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Peter P. Eckstein stellt in diesem Buch klassische und moderne Verfahren der Deskriptiven und Induktiven Statistik, der Explorativen Datenanalyse sowie der Ökonometrie komprimiert dar. Unter Einsatz des Programmpaketes SPSS werden die statistischen Verfahren anhand praktischer und realdatenbasierter Problemstellungen demonstriert und die Ergebnisse sachlogisch interpretiert. Die achte Auflage basiert auf der Version 23 des Programmpakets IBM SPSS Statistics. Alle in diesem Buch verwendeten SPSS Datendateien stehen unter der im Anhang angegebenen Internet-Adresse zur freien Verfügung bereit.

 

 

 

 

Aus dem Inhalt:

1 SPSS Statistics 1 / 1.1 Wofür steht SPSS? 2 / 1.2 SPSS starten und beenden 3 / 1.3 SPSS Editoren und SPSS Viewer 5 / SPSS Dateneditor 5 / SPSS Viewer 6 / SPSS Pivot-Tabellen-Editor 7 / SPSS Diagrammeditor 8 / 1.4 SPSS Dialogfelder 9 / 1.5 SPSS Hilfesystem und SPSS Optionen 10 // 2 SPSS Datenmanagement 13 / 2.1 Erstellen einer SPSS Datendatei 14 / 2.1.1 Datenerhebung 14 / Urlistenkonzept 15 / Fragebogenkonzept 18 / 2.1.2 SPSS Variablendefinition 22 / 2.1.3 Daten eingeben und speichern 28 / 2.2 Einlesen einer Datendatei 30 / Einlesen einer SPSS Datendatei 30 / Einlesen einer Microsoft Excel-Datei 31 / 2.3 SPSS Datendateien bearbeiten 33 / Dateien zusammenfugen, Fälle hinzufugen 34 / Dateien zusammenfugen, Variablen hinzufügen 35 / Merkmalsträger nummerieren 37 / Variablenwerte berechnen für alle Merkmalsträger 38 / Variablenwerte berechnen für ausgewählte Merkmalsträger 40 / Variablen umkodieren 42 / Visuelle Klassierung 45 / Merkmalsträger auswählen und/oder löschen 48 / Duplikate identifizieren 51 / Daten aggregieren 53 // 3 Verteilungsanalyse 55 / 3.1 Kategoriale Verteilungsanalyse 56 / 3.1.1 Fragebogenauswertung 56 / Analyse von nominalen Einfachantworten 56 / Analyse von Mehrfachantworten, dichotome Methode 61 / Analyse eines ordinalen Erhebungsmerkmals 68 / 3.1.2 Test auf eine Gleichverteilung 72 / Chi-Quadrat-Anpassungstest auf eine Gleichverteilung 72 / Testentscheidungskonzepte 76 / 3.1.3 Test auf eine Binomialverteilung 79 / 3.2 Metrische Verteilungsanalyse 82 / 3.2.1 Explorative Datenanalyse 82 / Aufruf und SPSS Dialogfeld Explorative Datenanalyse 83 / Verteilungsparameter 84 / Histogramm 88 / Stamm-Blatt-Diagramm 90 / Box-and-Whisker-Plot 92 / Gruppierte Boxplots 95 / Q-Q-Diagramm 96 / 3.2.2 Kolmogorov-Smimov-Anpassungstest 99 / Test auf eine unvollständig spezifizierte Normalverteilung 100 / Test auf eine vollständig spezifizierte Poisson-Verteilung 103 / Test auf eine vollständig spezifizierte Exponentialverteilung 104 // 4 Mittelwertanalyse 107 / 4.1 Verfahrensüberblick 108 / 4.2 Ein-Stichproben-Verfahren 109 / 4.2.1 Ziehen einer Zufallsstichprobe 109 / 4.2.2 Einfacher t-T est 118 / 4.3 Zwei-Stichproben-Verfahren 124 / 4.3.1 t-Test für zwei unabhängige Stichproben 124 / Doppelter t-Test für varianzhomogene Gruppen 124 / Welch-Test für varianzinhomogene Gruppen 130 / 4.3.2 Mann-Whitney-U-Test 133 / 4.3.3 t-Test für gepaarte Stichproben 136 / 4.3.4 Wilcoxon-Test 139 / 4.4 k-Stichproben-Verfahren 141 / 4.4.1 Einfaktorielle Varianzanalyse 141 / Einfache Anova bei varianzhomogenen Faktorgruppen 142 / Einfache Anova bei varianzinhomogenen Faktorgruppen 146 / 4.4.2 Kruskal-Wallis-Test 149 / 4.4.3 Zweifaktorielle Varianzanalyse 151 / 4.5 CRT-basierter Klassifizierungsbaum 157 // 5 Zusammenhangsanalyse 163 / 5.1 Kontingenzanalyse 164 / 5.1.1 Kontingenztabelle 164 / 5.1.2 Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest 168 / 5.1.3 CHAlD-basierter Entscheidungsbaum 172 / 5.1.4 Kontingenzmaße 178 / Kontingenzmaß V nach Cramer 179 / Ordinales Kontingenzmaß xc nach Kendall 180 / Kontingenzmaß Kappa nach Cohen 183 / 5.2 Rangkorrelationsanalyse 184 / Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman 185 / 5.3 Maßkorrelationsanalyse 188 / Bivariate Maßkorrelationsanalyse 189 / Unabhängigkeitstest für einen bivariaten Zufallsvektor 192 / Partielle Maßkorrelationsanalyse 194 // 6 Regressionsanalyse 197 / 6.1 Bivariate lineare Regression 198 / 6.2 Bivariate nichtlineare Regression 206 / 6.3 Multiple Regression 216 / Multiple Regressionsfunktion mit zwei Regressoren 217 / Multiple Regressionsfunktion mit vier Regressoren 221 / 6.4 Logistische Regression 225 / Bivariate logistische Regression 225 / Multiple logistische Regression 235 / 6.5 Lokale lineare Regression 239 // 7 Zeitreihenanalyse 241 / 7.1 Zeitreihen 242 / Zeitintervallreihe 243 / Zeitpunktreihe 245 / 7.2 Deskriptive Zeitreihenmodelle 246 / 7.2.1 Gleitende Durchschnitte 247 / 7.2.2 Trendfunktionen 252 / Lineare Trendfunktion 252 / Nichtlineare Trendfunktion 254 / 7.2.3 Trend-Saison-Modelle 256 / Additives Trend-Saison-Modell 256 / Multiplikatives Trend-Saison-Modell 263 / 7.2.4 SPSS Expert Modeler 266 / Ex-post-Prognosekonzept 269 / 7.3 Stochastische Zeitreihenmodelle 273 / 7.3.1 AR(p)-Modelle 274 / 7.3.2 M A(q)-Modelle 282 / 7.3.3 ARMA(p, q)-Modelle 285 / 7.3.4 ARIMA(p, d, q)-Modelle 288 / Random Walk 290 / 7.3.5 Box-Jenkins-Verfahren 294 / ARIMA-Modell ohne saisonale Parameter 296 / ARIMA-Modell mit saisonalen Parametern 303 // 8 Reliabilitätsanalyse 309 / 8.1 Grundbegriffe 310 / 8.2 Maßzahlen und Verfahren 312 / 8.2.1 McNemar-Test 312 / 8.2.2 Phi-Koeffizient 313 / 8.2.3 Punktbiseriale Korrelation 315 / 8.2.4 Cronbachs Alpha 317 // 9 Faktorenanalyse 323 / 9.1 Grundprinzip 324 / 9.2 Faktorenextraktion 325 / Eigenwerte einer (2 x 2)-Korrelationsmatrix 327 / 9.3 Faktorenrotation 335 / Faktorenrotation mit Varimax-Verfahren 336 / 9.4 Faktorwerte 338 / Anderson-Rubin-Verfahren 339 // 10 Clusteranalyse 343 / 10.1 Grundprinzip und Verfahrensüberblick 344 / Euklidische Distanzmaße 345 / 10.2 Geometrische Klassifikation 347 / 10.3 Hierarchisch-agglomerative Klassifikation 351 / Ward-Verfahren 352 / 10.4 Partitionierende Klassifikation 357 / Clusterzentrenanalyse 358 // Anhang 363 / A.1 Verzeichnis der SPSS Datendateien 364 / A.2 Datenzugriff via Internet 367 / A.3 p-value-Konzept 368 / A.4 Ausgewählte Grenz- und Elastizitätsfunktionen 369 / A.5 Verzeichnis ausgewählter SPSS Funktionsgruppen 370 / Stichwortverzeichnis 371