Description
Multivariate Datenanalysen untersuchen Datenstze mit Beobachtungen von in der Regel drei oder mehr Variablen. Die jeweiligen Analyseverfahren sind Interdependenz- oder Dependenzverfahren. Dependenzverfahren erfordern mindestens zwei abhngige 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 prsentiert. So wird vom Ziel ber Daten, Vorbereitung und Modell zum eigentlichen statischen Verfahren vorangeschritten. Anschlieend wird jeweils mit Hilfe des statistischen Programmpakets SPSS ein Beispiel vorgestellt, dessen Interpretation das jeweilige Kapitel abschliet. Dr. Gerhard Kockluner ist Professor fr Mathematik und Statistik am FB Wirtschaft der FH Kiel. Seine Arbeitsschwerpunkte sind explorative Datenanalyse, Messung von Entwicklung bzw. Unterentwicklung sowie Input-Output-Analyse. Clusteranalyse – Hauptkomponentenanalyse – Korrespondenzanalyse – Multidimensionale Skalierung – Faktorenanalyse – Diskriminanzanalyse – Kanonische Korrelationsanalyse – Multivariate Regressionsanalyse – Conjointanalyse – Analyse simultaner Strukturgleichungen – Multivariate Varianz- und Kovarianzanalyse
