Fortgeschrittene Methoden
Neben dem Buch ‚Multivariate Analysemethoden‘ bieten wir auch das Buch ‚Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden‘ an.
Wir stellen die Inhalte des Buches ‚Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden‘ kurz vor.
Nichtlineare Regressionsanalyse
Mithilfe der nichtlinearen Regressionsanalyse lassen sich nahezu beliebige Modellstrukturen schätzen.
Strukturgleichungs-
modelle (SEM)
SEMs testen sachlogisch und theoretisch fundierte Beziehungsstrukturen zwischen latenten Variablen.
Konfirmatorische Faktorenanalyse (KFA)
Die konfirmatorische Faktorenanalyse prüft die Operationalisierung hypothetischer Konstrukte und Abhängigkeiten.
Auswahlbasierte Conjoint-Analyse
Die auswahlbasierte Conjoint-Analyse wird nun auch in dem Buch ‘Multivariate Analysemethoden‘ behandelt.
Neuronale
Netze
Neuronale Netze werden im Bereich des Machine Learning eingesetzt und ergänzen die klassischen multivariaten Methoden.
Multidimensionale Skalierung (MDS)
MDS werden für Positionierungsanalysen genutzt, d. h. der Positionierung von Objekten in einem Wahrnehmungsraum.
Korrespondenzanalyse
Die Korrespondenzanalyse dient der Visualisierung von Daten und wird für Positionierungsanalysen eingesetzt.
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