Lineare Regressions- und Logit-Modelle zahlen zu den am haufigsten eingesetzten Analyseinstrumenten innerhalb der angewandten quantitativen Forschung. Mittels Goodness-of-Fit-Maen werden Aussagen uber die Gute eines solchen Modells getroffen. Diese Studie gibt einerseits einen Uberblick uber Struktur und Verwendungsmoglichkeit von Regressions- und Logit-Modellen in der empirischen Forschung. Andererseits werden die bedeutendsten Goodness-of-Fit-Mae herausgegriffen, ihre Eigenschaften erlautert und die Sinnhaftigkeit der Berechnung und Verwendung solcher Kennzahlen diskutiert. Zur Veranschaulichung theoretischer Ergebnisse anhand praktischer Beispiele wird immer der Fachbereich des Marketing herangezogen.
Lineare Regressions- und Logit-Modelle zählen zu den am häufigsten eingesetzten Analyseinstrumenten innerhalb der angewandten quantitativen Forschung. Mittels Goodness-of-Fit-Maßen werden Aussagen über die Güte eines solchen Modells getroffen. Diese Studie gibt einerseits einen Überblick über Struktur und Verwendungsmöglichkeit von Regressions- und Logit-Modellen in der empirischen Forschung. Andererseits werden die bedeutendsten Goodness-of-Fit-Maße herausgegriffen, ihre Eigenschaften erläutert und die Sinnhaftigkeit der Berechnung und Verwendung solcher Kennzahlen diskutiert. Zur Veranschaulichung theoretischer Ergebnisse anhand praktischer Beispiele wird immer der Fachbereich des Marketing herangezogen.
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