PASW 18: Einführung in die moderne Datenanalyse ; [ehemals SPSS]
Gespeichert in:
| Späterer Titel: | Bühl, Achim SPSS 20 |
|---|---|
| Vorheriger Titel: | Bühl, Achim SPSS 16 |
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München [u.a.]
Pearson Studium
2010
|
| Ausgabe: | 12., aktualisierte Aufl. |
| Schriftenreihe: | Scientific tools
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis Klappentext |
| Beschreibung: | Lt. Vermerk auf der Rückseite des Schutzumschlages wird das Werk "nach wiederholten Namenwechsel im Zuge der Übernahme von SPSS durch IBM" zukünftig wieder mit "SPSS 18" statt "PASW 18" erscheinen. - Titel auf dem Umschlag: SPSS 18 |
| Beschreibung: | 1004 S. zahlr. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 9783868940282 |
Internformat
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INHALT
Inhaltsverzeichnis
Vorwort zur zwölften Auflage. 15
1 Installation . 17
1.1 Systemvoraussetzungen von PASW
Statistics
18 . 17
1.2 Installation von PASW
Statistics
18 . 17
1.2.1 Deinstallation älterer Versionen . 18
1.2.2 Installation von PASW 18 unter Windows
Vista
oder XP. 18
1.3 Verknüpfung erstellen. 24
1.3.1 Verknüpfung unter Windows
Vista
. 24
1.3.2 Verknüpfung unter Windows XP . 25
1.4 Arbeitsverzeichnis einrichten. 26
1.5 Übungsdateien des Buchs downloaden . 28
2 Datenaufbereitung . 31
2.1 Kodierung und Kodeplan . 32
2.2 Datenmatrix. 34
2.3 Start von PASW . 35
2.4 Daten-Editor. 36
2.4.1 Definition der Variablen. 36
2.4.2 Dateneingabe . 50
2.5 Speichern einer Datendatei . 53
2.6 Variablendeklarationen kopieren . 53
2.7 Zusammenfügen von Datendateien. 57
2.7.1 Fallweises Zusammenfügen. 57
2.7.2 Variablenweises Zusammenfügen. 62
2.8 Einlesen bereits vorhandener Daten . 68
2.8.1 Einlesen von Daten mit Hilfe des PASW-Assistenten. 69
2.8.2 Einlesen von Daten mit Hilfe der Syntax. 71
2.9 Arbeitssitzung beenden. 73
3 PASW
Statistics
im Überblick . 75
3.1 Auswahl einer Statistik-Prozedur . 76
3.1.1 Variablen auswählen. 79
3.1.2 Unterdialogboxen. 80
3.2 Einstellungen für den Daten-Editor. 82
3.3 Die Symbolleiste. 84
3.4 Erstellen und Editieren von Grafiken . 86
3.5 Der Viewer. 92
Inhaltsverzeichnis
3.6 Editieren von Tabellen . 97
3.6.1 Der Pivot-Tabellen-Editor. 98
3.6.2 Weitere Bearbeitungsmöglichkeiten. 101
3.6.3 Symbole des PASW-Viewers. 107
3.7 Der Syntax-Editor. 108
3.8 Informationen zur Datendatei. 114
3.9 Das Hilfesystem . 119
3.10 Einstellungen. 122
3.11 Arbeiten mit mehreren Datendateien. 123
3.11.1 Kopieren und Einfügen zwischen Datendateien. 125
3.11.2 Umbenennen von Daten-Sets. 128
3.12 Export der Ausgabe . 128
3.12.1 Statistische Ergebnisse nach Word übertragen. 128
3.12.2 Statistische Ergebnisse nach Word exportieren. 132
3.12.3 Diagramme nach Word übertragen. 135
3.12.4 Pivot-Tabellen und Diagramme in
HTML-Dokumenten verwenden. 137
Statistische Grundbegriffe und Kennwerte. 141
4.1 Voraussetzungen für die Anwendung eines statistischen Tests. 141
4.1.1 Skalenniveaus. 141
4.1.2 Normalverteilung. 144
4.1.3 Abhängigkeit und Unabhängigkeit von Stichproben. 145
4.2 Übersicht über gängige Mittelwerttests. 145
4.3 Die Irrtumswahrscheinlichkeit
ρ
. 146
4.4 Statistischer Wegweiser. 148
4.4.1 Strukturierung, Eingabe und Überprüfung der Daten . 148
4.4.2 Deskriptive Auswertung. 149
4.4.3 Analytische Statistik . 149
4.5 Statistische Kennwerte . 150
4.5.1 Deskriptive Statistiken . 152
4.5.2 Fälle zusammenfassen. 155
4.5.3 Verhältnis-Statistiken . 157
Häufigkeitsauszählungen . 161
5.1 Häufigkeitstabellen. 161
5.2 Ausgabe statistischer Kennwerte. 162
5.3
Median
bei gehäuften Daten. 167
5.4 Formate für Häufigkeitstabellen . 171
5.5 Grafische Darstellung. 172
Datenselektion . 179
6.1 Auswahl von Fällen. 179
6.1.1 Einteilung der Operatoren. 181
6.1.2 Relationale Operatoren. 181
6.1.3 Logische Operatoren. 182
6.1.4 Boolesche Algebra. 182
6.1.5 Funktionen. 185
Inhaltsverzeichnis
6.1.6 Eingabe eines Konditional-Ausdrucks. 187
6.1.7 Beispiele für Datenselektionen. 190
6.2 Ziehen einer Zufallsstichprobe . 192
6.3 Fälle sortieren. 194
6.4 Aufteilung der Fälle in Gruppen . 195
7 Datenmodifikation. 201
7.1 Berechnung von neuen Variablen . 201
7.1.1 Formulierung numerischer Ausdrücke. 203
7.1.2 Funktionen. 205
7.1.3 Einbindung der Syntax in den dialoggesteuerten Ablauf . 210
7.2 Erstellen von Variablen mit Hilfe des Bereichseinteilers. 212
7.3 Zählen des Auftretens bestimmter Werte. 218
7.4 Umkodieren von Werten. 221
7.4.1 Manuelles Umkodieren. 221
7.4.2 Automatisches Umkodieren . 226
7.5 Bedingte Berechnung von neuen Variablen. 229
7.5.1 Formulierung von Bedingungen . 229
7.5.2 Bildung eines Indexes . 231
7.6 Aggregieren von Daten. 236
7.7 Rangtransformationen . 240
7.7.1 Beispiel einer Rangtransformation . 240
7.7.2 Rangtypen. 242
7.8 Gewichten von Fällen. 245
7.8.1 Korrektur bei nicht gegebener Repräsentativität. 245
7.8.2 Analyse von gehäuften Daten. 251
7.9 Beispiele für die Berechnung neuer Variablen . 255
7.9.1 Erstes Beispiel: Berechnung des Benzinverbrauchs. 255
7.9.2 Zweites Beispiel: Berechnung des Datums
des Ostersonntags. 256
8 Datenexploration . 261
8.1 Aufdeckung von Eingabefehlern. 261
8.2 Überprüfung der Verteilungsform. 262
8.3 Berechnung von Kennwerten. 262
8.4
Explorative
Datenanalyse. 262
8.4.1 Analysen ohne Gruppierungsvariablen. 263
8.4.2 Analysen für Gruppen von Fällen. 270
9 Kreuztabellen . 275
9.1 Erstellen von Kreuztabellen. 275
9.2 Grafische Veranschaulichung von Kreuztabellen. 289
9.3 Statistiken für Kreuztabellen. 291
9.3.1 Chi-Quadrat-Test. 292
9.3.2 Korrelationsmaße. 295
9.3.3 Assoziationsmaße für nominalskalierte Variablen. 298
9.3.4 Assoziationsmaße für ordinalskalierte Variablen. 303
9.3.5 Weitere Assoziationsmaße. 304
8 Inhaltsverzeichnis
10 Analyse von Mehrfachantworten . 311
10.1 Dichotome Methode. 311
10.1.1 Definition von Sets . 312
10.1.2 Häufigkeitstabellen für dichotome Setvariablen . 313
10.1.3 Kreuztabellen mit dichotomen Setvariablen . 315
10.2 Erstellen von Ranking-Listen . 319
10.3
Kategóriáié
Methode. 323
10.3.1 Definition von Sets . 325
10.3.2 Häufigkeitstabellen für
kategóriáié
Setvariablen. 325
10.3.3 Kreuztabellen mit
kategorialen
Setvariablen. 326
10.4 Dichotome und
kategóriáié
Methode im Vergleich. 328
11 Mittelwertvergleiche. 331
11.1 Vergleich von zwei unabhängigen Stichproben. 332
11.2 Vergleich von zwei abhängigen Stichproben . 334
11.3 Vergleich von mehr als zwei unabhängigen Stichproben. 336
11.3.1 Zerlegen in Trendkomponenten . 339
11.3.2 A-priori-Kontraste . 339
11.3.3 A-posteriori-Tests. 340
11.3.4 Weitere Optionen. 341
11.4 Vergleich von mehr als zwei abhängigen Stichproben. 341
11.5 Einstichproben-t-Test . 343
11.6 Einbindung der Syntax in den dialoggesteuerten Ablauf. 344
12 Nichtparametrische Tests. 347
12.1 Vergleich von zwei unabhängigen Stichproben. 348
12.1.1 U-Test nach Mann und Whitney. 348
12.1.2 Moses-Test. 351
12.1.3 Kolmogorov-Smirnov-Test. 352
12.1.4 Wald-Wolfowitz-Test. 353
12.2 Vergleich von zwei abhängigen Stichproben. 354
12.2.1 Wikoxon-Test . 354
12.2.2 Vorzeichen-Test . 358
12.2.3 Chi-Quadrat-Test nach McNemar . 360
12.3 Vergleich von mehr als zwei unabhängigen Stichproben. 361
12.3.1
Н
-Test
nach Kruskal und Wallis. 361
12.3.2
Median-Test
. 363
12.4 Vergleich von mehr als zwei abhängigen Stichproben. 364
12.4.1 Friedman-Test. 364
12.4.2
Kendalls
W.
366
12.4.3 Cochrans
Q.
367
12.5 Kolmogorov-Smirnov-Test zur Überprüfung der Verteilungsform . 368
12.6 Chi-Quadrat-Einzeltest. 369
12.7 Binomial-Test. 373
12.8 Sequenzanalyse. 375
12.9 Nichtparametrische Tests mit Hilfe des Model Viewer. 376
12.9.1 U-Test nach Mann und Whitney. 376
12.9.2
Н
-Test
nach Kruskal und Wallis. 382
Inhaltsverzeichnis
13 Korrelationen. 385
13.1 Korrelationskoeffizient nach
Pearson
. 387
13.2 Rangkorrelationskoeffizienten nach
Spearman
und
Kendall
. 388
13.3 Partielle Korrelationen . 389
13.4 Distanz- und Ähnlichkeitsmaße. 392
13.5 Der Intraclass
Correlation Coefficient (ICC)
. 395
13.6 Einbindung der Syntax in den dialoggesteuerten Ablauf. 396
14 Regressionsanalyse . 399
14.1 Einfache lineare Regression. 400
14.1.1 Berechnen der Regressionsgleichung. 401
14.1.2 Neue Variablen speichern. 403
14.1.3 Zeichnen einer Regressionsgeraden. 405
14.2 Multiple lineare Regression. 408
14.3 Nichtlineare Regression . 412
14.4 Binäre logistische Regression. 418
14.5 Multinomiale logistische Regression. 427
14.6
Ordinale
Regression . 438
14.7 Probitanalyse . 446
14.8 Kurvenanpassung . 453
14.9 Gewichtsschätzung. 457
14.10 Partielle kleinste Quadrate . 462
14.11 Zweistufige kleinste Quadrate. 462
14.12
Kategóriáié
Regression . 462
14.12.1 Prinzip der Kategorienquantifikationen. 463
14.12.2 Zweites Beispiel: Der Untergang der Titanic. 470
14.12.3 Diskretisierung von Variablen. 477
15 Varianzanalysen . 483
15.1 Univariate Varianzanalyse. 485
15.1.1 Univariate Varianzanalyse
(allgemeines lineares Modell) . 486
15.1.2 Univariate Varianzanalyse nach
Fisher
. 493
15.1.3 Univariate Varianzanalyse mit Messwiederholung . 495
15.2 Kovarianzanalyse . 500
15.3 Multivariate Varianzanalyse. 502
15.4 Varianz-Komponenten . 504
15.5 Lineare gemischte Modelle . 508
15.5.1 Varianzanalyse mir festen Effekten. 508
15.5.2 Kovarianzanalyse mit festen Effekten. 512
15.5.3 Analyse mit festen und zufälligen Effekten . 514
15.5.4 Analyse mit wiederholten Messungen. 516
16 Diskriminanzanaiyse. 521
16.1 Beispiel aus der Medizin. 521
16.2 Beispiel aus der Soziologie. 530
10 Inhaltsverzeichnis
16.3 Beispiel aus der Biologie . 538
16.4 Diskriminanzanalyse mit drei Gruppen. 540
17 Rellabilltätsanalyse. 545
17.1 Richtig-falsch-Aufgaben . 546
17.2 Stufen-Antwort-Aufgaben. 553
18 Faktorenanalyse. 555
18.1 Rechenschritte und Verfahrenstypen der Faktorenanalyse. 555
18.2
Explorative
Faktorenanalyse. 556
18.2.1 Beispiel aus der Soziologie. 556
18.2.2 Beispiel aus der Psychologie . 564
18.3 Konfirmatorische Faktorenanalyse . 574
18.3.1 Beispiel aus der Freizeitforschung. 574
18.3.2 Grafische Darstellung des Rechnens mit Faktorwerten . 582
18.3.3 Beispiel aus der Medienwissenschaft. 586
18.4 Das Rotationsproblem . 590
19
Clusteranalyse
. 593
19.1 Das Prinzip der
Clusteranalyse
. 594
19.2 Hierarchische
Clusteranalyse
. 598
19.2.1 Hierarchische
Clusteranalyse
mit zwei Variablen . 598
19.2.2 Hierarchische
Clusteranalyse
mit mehr als
zwei Variablen . 603
19.2.3 Hierarchische
Clusteranalyse
mit vorgeschalteter
Faktorenanalyse . 606
19.3 Ähnlichkeits- und Distanzmaße. 610
19.3.1 Intervallskalierte (metrische) Variablen. 610
19.3.2 Häufigkeiten. 613
19.3.3 Binäre Variablen. 614
19.4 Fusionierungsmethoden . 615
19.5
Clusteranalyse
für hohe Fallzahlen (Clusterzentrenanalyse). 616
19.6 Die Two-Step-Clusteranalyse . 622
19.6.1 Die Two-Step-Clusteranalyse per Dialogboxen
der Version 17 . 624
19.6.2 Die Two-Step-Clusteranalyse per Syntax. 628
19.6.3 Die Two-Step-Clusteranalyse per Model Viewer. 645
20 Klassifikationsanalyse . 659
20.1 Einführendes Beispiel aus der Geschichtswissenschaft. 661
20.1.1 Erstellen einer Analysedatei. 661
20.1.2 Erzeugung und Interpretation eines Baumdiagramms . 663
20.1.3 Interpretation der Vorhersagewerte. 669
20.1.4 Arbeiten mit dem Baumeditor. 672
20.2 Vertiefungsbeispiel aus dem Bereich
der Wirtschaftswissenschaften. 676
20.2.1 Erstellen einer Analysedatei. 677
Inhaltsverzeichnis 11
20.2.2 Erzeugung und Interpretation eines Baumdiagramms . 678
20.2.3 Erleichterung beim Erstellen der finalen Tabelle. 684
20.3 Der CHAID-Algorithmus als Klassifikationsmethode. 688
20.3.1 Erstellen einer Analysedatei. 689
20.3.2 Erzeugung und Interpretation eines Baumdiagramms . 690
20.3.3 Ansichten eines Baumdiagramms und Navigation
durch den Baum. 694
20.3.4 Analyse der finalen Segmente . 699
20.4 Der Exhaustive-CHAID-Algorithmus als Klassifikationsmethode . 703
20.4.1 Erstellen einer Analysedatei. 704
20.4.2 Erzeugung eines Baumdiagramms. 705
20.4.3 Betrachtung des Baummodells und der Baumtabelle. 707
20.4.4 Gewinnzusammenfassung, Risiko und Klassifikation . 710
20.4.5 Vorhergesagte Werte. 712
20.4.6 Analyse der finalen Segmente . 713
20.5 Der CRT-Algorithmus als Klassifikationsmethode . 715
20.5.1 Der binäre Algorithmus in vergleichender Betrachtung . 716
20.5.2 Vertiefungsbeispiel zum CRT-Algorithmus. 722
20.6 Der QUEST-Algorithmus als Klassifikationsmethode. 730
20.6.1 Erstellen einer Analysedatei. 731
20.6.2 Erzeugung und Interpretation eines Baumdiagramms . 734
20.6.3 Analyse der Vorhersagewerte . 737
20.6.4 Analyse der Endknoten. 738
20.6.5 Dichotomisierung der Zielvariablen . 740
20.6.6 Analyse einzelner Parteien. 744
20.7 Die Hilfeoption des Baumeditors . 749
21 Loglineare Modelle. 751
21.1 Eine typische Anwendungssituation . 751
21.2 Das Prinzip der loglinearen Modelle. 754
21.3 Überblick über die loglinearen Modelle. 756
21.4 Hierarchisches loglineares Modell. 757
21.5 Allgemeines loglineares Modell. 766
21.6 Logit-loglineares Modell. 772
22 Überiebens- undErelgnisdatenanalyse . 779
22.1 Sterbetafeln. 780
22.1.1 Einführende Beispiele aus der Medizin . 780
22.1.2 Vertiefende Beispiele aus der Soziologie . 789
22.2 Kaplan-Meier-Methode. 796
22.3 Regressionsanalyse nach
Cox
. 801
22.3.1 Beispiel aus der Medizin. 801
22.3.2 Beispiel aus der Ökonomie. 807
22.4 Cox-Regression mit zeitabhängigen Kovariaten . 808
23
Multidimensionale
Skalierung. 813
23.1 Das Prinzip der MDS . 814
23.2 Beispiel aus dem Marketing-Bereich . 819
12 Inhaltsverzeichnis
23.3 Ähnlichkeiten aus Daten erstellen. 821
23.4
Multidimensionale
Skalierung und Faktorenanalyse. 829
24 Korrespondenzanalyse . 833
24.1 Einfache Korrespondenzanalyse . 834
24.1.1 Das Prinzip der einfachen Korrespondenzanalyse. 835
24.1.2 Beispiel einer Produktpositionierung. 845
24.1.3 Das Seriationsproblem in der Archäologie . 851
24.2 Multiple Korrespondenzanalyse mit Nominalvariablen. 854
24.2.1 Erstes Beispiel: Produktpositionierung
im Marketingbereich. 854
24.2.2 Zweites Beispiel: Visualisierung
der Variablenzusammenhänge. 860
24.2.3 Drittes Beispiel: Darstellung
der Kategorienquantifikationen. 866
24.3 Multiple Korrespondenzanalyse mit beliebigen Variablen. 871
24.3.1 Erstes Beispiel: Alle Variablen numerisch . 871
24.3.2 Zweites Beispiel: Numerische und nominalskalierte
Variablen . 877
24.4 Kanonische Korrespondenzanalyse. 883
25
Conjoint-Analyse
. 899
25.1 Zielsetzung. 899
25.2 Vorstellung eines Beispiels. 901
25.3 Erstellung eines orthogonalen Designs . 901
25.4 Die Ausgabe des orthogonalen Designs. 906
25.5 Die Prozedur
CONJOINT
. 909
26 Berichte und Gruppenwechsel . 917
26.1 Zeilenweise Berichte . 917
26.1.1 Erstellen eines einfachen Berichts . 917
26.1.2 Zweistufiger Gruppenwechsel. 922
26.1.3 Dreistufiger Gruppenwechsel . 923
26.1.4 Berichts-Layout. 927
26.2 Spaltenweise Berichte . 932
26.3 Komprimierte Berichtsausgabe . 938
26.4 Übungsaufgaben. 941
27 Diagramme . 943
27.1 Balkendiagramm. 943
27.1.1 Einfaches Balkendiagramm: Darstellung
von Häufigkeiten . 943
27.1.2 Einfaches Balkendiagramm: Kennwerte einer
metrischen Variablen . 947
27.1.3 Gruppiertes Balkendiagramm. 953
27.1.4 Gestapeltes Balkendiagramm . 955
Inhaltsverzeichnis 13
27.2 Liniendiagramm . 958
27.2.1 Einfaches Liniendiagramm . 959
27.2.2 Mehrfaches Liniendiagramm. 961
27.3 Flächendiagramm. 963
27.3.1 Einfaches Flächendiagramm. 963
27.3.2 Gestapeltes Flächendiagramm. 965
27
A
Kreisdiagramm. 966
27.5 Streudiagramm. 968
27.6 Histogramm . 973
27.6.1 Einfaches Histogramm . 973
27.6.2 Gestapeltes Histogramm. 975
27.7 Hoch-Tief-Diagramme . 976
27.7.1 Einfache Hoch-Tief-Schluss-Diagramme. 976
27.7.2 Einfache Bereichsbalken. 979
27.7.3 Gruppierte Hoch-Tief-Schluss-Diagramme. 980
27.7.4 Differenzliniendiagramme. 980
27.8 Boxplot. 981
27.8.1 Einfacher Boxplot. 981
27.8.2 Gruppierter Boxplot. 983
27.9 Doppelachsen. 984
27.9.1 Zwei Y-Achsen mit kategorialer X-Achse. 984
27.9.2 Zwei Y-Achsen mit metrischer X-Achse . 987
27.10 Erstellen eines Diagramms aus einer Pivot-Tabelle . 988
28 Weiterführende Literatur. 991
29 Index. 995
Die „Einfuhrung
m die moderne
Datenanalyse" hat sich
ги
dem Stan¬
dard-Lehrwerk
fur
PASW-Anwender entwickelt und bereits weit
uber
50 000 Leser in PASW (ehemals SPSS) eingeführt Praxisorientiert wer¬
den anhand ¿ahlreicher interessanter Beispieldatensatze umvariate,
bivariate und multivanate Verfahren vermittelt Die
Fallstudien
sind
dem sozialwissenschaftkhen, dem medizinisch-psychologischen so¬
wie dem wirtschaftswissenschaftlichen Bereich entnommen
Die zwölfte Auflage beschreibt die neue Verston 18 und ist vollständig überarbei¬
tet worden Erstmals behandelt wird die insbesondere
fur
Wirtschaftswissenschaftler
wichtige Coniomt-Analyse Äußerst interessant
fur
alle Bereiche der Wissenschaften
sind die neuen Report-Möglichkeiten sowie der neue interaktive Model Viewer der
Version 18
Prof Dr phil
habil
ACHIM BÜHL lehn empirische SwiaHorschung und Statistik.
Technik- und Mediensoziologie an der Bevth Hochschule
tur
Technik Berlin |
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