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Kurzbeschreibung
Das Buch liefert eine verständliche Einführung in Verfahren der multivariaten Datenanalyse. Diese Methoden gehen in ihrer Komplexität über die in dem Band „Multivariate Analysemethoden“ behandelten Verfahren hinaus. Anhand von Beispielen erläutern die Autoren die nichtlineare Regression, Strukturgleichungsmodelle, die konfirmatorische Faktorenanalyse, neuronale Netze, multidimensionale Skalierung, die Korrespondenzanalyse und auswahlbasierte Conjoint-Analyse. Ein durchgängig angewendetes Beispiel macht die Verfahren für Leser leicht nachvollziehbar.
Buchrückseite
Die stürmische Entwicklung im Bereich der multivariaten Datenanalyse und die Verfügbarkeit leistungsfähiger Computerprogramme haben dazu geführt, dass mittlerweile eine Vielzahl an multivariaten Analysemethoden existiert. Einhergehend mit der Untergliederung der Hochschulausbildung in Bachelor-, Master- und Doktoranden-Studiengänge erscheint es deshalb zweckmäßig, gezielt für Master- und Doktoranden-Studiengänge fortgeschrittene Verfahren der multivariaten Analyse in einem einführenden Lehrtext zusammenzufassen. Die in dem vorliegenden Lehrbuch behandelten Verfahren der multivariaten Analyse sind: - Nichtlineare Regressionsanalyse - Strukturgleichungsmodelle - Konfirmatorische Faktorenanalyse - Neuronale Netze - Multidimensionale Skalierung (MDS) - Korrespondenzanalyse - Auswahlbasierte Conjoint-Analyse. Diese Analyseverfahren haben sowohl in der Hochschulausbildung als auch in der Anwendungspraxis weite Verbreitung gefunden haben. Die Darstellungen der Verfahren sind so konzipiert, dass geringst mögliche mathematische Vorkenntnisse zum Verständnis erforderlich sind und jedes Kapitel für sich eigenständig gelesen werden kann. Nach der intuitiven Erläuterung der Vorgehensweise der einzelnen Verfahren werden diese mit Hilfe eines ausführlichen Fallbeispiels sowie unter Verwendung der Statistik-Software IBM SPSS bzw. der Conjoint-Software von Sawtooth gerechnet und interpretiert. Dabei werden insbesondere die „Manipulationsspielräume“ durch den Anwender aufgedeckt und Anwendungsempfehlungen gegeben. Die Verwendung der jeweiligen Software wird ausführlich durch Screenshots erläutert. Das Buch ist von besonderem Nutzen für alle, die sich auch mit den fortgeschrittenen Verfahren der multivariaten Analyse vertraut machen möchten. Die Fragestellungen sind dabei so einfach gehalten, dass der Anwender diese leicht auf spezifische Fragen und Probleme in seinen jeweiligen Anwendungsfeldern übertragen kann. Über die Internetseite www.multivariate.de werden den Leserinnen und Lesern weitere Serviceleistungen zur Verfügung gestellt.
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Dies ist der zweite Band zum Einstiegswerk der multivariaten Analysemethoden, die vom gleichen Autorenteam veröffentlicht wurde. Es handelt sich um die gedruckte Variante von Kapiteln, die bislang (nur) kostenlos und online bereit gestellt wurden. Die Kombination aus beiden Büchern vermittelt einen umfangreichen Eindruck der vielen Verfahren im Bereich multivariate Analyse und Data Mining. Achtung: als Software wird SPSS eingesetzt, wofür auch die praktischen Beschreibungen erstellt wurden. Wer andere Software einsetzt, kann dennoch eine Menge lernen, wird aber die praktischen Beispiele nicht nachvollziehen können. Für einen Einstieg in die fortgeschrittenen Themen ist dieses Buch genauso gut geeignet wie Band 1.
2 von 3 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Das Buch ist die Ideale Ergänzung zum Klassiker. Im gleichen Stil werden zusätzliche Methoden vorgestellt. Gut finde ich wiederum die Nachvollziehbarkeit für den Praktischen Anwender (Nutzung von Sawtooth und Excel).
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