ZitatAlles anzeigenHm, das Zeugs lerne ich gerade für meine Absatzprüfung. Uni- und bivariate Analyseverfahren.
Man kann ja schauen, ob ein kausaler Zusammenhang zwischen Uhrzeit und Preis besteht und darüber hinaus die Höhe der erklärten Varianz bestimmen. Vorraussetzung wäre natürlich eine möglichst breite Datengrundlage.
Dazu müsste man z.B. ein populäres Handy nehmen, welches sich aktuell in einer recht stabilen Lebenszyklusphase befindet (also z.B. noch kein Nachfolger in Sicht), welches von seinen Specs her einem breiten Publikum zugänglich ist und darüber hinaus oft gehandelt wird. Und da wirds schon wieder schwierig, denn als mögliche Merkmale kommen da ja nicht nur Gerät, sondern eben auch Enduhrzeit, Zustand, Dokumentationen (Rechnung etc.) und Verkäuferprofil mit ihren unterschiedl. Ausprägungen zusammen. Das läppert sich!
Vor allem besteht da die Frage: wie willst du die Datenerhebung durchführen? Man kann doch nicht 500 Auktionen beobachten und die Daten von Hand eingeben.
BTW: Ist das das Thema deiner Diplomarbeit?
Wenn ich mich recht erinnere müsste das ganze eine multivariate Regression ergeben, mit den Variablem Preis, Tag und Uhrzeit. Vorraussetzung ist, wie Du schon beschrieben hast eine möglichst breite Datengrundlage, repräsentativ dürfte es wohl erst ab 100 Fällen werden. Das größte Problem dürfte wohl sein immer die selben Handys mit gleicher Eigenschaft zu finden. Die einzige Möglichkeit dies valide zu messen dürfte wohl eine Fallauswahl sein welche nur neue Handys mit OVP und Rechnung und dementsprechend Garantie umfasst. Inwiefern wir aufgrund unserer Fallauswahl auf andere Auktionen schliessen können, muss man diskutieren. Ist auf jedefall kein geringer Aufwand, deshalb bin ich auch auf der Suche nach Mitstreiter.
Mit meiner Diplomarbeit hat dies nicht zu tun, bin 1. Magister Student und 2. nur interessiert daran dieses ewig abstrakte meines Studiums mal in was nützlihces umzusetzen.