Multivariate statistische Analyseverfahren - Einzelansicht

„Multivariat“ bedeutet zunächst einmal nur, dass mehr als zwei Variablen im Spiel sind. Die Lehrveranstaltung gibt eine Einführung zu verschiedenen Analyseverfahren und zeigt, dass sich die verschiedenen Methoden besser verstehen lassen, wenn man mit folgenden zwei Fragen an sie herantritt:

(1)   EXPLORATIV vs. KONFIRMATORISCH:

Sollen Strukturen in den Daten entdeckt werden oder ein Modell an den Daten überprüft werden?

(2)   OBJEKTE vs. VARIABLEN: Zielt die Analyse auf Objekte und ihrer Gruppierung oder auf die Schätzung von Effekten ab?

Zudem lassen sich viele Methoden als Spezialfälle des Allgemeinen Linearen Modells darstellen und damit letztendlich in der bekannten Logik der linearen Regression begreifen. Im Anschluss werden einzelne Verfahren (wie etwa multiple Regression, logistische Regression, Faktorenanalyse) genauer besprochen und Anwendungsbeispiele diskutiert.

Backhaus, Klaus (2016) Multivariate Analyseverfahren. 14. Auflage. Berlin: Springer

Bortz, Jürgen & Schuster, Christoph (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler.7. Auflage. Springer.

Pituch, Keenan A. & Stevens, James P. (2016) Applied Multivariate Statistics for the Social Sciences. Analyses with SAS and IBM’s SPSS, Sixth Edition. Routledge.

Werner, Joachim (1997). Lineare Statistik. Das Allgemeine Lineare Modell. Psychologie Verlags Union.

Weitere Literatur, insbesondere zu einzelnen Verfahren und zu Beispielen der Anwendung, wird in der Lehrveranstaltung vorgestellt.

Hausarbeit