Publisher's Synopsis
Das Lehrbuch behandelt 12 wichtige Verfahren der multivariaten Analysemethoden. Dies sind Regressions-, Varianz-, Diskriminanz-, Kontingenz-, Faktoren-, Cluster-, Korrespondenz- und logistische Regressionsanalyse sowie Conjoint Measurement, Multidimensionale Skalierung, Strukturgleichungsmodelle (AMOS) und Neuronale Netze (CLEMENTINE). Die Vorteile des Buches liegen in geringst moglichen Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse, allgemeinverstandliche Darstellung anhand eines fur alle Methoden verwendeten einheitlichen Fallbeispiels, konsequente Anwendungsorientierung, Erlauterung der Fallbeispiele unter Verwendung von SPSS 13.0 fur Windows, vollstandige Nachvollziehbarkeit der zentralen Rechenoperationen durch den Leser, Aufzeigen von methodenbedingten Manipulationsspielraumen, unabhangige Erschließbarkeit jedes Verfahrens. In der 11. Auflage wurden die Neuronalen Netze im Fallbeispiel mit dem Programm CLEMENTINE neu gerechnet und die entsprechenden Outputs kommentiert. Alle Verfahren wurden uberarbeitet sowie aktualisiert und alle Fallbeispiele mit SPSS 13.0 neu gerechnet. Die Ergebnisse werden anhand der aktuellen Screenshots demonstriert. Das Buch ist von besonderem Nutzen fur alle, die sich mit den Methoden der multivariaten Datenanalyse vertraut machen mochten. Die Beispiele sind aus dem Marketing-Bereich entnommen, die Darstellung ist aber so einfach gehalten, dass jeder Leser die Fragestellungen versteht und auf seine spezifischen Probleme in anderen Bereichen ubertragen kann. Weiterhin wird ein Informationsservice fur Leser sowie ein Dozentenservice im Internet unter http://www.multivariate.de geboten.
