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Business & Management | Multivariate Analysemethoden - Eine anwendungsorientierte Einführung

Multivariate Analysemethoden

Eine anwendungsorientierte Einführung

Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R.

7. Aufl. 1994, XXXII, 596 S.

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ISBN 978-3-662-12552-6

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Dieses Lehrbuch behandelt die wichtigsten multivariaten Analysemethoden, dies sind Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Diskriminanzanalyse, Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, Kausalanalyse (LISREL), multidimensionale Skalierung und Conjoint-Analyse. Die Vorteile des Textes sind geringstmögliche Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse, allgemeinverständliche Darstellung anhand eines für mehrere Methoden verwendeten Beispiels, konsequente Anwendungsorientierung, Einbeziehung der EDV in die Darstellung unter schwerpunktmäßiger Verwendung von SPSS, vollständige Nachvollziehbarkeit aller Operationen durch den Leser, Aufzeigen von methodenbedingten Manipulationsspielräumen, unabhängige Erschließbarkeit jedes einzelnen Kapitels. Das Buch ist von besonderem Nutzen für alle, die sich mit diesen Methoden vertraut machen wollen und sich anhand von nachvollziehbaren Beispielen die Verfahren erarbeiten möchten. Die Beispiele sind dem Marketingbereich entnommen, die Darstellung ist jedoch so einfach gehalten, daß jeder Leser die Fragestellung versteht und auf seine spezifischen Probleme in anderen Bereichen übertragen kann. Die siebte Auflage ist vollständig neu bearbeitet worden. Das Einführungskapitel enthält ausführliche Hinweise zum Einsatz von SPSS, das vierte Kapitel "Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse" ist neu. Neu ist auch ein Service für Anwender und Dozenten.

Content Level » Upper undergraduate

Stichwörter » Analysemethoden - Clusteranalyse - Conjoint-Analyse - Faktorenanalyse - Marketing - Multivariate - Regressionsanalyse - Suchmaschinenmarketing (SEM) - Varianzanalyse - multivariate Analysemethoden

Verwandte Fachbereiche » Business & Management - Marketing

Inhaltsverzeichnis 

Inhaltsübersicht.- 1 Regressionsanalyse.- 2 Varianzanalyse.- 3 Diskriminanzanalyse.- 4 Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse.- 5 Faktorenanalyse.- 6 Clusteranalyse.- 7 Der Lisrel-Ansatz der Kausalanalyse.- 8 Multidimensional Skalierung.- 9 Conjoint-Measurement.- Stichwortregister.

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