Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden
Eine anwendungsorientierte Einführung
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Erscheint vorauss. 2. Januar 2026
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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 unerlässlich.Dieses Lehrbuch bietet eine leicht verständliche Einführung in weiterführende Verfahren der multivariaten Datenanalyse, die vor allem in Master- und Doktoranden-Studiengänge häufig verwendet werden. Es ist anwendungsorientiert geschrieben, setzt nur wenige Kenntnisse in Mathematik und Statistik voraus und demonstriert jedes Verfahren mit numerischen Beis...
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 unerlässlich.
Dieses Lehrbuch bietet eine leicht verständliche Einführung in weiterführende Verfahren der multivariaten Datenanalyse, die vor allem in Master- und Doktoranden-Studiengänge häufig verwendet werden. Es ist anwendungsorientiert geschrieben, setzt nur wenige Kenntnisse in Mathematik und Statistik voraus und demonstriert jedes Verfahren mit numerischen Beispielen. Für die vierte Auflage wurden alle Kapitel aktualisiert und um zentrale Entwicklungen ergänzt, die für Einsteiger besonders wichtig sind. Neu aufgenommen wurde die Zeitreihenanalyse.
Das vorliegende Buch und das bereits in der 18. Auflage erschienene Buch Multivariate Analysemethoden der Autoren wurden im Jahr 2015 vom Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher e. V. (BVM) mit dem Preis der Deutschen Marktforschung ausgezeichnet, da sie die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt haben.
Die im Buch behandelten Verfahren und die verwendeten Softwareprogramme:
Nichtlineare Regressionsanalyse Zeitreihenanalyse Strukturgleichungsanalyse (SGA) Konfirmatorische Faktorenanalyse (KF) Choice Based Conjoint Analyse (CBCA) Künstliche Neuronale Netze Multidimensionale Skalierung Korrespondenzanalyse
Wichtige Berechnungen zu den Verfahren werden zunächst mit MS-Excel verdeutlicht und anschließend zu allen Verfahren ausführliche Fallbeispiele mit einschlägigen Software-Programmen gerechnet. Dabei werden die SGA und die KF mit AMOS und die CBCA mit Lighthouse Studio von Sawtooth gerechnet. Bei allen anderen Verfahren wird auf IBM SPSS zurückgegriffen.
Hilfestellungen für den Anwender:
Mit der Springer Nature Flashcards-App kann der eigene Lernfortschritt interaktiv kontrolliert und exklusive Inhalte genutzt werden. Die Webseite multivariate.de bietet weitere Informationen zu den Verfahren und eine Bestellmöglichkeit zu den Datensätzen und Syntaxdateien.
Dieses Lehrbuch bietet eine leicht verständliche Einführung in weiterführende Verfahren der multivariaten Datenanalyse, die vor allem in Master- und Doktoranden-Studiengänge häufig verwendet werden. Es ist anwendungsorientiert geschrieben, setzt nur wenige Kenntnisse in Mathematik und Statistik voraus und demonstriert jedes Verfahren mit numerischen Beispielen. Für die vierte Auflage wurden alle Kapitel aktualisiert und um zentrale Entwicklungen ergänzt, die für Einsteiger besonders wichtig sind. Neu aufgenommen wurde die Zeitreihenanalyse.
Das vorliegende Buch und das bereits in der 18. Auflage erschienene Buch Multivariate Analysemethoden der Autoren wurden im Jahr 2015 vom Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher e. V. (BVM) mit dem Preis der Deutschen Marktforschung ausgezeichnet, da sie die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt haben.
Die im Buch behandelten Verfahren und die verwendeten Softwareprogramme:
Nichtlineare Regressionsanalyse Zeitreihenanalyse Strukturgleichungsanalyse (SGA) Konfirmatorische Faktorenanalyse (KF) Choice Based Conjoint Analyse (CBCA) Künstliche Neuronale Netze Multidimensionale Skalierung Korrespondenzanalyse
Wichtige Berechnungen zu den Verfahren werden zunächst mit MS-Excel verdeutlicht und anschließend zu allen Verfahren ausführliche Fallbeispiele mit einschlägigen Software-Programmen gerechnet. Dabei werden die SGA und die KF mit AMOS und die CBCA mit Lighthouse Studio von Sawtooth gerechnet. Bei allen anderen Verfahren wird auf IBM SPSS zurückgegriffen.
Hilfestellungen für den Anwender:
Mit der Springer Nature Flashcards-App kann der eigene Lernfortschritt interaktiv kontrolliert und exklusive Inhalte genutzt werden. Die Webseite multivariate.de bietet weitere Informationen zu den Verfahren und eine Bestellmöglichkeit zu den Datensätzen und Syntaxdateien.
Bei diesem Produkt handelt es sich um ein Bundle, bestehend aus einem Buch und einem digitalen Mehrwert.
Deshalb wird dieses Produkt auf der Rechnung mit 19% MwSt ausgewiesen.
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