Essentials of Multivariate Data Analysis
Lingua: inglese
Editore: Chapman And Hall/CRC, 2014
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Accessible to students and researchers without a substantial background in statistics or mathematics, this text explains the usefulness of multivariate methods in applied research. Unlike most books on multivariate methods, this one makes straightforward analyses easy to perform for those who are unfamiliar with advanced mathematical formulae. It uses an easily understood dataset to help explain the techniques and an Excel add-in to enable basic analyses, with both available on the book's CRC Press web page.
Codice articolo 9781466584785
- Titolo
- Essentials of Multivariate Data Analysis
- Autore
- Neil H. Spencer
- Editore
- Chapman And Hall/CRC
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1466584785
- ISBN 13
- 9781466584785
- Peso dell'articolo
- 245 grammi
- Dimensioni
- 216x140x10 mm
Since most datasets contain a number of variables, multivariate methods are helpful in answering a variety of research questions. Accessible to students and researchers without a substantial background in statistics or mathematics, Essentials of Multivariate Data Analysis explains the usefulness of multivariate methods in applied research.
Unlike most books on multivariate methods, this one makes straightforward analyses easy to perform for those who are unfamiliar with advanced mathematical formulae. An easily understood dataset is used throughout to illustrate the techniques. The accompanying add-in for Microsoft Excel® can be used to carry out the analyses in the text. The dataset and Excel add-in are available for download on the book’s CRC Press web page.
Providing a firm foundation in the most commonly used multivariate techniques, this text helps readers choose the appropriate method, learn how to apply it, and understand how to interpret the results. It prepares them for more complex analyses using software such as Minitab®, R, SAS, SPSS, and Stata.
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