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12., aktualisierte Aufl. geb., Ill. HC., Original-Schutzumschlag, 1004 S. : Ill., graph. Darst. ; 25 cm; sehr guter Zustand. Das Buchgewicht beträgt ca. 1800 g = 5,90 € Versandkosten als Paket 12., aktualisierte Aufl. // Die Standardeinführung für SPSS (ehemals PASW) ist auf der Basis zahlreicher neuer Datensätze für die Version 18 vollständig überarbeitet und erweitert worden. Ausgehend von Problemstellungen aus der Praxis wird gezeigt, wie Sie mit SPSS arbeiten können. Die Beispiele basieren meist auf Fallstudien und sind vor allem dem sozialwissenschaftlichen, dem medizinisch-psychologischen sowie dem wirtschaftswissenschaftlichen Bereich entnommen. Der Autor beschreibt ausführlich den kompletten statistischen Inhalt der Module Base, Regression Models und Advanced Models. Erstmals behandelt wird die vor allem für Wirtschaftswissenschaftler interessante Conjoint-Analyse. Die neuen Report-Möglichkeiten sowie der neue interaktive Model Viewer der Version 18 dürften indes nicht nur für Wirtschaftswissenschaftler äußerst interessant sein. Aufgrund des wiederholten Namenwechsels im Zuge der Übernahme von SPSS durch IBM taucht im Buch noch der Begriff PASW auf.. Aus dem Inhalt: PASW im Überblick Statistische Grundbegriffe und Kennwerte Datenselektion und Datenmodifikation Kreuztabellen und Chi-Quadrat-Test Mittelwertvergleiche und nichtparametrische Tests Korrelations-, Regressions- und Varianzanalyse Diskriminanzanalyse Reliabilitäts-, Faktoren- und Clusteranalyse Klassifikationsanalyse Loglineare Modelle Überlebens- und Ereignisdatenanalyse Conjoint-Analyse Multidimensionale Skalierung und Korrespondenzanalyse Diagramme (Verlagsinfo) // Inhaltsverzeichnis Vorwort zur zwölften Auflage 15 1 Installation 17 1.1 Systemvoraussetzungen von PASW Statistics 18 17 1.2 Installation von PASW Statistics 18 17 1.2.1 Deinstallation älterer Versionen 18 1.2.2 Installation von PASW 18 unter Windows Vista oder XP 18 1.3 Verknüpfung erstellen 24 1.3.1 Verknüpfung unter Windows Vista 24 1.3.2 Verknüpfung unter Windows XP 25 1.4 Arbeitsverzeichnis einrichten 26 1.5 Übungsdateien des Buchs downloaden 28 2 Datenaufbereitung 31 2.1 Kodierung und Kodeplan 32 2.2 Datenmatrix 34 2.3 Start von PASW 35 2.4 Daten-Editor 36 2.4.1 Definition der Variablen 36 2.4.2 Dateneingabe 50 2.5 Speichern einer Datendatei 53 2.6 Variablendeklarationen kopieren 53 2.7 Zusammenfügen von Datendateien 57 2.7.1 Fallweises Zusammenfügen 57 2.7.2 Variablenweises Zusammenfügen 62 2.8 Einlesen bereits vorhandener Daten 68 2.8.1 Einlesen von Daten mit Hilfe des PASW-Assistenten 69 2.8.2 Einlesen von Daten mit Hilfe der Syntax 71 2.9 Arbeitssitzung beenden " 73 3 PASW Statistics im Überblick 75 3.1 Auswahl einer Statistik-Prozedur 76 3.1.1 Variablen auswählen 79 3.1.2 Unterdialogboxen 80 3.2 Einstellungen für den Daten-Editor 82 3.3 Die Symbolleiste 84 3.4 Erstellen und Editieren von Grafiken 86 3.5 Der Viewer 92 3.6 Editieren von Tabellen 97 3.6.1 Der Pivot-Tabellen-Editor 98 3.6.2 Weitere Bearbeitungsmöglichkeiten 101 3.6.3 Symbole des PASW-Viewers 107 3.7 Der Syntax-Editor 108 3.8 Informationen zur Datendatei 114 3.9 Das Hilfesystem 119 3.10 Einstellungen 122 3.11 Arbeiten mit mehreren Datendateien 123 3.11.1 Kopieren und Einfügen zwischen Datendateien 125 3.11.2 Umbenennen von Daten-Sets 128 3.12 Export der Ausgabe 128 3.12.1 Statistische Ergebnisse nach Word übertragen 128 3.12.2 Statistische Ergebnisse nach Word exportieren 132 3.12.3 Diagramme nach Word übertragen 135 3.12.4 Pivot-Tabellen und Diagramme in HTML-Dokumenten verwenden 137 4 Statistische Grundbegriffe und Kennwerte 141 4.1 Voraussetzungen für die Anwendung eines statistischen Tests 141 4.1.1 Skalenniveaus 141 4.1.2 Normalverteilung 144 4.1.3 Abhängigkeit und Unabhängigkeit von Stichproben 145 4.2 Übersicht über gängige Mittelwerttests 145 4.3 Die Irrtumswahrscheinlichkeit p 146 4.4 Statistischer Wegweiser 148 4.4.1 Strukturierung, Eingabe und Überprüfung der Daten .... 148 4.4.2 Deskriptive Auswertung 149 4.4.3 Analytische Statistik 149 4.5 Statistische Kennwerte 150 4.5.1 Deskriptive Statistiken 152 4.5.2 Fälle zusammenfassen 155 4.5.3 Verhältnis-Statistiken 157 5 Häufigkeitsauszählungen 161 5.1 Häufigkeitstabellen 161 5.2 Ausgabe statistischer Kennwerte 162 5.3 Median bei gehäuften Daten 167 5.4 Formate für Häufigkeitstabellen 171 5.5 Grafische Darstellung 172 6 Datenselektion 179 6.1 Auswahl von Fällen 179 6.1.1 Einteilung der Operatoren 181 6.1.2 Relationale Operatoren 181 6.1.3 Logische Operatoren 182 6.1.4 Boolesche Algebra 182 6.1.5 Funktionen 185 6.1.6 Eingabe eines Konditional-Ausdrucks 187 6.1.7 Beispiele für Datenselektionen 190 6.2 Ziehen einer Zufallsstichprobe 192 6.3 Fälle sortieren 194 6.4 Aufteilung der Fälle in Gruppen 195 Datenmodifikation 201 7.1 Berechnung von neuen Variablen 201 7.1.1 Formulierung numerischer Ausdrücke 203 7.1.2 Funktionen 205 7.1.3 Einbindung der Syntax in den dialoggesteuerten Ablauf .. 210 7.2 Erstellen von Variablen mit Hilfe des Bereichseinteilers 212 7.3 Zählen des Auftretens bestimmter Werte 218 7.4 Umkodieren von Werten 221 7.4.1 Manuelles Umkodieren 221 7.4.2 Automatisches Umkodieren 226 7.5 Bedingte Berechnung von neuen Variablen 229 7.5.1 Formulierung von Bedingungen 229 7.5.2 Bildung eines Indexes 231 7.6 Aggregieren von Daten 236 7.7 Rangtransformationen 240 7.7.1 Beispiel einer Rangtransformation 240 7.7.2 Rangtypen 242 7.8 Gewichten von Fällen 245 7.8.1 Korrektur bei nicht gegebener Repräsentativität 245 7.8.2 Analyse von gehäuften Daten 251 7.9 Beispiele für die Berechnung neuer Variablen 255 7.9.1 Erstes Beispiel: Berechnung des Benzinverbrauchs 255 7.9.2 Zweites Beispiel: Berechnung des Datums des Ostersonntags 256 Datenexploration 261 8.1 Aufdeckung von Eingabefehlern 261 8.2 Überprüfung der Verteilungsform 262 8.3 Berechnung von Kennwerten 262 8.4 Explorative Datenanalyse 262 8.4.1 Analysen ohne Gruppierungsvariablen 263 8.4.2 Analysen für Gruppen von Fällen 270 Kreuztabellen 275 9.1 Erstellen von Kreuztabellen 275 9.2 Grafische Veranschaulichung von Kreuztabellen 289 9.3 Statistiken für Kreuztabellen 291 9.3.1 Chi-Quadrat-Test 292 9.3.2 Korrelationsmaße 295 9.3.3 Assoziationsmaße für nominalskalierte Variablen 298 9.3.4 Assoziationsmaße für ordinalskalierte Variablen 303 9.3.5 Weitere Assoziationsmaße 304 10 Analyse von Mehrfachantworten 311 10.1 Dichotome Methode 311 10.1.1 Definition von Sets 312 10.1.2 Häufigkeitstabellen für dichotome Setvariablen 313 10.1.3 Kreuztabellen mit dichotomen Setvariablen 315 10.2 Erstellen von Ranking-Listen 319 10.3 Kategoriale Methode 323 10.3.1 Definition von Sets 325 10.3.2 Häufigkeitstabellen für kategoriale Setvariablen 325 10.3.3 Kreuztabellen mit kategorialen Setvariablen 326 10.4 Dichotome und kategoriale Methode im Vergleich 328 11 Mittelwertvergleiche 331 11.1 Vergleich von zwei unabhängigen Stichproben 332 11.2 Vergleich von zwei abhängigen Stichproben 334 11.3 Vergleich von mehr als zwei unabhängigen Stichproben 336 11.3.1 Zerlegen in Trendkomponenten 339 11.3.2 A-priori-Kontraste 339 11.3.3 A-posteriori-Tests 340 11.3.4 Weitere Optionen 341 11.4 Vergleich von mehr als zwei abhängigen Stichproben 341 11.5 Einstichproben-t-Test 343 11.6 Einbindung der Syntax in den dialoggesteuerten Ablauf 344 12 Nichtparametrische Tests 347 12.1 Vergleich von zwei unabhängigen Stichproben 348 12.1.1 U-Test nach Mann und Whitney 348 12.1.2 Moses-Test 351 12.1.3 Kolmogorov-Smirnov-Test 352 12.1.4 Wald-Wolfowitz-Test 353 12.2 Vergleich von zwei abhängigen Stichproben 354 12.2.1 Wilcoxon-Test 354 12.2.2 Vorzeichen-Test 358 12.2.3 Chi-Quadrat-Test nach McNemar 360 12.3 Vergleich von mehr als zwei unabhängigen Stichproben 361 12.3.1 ?-Test nach Kruskal und Wallis 361 12.3.2 Median-Test 363 12.4 Vergleich von mehr als zwei abhängigen Stichproben 364 12.4.1 Friedman-Test 364 12.4.2 Kendalls W 366 12.4.3 Cochrans Q 367 12.5 Kolmogorov-Smirnov-Test zur Überprüfung der Verteilungsform .. . 368 12.6 Chi-Quadrat-Einzeltest 369 12.7 Binomial-Test 373 12.8 Sequenzanalyse 375 12.9 Nichtparametrische Tests mit Hilfe des Model Viewer 376 12.9.1 U-Test nach Mann und Whitney 376 12.9.2 ?-Test nach Kruskal und Wallis 382 13 Korrelationen 385 13.1 Korrelationskoeffizient nach Pearson 387 13.2 Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman und Kendall 388 13.3 Partielle Korrelationen 389 13.4 Distanz- und Ähnlichkeitsmaße 392 13.5 Der Intraclass Correlation Coefficient (ICC) 395 13.6 Einbindung der Syntax in den dialoggesteuerten Ablauf 396 14 Regressionsanalyse 399 14.1 Einfache lineare Regression 400 14.1.1 Berechnen der Regressionsgleichung 401 14.1.2 Neue Variablen speichern 403 14.1.3 Zeichnen einer Regressionsgeraden 405 14.2 Multiple lineare Regression 408 14.3 Nichtlineare Regression 412 14.4 Binäre logistische Regression 418 14.5 Multinomiale logistische Regression 427 14.6 Ordinale Regression 438 14.7 Probitanalyse 446 14.8 Kurvenanpassung 453 14.9 Gewichtsschätzung 457 14.10 Partielle kleinste Quadrate 462 14.11 Zweistufige kleinste Quadrate 462 14.12 Kategoriale Regression 462 14.12.1 Prinzip der Kategorienquantifikationen 463 14.12.2 Zweites Beispiel: Der Untergang der Titanic 470 14.12.3 Diskretisierung von Variablen 477 15 Varianzanalysen 483 15.1 Univariate Varianzanalyse 485 15.1.1 Univariate Varianzanalyse (allgemeines lineares Modell) 486 15.1.2 Univariate Varianzanalyse nach Fisher 493 15.1.3 Univariate Varianzanalyse mit Messwiederholung 495 15.2 Kovarianzanalyse 500 15.3 Multivariate Varianzanalyse 502 15.4 Varianz-Komponenten 504 15.5 Lineare gemischte Modelle 508 15.5.1 Varianzanalyse mit festen Effekten 508 15.5.2 Kovarianzanalyse mit festen Effekten 512 15.5.3 Analyse mit festen und zufälligen Effekten 514 15.5.4 Analyse mit wiederholten Messungen 516 16 Diskriminanzanalyse 521 16.1 Beispiel aus der Medizin 521 16.2 Beispiel aus der Soziologie -530 16.3 Beispiel aus der Biologie 538 16.4 Diskriminanzanalyse mit drei Gruppen 540 17 Reliabilitätsanalyse 545 17.1 Richtig-falsch-Aufgaben 546 17.2 Stufen-Antwort-Aufgaben 553 18 Faktorenanalyse 555 18.1 Rechenschritte und Verfahrenstypen der Faktorenanalyse 555 18.2 Explorative Faktorenanalyse 556 18.2.1 Beispiel aus der Soziologie 556 18.2.2 Beispiel aus der Psychologie 564 18.3 Konfirmatorische Faktorenanalyse 574 18.3.1 Beispiel aus der Freizeitforschung 574 18.3.2 Grafische Darstellung des Rechnens mit Faktorwerten ... 582 18.3.3 Beispiel aus der Medienwissenschaft 586 18.4 Das Rotationsproblem 590 19 Clusteranalyse 593 19.1 Das Prinzip der Clusteranalyse 594 19.2 Hierarchische Clusteranalyse 598 19.2.1 Hierarchische Clusteranalyse mit zwei Variablen 598 19.2.2 Hierarchische Clusteranalyse mit mehr als zwei Variablen 603 19.2.3 Hierarchische Clusteranalyse mit vorgeschalteter Faktorenanalyse 606 19.3 Ähnlichkeits- und Distanzmaße 610 19.3.1 Intervallskalierte (metrische) Variablen 610 19.3.2 Häufigkeiten 613 19.3.3 Binäre Variablen 614 19.4 Fusionierungsmethoden 615 19.5 Clusteranalyse für hohe Fallzahlen (Clusterzentrenanalyse) 616 19.6 Die Two-Step-Clusteranalyse 622 19.6.1 Die Two-Step-Clusteranalyse per Dialogboxen der Version 17 624 19.6.2 Die Two-Step-Clusteranalyse per Syntax 628 19.6.3 Die Two-Step-Clusteranalyse per Model Viewer 645 20 Klassifikationsanalyse 659 20.1 Einführendes Beispiel aus der Geschichtswissenschaft 661 20.1.1 Erstellen einer Analysedatei 661 20.1.2 Erzeugung und Interpretation eines Baumdiagramms .... 663 20.1.3 Interpretation der Vorhersagewerte 669 20.1.4 Arbeiten mit dem Baumeditor 672 20.2 Vertiefungsbeispiel aus dem Bereich der Wirtschaftswissenschaften 676 20.2.1 Erstellen einer Analysedatei 677 20.2.2 Erzeugung und Interpretation eines Baumdiagramms .... 678 20.2.3 Erleichterung beim Erstellen der finalen Tabelle 684 20.3 Der CHAID-Algorithmus als Klassifikationsmethode 688 20.3.1 Erstellen einer Analysedatei 689 20.3.2 Erzeugung und Interpretation eines Baumdiagramms .... 690 20.3.3 Ansichten eines Baumdiagramms und Navigation durch den Baum 694 20.3.4 Analyse der finalen Segmente 699 20.4 Der Exhaustive-CHAID-Algorithmus als Klassifikationsmethode ... 703 20.4.1 Erstellen einer Analysedatei 704 20.4.2 Erzeugung eines Baumdiagramms 705 20.4.3 Betrachtung des Baummodells und der Baumtabelle 707 20.4.4 Gewinnzusammenfassung, Risiko und Klassifikation .... 710 20.4.5 Vorhergesagte Werte 712 20.4.6 Analyse der finalen Segmente 713 20.5 Der CRT-Algorithmus als Klassifikationsmethode 715 20.5.1 Der binäre Algorithmus in vergleichender Betrachtung . .. 716 20.5.2 Vertiefungsbeispiel zum CRT-Algorithmus 722 20.6 Der QUEST-Algorithmus als Klassifikationsmethode 730 20.6.1 Erstellen einer Analysedatei 731 20.6.2 Erzeugung und Interpretation eines Baumdiagramms .... 734 20.6.3 Analyse der Vorhersagewerte 737 20.6.4 Analyse der Endknoten 738 20.6.5 Dichotomisierung der Zielvariablen 740 20.6.6 Analyse einzelner Parteien 744 20.7 Die Hilfeoption des Baumeditors 749 21 Loglineare Modelle 751 21.1 Eine typische Anwendungssituation 751 21.2 Das Prinzip der loglinearen Modelle 754 21.3 Überblick über die loglinearen Modelle 756 21.4 Hierarchisches loglineares Modell 757 21.5 Allgemeines loglineares Modell 766 21.6 Logit-loglineares Modell 772 22 Überlebens- undEreignisdatenanalyse 779 22.1 Sterbetafeln 780 22.1.1 Einführende Beispiele aus der Medizin 780 22.1.2 Vertiefende Beispiele aus der Soziologie 789 22.2 Kaplan-Meier-Methode 796 22.3 Regressionsanalyse nach Cox 801 22.3.1 Beispiel aus der Medizin 801 22.3.2 Beispiel aus der Ökonomie 807 22.4 Cox-Regression mit zeitabhängigen Kovariaten 808 23 Multidimensional Skalierung 813 23.1 Das Prinzip der MDS 814 23.2 Beispiel aus dem Marketing-Bereich 819 23.3 Ähnlichkeiten aus Daten erstellen 821 23.4 Multidimensional Skalierung und Faktorenanalyse 829 24 Korrespondenzanalyse 833 24.1 Einfache Korrespondenzanalyse 834 24.1.1 Das Prinzip der einfachen Korrespondenzanalyse 835 24.1.2 Beispiel einer Produktpositionierung 845 24.1.3 Das Seriationsproblem in der Archäologie 851 24.2 Multiple Korrespondenzanalyse mit Nominalvariablen 854 24.2.1 Erstes Beispiel: Produktpositionierung im Marketingbereich 854 24.2.2 Zweites Beispiel: Visualisierung der Variablenzusammenhänge 860 24.2.3 Drittes Beispiel: Darstellung der Kategorienquantifikationen 866 24.3 Multiple Korrespondenzanalyse mit beliebigen Variablen 871 24.3.1 Erstes Beispiel: Alle Variablen numerisch 871 24.3.2 Zweites Beispiel: Numerische und nominalskalierte Variablen 877 24.4 Kanonische Korrespondenzanalyse 883 25 Conjoint-Analyse 899 25.1 Zielsetzung 899 25.2 Vorstellung eines Beispiels 901 25.3 Erstellung eines orthogonalen Designs 901 25.4 Die Ausgabe des orthogonalen Designs 906 25.5 Die Prozedur CONJOINT 909 26 Berichte und Gruppenwechsel 917 26.1 Zeilenweise Berichte 917 26.1.1 Erstellen eines einfachen Berichts 917 26.1.2 Zweistufiger Gruppenwechsel 922 26.1.3 Dreistufiger Gruppenwechsel 923 26.1.4 Berichts-Layout . 927 26.2 Spaltenweise Berichte 932 26.3 Komprimierte Berichtsausgabe 938 26.4 Übungsaufgaben 941 27 Diagramme 943 27.1 Balkendiagramm 943 27.1.1 Einfaches Balkendiagramm: Darstellung von Häufigkeiten 943 27.1.2 Einfaches Balkendiagramm: Kennwerte einer metrischen Variablen 947 27.1.3 Gruppiertes Balkendiagramm 953 27.1.4 Gestapeltes Balkendiagramm 955 27.2 Liniendjagramm 958 27.2.1 Einfaches Liniendiagramm 959 27.2.2 Mehrfaches Liniendiagramm 961 27.3 Flächendiagramm 963 27.3.1 Einfaches Flächendiagramm 963 27.3.2 Gestapeltes Flächendiagramm 965 27.4 Kreisdiagramm 966 27.5 Streudiagramm 968 27.6 Histogramm 973 27.6.1 Einfaches Histogramm 973 27.6.2 Gestapeltes Histogramm 975 27.7 Hoch-Tief-Diagramme 976 27.7.1 Einfache Hoch-Tief-Schluss-Diagramme 976 27.7.2 Einfache Bereichsbalken 979 27.7.3 Gruppierte Hoch-Tief-Schluss-Diagramme 980 27.7A Differenzliniendiagramme 980 27.8 Boxplot 981 27.8.1 Einfacher Boxplot 981 27.8.2 Gruppierter Boxplot 983 27.9 Doppelachsen 984 27.9.1 Zwei Y-Achsen mit kategorialer X-Achse 984 27.9.2 Zwei Y-Achsen mit metrischer X-Achse 987 27.10 Erstellen eines Diagramms aus einer Pivot-Tabelle 988 28 Weiterführende Literatur 991 29 Index 995 Z24244G5 ISBN 9783868940282 Versand D: 5,90 EUR PASW Statistics, Informatik.

Von Händler/Antiquariat, Versandantiquariat Ottomar Köhler Einzelunternehmen Inhaber: Ottomar Köhler, 63452 Hanau.
12., aktualisierte Aufl. geb., Ill. HC., Original-Schutzumschlag, 1004 S. : Ill., graph. Darst. ; 25 cm; sehr guter Zustand. Das Buchgewicht beträgt ca. 1800 g = 5,90 ? Versandkosten als Paket Gebundene Ausgabe 12., aktualisierte Aufl. // Die Standardeinf?hrung für SPSS (ehemals PASW) ist auf der Basis zahlreicher neuer Datensätze für die Version 18 vollständig überarbeitet und erweitert worden. Ausgehend von Problemstellungen aus der Praxis wird gezeigt, wie Sie mit SPSS arbeiten können. Die Beispiele basieren meist auf Fallstudien und sind vor allem dem sozialwissenschaftlichen, dem medizinisch-psychologischen sowie dem wirtschaftswissenschaftlichen Bereich entnommen. Der Autor beschreibt ausführlich den kompletten statistischen Inhalt der Module Base, Regression Models und Advanced Models. Erstmals behandelt wird die vor allem für Wirtschaftswissenschaftler interessante Conjoint-Analyse. Die neuen Report-Möglichkeiten sowie der neue interaktive Model Viewer der Version 18 dürften indes nicht nur für Wirtschaftswissenschaftler äußerst interessant sein. Aufgrund des wiederholten Namenwechsels im Zuge der Übernahme von SPSS durch IBM taucht im Buch noch der Begriff PASW auf.. Aus dem Inhalt: PASW im Überblick Statistische Grundbegriffe und Kennwerte Datenselektion und Datenmodifikation Kreuztabellen und Chi-Quadrat-Test Mittelwertvergleiche und nichtparametrische Tests Korrelations-, Regressions- und Varianzanalyse Diskriminanzanalyse Reliabilit?ts-, Faktoren- und Clusteranalyse Klassifikationsanalyse Loglineare Modelle Überlebens- und Ereignisdatenanalyse Conjoint-Analyse Multidimensionale Skalierung und Korrespondenzanalyse Diagramme (Verlagsinfo) // Inhaltsverzeichnis Vorwort zur zwölften Auflage 15 1 Installation 17 1.1 Systemvoraussetzungen von PASW Statistics 18 17 1.2 Installation von PASW Statistics 18 17 1.2.1 Deinstallation älterer Versionen 18 1.2.2 Installation von PASW 18 unter Windows Vista oder XP 18 1.3 Verknüpfung erstellen 24 1.3.1 Verknüpfung unter Windows Vista 24 1.3.2 Verknüpfung unter Windows XP 25 1.4 Arbeitsverzeichnis einrichten 26 1.5 "bungsdateien des Buchs downloaden 28 2 Datenaufbereitung 31 2.1 Kodierung und Kodeplan 32 2.2 Datenmatrix 34 2.3 Start von PASW 35 2.4 Daten-Editor 36 2.4.1 Definition der Variablen 36 2.4.2 Dateneingabe 50 2.5 Speichern einer Datendatei 53 2.6 Variablendeklarationen kopieren 53 2.7 Zusammenfügen von Datendateien 57 2.7.1 Fallweises Zusammenfügen 57 2.7.2 Variablenweises Zusammenfügen 62 2.8 Einlesen bereits vorhandener Daten 68 2.8.1 Einlesen von Daten mit Hilfe des PASW-Assistenten 69 2.8.2 Einlesen von Daten mit Hilfe der Syntax 71 2.9 Arbeitssitzung beenden " 73 3 PASW Statistics im Überblick 75 3.1 Auswahl einer Statistik-Prozedur 76 3.1.1 Variablen auswählen 79 3.1.2 Unterdialogboxen 80 3.2 Einstellungen für den Daten-Editor 82 3.3 Die Symbolleiste 84 3.4 Erstellen und Editieren von Grafiken 86 3.5 Der Viewer 92 3.6 Editieren von Tabellen 97 3.6.1 Der Pivot-Tabellen-Editor 98 3.6.2 Weitere Bearbeitungsmöglichkeiten 101 3.6.3 Symbole des PASW-Viewers 107 3.7 Der Syntax-Editor 108 3.8 Informationen zur Datendatei 114 3.9 Das Hilfesystem 119 3.10 Einstellungen 122 3.11 Arbeiten mit mehreren Datendateien 123 3.11.1 Kopieren und Einfügen zwischen Datendateien 125 3.11.2 Umbenennen von Daten-Sets 128 3.12 Export der Ausgabe 128 3.12.1 Statistische Ergebnisse nach Word übertragen 128 3.12.2 Statistische Ergebnisse nach Word exportieren 132 3.12.3 Diagramme nach Word übertragen 135 3.12.4 Pivot-Tabellen und Diagramme in HTML-Dokumenten verwenden 137 4 Statistische Grundbegriffe und Kennwerte 141 4.1 Voraussetzungen für die Anwendung eines statistischen Tests 141 4.1.1 Skalenniveaus 141 4.1.2 Normalverteilung 144 4.1.3 Abhängigkeit und Unabhängigkeit von Stichproben 145 4.2 Übersicht über gängige Mittelwerttests 145 4.3 Die Irrtumswahrscheinlichkeit p 146 4.4 Statistischer Wegweiser 148 4.4.1 Strukturierung, Eingabe und Überprüfung der Daten .... 148 4.4.2 Deskriptive Auswertung 149 4.4.3 Analytische Statistik 149 4.5 Statistische Kennwerte 150 4.5.1 Deskriptive Statistiken 152 4.5.2 Fälle zusammenfassen 155 4.5.3 Verhältnis-Statistiken 157 5 H?ufigkeitsausz?hlungen 161 5.1 Häufigkeitstabellen 161 5.2 Ausgabe statistischer Kennwerte 162 5.3 Median bei gehäuften Daten 167 5.4 Formate für Häufigkeitstabellen 171 5.5 Grafische Darstellung 172 6 Datenselektion 179 6.1 Auswahl von Fällen 179 6.1.1 Einteilung der Operatoren 181 6.1.2 Relationale Operatoren 181 6.1.3 Logische Operatoren 182 6.1.4 Boolesche Algebra 182 6.1.5 Funktionen 185 6.1.6 Eingabe eines Konditional-Ausdrucks 187 6.1.7 Beispiele für Datenselektionen 190 6.2 Ziehen einer Zufallsstichprobe 192 6.3 Fälle sortieren 194 6.4 Aufteilung der Fälle in Gruppen 195 Datenmodifikation 201 7.1 Berechnung von neuen Variablen 201 7.1.1 Formulierung numerischer Ausdrücke 203 7.1.2 Funktionen 205 7.1.3 Einbindung der Syntax in den dialoggesteuerten Ablauf .. 210 7.2 Erstellen von Variablen mit Hilfe des Bereichseinteilers 212 7.3 Zählen des Auftretens bestimmter Werte 218 7.4 Umkodieren von Werten 221 7.4.1 Manuelles Umkodieren 221 7.4.2 Automatisches Umkodieren 226 7.5 Bedingte Berechnung von neuen Variablen 229 7.5.1 Formulierung von Bedingungen 229 7.5.2 Bildung eines Indexes 231 7.6 Aggregieren von Daten 236 7.7 Rangtransformationen 240 7.7.1 Beispiel einer Rangtransformation 240 7.7.2 Rangtypen 242 7.8 Gewichten von Fällen 245 7.8.1 Korrektur bei nicht gegebener Repräsentativität 245 7.8.2 Analyse von gehäuften Daten 251 7.9 Beispiele für die Berechnung neuer Variablen 255 7.9.1 Erstes Beispiel: Berechnung des Benzinverbrauchs 255 7.9.2 Zweites Beispiel: Berechnung des Datums des Ostersonntags 256 Datenexploration 261 8.1 Aufdeckung von Eingabefehlern 261 8.2 Überprüfung der Verteilungsform 262 8.3 Berechnung von Kennwerten 262 8.4 Explorative Datenanalyse 262 8.4.1 Analysen ohne Gruppierungsvariablen 263 8.4.2 Analysen für Gruppen von Fällen 270 Kreuztabellen 275 9.1 Erstellen von Kreuztabellen 275 9.2 Grafische Veranschaulichung von Kreuztabellen 289 9.3 Statistiken für Kreuztabellen 291 9.3.1 Chi-Quadrat-Test 292 9.3.2 Korrelationsma?e 295 9.3.3 Assoziationsmaße für nominalskalierte Variablen 298 9.3.4 Assoziationsmaße für ordinalskalierte Variablen 303 9.3.5 Weitere Assoziationsmaße 304 10 Analyse von Mehrfachantworten 311 10.1 Dichotome Methode 311 10.1.1 Definition von Sets 312 10.1.2 Häufigkeitstabellen für dichotome Setvariablen 313 10.1.3 Kreuztabellen mit dichotomen Setvariablen 315 10.2 Erstellen von Ranking-Listen 319 10.3 Kategoriale Methode 323 10.3.1 Definition von Sets 325 10.3.2 Häufigkeitstabellen für kategoriale Setvariablen 325 10.3.3 Kreuztabellen mit kategorialen Setvariablen 326 10.4 Dichotome und kategoriale Methode im Vergleich 328 11 Mittelwertvergleiche 331 11.1 Vergleich von zwei unabhängigen Stichproben 332 11.2 Vergleich von zwei abhängigen Stichproben 334 11.3 Vergleich von mehr als zwei unabhängigen Stichproben 336 11.3.1 Zerlegen in Trendkomponenten 339 11.3.2 A-priori-Kontraste 339 11.3.3 A-posteriori-Tests 340 11.3.4 Weitere Optionen 341 11.4 Vergleich von mehr als zwei abhängigen Stichproben 341 11.5 Einstichproben-t-Test 343 11.6 Einbindung der Syntax in den dialoggesteuerten Ablauf 344 12 Nichtparametrische Tests 347 12.1 Vergleich von zwei unabhängigen Stichproben 348 12.1.1 U-Test nach Mann und Whitney 348 12.1.2 Moses-Test 351 12.1.3 Kolmogorov-Smirnov-Test 352 12.1.4 Wald-Wolfowitz-Test 353 12.2 Vergleich von zwei abhängigen Stichproben 354 12.2.1 Wilcoxon-Test 354 12.2.2 Vorzeichen-Test 358 12.2.3 Chi-Quadrat-Test nach McNemar 360 12.3 Vergleich von mehr als zwei unabhängigen Stichproben 361 12.3.1 ?-Test nach Kruskal und Wallis 361 12.3.2 Median-Test 363 12.4 Vergleich von mehr als zwei abhängigen Stichproben 364 12.4.1 Friedman-Test 364 12.4.2 Kendalls W 366 12.4.3 Cochrans Q 367 12.5 Kolmogorov-Smirnov-Test zur Überprüfung der Verteilungsform .. . 368 12.6 Chi-Quadrat-Einzeltest 369 12.7 Binomial-Test 373 12.8 Sequenzanalyse 375 12.9 Nichtparametrische Tests mit Hilfe des Model Viewer 376 12.9.1 U-Test nach Mann und Whitney 376 12.9.2 ?-Test nach Kruskal und Wallis 382 13 Korrelationen 385 13.1 Korrelationskoeffizient nach Pearson 387 13.2 Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman und Kendall 388 13.3 Partielle Korrelationen 389 13.4 Distanz- und Ähnlichkeitsmaße 392 13.5 Der Intraclass Correlation Coefficient (ICC) 395 13.6 Einbindung der Syntax in den dialoggesteuerten Ablauf 396 14 Regressionsanalyse 399 14.1 Einfache lineare Regression 400 14.1.1 Berechnen der Regressionsgleichung 401 14.1.2 Neue Variablen speichern 403 14.1.3 Zeichnen einer Regressionsgeraden 405 14.2 Multiple lineare Regression 408 14.3 Nichtlineare Regression 412 14.4 Binäre logistische Regression 418 14.5 Multinomiale logistische Regression 427 14.6 Ordinale Regression 438 14.7 Probitanalyse 446 14.8 Kurvenanpassung 453 14.9 Gewichtsschätzung 457 14.10 Partielle kleinste Quadrate 462 14.11 Zweistufige kleinste Quadrate 462 14.12 Kategoriale Regression 462 14.12.1 Prinzip der Kategorienquantifikationen 463 14.12.2 Zweites Beispiel: Der Untergang der Titanic 470 14.12.3 Diskretisierung von Variablen 477 15 Varianzanalysen 483 15.1 Univariate Varianzanalyse 485 15.1.1 Univariate Varianzanalyse (allgemeines lineares Modell) 486 15.1.2 Univariate Varianzanalyse nach Fisher 493 15.1.3 Univariate Varianzanalyse mit Messwiederholung 495 15.2 Kovarianzanalyse 500 15.3 Multivariate Varianzanalyse 502 15.4 Varianz-Komponenten 504 15.5 Lineare gemischte Modelle 508 15.5.1 Varianzanalyse mit festen Effekten 508 15.5.2 Kovarianzanalyse mit festen Effekten 512 15.5.3 Analyse mit festen und zufälligen Effekten 514 15.5.4 Analyse mit wiederholten Messungen 516 16 Diskriminanzanalyse 521 16.1 Beispiel aus der Medizin 521 16.2 Beispiel aus der Soziologie -530 16.3 Beispiel aus der Biologie 538 16.4 Diskriminanzanalyse mit drei Gruppen 540 17 Reliabilit?tsanalyse 545 17.1 Richtig-falsch-Aufgaben 546 17.2 Stufen-Antwort-Aufgaben 553 18 Faktorenanalyse 555 18.1 Rechenschritte und Verfahrenstypen der Faktorenanalyse 555 18.2 Explorative Faktorenanalyse 556 18.2.1 Beispiel aus der Soziologie 556 18.2.2 Beispiel aus der Psychologie 564 18.3 Konfirmatorische Faktorenanalyse 574 18.3.1 Beispiel aus der Freizeitforschung 574 18.3.2 Grafische Darstellung des Rechnens mit Faktorwerten ... 582 18.3.3 Beispiel aus der Medienwissenschaft 586 18.4 Das Rotationsproblem 590 19 Clusteranalyse 593 19.1 Das Prinzip der Clusteranalyse 594 19.2 Hierarchische Clusteranalyse 598 19.2.1 Hierarchische Clusteranalyse mit zwei Variablen 598 19.2.2 Hierarchische Clusteranalyse mit mehr als zwei Variablen 603 19.2.3 Hierarchische Clusteranalyse mit vorgeschalteter Faktorenanalyse 606 19.3 "hnlichkeits- und Distanzmaße 610 19.3.1 Intervallskalierte (metrische) Variablen 610 19.3.2 Häufigkeiten 613 19.3.3 Binäre Variablen 614 19.4 Fusionierungsmethoden 615 19.5 Clusteranalyse für hohe Fallzahlen (Clusterzentrenanalyse) 616 19.6 Die Two-Step-Clusteranalyse 622 19.6.1 Die Two-Step-Clusteranalyse per Dialogboxen der Version 17 624 19.6.2 Die Two-Step-Clusteranalyse per Syntax 628 19.6.3 Die Two-Step-Clusteranalyse per Model Viewer 645 20 Klassifikationsanalyse 659 20.1 Einführendes Beispiel aus der Geschichtswissenschaft 661 20.1.1 Erstellen einer Analysedatei 661 20.1.2 Erzeugung und Interpretation eines Baumdiagramms .... 663 20.1.3 Interpretation der Vorhersagewerte 669 20.1.4 Arbeiten mit dem Baumeditor 672 20.2 Vertiefungsbeispiel aus dem Bereich der Wirtschaftswissenschaften 676 20.2.1 Erstellen einer Analysedatei 677 20.2.2 Erzeugung und Interpretation eines Baumdiagramms .... 678 20.2.3 Erleichterung beim Erstellen der finalen Tabelle 684 20.3 Der CHAID-Algorithmus als Klassifikationsmethode 688 20.3.1 Erstellen einer Analysedatei 689 20.3.2 Erzeugung und Interpretation eines Baumdiagramms .... 690 20.3.3 Ansichten eines Baumdiagramms und Navigation durch den Baum 694 20.3.4 Analyse der finalen Segmente 699 20.4 Der Exhaustive-CHAID-Algorithmus als Klassifikationsmethode ... 703 20.4.1 Erstellen einer Analysedatei 704 20.4.2 Erzeugung eines Baumdiagramms 705 20.4.3 Betrachtung des Baummodells und der Baumtabelle 707 20.4.4 Gewinnzusammenfassung, Risiko und Klassifikation .... 710 20.4.5 Vorhergesagte Werte 712 20.4.6 Analyse der finalen Segmente 713 20.5 Der CRT-Algorithmus als Klassifikationsmethode 715 20.5.1 Der binäre Algorithmus in vergleichender Betrachtung . .. 716 20.5.2 Vertiefungsbeispiel zum CRT-Algorithmus 722 20.6 Der QUEST-Algorithmus als Klassifikationsmethode 730 20.6.1 Erstellen einer Analysedatei 731 20.6.2 Erzeugung und Interpretation eines Baumdiagramms .... 734 20.6.3 Analyse der Vorhersagewerte 737 20.6.4 Analyse der Endknoten 738 20.6.5 Dichotomisierung der Zielvariablen 740 20.6.6 Analyse einzelner Parteien 744 20.7 Die Hilfeoption des Baumeditors 749 21 Loglineare Modelle 751 21.1 Eine typische Anwendungssituation 751 21.2 Das Prinzip der loglinearen Modelle 754 21.3 Überblick über die loglinearen Modelle 756 21.4 Hierarchisches loglineares Modell 757 21.5 Allgemeines loglineares Modell 766 21.6 Logit-loglineares Modell 772 22 Überlebens- undEreignisdatenanalyse 779 22.1 Sterbetafeln 780 22.1.1 Einführende Beispiele aus der Medizin 780 22.1.2 Vertiefende Beispiele aus der Soziologie 789 22.2 Kaplan-Meier-Methode 796 22.3 Regressionsanalyse nach Cox 801 22.3.1 Beispiel aus der Medizin 801 22.3.2 Beispiel aus der Ökonomie 807 22.4 Cox-Regression mit zeitabhängigen Kovariaten 808 23 Multidimensional Skalierung 813 23.1 Das Prinzip der MDS 814 23.2 Beispiel aus dem Marketing-Bereich 819 23.3 Ähnlichkeiten aus Daten erstellen 821 23.4 Multidimensional Skalierung und Faktorenanalyse 829 24 Korrespondenzanalyse 833 24.1 Einfache Korrespondenzanalyse 834 24.1.1 Das Prinzip der einfachen Korrespondenzanalyse 835 24.1.2 Beispiel einer Produktpositionierung 845 24.1.3 Das Seriationsproblem in der Archäologie 851 24.2 Multiple Korrespondenzanalyse mit Nominalvariablen 854 24.2.1 Erstes Beispiel: Produktpositionierung im Marketingbereich 854 24.2.2 Zweites Beispiel: Visualisierung der Variablenzusammenh?nge 860 24.2.3 Drittes Beispiel: Darstellung der Kategorienquantifikationen 866 24.3 Multiple Korrespondenzanalyse mit beliebigen Variablen 871 24.3.1 Erstes Beispiel: Alle Variablen numerisch 871 24.3.2 Zweites Beispiel: Numerische und nominalskalierte Variablen 877 24.4 Kanonische Korrespondenzanalyse 883 25 Conjoint-Analyse 899 25.1 Zielsetzung 899 25.2 Vorstellung eines Beispiels 901 25.3 Erstellung eines orthogonalen Designs 901 25.4 Die Ausgabe des orthogonalen Designs 906 25.5 Die Prozedur CONJOINT 909 26 Berichte und Gruppenwechsel 917 26.1 Zeilenweise Berichte 917 26.1.1 Erstellen eines einfachen Berichts 917 26.1.2 Zweistufiger Gruppenwechsel 922 26.1.3 Dreistufiger Gruppenwechsel 923 26.1.4 Berichts-Layout . 927 26.2 Spaltenweise Berichte 932 26.3 Komprimierte Berichtsausgabe 938 26.4 Übungsaufgaben 941 27 Diagramme 943 27.1 Balkendiagramm 943 27.1.1 Einfaches Balkendiagramm: Darstellung von Häufigkeiten 943 27.1.2 Einfaches Balkendiagramm: Kennwerte einer metrischen Variablen 947 27.1.3 Gruppiertes Balkendiagramm 953 27.1.4 Gestapeltes Balkendiagramm 955 27.2 Liniendjagramm 958 27.2.1 Einfaches Liniendiagramm 959 27.2.2 Mehrfaches Liniendiagramm 961 27.3 Flächendiagramm 963 27.3.1 Einfaches Flächendiagramm 963 27.3.2 Gestapeltes Flächendiagramm 965 27.4 Kreisdiagramm 966 27.5 Streudiagramm 968 27.6 Histogramm 973 27.6.1 Einfaches Histogramm 973 27.6.2 Gestapeltes Histogramm 975 27.7 Hoch-Tief-Diagramme 976 27.7.1 Einfache Hoch-Tief-Schluss-Diagramme 976 27.7.2 Einfache Bereichsbalken 979 27.7.3 Gruppierte Hoch-Tief-Schluss-Diagramme 980 27.7A Differenzliniendiagramme 980 27.8 Boxplot 981 27.8.1 Einfacher Boxplot 981 27.8.2 Gruppierter Boxplot 983 27.9 Doppelachsen 984 27.9.1 Zwei Y-Achsen mit kategorialer X-Achse 984 27.9.2 Zwei Y-Achsen mit metrischer X-Achse 987 27.10 Erstellen eines Diagramms aus einer Pivot-Tabelle 988 28 Weiterführende Literatur 991 29 Index 995 Z24244G5 ISBN 9783868940282 PASW Statistics, Informatik, gebraucht; gut.

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Die Standardeinführung für SPSS ist auf der Basis zahlreicher neuer Datensätze für die Version 16 vollständig überarbeitet und erweitert worden. Ausgehend von Problemstellungen aus der Praxis wird gezeigt, wie Sie mit SPSS arbeiten können. Die Beispiele basieren meist auf Fallstudien und sind vor allem dem sozialwissenschaftlichen und dem psychologisch-medizinischen Bereich entnommen.Der Autor beschreibt ausführlich den kompletten statistischen Inhalt der Module Base, Regression Models und Advanced Models.In der 11. Auflage des Werks nimmt erstmals auch die Korrespondenzanalyse einen breiten Raum ein, ein Verfahren, das immer häufiger eingesetzt wird und Zusammenhänge von Variablen optisch als Punkte eines geometrischen Raums aufbereitet. ..Aus dem Inhalt: Handhabung von SPSS und statistische Kennwerte Datenselektion und Datenmodifikation Kreuztabellen und Chi-Quadrat-Test Mittelwertvergleiche und nichtparametrische Tests Korrelations- und Regressionsanalyse Varianzanalyse Diskriminanzanalyse Reliabilitäts-, Faktoren- und Clusteranalyse Klassifikationsanalyse Loglineare Modelle Überlebens- und Ereignisdatenanalyse Diagramme Multidimensionale Skalierung und Korrespondenzanalyse Die "Einführung in die moderne Datenanalyse" hat sich zu dem Standardlehrwerk für SPSS-Anwender entwickelt und bereits weit über 50.000 Leser in SPSS eingeführt. Praxisorientiert werden anhand zahlreicher interessanter Beispieldatensätze univariate, bivariate und multivariate Verfahren vermittelt. Die Fallstudien sind dem sozialwissenschaftlichen, dem psychologischen, dem wirtschaftswissenschaftlichen sowie dem medizinischen Bereich entnommen.Die elfte Auflage beschreibt die neue Version 16 und ist vollständig überarbeitet worden (Die in dieser Auflage beschriebenen Bugs in der Version SPSS 16.0.1 sind in Version SPSS 16.0.2 beseitigt worden. Aktuelle Patches finden Sie auf der Supportseite von SPSS). Umfangreiche Erweiterungen im multivariaten Bereich und interessante neue Datensätze und Beispiele zeichnen diese Neuauflage aus. Neu in dieser Auflage ist das Kapitel Korrespondenzanalyse, ein Verfahren, das Zusammenhänge von Variablen optisch als Punkte eines geometrischen Raumes aufbereitet.Aus dem Inhalt: Handhabung von SPSS und statistische Kennwerte Datenselektion und Datenmodifikation Kreuztabellen und Chi-Quadrat-Test Mittelwertvergleiche und nichtparametrische Tests Korrelations- und Regressionsanalyse Varianzanalyse Diskriminanzanalyse Reliabilitäts-, Faktoren- und Clusteranalyse Klassifikationsanalyse Loglineare Modelle Überlebens- und Ereignisdatenanalyse Diagramme Multidimensionale Skalierung und Korrespondenzanalyse Prof. Dr. phil. habil. Achim Bühl lehrt empirische Sozialforschung und Statistik, Technik- und Mediensoziologie an der Technischen Fachhochschule Berlin, University of Applied Sciences. Er forscht zur Zeit schwerpunktmäßig zum Thema "Migration und Integration".Companion Websites zum Buch unter www.pearson-studium.de Auf der Companion-Website stehen Ihnen alle Beispieldaten kostenlos zurVerfügung, so dass Sie anwendungsorientiert alle Schritte des Buches nachvollziehen, Daten variieren, selbst experimentieren und durch praktisches Arbeiten lernen können.Kurztext:

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Die Standardeinführung für SPSS ist auf der Basis zahlreicher neuer Datensätze für die Version 16 vollständig überarbeitet und erweitert worden. Ausgehend von Problemstellungen aus der Praxis wird gezeigt, wie Sie mit SPSS arbeiten können. Die Beispiele basieren meist auf Fallstudien und sind vor allem dem sozialwissenschaftlichen und dem psychologisch-medizinischen Bereich entnommen. Der Autor beschreibt ausführlich den kompletten statistischen Inhalt der Module Base, Regression Models und Advanced Models. In der 11. Auflage des Werks nimmt erstmals auch die Korrespondenzanalyse einen breiten Raum ein; ein Verfahren, das immer häufiger eingesetzt wird und Zusammenhänge von Variablen optisch als Punkte eines geometrischen Raums aufbereitet. . . Aus dem Inhalt: Handhabung von SPSS und statistische Kennwerte Datenselektion und Datenmodifikation Kreuztabellen und Chi-Quadrat-Test Mittelwertvergleiche und nichtparametrische Tests Korrelations- und Regressionsanalyse Varianzanalyse Diskriminanzanalyse Reliabilitäts-, Faktoren- und Clusteranalyse Klassifikationsanalyse Loglineare Modelle Überlebens- und Ereignisdatenanalyse Diagramme Multidimensionale Skalierung und Korrespondenzanalyse von Bühl, Achim, Gut.

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Die Standardeinführung für SPSS (ehemals PASW) ist auf der Basis zahlreicher neuer Datensätze für die Version 18 vollständig überarbeitet und erweitert worden. Ausgehend von Problemstellungen aus der Praxis wird gezeigt, wie Sie mit SPSS arbeiten können. Die Beispiele basieren meist auf Fallstudien und sind vor allem dem sozialwissenschaftlichen, dem medizinisch-psychologischen sowie dem wirtschaftswissenschaftlichen Bereich entnommen. Der Autor beschreibt ausführlich den kompletten statistischen Inhalt der Module Base, Regression Models und Advanced Models. Erstmals behandelt wird die vor allem für Wirtschaftswissenschaftler interessante Conjoint-Analyse. Die neuen Report-Möglichkeiten sowie der neue interaktive Model Viewer der Version 18 dürften indes nicht nur für Wirtschaftswissenschaftler äußerst interessant sein. Aufgrund des wiederholten Namenwechsels im Zuge der Übernahme von SPSS durch IBM taucht im Buch noch der Begriff PASW auf. . Aus dem Inhalt: PASW im Überblick Statistische Grundbegriffe und Kennwerte Datenselektion und Datenmodifikation Kreuztabellen und Chi-Quadrat-Test Mittelwertvergleiche und nichtparametrische Tests Korrelations-, Regressions- und Varianzanalyse Diskriminanzanalyse Reliabilitäts-, Faktoren- und Clusteranalyse Klassifikationsanalyse Loglineare Modelle Überlebens- und Ereignisdatenanalyse Conjoint-Analyse Multidimensionale Skalierung und Korrespondenzanalyse Diagramme von Bühl, Achim, Gut.

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Verlag: Addison-Wesley Verlag, Ausgabe von 2008-06-01, Einband: Gebundene Ausgabe, Seiten: 896, das Buch ist in gutem Zustand. Altersgemäße kleinere Mängel sind nicht immer extra aufgeführt.

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Petra Gros, [3076014].
888 S. 25 cm Hardcoverehemaliges Bibliotheks-Exemplar sauberer und ordentlicher Zustand.

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