Analisis Multivariat Pemasaran

Pirmais vāks
Gramedia Pustaka Utama

No grāmatas satura

Lietotāju komentāri - Rakstīt atsauksmi

Ierastajās vietās neesam atraduši nevienu atsauksmi.

Saturs

PENGERTIAN ANALISIS MULTIVARIAT
1
Variate versus Variabel
3
Variat versus Atribut
4
Tipetipe Analisis Multivariat
5
PENGUKURAN DAN INSTRUMEN RISET PEMASARAN
11
Data Nominal
12
Data Ordinal
13
Data Interval
14
Function at Group Centroid
185
Stepwise Method
188
Interpretasi Hasil
190
CLUSTER ANALYSIS
200
Memilih Variabel
202
Mendeteksi Outliers
203
Melakukan Analisis Klaster
206
Memilih Ukuran Kesamaan
208

Skala Instrumen
16
Skala Kategoris
21
Multiple Choice Single Response
22
Skala Likert
23
Skala Semantic Differential
25
Skala Numerik
28
Skala Stapel
30
Graphic Rating Scales
31
Itemized Rating Scales
33
Multiple Rating List Scale
35
Forced Rating Scales
36
Skala Jumlah Tetap
37
Paired Comparisons
39
REGRESI BERGANDA
42
Dua Prediktor
43
Korelasi Ganda Dua Prediktor
46
Regresi Ganda Empat Prediktor
51
Multikolinearitas
55
Stepwise Regression
59
Otokorelasi
61
Kepentingan Relatif Prediktor
64
Regresi dengan Variabel Kualitatif
65
Regresi Berganda dengan n Variabel Kualitatif
70
CONJOINT ANALYSIS
77
Analisis Tingkat Kepentingan
78
Penyajian Data
82
Model yang Diestimasi
84
Analisis Konjoin dengan n Atribut dan n Level
93
ANALISIS FAKTOR
105
Apa Kegunaan Analisis Faktor?
106
Variabel dan Sampel yang Dilibatkan
108
Melakukan Analisis Faktor
110
Interpretasi Output
122
KMO and Barlett Test
123
ANALISIS DISKRIMINAN
143
ANALISIS DISKRIMINAN GANDA
169
Wilks Lambda
182
Standardized Canonical Disriminant Function Coefficient2
183
Memilih Prosedur Pengklasteran
214
Menentukan Jumlah Klaster
220
Interpretasi dan Pembuatan Profil
224
Uji Validasi
226
Analisis Klaster dengan Variabel Nominal dan Ordinal
229
Standarisasi Data
232
MULTIDIMENSION SCALING
234
Terminologi dan Statistik
237
MDS Dibanding TeknikTeknik Multivariat Lainnya
238
BentukBentuk Matrik
240
Pendekatan Nonatribut
241
Meranking
242
Skala Numerik dan Semantic Differential
246
Anchoring Clustering Method
250
Analisis MDS Berdasarkan Kesan Umum Secara Lengkap
254
Analisis Agregat
264
Perceptual Map Dua Dimensi
267
Perceptual Map Satu Dimensi
268
Model Berapa Dimensi yang Paling Baik?
270
MDS Berbasis Preferensi
272
Preferensi Secara Langsung
275
Model Compensatory
280
Siapa Pesaing Terdekat Saya
283
Siapa Bersaing dengan Siapa?
285
PERCEPTUAL MAP BERBASIS ATRIBUT
287
MDS Nonatribut Versus MDS Berbasis Atribut
290
Teknik Analisis
291
Interpretasi Perceptual Map
294
Faktor
296
Menamakan Dimensi
298
Membuat Perceptual Map dengan Analisis Diskriminan
300
Correspondence Analysis
304
Mengukur Kesamaan dan Asosiasi
308
Menghitung nilai ChiSquare
310
Membuat Perceptual Map
311
Menginterpretasi Nama Dimensi
312
MEMODIFIKASI TAMPILAN SPSS
316
DAFTAR PUSTAKA
333

Bieži izmantoti vārdi un frāzes

Bibliogrāfiskā informācija