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Zusammenhänge auf der Ebene des Gesamtwirkungsmodells

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Interaktive Markenführung
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Literatur

  1. Vgl. Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2005), S. 7 f.

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  2. Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2005), S. 9

    Google Scholar 

  3. Ebenda, S. 46

    Google Scholar 

  4. Ebenda, S. 60; im Folgenden wird nur noch der Begriff „Regressionsanalyse“ verwendet, gemeint ist jedoch stets die multiple lineare Form.

    Google Scholar 

  5. Vgl. ebenda, S. 338 ff.; vgl. zu Grundlagen auch Bollen (1989)

    Google Scholar 

  6. Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2005), S. 344 ff.

    Google Scholar 

  7. Vgl. zur MDS Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2005), S. 619 ff.

    Google Scholar 

  8. Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2005), S. 626

    Google Scholar 

  9. Vgl. zur Clusteranalyse ebenda, S. 489 ff.

    Google Scholar 

  10. Ebenda, S. 490

    Google Scholar 

  11. Der zur Gütebeurteilung der Konfiguration verwendete Kruskal’s STRESS 1-Wert von 0,03889 weist in diesem Zusammenhang die Anpassungsgüte als gut aus, vgl. Anhang 3 sowie Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2005), S. 643.

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  12. Aufgrund von Missing Values reduziert sich die Basis für diese Analyse von 201 auf 197.

    Google Scholar 

  13. Backhaus/ Erichson/ Plinke/ Weiber (2005), S. 528, weisen darauf hin, „dass das Ward-Verfahren im Vergleich zu anderen Algorithmen in den meisten Fällen sehr gute Partitionen findet und die Elemente ‚richtig ‘den Gruppen zuordnet“.

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(2006). Zusammenhänge auf der Ebene des Gesamtwirkungsmodells. In: Interaktive Markenführung. DUV. https://doi.org/10.1007/3-8350-5701-4_12

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