Multivariate Analysemethoden
Eine anwendungsorientierte Einführung
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Beschreibung
Das vorliegende Lehrbuch behandelt neun grundlegende Verfahren der multivariaten Datenanalyse in ausführlicher Weise. Dies sind die Regressions-, Zeitreihen-, Varianz-, Diskriminanz-Analyse, die Logistische Regression sowie Kontingenz-, Faktoren-, Cluster- und Conjoint-Analyse. Die Vorteile des Buches sind: geringstmögliche Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse, allgemein verständliche Darstellung anhand eines für alle Methoden verwendeten Fallbeispiels, konsequente Anwendungsorientierung, Erläuterung der Fallbeispiele unter Verwendung von IBM SPSS für Windows, vollständige Nachvollziehbarkeit der zentralen Rechenoperationen durch den Leser, Aufzeigen von methodenbedingten Manipulationsspielräumen und Eigenständigkeit der Darstellung jedes Verfahrens. Darüber hinaus werden jeweils in Form einer kurzen Einführung die Problemstellungen und Vorgehensweisen von sieben weiteren Verfahren dargestellt, die in dem gesonderten Band "Fortgeschrittene Multivariate Analyseverfahren" ausführlich behandelt werden. Hierzu zählen die Nichtlineare Regression, Strukturgleichungsmodelle, Konfirmatorische Faktorenanalyse, Neuronale Netze, Multidimensionale Skalierung, Korrespondenzanalyse und Auswahlbasierte Conjoint-Analyse. Auch hier wurde unserer bewährten Leitidee gefolgt, möglichst geringe Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse zu stellen und eine allgemeinverständliche Darstellung anhand des durchgängigen Fallbeispiels zu erreichen.
Durch die Zweiteilung des Buches wird insbesondere der aktuellen Struktur des Hochschulbereichs Rechnung getragen. Der vorliegende erste Band richtet sich primär an die Zielgruppe der Bachelor-Studierenden, die umfassend mit den grundlegenden multivariaten Analyseverfahren vertraut gemacht werden und gleichzeitig einen ersten Einblick in die primär in Master- und Doktoranden-Studiengängen relevanten fortgeschrittenen Verfahren der multivariaten Analyse erhalten möchten.
Das Buch ist nicht auf eine bestimmte Fachrichtung festgelegt, sondern richtet sich an alle, die sich mit dem Methoden der multivariaten Datenanalyse vertraut machen möchten. Die Beispiele sind zwar aus dem Marketing-Bereich entnommen, die Darstellungen aber so einfach gehalten, dass der Anwender diese leicht auf spezifische Fragen und Probleme in seinen jeweiligen Anwendungsfeldern übertragen kann. Über die Internetseite www.multivariate.de werden den Leserinnen und Lesern weitere Serviceleistungen zur Verfügung gestellt.
Das Lehrbuch behandelt neun grundlegende Verfahren der multivariaten Datenanalyse (Regressions-, Zeitreihen-, Varianz-, Diskriminanz-, Kontingenz-, Faktoren-, Cluster-, Conjoint-Analyse, Logistische Regression). Die Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse halten die Autoren niedrig und erläutern die Verfahren anhand eines Fallbeispiels. Der Band richtet sich an Praktiker und Bachelor-Studierende, die sich mit den grundlegenden Verfahren vertraut machen und gleichzeitig einen Einblick in fortgeschrittene Analyseverfahren erhalten möchten.
Leicht verständliche Einführung in komplexe methodische Sachverhalte
Teil eines umfassenden Lösungspaketes und verfahrenstechnisch ergänzt durch eine Internetplatform
Sicherung eines Höchstmaßes an Aktualität durch leichte Verständlichkeit und Internetplatform
Autor*in
Klaus Backhaus
Themen in »Multivariate Analysemethoden«
Analysemethoden Clusteranalyse Faktorenanalyse Multivariate Multivariate Analysemethoden Regressionsanalyse Varianzanalyse