Multivariate Analysemethoden: Eine Anwendungsorientierte Einf]hrung - Hardcover

Reseña del editor

Dieses Lehrbuch behandelt die 12 wichtigsten Verfahren der multivariaten Analysemethoden. Dies sind Regressions-, Varianz-, Diskriminanz-, Kontingenz-, Faktoren-, Cluster-, Korrespondenz- und logistische Regressionsanalyse sowie Conjoint Measurement, Multidimensionale Skalierung, Strukturgleichungsmodelle (AMOS) und Neuronale Netze. Die Vorteile des Buches liegen in geringst mvglichen Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse, allgemeinverstdndliche Darstellung anhand eines f]r alle Methode verwendeten Fallbeispiels, konsequente Anwendungsorientierung, Erlduterung der Fallbeispiele unter Verwendung von SPSS f]r Windows 11.0, vollstdndige Nachvollziehbarkeit der zentralen Rechenoperationen, Aufzeigen von methodenbedingten Manipulationsspielrdumen, unabhdngige Erschlie_barkeit jedes Verfahrens. In der 10. Auflage wurden die Korrespondenzanalyse und die Neuronalen Netze als neue Verfahren in das Buch aufgenommen. Dar]ber hinaus wurden die Regressionsanalyse, die logistische Regression und die Strukturgleichungsmodelle neu verfasst. Die Fallbeispiele wurden mit SPSS 11.0 durchgef]hrt und anhand von screen-shots demonstriert. Die Beispiele sind aus dem Marketing-Bereich entnommen und die Darstellung kann aber in andere Bereiche ]bertragen werden. Weiterhin wird ein Informationsservice f]r Leser sowie ein Dozentenservice im Internet unter http: //www.multivariate.de geboten.