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Beschreibung |
KursbeschreibungMultivariate statistische Verfahren werden neuerdings auch im wirtschaftswissenschaftlichen, insbesondere im betriebswirtschaftlichen Bereich, vermehrt eingesetzt. In den Sozial- und Naturwissenschaften sind diese Verfahren schon seit längerem ein weitverbreitetes Instrumentarium.
Der Kurs wurde im Jahr 2005 vollständig überarbeitet.
In Kurseinheit 1 werden nach einer Einführung zunächst grundlegende Begriffe sowie die Prinzipien des Schätzens und Testens erläutert.
In der Kurseinheit 2 werden dann multivariate Ein- und Zweistichprobenprobleme sowie einfache und multiple Korrelationsanalysen behandelt.
Die Faktorenanalyse, die in Kurseinheit 3 dargestellt wird, dient dazu, Beziehungen zwischen untereinander abhängigen zufälligen Merkmalen zu analysieren, indem diese Merkmale auf gemeinsame Ursachenkomplexe, die sog. Faktoren, zurückgeführt werden. Beispielsweise kann in der Marktforschung ermittelt werden, welche Faktoren das Konsumverhalten beeinflussen. Skalierungsverfahren für zwei ganz unterschiedliche Datensituationen sind der Inhalt der Kurseinheit 4. Die Skalierung qualitativer Daten führt zu quantitativen Daten, die eine Auswertung oft erleichtern. Die multidimensionale Skalierung (MDS) geht von Informationen über Ähnlichkeiten von Objekten aus und führt auf zugehörige quantitative Größen, die u.a. eine graphische Darstellung der Objekte ermöglichen. Die Cluster- und die Diskriminanzanalyse werden in Kurseinheit 5 behandelt. Die Clusteranalyse dient dem Erkennen von Strukturen in einer Objektmenge (Klassenbildung)- mittels Diskriminanzanalyse können Objekte vorgegebenen Klassen zugeordnet werden (Klassenzuordnung). Beispielsweise kann eine Bank oder eine Handelsunternehmung ihre Kunden den Gruppen "kreditwürdig" und "nicht kreditwürdig" zuordnen.
Die Kurseinheit 6 beschäftigt sich mit multivariaten linearen Modellen, insbesondere mit Tests über Hypothesen bez. Einflußfaktoren sowie mit der multivariaten Varianzanalyse. Außerdem wird die Profilanalyse behandelt.
Die Kurseinheit 7 beinhaltet Regressionsmodelle mit diskreten abhängigen Variablen (Logit-, Probit-Modelle). Diese Modelle ermöglichen es, Mikrodaten (z.B. auf einzelne Unternehmen oder Verbraucher bezogene Datenreihen aus Umfragen) so zu analysieren, daß Prognosen von Wahrscheinlichkeiten gemacht werden können (z.B. Prognosen der Wahrscheinlichkeit, dass ein Verbraucher im nächsten Vierteljahr das Konsumgut der Marke X kauft oder dass ein Arbeitsloser im kommenden Monat einen Arbeitsplatz findet). Mit diesem Themenbereich befaßt sich ausführlich Kurs 00887, Individualdaten-Regressionsanalyse.
In der Kurseinheit 8 werden verschiedene Verfahren zur grafischen Repräsentation multivariater Daten beschrieben. Grafische Verfahren dienen dazu, auf relativ einfach Art und Weise einen Überblick über komplexes multivariates Datenmaterial zu gewinnen.
Ferner ist im Rahmen des Kursangebots eine SPSS-Broschüre verfügbar, die anhand von Kursbeispielen die Grundlagen softwaregestützter Datenanalyse erläutert.
Voraussetzungen:
Statistik-Grundkurs 00055.
Belegempfehlung:
Detaillierte Belegempfehlungen können einer Informationsbroschüre entnommen werden, die auf der Homepage des Lehrstuhls für angewandte Statistik und Methoden der empirischen Sozialforschung heruntergeladen werden kann.
Hinweis für Weiterbildungsinteressierte:
Der Kurs ist für die wissenschaftliche Weiterbildung geeignet, sofern die genannten Voraussetzungen (Kurs 00055) erfüllt sind.
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FernUniversität in Hagen, 58084 Hagen, Telefon: +49 2331 987-01, E-Mail: fernuni@fernuni-hagen.de