Holdings: Datenanalyse mit R :: THWS Bibkatalog

Datenanalyse mit R: fortgeschrittene Verfahren

Saved in:

Bibliographic Details
Main Authors:	Burkhardt, Markus 1985- (Author), Titz, Johannes 1987- (Author), Sedlmeier, Peter (Author)
Format:	Book
Language:	German
Published:	München Pearson [2022]
Subjects:	Datenanalyse R > Programm Datenanalyse Fortgeschrittene Diagnostik Methodik R Programm Statistik Lehrbuch
Online Access:	Inhaltsverzeichnis
Item Description:	Enthält Literaturverzeichnis und Index, zusätzlich zu ergänzenden und weiterführenden Literaturhinweisen am jeweiligen Kapitelende Auf dem Umschlag: "Extras online"
Physical Description:	297 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 17 cm
ISBN:	9783868944136

Staff View

MARC


LEADER	00000nam a2200000 c 4500
001	BV047893176
003	DE-604
005	20231229
007	t
008	220323s2022 gw a\|\|\| \|\|\|\| 00\|\|\| ger d
015			\|a 21,N10 \|2 dnb
016	7		\|a 1228714355 \|2 DE-101
020			\|a 9783868944136 \|q pbk \|c Pb.: EUR 34.95 (DE), EUR 34.95 (AT), CHF 41.30 (freier Preis) \|9 978-3-86894-413-6
020			\|z 9783868944136 \|9 9783868944136
035			\|a (OCoLC)1344245801
035			\|a (DE-599)DNB1228714355
040			\|a DE-604 \|b ger \|e rda
041	0		\|a ger
044			\|a gw \|c XA-DE-BY
049			\|a DE-1102 \|a DE-384 \|a DE-1049 \|a DE-1050 \|a DE-19 \|a DE-11 \|a DE-1051 \|a DE-12 \|a DE-706 \|a DE-634 \|a DE-1043 \|a DE-N2 \|a DE-859 \|a DE-739 \|a DE-703 \|a DE-M347 \|a DE-M49 \|a DE-1052
084			\|a ST 250 \|0 (DE-625)143626: \|2 rvk
084			\|a CM 4400 \|0 (DE-625)18955: \|2 rvk
084			\|a ST 601 \|0 (DE-625)143682: \|2 rvk
084			\|a SK 850 \|0 (DE-625)143263: \|2 rvk
084			\|a CM 4000 \|0 (DE-625)18951: \|2 rvk
084			\|a 150 \|2 23sdnb
084			\|a DAT 307 \|2 stub
084			\|a MAT 620 \|2 stub
100	1		\|a Burkhardt, Markus \|d 1985- \|e Verfasser \|0 (DE-588)1077784228 \|4 aut
245	1	0	\|a Datenanalyse mit R \|b fortgeschrittene Verfahren \|c Markus Burkhardt, Johannes Titz, Peter Sedlmeier
264		1	\|a München \|b Pearson \|c [2022]
264		4	\|c © 2022
300			\|a 297 Seiten \|b Illustrationen, Diagramme \|c 24 cm x 17 cm
336			\|b txt \|2 rdacontent
337			\|b n \|2 rdamedia
338			\|b nc \|2 rdacarrier
500			\|a Enthält Literaturverzeichnis und Index, zusätzlich zu ergänzenden und weiterführenden Literaturhinweisen am jeweiligen Kapitelende
500			\|a Auf dem Umschlag: "Extras online"
650	0	7	\|a Datenanalyse \|0 (DE-588)4123037-1 \|2 gnd \|9 rswk-swf
650	0	7	\|a R \|g Programm \|0 (DE-588)4705956-4 \|2 gnd \|9 rswk-swf
653			\|a Datenanalyse Fortgeschrittene
653			\|a Diagnostik
653			\|a Methodik
653			\|a R Programm
653			\|a Statistik
655		7	\|0 (DE-588)4123623-3 \|a Lehrbuch \|2 gnd-content
689	0	0	\|a R \|g Programm \|0 (DE-588)4705956-4 \|D s
689	0	1	\|a Datenanalyse \|0 (DE-588)4123037-1 \|D s
689	0		\|5 DE-604
700	1		\|a Titz, Johannes \|d 1987- \|e Verfasser \|0 (DE-588)1212868137 \|4 aut
700	1		\|a Sedlmeier, Peter \|e Verfasser \|0 (DE-588)1030562555 \|4 aut
710	2		\|a Pearson Studium \|0 (DE-588)1066125414 \|4 pbl
776	0	8	\|i Erscheint auch als \|n Online-Ausgabe \|z 978-3-86326-308-9
856	4	2	\|m DNB Datenaustausch \|q application/pdf \|u http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=033275230&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA \|3 Inhaltsverzeichnis
999			\|a oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-033275230

Record in the Search Index

_version_	1804183499868995584
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 ................................................... 160 6.8 WEITERFUEHRENDE THEMEN ............................................................................ 163 6.8.1 STANDARDISIERUNG UND ZENTRIERUNG .............. ............................... 163 6.8.2 NICHT-LINEARE ZUSAMMENHAENGE .................................................... 167 KAPITEL 7 173 7.1 METRISCHE INDIVIDUALANALYSE ...................................................................... 175 7.2 MONOTONE INDIVIDUALANALYSE ...................................................................... 179 7.3 ZUSAMMENFASSUNG VON INDIVIDUALANALYSEN ............................................... 189 7.4 VERSUCHSPLANUNG ........................................................................................ 196 7.5 AUSBLICK ...................................................................................................... 201 KAPITEL 8 MULTIDIMENSIONALE SKALIERUNG ........................................... 205 8.1 EINFUEHRUNGSBEISPIEL .............................................................................. 207 8.2 WEGE DER DATENERHEBUNG ............................................................................ 209 8.3 DISTANZEN ERMITTELN .................. 210 8.4 WAHL DER MDS-METHODE ............................................................................ 212 8.5 EXPLORATIVE MDS IN DER ANWENDUNG .................................... 213 8.5.1 KONZEPTIONELLE ENTSCHEIDUNGEN VOR DER ANALYSE ......................... 214 8.5.2 MDS MIT AGGREGIERTEN DATEN ........................................................ 215 8.5.3 MDS MIT INDIVIDUALANALYSEN ........................................................ 219 8.5.4 EXPLORATION DER ANZAHL AN DIMENSIONEN .................................... 221 8.6 KONFIRMATORISCHE MDS ................................................................................ 222 KAPITEL 9 EINZELFALLANALYSE ................................................................... 227 9.1 VISUELLE ANALYSE ......................................................................................... 229 9.1.1 DIE BASIES ...................................................................................... 229 9.1.2 EINE PERSON, MEHRERE ABHAENGIGE VARIABLEN .................................. 233 9.1.3 EIN BEISPIEL AUS DER LITERATUR ...................................................... 235 9.2 EFFEKTGROESSEN ................................................................................................ 240 9.2.1 UEBERBLICK ........................................................................................ 240 9.2.2 TAU-U .............................................................................................. 244 9.2.3 EFFEKTGROESSENMASSE IM VERGLEICH .................................................... 247 9.3 RESAMPLING-VERFAHREN ................................................................................ 248 9.3.1 RANDOMISIERUNGSTESTS .................................................................... 248 9.3.2 BOOTSTRAP ........................................................................................ 251 9.4 MEHREBENENANALYSE .................................................................................... 252 9.5 METAANALYSE ................................................................................................ 254 KAPITEL 10 MONTE-CARLO SIMULATIONEN ................................................. 259 10.1 BEISPIEL 1: EMPIRISCHE T-VERTEILUNGEN ........................................................ 261 10.1.1 ZENTRALE EMPIRISCHE T-VERTEILUNGEN ............................................ 261 10.1.2 NICHTZENTRALE EMPIRISCHE T-VERTEILUNGEN...................................... 265 10.2 BEISPIEL 2: WIEDERHOLTE BEFRAGUNGEN BEI RANDOMIZED-RESPONSE VERFAHREN FUER ANTEILE .................................................................................. 268 10.2.1 DIE WARNER-METHODE ZUM SCHAETZEN VON ANTEILEN ...................... 269 10.2.2 SCHAETZGENAUIGKEIT BEI EINFACHER UND ZWEIFACHER BEFRAGUNG .... 271 10.2.3 WAS KOENNEN WIR AUS DER SIMULATION LERNEN UND WIE KOENNTE ES WEITERGEHEN? ................................................................................................ 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
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)? . 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 . 160 6.8 WEITERFUEHRENDE THEMEN . 163 6.8.1 STANDARDISIERUNG UND ZENTRIERUNG . . 163 6.8.2 NICHT-LINEARE ZUSAMMENHAENGE . 167 KAPITEL 7 173 7.1 METRISCHE INDIVIDUALANALYSE . 175 7.2 MONOTONE INDIVIDUALANALYSE . 179 7.3 ZUSAMMENFASSUNG VON INDIVIDUALANALYSEN . 189 7.4 VERSUCHSPLANUNG . 196 7.5 AUSBLICK . 201 KAPITEL 8 MULTIDIMENSIONALE SKALIERUNG . 205 8.1 EINFUEHRUNGSBEISPIEL . 207 8.2 WEGE DER DATENERHEBUNG . 209 8.3 DISTANZEN ERMITTELN . 210 8.4 WAHL DER MDS-METHODE . 212 8.5 EXPLORATIVE MDS IN DER ANWENDUNG . 213 8.5.1 KONZEPTIONELLE ENTSCHEIDUNGEN VOR DER ANALYSE . 214 8.5.2 MDS MIT AGGREGIERTEN DATEN . 215 8.5.3 MDS MIT INDIVIDUALANALYSEN . 219 8.5.4 EXPLORATION DER ANZAHL AN DIMENSIONEN . 221 8.6 KONFIRMATORISCHE MDS . 222 KAPITEL 9 EINZELFALLANALYSE . 227 9.1 VISUELLE ANALYSE . 229 9.1.1 DIE BASIES . 229 9.1.2 EINE PERSON, MEHRERE ABHAENGIGE VARIABLEN . 233 9.1.3 EIN BEISPIEL AUS DER LITERATUR . 235 9.2 EFFEKTGROESSEN . 240 9.2.1 UEBERBLICK . 240 9.2.2 TAU-U . 244 9.2.3 EFFEKTGROESSENMASSE IM VERGLEICH . 247 9.3 RESAMPLING-VERFAHREN . 248 9.3.1 RANDOMISIERUNGSTESTS . 248 9.3.2 BOOTSTRAP . 251 9.4 MEHREBENENANALYSE . 252 9.5 METAANALYSE . 254 KAPITEL 10 MONTE-CARLO SIMULATIONEN . 259 10.1 BEISPIEL 1: EMPIRISCHE T-VERTEILUNGEN . 261 10.1.1 ZENTRALE EMPIRISCHE T-VERTEILUNGEN . 261 10.1.2 NICHTZENTRALE EMPIRISCHE T-VERTEILUNGEN. 265 10.2 BEISPIEL 2: WIEDERHOLTE BEFRAGUNGEN BEI RANDOMIZED-RESPONSE VERFAHREN FUER ANTEILE . 268 10.2.1 DIE WARNER-METHODE ZUM SCHAETZEN VON ANTEILEN . 269 10.2.2 SCHAETZGENAUIGKEIT BEI EINFACHER UND ZWEIFACHER BEFRAGUNG . 271 10.2.3 WAS KOENNEN WIR AUS DER SIMULATION LERNEN UND WIE KOENNTE ES WEITERGEHEN? . 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
any_adam_object	1
any_adam_object_boolean	1
author	Burkhardt, Markus 1985- Titz, Johannes 1987- Sedlmeier, Peter
author_GND	(DE-588)1077784228 (DE-588)1212868137 (DE-588)1030562555
author_facet	Burkhardt, Markus 1985- Titz, Johannes 1987- Sedlmeier, Peter
author_role	aut aut aut
author_sort	Burkhardt, Markus 1985-
author_variant	m b mb j t jt p s ps
building	Verbundindex
bvnumber	BV047893176
classification_rvk	ST 250 CM 4400 ST 601 SK 850 CM 4000
classification_tum	DAT 307 MAT 620
ctrlnum	(OCoLC)1344245801 (DE-599)DNB1228714355
discipline	Informatik Psychologie Mathematik
discipline_str_mv	Informatik Psychologie Mathematik
format	Book
fullrecord	<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>02661nam a2200625 c 4500</leader><controlfield tag="001">BV047893176</controlfield><controlfield tag="003">DE-604</controlfield><controlfield tag="005">20231229 </controlfield><controlfield tag="007">t</controlfield><controlfield tag="008">220323s2022 gw a\|\|\| \|\|\|\| 00\|\|\| ger d</controlfield><datafield tag="015" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">21,N10</subfield><subfield code="2">dnb</subfield></datafield><datafield tag="016" ind1="7" ind2=" "><subfield code="a">1228714355</subfield><subfield code="2">DE-101</subfield></datafield><datafield tag="020" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">9783868944136</subfield><subfield code="q">pbk</subfield><subfield code="c">Pb.: EUR 34.95 (DE), EUR 34.95 (AT), CHF 41.30 (freier Preis)</subfield><subfield code="9">978-3-86894-413-6</subfield></datafield><datafield tag="020" ind1=" " ind2=" "><subfield code="z">9783868944136</subfield><subfield code="9">9783868944136</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(OCoLC)1344245801</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)DNB1228714355</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-604</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="e">rda</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">ger</subfield></datafield><datafield tag="044" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">gw</subfield><subfield code="c">XA-DE-BY</subfield></datafield><datafield tag="049" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-1102</subfield><subfield code="a">DE-384</subfield><subfield code="a">DE-1049</subfield><subfield code="a">DE-1050</subfield><subfield code="a">DE-19</subfield><subfield code="a">DE-11</subfield><subfield code="a">DE-1051</subfield><subfield code="a">DE-12</subfield><subfield code="a">DE-706</subfield><subfield code="a">DE-634</subfield><subfield code="a">DE-1043</subfield><subfield code="a">DE-N2</subfield><subfield code="a">DE-859</subfield><subfield code="a">DE-739</subfield><subfield code="a">DE-703</subfield><subfield code="a">DE-M347</subfield><subfield code="a">DE-M49</subfield><subfield code="a">DE-1052</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ST 250</subfield><subfield code="0">(DE-625)143626:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">CM 4400</subfield><subfield code="0">(DE-625)18955:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ST 601</subfield><subfield code="0">(DE-625)143682:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">SK 850</subfield><subfield code="0">(DE-625)143263:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">CM 4000</subfield><subfield code="0">(DE-625)18951:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">150</subfield><subfield code="2">23sdnb</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DAT 307</subfield><subfield code="2">stub</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">MAT 620</subfield><subfield code="2">stub</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Burkhardt, Markus</subfield><subfield code="d">1985-</subfield><subfield code="e">Verfasser</subfield><subfield code="0">(DE-588)1077784228</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">Datenanalyse mit R</subfield><subfield code="b">fortgeschrittene Verfahren</subfield><subfield code="c">Markus Burkhardt, Johannes Titz, Peter Sedlmeier</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">München</subfield><subfield code="b">Pearson</subfield><subfield code="c">[2022]</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="4"><subfield code="c">© 2022</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">297 Seiten</subfield><subfield code="b">Illustrationen, Diagramme</subfield><subfield code="c">24 cm x 17 cm</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">n</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">nc</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="500" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Enthält Literaturverzeichnis und Index, zusätzlich zu ergänzenden und weiterführenden Literaturhinweisen am jeweiligen Kapitelende</subfield></datafield><datafield tag="500" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Auf dem Umschlag: "Extras online"</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Datenanalyse</subfield><subfield code="0">(DE-588)4123037-1</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">R</subfield><subfield code="g">Programm</subfield><subfield code="0">(DE-588)4705956-4</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Datenanalyse Fortgeschrittene</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Diagnostik</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Methodik</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">R Programm</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Statistik</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield code="0">(DE-588)4123623-3</subfield><subfield code="a">Lehrbuch</subfield><subfield code="2">gnd-content</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="a">R</subfield><subfield code="g">Programm</subfield><subfield code="0">(DE-588)4705956-4</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="1"><subfield code="a">Datenanalyse</subfield><subfield code="0">(DE-588)4123037-1</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2=" "><subfield code="5">DE-604</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Titz, Johannes</subfield><subfield code="d">1987-</subfield><subfield code="e">Verfasser</subfield><subfield code="0">(DE-588)1212868137</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Sedlmeier, Peter</subfield><subfield code="e">Verfasser</subfield><subfield code="0">(DE-588)1030562555</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="710" ind1="2" ind2=" "><subfield code="a">Pearson Studium</subfield><subfield code="0">(DE-588)1066125414</subfield><subfield code="4">pbl</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Erscheint auch als</subfield><subfield code="n">Online-Ausgabe</subfield><subfield code="z">978-3-86326-308-9</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="m">DNB Datenaustausch</subfield><subfield code="q">application/pdf</subfield><subfield code="u">http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=033275230&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA</subfield><subfield code="3">Inhaltsverzeichnis</subfield></datafield><datafield tag="999" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-033275230</subfield></datafield></record></collection>
genre	(DE-588)4123623-3 Lehrbuch gnd-content
genre_facet	Lehrbuch
id	DE-604.BV047893176
illustrated	Illustrated
index_date	2024-07-03T19:26:51Z
indexdate	2024-07-10T09:24:25Z
institution	BVB
institution_GND	(DE-588)1066125414
isbn	9783868944136
language	German
oai_aleph_id	oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-033275230
oclc_num	1344245801
open_access_boolean
owner	DE-1102 DE-384 DE-1049 DE-1050 DE-19 DE-BY-UBM DE-11 DE-1051 DE-12 DE-706 DE-634 DE-1043 DE-N2 DE-859 DE-739 DE-703 DE-M347 DE-M49 DE-BY-TUM DE-1052
owner_facet	DE-1102 DE-384 DE-1049 DE-1050 DE-19 DE-BY-UBM DE-11 DE-1051 DE-12 DE-706 DE-634 DE-1043 DE-N2 DE-859 DE-739 DE-703 DE-M347 DE-M49 DE-BY-TUM DE-1052
physical	297 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 17 cm
publishDate	2022
publishDateSearch	2022
publishDateSort	2022
publisher	Pearson
record_format	marc
spelling	Burkhardt, Markus 1985- Verfasser (DE-588)1077784228 aut Datenanalyse mit R fortgeschrittene Verfahren Markus Burkhardt, Johannes Titz, Peter Sedlmeier München Pearson [2022] © 2022 297 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 17 cm txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Enthält Literaturverzeichnis und Index, zusätzlich zu ergänzenden und weiterführenden Literaturhinweisen am jeweiligen Kapitelende Auf dem Umschlag: "Extras online" Datenanalyse (DE-588)4123037-1 gnd rswk-swf R Programm (DE-588)4705956-4 gnd rswk-swf Datenanalyse Fortgeschrittene Diagnostik Methodik R Programm Statistik (DE-588)4123623-3 Lehrbuch gnd-content R Programm (DE-588)4705956-4 s Datenanalyse (DE-588)4123037-1 s DE-604 Titz, Johannes 1987- Verfasser (DE-588)1212868137 aut Sedlmeier, Peter Verfasser (DE-588)1030562555 aut Pearson Studium (DE-588)1066125414 pbl Erscheint auch als Online-Ausgabe 978-3-86326-308-9 DNB Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=033275230&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis
spellingShingle	Burkhardt, Markus 1985- Titz, Johannes 1987- Sedlmeier, Peter Datenanalyse mit R fortgeschrittene Verfahren Datenanalyse (DE-588)4123037-1 gnd R Programm (DE-588)4705956-4 gnd
subject_GND	(DE-588)4123037-1 (DE-588)4705956-4 (DE-588)4123623-3
title	Datenanalyse mit R fortgeschrittene Verfahren
title_auth	Datenanalyse mit R fortgeschrittene Verfahren
title_exact_search	Datenanalyse mit R fortgeschrittene Verfahren
title_exact_search_txtP	Datenanalyse mit R fortgeschrittene Verfahren
title_full	Datenanalyse mit R fortgeschrittene Verfahren Markus Burkhardt, Johannes Titz, Peter Sedlmeier
title_fullStr	Datenanalyse mit R fortgeschrittene Verfahren Markus Burkhardt, Johannes Titz, Peter Sedlmeier
title_full_unstemmed	Datenanalyse mit R fortgeschrittene Verfahren Markus Burkhardt, Johannes Titz, Peter Sedlmeier
title_short	Datenanalyse mit R
title_sort	datenanalyse mit r fortgeschrittene verfahren
title_sub	fortgeschrittene Verfahren
topic	Datenanalyse (DE-588)4123037-1 gnd R Programm (DE-588)4705956-4 gnd
topic_facet	Datenanalyse R Programm Lehrbuch
url	http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=033275230&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA
work_keys_str_mv	AT burkhardtmarkus datenanalysemitrfortgeschritteneverfahren AT titzjohannes datenanalysemitrfortgeschritteneverfahren AT sedlmeierpeter datenanalysemitrfortgeschritteneverfahren AT pearsonstudium datenanalysemitrfortgeschritteneverfahren

Holdings

There is no print copy available.

Interlibrary loan Place Request Caution: Not in THWS collection! Indexes

MARC

Record in the Search Index

There is no print copy available.

Similar Items