Multivariate Analysemethoden

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 Vorge
hensweisen 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.

Der vorliegende Band richtet sich primär an

die Zielgruppe der Bachelor-Studierenden aller Fachrichtungen. Die Beispiele sind zwar aus dem Marketing-Bereich entnommen, die Darstellungen aber so einfach gehalten, dass die Verfahren sich leicht auf spezifische Fragen und Probleme in den unterschiedlichsten Anwendungsfeldern übertragen lassen. Über die Internetseite www.multivariate.de werden den Leserinnen und Lesern weitere

Serviceleistungen zur Verfügung gestellt.

In der 14. Auflage wurden alle Kapitel überarbeitet. Beispiele, soweit sie mit SPSS gerechnet wurden, sind auf die neueste SPSS-Version umgestellt worden und neue für den