Auswertung Paneldatensatz
Verfasst: Mi 14. Apr 2021, 09:27Hallo zusammen,
im Rahmen meiner Masterarbeit untersuche ich den Zusammenhang verschiedener Einflüsse auf die Klickrate von Onlinewerbung auf Amazon. Unter die Einflüsse fallen die Sternebewertung (0-5), der Preis, die Preisersparnis ggü. dem UVP, das Wetter (Sonnenstunden pro Tag), bis zu welcher Uhrzeit am jeweiligen Tag die Anzeige ausgespielt wurde und die Ausspielung der Kampagne, sprich das Targeting (Keywords vs. Kategorien). Die Daten zur Klickrate, Wetterdaten und Uhrzeit am jeweiligen Tag liegen mir dabei auf Tagebasis vor. Untersuchen werde ich 1.000 Produkte über einen Zeitraum von 30 Tagen, allerdings sind die Produkte in Kampagnen organisiert, weshalb es dazu kommt, dass ich zu einem Produkt mehrere Daten pro Tag vorliegen habe. Daher ergibt sich a ein Datensatz von ca. 50.000 Beobachtungen.
Somit liegt aus meiner Sicht ein unbalanced Paneldatensatz vor. Die Daten werde ich in R analysieren, könnte aber auch SPSS verwenden, da habe ich keine festen Vorgaben.
Erklärende Variable für die Klickrate sind folgende:
Stb = Sternebewertung
Pr = Preis
Pre = Preisersparnis ggü. UVP
Soh = Sonnenstunden am jeweiligen Tag
Ze = Uhrzeit, bis zu der die Anzeige ausgespielt wurde
Kat = dummy Variable, 1 = Kategorie; 0 = Keywords
Klickrate = a + b1 * Stb + b2 * Pr + b3 * Pre + b4 * Soh + b5 * Ze + b6 * Kat + e
Da sich meine Statistik-Kenntnisse leider etwas in Grenzen halten, habe ich zu der Vorgehensweise jetzt noch einige Fragen:
Kann ich die Auswertungen generell so angehen und eine Analyse mit dem Paneldatensatz angehen?
Welche Annahmen (Normalverteilung, Heteroskedastizität etc.) müssen bei Paneldatensätzen erfüllt sein und wie teste ich das bei einem Paneldatensatz?
Die Faktoren Produkt (Produkt 1 - Produkt 1000) und Zeit (Tag 1- Tag 30) durchnummeriert und in jeweiligen Spalten dargestellt, richtig?
Baue ich die Gleichung immer mehr aus? Also angefangen mit der Sternebewertung, dann den Preis dazunehmen etc.
Danke schon mal im Voraus und schöne Grüße
Pascal
im Rahmen meiner Masterarbeit untersuche ich den Zusammenhang verschiedener Einflüsse auf die Klickrate von Onlinewerbung auf Amazon. Unter die Einflüsse fallen die Sternebewertung (0-5), der Preis, die Preisersparnis ggü. dem UVP, das Wetter (Sonnenstunden pro Tag), bis zu welcher Uhrzeit am jeweiligen Tag die Anzeige ausgespielt wurde und die Ausspielung der Kampagne, sprich das Targeting (Keywords vs. Kategorien). Die Daten zur Klickrate, Wetterdaten und Uhrzeit am jeweiligen Tag liegen mir dabei auf Tagebasis vor. Untersuchen werde ich 1.000 Produkte über einen Zeitraum von 30 Tagen, allerdings sind die Produkte in Kampagnen organisiert, weshalb es dazu kommt, dass ich zu einem Produkt mehrere Daten pro Tag vorliegen habe. Daher ergibt sich a ein Datensatz von ca. 50.000 Beobachtungen.
Somit liegt aus meiner Sicht ein unbalanced Paneldatensatz vor. Die Daten werde ich in R analysieren, könnte aber auch SPSS verwenden, da habe ich keine festen Vorgaben.
Erklärende Variable für die Klickrate sind folgende:
Stb = Sternebewertung
Pr = Preis
Pre = Preisersparnis ggü. UVP
Soh = Sonnenstunden am jeweiligen Tag
Ze = Uhrzeit, bis zu der die Anzeige ausgespielt wurde
Kat = dummy Variable, 1 = Kategorie; 0 = Keywords
Klickrate = a + b1 * Stb + b2 * Pr + b3 * Pre + b4 * Soh + b5 * Ze + b6 * Kat + e
Da sich meine Statistik-Kenntnisse leider etwas in Grenzen halten, habe ich zu der Vorgehensweise jetzt noch einige Fragen:
Kann ich die Auswertungen generell so angehen und eine Analyse mit dem Paneldatensatz angehen?
Welche Annahmen (Normalverteilung, Heteroskedastizität etc.) müssen bei Paneldatensätzen erfüllt sein und wie teste ich das bei einem Paneldatensatz?
Die Faktoren Produkt (Produkt 1 - Produkt 1000) und Zeit (Tag 1- Tag 30) durchnummeriert und in jeweiligen Spalten dargestellt, richtig?
Baue ich die Gleichung immer mehr aus? Also angefangen mit der Sternebewertung, dann den Preis dazunehmen etc.
Danke schon mal im Voraus und schöne Grüße
Pascal