Theorie Der Mehrebenenanalyse Und Deren Anwendung Im Bereich Der Logistischen Standortanalyse (German Edition)
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Diplomarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Controlling, Note: 1,3, Universität Passau (Universität), 24 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: In der traditionellen Umfrageforschung werden zur Untersuchung der Präferenzen von Untersuchungseinheiten, die in der Regel durch Individuen repräsentiert werden, meist Zufallsstichproben verwendet. Die Ziehung von Stichproben stellt im Vergleich zur Vollerhebung natürlich eine kostengünstigere und praktikablere Alternative dar. Beispielsweise zur Prognose von Wahlergebnissen wäre eine Vollerhebung, also die Befragung der gesamten wahlberechtigten Bevölkerung, wohl schon aus Zeitgründen, aber auch finanziell, kaum realisierbar. Um nun eine repräsentative Stichprobe zu erhalten, die verallgemeinernde Aussagen bezüglich der Grundgesamtheit zulässt, muss jede Untersuchungseinheit die gleiche Wahrscheinlichkeit besitzen, in die Stichprobe gezogen zu werden.1 Neben diesen so genannten einstufigen Wahrscheinlichkeitsauswahlen werden für große Grundgesamtheiten auch mehrstufige Auswahlprozesse angewendet. Im Fall der Wahlprognose werden beispielsweise auf der ersten Stufe Landkreise, auf der zweiten Stufe Haushalte innerhalb des zu befragenden Landkreises und im dritten Auswahlschritt Personen der jeweiligen untersuchten Haushalte ausgewählt. Herkömmlicherweise werden bei der Auswertung der Ergebnisse Unterschiede bei den erhobenen Daten lediglich auf Wesensmerkmale der Individuen zurückgeführt.Das Konzept der Mehrebenenanalyse als "statistisches Instrument zur Auswertung von Daten der Umfrage- bzw. Surveyforschung"2 besteht hingegen darin, Unterschiede zwischen den erhobenen Daten auch durch die Zugehörigkeit der Individuen zu verschiedenen Gruppen zu erklären. Es wird also berücksichtigt, dass hinsichtlich der Wirkung auf eine abhängige Variable Merkmale sowohl individueller als auch kollektiver Einheiten Berücksichtigung finden3. Grundlage für Mehrebenenmodelle ist somit das Vorliegen einer hierarchischen Datenstruktur, wobei unterschiedliche Analyseebenen bei der Analyse berücksichtigt werden müssen. Die Anwendung von Mehrebenenanalysen im Bereich der Wahlforschung lässt sich scheinbar damit begründen, dass die Entscheidung eines Individuums einerseits durch individuelle Merkmale, aber andererseits auch durch die Zugehörigkeit zu einem bestimmten "Kollektiv", also beispielsweise zu einer bestimmten Gruppe oder Clique, beeinflusst wird.1 Vgl. Engel, U. (1998), S. 14.2 Engel, U. (1998), S. 5.3 Vgl. Ditton, H. (1998), S. 12.2007. 80 S. 210 mmVersandfertig in 3-5 Tagen, Softcover.

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware - Diplomarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Controlling, Note: 1,3, Universität Passau (Universität), 24 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: In der traditionellen Umfrageforschung werden zur Untersuchung der Präferenzen von Untersuchungseinheiten, die in der Regel durch Individuen repräsentiert werden, meist Zufallsstichproben verwendet. Die Ziehung von Stichproben stellt im Vergleich zur Vollerhebung natürlich eine kostengünstigere und praktikablere Alternative dar. Beispielsweise zur Prognose von Wahlergebnissen wäre eine Vollerhebung, also die Befragung der gesamten wahlberechtigten Bevölkerung, wohl schon aus Zeitgründen, aber auch finanziell, kaum realisierbar. Um nun eine repräsentative Stichprobe zu erhalten, die verallgemeinernde Aussagen bezüglich der Grundgesamtheit zulässt, muss jede Untersuchungseinheit die gleiche Wahrscheinlichkeit besitzen, in die Stichprobe gezogen zu werden.1 Neben diesen so genannten einstufigen Wahrscheinlichkeitsauswahlen werden für große Grundgesamtheiten auch mehrstufige Auswahlprozesse angewendet. Im Fall der Wahlprognose werden beispielsweise auf der ersten Stufe Landkreise, auf der zweiten Stufe Haushalte innerhalb des zu befragenden Landkreises und im dritten Auswahlschritt Personen der jeweiligen untersuchten Haushalte ausgewählt. Herkömmlicherweise werden bei der Auswertung der Ergebnisse Unterschiede bei den erhobenen Daten lediglich auf Wesensmerkmale der Individuen zurückgeführt.Das Konzept der Mehrebenenanalyse als statistisches Instrument zur Auswertung von Daten der Umfrage- bzw. Surveyforschung 2 besteht hingegen darin, Unterschiede zwischen den erhobenen Daten auch durch die Zugehörigkeit der Individuen zu verschiedenen Gruppen zu erklären. Es wird also berücksichtigt, dass hinsichtlich der Wirkung auf eine abhängige Variable Merkmale sowohl individueller als auch kollektiver Einheiten Berücksichtigung finden3. Grundlage für Mehrebenenmodelle ist somit das Vorliegen einer hierarchischen Datenstruktur, wobei unterschiedliche Analyseebenen bei der Analyse berücksichtigt werden müssen. Die Anwendung von Mehrebenenanalysen im Bereich der Wahlforschung lässt sich scheinbar damit begründen, dass die Entscheidung eines Individuums einerseits durch individuelle Merkmale, aber andererseits auch durch die Zugehörigkeit zu einem bestimmten Kollektiv , also beispielsweise zu einer bestimmten Gruppe oder Clique, beeinflusst wird.1 Vgl. Engel, U. (1998), S. 14.2 Engel, U. (1998), S. 5.3 Vgl. Ditton, H. (1998), S. 12. 80 pp. Deutsch.

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware - Diplomarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Controlling, Note: 1,3, Universität Passau (Universität), 24 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: In der traditionellen Umfrageforschung werden zur Untersuchung der Präferenzen von Untersuchungseinheiten, die in der Regel durch Individuen repräsentiert werden, meist Zufallsstichproben verwendet. Die Ziehung von Stichproben stellt im Vergleich zur Vollerhebung natürlich eine kostengünstigere und praktikablere Alternative dar. Beispielsweise zur Prognose von Wahlergebnissen wäre eine Vollerhebung, also die Befragung der gesamten wahlberechtigten Bevölkerung, wohl schon aus Zeitgründen, aber auch finanziell, kaum realisierbar. Um nun eine repräsentative Stichprobe zu erhalten, die verallgemeinernde Aussagen bezüglich der Grundgesamtheit zulässt, muss jede Untersuchungseinheit die gleiche Wahrscheinlichkeit besitzen, in die Stichprobe gezogen zu werden.1 Neben diesen so genannten einstufigen Wahrscheinlichkeitsauswahlen werden für große Grundgesamtheiten auch mehrstufige Auswahlprozesse angewendet. Im Fall der Wahlprognose werden beispielsweise auf der ersten Stufe Landkreise, auf der zweiten Stufe Haushalte innerhalb des zu befragenden Landkreises und im dritten Auswahlschritt Personen der jeweiligen untersuchten Haushalte ausgewählt. Herkömmlicherweise werden bei der Auswertung der Ergebnisse Unterschiede bei den erhobenen Daten lediglich auf Wesensmerkmale der Individuen zurückgeführt.Das Konzept der Mehrebenenanalyse als statistisches Instrument zur Auswertung von Daten der Umfrage- bzw. Surveyforschung 2 besteht hingegen darin, Unterschiede zwischen den erhobenen Daten auch durch die Zugehörigkeit der Individuen zu verschiedenen Gruppen zu erklären. Es wird also berücksichtigt, dass hinsichtlich der Wirkung auf eine abhängige Variable Merkmale sowohl individueller als auch kollektiver Einheiten Berücksichtigung finden3. Grundlage für Mehrebenenmodelle ist somit das Vorliegen einer hierarchischen Datenstruktur, wobei unterschiedliche Analyseebenen bei der Analyse berücksichtigt werden müssen. Die Anwendung von Mehrebenenanalysen im Bereich der Wahlforschung lässt sich scheinbar damit begründen, dass die Entscheidung eines Individuums einerseits durch individuelle Merkmale, aber andererseits auch durch die Zugehörigkeit zu einem bestimmten Kollektiv , also beispielsweise zu einer bestimmten Gruppe oder Clique, beeinflusst wird.1 Vgl. Engel, U. (1998), S. 14.2 Engel, U. (1998), S. 5.3 Vgl. Ditton, H. (1998), S. 12. 80 pp. Deutsch.

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Theorie der Mehrebenenanalyse und deren Anwendung im Bereich der logistischen Standortanalyse: In der traditionellen Umfrageforschung werden zur Untersuchung der Präferenzen von Untersuchungseinheiten, die in der Regel durch Individuen repräsentiert werden, meist Zufallsstichproben verwendet. Die Ziehung von Stichproben stellt im Vergleich zur Vollerhebung natürlich eine kostengünstigere und praktikablere Alternative dar. Beispielsweise zur Prognose von Wahlergebnissen wäre eine Vollerhebung, also die Befragung der gesamten wahlberechtigten Bevölkerung, wohl schon aus Zeitgründen, aber auch finanziell, kaum realisierbar. Um nun eine repräsentative Stichprobe zu erhalten, die verallgemeinernde Aussagen bezüglich der Grundgesamtheit zulässt, muss jede Untersuchungseinheit die gleiche Wahrscheinlichkeit besitzen, in die Stichprobe gezogen zu werden.1 Neben diesen so genannten einstufigen Wahrscheinlichkeitsauswahlen werden für große Grundgesamtheiten auch mehrstufige Auswahlprozesse angewendet. Im Fall der Wahlprognose werden beispielsweise auf der ersten Stufe Landkreise, auf der zweiten Stufe Haushalte innerhalb des zu befragenden Landkreises und im dritten Auswahlschritt Personen der jeweiligen untersuchten Haushalte ausgewählt. Herkömmlicherweise werden bei der Auswertung der Ergebnisse Unterschiede bei den erhobenen Daten lediglich auf Wesensmerkmale der Individuen zurückgeführt.Das Konzept der Mehrebenenanalyse als `statistisches Instrument zur Auswertung von Daten der Umfrage- bzw. Surveyforschung`2 besteht hingegen darin, Unterschiede zwischen den erhobenen Daten auch durch die Zugehörigkeit der Individuen zu verschiedenen Gruppen zu erklären. Es wird also berücksichtigt, dass hinsichtlich der Wirkung auf eine abhängige Variable Merkmale sowohl individueller als auch kollektiver Einheiten Berücksichtigung finden3. Grundlage für Mehrebenenmodelle ist somit das Vorliegen einer hierarchischen Datenstruktur, wobei unterschiedliche Analyseebenen bei der Analyse berücksichtigt werden müssen. Die Anwendung von Mehrebenenanalysen im Bereich der Wahlforschung lässt sich scheinbar damit begründen, dass die Entscheidung eines Individuums einerseits durch individuelle Merkmale, aber andererseits auch durch die Zugehörigkeit zu einem bestimmten `Kollektiv`, also beispielsweise zu einer bestimmten Gruppe oder Clique, beeinflusst wird. 1 Vgl. Engel, U. (1998), S. 14. 2 Engel, U. (1998), S. 5. 3 Vgl. Ditton, H. (1998), S. 12. Ebook.

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In der traditionellen Umfrageforschung werden zur Untersuchung der Präferenzen von Untersuchungseinheiten, die in der Regel durch Individuen repräsentiert werden, meist Zufallsstichproben verwendet. Die Ziehung von Stichproben stellt im Vergleich zur Vollerhebung natürlich eine kostengünstigere und praktikablere Alternative dar. Beispielsweise zur Prognose von Wahlergebnissen wäre eine Vollerhebung, also die Befragung der gesamten wahlberechtigten Bevölkerung, wohl schon aus Zeitgründen, aber auch finanziell, kaum realisierbar. Um nun eine repräsentative Stichprobe zu erhalten, die verallgemeinernde Aussagen bezüglich der Grundgesamtheit zulässt, muss jede Untersuchungseinheit die gleiche Wahrscheinlichkeit besitzen, in die Stichprobe gezogen zu werden.1 Neben diesen so genannten einstufigen Wahrscheinlichkeitsauswahlen werden für große Grundgesamtheiten auch mehrstufige Auswahlprozesse angewendet. Im Fall der Wahlprognose werden beispielsweise auf der ersten Stufe Landkreise, auf der zweiten Stufe Haushalte innerhalb des zu befragenden Landkreises und im dritten Auswahlschritt Personen der jeweiligen untersuchten Haushalte ausgewählt. Herkömmlicherweise werden bei der Auswertung der Ergebnisse Unterschiede bei den erhobenen Daten lediglich auf Wesensmerkmale der Individuen zurückgeführt.System.String[]System.String[]System.String[]System.String[]System.String[].

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2006, 77 Seiten, Deutsch, In der traditionellen Umfrageforschung werden zur Untersuchung der Präferenzen von Untersuchungseinheiten, die in der Regel durch Individuen repräsentiert werden, meist Zufallsstichproben verwendet. Die Ziehung von Stichproben stellt im Vergleich zur Vollerhebung natürlich eine kostengünstigere und praktikablere Alternative dar. Beispielsweise zur Prognose von Wahlergebnissen wäre eine Vollerhebung, also die Befragung der gesamten wahlberechtigten Bevölkerung, wohl schon aus Zeitgründen, aber auch finanziell, kaum realisierbar. Um nun eine repräsentative Stichprobe zu erhalten, die verallgemeinernde Aussagen bezüglich der Grundgesamtheit zulässt, muss jede Untersuchungseinheit die gleiche Wahrscheinlichkeit besitzen, in die Stichprobe gezogen zu werden.1 Neben diesen so genannten einstufigen Wahrscheinlichkeitsauswahlen werden für große Grundgesamtheiten auch mehrstufige Auswahlprozesse angewendet. Im Fall der Wahlprognose werden beispielsweise auf der ersten Stufe Landkreise, auf der zweiten Stufe Haushalte.

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