Zusammenfassung
Zur Analyse der zwischen kategorialen Größen bestehenden Assoziation bieten sich neben der im deutschen Schrifttum propagierten Konfigurationsfrequenzanalyse die in der amerikanischen Literatur verbreiteten loglinearen Modelle sowie deren Varianten, die Logit-Methode und das rechnerisch aufwendigere Probit-Verfahren, an.1 Als Ausgangsbasis dient (wie schon für die Korrespondenzanalyse) eine Kontingenztafel, die aus zwei oder mehreren Variablen besteht und in den Zellen Frequenzwerte enthält. Die genannten Ansätze basieren auf der Idee, die natürlichen Logarithmen der Häufigkeitswerte als Summe von Parametern (Faktoren) abzubilden.2 In Analogie zur mehrfaktoriellen Varianzanalyse repräsentieren einige Faktoren die Haupteffekte der Variablen, während andere die zwischen zwei oder mehreren Größen existierenden Interaktionseffekte verkörpern.
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Referenzen
Vgl. zur Konfigurationsfrequenzanalyse etwa Bortz 1993, S. 161 ff., und Krauth 1980, S. 233 ff. Die loglinearen Ansätze und deren Spielarten erläutern z. B. Bauer/Herrmann/Huber 1994, S. 434 ff.; Langeheine 1980(a), S. 23 ff.; Ronning 1991, S. 29 ff., und Schiller 1986, S. 26 ff.
Vgl. zur Methodik dieser Verfahren v. a. Aldrich/Nelson 1984, S. 9 ff.; Demaris 1992, S. 7 ff.; Fienberg 1991, S. 8 ff.; Hagenaars 1990, S. 23 ff., und 1993, S. 3 ff.; Ishii-Kuntz 1994, S. 18 ff.; Knoke/Burke 1980, S. 11 ff.; Santer/Duffy 1989, S. 113 ff., und Wickens 1989, S. 17 ff.
Vgl. hierzu Pearson 1913, S. 22 ff., und 1922, S. 186 ff., sowie Yule 1903, S. 121 ff., und 1912, S. 579 ff. Einen Überblick über die historische Entwicklung loglinearer Modelle vermitteln Imrey/ Koch/Stokes 1981, S. 265 ff., und 1982, S. 35 ff.
Vgl. die Ausführungen von Bartlett 1935, S. 248 ff., sowie Cochran 1954, S. 417 ff., und 1955, S. 377 ff. Erste Überlegungen hierzu stammen bereits von Fisher 1922, S. 87 ff., und 1924, S. 442 ff. Weiteres findet sich in seiner Monographie aus dem Jahre 1935.
Die Anwendung loglinearer Modelle in der Bio- und Psychometrik schildern Berkon 1972, S. 443 ff.; Cornfield 1962, S. 58 ff.; Koch/Imrey/Reinfurt 1972, S. 663 ff., und Koch/Reinfurt 1971, S. 157 ff. Vgl. auch die Beispiele von Agresti 1990, S. 210 ff.
Vgl. zum Logit- und Probit-Verfahren insbesondere Ben-Akiva/Lerman 1985, S. 100 ff.; Corstjens/ Gautschi 1983, S. 19 ff.; Hensher/Johnson 1981, S. 3 ff.; Herrmann 1992, S. 135 ff., und 1994, S. 1303 ff.; Maddala 1983, S. 13 ff.; Maier/Weiss 1990, S. 121 ff.; Malhotra 1984, S. 20 ff.; McFadden 1981, S. 198 ff., und 1984, S. 1396 ff., sowie Urban 1993, S. 24 ff. Den Tobit-Ansatz erläutert Amemiya 1984, S. 3 ff. Einen Überblick über die “qualitative response models” liefert derselbe 1981, S. 1483 ff.
Dies verdeutlicht Goodman 1969, S. 486 ff.; 1970, S. 226 ff., und 1971, S. 33 ff. Vgl. hierzu auch Haberman 1973(a), S. 205 ff.; 1973(b), S. 617 ff., sowie seine zweibändige Schrift aus dem Jahre 1978.
Vgl. Bishop/Fienberg/Holland 1978, S. 9 ff. Andere Beiträge, die Anwendungsmöglichkeiten verdeutlichen, stammen von Agresti 1990, S. 8 ff.; Andersen 1991, S. 89 ff.; Christensen 1990, S. 23 ff., und Kennedy 1992, S. 69 ff.
Die Gesamtsumme der Frequenzwerte beläuft sich auf 420, da 60 der insgesamt 480 Befragten keine terminale Werthaltung erkennen ließen.
Vgl. zu diesem Schätzansatz die Arbeiten von Chow 1987, S. 25 ff.; Fahrmeir/Kredler 1984, S. 267 ff.; Greene 1993, S. 347 ff.; Hoog/Craig 1978, S. 202 ff.; Johnston 1984, S. 274 ff.; King 1989, S. 59 ff.; Santer/Duffy 1989, 119 ff., und Schiller 1986, S. 70 ff. Einen Überblick vermitteln Assenmacher 1991, S. 125 ff.; Bamberg/Baur 1989, S. 153 ff., und Eliason 1993, S. 21 ff.
Eine Herleitung dieses Ausdrucks bieten Hamerle/Tutz 1984, S. 516 ff. Vgl. zur Bestimmung der ML-Funktion auch die Beiträge von Agresti 1990, S. 112 ff.; Andersen 1991, S. 10 ff.; Christensen 1990, S. 365 ff.; Maier/Weiss 1990, S. 80ff., und Urban 1993, S. 53ff.
Aus rechnerischen Gründen erscheint es ratsam, nicht die ML-Funktion selbst, sondern ihren natürlichen Logarithmus zu differenzieren. Die mathematisch-statistische Basis für die Transformation der ML-Funktion erläutern z. B. Andersen 1991, S. 74 ff., und Schiller 1986, S. 70 ff.
Vgl. zu diesem Verfahren Deming/Stephan 1940, S. 427 ff. Das Schätzproblem läßt sich auch mit den Methoden von Davidson/Fletcher/Powell und Broyden et al. lösen. Fahrmeir/Hamerle 1984, S. 68 ff. liefern einen Überblick über diese Ansätze.
Vgl. zur Grundidee des Deming-Stephan-Algorithmus die Beiträge von Agresti 1990, S. 184 ff.; Andersen 1991, S. 78 ff.; Bishop/Fienberg/Holland 1980, S. 233 ff.; Christensen 1990, S. 76 ff., sowie Haberman 1972, S. 218 ff., und 1974, S. 267 ff.
Diese Vorgehensweise verdeutlichen Bishop/Fienberg/Holland 1980, S. 91 ff.; Fienberg 1991, S. 37 ff., und Schiller 1986, S. 72 ff.
Vgl. z. B. die empirischen Untersuchungen von Christensen 1990, S. 44 ff.; Fahrmeir/Hamerle 1984, S. 64 ff., und Haberman 1972, S. 225 ff.
Vgl. hierzu Bishop/Fienberg/Holland 1980, S. 75 ff. Ein mathematisch-statistischer Beweis findet sich bei Fienberg 1991, S. 165 ff.; Hamerle/Tutz 1984, S. 521 ff., und Reynolds 1977, S. 145 ff. Häufig taucht in diesem Zusammenhang auch der Begriff der “closed form expression” auf.
Eine Herleitung des jeweiligen Ansatzes bieten Agresti 1990, S. 113 ff., und 166 ff.; Andersen 1991, S. 27 ff.; Bishop/Fienberg/Holland 1980, S. 64 ff., und Wickens 1989, S. 97 ff. Vgl. femer Demaris 1992, S. 29ff., sowie Knoke/Burke 1980, S. 30 ff.
Agresti 1990, S. 215. Vgl. zur Spezifikation der Vorgehensweise auch die Ausführungen von Bonett/Bentler 1983, S. 149 ff.; Edwards/Havranek 1985, S. 339 ff.; Hamerle/Tutz 1984, S. 532 ff.; Havranek 1984, S. 96 ff., und Schiller 1986, S. 80 ff.
Bereits Anfang der 70er Jahre entwickelte Goodman dieses in der Literatur weit verbreitete Selektionsverfahren. Vgl. etwa Goodman 1970, S. 226 ff.; 1971(a), S. 33 ff.; 1971(b), S. 339 ff.; 1973(a), S. 179 ff., und 1973(b), S. 1135 ff. Weitere für diese Arbeit jedoch weniger bedeutsame Methoden dieser Art stammen von Aitkin 1979, S. 233 ff., und 1980, S. 173 ff.; Benedetti/Brown 1978, S. 680 ff.; Brown 1976, S. 37 ff.; Clarke/Koch 1976, S. 57 ff.; Dillon 1979, S. 92 ff.; Freeman/Jekel 1980, S. 513 ff., und Higgins/Koch 1977, S. 51 ff.
Einen Überblick über diese Methode bieten Agresti 1990, S. 215 ff., sowie Kennedy 1992, S. 124 ff. Vgl. hierzu auch Jolayemi/Brown 1984, S. 159 ff., und Wermuth 1976, S. 253 ff.
Diese Vorgehensweise wird häufig als Chi-Quadrat-Zerlegung bezeichnet. Vgl. hierzu v. a. die Anmerkungen von Agresti 1990, S. 211 ff.
Diesen Sachverhalt verdeutlichen Bishop/Fienberg/Holland 1980, S. 126 ff. Weiteres zur Chi-Quadrat-Verteilung findet sich bei Agresti 1990, S. 216 ff.
Vgl. zu diesem Kriterium etwa Christensen 1990, S. 81 ff.; Kennedy 1992, S. 124 ff.; Langeheine 1980(a), S. 47 ff., und Wickens 1989, S. 104 ff.
Diese Methode erläutern z. B. Bamberg/Baur 1989, S. 180 ff.; Bleymüller/Gehlen/Gülicher 1981, S. 101 ff., und Bortz 1993, S. 104 ff.
Die wesentlichen Argumente beider Seiten verdeutlichen beispielsweise Hamerle/Tutz 1984, S. 504 ff.; Kennedy 1992, S. 111 ff., und Knoke/Burke 1980, S. 33 ff.
Vgl. Berbaum 1993, S. 23 ff. Diese Auffassung unterstützen auch Bishop/Fienberg/Holland 1980, S. 320 ff., und Fienberg 1991, S. 57 ff.
Eine Erläuterung dieser Methode findet sich bei Akaike 1974, S. 716 ff., und 1976, S. 27 ff. Vgl. auch das Informationskriterium von Bayes, das sich als Variante des Ansatzes von Akaike charakterisieren läßt. Zu dieser Prüfgröße nehmen Raftery 1986, S. 145 ff., sowie Schwarz 1978, S. 461 ff., Stellung.
Den Grundgedanken des Verfahrens von Akaike vermitteln Agresti 1990, S. 251 ff.; Aitkin 1979, S. 233 ff., und 1980, S. 173 ff.; Kennedy 1992, S. 128 ff.; Sakamoto/Akaike 1978, S. 185 ff.; Santer/Duffy 1989, S. 170 ff., und Whittaker/Aitkin 1978, S. 487ff.
Hierzu postuliert Sluiter 1987, S. 32, daß “... statistisch erfaßbare Größen wie die Kaufkraft des einzelnen sowie seine Zugehörigkeit zu einer sozialen Schicht ihre Aussagekraft weitgehend verloren haben...”. Vgl. auch Höhler 1988, S. 358 ff., und Schmalen 1994, S. 1221 ff.
Einem ähnlichen Zweck dient auch der von Reynolds und Gengier entwickelte Ansatz. Vgl. hierzu Gengier 1990, S. 80 ff.; Reynolds/Craddock 1988, S. 43 ff.; Reynolds/Gengler 1991, S. 61 ff., und Reynolds/Trivedi 1989, S. 125 ff.
Vgl. zur Produkt- und Werbegestaltung auf der Grundlage einer “means end”-Analyse die empirischen Untersuchungen von Homer/Kahle 1988, S. 638 ff.; Olson/Reynolds 1983, S. 77 ff.; Reynolds/Craddock 1988, S. 46 ff., und Reynolds/Rochon 1991, S. 34 ff.
Eine Einführung in die Analyse von Extremwerten in Kontingenztafeln vermitteln Agresti 1990, S. 224 ff.; Andersen 1991, S. 120 ff.; Bishop/Fienberg/Holland 1978, S. 136 ff.; Hosmer/Lemeshow 1989, S. 197 ff., und Santer/Duffy 1989, S. 168 ff.
Vgl. zu dieser Vorgehensweise auch die Beiträge von Brown 1974, S. 405 ff.; Fienberg 1969, S. 153 ff.; Haberman 1973(a), S. 205 ff.; Hoaglin/Iglewicz/Tukey 1986, S. 991 ff.; Lesaffre/Albert 1989, S. 425 ff., und Simonoff 1988, S. 339 ff.
Der in dieser Arbeit favorisierte Ansatz zur Identifikation von Extremwerten stammt von Haberman 1973(a), S. 206 ff. Vgl. auch Bradu/Hawkins 1982, S. 103 ff.; Fuchs/Kenett 1980, S. 395 ff.; Hawkins 1978, S. 227 ff., und Rosner 1975, S. 221 ff.
Vgl. hierzu Freeman/Tukey 1950, S. 607 ff., und Mosteller/Youtz 1961, S. 433 ff. Weitere Ausführungen zu dieser Testgröße finden sich bei Bishop/Fienberg/Holland 1978, S. 137 ff., und Santer/Duffy 1989, S. 169.
Diesen Ansatz verdeutlichen Agresti 1990, S. 224; Christensen 1990, S. 155 f.; Haberman 1973(a), S. 207, und Kennedy 1992, S. 63.
Diese Variante erläutert Haberman 1973(a), S. 208, und 1978, S. 275 ff. Vgl. femer Pregibon 1982, S. 87 ff., und Simonoff 1988, S. 339 ff.
Haberman 1973(a), S. 209. Eine ähnliche Auffassung vertreten z. B. auch Andersen 1991, S. 121, und Agresti 1990, S. 224. Vgl. hierzu auch die Überlegungen von Chnstensen 1990, S. 154 ff.; Kennedy 1992, S. 62 ff., und Santer/Duffy 1989, S. 168 ff.
Den mikroökonomischen Ansatz zur Erklärung des Entscheidungsverhaltens von Individuen beim Güterkauf erläutern Schneider 1977, S. 8 ff., und Woll 1984, S. 121 ff. Vgl. zur Preispolitik etwa Diller 1991, S. 63 ff.; Nieschlag/Dichtl/Hörschgen 1994, S. 350 ff., und Simon 1992, S. 85 ff.
Vgl. zu diesem Zweig der Entscheidungstheorie die Beiträge von Bybee 1981, S. 343 ff., sowie Cohen 1981, S. 34 ff. Weitere Ausführungen hierzu finden sich bei Herrmann 1992, S. 203 ff., und Slovic/Fischhoff/Lichtenstein 1977, S. 1 ff.
Diese Variante verdeutlichen Aschenbrenner 1977, S. 28 ff.; Bettman 1979, S. 176 ff., und Nie-schlag/Dichtl/Hörschgen 1994, S. 181 f. Hierzu gehören u. a. die Dominanzregel, die lexikographische und konjunktive Auswahlheuristik sowie die disjunktive Regel.
Weitere Anmerkungen zu dieser Spielart liefern Herrmann 1992, S. 204 f.; Knappe 1981, S. 27 f., und Wright 1975, S. 60 ff. Vgl. hierzu auch die Erläuterungen von Johnson/Fornell/Lehmann 1988, S. 3 ff., und Kroeber-Riel 1992, S. 310 ff.
Demaris 1992, S. 18. Vgl. zu dieser Variante der loglinearen Modelle etwa Aldrich/Nelson 1984, S. 10 ff.; Ben-Akiva/Lerman 1985, S. 31 ff.; Hensher/Johnson 1981, S. 27 ff.; Herrmann 1992, S. 135 ff.; Maddala 1983, S. 59 ff., und McFadden 1986, S. 275 ff.
Vgl. zur Bestimmung eines binominalen Logit-Modells v. a. Urban 1993, S. 75 ff. Zu dieser Vorgehensweise nehmen z. B. auch Aldrich/Nelson 1984, S. 30 ff.; Ben-Akiva/Lerman 1985, S. 59 ff.; Maddala 1983, S. 41 ff., und Maier/Weiss 1990, S. 135 ff., Stellung.
Vgl. zu diesem Ansatz z. B. Agresti 1990, S. 165 ff.; Hamerle/Tutz 1984, S. 530 ff.; Hosmer/ Lemeshow 1989, S. 239 ff.; Maddala 1983, S. 67 ff.; Maier/Weiss 1990, S. 135 ff.; Ronning 1991, S. 29 ff., und Urban 1993, S. 24 ff.
Vgl. hierzu v. a. Andersen 1991, S. 239 ff.; Aldrich/Nelson 1984, S. 30 ff.; Bishop/Fienberg/ Holland 1978, S. 357 ff.; Demaris 1992, S. 7 ff.; Fienberg 1991, S. 97 ff.; Langeheine 1980, S. 52 ff., und Santer/Duffy 1989, S. 115 ff.
Diesen Determinationskoeffizienten erläutern Greene 1993, S. 682 ff., und Ronning 1991, S. 25 ff. Vgl. hierzu auch Ben-Akiva/Lerman 1985, S. 167; Hensher/Johnson 1981, S. 51; Herrmann 1992, S. 151, und McFadden 1974, S. 110 ff.
Die Bestimmung von Schätzwerten mittels der Likelihood-Funktion verdeutlicht Maddala 1983, S. 35 ff. Vgl. zu dieser Problematik auch Agresti 1990, S. 112 ff.; Eliason 1993, S. 21 ff.; Maier/ Weiss 1990, S. 80ff., und Urban 1993, S. 53 ff.
Maddala 1983, S. 40. Diese Auffassung vertreten auch Goldberger 1972, S. 75 ff.; Hauser 1978, S. 406 ff., und Morrison 1972, S. 68 ff. Ein Beispiel hierzu liefern Herrmann 1992, S. 152 ff.; Maier/ Weiss 1990, S. 169 ff., und Urban 1993, S. 61 ff.
Vgl. zum “klassischen” R2 etwa Bamberg/Baur 1989, S. 42 f.; Bleymüller/Gehlert/Gülicher 1981, S. 140 f.; Gujarati 1988, S. 64 f.; Hujer/Cremer 1978, S. 207 f.; Nieschlag/Dichtl/Hörschgen 1994, S. 777 f., und Schwarze 1983, S. 127 f.
Vgl. zu diesem modifizierten Bestimmtheitsmaß die Ausführungen von Maddala 1983, S. 40 ff. Weiteres hierzu findet sich bei Aldrich/Nelson 1984, S. 55 ff.; Craigg 1971, S. 829 ff.; Craigg/Uhler 1970, S. 386 ff., und Hosmer/Lemeshow 1989, S. 136 ff.
Diese Aussage gilt auch für das “klassische” R2. Vgl. hierzu Chow 1987, S. 6 ff.; Gujarati 1988, S. 64 ff., und Johnston 1984, S. 25 ff.
Vgl. zu diesem Determinationskoeffizient beispielsweise Herrmann 1995, S. 6 ff. Einen ähnlichen Ansatz schlagen auch Maier/Weiss 1990, S. 91 vor.
Vgl. zur Spezifikation von Hypothesen über die zwischen Variablen existierende Assoziation etwa Fienberg 1991, S. 13 ff., und Knoke/Burke 1980, S. 11 ff.
Dies verdeutlichen Bishop/Fienberg/Holland 1980, S. 11 ff.; Christensen 1990, S. 23 ff.; Kennedy 1992, S. 69 ff., und Langeheine 1980(a), S. 22 ff.
Weiterführende Erläuterungen bieten Santer/Duffy 1989, S. 113 ff., und Wickens 1989, S. 17 ff. Vgl. hierzu auch Hagenaars 1990, S. 23 ff.
Hierauf geht z. B. Christensen 1990, S. 29 ff. ein. Vgl. femer die Ausführungen von Kennedy 1992, S. 69 ff., und Freeman 1987, S. 55 ff.
Die den loglinearen Modellen zugrundeliegende Idee vermitteln Agresti 1990, S. 130 ff.; Andersen 1991, S. 25 ff.; Christensen 1990, S. 23 ff., und Kennedy 1992, S. 72 ff. Eine Skizze dieser Ansätze findet sich bei Demaris 1992, S. 7 ff.; Knoke/Burke 1980, S. 11 ff.; Langeheine 1980(a), S. 15 ff.; Santer/Duffy 1989, S. 113 ff., und Upton 1977, S. 11 ff.
Den Zusammenhang zwischen den loglinearen Modellen und der mehrfaktoriellen Varianzanalyse diskutieren beispielsweise Hamerle/Tutz 1984, S. 483 ff.; Kennedy 1992, S. 73 ff., und Langeheine 1980(a), S. 17 ff. Vgl. zu dieser Thematik auch Bauer/Herrmann/Huber 1994, S. 435 ff.; Bishop/Fienberg/Holland 1978, S. 16 ff., und Fienberg 1991, S. 13 ff.
Vgl. zum saturierten Ansatz die Ausführungen von Freeman 1987, S. 209 ff.; Kennedy 1992, S. 86 ff., sowie Langeheine 1980(a), S. 23 f., und 1980(b), S. 142 ff.
Eine Interpretation der Modellparameter findet sich z. B. bei Alba 1988, S. 258 ff.; Clogg/Eliason 1988, S. 226 ff.; Demaris 1991, S. 557 ff., und Elliott 1988, S. 121 ff.
Eine Herleitung dieses Ausdrucks bieten Bishop/Fienberg/Holland 1980, S. 18 ff., und Kennedy 1992, S. 72 ff. Vgl. ferner Elliott 1988, S. 121 ff.
Weiterführende Erläuterungen zu diesen Nebenbedingungen bieten Agresti 1990, S. 131 f.; Fienberg 1981, S. 14 f., und Langeheine 1980(b), S. 143 f.
Aus Gleichung (31) geht hervor, daß der saturierte Ansatz die vier unabhängigen Parameter λ, λW(1), λP(1) und λWP(11) besitzt. Da die Kontingenztafel aus vier Zellen besteht, lassen sich die beobachteten Häufigkeitswerte mit diesem loglinearen Modell exakt rekonstruieren. Vgl. hierzu Agresti 1990, S. 132 f., und Hamerle/Tutz 1984, S. 488 f.
Einen Überblick über die verschiedenen Methoden zur schrittweisen Elimination von Parametern bieten Bishop/Fienberg/Holland 1980, S. 311 ff.; Fienberg 1991, S. 56 ff.; Hamerle/Tutz 1984, S. 532 ff.; Schiller 1986, S. 82 ff., und Reynolds 1977, S. 20 ff. Vgl. hierzu auch die Beiträge von Demarré 1992, S. 28 ff., und Kennedy 1992, S. 124 ff.
Einen Vergleich der Ansätze findet sich bei Agresti 1990, S. 143 ff.; Andersen 1991, S. 143 ff.; Bishop/Fienberg/Holland 1980, S. 33 ff.; Hagenaars 1990, S. 33 ff.; Hamerle/Tutz 1984, S. 534 ff., und Langeheine 1980(a), S. 40 ff.
Dieses Prinzip veranschaulichen z. B. Hamerle/Tutz 1984, S. 504 f. Vgl. auch die Ausführungen von Langeheine 1980(a), S. 26 ff. und 1980(b), S. 142 ff.
Diese Forderung erheben zahlreiche Autoren. Vgl. Agresti 1990, S. 143 ff.; Fienberg 1981, S. 43 ff., und Christensen 1990, S. 46 ff.
Den Chi-Quadrat-Test verdeutlichen AgrestiA/Vackerly/Boyett 1979, S. 75 ff.; Fienberg 1979, S. 54 ff.; Holt/Scott/Ewings 1980, S. 302 ff., und Gross 1984, S. 270 ff.
Den Likelihood-Ratio-Test erläutern Agresti 1990, S. 48 ff.; Bishop/Fienberg/Holland 1980, S. 125 f.; Kennedy 1992, S. 59 ff., und Schiller, 1986, S. 74 f.
Vgl. zu dieser Vorgehensweise etwa Demaris 1991, S. 562 ff., und 1992, S. 15 ff.; Elliott 1988, S. 125 ff., sowie Knoke/Burke 1980, S. 30 ff.
Die Ermittlung der Differenz zwischen den Chi-Quadrat-Werten zweier Modelle zeigen Agresti 1990, S. 143 ff., und Hamerle/Tutz 1984, S. 534 f.
Fienberg 1991, S. 57. Eine ähnliche Auffassung vertreten auch Bishop/Fienberg/Holland 1980, S. 127 f., und Kennedy 1992, S. 126 f.
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Herrmann, A. (1996). Die Spezifikation marketingpolitischer Aktivitäten mittels loglinearer Modelle. In: Nachfragerorientierte Produktgestaltung. Neue betriebswirtschaftliche Forschung, vol 202. Gabler Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-10859-7_8
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