Multivariate Verfahren: eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungsbeispielen in SPSS ; [Lehrbuch]
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| Language: | German |
| Published: |
Göttingen [u.a.]
Hogrefe
2012
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| Item Description: | Literaturverz. S. 403 - 408 |
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Inhalt
1 Einführung in die Arbeit mit SPSS 11
1.1 Dateneingabe 14
1.2 Beispiele einfacher Datenanalysen 20
1.3 Zur Arbeit mit der
SPSS-Syntax
30
2 Regressionsanalyse 37
2.1 Einfache lineare Regression 40
2.1.1 Methode der kleinsten Quadrate 40
2.1.2 Voraussetzungen 44
2.1.3 Varianzzerlegung und Bestimmtheitsmaß 45
2.1.4 Tests und Vorhersage 46
2.2 Multiple lineare Regression 48
2.2.1 Modell und prinzipielle Vorgehensweise 49
2.2.2 Interpretation der Ergebnisse 50
2.2.3 Merkmalsselektionsverfahren und hierarchische Regression 55
2.2.4 Moderator- und Mediatoranalyse 60
2.3 Anwendungsbeispiel in SPSS 68
2.3.1 Einfache lineare Regression 68
2.3.2 Multiple lineare Regression 72
2.3.3 Redundanz und
Suppression
74
2.3.4 Merkmalsselektionsverfahren 79
2.3.5 Hierarchische Regression 88
2.3.6 Moderator- und Mediatoranalyse 89
3 Varianzanalyse 95
3.1 Einfaktorielle Varianzanalyse 98
3.1.1 Modell 98
3.1.2 Voraussetzungen 100
3.1.3 Statistische Hypothesen 102
3.1.4 Quadratsummenzerlegung und Signifikanzprüfung 102
3.1.5 Vorgehensweise nach dem Allgemeinen linearen Modell 105
3.1.6 Multiple Vergleiche 108
3.2 Zweifaktorielle Varianzanalyse 109
3.2.1 Modell, Voraussetzungen und statistische Hypothesen 109
3.2.2 Quadratsummenzerlegung und Signifikanzprüfung 110
3.2.3 Vorgehensweise nach dem Allgemeinen linearen Modell 115
3.3
Kovarianzanalyse
116
3.4
Multivariate
Varianzanalyse 118
3.5 Varianzanalyse mit Messwiederholungen 120
3.5.1 Typische Anwendungssituationen 121
3.5.2 Verwendung linearer Kontraste 121
3.5.3 Signifikanzprüfung 124
3.6 Anwendungsbeispiel in SPSS 125
3.6.1 Einfaktorielle Varianzanalyse 125
3.6.2 Zweifaktorielle Varianzanalyse 131
3.6.3 Kovarianzanalyse 134
3.6.4 Multivariate Varianzanalyse 135
3.6.5 Varianzanalyse mit Messwiederholungen 138
Diskriminanzanalyse 149
4.1 Lineare Diskriminanzanalyse bei zwei Gruppen 152
4.1.1 Grundprinzip 152
4.1.2 Schätzung der Diskriminanzfunktion 155
4.1.3 Kenngrößen und statistische Tests 158
4.1.4 Voraussetzungen und Anwendungsempfehlungen 160
4.1.5 Klassifikation: Zuordnung neuer Probanden 161
4.2 Lineare Diskriminanzanalyse bei mehr als zwei Gruppen 164
4.2.1 Grundprinzip und Vorgehensweise 165
4.2.2 Klassifikation im Mehr-Gruppen-Fall 168
4.3 Anwendungsbeispiel in SPSS 170
4.3.1 Diskriminanzanalyse bei zwei gegebenen Gruppen 171
4.3.2 Diskriminanzanalyse bei mehr als zwei gegebenen Gruppen 174
Logistische Regression 183
5.1
Odds
Ratio 186
5.2 Modell der logistischen Regression 188
5.2.1 Modellgleichung 189
5.2.2 Voraussetzungen 191
5.3 Schätzungen, Tests und Modellgüte 191
5.3.1 Parameterschätzungen 191
5.3.2 Statistische Tests 195
5.3.3 Beurteilung der Modellgüte 196
5.4 Anwendungsbeispiel in SPSS 197
5.4.1 Berechnung des
Odds
Ratio 197
5.4.2 Logistische Regression mit einem Prädiktor 200
5.4.3 Logistische Regression mit mehreren Prädiktoren 209
6
Analyse
mehrdimensionaler Häufigkeitstabellen 215
6.1 Häufigkeitsanalyse in zweidimensionalen Kreuztabellen 217
6.2 Loglineare Modelle 222
6.2.1 Prinzip der loglinearen Modellierung 222
6.2.2 Hierarchische loglineare Modelle 224
6.3 Anwendungsbeispiel in SPSS 226
6.3.1 Kreuztabellen 226
6.3.2 Loglineare Modelle 230
7 Zeitreihenanalyse 239
7.1 Zeitreihendarstellung und Stationarität 242
7.1.1 Zeitreihendarstellung 242
7.1.2 Stationarität von Zeitreihen 244
7.2 Trendanalyse 245
7.2.1 Nichtparametrische Glättungsverfahren 245
7.2.2 Parametrische Trendanalyse 247
7.3 Schwingungsanalyse 249
7.3.1 Autokorrelationsanalyse 249
7.3.2 Spektralanalyse 252
7.4 Überblick über weitere Methoden der Zeitreihenanalyse 256
7.5 Anwendungsbeispiel in SPSS 258
7.5.1 Darstellung der Zeitreihe 258
7.5.2 Trendanalyse 261
7.5.3 Schwingungsanalyse 266
7.5.4 Analysen nach Therapiebeginn 275
8
Clusteranalyse
279
8.1 Vorgehensweise 281
8.1.1 Distanz-und ÄhnJichkeitsmaße 281
8.1.2 Clusterbildung: Average-Linkage-Methode 286
8.2 Interpretation einer hierarchischen Clusterlösung 290
8.3 Anwendungsbeispiel in SPSS 292
8.3.1
Clusteranalyse
mit zwei Variablen und fünf Probanden 292
8.3.2
Clusteranalyse
mit fünf Variablen und 20 Probanden 298
9 Faktorenanalyse 307
9.1 Modell und Voraussetzungen der Faktorenanalyse 310
9.2 Hauptkomponentenmethode 311
9.2.1 Prinzip der Faktorextraktion 311
9.2.2 Kennwerte der Faktorenanalyse 313
9.3 Bestimmung der Anzahl der Faktoren 315
9.4 Varimax-Rotation 318
9.5 Interpretation und Beurteilung der Güte der Faktorenlösung 321
9.5.1 Interpretation der Faktorenlösung 321
9.5.2 Analyse der Kommunalitäten 322
9.6 Anwendungsbeispiel in SPSS 324
9.6.1 Vollständiges Modell 324
9.6.2 Extraktion und Rotation der Faktoren des optimalen Modells 329
10 Lineare Strukturgleichungsmodelle 337
10.1 Korrelationen und Kausalität 340
10.2 Pfaddiagramme und lineare Strukturgleichungen 345
10.3 Struktur-und Messmodell 347
10.4 Modell Spezifikationen 350
10.5 Schätzungen, Tests und Gütekriterien 353
10.5.1 Parameterschätzungen 354
10.5.2 Beurteilung der Schätzergebnisse 355
10.6 Anwendungsbeispiel in
AMOS
359
10.6.1 Einführung in die grafische Oberfläche von
AMOS
359
10.6.2 Pfaddiagramme mit beobachteten Variablen 366
10.6.3 Strakturgleichungsmodelle mit latenten Variablen 378
Anhang 391
Glossar 393
Inhalt der Website 401
Literatur 403
Sachverzeichnis 409
'
ut
nachvollziehbar und anwendungsorientiert werden in diesem
Buch multivariate Verfahren behandelt, die für die Auswertung
empirischer Untersuchungen besonders wichtig sind. In jedem
Kapitel werden zunächst die Grundlagen der Verfahren unter Verwendung
kleiner Beispieldatensätze dargestellt. Anhand der gleichen Datensätze wird
anschließend schrittweise die praktische Umsetzung der Verfahren in SPSS
beschrieben. Für die Analyse linearer Strukturgleichungsmodelle wird
AMOS
verwendet. Zahlreiche Bildschirmausdrucke, Interpretationshilfen und eine
lückenlose Darstellung der Analyseschritte ermöglichen das selbständige
Studium und die Anwendung der Verfahren auf eigene Fragestellungen.
Leser, die mit SPSS oder
AMOS
nicht vertraut sind, werden in die notwendigen
Grundlagen eingeführt.
Alle im Text verwendeten Beispieldatensätze sowie die Syntax-Dateien aller
Analysen sind auf der Web-Seite zum Buch enthalten. Zusätzlich sind zu
jedem Kapitel Datensätze, Syntax-Dateien, Auswertungen und Ergebnisinter¬
pretationen aus Forschungsprojekten enthalten, deren Themen von arbeits¬
psychologischen bis zu epidemiologischen Untersuchungen reichen.
Folgende Verfahren werden behandelt: Regressionsanalyse, Varianzanalyse,
Diskriminanzanalyse, Faktorenanalyse,
Clusteranalyse,
logistische Regressi¬
onsanalyse, Analyse loglinearer Modelle, Zeitreihenanalyse, Analyse linearer
Strukturgleichungsmodelle. Neu aufgenommen wurden in der 2. Auflage
die Diskriminanzanalyse, die Analyse von Moderator- bzw. Mediatoreffekten
sowie eine Einführung in die Arbeit mit der
SPSS-Syntax. |
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