Overview
- Verständliche und anschauliche Einführung in die grundlegenden Verfahren der multivariaten Analyse
- Nachvollziehbarkeit der Verfahren anhand von Case Studies und ihrer Umsetzung mit SPSS
- Mit zahlreichen Fallbeispielen und Anwendungsempfehlungen
- Lernkontrollfragen zum Buch in der Springer Nature Flashcards-App
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Table of contents (9 chapters)
Keywords
- Multivariate Datenanalyse Buch
- SPSS 25
- Clusteranalyse
- Conjoint-Analyse
- Diskriminanzanalyse
- Faktorenanalyse
- Korrespondenzanalyse
- Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse
- Multidimensionale Skalierung
- Neuronale Netze
- Regressionsanalyse
- Strukturgleichungsmodelle
- Varianzanalyse
- Zeitreihenanalyse
- Statistik
About this book
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 Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in die wichtigsten Methoden der multivariaten Datenanalyse. Es ist anwendungsorientiert, erfordert nur wenige Kenntnisse in Mathematik und Statistik, demonstriert die Verfahren mit numerischen Beispielen und veranschaulicht jede Methode anhand eines ausführlichen Fallbeispiels. Für Interessierte werden im Einführungskapitel für alle Verfahren relevante statistische Grundlagen aufgefrischt.
Für die 16. Auflage wurden alle Kapitel inkl. Fallbeispielen neu gefasst und mit der aktuellen Version von IBM SPSS gerechnet. Neue, für die anwendungsorientierten Nutzer sinnvolle Auswertungsoptionen wurden ergänzt.
Der Inhalt
Einführung in die empirische Datenanalyse –Regressionsanalyse – Varianzanalyse
Diskriminanzanalyse – Logistische Regression – Kontingenzanalyse – Faktorenanalyse
Clusteranalyse – Conjoint-Analyse
Das Buch wurde 2015 vom Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher (BVM) als das Lehrbuch ausgezeichnet, das die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt hat. Es ist auch in Englisch und Chinesisch erschienen.
Auf der Webseite www.multivariate-methods.info werden weitere Materialien (bspw. Excel-Beispiele, R Code) angeboten, durch die sich die Verfahren noch besser erschließen und vertiefen lassen. Interaktive Flashcards helfen den eigenen Lernfortschritt zu kontrollieren. Mit der Springer Nature Flashcards-App können Sie exklusive Inhalte nutzen und Ihr Wissen testen.
Authors and Affiliations
About the authors
Professor Dr. Dr. h. c. Klaus Backhaus ist Direktor des Betriebswirtschaftlichen Instituts für Anlagen und Systemtechnologien an der Westfälischen Wilhelms-Universität in Münster (Westfalen) und Honorarprofessor an der TU Berlin.
Professor Dr. Bernd Erichson war Inhaber des Lehrstuhls für Marketing an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg.
Professor Dr. Sonja Gensler ist Leiterin des Institutes für Wertbasiertes Marketing an der Westfälischen Universität Münster.
Professor Dr. Rolf Weiber ist Geschäftsführender Direktor des Competence Center E-Business an der Universität Trier.
Dr. Thomas Weiber ist Corporate Strategy Manager bei der BSH Home Appliances Group.
Bibliographic Information
Book Title: Multivariate Analysemethoden
Book Subtitle: Eine anwendungsorientierte Einführung
Authors: Klaus Backhaus, Bernd Erichson, Sonja Gensler, Rolf Weiber, Thomas Weiber
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-32425-4
Publisher: Springer Gabler Wiesbaden
eBook Packages: Business and Economics (German Language)
Copyright Information: Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert durch Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2021
eBook ISBN: 978-3-658-32425-4Published: 02 September 2021
Edition Number: 16
Number of Pages: XXI, 663
Number of Illustrations: 27 b/w illustrations, 307 illustrations in colour
Additional Information: Ursprünglich erschienen unter Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W. & Weiber, R. bei Springer Berlin Heidelberg, 2018
Topics: Marketing, Statistics for Business, Management, Economics, Finance, Insurance, Psychological Methods/Evaluation