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Vorbestellen	Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a	Standorte: NN.MNS Hatz / College 6a - Naturwissenschaften	Status: Verfügbar	Frist:	Vorbestellungen: 0
Vorbestellen	Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a	Standorte: NN.MNS Hatz / College 6a - Naturwissenschaften	Status: Entliehen	Frist: 25.11.2024	Vorbestellungen: 0

Die neuste Auflage des Lehr- und Übungsbuches Statistik mit SPSS von Reinhold Hatzinger und Herbert Nagel ist mit seinen Inhalten auf die neuste SPSS Version abgestimmt. Auf praxisorientierte Weise werden Datentypen und die dazugehörigen Fragestellungen sowie typische Methoden der Datenbeschreibung und Auswertung in SPSS dargestellt. Für das Selbststudium können die Übungsdaten aus dem Buch von der begleitenden Website auf www.pearson-studium.de heruntergeladen werden.

Das vorliegende Buch beginnt mit einer SPSS-Kompaktbeschreibung und einer Einführung in grundlegende statistische Verfahren. Ausgehend von Datentypen und dazugehörigen Fragestellungen wird die Umsetzung in SPSS gezeigt und praxisorientiert werden deskriptive und analytische Methoden integriert dargestellt. An insgesamt 32 klar strukturierten und realen Fallbeispielen werden typische Methoden der Datenbeschreibung sowie die Auswertung methodisch besprochen und in SPSS demonstriert.

Die Neuauflage ist grundlegend überarbeitet und auf die aktuelle SPSS-Version abge-stimmt. Sie enthält neue Abschnitte zur multinomialen logistischen und zur ordinalen Regression. Ein komplett neues Kapitel über loglineare Modelle erweitert die vorge-stellten Methoden zur multivariaten Datenanalyse. (Verlagainformation)

 

 

Aus dem Inhalt:

Fragestellungen und Methoden 13 / Vorwort 16 / Vorwort zur zweiten Auflage 18 // Kapitel 1 Einführung 19 / 1.1 Konzeption des Buchs 20 / 1.2 Aufbau des Buchs 21 / 1.3 Programmversionen von SPSS 22 / 1.4 Wie kann dieses Buch verwendet werden? 22 / 1.5 Typografische und andere Konventionen in diesem Buch 23 // Kapitel 2 Statistische Grundbegriffe 25 / 2.1 Einige Beispiele 26 / 2.2 Grundlegende Konzepte 31 / 2.3 Messung und Typen von Daten 33 / 2.4 Arten von Fragestellungen und Variablen 37 / 2.5 Zusammenfassung der Konzepte 40 / 2.6 Übungen 41 // Kapitel 3 Überblick über die Bedienung von SPSS 43 / 3.1 Einleitung 44 / 3.2 Fragebogen und Kodierung 45 / 3.3 Definieren von Variablen und Zuordnen von beschreibenden Namen 48 / 3.4 Erfassen bzw. Eingabe der kodierten Daten, Datenkontrolle 55 / 3.5 Transformieren der Daten bzw. Erzeugen von neuen Variablen 59 / 3.6 Auswählen von Fällen 67 / 3.7 Gewichten von Daten 70 / 3.8 Analysieren von Daten 70 / 3.9 Bearbeitung und Verwenden des Outputs 75 / 3.10 Einlesen externer Daten 86 / 3.11 Verwenden der Programmsprache (SYNTAX) 89 / 3.12 Hilfe zu einzelnen Prozeduren, Tutorials und Links 93 / 3.13 Zusammenfassung der Konzepte 95 / 3.14 Übungen 96 // Teil I Kategoriale Daten 97 / Kapitel 4 Eine kategoriale Variable 99 / 4.1 Einleitung 100 / 4.2 Kommen alle Kategorien gleich häufig vor? 104 / 4.3 Entsprechen Häufigkeiten bestimmten Vorgaben? 118 / 4.4 Hat ein Prozentsatz (Anteil) einen bestimmten Wert? 129 / 4.5 In welchem Bereich kann man einen Prozentsatz (Anteil) erwarten? 137 / 4.6 Zusammenfassung der Konzepte 143 / 4.7 Übungen 144 / 4.8 Anhang: Die Chi-Quadrat-Verteilung oder wie entsteht ein p-Wert? 145 // Kapitel 5 Mehrere kategoriale Variablen 149 / 5.1 Beschreibung mehrerer kategorialer Variablen 150 / 5.2 Ist die Verteilung von Häufigkeiten in verschiedenen Gruppen gleich? 157 / 5.3 Unterscheiden sich Anteile in zwei oder mehreren Gruppen? 161 / 5.4 Sind zwei kategoriale Variablen unabhängig? 167 / 5.5 Unterscheidet sich das Risiko in zwei Gruppen? 173 / 5.6 Wie kann man Veränderungen von Anteilen testen? 177 / 5.7 Zusammenfassung der Konzepte 182 / 5.8 Übungen 183 // Teil II Metrische Daten i87 / Kapitel 6 Eine metrische Variable 189 / 6.1 Wie kann man die Verteilung einer metrischen Variablen beschreiben? 190 / 6.2 In welchem Bereich kann man den Mittelwert in einer Grundgesamtheit erwarten? 207 / 6.3 Ist ein Mittelwert in der Grundgesamtheit anders als eine bestimmte Vorgabe? 210 / 6.4 Folgt eine metrische Variable einer bestimmten Verteilung? 212 / 6.5 Zusammenfassung der Konzepte 221 / 6.6 Anhang: Stem-and-Leaf-Plot 222 / 6.7 Übungen 223 // Kapitel 7 Mehrere metrische Variablen 225 / 7.1 Wie stark ist der Zusammenhang zwischen zwei metrischen Variablen? 226 / 7.2 Welche Form hat der Zusammenhang zwischen zwei Variablen? 232 / 7.3 Lässt sich der Wert einer Variablen anhand des Werts einer zweiten vorhersagen? 237 / 7.4 Kann der Zusammenhang einer mit mehreren Variablen beschrieben werden? 240 / 7.5 Unterscheiden sich Mittelwerte zu zwei oder mehreren Zeitpunkten? 255 / 7.6 Zusammenfassung der Konzepte 259 / 7.7 Übungen 259 // Teil III Kategoriale und metrische Daten 263 / Kapitel 8 Metrische und kategoriale Variablen 265 / 8.1 Unterscheiden sich die Mittelwerte in zwei Gruppen? 266 / 8.2 Unterscheidet sich die Lage einer Variablen zwischen zwei Gruppen? 271 / 8.3 Unterscheiden sich die Mittelwerte mehrerer Gruppen? 276 / 8.4 Unterscheidet sich die Lage einer Variablen zwischen mehreren Gruppen? 281 / 8.5 Wie wirken zwei kategoriale Variablen kombiniert auf Mittelwerte? 284 / 8.6 Hängen Chancen von einer oder mehreren Variablen ab? 291 / 8.7 Unterscheiden sich Chancen zwischen zwei oder mehreren Gruppen? 298 / 8.8 Kann eine kategoriale Variable durch andere Variablen erklärt werden? 301 / 8.9 Kann eine ordinale Variable durch andere Variablen erklärt werden? 309 / 8.10 Zusammenfassung der Konzepte 314 / 8.11 Übungen 315 // Teil IV Multivariate Daten 317 / Kapitel 9 Dimensionsreduktion 319 / 9.1 Kann man die Komplexität multidimensionaler Daten reduzieren? 320 / 9.2 Weiterverwenden der Ergebnisse einer Hauptkomponentenanalyse 340 / 9.3 Zusammenfassung der Konzepte 344 / 9.4 Übungen 344 / 9.5 Anhang: Extraktion der Hauptkomponenten für zwei Variablen 345 // Kapitel 10 Gruppierung von Beobachtungen 349 / 10.1 Wie entdeckt man Gruppen ähnlicher Beobachtungen? 350 / 10.2 Wie findet man Cluster in den Variablen? 358 / 10.3 Wie können kategoriale Variablen in eine Clusteranalyse einbezogen werden? 360 / 10.4 Zusammenfassung der Konzepte 367 / 10.5 Übungen 368 // Kapitel 11 Mehrdimensionale kategoriale Daten 371 / 11.1 Modelle fiir Kreuztabellen 372 / 11.2 Welche Modelle beschreiben die Eintragungen einer Kreuztabelle gut? 378 / 11.3 Höherdimensionale loglineare Modelle 389 / 11.4 Weitere Beispiele 395 / 11.5 Zusammenfassung der Konzepte 400 / 11.6 Übungen 401 // Literaturverzeichnis 403 / Index 405