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Springer VS - Psychologie - Methoden & Statistik | Multivariate Datenanalyse - Eine kompakte Einführung

Multivariate Datenanalyse

Eine kompakte Einführung

Wentura, Dirk, Pospeschill, Markus

2015, Etwa 150 S.

Formate:
eBook
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ISBN 978-3-531-93435-8

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(net) Preis für USA

ISBN 978-3-531-17118-0

kostenfreier Versand für Individualkunden

Erscheinungstermin: August 7, 2015


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  • Multivariate Verfahren im Überblick!

Das Buch liefert eine fundierte Einführung in die Verfahren der Multivariaten Statistik für Studierende. Dabei vermittelt es – im Sinne einer Heranführung – zwischen den grundlegenden Wissensstrukturen vieler Studierender über den Bereich statistische Methoden und deutlich umfangreicheren Methodenbüchern. Der Leser wird in die Lage versetzt, die richtigen Detailfragen zu stellen und die Verfahren richtig anzuwenden. Dabei wurde weitgehend auf mathe­matische Herleitungen verzichtet. Zahlreiche Beispiele und eine verständliche Sprache tragen zur Lebendigkeit dieser Einführung bei.

Der Inhalt

  • Multiple Regression
  • Mediator- und Moderatoranalysen
  • Varianzanalyse
  • Multivariate Analysen
  • Diskriminanzanalyse
  • Logistische Regression
  • Faktoren- und Clusteranalyse
  • MDS
  • Strukturgleichungsmodelle
  • Hierarchische Lineare Modelle

Die Zielgruppen

  • Studierende und Dozierende insbesondere der Psychologie, aber auch anderer sozialwissenschaftlicher Studiengänge

 

Die Autoren

Dr. Dirk Wentura ist Professor für Allgemeine Psychologie und Methodenlehre an der Universität des Saarlandes.

PD Dr. Markus Pospeschill ist Akademischer Direktor am Fachbereich Psychologie der Universität des Saarlandes.

Content Level » Lower undergraduate

Stichwörter » Diskriminanzanalyse - Faktoren- und Clusteranalyse - Methoden der Psychologie - Multivariate Datenanalyse - Regression - Statistik - Strukturgleichungsmodelle - Varianzanalyse

Verwandte Fachbereiche » Methoden & Statistik

Inhaltsverzeichnis 

Multiple Regression.- Mediator- und Moderatoranalysen.- Varianzanalyse .- Multivariate Analysen.- Diskriminanzanalyse.- Logistische Regression.- Faktoren- und Clusteranalyse.- MDS.- Strukturgleichungsmodelle.- Hierarchische Lineare Modelle.

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