1 Introduction to Empirical Data Analysis. -- 2 Regression Analysis. -- 3 Analysis of Variance. -- 4 Discriminant Analysis. -- 5 Logistic Regression. -- 6 Contingency Analysis. -- 7 Factor Analysis. -- 8 Cluster Analysis. --9 Conjoint Analysis. -- Index

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.

Los datos pueden ser extremadamente valiosos si somos capaces de extraer información de ellos. Por eso el análisis de datos multivariados es esencial para los negocios y la ciencia. Este libro ofrece una introducción fácil de entender a los métodos más relevantes de análisis de datos multivariados. Está estrictamente orientado a las aplicaciones, requiere pocos conocimientos de matemáticas y estadística, demuestra los procedimientos con ejemplos numéricos e ilustra cada método mediante un estudio de caso resuelto con el paquete de software estadístico SPSS de IBM. Se discuten extensiones de los métodos y enlaces a otros procedimientos y se dan recomendaciones para su aplicación. Un capítulo introductorio presenta las ideas básicas de los métodos multivariados cubiertos en el libro y actualiza los conceptos básicos de estadística que son relevantes para todos los métodos.
Para la segunda edición, todos los capítulos se verificaron y calcularon utilizando la versión actual de IBM SPSS. La versión original alemana ya está disponible en su 17ª edición. En 2015, este libro fue distinguido por la Asociación Federal de Investigadores Sociales y de Mercado de Alemania como “el libro de texto que ha dado forma a la investigación y la práctica de mercados en los países de habla alemana”. Está disponible una versión china en su tercera edición.

En el sitio web www.multivariate-methods.info, los autores analizan más a fondo los datos con Excel y R y proporcionan material adicional para facilitar la comprensión de los diferentes métodos multivariados. Además, el lector dispone de tarjetas interactivas para revisar los puntos focales seleccionados. Descargue la aplicación Springer Nature Flashcards y utilice contenido exclusivo para poner a prueba sus conocimientos.

Ofrece una introducción fácil de entender a los métodos más relevantes de análisis de datos multivariados.
Ilustra cada método a través de un estudio de caso resuelto con SPSS.
Hay tarjetas interactivas disponibles para que el lector revise los puntos focales seleccionados.