{"id":13,"date":"2010-02-27T16:25:02","date_gmt":"2010-02-27T16:25:02","guid":{"rendered":"http:\/\/hermes.hsu-hh.de\/sowifome\/?p=13"},"modified":"2015-01-11T08:18:32","modified_gmt":"2015-01-11T07:18:32","slug":"band-1-multidimensionale-skalierung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hermes.hsu-hh.de\/sowifome\/2010\/02\/27\/band-1-multidimensionale-skalierung\/","title":{"rendered":"Band 1: Multidimensionale Skalierung"},"content":{"rendered":"

\"Band<\/a>Ingwer Borg, Patrick J.F. Groenen, Patrick Mair:
\nMultidimensionale Skalierung<\/strong><\/p>\n

Die Multidimensionale Skalierung (MDS) ist eine Familie von Verfahren, die Objekte des Forschungsinteresses durch Punkte eines mehrdimensionalen (meist: 2-dimensionalen) Raums so darstellen, dass die Distanz zwischen je zwei Punkten in diesem Raum einem gegebenen N\u00e4he-, Abstands-, \u00c4hnlichkeits- oder Un\u00e4hnlichkeitswert dieser Objekte optimal entspricht. Der Zweck der MDS liegt meist in der Visualisierung der wesentlichen Struktur der Daten. Diese soll dem Auge f\u00fcr eine explorative oder Theorie testende Ana- lyse zug\u00e4nglich gemacht werden. Als Daten lassen sich in der MDS au\u00dferordentlich viele Messgr\u00f6\u00dfen verwenden wie etwa Korrelationen der Objekte \u00fcber ihre Auspr\u00e4gungen auf verschiedenen Variablen; direkt erhobene globale \u00c4hnlichkeitsratings f\u00fcr Paare von Objekten; oder Co-Occurrence-Koeffizienten, die erfassen, wie oft ein Ereignis zusammen mit einem anderen auftritt.<\/p>\n

Das Buch ist eine anwenderorientierte Einf\u00fchrung in die MDS. Es beschreibt die f\u00fcr die Praxis wichtigsten MDS-Modelle (inkl. der konfirmatorischen MDS) konzeptionell, mit wenigen Formeln, und unter Verwendung typischer Beispiele. Es bietet zudem eine Beschreibung von zwei umfassenden Computerprogrammen f\u00fcr die MDS (PROXSCAL in SPSS, SMACOF in R). Ausf\u00fchrlich diskutiert werden zudem typische Anwenderfehler in der MDS.<\/p>\n

Inhaltsverzeichnis<\/a><\/p>\n

Reinlesen<\/a><\/p>\n

Schl\u00fcsselw\u00f6rter:<\/em> Multivariate Statistik, Datenanalyse, Visualisierungsverfahren, Urteilsbildung, Psychologische Methodik, Sozialwissenschaftliche Methodik<\/p>\n

Ingwer Borg<\/em> ist wissenschaftlicher Leiter der Abteilung Survey Design & Methodology (SDM) der GESIS (Mannheim) und Professor am Fachbereich Psychologie der Uni Gie\u00dfen. Seine Forschung liegt \u00fcberwiegend im Bereich von Mitarbeiterbefragungen, Werten und Einstellungen sowie Skalierungsverfahren.<\/p>\n

Patrick J.F. Groenen<\/em> ist Professor f\u00fcr Statistik am \u00d6konometrischen Institut der Erasmus School of Economics der Erasmus Universit\u00e4t in Rotterdam, Niederlande. Seine Forschung fokussiert auf Explorative Multivariate Datenanalyse, Multidimensionale Skalierung und numerische Algorithmen.<\/p>\n

Patrick Mair<\/em> ist Universit\u00e4tsassistent am Institut f\u00fcr Statistik und Mathematik an der Wirt- schaftuniversit\u00e4t Wien. Seine Forschungsschwerpunkte sind psychometrische Methoden, kategoriale Datenanalyse, Modelle f\u00fcr latente Variablen sowie computationale Statistik allgemein.<\/p>\n

Weitere Informationen und Bestellm\u00f6glichkeit<\/a><\/p>\n

Online-Bestellung<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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