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Kundentreue
November 2, 2022
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Kundentreue See what question types are possible with a sample survey! Try a Sample Survey Table of Contents 01 Was ist Kundentreue? Kundentreue ist ein
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Die Faktorenanalyse ist ein Instrument, mit dem eine große Datenmenge mit vielen Variablen auf eine viel geringere Anzahl von Variablen oder Faktoren verdichtet werden kann, um sie zu untersuchen. Sie wird verwendet, um die Beziehungen zwischen Variablen für komplexe Konzepte zu untersuchen, da sie es den Forschern ermöglicht, viele Variablen auf einige wenige interpretierbare Faktoren zu reduzieren.
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Wenn Sie den Befragten Fragen stellen, die alle unterschiedlich sind, sich aber auf dasselbe Thema beziehen, möchten Sie vielleicht alle diese Fragen unter einer Variablen darstellen. Dies kann geschehen, indem Sie einen Durchschnitt zwischen den Antworten aller verwandten Fragen ermitteln oder eine faktor abhängige Variable erstellen.
Um eine faktor abhängige Variable zu erstellen, kann die Hauptkomponentenanalyse verwendet werden, wobei die erste Hauptkomponente erhalten bleibt. Da bei der PCA jede Variable in der Berechnung automatisch gewichtet wird, kann diese Methode zuverlässigere Ergebnisse liefern als die Durchschnittswerte. Diese Gewichtungen werden als „Faktorladungen“ bezeichnet und entsprechen der Beziehung zwischen jeder Variablen und dem zugrunde liegenden Faktor.
Die Faktorenanalyse kann Forschern in vielerlei Hinsicht nützlich sein:
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Einige Variablen stehen in stärkerem Zusammenhang mit der zugrunde liegenden latenten Variable als andere, was sich in „Gewichten“ widerspiegelt, die als Faktorladungen bekannt sind.
Wenn wir zum Beispiel eine einfache Faktorenanalyse durchführen, um die Indikatoren für Wohlstand zu verstehen, könnten wir die folgenden drei Variablen mit zwei resultierenden Faktoren verwenden:
Variablen | Faktor 1 | Faktor 2 |
Einkommen | 0.70 | 0.15 |
Bildung | 0.62 | 0.23 |
Hauswert | 0.40 | 0.20 |
Die Tabelle zeigt, dass die stärkste Assoziation zwischen Faktor 1 und einer zugrunde liegenden Variablen die Assoziation mit dem Einkommen ist, die eine Faktorladung von 0,7 aufweist.
Faktorladungen können auch als standardisierte Regressionskoeffizienten interpretiert werden. Man könnte also auch sagen, dass die Variable Einkommen mit Faktor 1 eine Korrelation von 0,7 aufweist.
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Die Faktorenanalyse eignet sich gut für Umfragen, bei denen Likert-Skalen verwendet werden, um Antworten zu erhalten, und bei denen die Summe der Fragetypen bis 100 reicht. Die Entscheidung, welche Variablen kollabieren sollen, erfordert Experimentierfreude und Kreativität.
Dies sind einige Fragetypen, die von der Verwendung der Faktorenanalyse profitieren können:
Fragen, die das menschliche Verhalten und die Art und Weise, wie Menschen in der realen Welt Entscheidungen treffen, abfragen. Zum Beispiel: „Beim Kauf eines Produkts gebe ich dem Preis oft den Vorrang vor der Qualität“.
Fragen, die die Einstellung der Verbraucher zu einem Produkt/einer Marke auf der Grundlage ihrer Kenntnisse und Eindrücke erfragen. Zum Beispiel: „Ich bin mit der Leistung des Produkts zufrieden“.
Fragen, die sich auf die Werte, Wünsche, Ziele und Interessen von Personen beziehen. Zum Beispiel: „Ich glaube, eine Marke zu unterstützen, bedeutet unweigerlich, bestimmte Werte zu unterstützen“.
Fragen zu den Aktivitäten, an denen die Verbraucher teilnehmen. Zum Beispiel: „Ich gehe am Wochenende gerne einkaufen“.
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Answer: There are three main types of factor analysis used in different kinds of market research, and they are:
Answer: Factor analysis involves reducing the number of variables into a smaller set of factors. Cluster analysis, on the other hand, has to do with reducing the number of observations by grouping them into smaller sets, or clusters. Factor analysis and cluster analysis, both, make no distinction between independent and dependent variables.
Answer: Factor analysis is most commonly used in psychometrics, marketing, biology, operations research, and product management. It is a useful method of analysis when a research involves data sets with a large number of observed variables that reflect a smaller number of underlying/latent variables.
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