Statistik mit SPSS: Fallbeispiele und Methoden
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| Vorheriger Titel: | Hatzinger, Reinhold PASW statistics |
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| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
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Pearson
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| Schriftenreihe: | Always learning
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Inhaltsverzeichnis
Fragestellungen und Methoden
із
Vorwort 16
Vorwort zur zweiten Auflage 18
Kapitel 1 Einführung 19
1.1 Konzeption des Buchs. 20
1.2 Aufbau des Buchs. 21
1.3 Programmversionen von SPSS. 22
1.4 Wie kann dieses Buch verwendet werden?. 22
1.5
Typografische
und andere Konventionen in diesem Buch. 23
Kapitel 2 Statistische Grundbegriffe 25
2.1 Einige Beispiele. 26
2.1.1 Hochrechnung (statistisches Schätzen). 26
2.1.2 Prüfen von Fragestellungen (Testen von Hypothesen). 28
2.1.3 Erstellen von Modellen (statistisches Modellieren). 30
2.2 Grundlegende Konzepte . 31
2.3 Messung und Typen von Daten. 33
2.4 Arten von Fragestellungen und Variablen. 37
2.5 Zusammenfassung der Konzepte. 40
2.6 Übungen. 41
Kapitel 3 Überblick über die Bedienung von SPSS 43
3.1 Einleitung. 44
3.2 Fragebogen und Kodierung. 45
3.3 Definieren von Variablen und Zuordnen von beschreibenden Namen_ 48
3.3.1 Übertragen von Definitionen . 52
3.3.2 Speichern der Variablendefinitionen. 54
3.4 Erfassen bzw. Eingabe der kodierten Daten, Datenkontrolle. 55
3.4.1 Abspeichern der Daten. 57
3.4.2 Datenkontrolle . 58
3.5 Transformieren der Daten bzw. Erzeugen von neuen Variablen. 59
3.5.1 Berechnen neuer Variablen. 59
3.5.2 Umkodieren von Variablen. 63
3.6 Auswählen von Fällen. 67
3.7 Gewichten von Daten. 70
3.8 Analysieren von Daten. 70
3.9 Bearbeitung und Verwenden des Outputs. 75
3.9.1 Modifikation von Tabellen. 76
3.9.2 Modifikation von Grafiken. 80
3.9.3 Weiterverwenden des
SPSS-Outputs
. 84
3.9.4 Verwenden von Tabellen und Grafiken in anderen Programmen. 84
3.9.5 Model Viewer . 85
3.10 Einlesen externer Daten. 86
3.10.1 Import von Excel-Dateien . 86
3.10.2 Import von Textdateien. 87
3.11 Verwenden der Programmsprache (SYNTAX). 89
3.12 Hilfe zu einzelnen Prozeduren,
Tutorials und Links. 93
3.13 Zusammenfassung der Konzepte. 95
3.14 Übungen. 96
Teil
I
Kategóriáié
Daten 97
Kapitel 4 Eine
kategóriáié
Variable 99
4.1 Einleitung. 100
4.2 Kommen alle Kategorien gleich häufig vor?. 104
4.2.1 Numerische Beschreibung. 105
4.2.2 Grafische Beschreibung. 107
4.2.3 Statistische Analyse der Problemstellung. 111
4.3 Entsprechen Häufigkeiten bestimmten Vorgaben?. 118
4.3.1 Numerische und grafische Beschreibung. 119
4.3.2 Statistische Analyse der Problemstellung. 125
4.4 Hat ein Prozentsatz (Anteil) einen bestimmten Wert?. 129
4.4.1 Statistische Analyse der Problemstellung. 132
4.5 In welchem Bereich kann man einen Prozentsatz (Anteil) erwarten?. 137
4.6 Zusammenfassung der Konzepte. 143
4.7 Übungen. 144
4.8 Anhang: Die Chi-Quadrat-Verteilung oder wie entsteht ein p-Wert?. 145
Kapitel 5 Mehrere
kategóriáié
Variablen 149
5.1 Beschreibung mehrerer kategorialer Variablen. 150
5.1.1 Numerische Beschreibung. 151
5.1.2 Grafische Beschreibung. 155
5.2 Ist die Verteilung von Häufigkeiten in verschiedenen Gruppen gleich?. 157
5.3 Unterscheiden sich Anteile in zwei oder mehreren Gruppen? . 161
5.3.1 Eingabe einer Tabelle. 162
5.3.2 Vergleich der Anteile. 163
5.3.3 Exakter Test nach
Fisher
.
1Ь5
5.4 Sind zwei
kategóriáié
Variablen unabhängig?. 167
5.4.1 Datenaufbereitung. 168
5.4.2 Datenbeschreibung. 170
5.4.3 Unabhängigkeitstest. 170
5.5 Unterscheidet sich das Risiko in zwei Gruppen?. 173
5.5.1 Odds-Ratio. 173
5.5.2 Odds-Ratio-Test. 175
5.6 Wie kann man Veränderungen von Anteilen testen? . 177
5.6.1 McNemar-Test. 178
5.6.2 Cochran-Test. 180
5.7 Zusammenfassung der Konzepte. 182
5.8 Übungen. 183
Teil
II
Metrische Daten i87
Kapitel
б
Eine metrische Variable 189
6.1 Wie kann man die Verteilung einer metrischen Variablen beschreiben? . 190
6.1.1 Klassifizieren, Tabellen und Histogramme. 191
6.1.2 Maßzahlen zur Beschreibung der Verteilung. 196
6.1.3 Boxplot. 203
6.1.4 Ausreißer. 206
6.2 In welchem Bereich kann man den Mittelwert
in einer Grundgesamtheit erwarten? . 207
6.3 Ist ein Mittelwert in der Grundgesamtheit
anders als eine bestimmte Vorgabe?. 210
6.4 Folgt eine metrische Variable einer bestimmten Verteilung? . 212
6.4.1 Q-Q-Plot. 214
6.4.2 Kolmogorov-Smirnov-Test. 216
6.4.3 Anpassungstest mit x2-Verteilung. 218
6.5 Zusammenfassung der Konzepte. 221
6.6 Anhang: Stem-and-Leaf-Plot. 222
6.7 Übungen. 223
Kapitel 7 Mehrere metrische Variablen 225
7.1 Wie stark ist der Zusammenhang zwischen zwei metrischen Variablen? . 226
7.1.1 Grafische Beschreibung. 226
7.1.2 Korrelationskoeffizient nach
Pearson
. 228
7.1.3 Korrelationskoeffizient nach
Spearman
. 231
7.2 Welche Form hat der Zusammenhang zwischen zwei Variablen?. 232
7.3 Lässt sich der Wert einer Variablen anhand des Werts einer zweiten
vorhersagen?. 237
7.3.1 Punktprognosen. 237
7.3.2 Intervallprognosen. 239
7.4 Kann der Zusammenhang einer mit mehreren Variablen beschrieben
werden?. 240
7.4.1 Multiple lineare Regression . 241
7.4.2 Bestimmtheitsmaß und F-Test. 241
7.4.3 Koeffizienten. 243
7.4.4 Prognose . 244
7.4.5 Dummyvariablen. 244
7.4.6
Kategóriáié
Variablen. 247
7.4.7 Überprüfung der Annahmen . 249
7.4.8 Typische Verletzungen von Modellannahmen. 252
7.5 Unterscheiden sich Mittelwerte zu zwei oder mehreren Zeitpunkten? . 255
7.5.1 Grafische Beschreibung. 256
7.5.2 Analyse der Fragestellung. 257
7.6 Zusammenfassung der Konzepte. 259
7.7 Übungen. 259
Teil
III
Kategóriáié
und metrische Daten
26З
Kapitel 8 Metrische und
kategóriáié
Variablen 265
8.1 Unterscheiden sich die Mittelwerte
in zwei Gruppen?. 266
8.1.1 Grafische Beschreibung. 266
8.1.2 Analyse der Fragestellung. 269
8.2 Unterscheidet sich die Lage einer Variablen zwischen zwei Gruppen? . 271
8.2.1 Grafische Beschreibung. 271
8.2.2 Analyse der Fragestellung. 273
8.3 Unterscheiden sich die Mittelwerte mehrerer Gruppen?. 276
8.3.1 Grafische und numerische Beschreibung. 276
8.3.2 Analyse der Fragestellung. 278
8.3.3 Post-hoc-Tests. 279
8.4 Unterscheidet sich die Lage einer Variablen
zwischen mehreren Gruppen? . 281
8.5 Wie wirken zwei
kategóriáié
Variablen kombiniert auf Mittelwerte?. 284
8.5.1 Numerische und grafische Beschreibung. 284
8.5.2 Analyse der Fragestellung. 286
8.6 Hängen Chancen von einer oder mehreren Variablen ab?. 291
8.6.1 Logistische Regression . 291
8.6.2 Logistische Regression mit mehreren erklärenden Variablen_ 294
8.7 Unterscheiden sich Chancen zwischen zwei oder mehreren Gruppen? . 298
8.8 Kann eine
kategóriáié
Variable durch andere Variablen erklärt werden? . 301
8.8.1 Beschreibung der Stichprobe. 301
8.8.2 Multinomiale logistische Regression . 303
8.9 Kann eine
ordinale
Variable durch andere Variablen erklärt werden?_ 309
8.9.1
Ordinale
Regression. 309
8.9.2 Beschreibung der Rechenergebnisse. 310
8.9.3 Parallelität. 312
8.9.4 Berechnung von Kategorienwahrscheinlichkeiten. 313
8.10 Zusammenfassung der Konzepte. 314
8.11 Übungen. 315
Teil
IV
Multivariate Daten 317
Kapitel 9 Dimensionsreduktion 319
9.1 Kann man die Komplexität multidimensionaler Daten reduzieren?. 320
9.1.1 Grundlagen der Hauptkomponentenanalyse. 321
9.1.2 Anwendung der Hauptkomponentenanalyse. 331
9.2 Weiterverwenden der Ergebnisse einer Hauptkomponentenanalyse. 340
9.3 Zusammenfassung der Konzepte. 344
9.4 Übungen. 344
9.5 Anhang: Extraktion der Hauptkomponenten für zwei Variablen . 345
Kapitel 10 Gruppierung von Beobachtungen 34g
10.1 Wie entdeckt man Gruppen ähnlicher Beobachtungen?. 350
10.1.1 Distanz- und Ähnlichkeitsmaße. 351
10.1.2 Clusterbildung . 352
10.1.3 Outputteile. 353
10.2 Wie findet man
Cluster in
den Variablen?. 358
10.3 Wie können
kategóriáié
Variablen in
eine
Clusteranalyse
einbezogen werden?. 360
10.3.1 Zweistufige
Clusteranalyse
. 360
10.3.2 Outputteile. 361
10.4 Zusammenfassung der Konzepte. 367
10.5 Übungen. 368
Kapitel 11 Mehrdimensionale
kategóriáié
Daten 371
11.1 Modelle für Kreuztabellen. 372
11.1.1 Modelle und erwartete Häufigkeiten. 373
11.1.2 Modellhierarchie. 377
11.2 Welche Modelle beschreiben die Eintragungen einer Kreuztabelle gut? . 378
11.2.1 Modelle und Parameter. 379
11.2.2 Erwartete
Odds, Odds-Ratios
usw. 383
11.2.3 Modellauswahl. 384
11.2.4 Automatisierte Auswahl. 387
11.3 Höherdimensionale loglineare Modelle. 389
11.3.1 Dreidimensionale Kreuztabellen. 390
11.3.2 Modelle . 391
11.3.3 Modellauswahl. 392
11.3.4 Interpretation. 394
11.4 Weitere Beispiele . 395
11.4.1 Wie interpretiert man eine Dreifachwechselwirkung?. 395
11.4.2 Wie interpretiert man ein Modell ohne Dreifachwechselwirkung? 396
11.4.3 Wie interpretiert man ein Modell
mit nur einer Zweifachwechselwirkung?. 397
11.4.4 Wie interpretiert man Modelle ohne Wechselwirkungen?. 399
11.4.5 Abschließende Bemerkungen. 399
11.5 Zusammenfassung der Konzepte. 400
11.6 Übungen. 401
Literaturverzeichnis 403
Index 405 |
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