In dem Lehrbuch werden Verfahren der multivariaten Statistik anwendungsorientiert und verständlich vermittelt. Anhand von Beispielen aus der Ökonomie kann der Leser die vorgestellten Methoden schrittweise und anschaulich nachvollziehen. Mit Hilfe des Programmpakets SPSS wird die sachgerechte Anwendung multivariater Verfahren illustriert.

Speziell behandelt die "Multivariate Statistik" merkmalsorientierte Verfahren wie die Faktoren-, Varianz- und Kanonische Korrelationsanalyse. Die Clusteranalyse und die Diskriminanzanalyse werden als objektorientierte Verfahren vorgestellt. Methodik, Rechentechnik und Interpretation werden miteinander verknüpft und didaktisch verständlich aufbereitet.

Die "Multivariate Statistik" wendet sich an Studenten und Dozenten der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften mit den Schwerpunkten Statistik, Empirische Wirtschafts- und Sozialforschung sowie Marktforschung. Der Marktforscher und der empirisch arbeitende Wirtschafts- und Sozialforscher finden in dem Lehrbuch ein Spektrum der wichtigsten multivariaten Verfahren vor.

Erprobte Einführung mit vielen Beispielen

Autorentext

Prof. Dr. Hans-Friedrich Eckey ist Universitätsprofessor für Empirische Wirtschaftsforschung und Ökonometrie an der Universität Kassel.
Prof. Dr. Reinhold Kosfeld ist an der Universität Kassel mit den Arbeits- und Forschungsschwerpunkten Empirische Wirtschaftsforschung, Ökonometrie und Statistik tätig.
Dipl.-Vw. Martina Rengers ist wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Universität Kassel. Ihre Arbeits- und Forschungsschwerpunkte sind Empirische Wirtschaftsforschung und Statistik.

Klappentext

Das Buch ist aus der Lehrveranstaltung hervorgegangen und didaktisch gut verständlich. Alle statistischen Methoden werden rechentechnisch mit Beispielen illustriert. In jedem Kapitel wird der Einsatz des Programmpakets SPSS zur Lösung eines Anwendungsbeispiels beschrieben. Am Ende jeden Kapitels finden sich Aufgaben, die das Verständnis von Inhalt, Rechentechnik und die Interpretation von Ergebnissen aufarbeiten und vertiefen.

Inhalt

Einleitung.- 2. Faktorenanalyse.- 2.1 Grundidee der Faktorenanalyse.- 2.2 Die Korrelationsmatrix als Grundlage der Faktorenanalyse.- 2.3 Die Bestimmung der Faktorladungen.- 2.4 Die Bestimmung der Faktorwerte.- 2.5 Ein Beispiel zur Faktorenanalyse.- 2.6 Faktorenanalyse mit SPSS.- 3. Varianzanalyse.- 3.1 Einführung.- 3.2 Orthogonale Varianzanalyse.- 3.3 Nonorthogonale Varianzanalyse.- 3.4 Ko varianzanalyse.- 3.5 Varianzanalyse mit SPSS.- 4. Clusteranalyse.- 4.1 Einleitung.- 4.2 Distanz- und Ähnlichkeitsmaße.- 4.3 Hierarchische Klassifikationsverfahren.- 4.4 Partitionierende Klassifikationsverfahren.- 4.5 Evaluation clusteranalytischer Lösungen.- 4.6 Clusteranalyse mit SPSS.- 5. Diskriminanzan Alyse.- 5.1 Einfuhrung.- 5.2 Vorbereitende Datenanalyse.- 5.3 Zwei-Gruppen-Fall.- 5.4 Mehr-Gruppen-Fall.- 5.5 Homogenitätstest der Varianz-Kovarianz-Matrizen.- 5.6 Diskriminanzanalyse mit SPSS.- 6. Kanonische Korrelation.- 6.1 Das Grundanliegen der kanonischen Korrelation.- 6.2 Die Bestimmung der kanonischen Gewichte.- 6.3 Die Bestimmung kanonischer Werte.- 6.4 Die Bestimmung der kanonischen Ladungen.- 6.5 Signifikanztests für kanonische Korrelationskoeffizienten.- 6.6 Kanonische Korrelation mit SPSS.- Stichwortverzeichnis.