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Das vorliegende Lehrbuch behandelt neun grundlegende Verfahren der multivariaten Datenanalyse in ausführlicher Weise. Dies sind die Regressions-, Zeitreihen-, Varianz-, Diskriminanz-Analyse, die Logistische Regression sowie Kontingenz-, Faktoren-, Cluster- und Conjoint-Analyse. Die Vorteile des Buches sind: geringstmögliche Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse, allgemein verständliche Darstellung anhand eines für alle Methoden verwendeten Fallbeispiels, konsequente Anwendungsorientierung, Erläuterung der Fallbeispiele unter Verwendung von IBM SPSS für Windows, vollständige…mehr

Produktbeschreibung
Das vorliegende Lehrbuch behandelt neun grundlegende Verfahren der multivariaten Datenanalyse in ausführlicher Weise. Dies sind die Regressions-, Zeitreihen-, Varianz-, Diskriminanz-Analyse, die Logistische Regression sowie Kontingenz-, Faktoren-, Cluster- und Conjoint-Analyse. Die Vorteile des Buches sind: geringstmögliche Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse, allgemein verständliche Darstellung anhand eines für alle Methoden verwendeten Fallbeispiels, konsequente Anwendungsorientierung, Erläuterung der Fallbeispiele unter Verwendung von IBM SPSS für Windows, vollständige Nachvollziehbarkeit der zentralen Rechenoperationen durch den Leser, Aufzeigen von methodenbedingten Manipulationsspielräumen und Eigenständigkeit der Darstellung jedes Verfahrens. Darüber hinaus werden jeweils in Form einer kurzen Einführung die Problemstellungen und Vorgehensweisen von sieben weiteren Verfahren dargestellt, die in dem gesonderten Band "Fortgeschrittene Multivariate Analyseverfahren" ausführlich behandelt werden. Hierzu zählen die Nichtlineare Regression, Strukturgleichungsmodelle, Konfirmatorische Faktorenanalyse, Neuronale Netze, Multidimensionale Skalierung, Korrespondenzanalyse und Auswahlbasierte Conjoint-Analyse. Auch hier wurde unserer bewährten Leitidee gefolgt, möglichst geringe Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse zu stellen und eine allgemeinverständliche Darstellung anhand des durchgängigen Fallbeispiels zu erreichen.
Durch die Zweiteilung des Buches wird insbesondere der aktuellen Struktur des Hochschulbereichs Rechnung getragen. Der vorliegende erste Band richtet sich primär an die Zielgruppe der Bachelor-Studierenden, die umfassend mit den grundlegenden multivariaten Analyseverfahren vertraut gemacht werden und gleichzeitig einen ersten Einblick in die primär in Master- und Doktoranden-Studiengängen relevanten fortgeschrittenen Verfahren der multivariaten Analyse erhalten möchten.
Das Buch ist nicht auf eine bestimmte Fachrichtung festgelegt, sondern richtet sich an alle, die sich mit dem Methoden der multivariaten Datenanalyse vertraut machen möchten. Die Beispiele sind zwar aus dem Marketing-Bereich entnommen, die Darstellungen aber so einfach gehalten, dass der Anwender diese leicht auf spezifische Fragen und Probleme in seinen jeweiligen Anwendungsfeldern übertragen kann. Über die Internetseite www.multivariate.de werden den Leserinnen und Lesern weitere Serviceleistungen zur Verfügung gestellt.
Autorenporträt
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 ist Inhaber des Lehrstuhls für Marketing an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg. Professor Dr. Wulff Plinke ist Professor für Betriebswirtschaftslehre und Dean an der  European School of Management and Technology (ESMT) in Berlin. Professor Dr. Rolf Weiber ist  Geschäftsführender Direktor des Competence Center E-Business an der Universität Trier.