Statistische Datenanalyse mit SAS:
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| Format: | Book |
| Language: | German |
| Published: |
Frankfurt u.a.
Campus-Verl.
1992
|
| Series: | Studienbücher zur quantitativen und qualitativen Wirtschafts- und Sozialforschung
1 |
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| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Physical Description: | 415 S. graph. Darst. |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Vorwort 11
I. Teil 13
1 Erste Schritte 14
1.1 Von der Fragestellung zum Experiment 14
1.2 Darstellung der Versuchsergebnisse 15
1.3 Datenaufbereitung mit SAS 19
1.3.1 SASprogrammteil zur Dateneingabe 20
1.3.2 Datentransformationen mit SAS 24
1.3.3 Auswahl von Untersuchungseinheiten(UEen) 26
1.4 Auswertungsschritte 27
1.4.1 Ein und zweidimensionale Verteilungen 27
1.4.2 Form und Darstellung des Zusammenhangs 28
1.4.2.1 Beide Merkmale quantitativ 28
1.4.2.2 Y Merkmal quantitativ, X qualitativ 29
1.4.2.3 Beide Merkmale qualitativ 30
1.4.3 Umsetzung in SAS 31
1.4.3.1 Streudiagramme 31
1.4.3.2 Stab , Streifen und Blockdiagramme 32
1.4.3.3 Ein paar Maßzahlen 36
1.4.3.4 Teilgruppenanalysen 39
1.4.3.5 Absolute und relative Gewichte der UEen 40
1.4.3.6 Diverses: HILFE und Kommentar 42
1.4.4 Testen von Zusammenhangshypothesen 43
1.4.4.1 Hypothesenformulierung 44
1.4.4.2 Signifikanztest 44
1.4.4.3 Signifikanztests mit SAS 48
6 Inhaltsverzeichnis
2 Auswertungen für ein Merkmal 51
2.1 Das Skalenniveau 51
2.2 Maßzahlen für eindimensionale Verteilungen 55
2.2.1 Mafizahlen zur Häufigkeitsverteilung 55
2.2.2 Umsetzen in SAS 59
2.2.3 Hypothesen für die Verteilung 62
2.2.3.1 Verfahren zur Prüfung der Hypothesen 64
2.2.3.2 Anwendung auf Differenzwerte 69
3 Bivariate Fragestellung 71
3.1 Unabhängigkeit zweier qualitativer Merkmale 71
3.2 Das Prädiktions Konzept 77
3.2.1 A priori Maß: k (kappa) 79
3.2.2 Lambda für Modalregeln 81
3.2.3 Mittelwertregel: Einfaktorielle Varianzanalyse 83
3.2.4 Geradenregel: Einfache Regression 85
3.2.5 Ordinale Prädiktion 87
3.3 Überblick über Zusammenhangsmaße 92
3.4 Weitere Hypothesen und Tests 94
3.4.1 Mittelwert und Varianzenvergleich (zwei unverbundene Grup¬
pen) 94
3.4.2 Mittelwertvergleich(mehrere unverbundene Gruppen) 97
3.4.3 Varianzenvergleich(mehrere unverbundene Gruppen) 99
3.5 Einzelvergleiche bei mehreren Gruppen 101
3.5.1 A priori Vergleiche der Gruppenmittelwerte 102
3.5.2 Einzel und Familien Fehlerrate 106
3.5.3 Multiple Testverfahren 108
3.5.3.1 Allgemein anwendbare Verfahren 108
3.5.3.2 Verfahren für Mittelwerthypothesen 111
4 Multiple Fragestellung, Einführung 114
4.1 Multiple Modalregel Analyse 114
4.1.1 Modalregeln und Fehlermaß 114
4.1.2 Partielle und Semipartielle Lambdas 119
4.1.3 Additive und multiplikative Zerlegung 121
4.2 Multiple Regressionsanalyse 124
4.2.1 Regeln und Fehlermaße bei m Regressoren 126
4.2.2 Plotten bei einem und zwei Regressoren 129
4.2.3 Sequenz von Regeln bei m Regressoren 133
4.2.4 Modell, Hypothesen und Tests (Steckbrief) 135
Inhaltsverzeichnis 7
II. Teil 137
5 Regressionsanalyse 138
5.1 Modell, Schätzung und Simulation 138
5.1.1 Datengenerierungsmodell 138
5.1.2 Matrizenschreibweise 140
5.1.3 Effektdiagramme 142
5.1.4 Schätzung der Modellparameter 144
5.1.5 Simulation des Regressionsmodells 147
5.2 Modellerweiterungen 150
5.2.1 Hinzunahme von einfachen und Produktvariablen 151
5.2.2 Stochastische Regressoren 154
5.2.3 Stochastische Koeffizienten 154
5.3 Mindestskalenniveau 155
5.4 Prädiktionsintervalle für neue Beobachtungen . 158
5.5 Response Oberflächenanalyse 160
6 Varianz und Kovarianzanalyse 164
6.1 Einführung in die Varianzanalyse 164
6.1.1 Zwei Faktoren mit gleichen Zellbesetzungen 164
6.1.1.1 Prädiktionsregeln 165
6.1.1.2 Fehlermaße 170
6.1.1.3 PRE Maße 171
6.1.1.4 Andere Koeffizientendefinitionen 172
6.1.2 Zwei Faktoren, nicht balanciertes Design 174
6.1.2.1 Übernahme der Konzepte 174
6.1.2.2 Fehlerreduktion 175
6.1.3 Standardhypothesen 176
6.1.4 Designs mit mehreren Faktoren 177
6.2 Vertiefung der Varianzanalysekonzepte 178
6.2.1 Restriktionen der Effekte mit Reparametrisierung 182
6.2.1.1 Darstellung der Restriktionen 182
6.2.1.2 Bilden der Designspalten 185
6.2.1.3 Invarianzeigenschaften 186
6.2.2 Schätzung der schätzbaren Funktionen 189
6.2.3 Standardhypothesen in Mittelwertformulierung 192
6.2.4 Testen und Schätzen spezieller Linearkombinationen 193
6.2.4.1 Mittelwerthypothesen 194
6.2.4.2 Effektparameter Hypothesen 197
6.2.4.3 Polynomkontraste 198
6.2.4.4 Linearkombination der Effektparameter 200
6.2.4.5 Trendfragestelhmg bei Interaktion 202
6.3 Designcharakteristika 203
8 Inhaltsverzeichnis
6.3.1 Kreuzen und Nesten von Faktoren 203
6.3.2 Stochastische oder fixe Faktoren 205
6.4 Varianzanalysen mit Meßwiederholung 205
6.4.1 Modell mit einein Wiederholungsfaktor 209
6.4.2 Modell mit zwei Wiederholungsfäktoren 212
6.4.3 Modell mit Gruppen und Wiederholungsfaktoren 216
6.4.4 Wiederholte Messungen als eigenständige UEen 219
6.4.4.1 Erzeugen der vertikalen Datenstruktur 219
6.4.4.2 Tests der Faktoren 220
6.5 Kovarianzanalyse 224
6.5.1 Modell und Hypothesentest 225
6.5.2 Vergleich der Modelle 226
6.5.3 Adjustierte Mittelwerte 228
6.5.4 Test auf Parallelität 229
7 Diskriminanzanalyse 231
7.1 Univariate Diskriminanzanalyse 231
7.1.1 Klassifikationsregel und Bewertung 232
7.1.1.1 A priori Wahrscheinlichkeit und BAYES sche Formel 233
7.1.1.2 Fehlermaße 234
7.1.1.3 Dichte bei stetigen Merkmalen 237
7.1.2 Methode des nächsten Nachbarn 238
7.1.3 Normalverteilungsmethode 240
7.1.3.1 Diskriminanzfunktionen 242
7.2 Multivariate Diskriminanzanalyse 244
7.2.1 Regeln und PREmaße 247
7.2.2 Aspekte der Normalverteilungsmethode 247
7.2.3 Schrittweise Durchführung der Diskriminanzanalyse 249
8 Multivariate Varianz und Regressionsanalyse 252
8.1 Multivariates Modell 253
8.2 Schätzung der Parameter 256
8.3 Multivariate Normalverteilung 258
8.4 Generelle multivariate Hypothese 260
8.4.1 Charakterisierung der Hypothese 260
8.4.2 Teststatistiken 263
8.4.3 Formulieren der multivariaten Hypothesen in SAS 265
8.5 Anwendungen der multivariaten Hypothese 268
8.5.1 Multivariate Varianzanalyse 268
8.5.2 Multivariate Mittelwert Tests für zwei Gruppen 269
8.5.2.1 Umformulieren der Mittelwerthypothesen 270
8.5.2.2 Parallelität und Gleichheit der Profilkurven 272
8.5.3 Tests bei Designs mit Meßwiederholungsfaktoren 274
IniialtsverzeicÄiiis 9
9 Strukturen in multivariaten Daten 277
9.1 Clusteranalyse 278
9.1.1 Distanz zwischen den Objekten 278
9.1.2 Distanz zwischen Clustern 281
9.1.3 Weiterverwendung der Clusterergebnisse mit SAS 284
9.1.4 Bewertungskriterien 286
9.2 Faktorenanalyse 289
9.2.1 Darstellung des Modells 289
9.2.1.1 Modellvarianten 290
9.2.1.2 Interpretation der Ladungsmatrix 292
9.2.1.3 Kommunalität, spezifische und Meßfehler Varianz . 293
9.2.1.4 Varianzanteil der Faktoren 294
9.2.2 Schätzung der Modellparameter 295
9.2.2.1 Kommunalitätenschätzmethoden 296
9.2.2.2 Bestimmung der Faktorenanzahl 296
9.2.2.3 Hauptkomponentenmethode 299
9.2.2.4 Maximum Likelihood Methode 301
9.2.3 Interpretation und Faktorenrotation 304
9.2.3.1 Interpretation nach Einfachstrukturprinzipien . . . 305
9.2.3.2 Faktorenrotation 306
9.2.4 Faktor und Hauptkomponentenwerte 309
A SAS Sprachelemente 311
A.l Grundbegriffe in SAS 311
A.l.l SASprogramm 311
A.1.2 Dateien in SAS 314
A.1.2.1 Externdateien 314
A.l.2.2 Der SASdataset 315
A.1.3 Variablenlisten 318
A.2 DATAstep und DATAstep Befehle 319
A.2.1 Ein und Ausgabebefehle für SASdatasets 323
A.2.1.1 OUTPUT Befehl 323
A.2.1.2 SET Befehl 325
A.2.2 Die EAbefehle für Externdateien 331
A.2.2.1 EA einzelner Variablen 331
A.2.2.2 Bearbeiten einer Sequenz von Variablen 333
A.2.2.3 Zuordnen einer Externdatei 336
A.2.2.4 Anwendung des INPUT Befehls bei Standarddaten . 341
A.2.3 EA von Datums und Zeit Angaben 346
A.2.3.1 Datum InFormate 347
A.2.3.2 Zeit und Zeit Datum InFormat 348
A.2.3.3 Übersicht über InFormate 349
A.2.3.4 Zeit und Datum als Konstanten im DATAstep .... 350
10 Inhaltsverzeichnis
A.3 Gestaltungsbefehle bei Plottergraphik 350
A.3.1 Übersicht über die Gestaltungsbefehle 351
A.3.2 Anwendungen der Gestaltungsbefehle 357
B Hilfsmittel der Datenanalyse 361
B.l Matrixschreibweise 361
B.l.l Matrizenoperationen 362
B.l.2 Regeln für Matrizenaddition und multiplikation 364
B.1.3 Distanzmaße 364
B.l.3.1 Gleiche Gewichtung der Koordinaten 365
B.l.3.2 Skalenniveau Invarianz 368
B.2 Exakte p Werte für KRUSKAL WALLis Test 369
B.3 Übungsdaten 372
S Benutzeroberfläche für SAS 374
5.1 Starten von SAS auf PC 374
5.2 Einige PREFIX Edier befehle 378
5.3 Belegung von Funktionstasten 379
5.4 Graphik Treiber einstellen 380
5.4.1 Treibemame suchen und ändern 380
5.4.2 Treiberspezifikationen ändern 381
5.5 Permanente Wirkung von Optionen 383
Literaturverzeichnis 385
Sachverzeichnis 391
|
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| author | Nagl, Willi |
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| discipline | Informatik Soziologie Mess-/Steuerungs-/Regelungs-/Automatisierungstechnik Wirtschaftswissenschaften |
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