PASW statistics: statistische Methoden und Fallbeispiele
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2009
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Titel: PASW statistics
Autor: Hatzinger, Reinhold
Jahr: 2009
Inhaltsverzeichnis
Fragestellungen und Methoden 11
Vorwort 15
Kapitel 1 Einführung 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 Typografisehe und andere Konventionen in diesem Buch. 21
Kapitel 2 Statistische Grundbegriffe 23
2.1 Einige Beispiele. 24
2.1.1 Hochrechnung (statistisches Schätzen). 24
2.1.2 Prüfen 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 Übungen. 39
Kapitel 3 Überblick über 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 Übertragen 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 Auswählen von Fällen. 65
3.7 Gewichten von Daten. 68
3.8 Analysieren von Daten. 69
---------------------- . 74
3.9 Bearbeitung und Verwenden des Outputs.'. 74
3.9.1 Modifikation von Tabellen. 78
3.9.2 Modifikation von Grafiken. 82
3.9.3 Weiterverwenden des PASW-Outputs.• "' ^
3.9.4 Verwenden in anderen Programmen. ^
3.10 Einlesen externer Daten. _ 84
3.10.1 Import von Excel-Dateien . . 85
3.10.2 Import von Textdateien. 87
3.11 Verwenden der Programmsprache (SYNTAX).
3.12 Hilfe zu einzelnen Prozeduren, . gi
Tutorials und Links. 93
I 3.13 Zusammenfassung der Konzepte. g3
3.14 Übungen.
95
I Teil! Kategoriale Daten
I 97
I Kapitel 4 Eine kategoriale Variable g8
1 4.1 Einleitung. ^02
I 4.2 Kommen alle Kategorien gleich häufig vor?. 103
¦ 4.2.1 Numerische Beschreibung. ^05
I 4.2.2 Grafische Beschreibung. j0g
1 4.2.3 Statistische Analyse der Problemstellung.
I 4.3 Entsprechen Häufigkeiten bestimmten Vorgaben?. ^
I 4.3.1 Numerische und grafische Beschreibung. ^
I 4.3.2 Statistische Analyse der Problemstellung.
I 4.4 Hat ein Prozentsatz (Anteil) einen bestimmten Wert?.
I 4.4.1 Statistische Analyse der Problemstellung.
I 4.5 In welchem Bereich kann man einen Prozentsatz (Anteil) erwarten.
1 4.6 Zusammenfassung der Konzepte.
1 4.7 Übungen.
I 4.8 Anhang: Die Chi-Quadrat-Verteilung oder wie entsteht ein p-Wert?.
¦ 139
I Kapitels Mehrere kategoriale Variablen Q
¦ 5.1 Beschreibung mehrerer kategorialer Variablen.
I 5.1.1 Numerische Beschreibung.
I 5.1.2 Grafische Beschreibung.
1 5.2 Ist die Verteilung von Häufigkeiten in verschiedenen Gruppen gleich? - • • a
1 5.3 Unterscheiden sich Anteile in zwei oder mehreren Gruppen? .
I 5.3.1 Eingabe einer Tabelle. 1
1 5.3.2 Vergleich der Anteile. l53
I 5.3.3 Exakter Test nach Fisher. l55
5.4 Sind zwei kategoriale Variablen unabhängig?. 157
5.4.1 Datenaufbereitung. 158
5.4.2 Datenbeschreibung. 160
5.4.3 Unabhängigkeitstest. 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 Veränderungen von Anteilen testen?. 167
5.6.1 McNemar-Test. 168
5.6.2 Cochran-Test. 170
5.7 Zusammenfassung der Konzepte. 173
5.8 Übungen. 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 x2-Verteilung. 209
6.5 Anhang: Stem-and-Leaf-Plot. 211
6.6 Zusammenfassung der Konzepte. 213
6.7 Übungen. 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 Lässt sich der Wert einer Variablen anhand des Werts
einer zweiten vorhersagen?. 227
7.3.1 Punktprognosen. 227
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 Überprüfung 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 Übungen. 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
Unterscheidet sich die Lage einer Variablen zwischen zwei Gruppen? . 261
»¦2.1 Grafische Beschreibung. 261
8-2.2 Analyse der Fragestellung. . 262
Unterscheiden sich die Mittelwerte mehrerer Gruppen? '. 265
8-3.1 Grafische und numerische Beschreibung. 265
»•" Analyse der Fragestellung. . 267
8.3.3 Post-hoc-Tests. . 269
8-4 Unterscheidet sich die Lage einer Variablen.
8 5 ™. m8hreren Gr W • • • . . 270
^^^katBgorideVariableQkombiiÜBrtaufMittelwerte?. 273
82 ^7ns?e ™d grafische Beschreibung. 273
8.5.2 Analyse der Fragestellung. 275
"T TSoder meWn i' '
8.2
8.3
8 6 2 L • egression . 280
8-7 UnierscheTdeTsich ST*™ "* m*U«Ba e*«en Variablen''.'.'.'. 283
i8 ™s^™ z
i. u™s^ z
. .290
Teil IV Multivariate Daten 293
Kapitel 9 Dimensionsreduktion 295
9.1 Kann man die Komplexität multidimensionaler Daten reduzieren?. 296
9.1.1 Grundlagen der Hauptkomponentenanalyse. 297
9.1.2 Anwendung der Hauptkomponentenanalyse. 307
9.2 Weiterverwenden der Ergebnisse einer HauptkomponentBnanaly.se. 316
9.3 Übungen. 320
9.4 Anhang: Extraktion der Hauptkomponenten für zwei Variablen . 321
Kapitel 10 Gruppierung von Beobachtungen 325
10.1 Wie entdeckt man Gruppen ähnlicher Beobachtungen?. 326
10.1.1 Distanz- und Ähnlichkeitsmaße. 327
10.1.2 Clusterbildung . 328
10.1.3 Outputteile. 329
10.2 Wie findet man Cluster in den Variablen?. 334
10.3 Wie können 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 Übungen. 343
Literaturverzeichnis 345
Index 346
Fragestellungen und Methoden
Kapitel 4: Eine kategoriale Variable
Kommen alle Kategorien gleich häufig vor?.102
Balkendiagramm
Ein-Stichproben-Chi-Quadrat-Test
Entsprechen Häufigkeiten bestimmten Vorgaben?.114
Gruppiertes Balkendiagramm
Chi-Quadrat-Test auf spezifizierte Verteilung
Hat ein Prozentsatz (Anteil) einen bestimmten Wert? .124
Ein-Stichprobentest für Anteile
In welchem Bereich kann man einen Prozentsatz (Anteil) erwarten? .130
HOCH-TlEF-DlAGRAMM
KONFIDENZINTERVALL FÜR ANTEILE
Kapitel 5: Mehrere kategoriale Variablen
Ist die Verteilung von Häufigkeiten in verschiedenen Gruppen gleich? .147
Gestapeltes Balkendiagramm
Chi-Quadrat-Homogenitätstest
Unterscheiden sich Anteile in zwei oder mehreren Gruppen? .151
Zwei-Stichprobentest für Anteile
Sind zwei kategoriale Variablen unabhängig?.157
Gruppiertes Balkendiagramm
Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest
Unterscheidet sich das Risiko in zwei Gruppen?.163
Odds-Ratio-Test
Wie kann man Veränderungen von Anteilen testen? .167
McNemar-Test
Cochran-Test
Kapitel 6: Eine metrische Variable
Wie kann man die Verteilung einer metrischen Variablen beschreiben? .180
Histogramm
Boxplot
Masszahlen
In welchem Bereich kann man den Mittelwert erwarten?.197
KONFIDENZINTERVALL FÜR DEN MITTELWERT
Ist ein Mittelwert anders als eine bestimmte Vorgabe? .201
Ein-Stichproben-t-Test
Folgt eine metrische Variable einer bestimmten Verteilung? .203
Q-Q-Plot
Kolmogorov-Smirnov-Test
Chi-Quaorat-Anpassungstest
Kapitel 7: Mehrere metrische Variablen
Wie stark ist der Zusammenhang zwischen zwei metrischen Variablen?.216
Streudiagramm
Korrelation nach Pearson
Korrelation nach Spearman
Welche Form hat der Zusammenhang zwischen zwei Variablen? .
Streudiagramm
Einfache lineare Regression
Kann man Werte einer Variablen anhand einer zweiten vorhersagen? .
Einfache lineare Regression
Kann der Zusammenhang einer mit mehreren Variablen beschrieben werden? . 23
Multiple lineare Regression
Unterscheiden sich Mittelwerte zu zwei oder mehreren Zeitpunkten?.
Streudiagramm
t-Test für abhängige Stichproben
Kapitel 8: Metrische und kategoriale Variablen
Unterscheiden sich die Mittelwerte in zwei Gruppen?.
Parallele Boxplots
Zweistichproben-t-Test
Unterscheidet sich die Lage einer Variablen zwischen zwei Gruppen? .26
Parallele Boxplots
U-Test
Unterscheiden sich die Mittelwerte mehrerer Gruppen? .265
Parallele Boxplots
Einfache Varianzanalyse
Post-hoc-Tests
Unterscheidet sich die Lage einer Variablen zwischen mehreren Gruppen? .27°
Parallele Boxplots
Kruskal-Wallis-Test
Wie wirken zwei kategoriale Variablen kombiniert auf Mittelwerte?.273
Gruppierte Boxplots
Zweifache Varianeanalyse
Hängen Chancen von einer oder mehreren Variablen ab?.28°
Logistische Regression
Unterscheiden sich Chancen zwischen zwei oder mehreren Gruppen? .287
Logistische Regression
Kapitel 9: Dimensionsreduktion
Kann man Komplexität multidimensionaler Daten reduzieren?.296
Screeplot
Hauptkomponentenanalyse
Kann man die Ergebnisse einer Hauptkomponentenanalyse weiterverwenden? 316
KOMPONENTENSCORES
Kapitel 10: Gruppierung von Beobachtungen
Wie entdeckt man Gruppen ähnlicher Beobachtungen?.326
Hierarchische Clusterverfahren
Wie findet man Cluster in den Variablen? .334
Clustern von Variablen
Wie können kategoriale Variablen in eine Clusteranalyse einbezogen werden? . 336
Zweistufiges Clustern |
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