Rolf Weiber – författare

Wir leben in einer Welt der Daten. Daten allein aber sind wertlos, wenn wir nicht in der Lage sind, aus ihnen Informationen zu gewinnen. Um Informationen aus Daten zu extrahieren, sind Methoden der multivariaten Datenanalyse unerlässlich.

Dieses Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in die wichtigsten Methoden der multivariaten Datenanalyse. Es ist anwendungsorientiert, erfordert nur wenige Kenntnisse in Mathematik und Statistik, demonstriert die Verfahren mit numerischen Beispielen und veranschaulicht jede Methode anhand eines ausführlichen Fallbeispiels. Für Interessierte werden im Einführungskapitel für alle Verfahren relevante statistische Grundlagen aufgefrischt. 

Für die 16. Auflage wurden alle Kapitel inkl. Fallbeispielen neu gefasst und mit der aktuellen Version von IBM SPSS gerechnet. Neue, für die anwendungsorientierten Nutzer sinnvolle Auswertungsoptionen wurden ergänzt.

Der Inhalt

Einführung in die empirische Datenanalyse –Regressionsanalyse – Varianzanalyse

Diskriminanzanalyse – Logistische Regression – Kontingenzanalyse  – Faktorenanalyse

Clusteranalyse  – Conjoint-Analyse

Das Buch wurde 2015 vom Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher (BVM) als das Lehrbuch ausgezeichnet, das die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt hat. Es ist auch in Englisch und Chinesisch erschienen.

Auf der Webseite www.multivariate-methods.info werden weitere Materialien (bspw. Excel-Beispiele, R Code) angeboten, durch die sich die Verfahren noch besser erschließen und vertiefen lassen. Interaktive Flashcards helfen den eigenen Lernfortschritt zu kontrollieren. Mit der Springer Nature Flashcards-App können Sie exklusive Inhalte nutzen und Ihr Wissen testen.

Data can be extremely valuable if we are able to extract information from them. This is why multivariate data analysis is essential for business and science. This book offers an easy-to-understand introduction to the most relevant methods of multivariate data analysis. It is strictly application-oriented, requires little knowledge of mathematics and statistics, demonstrates the procedures with numerical examples and illustrates each method via a case study solved with IBM’s statistical software package SPSS. Extensions of the methods and links to other procedures are discussed and recommendations for application are given. An introductory chapter presents the basic ideas of the multivariate methods covered in the book and refreshes statistical basics which are relevant to all methods.

The original German version is now available in its 16th edition. In 2015, this book was honored by the Federal Association of German Market and Social Researchers as “the textbook that has shaped market research and practice in German-speaking countries”. A Chinese version is available in its 3rd edition.

On the website www.multivariate-methods.info, the authors further analyze the data with Excel and R and provide additional material to facilitate the understanding of the different multivariate methods. In addition, interactive flashcards are available to the reader for reviewing selected focal points. Download the Springer Nature Flashcards App and use exclusive content to test your knowledge.

Data can be extremely valuable if we are able to extract information from them. This is why multivariate data analysis is essential for business and science. This book offers an easy-to-understand introduction to the most relevant methods of multivariate data analysis. It is strictly application-oriented, requires little knowledge of mathematics and statistics, demonstrates the procedures with numerical examples and illustrates each method via a case study solved with IBM’s statistical software package SPSS. Extensions of the methods and links to other procedures are discussed and recommendations for application are given. An introductory chapter presents the basic ideas of the multivariate methods covered in the book and refreshes statistical basics which are relevant to all methods.

For the 2nd edition, all chapters were checked and calculated using the current version of IBM SPSS.

The original German version is now available in its 17th edition. In 2015, this book was honored by the Federal Association of German Market and Social Researchers as “the textbook that has shaped market research and practice in German-speaking countries”. A Chinese version is available in its 3rd edition.

On the website www.multivariate-methods.info, the authors further analyze the data with Excel and R and provide additional material to facilitate the understanding of the different multivariate methods. In addition, interactive flashcards are available to the reader for reviewing selected focal points. Download the Springer Nature Flashcards App and use exclusive content to test your knowledge.

Wir leben in einer Welt der Daten. Daten allein aber sind wertlos, wenn wir nicht in der Lage sind, aus ihnen Informationen zu gewinnen. Um Informationen aus Daten zu extrahieren, sind Methoden der multivariaten Datenanalyse unerlässlich.

Dieses Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in die wichtigsten Methoden der multivariaten Datenanalyse. Es ist anwendungsorientiert, erfordert nur wenige Kenntnisse in Mathematik und Statistik, demonstriert die Verfahren mit numerischen Beispielen und veranschaulicht jede Methode anhand eines ausführlichen Fallbeispiels. Für Interessierte werden im Einführungskapitel für alle Verfahren relevante statistische Grundlagen aufgefrischt. 

Für die 17. Auflage wurden alle Kapitel überprüft und mit der aktuellen Version von IBM SPSS gerechnet.

Der InhaltEinführung in die empirische Datenanalyse – Regressionsanalyse – Varianzanalyse – Diskriminanzanalyse – Logistische Regression – Kontingenzanalyse – Faktorenanalyse – Clusteranalyse – Conjoint-Analyse

Das Buch wurde 2015 vom Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher (BVM) als das Lehrbuch ausgezeichnet, das die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt hat. Es ist auch in Englisch und Chinesisch erschienen.

Auf der Webseite www.multivariate-methods.info werden weitere Materialien (bspw. Excel-Beispiele, R Code) angeboten, durch die sich die Verfahren noch besser erschließen und vertiefen lassen. 

Interaktive Flashcards helfen den eigenen Lernfortschritt zu kontrollieren. Mit der Springer Nature Flashcards-App können Sie exklusive Inhalte nutzen und Ihr Wissen testen.

Dieses Lehrbuch behandelt neun grundlegende Verfahren der multivariaten Datenanalyse in ausführlicher Weise. Dies sind die:

-          Regressionsanalyse

-          Zeitreihenanalyse

-          Varianzanalyse

-          Diskriminanzanalyse

-          Logistische Regression

-          Kontingenzanalyse

-          Faktorenanalyse

-          Clusteranalyse und

-          Conjoint-Analyse.

Das Buch stellt geringstmögliche Anforderungen an mathematische Vorkenntnisse und bietet eine allgemein verständliche Darstellung anhand eines für alle Methoden verwendeten Fallbeispiels unter Verwendung von IBM SPSS für Windows. Die Autoren legen Wert auf konsequente Anwendungsorientierung und  vollständige Nachvollziehbarkeit der zentralen Rechenoperationen durch den Leser. Jedes Verfahren kann unabhängig für sich durchgeführt werden.  Ein besonderes Augenmerk liegt auf dem Aufzeigen von methodenbedingten Manipulationsspielräumen. Darüberhinaus werden jeweils in Form einer kurzen Einführung die Problemstellungen und Vorge

Der vorliegende Band richtet sich primär an

In der 14. Auflage wurden alle Kapitel überarbeitet.  Beispiele, soweit sie mit SPSS gerechnet wurden, sind auf die neueste SPSS-Version umgestellt worden  und neue für den anwendungsorientierten Nutzer sinnvolle Auswertungsoptionen wurden ergänzt.

Anlässlich des 50. Kongresses der Deutschen Marktforschung des Berufsverbandes Deutscher Markt- und Sozialforscher e. V. (BVM) wurde das vorliegende Buch als das Lehrbuch ausgezeichnet, das die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt hat.

Dieses Lehrbuch behandelt weiterführende Verfahren der multivariaten Datenanalyse und ist gezielt auf Master- und Doktoranden-Studiengänge ausgerichtet. Folgende Verfahren werden vorgestellt: - Nichtlineare Regressionsanalyse- Strukturgleichungsanalyse - Konfirmatorische Faktorenanalyse - Auswahlbasierte Conjoint-Analyse- Neuronale Netze - Multidimensionale Skalierung (MDS) - Korrespondenzanalyse. Zum Verständnis sind geringstmögliche mathematische Vorkenntnisse erforderlich und jedes Kapitel kann für sich eigenständig gelesen werden. Nach der intuitiven Erläuterung der Vorgehensweise der einzelnen Verfahren werden diese mit Hilfe eines ausführlichen Fallbeispiels sowie unter Verwendung der Statistik-Software IBM SPSS und teilweise auch mit MS Excel und der Conjoint-Software von Sawtooth sowie AMOS gerechnet und interpretiert. Dabei wurde Wert darauf gelegt, dass alle Rechenschritte für den Anwender nachvollziehbar sind, und es werden Anwendungsempfehlungen gegeben. Auf der Internetseite multivariate.de bieten wir weitere Serviceleistungen. Von Dozenten können u. a. die Abbildungen angefordert werden.

Die hier dargestellten Verfahren waren bis 2011 Bestandteil des Lehrbuchs Multivariate Analysemethoden. Dort werden die vor allem für das Bachelor-Studium zentralen Verfahren der Regressions-, Zeitreihen-, Varianz-, Diskriminanz-, logistischen Regressions-, Kontingenz-, Faktoren-, Cluster- und Conjoint-Analyse behandelt. Das bereits in der 14. Auflage vorliegende Buch Multivariate Analysemethoden der Autoren wurde im Jahr 2015 anlässlich des 50. Kongresses der Deutschen Marktforschung des BVM Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher e. V. mit dem Preis der Deutschen Marktforschung ausgezeichnet, weil es die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt hat.

In der 3. Auflage des Werks Fortgeschrittene