Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung (Springer-Lehrbuch) (German Edition)

 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 möglichen Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse, allgemeinverständliche Darstellung anhand eines für alle Methoden verwendeten Fallbeispiels, konsequente Anwendungsorientierung, Erläuterung der Fallbeispiele unter Verwendung von SPSS für Windows 11.0, vollständige Nachvollziehbarkeit der zentralen Rechenoperationen, Aufzeigen von methodenbedingten Manipulationsspielräumen, unabhängige Erschließbarkeit jedes Verfahrens. In der 10. Auflage wurden die Korrespondenzanalyse und die Neuronalen Netze als neue Verfahren in das Buch aufgenommen. Darüber hinaus wurden die Regressionsanalyse, die logistische Regression und die Strukturgleichungsmodelle neu verfasst. Die Fallbeispiele wurden mit SPSS 11.0 durchgeführt und anhand von screen-shots demonstriert. Die Beispiele sind aus dem Marketing-Bereich entnommen und die Darstellung kann aber in andere Bereiche übertragen werden. Weiterhin wird ein Informationsservice für Leser sowie ein Dozentenservice im Internet unter http://www.multivariate.de geboten.