[2010Edition][pdf] Statistical Analysis of Management Data

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1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3 Types of Scales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3.1 Definition of Different Types of Scales . . . . . . . . . 4
1.3.2 The Impact of the Type of Scale on Statistical
Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.4 TopicsCovered . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.5 Pedagogy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2 Multivariate Normal Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.1 UnivariateNormalDistribution . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2 BivariateNormalDistribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.3 Generalization to Multivariate Case . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.4 Tests About Means . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.5 ExamplesUsingSAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.6 Assignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
Basic Technical Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
Application Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3 Reliability Alpha, Principle Component Analysis,
and Exploratory Factor Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.1 Notions of Measurement Theory . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.2 ExploratoryFactorAnalysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.3 ApplicationExamplesUsingSAS . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.4 Assignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
Basic Technical Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
Application Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4 Confirmatory Factor Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
4.1 Confirmatory Factor Analysis: A Strong
Measurement Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
4.2 Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
4.3 Summary Procedure for Scale Construction . . . . . . . . . . . 65
4.4 Second-Order Confirmatory Factor Analysis . . . . . . . . . . 67
4.5 Multi-group Confirmatory Factor Analysis . . . . . . . . . . . 69
4.6 ApplicationExamplesUsingLISREL . . . . . . . . . . . . . . 72
4.7 Assignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
Basic Technical Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
Application Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
5 Multiple Regression with a Single Dependent Variable . . . . . . . 123
5.1 Statistical Inference: Least Squares and Maximum
Likelihood . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
5.2 Pooling Issues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
5.3 Examples of Linear Model Estimation with SAS . . . . . . . . 141
5.4 Assignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
Basic Technical Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
Application Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
6 System of Equations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
6.1 Seemingly Unrelated Regression (SUR) . . . . . . . . . . . . . 151
6.1.1 Set of Equations with Contemporaneously
6.2 A System of Simultaneous Equations . . . . . . . . . . . . . . 155
6.3 Simultaneity and Identification . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160
6.4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
6.5 ExamplesUsingSAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
6.6 Assignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
Basic Technical Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
Application Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
7 Canonical Correlation Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
7.1 TheMethod . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
7.2 Testing the Significance of the Canonical Correlations . . . . . 190
7.3 Multiple Regression as a Special Case of Canonical
CorrelationAnalysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192
7.4 ExamplesUsingSAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
7.5 Assignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198
Application Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198
8 Categorical Dependent Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199
8.1 Discriminant Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199
8.2 Quantal Choice Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208
8.3 Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217
8.4 Assignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227
Basic Technical Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227
Application Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228
9 Rank-Ordered Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231
9.1 ConjointAnalysis –MONANOVA. . . . . . . . . . . . . . . . 231
9.2 OrderedProbit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239
9.3 Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243
9.4 Assignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250
Basic Technical Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250
Application Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250
10 Error in Variables – Analysis of Covariance Structure . . . . . . . 253
10.1 The Impact of Imperfect Measures . . . . . . . . . . . . . . . . 253
10.2 Analysis of Covariance Structures . . . . . . . . . . . . . . . . 257
10.3 Analysis of Covariance Structure with Means . . . . . . . . . . 266
10.4 Examples of Structural Model with Measurement
Models Using LISREL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267
10.5 Assignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 291
Basic Technical Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 291
Application Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 291
11 Cluster Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295
11.1 The Clustering Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295
11.2 ExamplesUsingSAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 306
11.3 Evaluation and Interpretation ofClusteringResults . . . . . . . 312
11.4 Assignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321
Basic Technical Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321
Application Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321
12 Analysis of Similarity and Preference Data . . . . . . . . . . . . . . 323
12.1 ProximityMatrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323
12.2 Problem Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 325
12.3 Individual Differences in Similarity Judgments . . . . . . . . . 330
12.4 Analysis of Preference Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 331
12.5 ExamplesUsingPC-MDS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332
12.6 Assignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 358
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 368
Basic Technical Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 368
Application Readings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 368
13 Appendices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 369
Appendix A: Rules in Matrix Algebra . . . . . . . . . . . . . . . . . . 369
Vector andMatrixDifferentiation . . . . . . . . . . . . . . . . 369
Kronecker Products . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 369
Determinants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 369
Trace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 369
Appendix B: Statistical Tables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 370
CumulativeNormalDistribution . . . . . . . . . . . . . . . . . 370
Chi-Squared Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 370
FDistribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 371
Appendix C: Description of Data Sets . . . . . . . . . . . . . . . . . . 372
The MARKSTRAT R Environment . . . . . . . . . . . . . . . 373
MarketingMixDecisions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375
Survey . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 376
Indup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 381
Panel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 381
Scan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 382
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 384
About the Author . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 385
Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 387

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