# data[].attributes.body
Fokus sowohl bei der Mensa als auch beim Frischraum auf Verbesserung des Geschmacks der Speisen und des Ambientes legen, um eine möglichst hohe Steigerung der Gesamtzufriedenheit zu erzielen.

# data[].attributes.body
von anfangs 36 unabhängigen Variablen wurden 35 Variablen 11 unterschiedlichen Faktoren zugeordnet

Festlegung von 11 Faktoren aufgrund des Kaiser-Kriteriums : Eigenwert des  Faktors >1 und erklärt damit  mehr Varianz als eine einzelne Variable

rotierte Komponentenmatrix zeigt die Faktorladung der jeweiligen Variable und liefert eindeutigere Ergebnisse bei Variablen die auf mehrere Faktoren laden

Nicht in Faktor einbezogene Variable aufgrund Faktorladung <0,5:

Kommunikation - digitale Speisekarte über App

Entfernte Variable aufgrund Bartlett Test > 0,05:

Kommunikation - Nährwerte bei Speisen -> da 29% der Teilnehmer diese Variable nicht beantwortet haben

Wegen den nicht mit einbezogen Variablen, wurden die Faktoren transformiert & neu berechnet bevor sie für die Regressionsanalyse verwendet wurden. (siehe Anhang Transformation Variablen)

# data[].attributes.body
von anfangs 26 unabhängigen Variablen wurden 22 Variablen 8 unterschiedlichen Faktoren zugeordnet

Festlegung von 8 Faktoren aufgrund des Kaiser-Kriteriums: Eigenwert des Faktors >1 und erklärt damit  mehr Varianz als eine einzelne Variable

rotierte Komponentenmatrix zeigt die Faktorladung der jeweiligen Variable und liefert eindeutigere Ergebnisse bei Variablen die auf mehrere Faktoren laden

Nicht in Faktor einbezogene Variablen aufgrund Faktorladung <0,5:

Ausstattung - Sanitäranlagen

Speisen -Optik

Hygiene-Konzept - Sauberkeit

Serviceleistungen - Kartenauflademöglichkeit vor Ort

Neu zugeordnete Variablen aufgrund des inhaltlichen Fits:

Speisen- Portionsgröße

Wegen den neu zugeordneten & nicht mit einbezogen Variablen, wurden die Faktoren transformiert & neu berechnet bevor sie für die Regressionsanalyse verwendet wurden. (siehe Anhang Transformation Variablen)

# data[].attributes.attachment_caption
Auszug aus der Faktoranalyse des Frischraumes mittels SPSS

# data[].attributes.body
KM0 > 0,7 -> ziemlich gut geeignet

Signifikanz nach Bartlett <0,05 -> Stichprobe stammt aus Grundgesamtheit mit unkorrelierten Variablen

# data[].attributes.attachment_caption
Auszug aus der Faktoranalyse der Hauptmensa mittels SPSS

# data[].attributes.body
KMO > 0,7 -> ziemlich gut geeignet

Signifikanz nach Bartlett <0,05 -> Stichprobe stammt aus Grundgesamtheit mit unkorrelierten Variablen

# data[].attributes.body
Mensa:

Öffnungszeiten bis 15 Uhr verlängern

Bilder und Bewertungsfunktion der Speisen in die App integrieren

Frischraum:

mehr vegetarische und vegane Gerichte

weniger ungewöhnliche Speisen

genauere Angaben bspw. bzgl. des CO₂-Ausstoßes

Essenplan in der App und auf den  Schildern aktuell halten

Wiedereinführung der Pastatheke

positiv: Möglichkeit abends zu essen

Cafeteria:

mehr warme Speisen wie bspw. Burger

# data[].attributes.headline
Interpretationsgrundlage von Mensa, Frischraum und Cafeteria

# data[].attributes.subject
Interpretationsgrundlage von Mensa, Frischraum und Cafeteria

# data[].attributes.body
R² & Signifikanz

# data[].attributes.body
1. Faktoren auf Signifikanz prüfen

2. Signifikante Faktoren anhand von Wichtigkeit (absteigende Beta Werte) sortieren

3. signifikanten Faktor mit höchstem Beta wählen und prüfen, ob bei Variable mit größter Ladung der MW < als der  MW der Gesamtzufriedenheit ist -> falls ja: Verbesserung formulieren

4. In Reihenfolge abnehmender Ladung: bei allen Variablen des Faktors Prüfung hinsichtlich der MW durchführen

5. wenn alle Variablen des Faktors geprüft fortsetzen mit Faktor des zweitgrößten Beta Wertes usw.

# data[].attributes.body
Verbesserung des Geschmacks und der Optik der Speisen (z.B. schönere Teller oder anschaulichere Dekoration des Essens)

Verbesserung des Ambientes hinsichtlich Atmosphäre, Lautstärke, Gemütlichkeit, Sitzplatzaufteilung und Besucherfrequenz (z.B. Errichtung von Sitzecken)

# data[].attributes.body
5 Faktoren weisen signifikante Werte auf (α <0,05) -> Rückschlusse auf die Grundgesamtheit möglich

Faktoren geordnet nach Wichtigkeit/Einflussstärke auf die Gesamtzufriedenheit

1.  Faktor 3 (Speisen) mit Beta 0,331

2. Faktor 2 (Preis-Leistung) mit Beta 0,256

3. Faktor 4 (Ambiente) mit Beta 0,229

4. Faktor 9 (Sauberkeit) mit Beta 0,228

5. Faktor 1 (Service & Ausstattung) mit Beta -0,186

Achtung: Faktor 1 mit negativem standardisierten Beta Wert: Bei Erhöhung um 1 würde es zu einer Reduzierung der Gesamtzufriedenheit um 0,186 kommen.

# data[].attributes.body
Verbesserung des Geschmacks und der Vegetarischen Speisen (z.B. Einführung von ein bis zwei "Veggie Days" pro Woche)

Verbesserung des Ambientes hinsichtlich der Laustärke, der Gemütlichkeit und der Sitzplatzaufteilung (z.B. durch Errichtung von Sitzecken, mehr Dekorationen passend zur Jahreszeit oder durch Veränderung der Tischanordnung)

Wiedereinführung der beliebten Pastatheke, sobald aus hygienischen Gründen wieder möglich (siehe Freitextfelder)

# data[].attributes.body
bei 4 Faktoren Rückschlüsse auf Grundgesamtheit möglich, da α <0,05

Faktoren geordnet nach Wichtigkeit/Einflussstärke auf die Gesamtzufriedenheit (aufsteigende standardisierte beta Werte):

1. Faktor 6 (Speisen) mit Beta von 0,295

2. Faktor 1 (Ambiente) mit Beta: 0,197

3. Faktor 8 (Digital) mit Beta 0,189

4. Faktor 5 (Personal) mit Beta von 0,186

# data[].attributes.headline
Hauptmensa - Transformation der Variablen

# data[].attributes.subject
Hauptmensa - Transformation der Variablen

# data[].attributes.body
Übersicht über die Variablen und deren Ladungen, die für die Bestimmung der für die Weiterverwendung berechneten Faktorvariablen gewählt wurden.

# data[].attributes.headline
Frischraum - Transformation der Variablen

# data[].attributes.subject
Frischraum - Transformation der Variablen

# data[].attributes.body
Übersicht über die Variablen und deren Ladungen, die für die Bestimmung der für die Weiterverwendung berechneten Faktorvariablen gewählt wurden.

# data[].attributes.body
1. WLAN- Verfügbarkeit (2,59)
2. Gemütlichkeit (2,62)
3. Lautstärke (2,67)

# data[].attributes.body
1. Geschwindigkeit bei der Bezahlung (4,20)
2. Sauberkeit (4,08)
3. Preis-/ Leistungsverhältnis (4,02)

# data[].attributes.body
MW der Gesamtzufriedenheit: 3,66

# data[].attributes.body
1. Einsatz von Tracking-Apps (z.B. Luca App) am Tisch (3,09)
2. Herkunft der Zutaten für Speisen (3,13)
3. Nährwerte bei Speisen (3,13)

# data[].attributes.body
1.  Sauberkeit (4,43)
2. Digitale Speisekarte über die App (4,33)
3. Digitales Bezahlsystem (4,33)

# data[].attributes.body
MW der Gesamtzufriedenheit: 4,15

# data[].attributes.body
Univariate Verfahren

analysieren nur ein einziges Merkmal (Variable)

Bivariate Verfahren

zwei Merkmale werden zueinander in Beziehung gesetzt

# data[].attributes.attachment_caption
Abbildung 2: Überblick über verschiedene Datenanalyseverfahren. Quelle: eigene Darstellung in Anlehnung an Böhler et al. (2021) S.170

# data[].attributes.body
N=93

# data[].attributes.body
N= 86

# data[].attributes.body
N= 20

# data[].attributes.body
" Wo haben Sie in den letzten beiden Jahren am häufigsten gegessen?"

# data[].attributes.body
mehr weibliche als männliche Teilnehmende

mehr Studierende als Mitarbeitende

meisten studieren an der Fakultät 3

# data[].attributes.body
Abweichung zwischen R² & korr. R² < 0,1 -> kein Over- bzw. Underfitting im Regressionsmodell

Autokorrelation:

wenn die Residuen in der GG korrelieren

v.a. bei Zeitreihen

Auswirkung: Infeffizienz

Durbin-Watson Test: prüft Hypothese H0, dass die Beobachtungswerte nicht autokorreliert sind.

Frischraum & Mensa: leicht negative Autokorrelation

# data[].attributes.body
Mehr Möglichkeiten zur Erwärmung von mitgebrachtem Essen schaffen (Mittelwert 2,00) (z.B. Mikrowellen neben dem Becherausgabeautomat aufstellen)

Einrichtung einer Anzeige über die Auslastung vor Ort über die App (Mittelwert 2,29).

Integration weiterer digitaler Kommunikationsmaßnahmen , nachdem die Variablen der Themengruppe "Kommunikation" den schlechtesten Mittelwert aufwiesen (3,07).

Nachhaltigkeitsgedanken verstärken, indem vermehrt regionale Produkte genutzt werden. Wenn dies bereits der Fall ist, sollte es stärker kommuniziert werden, da der Mittelwert bezüglich der Kommunikation der Herkunft der Speisen aktuell nur bei 2,69 liegt.  (z.B. Partnerschaft mit Landwirten aus der Region)

# data[].attributes.body
Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., & Weiber, R. (2015). Multivariate Analysemethoden – Eine anwendungsorientierte Einführung (14 Auflage). Springer Gabler, 64-110.

Backhaus, K., Erichson, B., Gensler, S., Weiber, R.,  &  Weiber, T. (2021). Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung (16. Auflage).  Springer Gabler, 62-158.

Backhaus, K., Erichson, B., Gensler, S., Weiber, R.,  & Weiber, T (2021). Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung (16. Auflage).  Springer Gabler, 3-60.

Backhaus, K., Erichson, B., Gensler, S., Weiber, R.,  &  Weiber, T (2021). Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung (16. Auflage).  Springer Gabler, 414-482.

Berekoven L., Eckert W. & Ellenrieder P. (2009). Marktforschung. Methodische Grundlagen und praktische Anwendungen. Gabler, pp. 39ff.

Böhler, H., Germelmann, C. C., Baier, D., & Woratscheck, H. (2021). Marktforschung (4. Auflage.). W. Kohlhammer, 168-170.

Böhler, H., Germelmann, C. C., Baier, D., & Woratscheck, H. (2021). Marktforschung (4. Auflage.). W. Kohlhammer, 211-214.

Böhler, H., Germelmann, C. C., Baier, D., & Woratscheck, H. (2021). Marktforschung (4. Auflage). W. Kohlhammer, 230-238.

Raithel, J. (2008). Quantitative Forschung: Ein Praxiskurs, (2. Auflage). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften, 83-92.

Raithel, J. (2008). Quantitative Forschung: Ein Praxiskurs, (2. Auflage). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften, 119-122.

# data[].attributes.body
Variable Nährwerte bei Speisen wurde aufgrund fehlender Werte (N=25) entfernt. Von insgesamt 86 Teilnehmer haben davon 29,07% die Frage nicht beantwortet bzw. können es nicht beurteilen, weil sie es nicht kennen oder nicht nutzen. Indiz dafür, dass Angebot nicht genutzt wird & es somit nicht relevant ist.

Faktoren mit Faktorladung <0,5 wurden aufgrund inhaltlichen Fits nicht mit verrechnet. Ausnahme: Kommunikation digitale Speisekarte über App --> kein inhaltlicher Fit & somit wurde es entfernt.

# data[].attributes.headline
Hauptmensa - 3.2 Prüfung Heteroskedastizität

# data[].attributes.subject
Hauptmensa - 3.2 Prüfung Heteroskedastizität

# data[].attributes.body
keine Heteroskedastizität

# data[].attributes.body
Regressionskoeffizient B:

absoluter Wert

Maß für die Einflussstärke von X auf Y

Faktoren können abhängige Variable positiv oder negativ beeinflussen, indem die dazugehörigen unabhängigen Variablen um 1 (auf der Likert-Skala) erhöht wird. Das wiederum führt zu einer Verbesserung bzw. Verschlechterung der Gesamtzufriedenheit Den höchsten Wert hat der Faktor Speisen mit 0,671. Der Faktor Service & Ausstattung sowie Personal haben einen negativen Regressionskoeffizienten.

standardisierte Regressionskoeffizient Beta:

um die Standardabweichung korreliert

Maß für die relative Wichtigkeit der Variablen

Faktor Speisen ist für die Befragten am wichtigsten

Signifikanz:

Nicht alle unabhängigen Variablen im Modell  sind signifikant

Signifikant wenn alpha <0,05. Einfluss Faktoren auf die Gesamtzufriedenheit ist auf die Grundgesamtheit übertragbar  (signifikante Werte sind gelb markiert)

Nicht signifikant wenn alpha >0,05. Einfluss Faktoren nur  auf die Stichprobe übertragbar

Multikollinearität: vorhandene Information kann nicht eindeutig einer Variable zugeordnet werden.

Toleranz  > 0,2

VIF < 10

Korrelation nach Pearson zwischen unabhängigen Variablen ist <0,7

->  keine Multikollinearität.  Somit keine Redundanz in den Daten.

# data[].attributes.body
MW Gesamtzufriedenheit: "eher zufrieden"

MW Faktoren: im Schnitt bei "weder unzufrieden noch zufrieden" oder bei "eher unzufrieden"

# data[].attributes.attachment_caption
Abbildung 1: Markforschung Informationsquellen. Quelle: eigene Darstellung in Anlehnung an Berekoven et al. (2009) S.39f.

# data[].attributes.body
1. Prüfung und Redigierung des Datenmaterials:

Überprüfung der Fragebögen auf Vollständigkeit, Widerspruchsfreiheit und Sinnhaftigkeit

2. Digitalisierung inkl. Verschlüsselung:

online Befragung via Qualtrics -> Qualtrics übernimmt Kodierung und Digitalisierung

direkte Speicherung der Daten als sav.-Datei

3. Übergabe an ein Statistikprogramm:

Öffnen der Dateien in SPSS

4. Datenbereinigung und Deklaration der fehlenden Werte:

Bereinigung der Daten hinsichtlich Speeder, Cheater, Straightliner und der Filterfrage

Kodierung der Antworten "kann ich nicht beurteilen" mit dem Wert: 999

5. Datenauswertung

# data[].attributes.body
Reduzierung der möglichen Einflussfaktoren auf die Dienstleistungsqualität der Mensa, des Frischraums und der Cafeteria auf die wichtigsten, um konkrete Handlungsempfehlungen ableiten zu können.

# data[].attributes.headline
Status an der Universität der Stichprobe

# data[].attributes.subject
Status an der Universität der Stichprobe

# data[].attributes.body
in SPSS wurden fehlende Werte durch den Mittelwert ersetzt -> statistisch gesehen schlechter

einzelne Faktoren sind nicht signifikant & können nicht auf die Grundgesamtheit der Studierenden & Beschäftigten der Uni Bayreuth übertragen werden, sondern nur auf die Stichprobe

Normbereich Durbin-Watson-Test zwischen 1,7-2,3. Für Frischraum & Mensa liegt der Wert leicht über 2,3 -> Indiz für Zeitreiheneffekte

sehr kleine Stichprobe (ca. 1,2% der Grundgesamtheit)

Reduzierung der Variablen

ggf. insgesamt schlechtere Bewertung aufgrund des geschlossenen Frischraumes zu Beginn des Jahres und der Covid-19 bedingten Anpassungen wie andere Öffnungszeiten, teilweise Schließung der Pastatheke etc.

# data[].attributes.headline
Prämissen des linearen Regressionsmodells 

# data[].attributes.subject
Prämissen des linearen Regressionsmodells 

# data[].attributes.body
Auf folgende Punkte des linearen Regressionsmodells wird geprüft:
1. Vermeidung von Over- bzw. Underfitting: siehe 1. Prüfung Regressionsfunktion
2. Linearität in den Parametern: zum einen durch Transformation der Variablen & zu anderen wird in Grafik 3.1 & 3.2 Linearität deutlich
3. Leichte Autokorrelation: siehe 1. Prüfung Regressionsfunktion
4. Keine Multikollinearität: siehe 2.1 & 2.2 Prüfung Regressionskoeffizienten
5. Keine Heteroskedastizität: siehe 3.1 & 3.2
7. Für Signifikanztests: F-Test signifikant (siehe 1. Prüfung Regressionsfunktion). Regressionskoeffizienten sind teilweise nicht signifikant (siehe 2.1 & 2.2)

# data[].attributes.body
MW Gesamtzufriedenheit:  Probanden im Schnitt "eher zufrieden"

Vergleich MW Faktoren: alle Faktoren bis auf Personal im Mittel bei "weder unzufrieden noch zufrieden" oder bei "eher unzufrieden"

# data[].attributes.headline
4.2 Datenauswertung - Frischraum und Hauptmensa

# data[].attributes.subject
4.2 Datenauswertung - Frischraum und Hauptmensa

# data[].attributes.headline
Frischraum - 3.1 Prüfung Heteroskedastizität

# data[].attributes.subject
Frischraum - 3.1 Prüfung Heteroskedastizität

# data[].attributes.body
keine Heteroskedastizität

# data[].attributes.body
Regressionskoeffizient B:

absoluter Wert

Maß für die Einflussstärke von X auf Y

Faktoren können abhängige Variable positiv oder negativ beeinflussen, indem die dazugehörigen unabhängigen Variablen um 1 (auf der Likert-Skala) erhöht wird. Das wiederum führt zu einer Verbesserung bzw. Verschlechterung der Gesamtzufriedenheit. Den höchsten Wert hat der Faktor Speisen mit 0,364 und den geringsten Wert hat der Faktor Preis mit 0,025.

standardisierte Regressionskoeffizient Beta:

um die Standardabweichung korreliert

Maß für die relative Wichtigkeit der Variablen

Faktor Speisen ist für die Befragten am wichtigsten

Signifikanz:

Nicht alle unabhängigen Variablen im Modell  sind signifikant

Signifikant wenn alpha <0,05. Einfluss Faktoren auf die Gesamtzufriedenheit ist auf die Grundgesamtheit übertragbar (signifikante Werte sind gelb markiert)

Nicht signifikant wenn alpha >0,05. Einfluss Faktoren nur  auf die Stichprobe übertragbar

Multikollinearität: vorhandene Information kann nicht eindeutig einer Variable zugeordnet werden.

Toleranz  > 0,2

VIF < 10

Korrelation nach Pearson zwischen unabhängigen Variablen ist <0,7

->  keine Multikollinearität.  Somit keine Redundanz in den Daten.

# data[].attributes.body
1. Möglichkeit zur Erwärmung von mitgebrachtem Essen (2,00)

2. Digitale Anzeige über Auslastung vor Ort über App (2,29)

3. Kommunikation bzgl. der Herkunft der Zutaten für Speisen (2,69)

# data[].attributes.body
1. Getränkeauswahl (4,42)

2. Digitales Bezahlsystem (4,37)

3. Portionsgrößen (4,37)

# data[].attributes.body
Lediglich deskriptive Beschreibung aufgrund sehr kleinen Stichprobe

Ermittlung der Mittelwerte der jeweiligen Variablenkategorien (z.B. alle Variablen zu "Kommunikation")

MW der Gesamtzufriedenheit: 3,65

# data[].attributes.body
Eine Übersicht, welche Einzelvariablen in den Kategorien vorhanden sind, kann dem Anhang entnommen werden.

# data[].attributes.headline
Schrittweise Durchführung einer Regressionsanalyse in SPSS

# data[].attributes.subject
Schrittweise Durchführung einer Regressionsanalyse in SPSS

# data[].attributes.body
unabhängige Variablen: transformierte Faktoren aus der Faktorenanalyse

abhängige Variable: Gesamtzufriedenheit

# data[].attributes.body
F-Wahrscheinlichkeit verwenden Aufnahme: 0,05 & Ausschluss: 0,10. Mit Hilfe F-Test (ANOVA) wird die Signifikanz geprüft. Falls alpha > 0,05 ist das Ergebnis nicht signifikant & es existiert kein Zusammenhang zwischen abhängiger & unabhängiger Variable

Konstante in Gleichung einschließen

Fehlende Werte durch Mittelwerte ersetzen: Wie bereits in der Faktorenanalyse erwähnt, musste aufgrund einer geringen Rücklaufquote auf dieses Verfahren zurückgegriffen werden.

# data[].attributes.body
Streudiagramm der Residuen

Y: *ZRESID

X: *ZPRED

um auf Heteroskedastizität zu prüfen

# data[].attributes.body
Im Reiter "Statistiken" werden folgende Optionen ausgewählt:

Regressionskoeffizienten Schätzungen: gibt den Regressionskoeffizienten R² und das korrigierte R² (standardisiert) an. Falls die Abweichung zwischen R² und dem korrigierten R² <0,1 ist, liegt Over- bzw. Underfitting vor und unabhängigen Variablen müssen aus dem Modell entfernt oder hinzugefügt werden.

Regressionskoeffizienten Konfidenzintervalle Stufe (%) 95:  Vertrauenswahrscheinlichkeit, d.h. zu 95% liegt der wahre Koeffizient im angegebenen Konfidenzintervall.

Anpassungsgüte des Modells

Deskriptive Statistik: beschreibt den Mittelwert und die Standardabweichung der abhängigen und unabhängigen Variablen.

Kollinearitätsdiagnose: berechnet Toleranz & VIF Werte, um auf Multikollinearität zu prüfen. Keine Multikollinearität wenn Toleranz >0,2 & VIF <10.

Durbin-Watson Statistik: prüft auf statistische Unabhängigkeit und somit auf die Autokorrelation. Normbereich zwischen 1,7-2,3

# data[].attributes.body
Die lineare Regressionsanalyse ist in SPSS unter Analysieren > Regression > Linear zu finden.

# data[].attributes.body
Mit Hilfe der Faktorenanalyse wurden die Faktoren ermittelt, die für die Regressionsanalyse verwendet werden. Bevor die Regressionsanalyse jedoch berechnet wird, werden die einzelnen Faktoren noch transformiert (siehe Anhang).

Frischraum: Variablen mit Faktorladung <0,5 wurden  entfernt.

Hauptmensa: aufgrund des inhaltlichen Fits wurden  manche Variablen mit Faktorladung <0,5 mit verrechnet (siehe Anhang).

# data[].attributes.body
Ziel: Überprüfung Zusammenhang zwischen abhängiger und unabhängigen Variablen

Dependenzanalyse

Strukturen-prüfend

Metrisch skaliert

Quantifizierbar & Prognosen ableitbar

Y = Regressand, Prognosevariable

X = Regressoren, Prädiktorvariable

Hypothese: Die Gesamtzufriedenheit der Mensa bzw. Frischraum hängt von der Zufriedenheit verschiedener Qualitätsmerkmalen ab (z.B. Speisen, Atmosphäre/ Ausstattung etc.)

# data[].attributes.headline
Nach Auswahl der aufgeführten Kriterien kann die Faktorenanalyse durchgeführt werden.

# data[].attributes.subject
Nach Auswahl der aufgeführten Kriterien kann die Faktorenanalyse durchgeführt werden.

# data[].attributes.body
Fehlende Werte durch Mittelwert ersetzen: Im Rahmen dieser Befragung musste aufgrund einer geringen Rücklaufquote auf dieses, wissenschaftlich etwas bedenkliche, Verfahren zurückgegriffen werden. Die Möglichkeit der Verzerrung der Ergebnisse musste in Kauf genommen werden.

Sortiert nach Größe: Die Koeffizienten werden sortiert nach ihrer Größe, absteigend angezeigt.

Kleine Koeffizienten unterdrücken: Aufgrund ihres geringen Erklärungsgehalts werden Koeffizienten <0,30 unterdrückt und nicht angezeigt.

# data[].attributes.body
Als Variablen speichern: Erstellung einer neuen Variable für jeden extrahierten Faktor. Durch Auswahl der Regressionsmethode werden Koeffizienten für die Faktorscores geschätzt.

# data[].attributes.body
Varimax: Eine orthogonale Rotationsmethode, die die Anzahl der Variablen mit hohen Ladungen für jeden Faktor minimiert. Sie vereinfacht die Interpretation der Faktoren. Noch weiter kann die Interpretation vereinfacht werden, indem nur Ladungen mit einem Wert von >0,5 herangezogen werden.

# data[].attributes.body
Methode Hauptkomponenten: Durchführung einer Hauptkomponentenanalyse.

Korrelationsmatrix: Darstellung der Korrelationskoeffizienten in einer Matrix.

Nicht-rotierte Faktorlösung: Zeigt die unrotierten Faktorladungen, Kommunalitäten und Eigenwerte an.

Screeplot: die Eigenwerte werden in einem Koordinatensystem nach abnehmender Größe sortiert abgebildet. Zwischen den Eigenwerten mit der größten Differenz bildet sich ein wahrnehmbarer Knick. Alle Eigenwerte deren Wert höher ist "als der Knick" stellen zu extrahierende Faktoren dar.

Eigenwert größer als 1: wenn ein Eigenwert vorliegt, der größer als 1 ist, dann erklärt dieser Faktor neben seinen eigenen Eigenschaften zusätzlich einen Teil der Gesamtstreuung.

# data[].attributes.headline
4. Deskriptive Statistik und Korrelationsmatrix

# data[].attributes.subject
4. Deskriptive Statistik und Korrelationsmatrix

# data[].attributes.body
Im Reiter "Deskriptive Statistik" werden folgende Optionen ausgewählt:

Univariate deskriptive Statistiken: Aufführung von deskriptiven Statistiken wie bspw. der Anzahl an Teilnehmern.

Anfangslösung

Koeffizienten: Bestimmung der Korrelationskoeffizienten. Diese beschreiben den Zusammenhang zwischen zwei Variablen.

Signifikanzniveaus: Wahrscheinlichkeit, mit der die Nullhypothese fälschlicherweise verworfen wird (Irrtumswahrscheinlichkeit); normalverteilte Variablen als Voraussetzung

Invers: Bestimmung der gegensätzlichen (=inversen) Korrelation zwischen den Variablen.

Anti-Image: mit der Anti-Image-Korrelationsmatrix wird die Grundlage für die nachfolgend beschriebene Bestimmung des KMO-Kriteriums gelegt.

KMO: das Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium misst die Angemessenheit des vorliegenden Samples an Daten. Je näher dieser an 1 liegt, desto besser ist das Sample für eine Faktorenanalyse geeignet.

Bartlett-Test auf Sphärizität: hier wird die Nullhypothese überprüft und damit eine Aussage ermöglicht, ob die Korrelationsmatrix eine Identitätsmatrix darstellt. Dies ist von Bedeutung, da eine Faktorenanalyse nur Sinn macht, wenn eine gewisse Beziehung zwischen den Variablen besteht.

# data[].attributes.body
Es werden alle Variablen eingesetzt, die in der Faktorenanalyse verwendet werden sollen. In unserem Fall sind dies alle Variablen, die definiert wurden - außer der Variable, die die Gesamtzufriedenheit bestimmt. Schließlich soll zu einem späteren Zeitpunkt der Einfluss der Konstrukte auf die Gesamtzufriedenheit ermittelt werden.