Aufgabe und Charakter

Aufgabe dieser LV ist es, den Studierenden das Rüstzeug zu geben, multivariate statistische Probleme behandeln zu können. Sie schließt an die Vorlesung Angewandte Statistik an. Es werden statistische Verfahren für den multivariaten Fall dargestellt. Die Studierenden sollen in der Lage sein, bei Vorlage von Datenmaterial geeignete Methoden auszuwählen und die notwendigen Schritte bis zur Präsentation des Ergebnisses unternehmen zu können.

Die Vorlesung ist so aufgebaut, dass die besprochenen multivariaten Verfahren anhand eines Beispieles, das sich das ganze Semester hindurchzieht, erklärt werden. Zur Berechnung wird das Statistikprogrammpaket SPSS verwendet. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Interpretation der mittels dieses Programmpaketes erhaltenen Ergebnisse.

In Seminar sollen die Studierenden besonders unter dem Blickwinkel des Praxisbezuges eigenständig Beispiele für die Anwendung der behandelten Verfahren finden, diese mittels SPSS auswerten und die Ergebnisse im Plenum vortragen.

Inhalt

1. Einführung in die Multivariaten Verfahren
2. Multivariate Varianzanalyse
3. Varianzanalytische Verfahren nach O’Brian und Läuter inkl. Multipler Vergleiche
4. Multivariate Kovarianzanalyse
5. Diskriminanzanalyse
6. Clusteranalyse
7. Kanonische Korrelationsanalyse
8. Hauptkomponentenanalyse
9. Regressionsanalyse
10. Maximalkorrelation (Korrespondenzanalyse, Optimal Scaling)