Statistics for marketing and consumer research / Mario Mazzocchi.
Material type:
TextLanguage: English Publisher: California : Sage, 2008Description: xviii, 412 páginas : ilustraciones, gráficas ; 24 cmContent type: texto Media type: sin mediación Carrier type: volumenISBN: 9781412911221Subject(s): Investigación de mercadeo -- Métodos estadísticos | Administración de mercadeo | Análisis de mercadeo | Comportamiento del consumidor -- Investigaciones -- Métodos estadísticosDDC classification: 658.83 | Item type | Current library | Collection | Call number | Copy number | Status | Date due | Barcode | Item holds |
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Libros
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Biblioteca CESA
Diagonal 34 A No. 5 A - 23 Casa Incolda PBX: 339 53 00 serviciosbiblioteca@cesa.edu.co |
General | 658.83 / M477s 2008 (Browse shelf(Opens below)) | Ej.1 | Available | 7101026150 |
Incluye índice y referencias bibliográficas.
Part I. Collecting, preparing and checking the data ; 1. Measurement, Errors and Data for Consumer Research ; 2. Secondary Consumer Data ; 3. Primary Data Collection ; 4. Data Preparation and Descriptive Statistics ; Part II. Sampling, probability and inference ; 5. Sampling ; 6. Hypothesis Testing ; 7. Analysis of Variance ; Part III. Relationships among variables ; 8. Correlation and Regression ; 9. Association, Log-linear Analysis and Canonical Correlation Analysis ; 10. Factor Analysis and Principal Component Analysis ; Part IV. Classification and segmentation techniques ; 11. Discriminant Analysis ; 12. Cluster Analysis ; 13. Multidimensional Scaling ; 14. Correspondence Analysis ; Part V. Further methods in multivariate analysis ; 15. Structural Equation Models ; 16. Discrete Choice Models ; 17. The End (and Beyond)
Equilibrando la simplicidad con el rigor técnico, esta guía práctica de las técnicas estadísticas esenciales para la investigación en marketing y campos relacionados, describe cada método y muestra cómo se aplican. Se incluyen conjuntos de datos reales y guías detalladas sobre el uso del software apropiado junto con la discusión de: - Muestreo - Gestión de datos y paquetes estadísticos - Evaluación de la hipótesis - Análisis de conglomerados - Modelado de ecuaciones estructurales.
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