Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung
Wir leben in einer Welt der Daten. Daten allein aber sind wertlos, wenn wir nicht in der Lage sind, aus ihnen Informationen zu gewinnen. Um Informationen aus Daten zu extrahieren, sind Methoden der multivariaten Datenanalyse unerlässlich.

Dieses Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in die wichtigsten Methoden der multivariaten Datenanalyse. Es ist anwendungsorientiert, erfordert nur wenige Kenntnisse in Mathematik und Statistik, demonstriert die Verfahren mit numerischen Beispielen und veranschaulicht jede Methode anhand eines ausführlichen Fallbeispiels. Für Interessierte werden im Einführungskapitel für alle Verfahren relevante statistische Grundlagen aufgefrischt.

Für die 17. Auflage wurden alle Kapitel überprüft und mit der aktuellen Version von IBM SPSS gerechnet.

Der Inhalt
Einführung in die empirische Datenanalyse – Regressionsanalyse – Varianzanalyse – Diskriminanzanalyse – Logistische Regression – Kontingenzanalyse – Faktorenanalyse – Clusteranalyse – Conjoint-Analyse

Das Buch wurde 2015 vom Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher (BVM) als das Lehrbuch ausgezeichnet, das die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt hat. Es ist auch in Englisch und Chinesisch erschienen.

Auf der Webseite www.multivariate-methods.info werden weitere Materialien (bspw. Excel-Beispiele, R Code) angeboten, durch die sich die Verfahren noch besser erschließen und vertiefen lassen.

Interaktive Flashcards helfen den eigenen Lernfortschritt zu kontrollieren. Mit der Springer Nature Flashcards-App können Sie exklusive Inhalte nutzen und Ihr Wissen testen.

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Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung
Wir leben in einer Welt der Daten. Daten allein aber sind wertlos, wenn wir nicht in der Lage sind, aus ihnen Informationen zu gewinnen. Um Informationen aus Daten zu extrahieren, sind Methoden der multivariaten Datenanalyse unerlässlich.

Dieses Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in die wichtigsten Methoden der multivariaten Datenanalyse. Es ist anwendungsorientiert, erfordert nur wenige Kenntnisse in Mathematik und Statistik, demonstriert die Verfahren mit numerischen Beispielen und veranschaulicht jede Methode anhand eines ausführlichen Fallbeispiels. Für Interessierte werden im Einführungskapitel für alle Verfahren relevante statistische Grundlagen aufgefrischt.

Für die 17. Auflage wurden alle Kapitel überprüft und mit der aktuellen Version von IBM SPSS gerechnet.

Der Inhalt
Einführung in die empirische Datenanalyse – Regressionsanalyse – Varianzanalyse – Diskriminanzanalyse – Logistische Regression – Kontingenzanalyse – Faktorenanalyse – Clusteranalyse – Conjoint-Analyse

Das Buch wurde 2015 vom Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher (BVM) als das Lehrbuch ausgezeichnet, das die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt hat. Es ist auch in Englisch und Chinesisch erschienen.

Auf der Webseite www.multivariate-methods.info werden weitere Materialien (bspw. Excel-Beispiele, R Code) angeboten, durch die sich die Verfahren noch besser erschließen und vertiefen lassen.

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Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung

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(17., aktualisierte Aufl. 2023)

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Overview

Wir leben in einer Welt der Daten. Daten allein aber sind wertlos, wenn wir nicht in der Lage sind, aus ihnen Informationen zu gewinnen. Um Informationen aus Daten zu extrahieren, sind Methoden der multivariaten Datenanalyse unerlässlich.

Dieses Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in die wichtigsten Methoden der multivariaten Datenanalyse. Es ist anwendungsorientiert, erfordert nur wenige Kenntnisse in Mathematik und Statistik, demonstriert die Verfahren mit numerischen Beispielen und veranschaulicht jede Methode anhand eines ausführlichen Fallbeispiels. Für Interessierte werden im Einführungskapitel für alle Verfahren relevante statistische Grundlagen aufgefrischt.

Für die 17. Auflage wurden alle Kapitel überprüft und mit der aktuellen Version von IBM SPSS gerechnet.

Der Inhalt
Einführung in die empirische Datenanalyse – Regressionsanalyse – Varianzanalyse – Diskriminanzanalyse – Logistische Regression – Kontingenzanalyse – Faktorenanalyse – Clusteranalyse – Conjoint-Analyse

Das Buch wurde 2015 vom Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher (BVM) als das Lehrbuch ausgezeichnet, das die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt hat. Es ist auch in Englisch und Chinesisch erschienen.

Auf der Webseite www.multivariate-methods.info werden weitere Materialien (bspw. Excel-Beispiele, R Code) angeboten, durch die sich die Verfahren noch besser erschließen und vertiefen lassen.

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Product Details

ISBN-13: 9783658404642
Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden
Publication date: 06/28/2023
Edition description: 17., aktualisierte Aufl. 2023
Pages: 657
Product dimensions: 6.61(w) x 9.45(h) x (d)
Language: German

About the Author

Professor Dr. Dr. h. c. Klaus Backhaus ist Direktor des Betriebswirtschaftlichen Instituts für Anlagen und Systemtechnologien an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster und Honorarprofessor an der TU Berlin.

Professor Dr. Bernd Erichson war Inhaber des Lehrstuhls für Marketing an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg.

Professor Dr. Sonja Gensler ist außerplanmäßige Professorin am Marketing Center Münster an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster.

Professor Dr. Rolf Weiber ist Inhaber des Lehrstuhls für Marketing, Innovation und E-Business sowie geschäftsführender Direktor des Competence Center E-Business an der Universität Trier.

Dr. Thomas Weiber ist Consumer Insights Manager bei der BSH Hausgeräte GmbH in München.

Table of Contents

Einführung in die empirische Datenanalyse.- Regressionsanalyse.- Varianzanalyse.- Kontingenzanalyse (Kreuztabellierung).- Logistische Regression.- Diskriminanzanalyse.- Faktorenanalyse.- Clusteranalyse.- Conjointanalyse.



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