Titlebook: Methodik der empirischen Forschung; Sönke Albers,Daniel Klapper,Joachim Wolf Book 2009Latest edition Gabler Verlag | Springer Fachmedien W

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Großzahlige empirische Forschungonalismus als Erkenntnisgrundlage konzentriert sich der Artikel auf empirische betriebswirtschaftliche Forschung als angewandte Sozialwissenschaft. Grundzüge qualitativer und quantitativer Forschungsmethoden werden erläutert und entsprechend ihrem Beitrag zur Theoriebil­dung geordnet. Zuletzt geht d

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Experimenten Datenerhebung. In der wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Forschung finden in diesem Zusammenhang Verfahren, wie z.B. das Interview oder die schriftliche Befragung, eine weite Verbreitung (Bortz und Döring 1995, S. 237 ff.; Schulze und Holling 2004, S.166 ff.). In diesem Kapitel soll nun auf

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Messen und Skalieren von Sachverhaltenichen wird. Allgemein bekannte Messinstrumente sind beispielsweise Waagen, Uhren, Lineale oder auch „Radarfallen“. Im vorliegenden Artikel befindet sich eine kurze Einführung zum Begriff und Prozess des Messens aus der Perspektive eines Sozialwissenschaftlers. Daran anschließend werden im Hauptteil

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Subjektive versus objektive Erfolgsmaße Management oder auch der Forschung zur Arbeits- und Organisationspsychologie dar (Venkatraman und Ramanujam 1987; Jenner 2000; Ailawadi, Dant und Grewal 2004; Wall, Michie, Patterson, Wook, Sheehan, Clegg und West 2004). Während in den beiden erstgenannten Forschungsfeldern der Schwerpunkt eher auf

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Die Erfassung latenter Konstrukte mit Hilfe formativer und reflektiver Messmodellen Variablen modelliert werden. Diese Abhängigkeiten werden dann anhand eines Datensatzes empirisch überprüft (Ghauri und Grönhaug 2002). Beispielsweise könnte der kausale Zusammenhang zwischen dem Kaufpreis eines Produkts und dessen Herstellungskosten von Interesse sein (Backhaus, Erichson, Plinke u

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Multidimensionale Skalierungn Objekten als Distanzen zwischen Punkten in einem niedrigen multidimensionalen Raum wiedergibt (Borg/Groenen 2005, S. 3). MDS dient dabei insbesondere der bildlichen Darstellung der Nähe oder Distanz von verschiedenen Objekten, wobei die Struktur dieser Darstellung zunächst unbekannt sein kann und

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Fuzzy Clustering mit Hilfe von Mixture Modelsdar (Aldenderfer und Blashfield 1984, S. 7 ff.). Das Ziel ist es hierbei vorrangig, Objekte möglichst homogenen Klassen (Segmenten) zuzuordnen, um so segmentspezifische Erkenntnisse zu gewinnen. So werden beispielsweise Kunden in möglichst homogene Segmente eingeteilt, um diese dann spezifisch mit M