Multivariate Datenanalyse

Am Beispiel des statistischen Programmpakets SPSS
2000
ISBN: 978-3-528-03165-7
Verlag: Vieweg+Teubner Verlag

Buch, Deutsch, 157 Seiten, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 226 g

Multivariate Datenanalysen untersuchen Datensätze mit Beobachtungen von in der Regel drei oder mehr Variablen. Die jeweiligen Analyseverfahren sind Interdependenz- oder Dependenzverfahren. Dependenzverfahren erfordern mindestens zwei abhängige Variablen. Die "Multivariate Datenanalyse" stellt diese Verfahren am Beispiel eines einheitlichen Datensatzes vor. Alle Anwendungen nutzen Prozeduren des statistischen Programmpakets SPSS.
Im einzelnen unterscheidet die "Multivariate Datenanlyse" zwischen explorativen und konfirmatorischen Verfahren.
Alle Verfahren werden in einer einheitlichen Darstellungsform präsentiert. So wird vom Ziel über Daten, Vorbereitung und
Modell zum eigentlichen statischen Verfahren vorangeschritten. Anschließend wird jeweils mit Hilfe des statistischen Programmpakets SPSS ein Beispiel vorgestellt, dessen Interpretation das jeweilige Kapitel abschließt.

Zielgruppe

Upper undergraduate

Autoren/Hrsg.

Kockläuner, Gerhard

Fachgebiete

• Interdisziplinäres Wissenschaften Wissenschaften: Forschung und Information Datenanalyse, Datenverarbeitung
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Daten / Datenbanken Automatische Datenerfassung, Datenanalyse
• Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Mathematische Statistik
• Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik und -statistik
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Business Application Mathematische & Statistische Software

Inhaltsverzeichnis

1: Einleitung.- 1.1 Multivariate Datensätze.- 1.2 Analyseverfahren.- 1.3 Datenanalyse in SPSS.- 1.4 Data Mining.- I: Explorative Verfahren: Interdependenzverfahren.- 2: Clusteranalyse.- 3: Hauptkomponentenanalyse.- Exkurs A: Korrespondenzanalyse.- 4: Multidimensionale Skalierung.- II: Explorative Verfahren: Dependenzveifahren.- 5: Faktorenanalyse.- 6: Diskriminanzanalyse.- 7: Kanonische Korrelationsanalyse.- III: Konfirmatorische Verfahren: Einstichprobenverfahren.- 8: Multivariate Regressionsanalyse.- Exkurs B: Conjointanalyse.- 9: Analyse simultaner Strukturgleichungen.- IV: Konfirmatorische Verfahren: Mehrstichprobenverfahren.- 10: Multivariate Varianz- und Kovarianzanalyse.

Über Autor(innen)

Dr. Gerhard Kockläuner ist Professor für Mathematik und Statistik am FB Wirtschaft der FH Kiel. Seine Arbeitsschwerpunkte sind explorative Datenanalyse, Messung von Entwicklung bzw. Unterentwicklung sowie Input-Output-Analyse.