Multivariate Analysemethoden

Multivariate Analysemethoden
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Описание книги

Die Komplexität der Umwelt macht die Analyse von mehreren statistischen Variablen in einem Modell immer wichtiger. Für die Wirtschaft steigt somit die Bedeutung von multivariaten Analysemethoden und deren Fähigkeiten Zusammenhänge zu erkennen und die Zukunft zu prognostizieren. Die multivariaten Analysemethoden finden in vielen Bereichen der Marktforschung und des Marketings Anwendung. Multivariate Analysemethoden sind u.a. wichtig für die Produktpositionierung, Kundensegmentierung, Wettbewerbsanalyse oder für zahlreiche Forschungsprojekte.

Im Buch finden Sie alle wichtigen Analysemethoden, die Sie kennen müssen:

· Varianzanalyse

· Faktorenanalyse

· Clusteranalyse

· Multiple Regression

· Entscheidungsbaumanalyse

· Analyse fehlender Werte

· Korrespondenzanalyse

Die Inhalte sind dabei einfach und verständlich erklärt. Über 150 Abbildungen und SPSS-Outputs helfen Ihnen, damit der einfache Einstieg in die multivariate Analyse gelingt. Die unterschiedlichen Analyseverfahren werden zusätzlich noch an Beispielen angewendet und erklärt.

Das Buch beinhaltet:

· Die wichtigsten multivariaten Analyseverfahren

· Über 150 Abbildungen

· Viele Beispiele und SPSS-Outputs

· Über 35 wissenschaftliche Quellen

Der Fokus dieses Buches liegt dabei nicht auf den komplexen mathematischen Hintergründen, die das Verständnis oft erschweren. Ziel ist es, Ihnen die richtige Anwendung und praktische Umsetzung der multivariaten Verfahren einfach und leicht verständlichen zu beschreiben. Getreu dem Motto: Datenanalyse einfach erklärt.
Beginnen Sie sofort mit ihrer eigenen multivariaten Datenanalyse zum fairen Preis. Das Buch bietet Ihnen den optimalen Einstieg in die Grundlagen der Analysen und deren Anwendungen.

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J. Winke. Multivariate Analysemethoden

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Eine Einführung. Was sind fehlende Werte?

Wodurch entstehen fehlende Werte?

Warum sind fehlende Werte ein Problem?

Die Ursache fehlender Werte

Folgen und Konsequenzen fehlender Werte

Beeinflussung der Validität

Klassifikation der fehlenden Werte

Vorgehen bei der Analyse fehlender Werte. Kann man fehlende Werte ignorieren?

Das Ausmaß der fehlenden Werte analysieren

Die Löschung von unvollständigen Daten

Tests zur Analyse der Zufälligkeit

Auswahl der Methode

Allgemeine Handlungsempfehlung

Einführung

Vorbereitung der Daten

Voraussetzung für Clusteranalyse

Das Vorgehen bei der Clusteranalyse

1) Erstellung der Proximitätsmatrix

Binäre/ nominale Variablenstruktur

Ordinale Variablenstruktur

Metrische Variablenstruktur

Gemischt skalierte Variablenstruktur

2) Auswahl des Clusterverfahrens

Agglomerative Algorithmen (hierarchisch)

Partitionierende Verfahren (K-Means)

3) Festlegung Clusterzahl

4) Clusterdiagnose

Einleitung

Voraussetzungen der Faktorenanalyse

Ablauf der Faktorenanalyse

Variableneignung

Kommunalität & Faktorenextraktion. Kommunalität

Extraktionsmethoden

Die Zahl der Faktoren bestimmen

Faktorinterpretation

Die Rotation

Benennung der Faktoren

Faktorwerte bestimmen

Ablauf in SPSS

Eine Einführung

Modellannahmen/ Voraussetzungen

Die Baumstruktur

Aufbaumethoden des Baums & Ablauf

Merging-Phase

Split-Phase

Vorgehen in SPSS

Interpretation der Ergebnisse

Der Baumeditor

Schritt-für-Schritt-Anleitung

Einsatzbereich

Vorgehensweise. 1. Modellformulierung

2. Schätzung der Regressionsfunktion

3. Prüfung der Regressionsfunktion

4. Prüfung der Regressionskoeffizienten

5. Prüfung der Modellprämissen

Analyse einflussreicher Beobachtungen. Ausreißer

Hebelwerte (eng. leverage)

Cook-Distanzen

Ergänzungen. Dummy Variablen

Methoden der Multiplen Regression

Allgemeines

Grundlagen der Korrespondenzanalyse. Einordnung

Fragestellung und Anspruch an die Daten

Zielsetzung

Anwendungsbereiche

Vorgehensweise. Erstellung der Zeilen- und Spaltenprofile

Festlegung der geometrischen Schwerpunkte der

Das geometrische Modell – Marken im Raum der Merkmale

Ermittlung der Streuungen (Distanzen)

Standardisierung der Daten

Extraktion der Dimensionen

Ermittlung der Koordinaten

Interpretation. Symmetrische Normalisierung

Asymmetrische Normalisierung

Übersicht

Fazit

Vorgehensweise in SPSS

Abkürzungen

Problemstellung

Einfaktorielle ANOVA

Modellgleichung

Hypothesen

Streuungszerlegung (sum of squares)

F-Statistik

Modellannahmen

SPSS Durchführung

Interpretation der SPSS-Ergebnisse

Zweifaktorielle ANOVA

Modellgleichung

Hypothesen

Streuungszerlegung

F-Statistik

Modellannahmen

Wechselwirkungen

SPSS Durchführung

SPSS Interpretation

Einfaktorielle ANOVA mit Messwiederholung

Modellgleichung

Hypothesen

Streuungszerlegung

F-Statistik

Modellannahmen

SPSS Durchführung

SPSS Interpretation

Mehrfaktorielle ANOVA mit Messwiederholung (Mixed ANOVA)

Hypothesen

Streuungszerlegung

F-Statistik

Modellgüte

Modellannahmen

SPSS Durchführung

SPSS Interpretation

Quellenverzeichnis

Отрывок из книги

Multivariate Statistik und

Datenanalyse mit SPSS

.....

Ermittlung der Koordinaten

Interpretation

.....

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