PASW statistics: statistische Methoden und Fallbeispiele
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München [u.a.]
Pearson Studium
2009
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IMAGE 1
INHALTSVERZEICHNIS
FRAGESTELLUNGEN UND METHODEN 11
VORWORT 15
KAPITEL 1 EINFUEHRUNG 17
1.1 KONZEPTION DES BUCHS 18
1.2 AUFBAU DES BUCHS 19
1.3 PROGRAMMVERSIONEN VON PASW BZW. SPSS 20
1.4 WIE KANN DIESES BUCH VERWENDET WERDEN? 20
1.5 TYPOGRAFISCHE UND ANDERE KONVENTIONEN IN DIESEM BUCH 21
KAPITEL 2 STATISTISCHE GRUNDBEGRIFFE 23
2.1 EINIGE BEISPIELE 24
2.1.1 HOCHRECHNUNG (STATISTISCHES SCHAETZEN) 24
2.1.2 PRUEFEN VON FRAGESTELLUNGEN (TESTEN VON HYPOTHESEN) 26 2.1.3
ERSTELLEN VON MODELLEN (STATISTISCHES MODELLIEREN) 28 2.2 GRUNDLEGENDE
KONZEPTE 29
2.3 MESSUNG UND TYPEN VON DATEN 31
2.4 ARTEN VON FRAGESTELLUNGEN UND VARIABLEN 35
2.5 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 38
2.6 UEBUNGEN 39
KAPITEL 3 UEBERBLICK UEBER DIE BEDIENUNG VON PASW 41
3.1 EINLEITUNG 42
3.2 FRAGEBOGEN UND KODIERUNG 43
3.3 DEFINIEREN VON VARIABLEN UND ZUORDNEN VON BESCHREIBENDEN NAMEN 46
3.3.1 UEBERTRAGEN VON DEFINITIONEN 50
3.3.2 SPEICHERN DER VARIABLENDEFINITIONEN 52
3.4 ERFASSEN BZW. EINGABE DER KODIERTEN DATEN, DATENKONTROLLE 53 3.4.1
ABSPEICHERN DER DATEN 55
3.4.2 DATENKONTROLLE 56
3.5 TRANSFORMIEREN DER DATEN BZW. ERZEUGEN VON NEUEN VARIABLEN 57 3.5.1
BERECHNEN NEUER VARIABLEN 57
3.5.2 UMKODIEREN VON VARIABLEN 62
3.6 AUSWAEHLEN VON FAELLEN 65
3.7 GEWICHTEN VON DATEN 68
3.8 ANALYSIEREN VON DATEN 69
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/992869129
DIGITALISIERT DURCH
IMAGE 2
3.9 BEARBEITUNG UND VERWENDEN DES OUTPUTS 74
3.9.1 MODIFIKATION VON TABELLEN 74
3.9.2 MODIFIKATION VON GRAFIKEN 78
3.9.3 WEITERVERWENDEN DES PASW-OUTPUTS 82
3.9.4 VERWENDEN IN ANDEREN PROGRAMMEN 82
3.10 EINLESEN EXTERNER DATEN 84
3.10.1 IMPORT VON EXCEL-DATEIEN 84
3.10.2 IMPORT VON TEXTDATEIEN 85
3.11 VERWENDEN DER PROGRAMMSPRACHE (SYNTAX) 87
3.12 HILFE ZU EINZELNEN PROZEDUREN, TUTORIALS UND LINKS 91
3.13 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 93
3.14 UEBUNGEN 93
TEIL I KATEGORIALE DATEN 95
KAPITEL 4 EINE KATEGORIALE VARIABLE 97
4.1 EINLEITUNG 98
4.2 KOMMEN ALLE KATEGORIEN GLEICH HAEUFIG VOR? 102
4.2.1 NUMERISCHE BESCHREIBUNG 103
4.2.2 GRAFISCHE BESCHREIBUNG 105
4.2.3 STATISTISCHE ANALYSE DER PROBLEMSTELLUNG 109
4.3 ENTSPRECHEN HAEUFIGKEITEN BESTIMMTEN VORGABEN? 114
4.3.1 NUMERISCHE UND GRAFISCHE BESCHREIBUNG 115
4.3.2 STATISTISCHE ANALYSE DER PROBLEMSTELLUNG 121
4.4 HAT EIN PROZENTSATZ (ANTEIL) EINEN BESTIMMTEN WERT? 124
4.4.1 STATISTISCHE ANALYSE DER PROBLEMSTELLUNG 126
4.5 IN WELCHEM BEREICH KANN MAN EINEN PROZENTSATZ (ANTEIL) ERWARTEN? 130
4.6 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 135
4.7 UEBUNGEN 135
4.8 ANHANG: DIE CHI-QUADRAT-VERTEILUNG ODER WIE ENTSTEHT EIN P-WERT? 136
KAPITEL 5 MEHRERE KATEGORIALE VARIABLEN 139
5.1 BESCHREIBUNG MEHRERER KATEGORIALER VARIABLEN 140
5.1.1 NUMERISCHE BESCHREIBUNG 141
5.1.2 GRAFISCHE BESCHREIBUNG 145
5.2 IST DIE VERTEILUNG VON HAEUFIGKEITEN IN VERSCHIEDENEN GRUPPEN
GLEICH?. 147 5.3 UNTERSCHEIDEN SICH ANTEILE IN ZWEI ODER MEHREREN
GRUPPEN? 151 5.3.1 EINGABE EINER TABELLE 152
5.3.2 VERGLEICH DER ANTEILE 153
5.3.3 EXAKTER TEST NACH FISHER 155
IMAGE 3
5.4 SIND ZWEI KATEGORIALE VARIABLEN UNABHAENGIG? 157
5.4.1 DATENAUFBEREITUNG 158
5.4.2 DATENBESCHREIBUNG 160
5.4.3 UNABHAENGIGKEITSTEST 160
5.5 UNTERSCHEIDET SICH DAS RISIKO IN ZWEI GRUPPEN? 163
5.5.1 ODDS-RATIO 163
5.5.2 ODDS-RATIO-TEST 165
5.6 WIE KANN MAN VERAENDERUNGEN VON ANTEILEN TESTEN? 167
5.6.1 MCNEMAR-TEST 168
5.6.2 COCHRAN-TEST 170
5.7 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 173
5.8 UEBUNGEN 174
TEIL II METRISCHE DATEN 177
KAPITEL 6 EINE METRISCHE VARIABLE 179
6.1 WIE KANN MAN DIE VERTEILUNG EINER METRISCHEN VARIABLEN BESCHREIBEN?
. 180 6.1.1 KLASSIFIZIEREN, TABELLEN UND HISTOGRAMME 181
6.1.2 MASSZAHLEN ZUR BESCHREIBUNG DER VERTEILUNG 187
6.1.3 BOXPLOT 194
6.1.4 AUSREISSER 196
6.2 IN WELCHEM BEREICH KANN MAN DEN MITTELWERT IN EINER GRUNDGESAMTHEIT
ERWARTEN? 197
6.3 IST EIN MITTELWERT IN DER GRUNDGESAMTHEIT ANDERS ALS EINE BESTIMMTE
VORGABE? 201
6.4 FOLGT EINE METRISCHE VARIABLE EINER BESTIMMTEN VERTEILUNG? 203 6.4.1
Q-Q-PLOT 204
6.4.2 KOLMOGOROV-SMIRNOV-TEST 207
6.4.3 ANPASSUNGSTEST MIT X 2 -VERTEILUNG 209
6.5 ANHANG: STEM-AND-LEAF-PLOT 211
6.6 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 213
6.7 UEBUNGEN 213
KAPITEL 7 MEHRERE METRISCHE VARIABLEN 215
7.1 WIE STARK IST DER ZUSAMMENHANG ZWISCHEN ZWEI METRISCHEN VARIABLEN? .
216 7.1.1 GRAFISCHE BESCHREIBUNG 216
7.1.2 KORRELATIONSKOEFFIZIENT NACH PEARSON 218
7.1.3 KORRELATIONSKOEFFIZIENT NACH SPEARMAN 221
7.2 WELCHE FORM HAT DER ZUSAMMENHANG ZWISCHEN ZWEI VARIABLEN? 222 7.3
LASST SICH DER WERT EINER VARIABLEN ANHAND DES WERTS EINER ZWEITEN
VORHERSAGEN? 227
7.3.1 PUNKTPROGNOSEN 227
IMAGE 4
7.3.2 INTERVALLPROGNOSEN 229
7.4 KANN DER ZUSAMMENHANG EINER MIT MEHREREN VARIABLEN BESCHRIEBEN
WERDEN? 230
7.4.1 MULTIPLE LINEARE REGRESSION 231
7.4.2 BESTIMMTHEITSMASS UND F-TEST 231
7.4.3 KOEFFIZIENTEN 233
7.4.4 PROGNOSE 234
7.4.5 DUMMYVARIABLEN 234
7.4.6 KATEGORIALE VARIABLEN 237
7.4.7 UEBERPRUEFUNG DER ANNAHMEN 240
7.4.8 TYPISCHE VERLETZUNGEN VON MODELLANNAHMEN 243
7.5 UNTERSCHEIDEN SICH MITTELWERTE ZU ZWEI ODER MEHREREN ZEITPUNKTEN?
. 246 7.5.1 GRAFISCHE BESCHREIBUNG 247
7.5.2 ANALYSE DER FRAGESTELLUNG 248
7.6 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 250
7.7 UEBUNGEN 250
TEIL III KATEGORIALE UND METRISCHE DATEN 253
KAPITEL 8 METRISCHE UND KATEGORIALE VARIABLEN 255
8.1 UNTERSCHEIDEN SICH DIE MITTELWERTE IN ZWEI GRUPPEN? 256
8.1.1 GRAFISCHE BESCHREIBUNG 256
8.1.2 ANALYSE DER FRAGESTELLUNG 259
8.2 UNTERSCHEIDET SICH DIE LAGE EINER VARIABLEN ZWISCHEN ZWEI GRUPPEN?
. 261 8.2.1 GRAFISCHE BESCHREIBUNG 261
8.2.2 ANALYSE DER FRAGESTELLUNG 262
8.3 UNTERSCHEIDEN SICH DIE MITTELWERTE MEHRERER GRUPPEN? 265
8.3.1 GRAFISCHE UND NUMERISCHE BESCHREIBUNG 265
8.3.2 ANALYSE DER FRAGESTELLUNG 267
8.3.3 POST-HOC-TESTS 269
8.4 UNTERSCHEIDET SICH DIE LAGE EINER VARIABLEN ZWISCHEN MEHREREN
GRUPPEN? 270
8.5 WIE WIRKEN ZWEI KATEGORIALE VARIABLEN KOMBINIERT AUF MITTELWERTE?
273 8.5.1 NUMERISCHE UND GRAFISCHE BESCHREIBUNG 273
8.5.2 ANALYSE DER FRAGESTELLUNG 275
8.6 HAENGEN CHANCEN VON EINER ODER MEHREREN VARIABLEN AB? 280
8.6.1 LOGISTISCHE REGRESSION 280
8.6.2 LOGISTISCHE REGRESSION MIT MEHREREN ERKLAERENDEN VARIABLEN - 283
8.7 UNTERSCHEIDEN SICH CHANCEN ZWISCHEN ZWEI ODER MEHREREN GRUPPEN? .
287 8.8 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 289
8.9 UEBUNGEN 2 90
IMAGE 5
TEIL IV MULTIVARIATE DATEN 293
KAPITEL 9 DIMENSIONSREDUKTION 295
9.1 KANN MAN DIE KOMPLEXITAET MULTIDIMENSIONALER DATEN REDUZIEREN? 296
9.1.1 GRUNDLAGEN DER HAUPTKOMPONENTENANALYSE 297
9.1.2 ANWENDUNG DER HAUPTKOMPONENTENANALYSE 307
9.2 WEITERVERWENDEN DER ERGEBNISSE EINER HAUPTKOMPONENTENANALYSE 316 9.3
UEBUNGEN 320
9.4 ANHANG: EXTRAKTION DER HAUPTKOMPONENTEN FUER ZWEI VARIABLEN 321
KAPITEL 10 GRUPPIERUNG VON BEOBACHTUNGEN 325
10.1 WIE ENTDECKT MAN GRUPPEN AEHNLICHER BEOBACHTUNGEN? 326 10.1.1
DISTANZ- UND AEHNLICHKEITSMASSE 327
10.1.2 CLUSTERBILDUNG 328
10.1.3 OUTPUTTEILE 329
10.2 WIE FINDET MAN CLUSTER IN DEN VARIABLEN? 334
10.3 WIE KOENNEN KATEGORIALE VARIABLEN IN EINE CLUSTERANALYSE EINBEZOGEN
WERDEN? 336
10.3.1 ZWEISTUFIGE CLUSTERANALYSE 336
10.3.2 OUTPUTTEILE 337
10.4 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 343
10.5 UEBUNGEN 343
LITERATURVERZEICHNIS 345
INDEX 346 |
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