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Anwendung der Strukturgleichungs-modellierung in der Marktforschung
Details
Die Anwendung der Strukturgleichungsmodellierung (SEM) ist eine leistungsstarke multivariate Technik, die sich zum Testen vorgeschlagener Beziehungen zwischen Variablen eignet. Dieses Buch bietet einen Überblick über die grundlegenden Prinzipien der SEM. Der Autor erörtert das Potenzial der SEM als Instrument zur statistischen und konzeptionellen Weiterentwicklung der Forschung zur Sozialisierung von Verbrauchern. In dieser Arbeit wird argumentiert, dass SEM nützlich ist, um Kommunikation als ein komplexes Beziehungsgeflecht zwischen Variablen zu verstehen. Darüber hinaus erläutert der Autor die Möglichkeit, verschiedene Formen der Kommunikation als Agent und Mediator sowie Materialismus als Ergebnis zu untersuchen. Die Anwendung von SEM auf die Forschung zur Sozialisierung von Verbrauchern wird anhand der Bewertung eines theoretischen Modells des Materialismus veranschaulicht. Die Ergebnisse von SEM-Studien können zu einem besseren Verständnis der Validität von Kommunikationsmaßnahmen und der Beziehungen zwischen Familienkommunikation, Kommunikation mit Gleichaltrigen und Materialismus als Ergebnisvariable beitragen.
Autorentext
Dr. Eric V. Bindah ist derzeit Assistenzprofessor an der Universität von Buraimi. Er promovierte im Bereich Marketing und Verbraucherwissenschaften und erwarb einen M.B.A. in International Business an der Universität von Malaya. Sein Forschungs- und Interessengebiet liegt im Bereich Marketing und Unternehmertum.
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- Sprache Deutsch
- Titel Anwendung der Strukturgleichungs-modellierung in der Marktforschung
- Veröffentlichung 30.10.2025
- ISBN 978-620-9-24332-5
- Format Kartonierter Einband
- EAN 9786209243325
- Jahr 2025
- Größe H220mm x B150mm x T20mm
- Autor Eric V. Bindah
- Untertitel Eine wissenschaftliche Untersuchung zum Materialismus und seinen Korrelaten bei erwachsenen Verbrauchern
- Gewicht 489g
- Genre Management
- Anzahl Seiten 316
- Herausgeber Verlag Unser Wissen
- GTIN 09786209243325