Kundensegmentierung: Entscheidungsbaum als Alternative / Ergänzung zu Kreuztabellen

Kundensegmentierung ist eine häufige Anforderung bei Marktforschungsprojekten. Typische Fragen sind: Wie lassen sich meine Kunden in Gruppen einteilen? Nach welchen Kriterien unterscheiden sich diese Gruppen? Welche Kriterien sind überhaupt geeignet, um Kunden zu differenzieren? Findet man überzeugende Antworten auf diese Fragen, dann kann man unterschiedliche Kundentypen unterschiedlich ansprechen, was in vielen Fällen zu erfolgreicheren Kampagnen … „Kundensegmentierung: Entscheidungsbaum als Alternative / Ergänzung zu Kreuztabellen“ weiterlesen

Mediatoranalyse

Ein Mediatoreffekt liegt vor, wenn die Beziehung zwischen X und Y durch einen Mediator Z „vermittelt“ wird. Ein Beispiel (nach Urban und Mayerl): Man nimmt an, dass Menschen mit zunehmendem Alter autoritärer werden, weil sie nach und nach mehr Verantwortung übernehmen müssen. Eine weitere Annahme lautet, dass höherer Autoritarismus mit höherer Ausländer-Ablehnung einher geht. Somit … „Mediatoranalyse“ weiterlesen

Signifikanz in der Partnerschaft

Hier noch ein wunderbarer Beitrag zum Thema Signifikanz von meinem Lieblings-Webcomic xkcd: „Ich bin Dein signifikanter Anderer“. Während er sich nicht klar festlegen möchte, stellt sie anhand eines Boxplots ihre „Ausreißer“-Stellung fest und leitet daraus einen (romantischen) Beziehungsanspruch ab. Soziologen schnalzen beim letzten Bild noch genussvoll mit der Zunge: der signifikante Andere ist ein Fachbegriff aus … „Signifikanz in der Partnerschaft“ weiterlesen

Signifikant: Gummibärchen verursachen Akne

Wird ein signifikantes Studienergebnis veröffentlicht, so flößt das vielen Menschen Respekt ein – völlig zu Recht natürlich. Es erhält damit die höheren Weihen wissenschaftlicher Unabweisbarkeit. Eine Möglichkeit, einen signifikanten Zusammenhang (Korrelation) zu entdecken, zeigt hier mein Lieblings-Webcomic xkcd (leider und, Dank des feinen Humors, zugleich glücklicher Weise auf englisch): man testet einfach so lange so … „Signifikant: Gummibärchen verursachen Akne“ weiterlesen

Beeinflusst die Partnerschaft das Geschlecht des Nachwuchses?

Ein nicht mehr ganz neuer Artikel auf Spiegel Online [URL nicht mehr erreichbar] berichtet von einer Studie, derzufolge die familiären Verhältnisse das Geschlecht des Nachwuchses beeinflussen. So soll eine stabile Partnerschaft die Wahrscheinlichkeit für einen Sohn um 14% erhöhen. Dank einer hohen Fallzahl (über 86.000 Geburten in über 61.000 Familien) war der Unterschied statistisch signifikant. … „Beeinflusst die Partnerschaft das Geschlecht des Nachwuchses?“ weiterlesen

Fachchinesisch: einseitig

Der Begriff einseitig ist in der Alltagssprache wohl bekannt; ein Satz wie dieser dürfte für Deutschsprachige leicht verständlich sein: Optimisten sind ebenso einseitig wie Pessimisten – aber sie sind glücklicher. (Dank an spruchfun.de) Der Statistiker denkt eher an einseitige und zweiseitige Signifikanztests. Mit einseitigen Tests werden gerichtete Hypothesen geprüft, mit zweiseitigen ungerichtete Hypothesen. Beispiel für eine … „Fachchinesisch: einseitig“ weiterlesen

Scheinkorrelation vs. intervenierende Variable

In anderen Artikeln habe ich bereits auf Scheinkorrelationen hingewiesen, z. B. den statistischen Klassiker: Je mehr Störche es in einer Region gibt, desto mehr Kinder gibt es dort auch. Typisch für eine Scheinkorrelation ist: betrachtet man lediglich den Zusammenhang zwischen zwei Variablen, ohne auf weitere Merkmale zu achten, so ist dieser statistisch bedeutsam. Die Gültigkeit … „Scheinkorrelation vs. intervenierende Variable“ weiterlesen

Signifikanz

Ähnlich wie der Begriff Repräsentativität ist auch der Begriff Signifikanz nur sinnvoll anwendbar, wenn ein statistisches Ergebnis aus einer Stichprobe auf eine Grundgesamtheit verallgemeinert werden soll. Statistische Signifikanz liegt dann vor, wenn die Irrtumswahrscheinlichkeit nicht über einem festgelegten Niveau liegt. Findet man z. B. einen positiven Zusammenhang (Korrelation) zwischen Alter und Einkommen (je älter ein … „Signifikanz“ weiterlesen

R² in logistischen Regressionsmodellen

Für logistische Regressionsmodelle wurde eine Vielzahl von Gütemaßen entwickelt: z. B. McFadden’s Pseudo-R², McKelvey & Zavoina’s R², ML (Cox-Snell) R², Cragg-Uhler (Nagelkerke) R², nicht adjustiertes Count R², Akaike’s Information Criterion (AIC), Bayesian Information Criterion (BIC). Im Gegensatz zur linearen Regression gibt es jedoch kein Maß mit einer ähnlich eindeutigen Interpretation im Sinne erklärter Varianz, und … „R² in logistischen Regressionsmodellen“ weiterlesen

Regressionsmodelle: R², Zielsetzung / Denkmodelle

Meines Erachtens gibt es zwei recht unterschiedliche Arten, mit Regressionsmodellen umzugehen. Das „empiristische“ Vorgehen Die erste, die ich wesentlich häufiger antreffe, geht von der Vorstellung aus: Regressionsmodelle sind dafür da, Zusammenhänge möglichst genau zu „erklären“ bzw. möglichst gute Prognosen zu erstellen. In dieser Denkweise ist R² (der erklärte Varianzanteil) das entscheidende Gütemaß. Wenn Studien vorgestellt werden, … „Regressionsmodelle: R², Zielsetzung / Denkmodelle“ weiterlesen