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dc.contributor.authorSchwaiger, Manfreden
dc.date.accessioned2011-07-06-
dc.date.accessioned2011-07-06T15:57:29Z-
dc.date.available2011-07-06T15:57:29Z-
dc.date.issued1996-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10419/47645-
dc.description.abstractAngesichts ständig zunehmender Werbeintensität ist die Aufmerksamkeitswirkung eines Werbemittels, die in der Praxis hauptsächlich mit Hilfe ungestützter Recalltests gemessen wird, ein wesentliches Qualitätsmerkmal. Die bisher gängigen Auswertungsmethoden beschränken sich auf die (univariate) Berechnung von Recallwerten, die über Referenzwerte mit konkurrierenden Werbemitteln verglichen werden. Der vorliegende Artikel zeigt, wie Recall-Daten durch Anwendung multivariater Verfahren, insbesondere zweimodaler Klassifikationsverfahren, informativer ausgewertet werden können. Der Informationsgewinn entsteht durch die Berücksichtigung von Ähnlichkeitsbeziehungen zwischen Werbemitteln und durch Visualisierung von Zusammenhängen, die bei univariater Auswertung verborgen bleiben.en
dc.language.isogeren
dc.publisher|aUniversität Augsburg, Institut für Statistik und Mathematische Wirtschaftstheorie |cAugsburgen
dc.relation.ispartofseries|aArbeitspapiere zur mathematischen Wirtschaftsforschung |x140en
dc.subject.ddc330en
dc.titleInnovative Auswertungskonzepte für ungestützte Recalltests-
dc.typeWorking Paperen
dc.identifier.ppn663655625en
dc.rightshttp://www.econstor.eu/dspace/Nutzungsbedingungenen
dc.identifier.repecRePEc:zbw:augamw:140en

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