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[nhmann]

Hallo zusammen,
ich habe folgendes Szenario (zur Verständlichkeit vereinfacht):

Ich möchte bestimmen, ob Marktplatz A signifikant günstiger ist als Marktplatz B (oder umgekehrt)
Dazu beobachte ich den Preis von 200 Produkten auf beiden Marktplätzen.
Ich habe 400 Beobachtungen.

Jetzt will ich diesen Datensatz auswerten.
Gäbe es nur ein Produkt, das ich beobachten würde, würde ich einen T-Test machen und alles wäre gut.

Jetzt habe ich aber 200 Produkte. Ich könnte 200 Mal einen T-Test machen, weiß dann aber mit den 200 Ergebnissen kombiniert nichts anzufangen.

Es gibt dafür doch sicherlich auch ein Verfahren, oder?

Ich habe mal geguckt und bin auf das MANOVA Verfahren und das mehrfaktorielle ANOVA Verfahren gestoßen.
Ist eines der beiden für mich geeignet oder muss ich ein anderes Verfahren nehmen?

Im Anhang eine Visualisierung.

Vielen Dank für eure Antworten!

Nachtrag: Meine Vermutung wäre, dass die mehrfaktorielle Anova meine Anforderungen abdeckt.
Ich hätte dann: Produkt 1 [ΔPreisA;ΔPreisB], Produkt 2 [ΔPreisA;ΔPreisB], ....
Liege ich mit der Vermutung richtig?

[PonderStibbons]

ich habe folgendes Szenario (zur Verständlichkeit vereinfacht):

Dazu beobachte ich den Preis von 200 Produkten auf beiden Marktplätzen.
Ich habe 400 Beobachtungen.

Das ist leider nicht vereinfacht, das ist nur fast aller relevanten Informationen entkleidet und daher nicht dazu geeignet, das Problem zu verstehen.

Bitte das Thema, die Fragestellung, das Erhebungsdesign, die gemessenen Variablen, die Stichprobengöße einmal im Zusammenhang und für Außenstehende verstehbar beschreiben.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[nhmann]

Okay, alles klar:
Was grundsätzlich herausgefunden werden soll ist, ob Kunden ein Produkt über eine Preissuchmaschine eher Kaufen, wenn es einen großen Preisabstand zum nächstgünstigstem Angebot hat oder nicht.
Um das tun zu könne, gibt es zwei verschiedene Preisabstände: Einerseits der Preisabstand, wenn ein Verkauf stattgefunden hat und andererseits 4 Mal am Tag der momentane Preisabstand des Produktes auf der Preissuchmaschine.

Die Annahme ist: Sind die Preisabstände beim Verkauf höher als zu den 4 Stichproben am Tag, reagieren Kunden auf die höheren Preisabstände.

Es werden 200 Produkte auf Idealo untersucht, von denen die Verkaufszahlen vorhanden sind und die 4 Mal täglich erhobenen Preisabstände.
Das ganze wird seit ungefähr 100 Tage erhoben und es gibt pro Produkt mindestens 30 Verkäufe, in der Regel deutlich mehr.

Jetzt hat man Pro Produkt die Preisabstände beim Verkauf und die Preisabstände der 4x am Tag Stichprobe.

Ich brauche ein Verfahren, mit dem ich gucken kann, ob insgesamt der Preisabstand beim Kauf signifikant unterschiedlich ist vom "normalen" Preisabstand.

Danke für die Mühe und einen schönen Abend!

[PonderStibbons]

Demnach gibt es 200 Produkte, pro Produkt 30+ Preisabstände beim Verkauf und 4 Routine-Preisabstände am selben Tag?
Man könnte krude einen Varianzanalyse für Messwiederholungen überlegen, mit "Produkt" als zusätzlichem 200-stufigem
Zwischensubjekt-Faktor. Es wäre zunächst zu entscheiden, wie man die 4 Routinebeobachtungen geeignet reduziert
(höchster Abstand des Tages, Mittelwert oder zeitlich den vor dem Verkauf am nächsten liegender Abstand?), oder den
Messwiederholungsfaktor 5-stufig belässt und Kontraste zwischen Stufe 1 (oder 5), die den Abstand beim Verkauf markiert,
und den anderen Stufen rechnen.
Alternativ wäre ein Mehrebenenmodell zu überlegen ("Abstand" genestet in Verkaufsaktion, diese genestet in
Produkt; als zusätzlicher fester Faktor, ob der Abstand beim Verkauf oder per Routine gemessen wurde).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons