Statistik mit SPSS: ausgewählte Verfahren für Wirtschaftswissenschaftler
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| Format: | Book |
| Language: | German |
| Published: |
München
Vahlen
2004
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| Edition: | 2., vollst. überarb. Aufl. |
| Series: | WiSo-Kurzlehrbücher
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Inhaltsverzeichnis
Vorwort V
1. Einleitung 1
2. Grundlagen 5
2.1. Vergleich von SPSS mit anderer Software 5
2.2. Aufbau des Programmsystems 6
2.3. Dateneingabe und Ergebnisausgabe 11
2.3.1. Dateneingabe 11
2.3.1.1. Datenneueingabe in SPSS 11
2.3.1.2. Einlesen bestehender Dateien 13
2.3.2. Ergebnisausgabe 14
2.4. Bearbeitung von Variablen 15
2.4.1. Umkodieren von Variablen 15
2.4.2. Berechnung von Variablen 17
2.4.3. Weitere Bearbeitungen von Variablen 20
2.5. Bearbeitung von Fällen 21
3. Analytische Grundauswertungen 25
3.1. Beschreibung eindimensionaler Häufigkeitsverteilungen 25
3.1.1. Grundlagen 25
3.1.2. Mittelwerte 29
3.1.2.1. Arithmetisches Mittel 29
3.1.2.2. Zentralwert (Mediän) 31
3.1.2.3. Häufigster Wert (Modus) 34
3.1.3. Streuungsmaße 35
3.1.3.1. Standardabweichung als Streuungsmaß zum arithmetischen Mittel 35
3.1.3.2. Quantilsabstände als Streuungsmaße zum Zentralwert 41
3.1.3.3. Spannweite als Streuungsmaß zum häufigsten Wert 42
3.1.4. Schiefemaße 42
3.1.4.1. Schiefemaß zum arithmetischen Mittel 42
3.1.4.2. Schiefemaß zum Zentralwert 43
3.1.5. Wölbungsmaße 44
3.1.5.1. Wölbungsmaß zum arithmetischen Mittel 44
3.1.5.2. Wölbungsmaß zum Zentralwert 44
3.1.6. Mittelwerte von Verhältniszahlen 45
3.1.7. Berechnungen mit SPSS 46
3.1.7.1. Ermittlung und Darstellung von Häufigkeitsverteilungen 46
3.1.7.2. Ermittlung statistischer Maßzahlen 53
VIII Inhaltsverzeichnis
3.2. Zusammenhangsanalyse zwischen nominalen Merkmalen mit Kreuztabellen 56
3.2.1. Grundlagen 56
3.2.2. Berechnungen mit SPSS 59
3.3. Stochastisches Schließen 62
3.3.1. Theoretische Grundlagen 62
3.3.1.1. Stochastisches Schätzen 62
3.3.1.2. Stochastisches Testen 65
3.3.2. Einstichproben t Test 70
3.3.3. Test der Mittelwertdifferenz zweier unabhängiger Stichproben 72
3.3.4. Test der Mittelwertdifferenz zweier verbundener Stichproben 75
3.3.5. Gruppenspezifische Mittelwerte und einfache Varianzanalyse 78
3.3.6. Verteilungstests 81
3.3.6.1. Chi Quadrat Test 81
3.3.6.2. Kolmogorov Smirnov Test 84
4. Grafische Grandauswertungen 87
4.1. Grundlagen 87
4.2. Balkengrafiken, Liniengrafiken, Flächengrafiken und Kreisgrafiken 89
4.2.1. Balkengrafiken 90
4.2.2. Liniengrafiken 93
4.2.3. Flächengrafiken 95
4.2.4. Kreisgrafiken 96
4.3. Hoch Tief Grafiken 98
4.4. Boxplots und Fehlerbalken 102
4.4.1. Boxplots 102
4.4.2. Fehlerbalken 104
4.5. Streudiagramme 107
4.6. Histogramme 109
4.7. Sequenz 110
5. Regressionsanalyse 111
5.1. Lineare Regression 112
5.1.1. Methodische Grundlagen 112
5.1.1.1. Deskriptives Grundmodell 112
5.1.1.2. Stochastische Erweiterungen 121
5.1.1.3. Durbin Watson Test 127
5.1.1.4. Test auf Homoskedastizitat 128
5.1.1.5. Test auf Strukturkonstanz 129
5.1.1.6. Test auf Signifikanz des Gesamtmodells 130
5.1.1.7. Test auf Signifikanz der Erklärungsverbesserung durch
Hinzunahme weiterer exogener Variablen 131
5.1.1.8. Kollinearitätsdiagnose 131
5.1.2. Lineare Regression in SPSS 133
5.1.2.1. Einstellungen 133
5.1.2.2. Eine Beispielsrechnung 137
5.1.2.3. Die Verfahren der Variablenselektion 143
5.1.2.3.1. Vorbemerkung 144
5.1.2.3.2. Einschluß Regression 145
5.1.2.3.3. Vorwärts Regression 147
5.1.2.3.4. Rückwärts Regression 149
5.1.2.3.5. Schrittweise Regression 152
Inhaltsverzeichnis IX
5.2. Nicht lineare Regression 155
5.2.1. Linearisierbare Beziehungen 155
5.2.2. Kurvenanpassung in SPSS 159
5.2.3. Nicht linearisierbare Beziehungen 161
5.3. Probit und Logit Regression 163
5.3.1. Wahrscheinlichkeitsmodelle mit Meßwiederholungen 164
5.3.2. Probit und Logit Regression in SPSS 168
5.3.2.1. Allgemeines 168
5.3.2.2. Probit Regression in SPSS 170
5.3.2.3. Logit Regression in SPSS 170
5.3.2.4. Zusammenfassung der Ergebnisse aus den Beispielsrechnungen 171
5.4. Logistische Regression 172
5.4.1. Theoretische Grundlagen 172
5.4.2. Logistische Regression in SPSS 177
6. Diskriminanzanaryse 181
6.1. Grundlagen der klassischen Diskriminanzanaryse 183
6.1.1. Vorbemerkung 183
6.1.1.1. Grundgedanke der Verfehren 183
6.1.1.2. Vorbereitungen 185
6.1.2. Generalisierte lineare Diskriminanzfunktion 186
6.1.3. Lineare Fishersche Diskriminanzfunktion 190
6.1.4. Vergleich 193
6.2. Diskriminanzanalyse mit SPSS 194
6.2.1. Einstellungen 194
6.2.2. Eine Beispielsrechnung 197
6.2.2.1. Daten und Einstellungen 197
6.2.2.2. Ergebnisse 198
7. Faktorenanalyse 205
7.1. Grundlagen der Faktorenanalyse 205
7.1.1. Vorbereitungen 205
7.1.2. Hauptkomponentenmethode 208
7.1.3. Hauptfaktorenmethode 210
7.1.4. Interpretation der Faktorladungen und Faktorrotation 212
7.1.5. Faktorwerte 214
7.1.6. Eine kurze Wertung 215
7.2. Faktorenanalyse mit SPSS 215
7.2.1. Einstellungen 216
7.2.2. Beispielsrechnung 218
7.2.2.1. Vorbereitungen 218
7.2.2.2. Ergebnisse 220
X Inhaltsverzeichnis
8. Clusteranalyse 229
8.1. Grundlagen der Clusteranalyse 230
8.1.1. Distanzmaße für Objekte 230
8.1.1.1. Ähnlichkeitsmaße für nominale Variable 230
8.1.1.2. Distanzmaße für metrische Variable 232
8.1.2. Hierarchisch agglomerativeClusterbildung 233
8.1.2.1. Das Verfahren 233
8.1.2.2. Auswertungen 235
8.1.3. Clusterzentrenanalyse 237
8.1.4. Bewertung 239
8.2. Clusteranalyse mit SPSS 240
8.2.1. Hierarchisch agglomerative Clusterbildung in SPSS 240
8.2.1.1. Einstellungen 240
8.2.1.2. Eine Beispielsrechnung 243
8.2.2. Clusterzentrenanalyse in SPSS 249
9. Korrespondenzanalyse 259
9.1. Methodische Grundlagen 259
9.1.1. Häufigkeitstabelle als Ausgangspunkt 259
9.1.2. Profile und Profildistanzen 260
9.1.3. Singulärwertzerlegung und Koordinatenbestimmung 264
9.1.4. Weitere Inertia Zerlegungen 272
9.2. Korrespondenzanalyse in SPSS 274
9.2.1. Einstellungen 274
9.2.2. Eine Beispielsrechnung 276
Anhang 285
A. Tabellen 285
1. Dichtefunktion der Standard Normalverteilung 285
2. Verteilungsfunktion der Standard Normalverteilung 286
3. Poisson Verteilung 290
4. ^ Quadrat Verteilung 291
5. / Verteilung 294
5.1. Kritische Werte / «„,des zweiseitigen / Tests 294
5.2. Überschreitungswahrscheinlichkeit ( S) des zweiseitigen / Tests 295
6. Kritische Werte des einseitigen F Tests für a= 0,05 297
7. Durbin Watson Statistik für eine Irrtumswahscheinlichkeit von a = 0,05 300
B. Grundlagen der Matrizenrechnung 301
C. Maximum Likelihood Verfahren 304
Literaturverzeichnis 307
Stichwortverzeichnis 313 |
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