Download Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte by Dr. Christiane Schuchard-Ficher, Prof. Dr. Klaus Backhaus, PDF

By Dr. Christiane Schuchard-Ficher, Prof. Dr. Klaus Backhaus, Dipl.-Ökonom Udo Humme, Dr. Werner Lohrberg, Dr. Wulff Plinke, Dipl.-Ökonom Wolfgang Schreiner (auth.)

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Qualitätsinformationssysteme: Modell und technische Implementierung

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Funktionelle Biochemie: Eine Einfuhrung in die medizinische Biochemie

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Vielmehr kann der Fall auftreten, daß trotz hoher Signifikanzniveaus der Wert für MUltiple R squared und damit der Erklärungsanteil der Gesamtabweichung gering ist. 2. DIE VARIANZANALYSE MIT MEHR ALS ZWEI UNABHÄNGIGEN VARIABLEN Vorstehend wurde die zweifache Varianzanalyse mit zugehöriger Zusatzrechnung als Beispiel für Varianzanalysen mit n unabhängigen und einer abhängigen Variablen vorgestellt. Bei Erhöhung der Zahl der unabhängigen Variablen ergeben sich unter methodischen Gesichtspunkten keine neuen Aspekte.

Ohne Beachtung ihrer spezifischen Ausprägungen, auf die "Absatzmenge" ist und welches absatzpolitische Instrument dabei den größeren Einfluß ausübt. Auch diese Aussagen kann die zweifache Varianzanalyse im engeren Sinne nicht leisten, da sie lediglich generell nach einem Einfluß fragt, dagegen keine Aussage über die Wirkungs stärke trifft. Zur Beantwortung der ersten Fragestellung beruht die Multiple Classification Analysis des SPSS-Programms auf einer Analyse der Abweichungen der einzelnen Gruppenmittelwerte vom Gesamtmittelwert (vgl.

In Tab. 14. sind wie bei der einfachen Varianzanalyse in den Spalten die SAQ (sum of squares, vgl. Ziffer (1», die Freiheitsgrade (DF, vgl. Ziffer (2», die MQ (mean square, vgl. Ziffer (3», die empirischen FWerte (vgl. Ziffer (4» und das errechnete Signifikanzniveau (signif. , vgl. Ziffer (5» für die irrtümliche Ablehnung der Nullhypothese ausgewiesen. In den Zeilen wird im Gegensatz zur einfachen Varianzanalyse nach den Wirkungsursachen differenziert. Zunächst werden die isoliel~ten Wirkungen der bei den unabhängigen Variablen (main effects) untersucht (vgl.

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