Multivariate Analysemethoden
Wir stellen für jede Methode zusätzliches Material zur Verfügung, um das Verstehen zu erleichtern und um Ihre Lernerfahrung zu verbessern.
Grundlagen der Datenanalyse
Im Einführungskapitel des Buches erläutern wir Grundlagen der Datenanalyse (z. B. Skalenniveau, Mittelwert, Varianz).
Regressionsanalyse
Die Regressionsanalyse ist die am häufigsten verwendete Methode der multivariaten Analyse.
Varianzanalyse (ANOVA)
Die Varianzanalyse (ANOVA) wird häufig zur Analyse experimenteller Daten verwendet und vergleicht Gruppen.
Diskriminanzanalyse
Die Diskriminanzanalyse zielt darauf ab, Unterschiede zwischen Gruppen zu ermitteln.
Logistische Regression
Die logistische Regression ist geeignet, wenn die abhängige Variable kategorial ist. Es liegen zwei Ausprägungen (0/1) vor.
Kontingenzanalyse
Die Kontingenzanalyse prüft, ob kategoriale Variablen miteinander assoziiert sind. Hierfür werden Kontingenztabellen genutzt.
Faktorenanalyse
Die Faktorenanalyse reduziert eine große Anzahl von Variablen auf eine kleinere Anzahl von Faktoren.
Clusteranalyse
Bei der Clusteranalyse werden ähnliche Subjekte oder Objekte zu Gruppen zusammengefasst.
Conjoint-Analyse
Die Conjoint-Analyse erhebt und analysiert die Präferenzen für Ausprägungen von Produkteigenschaften.
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