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Dieses Lehrbuch behandelt weiterführende Verfahren der multivariaten Datenanalyse und ist gezielt auf Master- und Doktoranden-Studiengänge ausgerichtet. Folgende Verfahren werden vorgestellt: - Nichtlineare Regressionsanalyse- Strukturgleichungsanalyse - Konfirmatorische Faktorenanalyse - Auswahlbasierte Conjoint-Analyse- Neuronale Netze - Multidimensionale Skalierung (MDS) - Korrespondenzanalyse. Zum Verständnis sind geringstmögliche mathematische Vorkenntnisse erforderlich und jedes Kapitel kann für sich eigenständig gelesen werden. Nach der intuitiven Erläuterung der Vorgehensweise der einzelnen Verfahren werden diese mit Hilfe eines ausführlichen Fallbeispiels sowie unter Verwendung der Statistik-Software IBM SPSS und teilweise auch mit MS Excel und der Conjoint-Software von Sawtooth sowie AMOS gerechnet und interpretiert. Dabei wurde Wert darauf gelegt, dass alle Rechenschritte für den Anwender nachvollziehbar sind, und es werden Anwendungsempfehlungen gegeben. Auf der Internetseite multivariate.de bieten wir weitere Serviceleistungen. Von Dozenten können u. a. die Abbildungen angefordert werden.Die hier dargestellten Verfahren waren bis 2011 Bestandteil des Lehrbuchs Multivariate Analysemethoden. Dort werden die vor allem für das Bachelor-Studium zentralen Verfahren der Regressions-, Zeitreihen-, Varianz-, Diskriminanz-, logistischen Regressions-, Kontingenz-, Faktoren-, Cluster- und Conjoint-Analyse behandelt. Das bereits in der 14. Auflage vorliegende Buch Multivariate Analysemethoden der Autoren wurde im Jahr 2015 anlässlich des 50. Kongresses der Deutschen Marktforschung des BVM Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher e. V. mit dem Preis der Deutschen Marktforschung ausgezeichnet, weil es die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt hat.In der 3. Auflage des Werks Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden wurden alle Kapitel überarbeitet und die vorgestellten Verfahren mit den aktuellen Versionen von IBM SPSS, AMOS sowie Sawtooth gerechnet.

 

Inhalt

Nichtlineare Regression.- Strukturgleichungsanalyse.- Konfirmatorische Faktorenanalyse.- Auswahlbasierte Conjoint-Analyse.- Neuronale Netze.- Multidimensionale Skalierung.- Korrespondenzanalyse.