Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden

Dieses Lehrbuch behandelt weiterfhrende Verfahren der multivariaten Datenanalyse und ist gezielt auf Master- und Doktoranden-Studiengnge ausgerichtet. Folgende Verfahren werden vorgestellt: - Nichtlineare Regressionsanalyse - Strukturgleichungsanalyse - Konfirmatorische Faktorenanalyse - Auswahlbasierte Conjoint-Analyse - Neuronale Netze - Multidimensionale Skalierung (MDS) - Korrespondenzanalyse. Zum Verstndnis sind geringstmgliche mathematische Vorkenntnisse erforderlich und jedes Kapitel kann fr sich eigenstndig gelesen werden. Nach der intuitiven Erluterung der Vorgehensweise der einzelnen Verfahren werden diese mit Hilfe eines ausfhrlichen 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 fr den Anwender nachvollziehbar sind, und es werden Anwendungsempfehlungen gegeben. Auf der Internetseite multivariate.de bieten wir weitere Serviceleistungen. Von Dozenten knnen u. a. die Abbildungen angefordert werden. Die hier dargestellten Verfahren waren bis 2011 Bestandteil des Lehrbuchs Multivariate Analysemethoden. Dort werden die vor allem fr 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 anlsslich 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 geprgt hat. In der 3. Auflage des Werks Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden wurden alle Kapitel berarbeitet und die vorgestellten Verfahren mit den aktuellen Versionen von IBM SPSS, AMOS sowie Sawtooth gerechnet.