STATISTIK-FORUM.de

[nhmann]

Hallo zusammen,
ich bin neu im Forum und habe ein Problem, bei dem ich als Neuling nicht weiter komme.

Ich will nachweisen, dass die Preis-Platzierung (günstigster =1, zweitgünstigster = 2, usw.) einen signifikanten Einfluss auf die Anzahl der Verkäufe hat und möchte zusätzlich feststellen, wie hoch der Omitted-variable bias ist.
Einerseits habe Preis-Platzierung als unabhängige Variable, die ordinalskaliert ist und andererseits die Anzahl der Verkäufe pro Platz.

Fragestellung: Hat die Preis-Platzierung einen signifikanten Einfluss auf die Verkaufszahlen?
Erhebung: Verkaufszahlen aus einem Online-Shop in Verbindung mit der Preis-Platzierung von einer Preissuchmaschine
Stichprobengröße: ~ 5000
Weitere erhobene Variablen: Lieferbarkeit, Neu/Stammkunde, Preisdifferenz zum nächstgünstigstem Preis
Deren Einfluss muss nicht überprüft werden, wäre nachher für mich zum lernen aber Interessant.


Mir mangelt es ehrlich gesagt an dem Grundverständnis, wie ich anfange. Ich habe mich ein paar Tage eingelesen und vieles Versucht, ich kam aber immer nur auf Werte, die keinen Sinn ergeben haben.

Könnt ihr mir etwas unter die Arme greifen und ein Vorgehen beschreiben?

Ich danke euch schonmal herzlich!

[PonderStibbons]

Bitte Thema, Fragestellung, Erhebungsdesign, Stichprobengröße angeben, und ob weitere Variablen erhoben wurden,
die einbezogen werden sollen/müssen/könnten.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[nhmann]

Hallo PonderStibbons,
danke für deine schnelle Antwort, ich habe oben meinen Beitrag bearbeitet und die Infos hinzugefügt!

LG

[PonderStibbons]

Du könntest mit einer Korrelation zwischen Platzierung und Verkaufszahl beginnen
geeignet wäre die Spearman-Rangkorrelation rho. Dazu ein x-y-Streudiagramm z.B.
mit Platzierung als x_Achse und Verkaufszahl als y-Achse.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[nhmann]

Hallo PonderStibbons,
ich habe es mal gemacht, wie du es vorgeschlagen hast. Ich bekomme ein Ergebnis von ~ 0,96, also eine ziemlich hohe Korrelation.
Es gibt also einen starken positiven Zusammenhang.

Jetzt hat mich das Thema gepackt und ich will noch mal andere Sachen herausfinden, damit ich das ganze besser verstehe:
- Kriege ich heraus, wie hoch der Einfluss von anderen Faktoren außer der Platzierung auf die Verkaufszahlen ist?
- Wenn ich jetzt z.B. Verkaufszahlen mit kurzer Lieferzeit und langer Lieferzeit hätte, wie kann ich herausfinden, ob die Daten signifikant unterschiedlich sind? Eignet sich der t-Test dafür? Kann ich den Einfluss des Faktors Lieferzeit bestimmen?

Ich bedanke mich für die Tipps und wünsche ein schönes Wochenende!

[PonderStibbons]

Wenn Du nur bivariate Zusammenhänge ermitteln willst, kommen Mittelwertvergleiche mit t-Tests oder
einfaktorielle Varianzanalysen (falls mehr als 2 Gruppen) in Frage.
Wenn Du mehrere erklärende Variablen simultan einbeziehen möchtest, mehrfaktorielle Varianzanalyse
bzw. multiple lineare Regression.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons