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Springer Gabler - Marketing & Sales | Methodik der empirischen Forschung

Methodik der empirischen Forschung

Albers, S., Klapper, D., Konradt, U., Walter, A., Wolf, J. (Hrsg.)

3., erw. Aufl. 2009, XX, 580 S.

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  • Einzigartiges Grundlagenwerk zur empirischen Forschung
Autoren in der Doktorandenausbildung führen in 35 Beiträgen ihr Wissen aus einem breiten Spektrum von selbst durchgeführten Projekten und aus Erkenntnissen der Literatur zusammen. Durch eine sorgfältige Begutachtung haben die Herausgeber ihre methodische Erfahrung einfließen lassen. Jeder Beitrag ist so aufgebaut, dass ein Überblick über die jeweilige Fragestellung gegeben und weiterführende Literatur bereitgestellt wird.

Inhalt:
Forschungsstrategie (z.B. Experimente, Fallstudien)
Datensammlung (z.B. Messmodelle, Common Method Variance und Single Source Bias)
Struktur entdeckende Verfahren (z.B. Fuzzy Clustering, Sequenzdatenanalyse)
Zur Bestimmung von Zusammenhängen:
- Grundlegendes (z.B. Multikollinearität, Moderatoren und Mediatoren in Regressionen)
- Grundlegende Verfahren (z.B. Panelanalyse, Hazard-Raten-Modelle)
- Erweiterte Verfahren (z.B. HLM, Event Studies)
Ergebnisgüte (z.B. Gütekriterien, Bootstrapping)

Die 3. Auflage wurde um 7 neue Beiträge zu Multidimensionale Skalierung, Schätzung von Marketing-Modellen mit simulationsbasierten Verfahren, Nichtparametrische Testverfahren,
Event Studies, Conjoint Analyse, Sequenzanalysen sowie Spatial Analysis erweitert.

Das Buch richtet sich an Studierende und Doktoranden, die die Methodik des empirischen Forschens auf einem fortgeschrittenen Niveau verstehen und anwenden wollen.

Content Level » Research

Stichwörter » Datenauswertung - Datenerhebung - Empirische Forschung - Empirische Forschungsstrategien - Empirische Methoden - Gütebeurteilung empirischer Ergebnisse

Verwandte Fachbereiche » BWL - Marketing & Sales

Inhaltsverzeichnis 

Forschungsstrategie (z.B. Experimente, Fallstudien) Datensammlung (z.B. Messmodelle, Common Method Variance und Single Source Bias) Struktur entdeckende Verfahren (z.B. Fuzzy Clustering, Sequenzdatenanalyse) Bestimmung von Zusammenhängen: - Grundlegendes (z.B. Multikollinearität, Moderatoren und Mediatoren in Regressionen) - Grundlegende Verfahren (z.B. Panelanalyse, Hazard-Raten-Modelle) - Erweiterte Verfahren (z.B. HLM, Event Studies) Ergebnisgüte (z.B. Gütekriterien, Bootstrapping)

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