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Datenqualität

18.08.2021

Jede Analyse kann nur so gut sein wie die Daten, auf der sie basiert. Diesem Prinzip folgend, beschäftigt sich das Forschungsfeld Datenqualität mit grundlegenden Fragen zur Messung von nicht direkt beobachtbaren Phänomenen. Hierzu gehören u. a. die Einstellung von Konsumenten gegenüber Werbung und Marken, Kaufabsichten oder die Kundenzufriedenheit. Aktuelle Forschungsprojekte zielen darauf ab, metrologische Ansätze aus den Naturwissenschaften in die Verhaltenswissenschaften zu übertragen. Hierdurch soll eine höhere Replizierbarkeit verhaltenswissenschaftlicher Studien gefördert werden. Weitere Forschungsarbeiten gehen der Frage nach, wie die Datenqualität in Methoden des maschinellen Lernens sichergestellt werden kann.

Aktuelle Publikationen

Hair, J. F., & Sarstedt, M. (2021). Data, measurement, and causal inferences in machine learning: Opportunities and challenges for marketing. Journal of Marketing Theory & Practice, 29(1), 65-77.

Rigdon, E. E., & Sarstedt, M. (2021). Accounting for uncertainty in the measurement of unobservable marketing phenomena. In: H. Baumgartner and B. Weijters (Eds.), Review of Marketing Research, Volume 19. Bingley, UK: Emerald.

Rigdon, E. E., Sarstedt, M., & Becker, J.-M. (2020). Quantify uncertainty in behavioral research. Nature Human Behaviour, 4, 329-331.

Rigdon, E. E., Becker, J.-M., & Sarstedt, M. (2019). Factor indeterminacy as metrological uncertainty: Implications for advancing psychological measurement. Multivariate Behavioral Research, 54(3), 429-443.

Rigdon, E. E., Becker, J.-M., & Sarstedt, M. (2019). Parceling cannot reduce factor indeterminacy in factor analysis: A research note. Psychometrika, 84(3), 772–780.