlich der vorhergesagten Werte durch die Anova verteilen.
Und wir sehen hier eine Tendenz nach unten. Das heißt,
wir je höher der Fitted Value, desto kleiner werden die Federtherme.
Das könnte ein Hinweis darauf sein,
dass hier eine Autokorrelation oder auch eine heteros Getastizität stattfindet.
Das heißt, hier müssen wir vorsichtig sein,
in dem Zusammenhang dieser beiden Variablen,
müssen wir auf jeden Fall
weiter prüfen
Als nächstes wollen wir direkt weitergehen zur linearen Regression und wir schauen uns
mal die formelle, die Notation an von der Regression.
Und wir sehen hier, das ist doch definitiv eine Ähnlichkeit zur
formellen Notation von Anova. Die sind doch auf jeden Fall
miteinander Verwandte aufgrund des linearen, allgemeinen linearen Modells, ALM.
Und wir haben hier wieder eine abhängige Variable, Schnittpunkt mit der Y-Achse,
ein Regressionskoeffizienten, unsere unabhängige Variable und einen Fehlerthermen an individuellen.
Und wir sehen anhand dieses Bildes hier,
dass sich hier auch wieder eine Erklärte Abweichung,
eine nicht erklärte, eine Gesamtabweichung ergibt,
bloß diesmal nicht mit irgendwelchen Faktorstufen hier unten,
sondern mit einer kontinuierlichen Ex-Variable und einer kontinuierlichen Y-Variable.
Wir sehen also ganz eindeutig,
da gibt es einen Zusammenhang zwischen Hannover und Regression.
Und wir haben wieder Annahmen, die erfüllt sein sollten,
wenn wir Regressionen rechnen. Wir haben die Annahme der Normalverteilung,
wir haben die Annahme der Homos, heteros Gedastilität.
Und wir haben die Annahme, dass sie nicht autokorreliert sind.
Also hier ist die Annahme,
dass die Varianzen,
die Federvarianzen Homos
gedast sind
Gut, hier nochmal in Tabellenform. Das werden wir jetzt
auch gleich mal durchtesten mit einer neuen Variable.
Wir haben jetzt Bomb-Facetten schon ein bisschen angeschaut. Wir wollen jetzt
mal eine echte Variable haben, die man in Marketing,
in der Marktforschung als abhängige Variable benutzen kann.
Dazu generieren wir wieder eine Variable, die wir Loyalität nennen.
Und wir haben Loyalität hier mit vier Items gemessen.
Die markieren wir und laden hier rein.
Und hier machen wir wieder
einen Mittelwert draus
Einen Mittelwert über die 4-Items. Wir knüpfen lieben Plus.
Und teilen die durch 4. Hier hab ich mich verschrieben.
Generate gibt's nicht. Das ist nicht so dramatisch.
Tobier ich. Jenne Raid. So,
jetzt müssen wir Generate, jetzt müsste Loyalität hier drin sein.
Ist sie ja auch. Und wir gucken uns sofort Loyalität
an. Okay. 2,8 im Mittel. Eine Standarderweichung.
Min 1, Max 5. Perfekt. Das sieht nach einer
normal verteilten Variable aus. Das werden wir auch nochmal
grafisch kurz überprüfen
Mit einem Instagram. Oh, ja, hier,
die Werte stören leider ein bisschen. Ansonsten sieht es recht
machbar aus. Können wir also wieder zumachen. So,
meine Anannahme hinsichtlich der Loyalität ist jetzt,
dass sich Loyalität verändert mit der Emotionalität.
Ja, und das werden wir uns jetzt erstmal anschauen in
einem Two-Way-Scatter-Plot, was wir schon mal gemacht haben.
Two-Egraph. Und wir createn wieder einen Plot.
Und zwar einen Basic-Plot
Unser neu generierten Neuyalitätsvariable. Und der Emotionalität. Und Submittendes.
Hui. Das sieht aber komisch aus. Ganz viele Punkte.
Mir unten ist die Emotionalität. Hier um ist die Neuyalität
. Und mit viel gutem Willen könnte man jetzt sagen,
dass hier, wenn man das hier abschneidet und das ja
einfach mal nicht beachtet und hier unten abschneide,
dass wir ein positiver Zusammenhang zu sehen ist.
Also von hier bis da so ganz ziemlich perfekt positiver.
Gut, aber diese Grafik, die bringt uns leider nichts.
Die ist relativ unaufschlussreich. Deswegen müssen wir tatsächlich jetzt mal
eine Regission berechnen zwischen Loyalität.
Und vom Emo
Und das machen wir ganz einfach, indem wir ein Kommando eingeben.
Jetzt gehen wir mal nicht über die Dropdown-Menüs,
weil es geht viel einfacher hier mit dem Kommando.
Wir machen hier nämlich einfach Regress und geben dann hier
die Loyalität als abhängige Variablen.
Und vom Emo als unabhängige Variable. Gucken einfach mal,
was rauskommt. Gut, wir haben hier unseren Befehl.
Wir haben hier unsere Übersicht und wir haben 946 Personen.
Wir haben ein sehr signifikantes Gesamtmodell und wir haben eine relativ hohe Varianzaufklärung Adjusted,
also das korrigierte R-Quadrat,
die korrigierte Varianzaufklärung beträgt
Prozent oder 10,5 Prozent. Und wir sehen hier,
dass vom Emo mit 3,8 mit einem Koeffizienz von 3,8 auf die Loyalität einwirkt.
Das heißt, wenn ich eine Emotionalität nach oben gehe,
dann steigt man in eine Loyalität um 0,38 und das ist signifikant.
Das können wir das auch noch standardisieren auf gleiche Feder.
Ferne. Das heißt, wir machen den gleichen Befehl nochmal.
Regress Loyalität. Und Emo werden hier Beta eingeben
Das Beta zeigte,
taucht dann hier unten auf und dann kann man dann genau sagen,
wenn ich hier eine Einheit von Vom Emo nach rechts gehe,
nach oben gehe, dann steigt die Einheit von Loyalität um 0,32.
Das ist der Vorteil des Betas.
Man ist auch noch der Vorteil insgesamt von Regressionsrechnung ist,
dass man nicht immer erst gucken muss,
ob dann ein signifikanter Unterschied ist
Zwischen dem oder in dem Modell und sich dann anschauen muss,
wie sich die Mittelwerte unterscheiden. Sondern dass man direkt über
den Regressionskurs dann hier sehen kann, wie der Unterschied aussieht.
Bei Hannover muss man erst gucken, ist das Modell signifikant
und dann wo kommen die Unterschiede her mit Einzelvergleichen?
Das muss man bei der Regression nicht. Deswegen finde ich
die Regression persönlich einfacher und vorziehensweise. Vorziehenswürdigkeit. Okay,
jetzt wollen wir nicht nur die zwei miteinander korrelieren,
beziehungsweise Regression, Loyalität und Emo,
sondern wir wollen jetzt mal wissen, wie alle Warm-Facetten,
die wir hier haben,
waren pro Akt bis vom Emo
auf die Loyalität wirken
Wir haben aber erst mal keine theoretische Annahme,
wie diese Facetten auf Loyalität wirken sollten. Und wenn man
das nicht weiß, dann macht man eine sogenannte Step-wise-Regression,
die schrittweise diese Facetten und deren Einfluss auf Loyalität testet.
Und wenn es keinen Einfluss gibt, dann schmeißt es
die Facetten auch wieder raus. Bevor man sowas macht,
dann ist das Step-wise-Regression. Muss man allerdings erst mal gucken,
dass es keine Multikolliniarität zwischen den einzelnen Facetten gibt,
zwischen den einzelnen unabhängigen Variablen.
Und das machen wir einfach, indem wir erst mal
eine Pairwise-Correlation machen zwischen den einzelnen Facetten
Zu geben, ja, aus Statistics. Summary's Terrors
and Tests. Carrelations, hier ist es Pairwise Correlations,
Summary's Tables Tests, Summary descriptive this is Statistics.
Und hier dann Pairwise Correlations. Und hier lade ich jetzt
einfach mal alle Variablen ein, die ich miteinander korrigieren möchte,
Proac Reag, Umfang gezielt, Detail und so weiter.
Und ich möchte Ein Signifikant-Level-Investment haben, weil wir machen hier viele verschiedene Signifikant-Tests.
Da gibt es dann so die sogenannte Alpha-Feder-Kumulierung.
Und die Siedler-Adjustierung, die passt das Sieg nicht ganz dementsprechend an.
Ich möchte auch auf dem 5-Prozent signifikanten Niveau ein Sternchen haben,
in der Tabelle, die jetzt gleich aufpoppt.
Und jetzt ist sie schon da. Und wir sehen hier
, dass es da einige Korrelationen gibt.
Solange diese Korrelation nicht über Punkt 8 gehen,
so die Daumenregel, ist es noch okay.
Dann kann man mit der Multikulinarität
da liegen
Also hier sieht man, warum Umfang und warum Detail und warum Aufheulung.
Das korreliert schon recht hoch. Das müssen wir berücksichtigen,
auf jeden Fall im Hinterkopf behalten. Es ist noch nicht
über Punkt 8. Und deswegen nehme ich es erst mal mit rein.
Fangen wir dann gleich an mit der Step Yes-Regression,
dem ultimativen Tool, wenn man keine Theorie hat, was wie zusammenhängt.
Und das machen wir einfach wieder über Kommandos. Step wise
. Jetzt kommt erst mal eine Option. Wir wollen,
dass die rausgeschmissen werden, die unter Alphafeder 05 liegen,
unter dem Einfluss des Einfachfeders 05.
Und jetzt kommt erstmal die Regressionsgeschichte. Also hier haben wir
erstmal Stepwise definiert. Und jetzt kommt die Regression,
das kam wie gewohnt, die abhängige Variable.
Und die unabhängigen Variablen, die wir haben möchten.
Und da ist ein Fehler passiert. Wir probieren es nochmal
. So, zurück zu Stepwise Regression und dem fehleranfälligen PE
Wenn man hier PE eingibt, habe ich jetzt rausgefunden,
dann zeigt er an, was reingenommen wird in die Stairwise Gression.
Wenn man hier PR reingibt, zeigt der eine Mann,
was rausgenommen wurde, was das ist der Wise Regression.
Jetzt probieren wir das nochmal aus, vom DTL hat er nicht erkannt.
Kein Problem, kopieren wir nochmal aus so einem Output raus.
Hier ist eine korrekte Formel. Jetzt müssen wir hier das angezielt heranführen,
wenn einem PE nochmal Dass ihr müsst korrekt sein.
Lasst es nochmal durchlaufen. Wir sehen hier, PE bedeutet Adden,
die Variablen, die reingekommen sind in die Korrekte, in das korrekte Regressionsmodell.
Das ist bei uns, warum Umfang Aufforderung, Emo und Reaktion.
Wir haben ein ordentliches, adjustiertes R-Quadrat von 23 Prozent.
Und hier sehen wir die Koeffizienten. Und wir sehen,
sie sind alle signifikant. Und sie sind alle positiv.
Das heißt, je mehr Umfang ich habe,
desto loyaler bin ich, je mehr Aufforderungscharakter.
Mein Warum hat das für loyaler, bin ich. Je emotionaler,
ich hier, war mir das Thema loyaler,
bin ich und hier reaktiver, ich war mir das so loyaler,
bin ich.
Weil es nicht mehr drin ist,
ist proaktiv
Und wir können ja noch mal gucken, was rauskommen würde.
Wenn wir hier statt PE, PR reinschreiben.
Also die Variablen, nicht Adden, sondern Removen.
Und wir sehen Funktionaldetailliertheit, Gezieltheit und Proaktivität des Weiterempfehlungsverhaltens spielen keine Rolle.
Die Variablen, die hier schon drin sind,
die bleiben auch drin. Um das noch zu visualisieren,
das Ergebnis, kann man relativ einfach. AV-Platz angeben,
das bezieht sich auf den letzten Regressionsbefehl,
den man durchgeführt hat,
wäre es daraus ein bisschen,
bis er das berechnet
Und wir sehen ja schöne Zusammenhänge zwischen Loyalität.
Wir sind immer auf der Y-Achse dran steht.
Und den unabhängigen, kontinuierlichen Variablen. Gut, damit haben wir
einmal Annalysis of Variance und Regression, lineare Regression durchgearbeitet.
Ich hoffe, ihr konntet alles verstehen. Und hoffe,
ihr habt Starter als wertvolles Statistik-Tool in der Marktforschung schon einigermaßen kennengelernt.
Wenn ihr Fragen oder andere Jungen habt,
dann schreibt mir einfach eine E-Mail an Carsten.rasch
at viso.uni-hamburg.de