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Quelle:Lhl/Winter 2005

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Angaben zur Quelle [Bearbeiten]

Autor     Stefanie Winter
Titel    Mitarbeiterzufriedenheit und Kundenzufriedenheit: Eine mehrebenenanalytische Untersuchung der Zusammenhänge auf Basis multidimensionaler Zufriedenheitsmessung
Ort    Mannheim
Jahr    2005
Anmerkung    Inauguraldissertation zur Erlangung des akademischen Grades eines Doktors der Wirtschaftswissenschaften der Universität Mannheim
URL    http://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/862/1/Winter.pdf

Literaturverz.   

nein
Fußnoten    nein
Fragmente    1


Fragmente der Quelle:
[1.] Lhl/Fragment 074 12 - Diskussion
Zuletzt bearbeitet: 2015-07-13 19:31:04 PlagProf:-)
Fragment, Gesichtet, Lhl, SMWFragment, Schutzlevel sysop, Verschleierung, Winter 2005

Typus
Verschleierung
Bearbeiter
Hindemith
Gesichtet
Yes.png
Untersuchte Arbeit:
Seite: 74, Zeilen: 12-27
Quelle: Winter 2005
Seite(n): 130, 131, Zeilen: 130: 8-14; 131: 8-15
Das Ergebnis der Regressionsanalyse ist die Regressionsgleichung, welche Aufschluss darüber gibt, wie stark die unabhängigen Variablen, die auch als Regressoren bezeichnet werden, auf die abhängige Variable, den Regressanden, wirken (Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber, 2003). Die Regressionskoeffizienten geben dabei Aufschluss über Stärke und Richtung des Einflusses der Variablen auf den Regressanden (Neubauer, 1994). Anhand der Regressionsfunktion lässt sich also erkennen, wie sich eine Veränderung der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable auswirken würde und unter welchen Umständen gewisse Werte erzielt werden können (Bortz, 2005).

Die Regressionsanalyse ermöglicht sowohl die Erklärung von Zusammenhängen als auch die Durchführung von Prognosen und gehört damit zu den wichtigsten und am häufigsten verwendeten multivariaten Verfahren (Backhaus, Erichson, Plinke & Weibler, 2003). Unterstellt wird eine eindeutige Richtung des Zusammenhangs zwischen Merkmalen, d.h. es werden also Vermutungen über Ursache-Wirkungs-Beziehungen untersucht und damit eine unterstellte Struktur zwischen den Variablen überprüft. Die Abhängigkeitsstrukturen zwischen den Variablen müssen vorab auf Basis theoretischer Überlegungen festgelegt werden.

Die Regressionsanalyse ermöglicht sowohl die Erklärung von Zusammenhängen als auch die Durchführung von Prognosen und gehört damit zu den wichtigsten und am häufigsten verwendeten multivariaten Verfahren (Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber, 2003). Die Regressionsanalyse unterstellt eine eindeutige Richtung des Zusammenhangs zwischen Merkmalen, untersucht also Vermutungen über Ursache-Wirkungs-Beziehungen und überprüft damit eine unterstellte Struktur zwischen den Variablen. Die Abhängigkeitsstrukturen zwischen den Variablen müssen vorab auf Basis theoretischer Überlegungen festgelegt werden.

[Seite 131]

Das Ergebnis der Regressionsanalyse ist die Regressionsgleichung, welche Aufschluss darüber gibt, wie stark die unabhängigen Variablen, die auch als Regressoren bezeichnet werden, auf die abhängige Variable, den Regressand, wirken (Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber, 2003). Die Regressionskoeffizienten geben dabei Aufschluss über Stärke und Richtung des Einflusses der Variablen auf den Regressanden (Neubauer, 1994). Anhand der Regressionsfunktion lässt sich also erkennen, wie sich eine Veränderung der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable auswirken würde und unter welchen Umständen gewisse Werte erzielt werden können (Bortz, 1999).

Anmerkungen

Die Quelle ist nicht genannt.

Sichter
(Hindemith) Schumann

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