Inferenzmethoden und Multivariate Statistik

Inhaltsverzeichnis

I Statistiksoftware 1
1 Wofür braucht man das? 3
2 Klassen von Software 5
3 SPSS – eine Statistiksoftware 7
3.1 Vorstellung 7
3.2 Daten 8
3.3 Transformationen 11
3.4 Graphiken 14
3.5 Analysen 20
4 Aufgaben Teil I 31
II Inferenzstatistik 33
5 Einführung 35
5.1 Statistischer Test und multivariate Statistik 35
5.2 Der statistische Test – Die Konstruktion eines Testes mit stetigen Daten 35
5.2.1 Hypothesen werden benötigt 37
5.2.2 Vereinfachung durch Differenzenbildung 39
5.2.3 Die Prüfgröße 40
5.2.4Die t-Verteilung kommt ins Spiel 42
5.2.5 Ein Ablaufplan für den t-Test 44
5.2.6 Die Entscheidungsmatrix mit den beiden Fehlern 45
5.2.7 Die Überschreitungswahrscheinlichkeit 45
5.2.8 Zusammenfassung 46
5.3 Der statistische Test – Die Konstruktion eines Tests mit diskreten Daten 47
5.3.1 Die Prüfgröße 48
5.3.2 Die Entscheidungsregel 48
5.3.3 Die Überschreitungswahrscheinlichkeit 50
5.3.4 Zweiseitig vs. Einseitig 52
5.4 Zusammenfassung 52
6 Der Einstichprobenfall 53
6.1 p-Test, Test auf Anteilswerte 53
6.1.1 Das Konzept 53
6.1.2 SPSS – Der Binomialtest 54
6.2 t-Test 56
6.2.1 Das Konzept 56
6.2.2 SPSS – Der t-Test 58
6.2.3 Die Power eines Test 61
6.3 Vorzeichentest 62
6.3.1 Das Konzept 62
6.3.2 SPSS – Der Vorzeichentest 64
6.4 Der 2-Anpassungstest 65
6.4.1 Das Konzept 65
6.4.2 SPSS – Der 2-Anpassungstest 69
6.5 Der Kolmogorov-Smirnov-Test 71
6.5.1 Das Konzept 71
6.5.2 SPSS- und graphische Ansätze 72
6.5.3 Anmerkungen zu Zufallszahlen 79
6.5.4 SPSS – KS-Test 80
7 Der Zweistichprobenfall 83
7.1 Ein paar Hinweise 83
7.2 Der 2-Unabhängigkeitstest 85
7.2.1 Das Konzept 85
7.2.2 SPSS – 2-Unabhängigkeitstest 87
7.3 Lagetest verbunden 89
7.3.1 Das Konzept 89
7.3.2 SPSS – Lagetest verbunden 90
7.4 Lagetest unverbunden 92
7.4.1 Das Konzept 92
7.4.2 t-Test 93
7.4.3 Varianztest 94
7.4.4 Welch-Test 96
7.4.5 SPSS – das unverbundene Zweistichprobenproblem 97
8 Der c-Stichprobenfall 101
8.1 Einfaktorielle univariate ANOVA 101
8.1.1 Das Konzept 101
8.1.2 SPSS – einfaktorielle ANOVA 105
8.2 Zweifaktorielle univariate ANOVA 108
8.2.1 Das Konzept 108
8.2.2 SPSS – zweifaktorielle ANOVA 108
9 Aufgaben Teil II 113
III Abhängigkeitsstrukturen 119
10 Korrelation 121
10.1 Kontingenz 121
10.1.1 Das Konzept 121
10.1.2 SPSS – Kontingenz und Profile 123
10.2 Pearson 125
10.3 Spearman 127
10.4 Scheinkorrelation 129
10.5 SPSS – Korrelation 130
11 Regression 135
11.1 Einfache lineare Regression 135
11.1.1 Das Konzept 135
11.1.2 SPSS – einfache lineare Regression 136
11.2 Partielle Korrelation 140
11.2.1 Das Konzept 140
11.2.2 SPSS – partielle Korrelation 142
11.3 Autokorrelation 143
11.3.1 Das Konzept 143
11.3.2 SPSS – Autokorrelation 148
11.4 Erweiterung – multiple Regression 151
11.4.1 Das Konzept 151
11.4.2 SPSS – Regression 155
12 Hauptkomponentenanalyse 163
12.1 Hintergrund und worum es geht 163
12.2 Konkrete Durchführung einer HKA 166
12.3 Fahrplan einer HKA 172
12.4 Faktorenanalyse 173
12.5 SPSS – HKA 175
13 Aufgaben Teil III 183
IV Gruppenstrukturen 191
14 Worum geht es? 193
15 Klassifizieren 195
15.1 Diskriminanzanalyse 195
15.2 SPSS – Diskriminanzanalyse 201
16 Segmentieren 211
16.1 Worum es geht 211
16.2 Hierarchische Verfahren – Clusteranalyse 212
16.3 Partitionierende Verfahren – K-Means 218
16.4 SPSS – Distanzen und Segmentierung 221
17 Aufgaben Teil IV 227
V Anhänge 229
18 Literatur 231
19 Tabellenverzeichnis 233
20 Abbildungsverzeichnis 235
21 Stichwortverzeichnis 241

Inferenzmethoden und Multivariate Statistik

Grundlagen mit SPSS verstehen

Buch (Taschenbuch)

34,90 €

inkl. gesetzl. MwSt.

Beschreibung

Details

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

25.03.2019

Verlag

Utb GmbH

Seitenzahl

244

Maße (L/B/H)

23,8/17,2/2 cm

Beschreibung

Rezension

Aus: ekz.de - Wolfgang Grölz - 17.06.19
Auch wenn der Text mit einer Einführung in dies aktuelle Version von SPSS beginnt und die folgende Darstellung sehr ausführlich und um Verständnis bemüht ist, sollte ein Leser sowohl über Grundkenntnisse im Computereinsatz verfügen als auch mit der vorbereitenden Wahrscheinlichkeitstheorie etwas vertraut sein. Dann bietet dieses Buch Studierenden die Statistik benutzender Fächer wie u.a. Betriebswirtschaft, Soziologie, Psychologie oder Biologie eine zuverlässige und einigermaßen bequeme Hilfe. Es ist nicht als Begleitlektüre zu entsprechenden Vorlesungen geeignet, sondern auch zu einem unabhängigen Selbststudium. Viele Beispiele und sorgfältige Erklärungen vermitteln die Grundlagen zum Verständnis der behandelten Schätz- und Testverfahren der schließenden Statistik bis hin zur Fähigkeit selbstständiger Anwendungen. [...]

Details

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

25.03.2019

Verlag

Utb GmbH

Seitenzahl

244

Maße (L/B/H)

23,8/17,2/2 cm

Gewicht

494 g

Auflage

1

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-8252-5121-5

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    5.2.1 Hypothesen werden benötigt 37
    5.2.2 Vereinfachung durch Differenzenbildung 39
    5.2.3 Die Prüfgröße 40
    5.2.4Die t-Verteilung kommt ins Spiel 42
    5.2.5 Ein Ablaufplan für den t-Test 44
    5.2.6 Die Entscheidungsmatrix mit den beiden Fehlern 45
    5.2.7 Die Überschreitungswahrscheinlichkeit 45
    5.2.8 Zusammenfassung 46
    5.3 Der statistische Test – Die Konstruktion eines Tests mit diskreten Daten 47
    5.3.1 Die Prüfgröße 48
    5.3.2 Die Entscheidungsregel 48
    5.3.3 Die Überschreitungswahrscheinlichkeit 50
    5.3.4 Zweiseitig vs. Einseitig 52
    5.4 Zusammenfassung 52
    6 Der Einstichprobenfall 53
    6.1 p-Test, Test auf Anteilswerte 53
    6.1.1 Das Konzept 53
    6.1.2 SPSS – Der Binomialtest 54
    6.2 t-Test 56
    6.2.1 Das Konzept 56
    6.2.2 SPSS – Der t-Test 58
    6.2.3 Die Power eines Test 61
    6.3 Vorzeichentest 62
    6.3.1 Das Konzept 62
    6.3.2 SPSS – Der Vorzeichentest 64
    6.4 Der 2-Anpassungstest 65
    6.4.1 Das Konzept 65
    6.4.2 SPSS – Der 2-Anpassungstest 69
    6.5 Der Kolmogorov-Smirnov-Test 71
    6.5.1 Das Konzept 71
    6.5.2 SPSS- und graphische Ansätze 72
    6.5.3 Anmerkungen zu Zufallszahlen 79
    6.5.4 SPSS – KS-Test 80
    7 Der Zweistichprobenfall 83
    7.1 Ein paar Hinweise 83
    7.2 Der 2-Unabhängigkeitstest 85
    7.2.1 Das Konzept 85
    7.2.2 SPSS – 2-Unabhängigkeitstest 87
    7.3 Lagetest verbunden 89
    7.3.1 Das Konzept 89
    7.3.2 SPSS – Lagetest verbunden 90
    7.4 Lagetest unverbunden 92
    7.4.1 Das Konzept 92
    7.4.2 t-Test 93
    7.4.3 Varianztest 94
    7.4.4 Welch-Test 96
    7.4.5 SPSS – das unverbundene Zweistichprobenproblem 97
    8 Der c-Stichprobenfall 101
    8.1 Einfaktorielle univariate ANOVA 101
    8.1.1 Das Konzept 101
    8.1.2 SPSS – einfaktorielle ANOVA 105
    8.2 Zweifaktorielle univariate ANOVA 108
    8.2.1 Das Konzept 108
    8.2.2 SPSS – zweifaktorielle ANOVA 108
    9 Aufgaben Teil II 113
    III Abhängigkeitsstrukturen 119
    10 Korrelation 121
    10.1 Kontingenz 121
    10.1.1 Das Konzept 121
    10.1.2 SPSS – Kontingenz und Profile 123
    10.2 Pearson 125
    10.3 Spearman 127
    10.4 Scheinkorrelation 129
    10.5 SPSS – Korrelation 130
    11 Regression 135
    11.1 Einfache lineare Regression 135
    11.1.1 Das Konzept 135
    11.1.2 SPSS – einfache lineare Regression 136
    11.2 Partielle Korrelation 140
    11.2.1 Das Konzept 140
    11.2.2 SPSS – partielle Korrelation 142
    11.3 Autokorrelation 143
    11.3.1 Das Konzept 143
    11.3.2 SPSS – Autokorrelation 148
    11.4 Erweiterung – multiple Regression 151
    11.4.1 Das Konzept 151
    11.4.2 SPSS – Regression 155
    12 Hauptkomponentenanalyse 163
    12.1 Hintergrund und worum es geht 163
    12.2 Konkrete Durchführung einer HKA 166
    12.3 Fahrplan einer HKA 172
    12.4 Faktorenanalyse 173
    12.5 SPSS – HKA 175
    13 Aufgaben Teil III 183
    IV Gruppenstrukturen 191
    14 Worum geht es? 193
    15 Klassifizieren 195
    15.1 Diskriminanzanalyse 195
    15.2 SPSS – Diskriminanzanalyse 201
    16 Segmentieren 211
    16.1 Worum es geht 211
    16.2 Hierarchische Verfahren – Clusteranalyse 212
    16.3 Partitionierende Verfahren – K-Means 218
    16.4 SPSS – Distanzen und Segmentierung 221
    17 Aufgaben Teil IV 227
    V Anhänge 229
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