Multivariate Verfahren ermöglichen die Reduktion auf wesentliche Zusammenhänge. Sie erweitern den Blick für Lösungs- und Entscheidungsoptionen. Sie sind Basis für real verwertbare Empfehlungen und Handlungsoptionen.
Die klassischen Methoden der Datenanalysen (univariate und bivariate (Tabellen-) Analysen) untersuchen stets nur einzelne, mehr oder weniger subjektiv ausgewählte Merkmale, aber niemals simultan den jeweilig relevanten Datenbestand. Dies führt nicht selten zu einer „ungerechtfertigten“ Überbetonung oder Fehlanalyse von Eigenschaften oder Zusammenhängen.
Multivariate Analyseverfahren verarbeiten dagegen das jeweilig relevante Datenmaterial simultan. Das Ziel multivariate Analyseverfahren ist es, an die Stelle einer verwirrenden, unüberschaubaren Fülle von Einzelbeziehungen wenige charakteristische Kenngrößen oder Zusammenhänge zu ermitteln, die die im Datenmaterial vorherrschende Grundbeziehung beschreiben und transparent machen, ohne willkürlich bestimmte Relationen zu unterschlagen oder zu bevorzugen.
Multivariate Verfahren ermöglichen die Reduktion auf wesentliche Zusammenhänge und führen zu einer völlig neuen Transparenz komplexer Sachverhalte und erhöhen damit den Informationsgehalt der Untersuchung:
- Verdichtung auf Kenngrößen: Je komplexer das Datenmaterial, desto bedeutsamer wird die Aufgabe, die Fülle der Einzelinformationen auf wenige Kenngrößen zu verdichten. Diese Ergebnisverdichtung ist besonders wichtig bei der Betrachtung von Untersuchungen über mehrere Zeitpunkte (Frühwarnfunktion von Kenngrößen).
- Beantwortung spezifischer Fragestellung: Bestimmte Fragestellungen lassen sich an Hand einzelner Variablen nicht oder nur unvollständig und ungenau beantworten.
- Welche Dimensionen bestimmen die Zufriedenheit mit einem Produkt/ Service?
- Wie sind die einzelnen Marken im Wettbewerbsumfeld positioniert und welche Stärken/ Schwächen zeichnen die Marken aus?
- Relevanz der Ergebnisse: Will man die Relevanz einzelner Merkmale eines Produktes im Konzert mit anderen Merkmalen beurteilen, so helfen direkte Abfragen für die einzelnen Produktmerkmale nicht weiter. Die Befragten nehmen keine Differenzierung in der Wichtigkeit der Produktmerkmale vor. Vielmehr „ist alles wichtig“ und man wünscht sich „beste Qualität zum geringsten Preis“ (Anspruchsinflation). Die Conjoint-Analyse ist ein indirektes Verfahren, das die Probleme der direkten Abfrage umgeht. Die Befragten beurteilen die Produkte ganzheitlich und wägen ähnlich wie bei einer tatsächlichen Kaufentscheidung Vor- und Nachteile der Produkte gegeneinander ab.
