Einleitung

Bei Anwendungen der Statistik in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, der Pädagogik, der Psychologie, der Medizin und der Biologie stoßen die uni- und bivariate Datenanalyse schnell an ihre Grenzen. Uni- und bivariate Datenanalysen wie die Erstellung von Häufigkeitsverteilungen, die Berechnung von Maßzahlen wie z.B. Lage- und Streuungsmaße, die Durchführung von Signifikanztests und die Berechnung von Korrelationskoeffizienten beantworten häufig allein noch nicht die Kernfragen, die sich im Rahmen einer empirischen Studie stellen. Offensichtlich wird der Bedarf einer multivariaten Analyse etwa bei der Regressionsanalyse, wenn z.B. die Nachfrage nach einem Produkt in Abhängigkeit von relevanten Einflussgrößen studiert wird. Hier würde eine bivariate Analyse vorliegen, wenn die Produktnachfrage in Abhängigkeit einer einzelnen Einflussgröße wie z.B. dem Produktpreis untersucht wird. Kommen andere Einflussgrößen wie z.B. die Preise bestimmter Substitutionsgüter oder das Einkommen hinzu, geht die einfache Regression in eine multiple Regression über. Wir sprechen in diesem Fall von einer multivariaten Analyse.