IBM SPSS Statistics - Multivariate Verfahren II

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Beschreibung

Setzen Sie IBM SPSS Statistics für multivariate statistische Methoden der Datenanalyse ein.

Spezial

Setzen Sie verschiedene vor allen Dingen im Marketing geeignete multivariate Methoden für die Datenanalyse ein.

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Übersicht

Mit Multivariaten Verfahren (Multivariate Analyse(methoden), Abk.: MVA) werden multivariat verteilte statistische Variablen untersucht. Man betrachtet hier nicht eine Variable isoliert (univariat verteilt), sondern das Zusammenwirken mehrerer Variablen zugleich, ihre Abhängigkeitsstruktur. Multivariate Verfahren lassen sich gliedern in "Strukturprüfende Verfahren" und "Strukturentdeckende Verfahren". Das Seminar behandelt 7 wichtige Verfahren der multivariaten Analysemethoden. Dies sind Auswahlbasierte Conjoint-Analyse, Konfirmatorische Faktorenanalyse, Korrespondenzanalyse, Multidimensionale Skalierung, Neuronale Netze, Nichtlineare Regression und Strukturgleichungsmodelle. Die Themen werden anhand von Vorträgen eingeführt und dann anhand von praktischen Übungen durchgeführt. Als Software werden MS Excel und SPSS, Clementine und AMOS vorgestellt. Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, die Verfahren und ihre Ergebnisse zu verstehen und für eigene Daten mit IBM SPSS Statistics anwenden zu können.

Inhalt

Nicht-lineare Regression

Wie lässt sich der nicht-lineare Zusammenhang zwischen Variablen formalisieren? – Funktionsauswahl und Modellspezifikation – Parameterschätzung – Prüfung des Modells - Beurteilung der Schätzergebnisse

Ordinale Regression

Regressionsmodelle für ordinale Variablen - Schätzen von Parametern - Modellgüte

Probit-Regression

Regressionsmodelle für Situationen mit dichotomer Ausgabe - Schätzen von Parametern - Modellgüte

Traditionelle Conjoint-Analyse

Welchen Nutzenbeitrag liefern die verschiedenen Beschreibungsmerkmale eines Objektes zu dessen Präferenzstellung im Vergleich zu anderen Objekten?

Auswahlbasierte Conjoint-Analyse

Wie kann für eine Person die Auswahlentscheidung unter verschiedenen Objekten abgebildet werden?

Neuronale Netze

Wie können aufgrund von Erfahrungsdaten (Lerndaten) Gruppen gebildet oder unterschieden werden sowie nicht-lineare Zusammenhänge zwischen Variablen entdeckt werden? – Problemstrukturierung und Netztypauswahl – Festlegung der Netztopologie – Informationsverarbeitung in den Neuronen – Trainieren des Netzes – Anwendung des trainierten Netzes

Multidimensionale Skalierung

Wie kann man Objekte auf Basis ihrer Ähnlichkeiten oder Unähnlichkeiten gemeinsam in einem zwei- oder mehrdimensionalen Raum darstellen? - Wie führt man eine Positionierungsanalyse durch?

Einfache und multiple Korrespondenzanalyse

Wie können Kreuztabellen visualisiert werden? – Standardisierung der Daten – Extraktion der Dimensionen – Normalisierung der Koordinaten - Interpretation