Multivariate Analysemethoden: Eine Anwendungsorientierte Einführung

Wir leben in einer Welt der Daten. Daten allein aber sind wertlos, wenn wir nicht in der Lage sind, aus ihnen Informationen zu gewinnen. Um Informationen aus Daten zu extrahieren, sind Methoden der multivariaten Datenanalyse unerl sslich.

Dieses Buch bietet eine leicht verst ndliche Einf hrung in die wichtigsten Methoden der multivariaten Datenanalyse. Es ist anwendungsorientiert, erfordert nur wenige Kenntnisse in Mathematik und Statistik, demonstriert die Verfahren mit numerischen Beispielen und veranschaulicht jede Methode anhand eines ausf hrlichen Fallbeispiels. F r Interessierte werden im Einf hrungskapitel f r alle Verfahren relevante statistische Grundlagen aufgefrischt.

F r die 16. Auflage wurden alle Kapitel inkl. Fallbeispielen neu gefasst und mit der aktuellen Version von IBM SPSS gerechnet. Neue, f r die anwendungsorientierten Nutzer sinnvolle Auswertungsoptionen wurden erg nzt.

Der Inhalt

Einf hrung in die empirische Datenanalyse - Regressionsanalyse - Varianzanalyse

Diskriminanzanalyse - Logistische Regression - Kontingenzanalyse - Faktorenanalyse

Clusteranalyse - Conjoint-Analyse

Das Buch wurde 2015 vom Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher (BVM) als das Lehrbuch ausgezeichnet, das die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig gepr gt hat. Es ist auch in Englisch und Chinesisch erschienen.

Auf der Webseite www.multivariate-methods.info werden weitere Materialien (bspw. Excel-Beispiele, R Code) angeboten, durch die sich die Verfahren noch besser erschlie en und vertiefen lassen. Interaktive Flashcards helfen den eigenen Lernfortschritt zu kontrollieren. Mit der Springer Nature Flashcards-App k nnen Sie exklusive Inhalte nutzen und Ihr Wissen testen.