Multivariate Analysemethoden: Eine Anwendungsorientierte Einfuhrung

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Das Lehrbuch behandelt 12 wichtige 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 (CLEMENTINE). Die Vorteile des Buches liegen in geringst mAglichen Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse, allgemeinverstAndliche Darstellung anhand eines fA1/4r alle Methoden verwendeten einheitlichen Fallbeispiels, konsequente Anwendungsorientierung, ErlAuterung der Fallbeispiele unter Verwendung von SPSS 13.0 fA1/4r Windows, vollstAndige Nachvollziehbarkeit der zentralen Rechenoperationen durch den Leser, Aufzeigen von methodenbedingten ManipulationsspielrAumen, unabhAngige ErschlieAbarkeit jedes Verfahrens.

In der 11. Auflage wurden die Neuronalen Netze im Fallbeispiel mit dem Programm CLEMENTINE neu gerechnet und die entsprechenden Outputs kommentiert. Alle Verfahren wurden A1/4berarbeitet sowie aktualisiert und alle Fallbeispiele mit SPSS 13.0 neu gerechnet. Die Ergebnisse werden anhand der aktuellen Screenshots demonstriert. Das Buch ist von besonderem Nutzen fA1/4r alle, die sich mit den Methoden der multivariaten Datenanalyse vertraut machen mAchten. Die Beispiele sind aus dem Marketing-Bereich entnommen, die Darstellung ist aber so einfach gehalten, dass jeder Leser die Fragestellungen versteht und auf seine spezifischen Probleme in anderen Bereichen A1/4bertragen kann. Weiterhin wird ein Informationsservice fA1/4r Leser sowie ein Dozentenservice im Internet unter http: //www.multivariate.de geboten.