Multivariate Verfahren: eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungsbeispielen in SPSS
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Göttingen [u.a.]
Hogrefe
2004
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Inhalt
1 Einführung in die Arbeit mit SPSS 11
1.1 Dateneingabe 13
1.2 Beispiele einfacher Datenanalysen 19
2 Regressionsanalyse 31
2.1 Einfach lineare Regression 33
2.1.1 Methode der kleinsten Quadrate 33
2.1.2 Voraussetzungen 36
2.1.3 Varianzzerlegung und Bestimmtheitsmaß 3 8
2.1.4 Tests und Vorhersage 39
2.2 Multiple lineare Regression 41
2.2.1 Modell und prinzipielle Vorgehensweise 42
2.2.2 Interpretation der Ergebnisse 43
2.2.3 Merkmalsselektionsverfahren und hierarchische Regression 48
2.3 Anwendungsbeispiel in SPSS 53
2.3.1 Einfache lineare Regression 53
2.3.2 Multiple lineare Regression 57
2.3.3 Redundanz und
2.3.4 Merkmalsselektion 63
2.3.5 Hierarchische Regression 71
3 Varianzanalyse 75
3.1 Einfaktorielle Varianzanalyse 77
3.1.1 Modell 77
3.1.2 Voraussetzungen 79
3.1.3 Statistische Hypothesen 80
3.1.4 Varianzzerlegung und Signifikanzprüfimg nach
3.1.5 Vorgehensweise nach dem Allgemeinen linearen Modell 84
3.1.6 Post-Hoc-Tests und lineare Kontraste 86
3.2 Zweifaktorielle Varianzanalyse 87
3.2.1 Modell, Voraussetzungen und statistische Hypothesen 87
3.2.2 Varianzzerlegung und Signifikanzprüfimg nach
3.2.3 Vorgehensweise nach dem Allgemeinen linearen Modell 92
3.3 Kovarianzanalyse 93
3.4 Multivariate Varianzanalyse 95
3.5 Varianzanalyse mit Messwiederholungen 97
3.5.1 Typische Anwendungssituationen 97
3.5.2 Verwendung linearer Kontraste 98
3.5.3 Signifikanzprüfung 101
Inhalt
3.6 Anwendungsbeispiel in SPSS
102
3.6.1 Einfaktorielle Varianzanalyse
102
3.6.2 Zweifaktorielle Varianzanalyse
108
3.6.3 Kovarianzanalyse
110
3.6.4 Multivariate Varianzanalyse
111
3.6.5 Varianzanalyse mit Messwiederholungen
114
4
Faktorenanalyse
123
4.1 Modell und Voraussetzungen der Faktorenanalyse
125
4.2 Hauptkomponentenmethode
127
4.2.1 Prinzip der Faktorextraktion
127
4.2.2 Kennwerte der Faktorenanalyse
128
4.3 Bestimmung der Anzahl der Faktoren
130
4.4 Varimax-Rotation
133
4.5 Interpretation und Beurteilung der Güte der Faktorenlösung
136
4.5.1 Interpretation der Faktorenlösung
136
4.5.2 Analyse der Kommunalitäten
137
4.6 Anwendungsbeispiel in SPSS
139
4.6.1 Vollständiges Modell
139
4.6.2 Extraktion und Rotation der Faktoren des optimalen Modells
144
5
Clusteranalyse
151
5.1 Vorgehensweise
152
5.1.1 Distanz- und Ähnlichkeitsmaße
152
5.1.2 Clusterbildung: Average-Linkage-Methode
157
5.2 Interpretation einer hierarchischen Clusterlösung
161
5.3 Anwendungsbeispiel in SPSS
163
5.3.1
163
5.3.2
169
6
Analyse mehrdimensionaler Häufigkeitstabellen
177
6.1 Häufigkeitsanalyse in zweidimensionalen Kreuztabellen
178
6.2 Loglineare Modelle
183
6.2.1 Prinzip der loglinearen Modellierung
183
6.2.2 Hierarchische loglineare Modelle
185
6.3 Anwendungsbeispiel in SPSS
187
6.3.1 Kreuztabellen
187
6.3.2 Loglineare Modelle
191
7
Zeitreihenanalyse
199
7.1 Zeitreihendarstellung und Stationarität
201
7.1.1 Zeitreihendarstellung
201
7.1.2 Stationarität von Zeitreihen
203
Inhalt
7.2
204
7.2.1 Nichtparametrische Glättungsverfahren
204
7.2.2 Parametrische Trendanalyse
206
7.3 Schwingungsanalyse
208
7.3.1 Autokorrelationsanalyse
208
7.3.2 Spektralanalyse
211
7.4 Überblick über weitere Methoden der Zeitreihenanalyse
215
7.5 Anwendungsbeispiel in SPSS
217
7.5.1 Darstellung der Zeitreihe
217
7.5.2 Trendanalyse
219
7.5.3 Schwingungsanalyse
226
7.5.4 Analysen nach Therapiebeginn
233
8 Logistische Regression
237
8.1
239
8.2 Modell der logistischen Regression
241
8.2.1 Modellgleichung
241
8.2.2 Voraussetzungen
243
8.3 Schätzungen, Tests und Modellgüte
244
8.3.1 Parameterschätzungen
244
8.3.2 Statistische Tests
247
8.3.3 Beurteilung der Modellgüte
248
8.4 Anwendungsbeispiel in SPSS
249
8.4.1 Berechnung des
249
8.4.2 Logistische Regression mit einem Prädiktor
251
8.4.3 Logistische Regression mit mehreren Prädiktoren
261
9 Lineare Strukturgleichungsmodelle
267
9.1 Korrelationen und Kausalität
269
9.2 Pfaddiagramme und lineare Strukturgleichungen
273
9.3 Struktur- und Messmodell
276
9.4 Modellspezifikationen
279
9.5 Schätzungen, Tests und Gütekriterien
282
9.5.1 Parameterschätzungen
282
9.5.2 Beurteilung der Schätzergebnisse
283
9.6 Anwendungsbeispiel in
287
9.6.1 Einführung in die grafische Oberfläche von
287
9.6.2 Pfaddiagramme mit beobachteten Variablen
293
9.6.3 Strukturgleichungsmodelle mit latenten Variablen
305
Glossar
315
Inhalt der CD-ROM
323
Literatur
325
Sachverzeichnis
329 |
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