
Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden
Eine anwendungsorientierte Einführung
Springer (Verlag)
2. Auflage
Erschienen am 5. August 2013
Buch
Softcover
IX, 446 Seiten
978-3-642-37363-3 (ISBN)
Artikel ist vergriffen; siehe Neuauflage
Beschreibung
Multivariate Analysemethoden haben aktuell sowohl in der Hochschulausbildung als auch in der Anwendungspraxis eine weite Verbreitung gefunden, was nicht zuletzt auf die hohe Verfügbarkeit und leichte Bedienbarkeit leistungsfähiger Softwarepakete in diesem Bereich zurückzuführen ist. Einhergehend mit der Untergliederung der Hochschulausbildung in Bachelor-, Master- und Doktoranden-Studiengänge erscheint es deshalb zweckmäßig, gezielt für Master- und Doktoranden-Studiengänge fortgeschrittene Verfahren der multivariaten Analyse in einem einführenden Lehrtext zusammenzufassen.
Die Darstellungen der Verfahren sind so konzipiert, dass geringst mögliche mathematische Vorkenntnisse zum Verständnis erforderlich sind und jedes Kapitel für sich eigenständig gelesen werden kann. Nach der intuitiven Erläuterung der Vorgehensweise der einzelnen Verfahren werden diese mit Hilfe eines ausführlichen Fallbeispiels sowie unter Verwendung der Statistik-Software IBM SPSS und teilweise auch mit MS Excel und der Conjoint-Software von Sawtooth gerechnet und interpretiert. Dabei wurde Wert darauf gelegt, dass alle Rechenschritte für den Anwender nachvollziehbar sind, und es werden Anwendungsempfehlungen gegeben. Auf der Internetseite multivariate.de bieten wir weitere Serviceleistungen, und von Dozenten können die Abbildungen angefordert werden.In der 2. Auflage wurden alle Kapitel überarbeitet. Dabei wurde das Kapitel zur Auswahlbasierten (Choice Based) Conjoint-Analyse neu konzipiert, im Besonderen wurde es um die Gestaltung von Erhebungsdesigns und die Möglichkeit einer Durchführung mit SPSS erweitert.
Die Darstellungen der Verfahren sind so konzipiert, dass geringst mögliche mathematische Vorkenntnisse zum Verständnis erforderlich sind und jedes Kapitel für sich eigenständig gelesen werden kann. Nach der intuitiven Erläuterung der Vorgehensweise der einzelnen Verfahren werden diese mit Hilfe eines ausführlichen Fallbeispiels sowie unter Verwendung der Statistik-Software IBM SPSS und teilweise auch mit MS Excel und der Conjoint-Software von Sawtooth gerechnet und interpretiert. Dabei wurde Wert darauf gelegt, dass alle Rechenschritte für den Anwender nachvollziehbar sind, und es werden Anwendungsempfehlungen gegeben. Auf der Internetseite multivariate.de bieten wir weitere Serviceleistungen, und von Dozenten können die Abbildungen angefordert werden.In der 2. Auflage wurden alle Kapitel überarbeitet. Dabei wurde das Kapitel zur Auswahlbasierten (Choice Based) Conjoint-Analyse neu konzipiert, im Besonderen wurde es um die Gestaltung von Erhebungsdesigns und die Möglichkeit einer Durchführung mit SPSS erweitert.
Weitere Details
Produkt-Info
Book
Reihe
Auflage
2., überarb. u. erw. Aufl. 2013
Sprache
Deutsch
Verlagsort
Berlin, Heidelberg
Deutschland
Zielgruppe
Graduate
Produkt-Hinweis
Broschur/Paperback
Klebebindung
Illustrationen
375 s/w Abbildungen
black & white illustrations, bibliography
Maße
Höhe: 260 mm
Breite: 193 mm
Dicke: 25 mm
Gewicht
0 gr
ISBN-13
978-3-642-37363-3 (9783642373633)
DOI
10.1007/978-3-642-37364-0
Schweitzer Klassifikation
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Personen
Prof. Dr. Dr. h.c. Klaus Backhaus ist Direktor des Betriebswirtschaftlichen Instituts für Anlagen und Systemtechnologien an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster. Prof. Dr. em. Bernd Erichson war Inhaber des Lehrstuhls für Marketing an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg. Prof. Dr. Rolf Weiber ist Inhaber des Lehrstuhls für Marketing, Innovation and E-Business an der Universität Trier.
Inhalt
Benutzungshinweise: www.multivariate.de, Bestellkarte, Zur Verwendung dieses Buches.
Strukturen-Prüfende Verfahren: Nichtlineare Regression, Strukturgleichungsanalyse, Konfirmatorische Faktorenanalyse, Auswahlbasierte Conjoint-Analyse.
Strukturen-Entdeckende Verfahren: Neuronale Netze, Multidimensionale Skalierung, Korrespondenzanalyse.
Strukturen-Prüfende Verfahren: Nichtlineare Regression, Strukturgleichungsanalyse, Konfirmatorische Faktorenanalyse, Auswahlbasierte Conjoint-Analyse.
Strukturen-Entdeckende Verfahren: Neuronale Netze, Multidimensionale Skalierung, Korrespondenzanalyse.