Show Less
Restricted access

Goodness-of-Fit-Maße in linearen Regressions- und Logit-Modellen

Theorie und Anwendung in der empirischen Marktforschung

Series:

Heribert Reisinger

Lineare Regressions- und Logit-Modelle zählen zu den am häufigsten eingesetzten Analyseinstrumenten innerhalb der angewandten quantitativen Forschung. Mittels Goodness-of-Fit-Maßen werden Aussagen über die Güte eines solchen Modells getroffen. Diese Studie gibt einerseits einen Überblick über Struktur und Verwendungsmöglichkeit von Regressions- und Logit-Modellen in der empirischen Forschung. Andererseits werden die bedeutendsten Goodness-of-Fit-Maße herausgegriffen, ihre Eigenschaften erläutert und die Sinnhaftigkeit der Berechnung und Verwendung solcher Kennzahlen diskutiert. Zur Veranschaulichung theoretischer Ergebnisse anhand praktischer Beispiele wird immer der Fachbereich des Marketing herangezogen.
Aus dem Inhalt: Einfaches und multiples lineares Regressionsmodell - Qualitative Variablen und verallgemeinerte lineare Modelle - Binäres, multinominales und Nested-Logit-Modell - Multiples und korrigiertes Bestimmtheitsmaß - Pseudo-Bestimmtheitsmaße - Verwendung von Goodness-of-Fit-Maßen in der empirischen Marktforschung.