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Multivariate Verfahren

eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungsbeispielen
Verfasser*in: Suche nach Verfasser*in Rudolf, Matthias; Buse, Johannes
Verfasser*innenangabe: Matthias Rudolf, Johannes Buse
Jahr: 2020
Verlag: Göttingen, Hogrefe-Verlag
Mediengruppe: Buch
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Inhalt

Gut nachvollziehbar und anwendungsorientiert werden in diesem Lehrbuch multivariate Verfahren behandelt, die für die Auswertung empirischer Untersuchungen besonders wichtig sind. In jedem Kapitel werden zunächst die Grundlagen der Verfahren unter Verwendung kleiner Beispieldatensätze dargestellt. Anhand der gleichen Datensätze wird anschließend schrittweise die praktische Umsetzung des Verfahrens in SPSS beschrieben. Für die Analyse linearer Strukturgleichungsmodelle wird AMOS verwendet. Zahlreiche Bildschirmausdrucke, Interpretationshilfen und eine lückenlose Darstellung der Analyseschritte ermöglichen das selbständige Studium und die Anwendung der Verfahren auf eigene Fragestellungen. Leserinnen und Leser, die mit SPSS oder AMOS nicht vertraut sind, werden in die notwendigen Grundlagen eingeführt.
Alle im Text verwendeten Beispieldatensätze sowie die SPSS-Syntax-Dateien aller Analysen und kommentierte R-Skripte sind auf der Web-Seite zum Buch enthalten. Zu jedem Kapitel werden außerdem Datensätze, Syntax-Dateien, kommentierte R-Skripte, Auswertungen und Ergebnisinterpretationen aus Forschungsprojekten zur Verfügung gestellt, deren Themen von arbeitspsychologischen bis zu epidemiologischen Untersuchungen reichen.
Folgende Verfahren werden behandelt: Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Diskriminanzanalyse, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, logistische Regressionsanalyse, Analyse loglinearer Modelle, Zeitreihenanalyse, Analyse linearer Strukturgleichungsmodelle.
Für die 3. Auflage wurden alle Kapitel aktualisiert und in verschiedenen Details erweitert. Die Abschnitte zur Arbeit mit der Statistik-Software wurden komplett überarbeitet und basieren nun auf den Programmversionen SPSS 25 bzw. AMOS 25. Zusätzlich stehen für die Umsetzung der Verfahren mit R auf der Web-Seite zum Buch kommentierte R-Skripte zur Verfügung.
 
 
Inhaltsübersicht:
Vorwort zur dritten Auflage 9 / / Kapitel 1: Einführung in die Arbeit mit SPSS 13 / 1.1 Dateneingabe 16 / 1.2 Beispiele einfacher Datenanalysen 24 / 1.3 Zur Arbeit mit der SPSS-Syntax 35 / / Kapitel 2: Regressionsanalyse 41 / 2.1 Einfache lineare Regression 45 / 2.2 Multiple lineare Regression 55 / 2.3 Anwendungsbeispiel in SPSS 78 / / Kapitel 3: Varianzanalyse 109 / 3.1 Einfaktorielle Varianzanalyse 113 / 3.2 Zweifaktorielle Varianzanalyse 125 / 3.3 Kovarianzanalyse 133 / 3.4 Multivariate Varianzanalyse 134 / 3.5 Varianzanalyse mit Messwiederholungen 137 / 3.6 Anwendungsbeispiel in SPSS 142 / / Kapitel 4: Diskriminanzanalyse 169 / 4.1 Lineare Diskriminanzanalyse bei zwei Gruppen 172 / 4.2 Lineare Diskriminanzanalyse bei mehr als zwei Gruppen 186 / 4.3 Anwendungsbeispiel in SPSS 192 / / Kapitel 5: Logistische Regression 205 / 5.1 Odds Ratio 208 / 5.2 Modell der logistischen Regression 212 / 5.3 Schätzungen, Tests und Modellgüte 215 / 5.4 Anwendungsbeispiel in SPSS 222 / / Kapitel 6: Analyse mehrdimensionaler Häufigkeitstabellen 243 / 6.1 Häufigkeitsanalyse in zweidimensionalen Kreuztabellen 246 / 6.2 Loglineare Modelle 251 / 6.3 Anwendungsbeispiel in SPSS 256 / / Kapitel 7: Zeitreihenanalyse 269 / 7.1 Zeitreihendarstellung und Stationarität 273 / 7.2 Trendanalyse 276 / 7.3 Schwingungsanalyse 280 / 7.4 Überblick über weitere Methoden der Zeitreihenanalyse 287 / 7.5 Anwendungsbeispiel in SPSS 289 / / Kapitel 8: Clusteranalyse 311 / 8.1 Vorgehensweise 314 / 8.2 Interpretation einer hierarchischen Clusterlösung 323 / 8.3 Anwendungsbeispiel in SPSS 325 / / Kapitel 9: Faktorenanalyse 341 / 9.1 Modell und Voraussetzungen der Faktorenanalyse 345 / 9.2 Hauptkomponentenmethode 347 / 9.3 Bestimmung der Anzahl der Faktoren 351 / 9.4 Varimax-Rotation 354 / 9.5 Interpretation und Güte der Faktorenlösung 357 / 9.6 Anwendungsbeispiel in SPSS 360 / / Kapitel 10: Lineare Strukturgleichungsmodelle 375 / 10.1 Korrelationen und Kausalität 379 / 10.2 Pfaddiagramme und lineare Strukturgleichungen 384 / 10.3 Struktur-und Messmodell 386 / 10.4 Modellspezifikationen 390 / 10.5 Schätzungen,Tests und Gütekriterien 393 / 10.6 Anwendungsbeispiel in AMOS 399 / / Anhang / Glossar 439 / Inhalt der Website 448 / Literatur 450 / Sachregister 455

Details

Verfasser*in: Suche nach Verfasser*in Rudolf, Matthias; Buse, Johannes
Verfasser*innenangabe: Matthias Rudolf, Johannes Buse
Jahr: 2020
Verlag: Göttingen, Hogrefe-Verlag
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Systematik: Suche nach dieser Systematik NN.MNS
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ISBN: 978-3-8017-2900-4
2. ISBN: 3-8017-2900-1
Beschreibung: 3., überarbeitete Auflage, 457 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Schlagwörter: Lehrbuch, Multivariate Analyse, SPSS, Mehrdimensionale Analyse, Mehrvariablenanalyse, Multivariate Statistik, Multivariates Verfahren, Statistical package for the social sciences, Statistical product and service solutions, Statistik-Programmsystem für die Sozialwissenschaften
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Sprache: Deutsch
Fußnote: Enthält Literaturverzeichnis auf Seite [450]-454. -
Mediengruppe: Buch