Verfügbarkeit: Datenanalyse mit R

Datenanalyse mit R: fortgeschrittene Verfahren

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Burkhardt, Markus 1985- (VerfasserIn), Titz, Johannes 1987- (VerfasserIn), Sedlmeier, Peter (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	München Pearson [2022]
Schlagworte:	Datenanalyse R > Programm Datenanalyse Fortgeschrittene Diagnostik Methodik R Programm Statistik Lehrbuch
Online-Zugang:	Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	Enthält Literaturverzeichnis und Index, zusätzlich zu ergänzenden und weiterführenden Literaturhinweisen am jeweiligen Kapitelende Auf dem Umschlag: "Extras online"
Beschreibung:	297 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 17 cm
ISBN:	9783868944136

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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS VORWORT ..................................................................................................... 9 ZUR ARBEIT MIT DIESEM BUCH ................................ 11 KAPITEL 1 FEHLENDE WERTE ................................................................... 13 1.1 SIND FEHLENDE WERTE UEBERHAUPT EIN PROBLEM? .......................................... 15 1.2 SYSTEMATIK FEHLENDER WERTE ....................................................................... 15 1.3 DIAGNOSE FEHLENDER WERTE ......................................................................... 16 1.3.1 AUSMASS FEHLENDER WERTE BESTIMMEN ............................................ 16 1.3.2 EXPLORATION VON ZUSAMMENHAENGEN ZWISCHEN VARIABLEN UND FEHLENDEN WERTEN ................................................................. 19 1.3.3 INFERENZSTATISTISCHE EXPLORATION FEHLENDER WERTE ........................ 23 1.4 IMPUTATIONSVERFAHREN. . ............................................................................ 24 1.4.1 MITTELWERTS UND REGRESSIONSBASIERTE IMPUTATION ........................ 25 1.4.2 MULTIPLE IMPUTATION MIT REGRESSION OHNE PARAMETERUNSICHERHEIT ........................................... 26 1.4.3 IMPUTATION MIT BAYESIANISCHER LINEARER REGRESSION ..................... 27 1.4.4 IMPUTATION MIT BOOTSTRAPPING REGRESSION ..................................... 27 1.4.5 PREDICTIVE MEAN MATCHING ............................................................. 28 1.4.6 EM ALGORITHMUS ............................................................................. 29 1.5 GRAFISCHE VALIDIERUNG DER DATENIMPUTATION .............................................. 29 KAPITEL 2 METAANALYSEN ....................................................................... 35 2.1 BESTIMMUNG VON EFFEKTEN ...................... : ................................................. 36 2.1.1 EFFEKTE AUS MITTELWERTEN UND STANDARDABWEICHUNGEN BERECHNEN ..................................................................................... 37 2.1.2 EFFEKTE AUS SIGNIFIKANZTESTERGEBNISSEN BERECHNEN ....................... 37 2.1.3 EFFEKTE AUS ANDEREN EFFEKTGROESSEN ................................................... 38 2.2 EINE SIMPLE METAANALYSE - DAS FIXED-EFFECTS-MODELL .............................. 39 2.3 DIE PSYCHOMETRISCHE METAANALYSE ........................................ 42 2.4 DAS H-O MODELL .......................................................................................... 45 2.5 VISUALISIERUNG VON METAANALYSEN - DER FOREST-PLOT .................................. 48 2.5.1 FOREST-PLOTS MIT PSYCHMETA ........................................................... 48 2.5.2 FOREST-PLOTS MIT METAFOR ................................................................. 49 2.6 UMGANG MIT DEM PUBLIKATIONSBIAS ............................................................ 49 2.6.1 FUNNEL-PLOT ..................................................................................... 50 2.6.2 TRIM-AND-FILL ................................................................................... 52 2.6.3 P-UNIFORM ....................................................................................... 53 KAPITEL 3 RESAMPLING-VERFAHREN: BOOTSTRAP UND RANDOMISIERUNGSTESTS .......................................................... 59 3.1 RESAMPLING YYPER HAND ............................................................................. 61 3.1.1 FUNKTIONEN ERSTELLEN IN R ............................................................... 61 3.1.2 BOOTSTRAP PER HAND ......... ............................................................... 65 3.1.3 RANDOMISIERUNGSTESTS PER HAND ................................................... 69 3.2 BOOTSTRAP MIT BOOT ...................................................................................... 71 3.2.1 BEISPIEL 1: ASYMMETRIE-INDEX ...................................................... 72 3.2.2 BEISPIEL 2: KORRELATION .................................................................. 74 3.2.3 BEISPIEL 3: DETERMINATIONSKOEFFIZIENT .......................................... 75 3.3 RANDOMISIERUNGSTESTS MIT IMPERM UND COIN ............................................ 76 3.3.1 BEISPIELE MIT IMPERM .................................................................... 76 3.3.2 BEISPIELE MIT COIN .......................................................................... 77 3.4 WANN WELCHES VERFAHREN? ........................................................................... 79 KAPITEL 4 PFADANALYSEN ......................................................................... 83 4.1 REGRESSION ALS PFADANALYSE .................................................. 84 4.2 PFADANALYSEN MIT MEDIATION ....................................................................... 87 4.3 SIGNIFIKANZTEST FUER PFADKOEFFIZIENTEN ......................................................... 89 4.4 GUETE VON PFADMODELLEN .............................................................. 92 4.5 EIN KOMPLEXERES DATENBEISPIEL ................................................................... 93 KAPITEL 5 STRUKTURGLEICHUNGSMODELLE ................................................. 99 5.1 DAS MESSMODELL - EINE KONFIRMATORISCHE FAKTORENANALYSE ....................... 101 5.2 VOLLSTAENDIGES STRUKTURGLEICHUNGSMODELL ................................................... 105 5.3 DIE GUETE VON STRUKTURGLEICHUNGSMODELLEN ................................................. 107 5.3.1 SIGNIFIKANZTESTS .............................................................................. 107 5.3.2 INKREMENTELLE GUETEMASSE .............................................................. 110 5.3.3 FEHLERMASSE .................................................................................... 110 5.3.4 KOMMUNIKATION DER MODELLGUETE .................................................. 112 5.4 WEITERE MODELLSPEZIFIKATIONEN UND MODELLVERGLEICHE ............................ 112 5.4.1 KOVARIANZ ZWISCHEN MANIFESTEN VARIABLEN .................................. 113 5.4.2 GRUPPENVERGLEICHE ........................................................................ 113 5.4.3 MODELLVERGLEICHE .......................................................................... 114 5.5 VORAUSSETZUNGEN FUER DIE STRUKTURGLEICHUNGSMODELLIERUNG ....................... 115 5.5.1 STICHPROBENGROESSE .......................................................................... 116 5.5.2 UNABHAENGIGKEIT .............................................................................. 116 5.5.3 MULTIVARIATE NORMAL VERTEILUNG .................................................... 117 5.5.4 FEHLERMELDUNGEN IN LAVAAN .......................................................... 117 KAPITEL 6 MEHRERE EBENEN ANALYSIEREN MITHILFE GEMISCHTER MODELLE. ............................................................ 121 6.1 EINFUEHRUNG .................................................................................................. 122 6.1.1 VIELE NAMEN UND DIE QUAL DER WAHL ............................................ 122 6.1.2 UEBERBLICK ........................................................................................ 123 6.2 VON DER REGRESSION ZUM GEMISCHTEN MODELL ............................................ 124 6.2.1 GEWOEHNLICHE REGRESSIONSANALYSE . .............................................. 125 6.2.2 EINE REGRESSION PRO GRUPPE .......................................................... 126 6.2.3 DAS GEMISCHTE MODELL .................................................................. 130 6.3 SIMULATION EINES GEMISCHTEN MODELLS ....................................................... 131 6.4 ZUFAELLIG (RANDOM) ODER FEST (FIXED)? .............................................. 135 6.4.1 ZUFAELLIGE KONSTANTEN (RANDOM INTERCEPT) .................................... 135 6.4.2 FESTER/ZUFAELLIGER ANSTIEG (FIXED/RANDOM ...................................... 138 6.4.3 VARIABLEN AUF EBENE 2 .................................................................... 140 6.4.4 INTERAKTIONEN ................................................................................. 142 6.5 WITHIN-DESIGNS .................................................................... 148 6.6 GESCHACHTELT (NESTED) ODER GEKREUZT (CROSSED)? ......................................... 151 6.6.1 MOTIVIERENDES BEISPIEL .................................................................. 152 6.6.2 GESCHACHTELT .................................................................................. 155 6.6.3 GEKREUZT ........................................................................................ 156 6.6.4 DER KRITISCHE FALL .......................................................................... 158 6.7 DAS BERICHTEN EINES GEMISCHTEN MODELLS 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adam_txt	INHALTSVERZEICHNIS VORWORT . 9 ZUR ARBEIT MIT DIESEM BUCH . 11 KAPITEL 1 FEHLENDE WERTE . 13 1.1 SIND FEHLENDE WERTE UEBERHAUPT EIN PROBLEM? . 15 1.2 SYSTEMATIK FEHLENDER WERTE . 15 1.3 DIAGNOSE FEHLENDER WERTE . 16 1.3.1 AUSMASS FEHLENDER WERTE BESTIMMEN . 16 1.3.2 EXPLORATION VON ZUSAMMENHAENGEN ZWISCHEN VARIABLEN UND FEHLENDEN WERTEN . 19 1.3.3 INFERENZSTATISTISCHE EXPLORATION FEHLENDER WERTE . 23 1.4 IMPUTATIONSVERFAHREN. . . 24 1.4.1 MITTELWERTS UND REGRESSIONSBASIERTE IMPUTATION . 25 1.4.2 MULTIPLE IMPUTATION MIT REGRESSION OHNE PARAMETERUNSICHERHEIT . 26 1.4.3 IMPUTATION MIT BAYESIANISCHER LINEARER REGRESSION . 27 1.4.4 IMPUTATION MIT BOOTSTRAPPING REGRESSION . 27 1.4.5 PREDICTIVE MEAN MATCHING . 28 1.4.6 EM ALGORITHMUS . 29 1.5 GRAFISCHE VALIDIERUNG DER DATENIMPUTATION . 29 KAPITEL 2 METAANALYSEN . 35 2.1 BESTIMMUNG VON EFFEKTEN . : . 36 2.1.1 EFFEKTE AUS MITTELWERTEN UND STANDARDABWEICHUNGEN BERECHNEN . 37 2.1.2 EFFEKTE AUS SIGNIFIKANZTESTERGEBNISSEN BERECHNEN . 37 2.1.3 EFFEKTE AUS ANDEREN EFFEKTGROESSEN . 38 2.2 EINE SIMPLE METAANALYSE - DAS FIXED-EFFECTS-MODELL . 39 2.3 DIE PSYCHOMETRISCHE METAANALYSE . 42 2.4 DAS H-O MODELL . 45 2.5 VISUALISIERUNG VON METAANALYSEN - DER FOREST-PLOT . 48 2.5.1 FOREST-PLOTS MIT PSYCHMETA . 48 2.5.2 FOREST-PLOTS MIT METAFOR . 49 2.6 UMGANG MIT DEM PUBLIKATIONSBIAS . 49 2.6.1 FUNNEL-PLOT . 50 2.6.2 TRIM-AND-FILL . 52 2.6.3 P-UNIFORM . 53 KAPITEL 3 RESAMPLING-VERFAHREN: BOOTSTRAP UND RANDOMISIERUNGSTESTS . 59 3.1 RESAMPLING YYPER HAND " . 61 3.1.1 FUNKTIONEN ERSTELLEN IN R . 61 3.1.2 BOOTSTRAP PER HAND . . 65 3.1.3 RANDOMISIERUNGSTESTS PER HAND . 69 3.2 BOOTSTRAP MIT BOOT . 71 3.2.1 BEISPIEL 1: ASYMMETRIE-INDEX . 72 3.2.2 BEISPIEL 2: KORRELATION . 74 3.2.3 BEISPIEL 3: DETERMINATIONSKOEFFIZIENT . 75 3.3 RANDOMISIERUNGSTESTS MIT IMPERM UND COIN . 76 3.3.1 BEISPIELE MIT IMPERM . 76 3.3.2 BEISPIELE MIT COIN . 77 3.4 WANN WELCHES VERFAHREN? . 79 KAPITEL 4 PFADANALYSEN . 83 4.1 REGRESSION ALS PFADANALYSE . 84 4.2 PFADANALYSEN MIT MEDIATION . 87 4.3 SIGNIFIKANZTEST FUER PFADKOEFFIZIENTEN . 89 4.4 GUETE VON PFADMODELLEN . 92 4.5 EIN KOMPLEXERES DATENBEISPIEL . 93 KAPITEL 5 STRUKTURGLEICHUNGSMODELLE . 99 5.1 DAS MESSMODELL - EINE KONFIRMATORISCHE FAKTORENANALYSE . 101 5.2 VOLLSTAENDIGES STRUKTURGLEICHUNGSMODELL . 105 5.3 DIE GUETE VON STRUKTURGLEICHUNGSMODELLEN . 107 5.3.1 SIGNIFIKANZTESTS . 107 5.3.2 INKREMENTELLE GUETEMASSE . 110 5.3.3 FEHLERMASSE . 110 5.3.4 KOMMUNIKATION DER MODELLGUETE . 112 5.4 WEITERE MODELLSPEZIFIKATIONEN UND MODELLVERGLEICHE . 112 5.4.1 KOVARIANZ ZWISCHEN MANIFESTEN VARIABLEN . 113 5.4.2 GRUPPENVERGLEICHE . 113 5.4.3 MODELLVERGLEICHE . 114 5.5 VORAUSSETZUNGEN FUER DIE STRUKTURGLEICHUNGSMODELLIERUNG . 115 5.5.1 STICHPROBENGROESSE . 116 5.5.2 UNABHAENGIGKEIT . 116 5.5.3 MULTIVARIATE NORMAL VERTEILUNG . 117 5.5.4 FEHLERMELDUNGEN IN LAVAAN . 117 KAPITEL 6 MEHRERE EBENEN ANALYSIEREN MITHILFE GEMISCHTER MODELLE. . 121 6.1 EINFUEHRUNG . 122 6.1.1 VIELE NAMEN UND DIE QUAL DER WAHL . 122 6.1.2 UEBERBLICK . 123 6.2 VON DER REGRESSION ZUM GEMISCHTEN MODELL . 124 6.2.1 GEWOEHNLICHE REGRESSIONSANALYSE . . 125 6.2.2 EINE REGRESSION PRO GRUPPE . 126 6.2.3 DAS GEMISCHTE MODELL . 130 6.3 SIMULATION EINES GEMISCHTEN MODELLS . 131 6.4 ZUFAELLIG (RANDOM) ODER FEST (FIXED)? 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. 279 10.3 DIE GENERELLE VORGEHENS WEISE . 280 10.3.1 THEORETISCHES MODELL . 280 10.3.2 WAHL GEEIGNETER ANALYSE-TOOLS . 281 10.3.3 GRAFISCHE ERGEBNISAUFBEREITUNG . 281 10.3.4 REVISIONEN . 281 10.3.5 IMPLIKATIONEN . 281 LITERATURVERZEICHNIS. 283 INDEX . 295
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