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Multivariate Analysemodelle

 
     
   
unterscheiden sich von bivariaten statistischen Analysen dadurch, daß mehr als zwei Variablen in ihrem Zusammenhang untersucht werden. Grundsätzlich können zwei Richtungen unterschieden werden: 1) Analysemodelle, die Abhängigkeitsstrukturen untersuchen, z.B. die Wirkung von Prädiktorvariablen auf Kriteriumsvariablen (Multiple Regressionsanalyse, Pfadanalyse, multivariate Varianzanalyse, Diskriminanzanalyse, Kovarianzanalyse). Der Begriff multivariat wird allerdings nicht konsistent gebraucht: Er umfaßt manchmal Analysen mit einer oder mehreren Kriteriumsvariablen, gelegentlich ausschließlich Analysemodelle mit mehreren abhängigen Variablen. 2) Analysemodelle, die Zusammenhangsstrukturen ohne zugrundeliegende Kausalannahmen betrachten (multinomiale Modelle, Faktorenanalyse, multidimensionale Skalierung, Clusteranalyse, Korrelation, kanonische).


 
     
 
 
 
     
 
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