Zusammenfassung
Eines der Hauptziele unserer Arbeit ist die Messung von Verbundbeziehungen, genauer die Messung des Zusammenhangs zwischen Umsätzen an Sonderangebotsartikeln und den Umsätzen aller anderen Artikel bzw, der durch diese Umsätze verursachten Erträge, Es liegt auf der Hand, diese Verbundbeziehungen durch Korrelationskoeffizienten oder Ähnlichkeitskoefftzienten zu berechnen, wobei verschiedene Formen von Korrelations-und Ähnlichkeitskoeffizienten in Frage kommen. Diesen Weg der Messung von Verbundbeziehungen gehen Böcker, Dichtl und andere 1)
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Literaturverzeichnis
Vgl. Böcker, F., a.a. O., S. 55-81 und die übrige auf S.197. Fuβn. angegebene Literatur.
Vgl. McClelland, W. G., a.a. O., S. 282.
Weitere Gründe für die Ablehnung der symmetrischen Affinitätsmaβe sind auf den Seiten 207 ff beschrieben.
Ermittelt man z.B. zwischen n Variablen die Regressionskoeffizienten, erhält man eine assymetrische Matrix mit n·(n-l) von Eins verschiedenen Koeffizienten, da bij = bji und bii = bjj=l; ermittelt man dagegen Korrelationskoeffizienten, erhält man eine symmetrische Matrix oder, da rij = rji und rii, bzw. rjj=l, eine Dreiecksmatrix mit n/2.(n-1) vom Eins verschiedenen Koeffizienten. Dabei gilt bij. bji, = rij = rji Wenn man die Symmetrieannahme akzeptiert, ergibt sich wegen der Drei-ecksform der Matrix der Verbundbeziehungen die Möglichkeit der Verdichtung der Matrix durch multivariate Verfahren wie Faktorenanalyse oder multidimensionale Skalierung, sicher einer der Gründe, warum in manchen Modellen (Böcker, Dichtl) der Isomorphiegesichtspunkt zugunsten der Rechentechnik vernachlässigt wird.
Das Schema ist vereinfacht, da zumeist zwei Bänder pro Kauftag verarbeitet werden muβten; die Datenmatrix stellte jedoch eine derartige Komprimierung der Originaldaten dar, daβ sie gerade auf einem einzigen 2400 Feet 7-Spur Band, mit 800 Bpl (Bytes pro Inch) beschrieben, untergebracht werden konnte.
SPSS ist eine Abkürzung für “Statistical Package for the Social Sciences”, vgl. S. 129 Fuβnote 2.
Vgl. Nie, N. H., Bent, D. H., Hull, C. H., a.a. O., S.57.
Vgl. ebenda, S. 60-77.
Vgl. S. 271-273.
Der Russe!-Rao-Koeffizient lautet—auf Kaufdaten übertragen—für die Messung der Ähnlichkeit der Artikel i und j: RRij = Anzahl der Käufe, in denen i und j gekauft wurde Anzahl der Käufe, in denen i oder j gekauft wurde wobei unter “oder” ein inklusives oder verstanden wird. Damit gilt O≦RRij ≦ 1. Je näher RRij bei Eins liegt, als desto stärker wird die Verbundbeziehung zwischen den Artikeln i und j angesehen. Zur Darstellung des o.a. Koeffizienten siehe: Rüssel, P. F., Rao, T. R., On Habitat and Association of Species of Anopheline Larvae in South Eastern Madras, J. Malor Inst. India 3 (1940), S. 153-178, Da uns die Originalquelle nicht zugänglich war, zitiert nach: Durand, B. S., Odell, P. L., Cluster Analysis—A Survey, Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Econometrics, Bd. 100, Berlin-Heidelberg-New York 1974, S. 7.
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© 1976 Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler, Wiesbaden
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Eckhardt, K. (1976). Aufbereiten der Daten für die Auswertungsprogramme. In: Sonderangebotspolitik in Warenhandelsbetrieben. Gabler Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-83686-1_14
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Publisher Name: Gabler Verlag
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