Das Buch Multivariate Analysemethoden von Backhaus u. a.
Multivariate Analysemethoden im Überblick: Einordnung und Zielgruppe
Klaus Backhaus, Bernd Erichson, Sonja Gensler, Rolf Weiber und Thomas Weiber veröffentlichten Multivariate Analysemethoden 2021 im Verlag Springer Gabler. Das Buch ist laut Verlagstext eine anwendungsorientierte Einführung in multivariate Datenanalysemethoden und setzt nur wenige Kenntnisse in Mathematik und Statistik voraus.
Worum geht es im Buch Multivariate Analysemethoden?
Das Buch Multivariate Analysemethoden stammt von Klaus Backhaus, Bernd Erichson, Sonja Gensler, Rolf Weiber und Thomas Weiber und erschien 2021 im Verlag Springer Gabler in der 16. Auflage. Laut Klappentext geht es um die Frage, wie sich aus Daten Informationen gewinnen lassen, und dafür werden Methoden der multivariaten Datenanalyse als notwendig beschrieben. Das Buch bietet laut Verlagstext eine leicht verständliche Einführung in zentrale Methoden der multivariaten Datenanalyse und ist anwendungsorientiert angelegt; nur wenige Kenntnisse in Mathematik und Statistik sind laut Verlagstext nötig. Die Verfahren werden laut Klappentext mit numerischen Beispielen demonstriert und jede Methode zusätzlich anhand eines ausführlichen Fallbeispiels veranschaulicht. Für Interessierte werden im Einführungskapitel relevante statistische Grundlagen aufgefrischt, so der Klappentext. Wie sich solche Auswertungen in eine eigene Arbeit einbauen lassen, zeigt Statistik in der Hausarbeit für die Datenauswertung in Abschlussarbeiten. Außerdem ordnet Forschungsmethoden im Überblick verschiedene methodische Zugänge ein. Für die 16. Auflage wurden laut Klappentext alle Kapitel inklusive Fallbeispiele neu gefasst und mit einer aktuellen Version von IBM SPSS gerechnet. Zusätzlich wurden laut Klappentext neue Auswertungsoptionen ergänzt, die für anwendungsorientierte Nutzer sinnvoll sind.
Wie ist das Buch aufgebaut?
Der Klappentext nennt die Inhalte des Buchs in dieser Abfolge, vom Einführungskapitel zu den einzelnen Verfahren. Wie empirische Methoden in wissenschaftliches Arbeiten insgesamt eingebettet sind, erklären die Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens.
- Einführung in die empirische Datenanalyse als Ausgangspunkt
- Regressionsanalyse zur Untersuchung von Zusammenhängen
- Varianzanalyse für Gruppenvergleiche
- Diskriminanzanalyse zur Klassifikation von Objekten
- Logistische Regression bei kategorialen Zielgrößen
- Kontingenzanalyse für kategoriale Daten
- Faktorenanalyse zur Reduktion von Variablen
- Clusteranalyse zur Gruppierung von Fällen
- Conjoint-Analyse zur Präferenzmessung
Der Verlagstext beginnt mit dem Gedanken, dass Daten allein wertlos sind, wenn man aus ihnen keine Informationen gewinnen kann, und dass dafür Methoden der multivariaten Datenanalyse unerlässlich sind. Laut Klappentext wird jede Methode anhand numerischer Beispiele und eines ausführlichen Fallbeispiels veranschaulicht. Die Liste oben nennt neun Themenblöcke, vom Einführungskapitel über die Regressionsanalyse bis zur Conjoint-Analyse. Das Einführungskapitel frischt laut Verlagstext für Interessierte relevante statistische Grundlagen auf, bevor die einzelnen Verfahren im Detail vorgestellt werden. Für die 16. Auflage wurden laut Klappentext alle Kapitel einschließlich der Fallbeispiele neu gefasst und mit einer aktuellen Version von IBM SPSS gerechnet, wobei zusätzliche Auswertungsoptionen ergänzt wurden, die für anwendungsorientierte Nutzer als sinnvoll beschrieben werden. Auf einer begleitenden Webseite werden laut Klappentext weitere Materialien wie Excel-Beispiele und R-Code angeboten, durch die sich die Verfahren noch besser erschließen und vertiefen lassen. Interaktive Flashcards helfen laut Klappentext, den eigenen Lernfortschritt zu kontrollieren; sie lassen sich mit der Springer Nature Flashcards-App nutzen. Die Webseite des Buchs trägt die Adresse www.multivariate-methods.info.
Für wen ist das Buch geeignet?
Der Klappentext beschreibt das Buch als anwendungsorientiert und sagt, dass nur wenige Kenntnisse in Mathematik und Statistik nötig sind. Für Studierende und Doktoranden der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, die Daten auswerten, ist es damit eine Option, ohne dass tiefe mathematische Herleitungen im Vordergrund stehen. Für die formale Gestaltung der schriftlichen Arbeit, in der die Auswertung später steht, hilft der Leitfaden zur Hausarbeit. Das Buch liefert die methodische Grundlage der Auswertung. Da der Klappentext numerische Beispiele und ausführliche Fallbeispiele für jede Methode nennt, passt es zu Lesern, die konkrete Anwendungsfälle nachvollziehen möchten. Die begleitenden Materialien wie Excel-Beispiele, R-Code und interaktive Flashcards, die laut Klappentext über eine zugehörige Webseite angeboten werden, helfen, den eigenen Lernfortschritt selbst zu überprüfen. Die statistischen Grundlagen, die das Einführungskapitel laut Klappentext auffrischt, taugen zum Abgleich des eigenen Kenntnisstands.
Was lässt sich aus dem Buch mitnehmen?
Für die eigene Arbeit mit Daten bietet der Klappentext mehrere Anknüpfungspunkte. Jede Methode kommt laut Klappentext mit numerischen Beispielen und einem Fallbeispiel, sodass sich die Anwendung konkret nachvollziehen lässt. Die aufgefrischten statistischen Grundlagen im Einführungskapitel können vor komplexeren Verfahren wie der Faktoren- oder Clusteranalyse als Ausgangspunkt dienen. Zur formalen Dokumentation der verwendeten Fachliteratur gibt Literaturverzeichnis Schritt für Schritt die passenden Schritte an. Die Excel-Beispiele und der R-Code auf der begleitenden Webseite ergänzen laut Klappentext das Buch, damit sich die Verfahren besser erschließen und vertiefen lassen. Die Flashcards dienen laut Klappentext der Kontrolle des Lernfortschritts.
Wie ist das Buch bibliografisch einzuordnen?
Das Buch Multivariate Analysemethoden erschien 2021 im Verlag Springer Gabler in der 16. Auflage und trägt die ISBN 9783658324247. Der vollständige Titel lautet Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, verfasst von Klaus Backhaus, Bernd Erichson, Sonja Gensler, Rolf Weiber und Thomas Weiber. Beim Zitieren des Buchs in eigenen Arbeiten lässt sich die APA-Zitierweise als eine mögliche Zitierform heranziehen. Die Vorauflage von 2016 weist laut Crossref rund 260 Zitationen auf, die aktuelle Ausgabe führt die Deutsche Nationalbibliothek als 16., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage. Laut Verlagstext wurde das Buch 2015 vom Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher (BVM) als das Lehrbuch ausgezeichnet, das die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt hat. Es ist zudem auf Englisch und Chinesisch erschienen. Auf der Webseite www.multivariate-methods.info stehen laut Klappentext weitere Materialien bereit, und die Springer Nature Flashcards-App bietet exklusive Inhalte, mit denen sich das eigene Wissen testen lässt.
Quellen und Stand
- Inhaltstext der Deutschen Nationalbibliothek: Multivariate Analysemethoden: services.dnb.de (geprüft am 2026-10-02)
- Bibliografische Angaben: Multivariate Analysemethoden: doi.org (geprüft am 2026-10-02)
- Einordnung: Multivariate Analysemethoden: services.dnb.de (geprüft am 2026-10-02)