Dieses Lehrbuch behandelt neun grundlegende Verfahren der multivariaten Datenanalyse in ausführlicher Weise. Dies sind die:
- Regressionsanalyse
- Zeitreihenanalyse
- Varianzanalyse
- Diskriminanzanalyse
- Logistische Regression
- Kontingenzanalyse
- Faktorenanalyse
- Clusteranalyse und
- Conjoint-Analyse.

Das Buch stellt geringstmögliche Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse und bietet eine allgemein verständliche Darstellung anhand eines für alle Methoden verwendeten Fallbeispiels unter Verwendung von IBM SPSS für Windows.

Die Autoren legen Wert auf konsequente Anwendungsorientierung und vollständige Nachvollziehbarkeit der zentralen Rechenoperationen durch den Leser. Jedes Verfahren kann unabhängig für sich durchgeführt werden.

Ein besonderes Augenmerk liegt auf dem Aufzeigen von methodenbedingten Manipulationsspielräumen. Darüber hinaus werden jeweils in Form einer kurzen Einführung die Problemstellungen und Vorgehensweisen von sieben weiteren Verfahren (Nichtlineare Regression, Strukturgleichungsmodelle, Konfirmatorische Faktorenanalyse, Neuronale Netze, Multidimensionale Skalierung, Korrespondenzanalyse und Auswahlbasierte Conjoint-Analyse) dargestellt. Diese werden in dem vertiefenden Band "Fortgeschrittene Multivariate Analyseverfahren" ausführlich behandelt.

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Weiterführende Informationen

• Klappentext
• Inhaltsverzeichnis

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Serie / Reihe: Springer Lehrbuch

Personen: Backhaus, Klaus Weiber, Rolf Plinke, Wulff Erichson, Bernd

Standort: BSP

Schlagwörter: Faktorenanalyse Skalierung Multivariate Analyse Regressionsanalyse Clusteranalyse Varianzanalyse Zeitreihenanalyse Logistische Regression Nichtlineare Regression Conjoint-Analyse