Vorlesung Marktforschung - TU Berlin

Vorlesung Marktforschung 

1 Methodologie / Messtheorie 

2 Erhebungsverfahren 

Sommersemester 2010 

Sekr.: Wilmersdorfer Straße 148, 10585 Berlin; Raum 303; Hauspost WIL-B-3-1, Tel: +49 (0)30 3142 2266, www.marketing-trommsdorff.de; Assistenz: klaus.heine@marketing-trommsdorff.de 

Technische Universität Berlin 

Lehrstuhl Marketing Professor Dr. Volker Trommsdorff

Wo man alles für diese Vorlesung Relevante findet 

Alle Lehrstuhlinformationen und auch die Charts zum Herunterladen: 

www.marketing-trommsdorff.de 

zum Download bitte registrieren (Grundlage für den Email-Verteiler „Aktuelles für Hörer im SoSe 2010) 

www.marketing.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/lehrveranstaltungen_hauptstudium/downloads_hauptstudium/ 

Pflichtlektüre außer den Vorlesungs-Charts: 

1) Hammann/Erichson, Marktforschung, ab 3. Aufl. – oder ein anderes Mafo-Lehrbuch 

2) Auszüge aus einem wissenschaftlichen (!) Marketing-Lehrbuch, z.B. 

Homburg/Krohmer, Marketing Management, 2003 oder neue Auflage 

3) Auszüge aus einem guten Datenanalyse-Lehrbuch, z.B. 

Backhaus u.a., Multivariate Datenanalyse, ab 11. Aufl. 2006 


Lehrstuhl Marketing Professor Dr. Volker Trommsdorff Marktforschung 1 und 2 – Methodologie und Erhebungsverfahren 2

Weitere Veranstaltungen im BWL-Hauptstudium im Sommersemester 

• Vorlesung Marketing I Konsumentenverhalten und Werbung 

• Übung (Unternehmensplanspiel) MARKSTRAT shahid@marketing-trommsdorff.de 

Anmeldung bis 15.4. über die Lehrstuhl-Homepage, begrenzte Teilnehmerzahl 

• Übung Datenanalyse mit SPSS shahid@marketing-trommsdorff.de 

Anmeldung bis 15.4. über die Lehrstuhl-Homepage, begrenzte Teilnehmerzahl 

• Empirische Projektübung 

Anmeldung und Einführung Dienstag 13.4.2010 10.00 Uhr Raum H 3002 

Wirtschaftsingenieure müssen sich hierfür im Prüfungsamt anmelden 

• Hauptseminar 

• Verlängerte Anmeldefrist heute 12.4.2010 – auf der Lehrstuhl-Homepage 

• Innovationswerkstatt – August/September 2010, siehe Lehrstuhl-Homepage 

• Summer School Shanghai – August 2010, siehe Lehrstuhl-Homepage 



Mo 10.15-11.45 Marktforschung 

Datum Thema / Gastvorlesung 

12.4. Methodologie / Messtheorie 

19.4. Erhebungsverfahren 

26.4. GV Dr. Marc Drüner „Marktforschung in der Consulting-Praxis“ 

3.5. Marktforschungs-Designs / Stichproben 

10.5. Segmentierung: Clusteranalyse / Diskriminanzanalyse 

17.5. Positionierung: Faktorenanalyse und Mehrdimensionale Skalierung 

24.5. Pfingsten 

31.5. GV Dr. Gilbert Heise „Marktforschung in der Volkswagen AG“ 

7.6. Marketing-Wirkungsforschung: Regressionsanalyse 

14.6. Experimentelle Marktforschung: Varianzanalyse 

21.6. Komplexe Ursachenforschung: Kovarianzstrukturanalyse 

28.6. Nutzenmessung: Conjoint-Analyse 

5.7. GV Axel Bichler: Conjoint-Analyse in der Praxis 

12.7. Klausur 



Agenda 

• Wissenschaftstheorie 

• Wissenschaftliche Sprachregelung 

• Marktforschung Grundbegriffe 

• Arten der Datenerhebung 

• Messtheorie und Erhebungsverfahren 

• Messtheoretische Grundlagen 

• Messtheorie Gütekriterien 

• Erhebungsverfahren 



Wissenschaftstheorie 

Definitionen 

Realdefinition: 

Bemühen, das “reale Wesen” 

eines Begriffes auszudrücken. 

Analytische Definition: 

Realdefinition durch Bedeutungsanalysen: 

Welche Designata schreiben die 

Verwender dem Begriff zu? 

Arten 

Nominaldefinition: 

Reines Gleichsetzen von 

sprachlichen Zeichen, 

Sprachreglung 

Operationale Definition: 

besondere Art von 

Nominaldefinition, bei der das 

Definiens als Messvorschrift für das 

Designatum verstanden wird 

Operationales Definieren von Begriffen der Marketingtheorie steht im Mittelpunkt der 

methodischen Vorlesung. 




Wissenschaftliche Sprachregelung 

• Meta-Sprache: Sprache über Sprache, z.B. Definitionen 

• Definition: Zuordnung eines Terminus zu einem Begriff, 

der bis dahin durch umständliche Umschreibung 

(viele Termini mit dahinterliegenden Begriffen) 

bezeichnet werden musste. 

• Syntaktische Ebene: Definiens Menge von Termini ein Terminus Definiendum 

• Semantische Ebene: 

Menge von 

Begriffen 

ein Begriff 




Definitionen – Fortsetzung 

Definiens Definiendum 

umschreibende Termini, 

umständliche sprachliche 

Kennzeichnung des Designatum 

Ausmaß, in welchem 

Konsumenten dazu neigen, 

regelmäßig dieselbe Marke eines 

Produkts zu kaufen 

Beispiele 

zu definierender Terminus, der als 

knappe Kennzeichnung für einen 

Begriff für das selbe Designatum 

stehen soll 

„Markentreue“ 




Prüfung von Definitionen 

Kriterien: 

Es gibt weder wahre noch falsche Definitionen, 

nur zweckmäßige und unzweckmäßige! 

Geltung / Konsistenz Wie unterschiedlich wird der Terminus verwendet? 

Präzision / Operationalität Wie eindeutig ist die Zuordnung Terminus - 

Designatum? 

Gültigkeit / Validität Eigentlich eine Frage nach der Wahrheit - nicht 

beantwortbar! 

Operationale Definitionen können aber empirisch 

versagen. 

Fruchtbarkeit Ist der definierte Begriff theoretisch tauglich? 

Hat er in vielen Zusammenhängen (Theorien) 

Bedeutung? 




Wissenschaftliche Aussagen 

Spekulation Hypothese Gesetz 

(zunehmender Reifegrad von Aussagen) 

Hypothese = begründete, aber nur mehr oder weniger bewährte 

Aussage 

Gesetz = bewährte, nicht widerlegte Hypothese 

Theorie = System von konsistent verknüpften Hypothesen 

Axiom = für wahr hingenommene Aussage, 

Ausgangspunkt für logische Aussagen 

Theorem = aus einem relativ allgemeinen Aussagensystem 

abgeleitete relativ spezielle Aussage 




Falsifizieren – Verifizieren 

Allsätze 

(nomologische Aussagen) 

Nicht verifizierbar 

Eine einzige konträre 

Beobachtung reicht, um sie zu 

falsifizieren. 

Falsifizieren: endgültig als falsch erweisen 

Verifizieren : endgültig als wahr erweisen 

Es-gibt-Sätze 

(Existenz-Aussagen) 

Nicht falsifizierbar 

Eine einzige stimmige 

Beobachtung reicht, um sie zu 

verifizieren. 

Dass ein Allsatz nicht verifiziert werden kann, heißt nicht, daß die Aussage nicht wahr 

sein könne. Nur: Die mögliche Wahrheit der Aussage kann nie endgültig bewiesen 

werden. 

Es sollen Aussagen gewonnen werden, die unabhängig von Raum und Zeit Geltung 

beanspruchen (nomologische Gestze). 

Kromrey H., (1980), “Empirische Sozialforschung”. 




Vorgehen bei der Überprüfung empirischer Aussagen 

Wenn nun aber in einer erfahrungswissenschaftlichen Theorie widerlegbare Aussagen zugelassen, 

nicht widerlegbare Aussagen verboten sind, dann besteht das Problem darin, wie man an “wahre 

Aussagen” kommen soll 

Um sich angesichts dieser Schwierigkeit dennoch an die Wahrheit heranzutasten, wird als 

eine Strategie das folgende Vorgehen bei der Überprüfung empirischer Aussagen 

empfohlen: 

Bei Falsifikation 

erneuter Test 

Kromrey H., (1980), “Empirische Sozialforschung”. 

Empirischer Test 

Bei Bestätigung 

Umformulierung Verschärfung 

der Überprüfungsbedingungen 




Begründungszusammenhang 

Wann ist eine Aussage wertvoll ? 

Wahrheit 

Gehalt 

Logisch z.B. Wahrheitstafeln 

Faktisch 

Allgemeinheit 

Präzision 

Prüfung Ideale Ausprägung 

empirisch 

(Falsifikationsversuch) 

Umfang der Wenn- 

Komponente 

Umfang der Dann- 

Komponente 

wahr 

bewährt 

(oft geprüft, nie 

falsifiziert) 

keine UND- 

Verknüpfung 

keine ODER- 

Verknüpfung 

⇒ quantitativ 




Mit wahren Statistiken lügen: 

Prüfen Sie mal die LOGISCHE Wahrheit! 

“Das Gesundheitsministerium stellt fest, 

daß es jährlich 163.000 Krebs-Todesfälle gibt. 

Davon sind 50.000 Raucher. 

Das sind weniger als 30 Prozent. 

Der Anteil der Raucher an der Gesamtbevölkerung 

beträgt nach derselben Quelle 37 Prozent. 

Die Raucher sind also an den Krebs-Todesfällen weniger beteiligt, 

als es ihrem Anteil an der Gesamtbevölkerung entspricht.” 

Quelle: Spiegel-Interview mit Zigaretten Managern im Zusammenhang mit einer Anti-Raucher-Offensive der Bundesregierung, 05.07.1987 




Begründungszusammenhang 

Aussagenprüfkriterien 

Prämissen 

Allgemeinheit (-) 

Gehalt 

Konklusion 

Präzision (+) 

Je größer der Prämissengehalt und 

je kleiner der Konklusionsgehalt, 

desto weniger empirischer Gehalt der Aussage 

Gehalt und Prüfbarkeit: 

Je gehaltvoller eine Aussage, desto mehr Prüfmöglichkeiten 

Gehaltlose Aussagen (Tautologien) sind nicht prüfbar, immer richtig 

Daraus folgen die wichtigsten Prüfkriterien von Aussagen: 

• Bewährtheit (Wahrheitsnähe) 

• Gehalt 




Aussagenverwendung 

Unterhaltung 

Art der Verwendung Wissenschaftlicher Anspruch 

Beschreibung (deskriptiv) 

Erklärung (explikativ) 

Vorhersage (prognostisch) 

Infragestellen (kritisch) 

Handlungsanweisung (präskriptiv) 

keiner 

Realität abbilden 

Grund für Beobachtungen angeben 

Künftige Zustände vorhersagen 

Aussage durch Falsifikationsprinzip 

prüfen 

Entscheidungen empfehlen 




„Marktforschung“ hat unterschiedliche Bedeutungen 

Forschung 

Marktforschung 

Wissenschaft 

„Entdeckung und 

Begründung allgemeiner 

Aussagen“ 

Beschreibung von 

Absatzmöglichkeiten 

Praxis 

„Tätigkeit eines 

Marktforschungsinstitutes 

oder der Mafo-Abteilung“ 

Eng Weit 

„Marketingforschung“: 

Beschreibung, Erklärung und 

Prognose von Marketing- 

Faktoren 





Grundbegriffe 1 

Feldforschung 

(Field Research) 

Quantitative MaFo 

(objektiv) 

„Nasenzähler“ 

Problemorientiert: Datenbeschaffung und Datenanalyse 

Aber: jede Marktforschung sollte objektivieren / quantifizieren 

Schreibtischforschung 

(Desk Research) 

Qualitative MaFo 

(subjektiv) 

„Psychospinner“ 





Grundbegriffe 2 

Objektive Merkmale 

(registrierbare Daten) 

Bsp.: demographische Merkmale 

Problemorientiert: Datenbeschaffung und Datenanalyse 

S und R: objektiv erfassbar 

I: i.d.R. nicht direkt objektiv erfassbar, aber operationalisierbar 

Subjektive Merkmale 

(operationalisierbar) 

Bsp.: psychographische 

Merkmale 

S I R 

Stimulus Intervenierende Variable 

Reaktion 




Typische Marktforschungsaufgaben 

Beschreibung - Erklärung - Prognose - Handlungsempfehlung 

Markt- und 

Umfeldanalysen 

Marktreaktionsanalysen 

• Marktvolumen 

• Absatzpotenzial (ggf. nach Segmenten und 

Positionierung) 

• Konkurrenzanalysen 

• Umfeldanalysen 

• Produktanalysen 

• Werbewirkungsanalysen 

• Preisanalysen 

• Distributionsanalysen 




Industriegüter-Marktforschung 

Anforderungen 

Folgerungen 

Branchenkenntnis 

• Internationale Erfahrung 

• Technisches Verständnis 

• Vertrautheit mit der Organisation des Kunden 

(Buying Center) 

Im Mittelstand ist Marktforschung “Chefsache” 

Mitlaufende Marktforschung über alle Kanäle 

• Außendienst, Vertreter, Service 

• Kundenkontakte, Beschwerden 

• Messen, Kongresse, Verbandsarbeit 

• Konjunktur- und Brancheninformationen 

• Betriebsvergleich, Erfa-Gruppen, Benchmarking, 

PIMS etc. 




Exemplarische Aufgaben strategischer Marktforschung 

unmittelbar, 

situativ 

mittelbar, 

generalisierend 

Kundenprobleme, Marktpotenziale 

Wettbewerberverhalten 

Technologie-Markt-Entwicklungen 

Umfeldentwicklungen 

Positionierungen 

usw. 

kritische Erfolgsfaktoren 

Innovationstiming 

Sensitivität, Zeit versus Kosten 

usw. 




Methodische Kategorien von Marktforschung 

Untersuchungseinheit Person / Haushalt / Firma / Branche / ... 

Entscheidungsziel Strategie / Marketinginstrument / ... 

Aussage-Anspruch Beschreibung / Erklärung / Vorhersage // Entdeckung / Prüfung 

Entwicklungsstand Pilotstudie / Pretest / Hauptuntersuchung 

Vergleichsachse Querschnitt / Längsschnitt 

Wiederholung einmalig / vorher-nachher / wiederholt (Panel oder Monitor) 

Datenpräsenz primär (Feldforschung) / sekundär (Schreibtischforschung) 

Meßinstrument mit Fragen (schriftlich, telefonisch, persönlich) / ohne Fragen 

Datenniveau qualitativ (nominal) / quantitativ (ordinal oder metrisch) 

Repräsentanzanspruch willkürlich / typisch (Fokusstudie) / repräsentativ 




Arten der Datenerhebung 

Kausalitätsanspruch 

nicht-kausal 

deskriptiv 

nur messen 

kausal 

explikativ 

experimentieren 

reaktiv, Fragen nicht-reaktiv 

Befragung 

schriftlich 

persönlich 

telefonisch 

Datenerzeugung 

Experiment 

Querschnitt 

Längsschnitt 

Beobachtung 

persönlich 

apparativ 

scanning 

z.B. Recall-Test z.B. Store-Test 




Untersuchungsdesigns 

Wissensstand 

Aufgaben 

Ansatz 

Methoden 

Explorativ 

keine Vorkenntnisse 

Problem präzisieren, 

Handlungsalternativen 

eruierten 

flexibles Vorgehen 

Sekundäranalyse 

Expertenbefragung 

Gruppendiskussion 

Deskriptiv 

Vorkenntnisse 

Situationsbedingungen 

Beschreiben 

(Antezedenz-bedingungen) 

Untersuchungsfrage 

fixiert 

Messung mit standardisierten 

Verfahren 

(Fragen, Scanning etc.) 

Konfirmativ 

Theoriekenntnis 

Kausaleinflüsse prüfen 

und schätzen 

Hypothese fixiert 

Experiment, 

nichtexperimentelle 

Kausalforschung 




Interviewverteilung nach Befragungsart in % seit 1990 

Quelle: ADM Jahresbericht 2007, S. 12 

persönliche Interviews 

telefonische Interviews 

schriftliche Interviews 

Online-Interviews 



Agenda 

• Wissenschaftstheorie 

• Wissenschaftliche Sprachregelung 

• Marktforschung Grundbegriffe 

• Arten der Datenerhebung 

• Messtheorie und Erhebungsverfahren 

• Messtheoretische Grundlagen 

• Messtheorie Gütekriterien 

• Erhebungsverfahren 



Messtheorie und Erhebungsverfahren 

Indikatoren 

1. Die gemessenen Variablen bezeichnet man als Indikatoren (engl. indicator), weil sie 

anhand beobachtbarer Sachverhalte Hinweise auf das zugrundeliegende theoretische 

Konstrukt geben, nicht jedoch mit ihm identisch sind 

2. Sie werden in einem späteren Schritt zuweilen auch für die Formulierung von 

Fragen oder Beobachtungselementen verwendet, also zur Entwicklung eines 

Datenerhebungsinstrumentes 

3. Häufig werden mehrere Indikatoren für ein- und dasselbe Konstrukt verwendet. Das 

ist dann notwendig, wenn das zugrundeliegende Konstrukt mehrdimensional ist 

und/oder wenn die einzelnen Indikatoren, wie fast immer, fehlerbehaftet sind 

4. Dabei ensteht das Problem, wie die verschiedenen Einzelindikatoren wiederum zu 

einer Meßgröße kombiniert werden können: Typologien, Indizes, Skalen und Tests 

sind Beispiele für solche Kombinationen 

5. Skalierungsmodelle, Cluster und Faktorenanalysen sowie Analysen latenter Klassen 

sind statistische Verfahren zur Entwicklung und Überprüfung solcher 

Indikatorenmodelle 




Messtheoretische Grundlagen 

Merkmal: Kriterium, nach dem man Objekte klassifizieren 

möchte 

Variable: Kriterium, nach dem man Objekte klassifizieren 

kann, Operationaldefinitionen des Merkmales 

Ausprägung: Abstufung, die einem Objekt auf einer Variablen 

zukommt 




Variablen 

unabhängig (u.V.) abhängig (a.V.) 

exogen endogen 

S Stimulus I intervenierend R Reaktion 




Messen 

Definition 

Zuordnen von Zeichen zu Objekten so, 

daß die Relationen unter den Zeichen 

den Relationen unter den Objekten 

entsprechen 

Enger (jenseits Sozialwissenschaften): 

Die Relationen müssen metrisch sein, 

z.B. Metermaß für Distanzrelationen 

Problem Sozialwissenschaften: 

nicht direkt beobachtbare Konstrukte 

über Indikatoren "operationalisieren" 




Systeme nach Variablenanzahl 

monovariat 

V 

I 

V 

I 

bivariat 

V 

I 

I 

I 

multivariat 


Lehrstuhl Marketing Professor Dr. Volker Trommsdorff Marktforschung 1 und 2 – Methodologie und Erhebungsverfahren 32 

I 

V 

V 

V 

V I 

V I


Messtheorie 

Theoretische Annahmen 

1. Das Messergebnis setzt sich additiv aus “wahren” Werten und 

Messfehlern zusammen. 

2. Messwiederholungen bewirken Fehlerausgleich. Der Messfehler- 

Erwartungswert ist Null. 

3. Die Messfehlergröße ist unabhängig von der Ausprägung des 

Messmerkmals. 

4. Die Messfehlergröße ist unabhängig vom gemessenen Objekt. 

Diese Annahmen sind in der Realität mehr oder weniger stark verletzt 





Skalenniveau I 

1. Nominalniveau 

DefinitionDie Ausprägungen des Merkmals sind eindeutige Kategorien. 

Es ist lediglich bestimmbar, ob eine Ausprägung gleich oder ungleich einer 

anderen ist (Äquivalenz) 

Beispiel: Merkmal: ausgeübter Beruf des Befragten 

Ausprägungen: 1 = Arbeiter / 2 = Angestellter / 3 = sonst / 4 = kein 

Zulässige Transformation: Umbenennung, Permutation 

2. Ordinalniveau 

Definition: Die Ausprägungen des Merkmals sind eindeutige, geordnete Kategorien. 

Es ist bestimmbar, ob eine Ausprägung einen höheren Rang hat als eine 

andere 

(Ordnung) 

Beispiel: Merkmal: Markterfolg einer Innovation 

Ausprägungen: 3 = schlecht / 2 = mittelmäßig / 1 = gut 

Zulässige Transformation: streng monotone Transformation x’ = fm (x) 





Skalenniveau II 

3. Intervallniveau 

Definition: Die Ausprägungen des Merkmals sind eindeutige, geordnete, gleich 

breite Kategorien. Es ist bestimmbar, welchen metrischen Abstand zwei 

verschiedene Ausprägungen haben (definierte Abstände) 

Beispiel: Merkmal: Preisbewußtsein von Konsumenten Ausprägungen: 

Punktwerte einer geeichten Skala 

Zulässige Transformation: lineare Transformation x’ = a + b . x 

4. Rationalniveau 

Definition: Die Ausprägungen des Merkmals sind eindeutige, geordnete, gleich 

breite Kategorien, deren unterste als absoluter Nullpunkt definiert ist 

Bestimmbar: Proportionen 

Beispiel: Merkmal: Wiederholungskaufrate einer Marke 

Ausprägungen: Prozentzahlen zwischen 0 und 100 

Zulässige Transformation: linear-homogene Transformation x’ = b . x 





Skalenniveau-Kurzübersicht 

Zulässige 

Datentransformation 

Zulässige Statistiken 

(z.B.) 

Nominal Ordinal Metrisch 

alle äquivalenten, 

auch Permutationen 

Modalwert, 

Konzentrationsmaße 

Kontingenzkoeff. 

Beispiele Fachbereichskennzahlen, 

Typen aus Typologie 

alle streng 

monotonen, 

z. B. logarithmieren 

Medianwert, 

Quartilabstand, 

Rangkorrelation 

Bundesligatabelle, 

Schulnoten 

Lineare 

Transformation 

arithmetisches Mittel, 

Varianz, 

Pearson-Korrelation 

°C-Temperaturskala, 

skalierte „Tests“, 

Einkommen 




Messtheorie 

Gütekriterien 

Objektivität 

Gültigkeit 

(Validität) 

Zuverlässigkeit 

Test-Retest- 

Reliabilität 

Paralleltest- 

Reliabilität 

Split-Half- 

Reliabilität 

Verallgemeinerung: 

Cronbachs Alpha = 

Erwartungswert 

aller möglichen Splits 

Güte eines 

Indikators 

Sensitivität 

Validitätskennzeichen 

Inhaltsvalidität 

Vergleichsgruppen- 

validität 

Kriteriumvalidität 

Konstruktvalidität 

Skalenniveau 

Diskriminanzvalidität 

Konvergenzvalidität 




Zuverlässigkeit (Reliabilität) 

Voraussetzung: 

Das Messinstrument besteht aus mehreren Indikatoren (Items) 

Test-Retest Parallel-Test Split-Half-Test 

Korrelation mit Messung 

desselben Indikators zu 

einem anderen Zeitpunkt 

Korrelation mit Messung 

durch anerkannten anderen 

Indikator 

Das Standard-Reliabilitätsmaß Cronbachs α 

ist die Verallgemeinerung des Split-Half-Tests: 

die durchschnittliche Korrelation je zweier Teilskalen 

über alle möglichen Paare von Item-Teilmengen 

Korrelation zwischen zwei 

Teilmengen (Items) eines 

Multi-Item-Indikators (Skala) 




Gültigkeit (Validität) 

Gültigkeit (Validität) ist das Entsprechungsverhältnis von faktisch gemessener Dimension 

und eigentlich zu messender Dimension. Die unmittelbare Erfassung, der „Beweis“ von 

Validität einer Messung, ist unmöglich 

Vorbedingungen für Validität: 

• Reliabilität (Zuverlässigkeit): 

Eine Messung kann nur gültig sein, wenn sie nicht durch “Rauschen” überlagert ist 

• Objektivität: 

Unabhängigkeit des Messergebnisses von der Person des Messenden 

• Sensitivität: 

Trennschärfe des Messinstruments bei kleinen Ausprägungsunterschieden des zu 

messenden Merkmals 

Alle diese Vorbedingungen sind notwendig, aber nicht hinreichend für Validität 




Gültigkeit 

Ersatzkriterien für Validität 

• Eindimensionalität: 

messen verschiedene Maßstäbe, die ein bestimmtes Merkmal messen sollen, auf 

derselben (d.h. noch nicht: der richtigen!) Dimension? 

• “Expertenvalidität” (face validity): 

nach subjektivem Augenschein 

• Vergleichsgruppenvalidität: 

nach der Differenzierungsfähigkeit des Messinstruments zwischen Gruppen von 

Messobjekten, deren kontrastierende Ausprägungen der Messdimension bekannt 

sind 

• Unabhängige-Kriterien-Validität: 

nach der Übereinstimmung der Messungen mit dem fraglichen Instrument mit 

Messungen durch ein bekanntermaßen gültiges Instrument 

• Konstruktvalidität (⇒ Konvergenz-/Diskriminanzvalidität) : 

nach der Übereinstimmung der Messergebnisse mit theoretisch zu erwartenden 

Ergebnissen (nach bereits bewährten Hypothesen) 




Konvergenz- und Diskriminanzvalidität 

Konvergenz Diskriminanz 

Grad der Übereinstimmung von 

Messungen eines Konstrukts mit 

verschiedenen Methoden 

I IA1 A1 

A 

I A2 

Grad d. Unterschiedlichkeit von Messungen 

verschiedener Konstruktemit derselben 

Methode 

A B 

I IA1 A1 IA2 IA1 Bei gegebener Konvergenzvalidität, z.B. Korrelation der Indikatoren I A1, I A2 = .50 

müssen die Korrelationen zwischen den unterschiedlichen Konstrukten, A, B 

geringer sein als die zwischen den Indikatoren zum selben Konstrukt, also < .50 



I A2


Omnibusbefragung 

Definition: Regelmäßige Umfragewellen eines Marktforschungs-Instituts in 

ähnlichen Stichproben zu unterschiedlichen Themen von 

verschiedenen Auftraggebern 

Arten: schriftlich / telefonisch / persönlich 

z.B. Berlin-Monitor der FfH Berlin 

Bewertung: + billig 

+ schnell 

+ wenig Auftraggeber-Bias 

+/- besonders für Monitoring 

- eingeschränkte Fragenkapazität 

- nur für oberflächliche Informationen 




Panelforschung 

Definition: regelmäßig wiederholte Messung derselben Variablen bei 

denselben Erhebungseinheiten 

Arten: Haushaltspanel / Handelspanel / Spezialpanel 

Bewertung: 

+ Veränderungen nicht nur registrierbar, sondern auch durch 

Wanderungen erklärbar 

+ Stichproben- und Erhebungsfehler gleichen sich im Längsschnitt 

aus 

+ problemloses Einschalten in repräsentative Standardpanels, z.B. 

GfK Haushaltspanel 

+ große informationstechnische Fortschritte (Scanning, 

Split-Kabel-TV, Single Source) 

+/- besonders für Monitoring, kaum für Mafo-Projekte 

- Probleme der Auswahl und Pflege des Panels 

- systematische Verzerrungen (over- / underreporting, Lerneffekte) 





Verwendungen 

• Nachfrageveränderungen / Absatzprognose 

• Ursachen von Marktanteilsveränderungen 

• Absatzrate ohne pipeline-Effekt 

• Erstkäufer- und Wiederholkaufrate 

• Analyse des Konkurrenzmarketing 

• Grundlage für Marktsegmentierung 

• nach Geschäftstypen, Ortsgrößen, Absatzgebieten 

• nach Käufergruppen (demographische, psychographische und 

Kaufverhaltensmerkmale) 

• Distributionspolitik 

• Distributionsgrad 

• Einkaufs- und Lagerpolitik des Handels 

• Verkaufsförderungspolitik des Handels 




Haushaltspanel 

• Erhobene Daten: 

- Einkäufe im Berichtszeitraum nach Datum, 

Einkaufsquellen, Käufen (Marken, 

Packungsgrößen, Preis, etc.) 

- Demographie 

- u.U. Einstellungsvariablen 

- gelegentlich Zusatzbefragung 

• Erhebungseinheiten: 4.000 bis 10.000 Haushalte, 

meist geschichtete Zufallsauswahl 

• Anbieter: u.a. GfK, Nielsen 





Trend- vs. Panelanalyse 

• Trendanalysen ohne Identität der Untersuchungseinheit 

• Analogie zum nicht gematchten Experiment 

• Panelanalysen sind “perfekt gematcht” (Stichprobenfehlerkontrolle 

durch Konstanthalten) 

Trendtabelle Periode 1 Periode 2 

Kauft A 430 460 

Kauft B 570 540 

1000 1000 

Keine Information über Wechsler 

Paneltabelle 

Periode 2 

Summe Periode 1 

Kauft A Kauft B 

Kauft A 350 80 430 

Periode 1 

Kauft B 110 460 570 

Summe Periode 2 

460 540 1.000 

Ursachenanalyse durch Informationen über Wechsler 




Handelspanel 

Berichtsinformationen 

• Absatz, Umsatz an Endverbraucher 

• Einkäufe von Hersteller / Großhandel 

• Lagerbestand und Bevorratungszeit 

• Durchschnittsabsatz je Geschäft 

• Durchschnittslagerbestand 

• Distribution (%führend, %vorrätig) 

• dito Warengruppenumsatz-gewichtet 




Handelspanel 

Praktische Durchführung 

Ablauf der Erhebung: Beispiel April-Mai-Periode 

Nielsen-Panel; Quelle: Shoemaker / Pringle, JMR 1980 

zweimonatlich Inventur + Lieferscheinauswertung 

Anfangsbestand + Zugang – Endbestand = Absatz 

*Stichtagspreis = Umsatz (wertmäßiger Absatz) 

Datum 

10.3 

0 % . 

% besuchter 

Geschäfte 

Erhebungsbeginn 

12.4 

. 

Erhebungsende 

100 % 

März April Mai Juni 

• in die Zweimonatszahl gehen also Daten aus 3,5 Monaten ein, aber nur Stichtags-Verkaufspreise 

• Jahreskosten pro Warengruppe 40 – 100 TDM (Basis: 1.000 Einzelhandelgeschäfte) 



10.5 

. 

12.6 

.


Haushaltspanel 

Traditionell vs. Scanner 

Kriterium 

Erhebungsfrequenz 

Berichtszeitraum 

Absatzerfassung 

Preiserfahrung 

Bericht nach Kosten 

Zuverlässigkeit 

Traditionelles Panel 

zweimonatlich 

2 Monate 

Inventur + Belege 

Stichtag Inventur 

ca. 4 Wochen 

sehr hoch 

beschränkt 

Scanner-Panel 

Kontinuierlich 

1 Woche 

Abverkäufe 

je Kaufakt 

ca. 2 Wochen 

gering 

sehr hoch 




Panelprobleme 

• Motivation der Panelmitglieder (geringes Honorar), dadurch 

Repräsentativitätsproblem 

• Panelsterblichkeit durch Tod oder Umzug 

• Paneleffekt 

• Bewusstwerdung des Verhaltens, dadurch Verhaltensänderung 

• Checklisteneffekt (Warengruppenvorgabe) 

• Overreporting / Underreporting (Erwünschtheit) 

• Panelroutine 

• Ermüdungseffekte 

• Gegenmaßnahme: Panelpflege (ein Drittel pro Jahr erneuern) 

• Gültigkeitsmängel relativieren sich bei Zeitvergleich 





Weiterentwicklung 

• Ausstattung des Handels mit Scannern 

• Haushaltspanel mit ID-Karten (Personaldaten) 

• Experimentelles Panel-Splitting z.B. über: 

• Split-Kabel-TV 

• Direktwerbung 

• präparierte Zeitschriften 

• Probleme: 

• nationale Repräsentativität 

• Bewältigung der Datenflut 




Kohortenanalyse 

Drei Kohorten 

Querschnitt 

Kind Jugendlich Erwachsen Senior Greis 


Längsschnitt 


Kohortenvergleich 

Kohorte 1 

1900 1930 1960 1990 2020 



K 2 

K 3 

Zeit


Kohortenanalyse 

Erfassung der Effekte 

Altersklasse 

jung 

alt 

K 3 

Längsschnitt = Alterseffekt + Periodeneffekt 

Querschnitt = Alterseffekt + Kohorteneffekt 

Kohortenvergleich = reiner Periodeneffekt 

Messzeitpunkt 

Meßzeitpunkt 

früher 

Kohorten- 

später 

vergleich 

K 1 

K 2 

Längsschnitt 



K 1 

Querschnitt 

jung 

alt


Kohortenanalyse bedeutet kausale Trennung der Zeiteffekte 

Alterseffekt 

Veränderungen durch 

Personenentwicklung 

Reifung, Alterung, 

Familienzyklus 

Periodeneffekt 

Änderungen „mit der Zeit“: 

Ursachen nicht getrennt: 

1) Personenentwicklung 

(Alter) 

2) Umweltentwicklung 

(Generationen, Kohorten) 

Kohorteneffekt 

Veränderungen durch 

Umweltentwicklung 

Generationeneffekt

Vorlesung Marktforschung - TU Berlin

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