Multivariate Analysemethoden

Wir stellen für jede Methode zusätzliches Material zur Verfügung, um das Verstehen zu erleichtern und um Ihre Lernerfahrung zu verbessern.

Faktenblatt
Faktenblätter fassen die wichtigsten Punkte zu den einzelnen Methoden zusammen
Inhaltsverzeichnis
Schauen Sie sich das Inhaltsverzeichnis der einzelnen Buchkapitel an
Beispiel in Excel
Führen Sie Ihre erste multivariate Datenanalyse mit Hilfe von Excel durch
R Code + Ergebnisse
Nutzen Sie den R Code um das Schokoladen-Beispiel in R 'nachzubauen'
Testen Sie Ihr Wissen
Nutzen Sie unsere Quizzes, um Ihr Wissen über die Methoden zu testen
SPSS Datensatz
Bestellen Sie die SPSS Datensätze und Syntax
Unterstützung für Lehrende
Nutzen Sie die Tabellen und Abbildungen des Buches für Ihre Kursmaterialien
Videos
Zukünftig werden wir kurze Videosequenzen zu spezifischen Themen anbieten
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Grundlagen der Datenanalyse

Im Einführungskapitel des Buches erläutern wir Grundlagen der Datenanalyse (z. B. Skalenniveau, Mittelwert, Varianz).

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Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse ist die am häufigsten verwendete Methode der multivariaten Analyse.

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Varianzanalyse (ANOVA)

Die Varianzanalyse (ANOVA) wird häufig zur Analyse experimenteller Daten verwendet und vergleicht Gruppen.

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Diskriminanzanalyse

Die Diskriminanzanalyse zielt darauf ab, Unterschiede zwischen Gruppen zu ermitteln.

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Logistische Regression

Die logistische Regression ist geeignet, wenn die abhängige Variable kategorial ist. Es liegen zwei Ausprägungen (0/1) vor.

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Kontingenzanalyse

Die Kontingenzanalyse prüft, ob kategoriale Variablen miteinander assoziiert sind. Hierfür werden Kontingenztabellen genutzt.

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Faktorenanalyse

Die Faktorenanalyse reduziert eine große Anzahl von Variablen auf eine kleinere Anzahl von Faktoren.

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Clusteranalyse

Bei der Clusteranalyse werden ähnliche Subjekte oder Objekte zu Gruppen zusammengefasst.

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Conjoint-Analyse

Die Conjoint-Analyse erhebt und analysiert die Präferenzen für Ausprägungen von Produkteigenschaften.

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