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(Verlagstext)

Reale Sachverhalte statistisch zu erschließen und zu analysieren ist eine hohe Kunst. Das Programmpaket SPSS ist dafür ein mächtiges Werkzeug. In diesem Buch lernen Sie anhand zahlreicher Beispiele, welche statistischen Verfahren es überhaupt gibt und wann welches Verfahren angemessen ist. Gleich im Anschluss erfahren Sie, wie diese Verfahren in SPSS implementiert sind und wie Sie sie in Ihrem Fachgebiet nutzen können. So finden Sie Zusammenhänge in Ihren Daten, die statistisch signifikant sind.

 

Über den Autor

Jürgen Faik studierte Volkswirtschaftslehre und Soziologie in Frankfurt und promovierte ebenda. Er war Lehrbeauftragter an der Universität Lüneburg und der Hochschule Darmstadt. Zurzeit lehrt er als Privatdozent an der Universität Vechta. Er ist Autor des "Wiley-Schnellkurs Volkswirtschaftslehre", des "Wiley-Schnellkurs Wirtschaftsmathematik" und des Lehrbuchs "Statistik für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler".

 

 

 

Aus dem Inhalt:

Über den Autor 9/ Einführung 23/ Teil 1: Grundlagen der statistischen Datenverarbeitung/ und von SPSS 29/ Kapitel 1: Vorbemerkungen zu SPSS 31/ Kapitel 2: Daten als Mütter statistischer Analysen 43/ Kapitel 3: Hier wächst zusammen, was zusammengehört:/ Datendateien zusammenbringen 77/ Kapitel 4: Datendateien in Form bringen 89/ Kapitel 5: Was Sie an Syntax reinstecken, bekommen Sie an Output raus 135/ Teil II Deskriptive SPSS-Statistiken 211/ Kapitel 6: Von der Schönheit des Anhäufens: Eindimensionale/ Häufigkeitsverteilungen 213/ Kapitel 7: Viele Wege führen nach Rom: Eindimensionale/ deskriptive Statistiken 233/ Teil III Deskriptive und induktive SPSS-Statistiken/ gemischt 265/ Kapitel 8: Was alles mehr oder weniger miteinander zusammenhängt:/ Mehrdimensionale Häufigkeitsverteilungen 267/ Kapitel 9: Über Abhängigkeiten: Simple Regressionen 315/ Kapitel 10: Komplexere Regressionen 387/ Kapitel 11: Vom Gruppieren und Zusammenfassen von Daten:/ Diskriminanz-, Cluster- und Faktorenanalyse 397/ Kapitel 12: Zeit spielt eine Rolle - und überhaupt: überleben erwünscht! 433/ / Teil IV Induktive SPSS-Statistiken 455/ Kapitel 13: Tests 1: Welcher Mittelwert ist am größten? 457/ Kapitel 14: Tests II: Glockenkurve - oder was? 491/ Kapitel 15: Tests III: Was hängt mit wem zusammen? 507/ / Teil V SPSS-Syntax für Fortgeschrittene 515/ Kapitel 16: Koppelung mit Rund Python 517/ Kapitel 17: Schleifen zum schnelleren Programmieren 527/ Kapitel 18: Auch Makros machen das Leben leichter 541/ Kapitel 19: Beispielhafte Syntaxprogramme 553/ // 12 Auf einen Blick/ / Teil VI Top-10-Teil 569/ Kapitel 20: Die 10 wichtigsten SPSS-Befehle 571/ Kapitel 21: Die 10 wichtigsten SPSS-Tipps 575/ Abbildungsverzeichnis 579/ Stichwortverzeichnis 599 ///

 

Über den Autor 9/ Einführung 23/ / TEIL I/ GRUNDLAGEN DER STATISTISCHEN DATENVERARBEITUNG UND VON SPSS 29/ Kapitel 1/ Vorbemerkungen zu SPSS 31/ Bedeutung von Statistik 31/ Bedeutung von Statistikprogrammen 32/ Tabellenkalkulationsprogramme als Alternative 32/ Verschiedene Statistikprogramme 33/ STATA 33/ R 34/ SAS 34/ EVIEWS, RATS, LIMDEP 34/ Zur Relevanz von SPSS 34/ Start von SPSS 35/ Der Eingangsbildschirm 36/ Die SPSS-Datenansicht 37/ Was Sie so alles in SPSS öffnen können 39/ / Kapitel 2/ Daten als Mütter statistischer Analysen 43/ Bedeutung von Daten und Informationen 43/ vorgehen statistischer Untersuchungen 43/ Regeln im Umgang mit Daten in SPSS 44/ Datenskalierungen 45/ SPSS-Variablentypen 48/ Zum Nutzen quantitativer Ausdrücke in SPSS 50/ Umformung in Zahlenwerte 51/ Zum Problem fehlender Werte 51/ Einlesen von (massenstatistischen) Daten in SPSS 53/ Manuelle Dateneingabe 53/ Vorhandene Datendateien 57/ Einlesen von TXT-Files 57/ Trennzeichen in TXT-Files 57/ Keine Trennzeichen in ASCII-Files 66/ Einlesen von EXCEL·, STATA- und SAS-Daten 71/ / Kapitel 3/ Hier wächst zusammen, was zusammengehört: Datendateien zusammenbringen 77/ Fälle zusammenbringen 77/ Variablen zusammenbringen 81/ / Kapitel 4/ Datendateien in Form bringen 89/ Daten aggregieren 89/ Aggregation mit Breakvariable 89/ Aggregation ohne Breakvarlable 95/ Daten {um-)formatieren 96/ Variableneditor 96/ Zulässige Variablennamen 100/ Variablentyp 103/ Variablenbreite und Dezimalstellen 106/ Weitere Einstellungen 107/ Variablen umcodieren 11 0/ Umcodieren in derselben Variablen 110/ Umcodieren in einer neuen Variablen 112/ Neue Variable berechnen 118/ Daten bearbeiten 120/ Fälle gewichten 120/ Fälle filtern 123/ Dappelte Fälle ermitteln 131/ / Kapitel 5/ Was Sie an Syntax reinstecken, bekommen Sie an Output raus 135/ Syntaxfiles 135/ Vorteile von SPSS-Syntaxfiles 136/ Erforderliche Fähigkeiten und »Fallstricke« im Zusammenhang von SPSS-Syntaxprogrammen 139/ Zum Aufbau von SPSS-Syntaxprogrammen 143/ Ein Beispiel 143/ Kommentare 146/ Zugänge zur SPSS-Syntax 150/ Zugang über Syntaxeditor 151/ Zugang über Dialogboxen 152/ Zugang über Copy-and-Paste 152/ Zugang über ein bestehendes Syntaxfile 152/ Zugang über ein Journalfile 153/ »SPSS-Grammatik« 154/ Syntax-Kleinigkeiten mit großen Wirkungen 154/ Weitere Syntax-Besonderheiten 156/ SPSS-»Grundbefehle« 157/ GET-FILE-Befehl 157/ SAVE-OUTFILE-Befehl 159/ FLIP-Befehl 159/ MATCH-FILES-Befehl 161/ ADD-FILES-Befehl 162/ RECODE-, COMPUTE- und IF-Befehl 163/ VARIABLE-LABELS· und VALUE-LABELS-Befehl 165/ SELECT-IF-, FILTER-BY- und SPLIT-FILE-Befehl 166/ AGGREGATE-Befehl 170/ Weitere Grundbefehle 172/ Ein kleines SPSS-Beispiel-Syntaxprogramm 179/ RENAME-, ERASE-Befehl und ADDVARIABLES-Modus 179/ Genutzte Rohdatendateien und ihre Zusammenführung 181/ Aggregationen , 182/ Das Beispiel-Syntaxprogramm in Gänze 183/ Auswertungsergebnisse 187/ Ausführen eines SPSS-Syntaxprogramms 191/ Outputfiles 193/ Viewer-Einstellungen 194/ Navigationsbereich 196/ Inhaltsbereich 200/ Warnungen 200/ Fehlermeldungen 201/ Pivottabellen 202/ Diagramme 204/ Speichern des Viewer-lnhaltsbereichs 206/ / TEIL II/ DESKRIPTIVE SPSS-STATISTIKEN 211/ Kapitel 6/ Von der Schönheit des Anhäufens: Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen 213/ Zum Häufigkeitsbegriff 213/ Häufigkeitstabelle 214/ Das »Basketball-Beispiel« ohne fehlende Werte 216/ Das »Basketball-Beispiel« mit fehlenden Werten 218/ Viele Einzelwerte als Problem einer Häufigkeitstabelle 219/ Zur Fehler- und Ausreißeranalyse 221/ Fehleranalyse 221/ Ausreißeranalyse 223/ Häufigkeitsdiagramme 227/ Balken-, Kreisdiagramme, Histogramme 227/ Normalverteilungskurve 231/ / Kapitel 7/ Viele Wege führen nach Rom: Eindimensionale deskriptive Statistiken 233/ Unterschiede zwischen statistischen Prozeduren und statistischen Funktionen 233/ Art der statistischen Kennziffern bei den einzelnen Statistikprozeduren 238/ Häufigkeits-Prozedur (FREQUENCIES) 241/ FREQUENCIES-Statistiken am »Basketball-Beispiel« 241/ FREQUENCIES-Bootstrapping 248/ DESCRIPTIVES-Prozedur 250/ DESCRIPTIVES-Statistiken am »Basketball-Beispiel« 251/ DESCRIPTIVES-Bootstrapping 252/ Explorative Datenanalyse (EXAMINE) 253/ EXAMINE-Statistiken am »Basketball-Beispiel« 254/ EXAMINE-Bootstrapping 256/ Mittelwertvergleichs-Prozedur (MEANS) 257/ MEANS-Statistiken am »Basketball-Beispiel« 257/ MEANS-Bootstrapping 261/ Fallzusammenfassungs-Prozedur (SUMMARIZE) 261/ / TEIL III/ DESKRIPTIVE UND INDUKTIVE SPSS-STATISTIKEN GEMISCHT 265/ Kapitel 8/ Was alles mehr oder weniger miteinander/ zusammenhängt: Mehrdimensionale/ Häufigkeitsverteilungen 267/ Vorbemerkungen zu den zusammenhängen zwischen/ mehreren Variablen 268/ Kreuztabelle 268/ Aufbau einer Kreuztabelle in SPSS 268/ Absolute Häufigkeiten 270/ Relative Häufigkeiten 273/ Absolute und relative Häufigkeiten zusammen 276/ Erweiterte Kreuztabellen 278/ Assoziationen 282/ Korrelationen 288/ Rangkorrelationskoeffizienten 288/ Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman 288/ Kendalls Tau-Koeffizient 295/ Weitere Kennziffern 299/ Korrelationskoeffizient nach Bravais/Pearson 302/ Bootstrapping 309/ / Kapitel 9/ Uber Abhängigkeiten: Simple Regressionen 315/ Zum Unterschied zwischen Korrelation und Regression 315/ Regressionsarten 317/ Lineare Einfachregression 317/ Annahmen 318/ Skalierung 318/ Linearitäten 319/ Zufallsstichprobe 319/ Erwartungswertannahme 320/ Nichtkonstanz der X- und der V-Variablen 320/ Homoskedastizität 320/ Autokorrelation 320/ Normalverteilungsannahme 321/ Die Schätzmethode der Kleinst-Quadrate-Methode 321/ Eine lineare Regression in SPSS schätzen 323/ Scatterplots 323/ OLS-Schätzung 324/ Beeinflussung der linearen Regressionsgeraden durch Ausreißerwerte 326/ Keine Variation der abhängigen Variablen 327/ Bereichsspezifische Konstanz der abhängigen Variablen 327/ Entgegengesetzte allgemeine Regression im Vergleich zu/ bereichsspezifischen Regressionen 329/ Zur Aussagekraft einer Regressionsbeziehung 330/ Bestimmtheitsmaß 331/ ANOVA 333/ Signifikanz der Regressionskoeffizienten 333/ Quasilineare Regression 337/ Quadratische Funktion 337/ Potenzfunktion 339/ Exponentialfunktion 342/ Logistische Funktion 344/ Lineare und quasilineare Regressionen gleichzeitig 345/ Modifikationen/Erweiterung der linearen Regressionsanalyse 349/ 0/1-Dummies als unabhängige Variablen 349/ Grundsätzliches/Interpretationen 349/ Mehrere Dummy-Variablen 352/ lnteraktionsterme mit 0/1-Dummies 354/ Zeitreihenwerte als abhängige Variable 356/ Eine »reine« Zeitreihenbetrachtung 357/ Berechnung mehrerer Trendfunktionen 358/ Zum Problem der Autokorrelation 360/ Zur Schätzung von Konfidenzintervallen 363/ Residuenanalyse 365/ Zum Problem der Heteroskedastizität 366/ Zur Normalverteilungsannahme der Residuen 372/ Multiple lineare Regression 374/ Annahmen 374/ Schätzgleichung 374/ Aussagekraft der Schätzung 375/ Beispiel 376/ Multikollinearität 380/ Begriff 381/ Überprüfung von Multikollinearität 382/ SPSS-Beispiel 382/ Verminderung von Multikollinearität 383/ / Kapitel 10/ Komplexere Regressionen 387/ Binär-logistische Regression (Logit-Ansatz) 387/ Ordinale Regression 392/ Multinomiale Regression 394/ / Kapitel 11/ Vom Gruppieren und Zusammenfassen von Daten: Diskriminanz-, Cluster- und Faktorenanalyse 397/ Diskriminanzanalyse 397/ Idee und Annahmen 397/ Ein einfaches Beispiel in SPSS 398/ Festlegung der unabhängigen und der Gruppierungsvariablen 399/ Spezifische Festlegungen 401/ Output in der Datendatei 402/ Viewer-Ergebnisse und ihre Interpretation 404/ Clusteranalyse 406/ Idee und Annahmen 406/ Ein einfaches Beispiel in SPSS 406/ Varianten der Clusteranalyse 407/ zweistufige Clusteranalyse 408/ K-Mittelwerte-Clusteranalyse 411/ Hierarchische Clusteranalyse 415/ Faktorenanalyse 418/ Idee und Annahmen 418/ Ein Beispiel in SPSS 418/ Einstellungen im Rahmen der Faktorenanalyse 418/ Allgemeiner Faktorenoutput 423/ Fallbezogener Output 425/ / Kapitel 12/ Zeit spielt eine Rolle - und überhaupt:/ Uberleben erwünscht! 433/ Zeitreihenanalyse 433/ Zeitreihenkomponenten und ihre Verknüpfung 434/ Additive Komponentenverknüpfung 434/ Multiplikative Komponentenverknüpfung 435/ Trendermittlung 435/ Kleinst-Quadrate-Methode 436/ Gleitende Durchschnitte 437/ Saisonkomponente 440/ Phasendurchschnittsverfahren mit konstanter Saisonfigur 440/ Phasendurchschnittsverfahren mit variabler Saisonfigur 443/ Sterbetafelanalyse 447/ Kaplan/Meier-Methode 449/ Cox-Regression 452/ / TEIL IV/ INDUKTIVE SPSS-STATISTIKEN 455/ Kapitel 13/ Tests 1: Welcher Mittelwert ist am größten? 457/ Allgemeines 457/ Null- und Alternativhypothese 458/ Zweiseitiger Test 458/ Einseitiger Test 459/ Schema für einen statistischen Test 459/ Eine Variable: t-Test 460/ Beispiel 1: Zweiseitiger Test 461/ Beispiel 2: Einseitiger Test (rechtsseitig) 462/ Zwei Gruppen: Unabhängigkeit 463/ t-Test bei unabhängigen Stichproben 463/ Mann/Whitney-U-Test bei unabhängigen Stichproben 467/ Zwei Gruppen: Abhängigkeit 469/ t-Test bei abhängigen Stichproben 470/ Wilcoxon-Test 473/ Vorzeichentest 475/ Mehr als zwei Gruppen: Unabhängigkeit 476/ Einfache Varianzanalyse ohne Messwiederholung 476/ Kruskal/Wallis-Test 481/ Mehr als zwei Gruppen: Abhängigkeit 484/ Einfache Varianzanalyse mit Messwiederholung 485/ Friedman-Test 487/ / Kapitel 14/ Tests II: Glockenkurve - oder was? 491/ Vorbemerkung 491/ Chi-Quadrat-Verteilungstest 492/ Voraussetzungen 492/ Beispiel 1 493/ Beispiel 2 494/ Kolmogorov/Smirnov-Verteilungstest 500/ Beispiel 1 501/ Beispiel 2 503/ Shapiro/Wilk-Normalverteilungstest 505/ / Kapitel 15/ Tests III: Was hängt mit wem zusammen? 507/ Vorbemerkung 507/ Test für den Chi-Quadrat-Kontingenzkoeffizienten 508/ Test für den Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman 51 O/ Test für den Korrelationskoeffizienten nach Bravais/Pearson 512/ / TEil V/ SPSS-SYNTAX FÜR FORTGESCHRITTENE 515/ Kapitel 16/ Koppelung mit R und Python 517/ Zu den R· und den Python-Essentials 517/ Statistische Einbindung von R in SPSS 520/ R-Anwendungsbeispiel: Robu?te Regression 524/ / Kapitel 17/ Schleifen zum schnelleren Programmieren 527/ Allgemeines zu Schleifen 527/ D0-REPEAT-Schleifen 528/ COMPUTE-Fall 528/ RECODE-Fall (selbe Variable) 528/ RECODE-Fall (neue Variablen) 530/ Klassenbildung 531/ LOOP-Konstruktion 532/ Beispiel 1 532/ Beispiel 2 533/ D0-IF-Befehl 535/ Beispiel 2 537/ Beispiel 3 538/ / Kapitel 18/ Auch Makros machen das Leben leichter 541/ Grundlagen der Makroprogrammierung: Makros ohne Parameter 541/ Makros mit Parametern 544/ Loop-Makros 545/ Allgemeines zu !D0-Loops 545/ Ein !D0-!TO-Loop-Beispiel 546/ !D0-!IN-Loop 547/ Einbeziehen einzelner Syntaxfiles in größere Syntaxfiles 549/ / Kapitel 19/ Beispielhafte Syntaxprogramme 553/ Armutsquoten 553/ Gini-Koeffizient und andere Ungleichheitsmaße 556/ Gini-Koeffizient 557/ Normierter Variationskoeffizient 557/ Theil'sches Entropiemaß 558/ Syntaxprogramm 1 558/ Syntaxprogramm II 561/ Syntaxprogramm III 563/ Armut und Ungleichheit gleichzeitig 567/ / TEIL VI/ TOP-10-TEIL 569/ Kapitel 20/ Die 10 wichtigsten SPSS-Befehle 571/ AGGREGATE 571/ COMPUTE 571/ DESCRIPTIVES 572/ DO IF 572/ EXECUTE 572/ FILTER BY 572/ FREQUENCIES 573/ RECODE 573/ TEMPORARY 573/ WEIGHT BY 574/ / Kapitel 21/ Die 10 wichtigsten SPSS-Tipps 575/ Nutze auch mal das PDF-Benutzerhandbuch! 575/ Nutze Copy-and-Paste beim Einlesen von Daten! 575/ Beachte grundsätzlich die gleiche Sortierung (und natürlich auch/ gleiche Variableninhalte) beim Daten-»Matchen«! 576/ Erstelle »Spiel-Datenfiles« für Syntaxprogramme! 576/ Verwende »sprechende« Variablen- und Dateibezeichnungen! 576/ Kommentiere ausreichend viel in Syntaxprogrammen! 577/ Verändere Pivottabellen und Grafiken vor ihrer Präsentation! 577/ Achte auf fehlende Werte! 577/ Verwende Schleifen und Makros! 578/ Sei dir bewusst, dass kein »Unsinn« berechnet wird! Gebrauche dein Hirn! 578/ Abbildungsverzeichnis 579/ Stichwortverzeichnis 599