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Hallo zusammen,

ich würde mich sehr freuen, wenn ihr mir weiterhelfen könnt. Ich möchte gerne folgendes errechnen: Umsatzsteigerung um X, wenn Y um eine Einheit steigt. Dabei ist X = Umsatzsteigerung in % und Y = Kundenzufriedenheit (in vier Kategorien abgebildet (Quartile): 1=schlecht, 2=mäßig, 3=gut, 4=sehr gut). Meine Fälle sind Einkaufsläden. Die Kundenzufriedenheit jeweils ein Wert: 1,2,3 oder 4.

D.h. Wenn mein Einkaufladen in der Kundenzufriedenheit um ein Kategorie steigt (z.B. von 1=schlecht auf 2=mäßig), um wieviel % steigt mein Umsatz.

Könnt ihr mir helfen, wie das bestenfalls errechnen kann?

Vielen lieben Dank in Voraus
M.J.

Hi,

- X ist gewöhnlich die Unabhängige Variable (Prädiktor) und Y die Abhängige Variable (Kriterium); warum vertauscht Du das?
- Wie berechnest Du je Filiale die Prozentzahlen?
- N?

Gruß
S.

Vielen Dank für die Antwort.

Richtig. Das hatte ich vertauscht. Natürlich Y= Umsatzsteigerung % / X = Kategorie der Kundenzufriendheit.

Prozentzahl pro Filiale liegt vor: Umsatz 2019 / Umsatz 2018. Wenn das Ergebnis 110, dann gibt es 10% Umsatzsteigerung im Vergleich zum Vorjahr.

Ich habe rund 7500 Fälle (Filialen).

Hat das irgendeinen spezifischen Bezug zur SPSS-Software oder ist das einfach nur eine allgemeine Statistikfrage?

Lösbar ist das über Mittelwertvergleich (MEANS) mit den 4 Gruppen der Kundenzufriedenheit als Gruppierungsvariable und als abhängige Variable die Umsatzsteigerung. Zur Veranschaulichung zusätzlich ein Box-and-Whisker Plot mit Kundenzufriedenheit als Gruppierungsvariable und Umsatzsteigerung als abhängige Variable.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStbbons

Danke für die Antwort PonderStbbons.

Wahrscheinlich sowohl als auch. Ich arbeite mit SPSS. Ich bin mir aber nicht sicher welche Analyse ich machen soll.

Ich habe die Mittelwerte miteinander vergleichen. Und folgendes raus bekommen:

Kategorie Mittelwert
Kategorie 1 (schlecht) = 101
Kategorie 2 (mäßig) = 102
Kategorie 3 (gut) = 104
Kategorie 4 (sehr gut) = 106

Ich sehe, dass im Durchschnitt Filien mit hoher Kundenzufriedenheit (Kategorie 4) auch eine höhere Umsatzsteigerung haben. Ich habe den Zusammenhang auch getestet mit Hilfe einer Korrelationsanalyse. Wobei ich nicht die Kategorien genommen sind die einzelnen Mittelwerte der Kundenzufriedenheit. Ich erhalte: r = 0.77. (Kontrolliert habe ich dabei auch Anzahl der Kundenantworten, Kundenfrequenz in der Filiale - mehr Informationen haben wir nicht erhalten)

Ich kann damit zeigen, dass es einen Zusammenhang gibt. Woran ich aber scheitere ist folgende Aufgabenstellung: Wenn sich alle Filialen in der Kundenzufriedenheit um ein Kategorie - von 1=schlecht auf 2=mäßig - verbessern , um wieviel % steigt der Umsatz.

Ich dachte an eine lineare Regression. Aber ich habe ja ordinale Kategorien als unabhängige Variable. Und ich will nicht alle ansehen, sondern nur die Veränderung von Kategorie 1 auf 2.
Oder wäre die Antwort einfach 1%? Weil Kateogie 1% und Kategorie 2% Umsatzsteigerung im Durchschnitt sind.

Kategorie Mittelwert
Kategorie 1 (schlecht) = 101
Kategorie 2 (mäßig) = 102
Kategorie 3 (gut) = 104
Kategorie 4 (sehr gut) = 106

Der interessanteste Teil (Streuungen) fehlt. 1 Nachkommastelle wäre ebenfalls obligatorisch.

Ich kann damit zeigen, dass es einen Zusammenhang gibt. Woran ich aber scheitere ist folgende Aufgabenstellung: Wenn sich alle Filialen in der Kundenzufriedenheit um ein Kategorie - von 1=schlecht auf 2=mäßig - verbessern , um wieviel % steigt der Umsatz.

Ach, das ist eine Hausaufgabe? Hattest Du nicht geschrieben.

Ich dachte an eine lineare Regression. Aber ich habe ja ordinale Kategorien als unabhängige Variable.

Dann nimm doch die Originaldaten.

Und ich will nicht alle ansehen, sondern nur die Veränderung von Kategorie 1 auf 2.

Ja, was nun, mal so mal so?

Die Veränderung von Kategorie 1 auf 2 ist doch jetzt bekannt.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons