Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, Auflage: 15

Dieses Lehrbuch behandelt, nach einer kurzen Einführung in die Grundlagen der Datenanalyse und das Analyseprogramm IBM SPSS für Windows, neun grundlegende Verfahren der multivariaten Datenanalyse in ausführlicher Weise. Dies sind die:

- Regressionsanalyse

- Zeitreihenanalyse

- Varianzanalyse

- Diskriminanzanalyse

- Logistische Regression

- Kontingenzanalyse

- Faktorenanalyse

- Clusteranalyse und

- Conjoint-Analyse.

Das Buch stellt geringstmögliche Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse und bietet eine allgemein verständliche Darstellung. Ergänzt wird die Einführung in die Grundlagen der jeweiligen Methode durch ein Fallbeispiel, das unter Verwendung von IBM SPSS für Windows berechnet wird. Die Autoren legen Wert auf konsequente Anwendungsorientierung und vollständige Nachvollziehbarkeit der zentralen Rechenoperationen durch den Leser. Jedes Verfahren kann unabhängig für sich durchgeführt werden. Ein besonderes Augenmerk liegt auf dem Aufzeigen von methodenspezifischen Gestaltungsoptionen im Rahmen von IBM SPSS. Darüber hinaus werden jeweils in Form einer kurzen Einführung die Problemstellungen und Vorgehensweisen von sieben weiteren Verfahren (Nichtlineare Regression, Strukturgleichungsmodelle, Konfirmatorische Faktorenanalyse, Neuronale Netze, Multidimensionale Skalierung, Korrespondenzanalyse und Auswahlbasierte Conjoint-Analyse) dargestellt. Diese werden in dem vertiefenden Band „Fortgeschrittene Multivariate Analyseverfahren“ ausführlich behandelt.