Multivariate Datenanalysen untersuchen Datensätze mit Beobachtungen von in der Regel drei oder mehr Variablen. Die jeweiligen Analyseverfahren sind Interdependenz- oder Dependenzverfahren. Dependenzverfahren erfordern mindestens zwei abhängige Variablen. Die "Multivariate Datenanalyse" stellt diese Verfahren am Beispiel eines einheitlichen Datensatzes vor. Alle Anwendungen nutzen Prozeduren des statistischen Programmpakets SPSS. Im Einzelnen unterscheidet die "Multivariate Datenanlyse" zwischen explorativen und konfirmatorischen Verfahren. Alle Verfahren werden in einer einheitlichen Darstellungsform präsentiert. So wird vom Ziel über Daten, Vorbereitung und Modell zum eigentlichen statischen Verfahren vorangeschritten. Anschließend wird jeweils mit Hilfe des statistischen Programmpakets SPSS ein Beispiel vorgestellt, dessen Interpretation das jeweilige Kapitel abschließt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Multivariate Datenanalysen untersuchen Datensätze mit Beobachtungen von in der Regel drei oder mehr Variablen. Die jeweiligen Analyseverfahren sind Interdependenz- oder Dependenzverfahren. Dependenzverfahren erfordern mindestens zwei abhängige Variablen. Die "Multivariate Datenanalyse" stellt diese Verfahren am Beispiel eines einheitlichen Datensatzes vor. Alle Anwendungen nutzen Prozeduren des statistischen Programmpakets SPSS. Im Einzelnen unterscheidet die "Multivariate Datenanlyse" zwischen explorativen und konfirmatorischen Verfahren. Alle Verfahren werden in einer einheitlichen Darstellungsform präsentiert. So wird vom Ziel über Daten, Vorbereitung und Modell zum eigentlichen statischen Verfahren vorangeschritten. Anschließend wird jeweils mit Hilfe des statistischen Programmpakets SPSS ein Beispiel vorgestellt, dessen Interpretation das jeweilige Kapitel abschließt.
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Multivariate Datenanalysen untersuchen Datensätze mit Beobachtungen von in der Regel drei oder mehr Variablen. Die jeweiligen Analyseverfahren sind Interdependenz- oder Dependenzverfahren. Dependenzverfahren erfordern mindestens zwei abhängige Variablen. Die "Multivariate Datenanalyse" stellt diese Verfahren am Beispiel eines einheitlichen Datensatzes vor. Alle Anwendungen nutzen Prozeduren des statistischen Programmpakets SPSS. Im Einzelnen unterscheidet die "Multivariate Datenanlyse" zwischen explorativen und konfirmatorischen Verfahren. Alle Verfahren werden in einer einheitlichen Darstellungsform präsentiert. So wird vom Ziel über Daten, Vorbereitung und Modell zum eigentlichen statischen Verfahren vorangeschritten. Anschließend wird jeweils mit Hilfe des statistischen Programmpakets SPSS ein Beispiel vorgestellt, dessen Interpretation das jeweilige Kapitel abschließt.
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Statistik ist die Lehre von Methoden der Gewinnung, Auswertung und Interpretation von Daten über die Wirklichkeit. Dieses Lehrbuch vermittelt anwendungsorientiert die Verfahren der Deskriptiven Statistik, wie sie in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften an Universitäten und Fachhochschulen gelehrt werden. Ein besonderer Akzent liegt auf einer möglichst wenig formalen Darstellung sowie auf vielen Beispielen und der Interpretation als Teilaufgabe der statistischen Methodenlehre.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Statistik ist die Lehre von Methoden der Gewinnung, Auswertung und Interpretation von Daten über die Wirklichkeit. Dieses Lehrbuch vermittelt anwendungsorientiert die Verfahren der Deskriptiven Statistik, wie sie in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften an Universitäten und Fachhochschulen gelehrt werden. Ein besonderer Akzent liegt auf einer möglichst wenig formalen Darstellung sowie auf vielen Beispielen und der Interpretation als Teilaufgabe der statistischen Methodenlehre.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Geprägt durch die Finanzkrise 2008 streben vielen Unternehmen derzeit eine finanzielle Neuausrichtung an. In diesem Zusammenhang stellt sich häufig die Frage nach der Existenz einer optimalen Kapitalstruktur, die die Kapitalkosten minimieren und zu einer Erhöhung des Marktwertes beitragen könnte. Sarah Jaeger analysiert relevante Kapitalstrukturtheorien und leitet aus diesen Hypothesen bezüglich zu erwartender Kapitalstrukturdeterminanten ab. Auf Basis der empirischen Determinantenforschung mittels multivariater Regressionsanalyse untersucht sie für deutsche börsennotierte Aktiengesellschaften, welche Determinanten in der Praxis Einfluss auf die Kapitalstrukturentscheidungen des Managements besitzen. Abschließend werden basierend auf den Erkenntnissen Rückschlüsse auf die Gültigkeit der Kapitalstrukturtheorien gezogen und die Auswirkungen auf die Existenz einer optimalen Verschuldung dargestellt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Geprägt durch die Finanzkrise 2008 streben vielen Unternehmen derzeit eine finanzielle Neuausrichtung an. In diesem Zusammenhang stellt sich häufig die Frage nach der Existenz einer optimalen Kapitalstruktur, die die Kapitalkosten minimieren und zu einer Erhöhung des Marktwertes beitragen könnte. Sarah Jaeger analysiert relevante Kapitalstrukturtheorien und leitet aus diesen Hypothesen bezüglich zu erwartender Kapitalstrukturdeterminanten ab. Auf Basis der empirischen Determinantenforschung mittels multivariater Regressionsanalyse untersucht sie für deutsche börsennotierte Aktiengesellschaften, welche Determinanten in der Praxis Einfluss auf die Kapitalstrukturentscheidungen des Managements besitzen. Abschließend werden basierend auf den Erkenntnissen Rückschlüsse auf die Gültigkeit der Kapitalstrukturtheorien gezogen und die Auswirkungen auf die Existenz einer optimalen Verschuldung dargestellt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Geprägt durch die Finanzkrise 2008 streben vielen Unternehmen derzeit eine finanzielle Neuausrichtung an. In diesem Zusammenhang stellt sich häufig die Frage nach der Existenz einer optimalen Kapitalstruktur, die die Kapitalkosten minimieren und zu einer Erhöhung des Marktwertes beitragen könnte. Sarah Jaeger analysiert relevante Kapitalstrukturtheorien und leitet aus diesen Hypothesen bezüglich zu erwartender Kapitalstrukturdeterminanten ab. Auf Basis der empirischen Determinantenforschung mittels multivariater Regressionsanalyse untersucht sie für deutsche börsennotierte Aktiengesellschaften, welche Determinanten in der Praxis Einfluss auf die Kapitalstrukturentscheidungen des Managements besitzen. Abschließend werden basierend auf den Erkenntnissen Rückschlüsse auf die Gültigkeit der Kapitalstrukturtheorien gezogen und die Auswirkungen auf die Existenz einer optimalen Verschuldung dargestellt.
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Aktualisiert: 2023-07-03
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VI Ein Beispiel für viele sei aus dem Abschnitt Testverfahren hervorgehoben. Hypothesen werden in der neuen Darstellung nicht mehr "angenommen" oder "abgelehnt", sondern je nach dem experimentellen Befund ent weder "nicht verworfen" oder "verworfen". Damit wollen wir dem weitverbreiteten Irrtum entgegenarbeiten, daß mit der "Annahme einer Hypothese" ihre Richtigkeit "statistisch nachgewiesen" sei. Wenn sich Hypothese und Versuchsergebnis nicht widersprechen, so ist es sinnvoll, die Hypothese (gewissermaßen als Arbeitshypothese) bei zubehalten, sie also nicht zu verwerfen. Keinesfalls (!) ist bei dieser Sachlage bewiesen, daß sie richtig ist. Stehen Hypothese und Versuchs ergebnis im Widerspruch zueinander, so muß man die Hypothese zugunsten einer Gegenhypothese verwerfen. Das ist eine echte Ent scheidung: Die Hypothese ist falsch. Die von U. GRAF in der ersten Auflage gewählte zweckmäßige Anordnung der Stichworte ließ sich bei dem erweiterten Umfang des Werkes leider nicht mehr verwirklichen. Dagegen haben wir, ebenso wie früher, die wichtigsten Formeln durch eine Reihe kurzer Beispiele erläutert. Man kann darüber streiten, ob Beispiele in ein Tafelwerk gehören. Die freundliche Aufnahme dieses Teils in den früheren Be sprechungen hat uns jedoch ermutigt, die Zahl der Beispiele sogar noch etwas zu vermehren.
Aktualisiert: 2023-07-02
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VI Ein Beispiel für viele sei aus dem Abschnitt Testverfahren hervorgehoben. Hypothesen werden in der neuen Darstellung nicht mehr "angenommen" oder "abgelehnt", sondern je nach dem experimentellen Befund ent weder "nicht verworfen" oder "verworfen". Damit wollen wir dem weitverbreiteten Irrtum entgegenarbeiten, daß mit der "Annahme einer Hypothese" ihre Richtigkeit "statistisch nachgewiesen" sei. Wenn sich Hypothese und Versuchsergebnis nicht widersprechen, so ist es sinnvoll, die Hypothese (gewissermaßen als Arbeitshypothese) bei zubehalten, sie also nicht zu verwerfen. Keinesfalls (!) ist bei dieser Sachlage bewiesen, daß sie richtig ist. Stehen Hypothese und Versuchs ergebnis im Widerspruch zueinander, so muß man die Hypothese zugunsten einer Gegenhypothese verwerfen. Das ist eine echte Ent scheidung: Die Hypothese ist falsch. Die von U. GRAF in der ersten Auflage gewählte zweckmäßige Anordnung der Stichworte ließ sich bei dem erweiterten Umfang des Werkes leider nicht mehr verwirklichen. Dagegen haben wir, ebenso wie früher, die wichtigsten Formeln durch eine Reihe kurzer Beispiele erläutert. Man kann darüber streiten, ob Beispiele in ein Tafelwerk gehören. Die freundliche Aufnahme dieses Teils in den früheren Be sprechungen hat uns jedoch ermutigt, die Zahl der Beispiele sogar noch etwas zu vermehren.
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