Multivariate Analysemethoden
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Multivariate Statistik und Datenanalyse mit SPSS einfach erklärt

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Multivariate Statistik und Datenanalyse mit SPSS einfach erklärt

Über dieses Buch

Die Komplexität der Umwelt macht die Analyse von mehreren statistischen Variablen in einem Modell immer wichtiger. Für die Wirtschaft steigt somit die Bedeutung von multivariaten Analysemethoden und deren Fähigkeiten Zusammenhänge zu erkennen und die Zukunft zu prognostizieren. Die multivariaten Analysemethoden finden in vielen Bereichen der Marktforschung und des Marketings Anwendung. Multivariate Analysemethoden sind u.a. wichtig für die Produktpositionierung, Kundensegmentierung, Wettbewerbsanalyse oder für zahlreiche Forschungsprojekte.Im Buch finden Sie alle wichtigen Analysemethoden, die Sie kennen müssen: · Varianzanalyse· Faktorenanalyse· Clusteranalyse· Multiple Regression· Entscheidungsbaumanalyse· Analyse fehlender Werte· KorrespondenzanalyseDie Inhalte sind dabei einfach und verständlich erklärt. Über 150 Abbildungen und SPSS-Outputs helfen Ihnen, damit der einfache Einstieg in die multivariate Analyse gelingt. Die unterschiedlichen Analyseverfahren werden zusätzlich noch an Beispielen angewendet und erklärt.Das Buch beinhaltet: · Die wichtigsten multivariaten Analyseverfahren· Über 150 Abbildungen· Viele Beispiele und SPSS-Outputs· Über 35 wissenschaftliche QuellenDer Fokus dieses Buches liegt dabei nicht auf den komplexen mathematischen Hintergründen, die das Verständnis oft erschweren. Ziel ist es, Ihnen die richtige Anwendung und praktische Umsetzung der multivariaten Verfahren einfach und leicht verständlichen zu beschreiben.Getreu dem Motto: Datenanalyse einfach erklärt.Beginnen Sie sofort mit ihrer eigenen multivariaten Datenanalyse zum fairen Preis. Das Buch bietet Ihnen den optimalen Einstieg in die Grundlagen der Analysen und deren Anwendungen.

Häufig gestellte Fragen

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Information

Verlag
epubli
Jahr
2021
eBook-ISBN:
9783753166520
Auflage
1
Thema
Mathematik
Thema
Funktionsanalyse

Inhaltsverzeichnis

  1. Abbildungsverzeichnis
  2. Die Analyse fehlender Werte
  3. Eine Einführung
  4. Klassifikation der fehlenden Werte
  5. Allgemeine Handlungsempfehlung
  6. Die Clusteranalyse
  7. Einführung
  8. Das Vorgehen bei der Clusteranalyse
  9. Explorative Faktorenanalyse
  10. Einleitung
  11. Faktorinterpretation
  12. Faktorwerte bestimmen
  13. Die Entscheidungsbaumanalyse
  14. Eine Einführung
  15. Aufbaumethoden des Baums & Ablauf
  16. Multiple Regression
  17. Einsatzbereich
  18. Vorgehensweise
  19. Analyse einflussreicher Beobachtungen
  20. Korrespondenzanalyse
  21. Allgemeines
  22. Grundlagen der Korrespondenzanalyse
  23. Vorgehensweise
  24. Interpretation
  25. Fazit
  26. Vorgehensweise in SPSS
  27. Abkürzungen
  28. Varianzanalyse
  29. Problemstellung
  30. Einfaktorielle ANOVA
  31. Zweifaktorielle ANOVA
  32. Einfaktorielle ANOVA mit Messwiederholung
  33. Mehrfaktorielle ANOVA mit Messwiederholung (Mixed ANOVA)
  34. Quellenverzeichnis