Synopses & Reviews
Autoren in der Doktorandenausbildung führen in 35 Beiträgen ihr Wissen aus einem breiten Spektrum von selbst durchgeführten Projekten und aus Erkenntnissen der Literatur zusammen. Durch eine sorgfältige Begutachtung haben die Herausgeber ihre methodische Erfahrung einfließen lassen. Jeder Beitrag ist so aufgebaut, dass ein Überblick über die jeweilige Fragestellung gegeben und weiterführende Literatur bereitgestellt wird. Inhalt: Forschungsstrategie (z.B. Experimente, Fallstudien) Datensammlung (z.B. Messmodelle, Common Method Variance und Single Source Bias) Struktur entdeckende Verfahren (z.B. Fuzzy Clustering, Sequenzdatenanalyse) Zur Bestimmung von Zusammenhängen: - Grundlegendes (z.B. Multikollinearität, Moderatoren und Mediatoren in Regressionen) - Grundlegende Verfahren (z.B. Panelanalyse, Hazard-Raten-Modelle) - Erweiterte Verfahren (z.B. HLM, Event Studies) Ergebnisgüte (z.B. Gütekriterien, Bootstrapping) Die 3. Auflage wurde um 7 neue Beiträge zu Multidimensionale Skalierung, Schätzung von Marketing-Modellen mit simulationsbasierten Verfahren, Nichtparametrische Testverfahren, Event Studies, Conjoint Analyse, Sequenzanalysen sowie Spatial Analysis erweitert. Das Buch richtet sich an Studierende und Doktoranden, die die Methodik des empirischen Forschens auf einem fortgeschrittenen Niveau verstehen und anwenden wollen.
Review
"Die insgesamt 35 Beiträge sind von Doktoranden verfasst, welche im Rahmen ihrer Projekte den Umgang mit den einzelnen Methoden vertieft haben. Dementsprechend zeichnen sich die Beiträge durch eine klare Struktur und eine anwenderfreundliche Sprache aus." transfer - Werbeforschung & Praxis, 1-2010 "Alle Artikel sind sehr anwenderorientiert geschrieben, geben ein breites, aber auch tiefes Abbild der betrachteten Fragestellung und zeigen einen kurzen Einblick in die aktuelle und vertiefende Literatur. [...] eine Bereicherung für Master- und Dokotorats-Studenten [...], um sich der Methodik des empirischen Forschens anzunähern." Marketing Review St. Gallen, 01/2008
Synopsis
Gegenw rtig gibt es kein Buch, das die Probleme der Methodik empirischen Forschens umfassend darstellt. Die Autoren f hren in 35 Beitr gen Wissen aus einem breiten Spektrum von selbst durchgef hrten Projekten und aus Erkenntnissen der Literatur zusammen.
Die Beitr ge sind ausschlie lich von Doktoranden verfasst, die selbst in empirische Projekte eingebunden sind, und damit in der Sprache von Anwendern geschrieben. Sie reflektieren die Erkenntnisse, die sie in ihrer Doktorandenausbildung und bei ihren Forschungsprojekten gewonnen haben. Durch eine sorgf ltige Begutachtung haben die Herausgeber ihre methodische Erfahrung einflie en lassen. Jeder Beitrag ist so aufgebaut, dass ein berblick ber die jeweilige Fragestellung gegeben und weiterf hrende Literatur bereitgestellt wird.
Die 3. Auflage wurde um 7 neue Beitr ge erweitert.
Synopsis
Die Autoren führen in 35 Beiträgen Wissen aus einem breiten Spektrum von selbst durchgeführten Projekten und aus Erkenntnissen der Literatur zusammen. Hier werden die Erfahrungen der empirischen Arbeit von zwei Graduiertenkollegs an der Universität zu Kiel ausgewertet. Durch eine sorgfältige Begutachtung haben die Herausgeber ihre methodische Erfahrung einfließen lassen. Jeder Beitrag ist so aufgebaut, dass ein Überblick über die jeweilige Fragestellung gegeben und weiterführende Literatur bereitgestellt wird. Die 3. Auflage wurde um 7 neue Beiträge erweitert.
About the Author
Prof. Dr. Sönke Albers, Prof. Dr. Udo Konradt, Prof. Dr. Achim Walter und Prof. Dr. Joachim Wolf lehren am Institut für Betriebswirtschaftslehre und am Institut für Psychologie der Christian Albrechts-Universität zu Kiel. Prof. Dr. Daniel Klapper ist Inhaber des Lehrstuhls für Konsumgütermarketing an der Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt/Main.
Table of Contents
Forschungsstrategie (z.B. Experimente, Fallstudien) Datensammlung (z.B. Messmodelle, Common Method Variance und Single Source Bias) Struktur entdeckende Verfahren (z.B. Fuzzy Clustering, Sequenzdatenanalyse) Bestimmung von Zusammenhängen: - Grundlegendes (z.B. Multikollinearität, Moderatoren und Mediatoren in Regressionen) - Grundlegende Verfahren (z.B. Panelanalyse, Hazard-Raten-Modelle) - Erweiterte Verfahren (z.B. HLM, Event Studies) Ergebnisgüte (z.B. Gütekriterien, Bootstrapping)