Repräsentativität in der Online-Marktforschung: Lösungsansätze zur Reduktion von Verzerrungen bei Befragungen im Internet
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Lohmar [u.a.]
Eul
2007
|
| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Reihe: Electronic commerce
35 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis Klappentext |
| Beschreibung: | XXIV, 277 S. graph. Darst. |
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Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis.
IX
Abbildungsverzeichnis.XVII
Tabellenverzeichnis.XXI
Abkürzungsverzeichnis
.XXIV
1
Repräsentativität als zentrales Problem der Online-Marktforschung.1
1.1 Mangelhafte Repräsentativität von Befragungen im Internet - Problemstellung der Arbeit.1
1.2 Ziel der Untersuchung.8
1.3
Aufbau der Untersuchung.9
2 Einführung in die Online-Marktforschung.13
2.1 Die Entwicklung des Internets und des World Wide Webs (WWW).13
2.2 Die Internet-Nutzung von Privatpersonen in Deutschland.16
2.3 Grundlagen der Online-Marktforschung.21
2.3.1 Definition und Begriffsklärung.21
2.3.2 Aufgaben und Ziele der Marktforschung.24
2.3.3 Marktforschung als Prozess.25
2.3.4 Ursprung, Entstehung und Entwicklung der Online-Marktforschung.26
2.3.5 Erscheinungsformen der Online-Marktforschung.30
2.3.5.1 Sekundärforschimg in der Online-Marktforschung.32
2.3.5.2 Primärforschung in der Online-Marktforschung.34
2.3.5.2.1 Methoden der Beobachtung.34
2.3.5.2.2 Methoden der Befragung.36
2.3.5.2.2.1 Online-Fokus-Gruppen.38
2.3.5.2.2.2 E-Mail-Befragungen.39
2.3.5.2.2.3 WWW-Befragungen.40
2.3.5.2.2.4 Online-Panels.45
2.3.6 Chancen und Potentiale der Online-Marktforschung.51
2.3.7 Risiken und Grenzen der Online-Marktforschung.57
3 Stand der Forschung zum Umgang mit dem Repräsentativitäts-Problem bei
Online-Befragungen.61
3.1 Lusungsansätze zur Realisierung repräsentativer Ergebnisse aus Online-Befragungen.63
3.1.1 Online-Panels.63
3.1.1.1 Beschreibung des Lösimgsansatzes.63
3.1.1.2 Beurteilung des Ansatzes.64
3.1.2 Oversampling und Multiple-Site-Entry.65
3.1.3 Das Quoten-Verfahren.67
3.1.4 Gewichtungs-Verfahren.70
3.1.5 Die
„N^Viť-Methode
.73
3.1.6 Kombination mehrerer Erhebungsformen.74
3.1.7 „Omninet" von
forsa
.75
3.1.8 Die READ-Methode.77
3.1.8.1 Durchführung und Bereinigimg der Umfrage.78
3.1.8.2 Beurteilung des Ansatzes.80
3.2 Fazit zum Stand der Forschung.83
4 Repräsentativität von Online-Befragungen.85
4.1 Exkurs: Grundlagen der Statistik und der Stichprobentheorie.85
4.1.1 Auswahlverfahren für Stichproben.87
4.1.1.1 Zufallsauswahl
(random
samples)
.89
4.1.1.2
Bewusste
Auswahl.89
4.1.1.2.1 Auswahl aufs Geratewohl.89
4.1.1.2.2 Konzentrationsverfaliren.90
4.1.1.2.3 Quoten-Verfahren.90
4.1.2 Grandlegende statistische Begriffe und Definitionen.91
4.2 Repräsentativität aus statistischer Perspektive.102
4.3 Ursachen für mangelnde Repräsentativität bei Online-Befragungen.HO
4.3.1 Undercoverage.111
4.3.2 Selbstselektion.117
4.3.3 Non-Response.119
4.3.4 Fazit zu den Ursachen für mangelnde Repräsentativität bei Online-Befragungen.124
5 Das Erreichbarkeitsrang-Verfahren.127
5.ł
Anforderungen an eine
L
»sunş;
des
Repräsentativitá'ts-Problems
von Online-Befragungen.127
5.2 Kernidee des Lo'sungs-Ansatzes.130
5.3 Formale Definition des Ansatzes und praktisches Vorgehen.131
5.3.1 Schritt eins des fiß-Verfahrens: Die Modellierung des Auswahlprozesses.133
5.3.1.1 Die systematische Verbesserang des Auswahlprozess-Modells als Lernprozess.135
5.3.2 Schritt zwei des ER-Verfahrens: Schätzung des funktionalen Zusammenhangs zwischen ER und
Erhebungsmerkmal.140
5.4 Kritische Betrachtung des Ansatzes.143
6 Monte-Carlo-Simulation
гиг
Überprüfung der Anwendbarkeit des
Erreichbarkeitsrang-Verfahrens.145
6.1 Grundlagen der Monte-Carlo-Simulation.145
6.2 Gütekriterien für den Efi-Schätzer und für die Bewertung der Modellierung des Auswahlprozesses
.147 *
6.2.1 Exkurs: Statistische Testverfahren.148
6.2.1.1 Der Ein-Stichproben-t-Test.150
6.2.1.2 Der Binomial-Test.151
6.2.2 Überprüfimg der Gutekriterien.152
6.3 Durchführung der Simulation.154
6.3.1 Konstruktion der Grundgesamtheit.155
6.3.1.1 Einteilung der Grundgesamtheit nach Internet-Nutzungsintensität.160
6.3.1.2 Konstruktion eines Wahrscheinlichkeitsmaßes
Ρ
als Grundlage für den Auswahlprozess der
simulierten Online-Stichproben.162
6.3.2 Konstraktion verschiedener Variablen mit unterschiedlichen Zusammenhängen zur Erreichbarkeit
.169
6.3.2.1 Simulation einer Altersvariablen.169
6.3.2.1.1 Konstraktion der Variablen ALTER.169
6.3.2.1.2 Verteilungsparameter und weitere Eigenschaften der simulierten Altersvariablen.171
6.3.2.1.3 Anwendung des Erreichbarkeitsrang-Verfahrens auf die Variable ALTER.176
6.3.2.1.3.1 Exemplarische Anwendung auf eine simulierte Stichprobe.176
6.3.2.1.3.2 Verteilungseigenschaften des Si-Schätzers bei bekanntem Auswahlprozess für die
Variable ALTER.179
6.3.2.1.3.3 Verteilungseigenschaften des ¿Ti-Schätzers bei verschieden „guter" Modellierung des
Auswahlprozesses bei der Variablen ALTER.186
6.3.2.2 Simulation einer metrischen Variablen, die mit dem Erreichbarkeitsrang ER sehr hoch positiv
korreliert ist.189
6.3.2.2.1 Konstraktion der Variablen m,.189
6.3.2.2.2 Anwendung des ER-Verfalirens auf die Variable m,.189
6.3.2-2.2.1 Exemplarische Anwendung auf eine simulierte Stichprobe.189
6.3.2.2.2.2 Verteilungseigenschaften des ßÄ-Schätzers bei bekanntem Auswahlprozess für die
konstruierte Variable
m
!.191
6.3.2.2.2.3 Verteihmgseigenschaften des Sf-Schätzers bei verschieden „guter" Modellierung des
Auswahlprozesses bei der Variablen«,.193
6.3.2.3 Simulation einer metrischen mit ER hoch positiv korrelierten Variablen.195
6.3.2.3.1 Konstruktion der Variablen m2.195
6.3.2.3.2 Anwendung des ER-Verfahrens auf die Variable
m¡
.196
6.3.2.3.2.1 Exemplarische Anwendung auf eine simulierte Stichprobe.196
6.3.2.3.2.2 Verteilungseigenschaften des ¿X-Schätzers bei bekanntem Auswahlprozess für die
konstruierte Variable m2.197
6.3.2.3.2.3 Verteilungseigenschaften des
íVÍ-Schätzers
bei verschieden „guter" Modellierung des
Auswahlprozesses bei der Variablen m2.199
6.3.2.4 Simulation einer metrischen, mit ER schwach zusammenhängenden Variablen.201
6.3.2.4.1 Konstruktion der Variablen m3.201
6.3.2.4.2 Anwendung des
ЯЙ-
Verfahrens auf die Variable
m¡
.202
6.3.2.4.2.1 Exemplarische Anwendung auf eine simulierte Stichprobe.202
6.3.2.4.2.2 Verteilungseigenschaften des
Яй
-Schätzers bei bekanntem Auswahlprozess für die
konstruierte Variable m3.204
6.3.2.4.2.3 Verteilungseigenschaften des SÄ-Schätzers bei verschieden „guter" Modellierung des
Auswahlprozesses bei der Variablen
шз
.205
6.3.2.5 Simulation einer metrischen Variablen, die sehr schwach mit ER zusammenhängt.207
6.3.2.5.1 Konstruktion der Variablen m4.207
6.3.2.5.2 Anwendung des ER-Verfahrens auf die Variable mj.208
6.3.2.5.2.1 Exemplarische Anwendung auf eine simulierte Stichprobe.208
6.3.2.5.2.2 Verteilungseigenschaften des Aß-Schätzers bei bekanntem Auswahlprozess für die
konstruierte Variable m4.209
6.3.2.5.2.3 Verteilungseigenschaften des ffi-Schätzers bei verschieden „guter" Modellierung des
Auswahlprozesses bei der Variablen ff)4.211*
6.3.2.6 Simulation einer metrischen vom Erreichbarkeitsrang ER unabhängigen Variablen.213
6.3.2.6.1 Konstruktion der Variablen m5.213
6.3.2.6.2 Anwendung des ER- Verfallrens auf die Variable
m¡
.214
6.3.2.6.2.1 Exemplarische Anwendung auf eine simulierte Stichprobe.214
6.3.2.6.2.2 Verteilungseigenschaften des
¿Ví-Schätzers
bei bekanntem Auswahlprozess für die
konstruierte Variable m$.216
6.3.2.6.2.3 Verteilungseigenschaften des EK-Schätzers bei verschieden „guter" Modellierung des
Auswahlprozesses bei der Variablen m5.218
6.3.2.7 Simulation einer metrischen Variablen die mit dem Erreichbarkeitsrang ER quadratisch
zusammenhängt.220
6.3.2.7.1 Konstruktion der Variablen m6.221
6.3.2.7.2 Anwendung des ER- Verfahrens auf die Variable m6.221
6.3.2.7.2.1 Exemplarische Anwendung auf eine simulierte Stichprobe.221
6.3.2.7.2.2 Verteilungseigenschaften des rÄ-Schätzers bei bekanntem Auswahlprozess für die
konstruierte Variable m6.223
6.3.2.7.2.3 Verteilungseigenschaften des iTÄ-Schätzers bei verschieden „guter" Modellierung des
Auswahlprozesses bei der Variablen m6.225
6.3.2.8 Simulation einer metrischen Variablen, die „wurzeiförmig" mit dem Erreichbarkeitsrang ER
zusammenhängt.227
6.3.2.8.1 Konstruktion der Variablen
m
,.227
6.3.2.8.2 Anwendung des ER- Verfahrens auf die Variablem?.227
6.3.2.8.2.1 Exemplarische Anwendung auf eine simulierte Stichprobe.227
6.3.2.8.2.2 Verteilungseigenschaften des
ІЖ
-Schätzers bei bekanntem Auswahlprozess
fur die
konstruierte Variable m7.229
6.3.2.8.2.3
Verteüungseigenschaften des
iiÄ-Schätzers bei verschieden „guter" Modellierung des
Auswahlprozesses bei der Variablen «i7.231
6.3.2.9 Simulation einer metrischen Variablen mit einem komplexerem Zusammenhang zum
Erreichbarkeitsrang ER.233
6.3.2.9.1 Konstruktion der Variablen ms.233
6.3.2.9.2 Anwendung des ER-Verfahrens auf die Variable ms.233
6.3.2.9.2.1 Exemplarische Anwendung auf eine simulierte Stichprobe.233
6.3.2.9.2.2 Verteilungseigenschaften des i'n-Schätzers bei bekanntem Auswahlprozess für die
konstruierte Variable ms.235
6.3.2.9.2.3 Verteilungseigenschaften des Hi-Schätzers bei verschieden „guter" Modellierung des
Auswahlprozesses bei der Variablen ms.237
6.4 Zusammenfassung der Simulations-Ergebnisse.239
7 Konsequenzen für die Online-Marktforschung.241
8 Zusammenfassung und kritische Reflexion.245
Literaturverzeichnis.251
In Zeiten
einer rasanten Ausbreitung des Internets und des damit verbundenen
stetigen Wachstums von E-Commerce und Online-Handel wird die zeitnahe und
effektive Beschaffung von Informationen über die neuen elektronischen Märkte zum
entscheidenden Erfolgsfaktor. Der Einsatz des Internets als interaktives Medium
zur Informationsbeschaffung eröffnet der Online-Marktforschung eine Chance, de¬
ren erfolgreiche Umsetzung die methodisch korrekte Anwendung der Werkzeuge
zur Online-Datenerhebung und -Informationsgewinnung und dabei insbesondere
der Online-Befragung voraussetzt.
Die vorliegende Arbeit analysiert Problematik und Ursachen mangelnder Reprä-
sentativität bei Online-Befragungen auf mathematisch-statistischer Ebene. Sie lie¬
fert einen Überblick und zugleich einen kritischen Vergleich des Methodenspek¬
trums aus Wissenschaft und Praxis zur Verbesserung der Repräsentativst von
Online-Befragungen, um anschließend auf der Basis von multiplen linearen Re¬
gressionsmodellen zielgerichtet einen neuen problemorientierten Lösungsansatz
zu entwickeln. In einer breit angelegten
Monte-Carlo-Simulation
werden die Ein¬
satzmöglichkeiten und Grenzen des neuen Verfahrens abgesteckt.
Mit Hilfe des in der Arbeit dargestellten Lernprozesses lässt sich das vorgestellte
Verfahren in der täglichen Befragungspraxis stetig weiterentwickeln und die Reprä-
sentativität der Ergebnisse von Online-Befragungen kontinuierlich verbessern. Die
Handlungsempfehlungen für die Durchführung von Online-Befragungen sowie die
herausgearbeiteten Konsequenzen für die Online-Marktforschung geben gezielte
Hinweise für den Einsatz und die Anwendung des neuen Verfahrens zur Verbesse¬
rung der Repräsentativität der Ergebnisse bei der praktischen Durchführung von
Online-Befragungen. |
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