Audi A6 und 5er BMW
E-Book, Deutsch, 60 Seiten
ISBN: 978-3-640-91166-0
Verlag: GRIN Verlag
Format: PDF
Kopierschutz: Kein
Studienarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich BWL - Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Social Media, Note: 1,0, Fachhochschule Stralsund, Veranstaltung: Statistik II, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Hausarbeit beschäftigt sich mit der Untersuchung der Gebrauchtwagenmarktsituation am Beispiel des Audi A6 und der 5er BMW-Reihe im Raum Berlin/Brandenburg. Da es sich bei den beiden Modellen um Vertreter aus der gehobenen Mittelklasse handelt, wurden diese nur minimal von der Abwrackprämie beeinflusst, da sich diese vor allem an Kleinwagen richtete.
Die Untersuchung der beiden Modelle erfolgte anhand der folgenden sieben Merkmale: Preis in Euro, Laufleistung in Kilometer, Motorleistung in Kilowatt, Alter in Jahren, Typ, Ausstattung, Farbe.
Es wurden jeweils 250 Datensätze für beide Modelle erhoben. Mit Hilfe der Software SPSS 17 wurde eine ausreißerbereinigte Zufallsstichprobe von 125 Datensätzen ermittelt. Untersuchungsgegenstand waren nun die Häufigkeitsverteilungen der Merkmale, die in Histogrammen miteinander verglichen wurden. Im Anschluss daran wurden auch die Werte der Lage- und Streuparameter ausgewertet. Für die Merkmale Preis, Laufleistung und Alter wurden die Mittelwerte und Varianzen darauf getestet, ob sich diese zwischen beiden Modellen signifikant unterscheiden.
Mittels geeigneter Korrelations- und Kontingenzmaße wurde untersucht ob Zusammenhänge oder Abhängigkeiten zwischen bestimmten Merkmalen bestehen. Dazu wurden um die Beziehungen zwischen kardinal bzw. ordinal skalierten Merkmalen zu charakterisieren die Korrelationskoeffizienten nach Kendall und Bravais-Pearson berechnet, welche dann auch auf Signifikanz getestet wurden. Für Beziehungen, an denen nominal skalierte Merkmale beteiligt sind, erfolgte eine Berechnung des Kontingenzkoeffizienten, der auch einem Signifikanztest unterzogen wurde.
Diese Abhängigkeiten wurden nun durch lineare Einfachregressionen dargestellt. Es wurden Regressionsmodelle für den Preis, getrieben von der Laufleistung, vom Alter und von der Motorleistung, bestimmt. Mit denen aus der Einfachregression gewonnenen Erkenntnisse wurde die multiple Regression durchgeführt, um die Abhängigkeit des Preises besser erklären zu können. Das aufgestellte multiple Regressionsmodell wurde nun interpretiert und im Anschluss mittels geeigneter Tests überprüft. Dazu gehörten Signifikanztests der Regressionsparamater und Verteilungstests der Residuen, welche auch grafisch in P-P- und Q-Q-Plots analysiert wurden.
Raithel / Krauß
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Die Untersuchung der beiden Modelle erfolgte anhand der folgenden sieben Merkmale: Preis in Euro, Laufleistung in Kilometer, Motorleistung in Kilowatt, Alter in Jahren, Typ, Ausstattung, Farbe.
Es wurden jeweils 250 Datensätze für beide Modelle erhoben. Mit Hilfe der Software SPSS 17 wurde eine ausreißerbereinigte Zufallsstichprobe von 125 Datensätzen ermittelt. Untersuchungsgegenstand waren nun die Häufigkeitsverteilungen der Merkmale, die in Histogrammen miteinander verglichen wurden. Im Anschluss daran wurden auch die Werte der Lage- und Streuparameter ausgewertet. Für die Merkmale Preis, Laufleistung und Alter wurden die Mittelwerte und Varianzen darauf getestet, ob sich diese zwischen beiden Modellen signifikant unterscheiden.
Mittels geeigneter Korrelations- und Kontingenzmaße wurde untersucht ob Zusammenhänge oder Abhängigkeiten zwischen bestimmten Merkmalen bestehen. Dazu wurden um die Beziehungen zwischen kardinal bzw. ordinal skalierten Merkmalen zu charakterisieren die Korrelationskoeffizienten nach Kendall und Bravais-Pearson berechnet, welche dann auch auf Signifikanz getestet wurden. Für Beziehungen, an denen nominal skalierte Merkmale beteiligt sind, erfolgte eine Berechnung des Kontingenzkoeffizienten, der auch einem Signifikanztest unterzogen wurde.
Diese Abhängigkeiten wurden nun durch lineare Einfachregressionen dargestellt. Es wurden Regressionsmodelle für den Preis, getrieben von der Laufleistung, vom Alter und von der Motorleistung, bestimmt. Mit denen aus der Einfachregression gewonnenen Erkenntnisse wurde die multiple Regression durchgeführt, um die Abhängigkeit des Preises besser erklären zu können. Das aufgestellte multiple Regressionsmodell wurde nun interpretiert und im Anschluss mittels geeigneter Tests überprüft. Dazu gehörten Signifikanztests der Regressionsparamater und Verteilungstests der Residuen, welche auch grafisch in P-P- und Q-Q-Plots analysiert wurden.
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