Auszug
Die Tabelle 6.1 gibt einen Überblick über die deskriptiven Statistiken des Datensatzes.
Die Auswahlprozedur der Teilnehmer wurde im Abschnitt 5.1 beschrieben. Von den insgesamt 424 Teilnehmern haben 321 die Untersuchung vollständig abgeschlossen, zwei lediglich die Validitätsprüfung abgebrochen und 85 die Untersuchung vorzeitig beendet. Der Anteil an Frauen und Männern ist in der Stichprobe in etwa gleich groß. Von rund drei Vierteln aller Teilnehmer, die Angaben zum Geschlecht gemacht haben, entfallen 51,9% auf Frauen und 48,1% auf Männer. Der Anteil der Personen, die bereits über Erfahrung mit dem Kauf von Breitbandprodukten verfügen im Vergleich zu denen, die diesbezüglich keine Erfahrung aufweisen, ist mit 54% gegenüber 46% ein wenig höher. Bezüglich des Studienfachs hingegen ergaben sich mehr als doppelt so viele befragte Geisteswissenschaftler (68,4%) wie Wirtschaftwissenschaftler (31,6%). Zur aktuellen Breitbandnutzung der Befragten gibt die Abbildung 6.1 Auskunft. Von den Befragten nutzen derzeit 81,8% einen Breitbandanschluss, von denen 80,1% auf DSL-Teilnehmer entfallen und 8,1% auf Kabelanschlüsse. Die restlichen Anteile setzen sich aus Teilnehmern zusammen, die entweder alternative Zugänge nutzen oder nicht genau wissen, welche Art von Anschluss vorliegt.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Literatur
Backhaus, Klaus; Plinke, Wulff; Erichson, Bernd und Rolf Weiber (2006): Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung, 11. Aufl., Berlin, 2006. S. 591.
Backhaus, Klaus; Plinke, Wulff; Erichson, Bernd und Rolf Weiber (2006): Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung, 11. Aufl., Berlin, 2006. S. 150f.
Stevens, James P. (1999): Intermediate statistics: A modern approach, 2. Aufl., London, 1999. S. 75f.
Heidbrink, Marcus (2007): Reliability und Validität von Verfahren der Präferenzmessung, Münster, 2007. S. 87.
Baron, Reuben M. und David A. Kenny (1986): The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations, in: Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 51, No. 6, 1986, S. 1173–1182.
Backhaus, Klaus; Plinke, Wulff; Erichson, Bernd und Rolf Weiber (2006): Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung, 11. Aufl., Berlin, 2006. S. 426.
Backhaus, Klaus; Plinke, Wulff; Erichson, Bernd und Rolf Weiber (2006): Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung, 11. Aufl., Berlin, 2006. S. 443f.
Menard, Scott (2001): Applied Logistic Regression Analysis, Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences, Vol. 07-106, 2. Aufl., Thousand Oaks, 2001. S. 14.
Pampel, Fred C. (2000): Logistic Regression. A Primer, Sage University Papers on Quantitative Applications in the Social Sciences, Vol. 07-132, Thousend Oaks, London 2000. S. 16f.
Long, Scott J. und Jeremy Freese (2006): Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata, 2. Aufl., College Station, 2006. S. 77
Brambor, Thomas; Clark, William R. und Matt Golder (2006): Understanding Interaction Models: Improving Empirical Analysis, in: Political Analysis, Vol. 14, No. 1, 2006, S. 63–82.
Hosmer, David W. und Stanley Lemeshow (2000): Applied logistic regression, 2. Aufl., New York, 2000. S. 308ff.
Long, Scott J. (1997): Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables, Vol. 7 of Advanced Quantitative Techniques in the Social Sciences, Thousand Oaks, 1997. S. 54.
Jaccard, James (2001): Interaction Effects in Logistic Regression, Sage University Papers on Quantitative Applications in the Social Sciences, Vol. 07-135, Thousend Oaks, 2001. S. 15ff.
McCullagh, Peter und John A. Neider (1989): Generalized Linear Models, London, 1989.
Long, Scott J. und Jeremy Freese (2006): Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata, 2. Aufl., College Station, 2006. S. 79
Menard, Scott (2001): Applied Logistic Regression Analysis, Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences, Vol. 07-106, 2. Aufl., Thousand Oaks, 2001. S. 20f.
Pampel, Fred C. (2000): Logistic Regression. A Primer, Sage University Papers on Quantitative Applications in the Social Sciences, Vol. 07-132, Thousend Oaks, London 2000. S. 48ff.
Brambor, Thomas; Clark, William R. und Matt Golder (2006): Understanding Interaction Models: Improving Empirical Analysis, in: Political Analysis, Vol. 14, No. 1, 2006, S. 66
Backhaus, Klaus; Plinke, Wulff; Erichson, Bernd und Rolf Weiber (2006): Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung, 11. Aufl., Berlin, 2006. S. 448ff.
Menard, Scott (2001): Applied Logistic Regression Analysis, Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences, Vol. 07-106, 2. Aufl., Thousand Oaks, 2001. S. 24ff.
Backhaus, Klaus; Plinke, Wulff; Erichson, Bernd und Rolf Weiber (2006): Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung, 11. Aufl., Berlin, 2006. S. 456.
Menard, Scott (2001): Applied Logistic Regression Analysis, Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences, Vol. 07-106, 2. Aufl., Thousand Oaks, 2001. S. 28.
Hoetker, Glenn (2007): The Use of Logit and Probit Models in Strategic Management Research: Critical Issues, in: Strategic Management Journal, Vol. 28, No. 4, 2007, S. 331–343.
Pampel, Fred C. (2000): Logistic Regression. A Primer, Sage University Papers on Quantitative Applications in the Social Sciences, Vol. 07-132, Thousend Oaks, London 2000. S. 22.
Jaccard, James (2001): Interaction Effects in Logistic Regression, Sage University Papers on Quantitative Applications in the Social Sciences, Vol. 07-135, Thousend Oaks, 2001. S. 30ff.
Jaccard, James (2001): Interaction Effects in Logistic Regression, Sage University Papers on Quantitative Applications in the Social Sciences, Vol. 07-135, Thousend Oaks, 2001. S. 42ff.
Menard, Scott (2001): Applied Logistic Regression Analysis, Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences, Vol. 07-106, 2. Aufl., Thousand Oaks, 2001. S. 51.
Pampel, Fred C. (2000): Logistic Regression. A Primer, Sage University Papers on Quantitative Applications in the Social Sciences, Vol. 07-132, Thousend Oaks, London 2000. S. 23.
Hair, Joe F.; Tatham, Ronald L.; Anderson, Rolph E. und William Black (1998): Multivariate Data Analysis, 5. Aufl., Englewood Cliffs, 1998. S. 333f.
Hair, Joe F.; Tatham, Ronald L.; Anderson, Rolph E. und William Black (1998): Multivariate Data Analysis, 5. Aufl., Englewood Cliffs, 1998. S. 347f.
Hair, Joe F.; Tatham, Ronald L.; Anderson, Rolph E. und William Black (1998): Multivariate Data Analysis, 5. Aufl., Englewood Cliffs, 1998. S. 342
Bortz, Jürgen (1999): Statistik für Sozialwissenschaftler, 5. Aufl., Berlin, 1999. S. 276.
Hair, Joe F.; Tatham, Ronald L.; Anderson, Rolph E. und William Black (1998): Multivariate Data Analysis, 5. Aufl., Englewood Cliffs, 1998. S. 349
Kohli, Rajeev und Vijay Mahajan (1991): A Reservation-Price Model for Optimal Pricing of Multiattribute Products in Conjoint Analysis, in: Journal of Marketing Research, Vol. 28, No. 3, 1991, S. 347–354.
Venkatesh, R. und Vijay Mahajan (1993): A Probabilistic Approach to Pricing a Bundle of Products or Services, in: Journal of Marketing Research, Vol. 30, No. 4, 1993, S. 494–508.
Baiderjahn, Ingo (2003): Erfassung der Preisbereitschaft, in: Diller, H. und A. Hermann (Hg.): Handbuch Preispolitik: Strategien — Planung — Organisation — Umsetzung, Wiesbaden, 2003, S. 387–404.
Rights and permissions
Copyright information
© 2008 Gabler | GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden
About this chapter
Cite this chapter
(2008). Auswertung und Ergebnisse der empirischen Untersuchung. In: DSL versus Kabel. Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-8037-3_6
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-8349-8037-3_6
Publisher Name: Gabler
Print ISBN: 978-3-8349-1364-7
Online ISBN: 978-3-8349-8037-3
eBook Packages: Business and Economics (German Language)