Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows
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Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows

  1. 319 Seiten
  2. German
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Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows

Über dieses Buch

eine speziell für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler geeignete Einführung in die Grundlagen der Statistik und deren computergestützte Anwendung.

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Inhaltsverzeichnis

  1. Inhaltsverzeichnis
  2. Vorwort
  3. 1 Einführung
  4. 1.1 Die Geschichte von SPSS
  5. 1.2 Der Daten-Editor
  6. 1.3 Arbeiten mit SPSS
  7. 1.4 Der Viewer
  8. 1.5 Der Pivot-Tabellen-Editor
  9. 1.6 Der Diagramm-Editor
  10. 1.7 Der Syntax-Editor
  11. 1.8 Interaktive Graphiken
  12. 1.9 SPSS beenden
  13. 2 Datenerfassung und Datenmodifikation
  14. 2.1 Fragebogen zur Datenerhebung
  15. 2.2 Statistische Merkmale
  16. 2.3 Datentransformationen
  17. 2.4 Variablen definieren
  18. 2.4.1 Variablennamen
  19. 2.4.2 Variablentyp
  20. 2.4.3 Spaltenformat
  21. 2.4.4 Variablenlabels
  22. 2.4.5 Wertelabels
  23. 2.4.6 Fehlende Werte
  24. 2.4.7 Spalten und Ausrichtung
  25. 2.4.8 Meßniveau
  26. 2.5 Daten auswählen
  27. 2.6 Datei aufteilen
  28. 2.7 Daten sortieren
  29. 2.8 Daten gewichten
  30. 2.9 Daten berechnen
  31. 2.10 Daten umkodieren
  32. 3 Häufigkeitsverteilungen und deskriptive Statistiken
  33. 3.1 Häufigkeitstabellen und empirische Verteilungen
  34. 3.2 Lagemaße
  35. 3.2.1 Modalwert
  36. 3.2.2 Median
  37. 3.2.3 Perzentile
  38. 3.2.4 Arithmetisches Mittel
  39. 3.3 Streuungsmaße
  40. 3.3.1 Spannweite
  41. 3.3.2 Interquartilsabstand
  42. 3.3.3 Varianz
  43. 3.3.4 Standardabweichung
  44. 3.3.5 Variationskoeffizient
  45. 3.3.6 Standardfehler des Mittelwertes
  46. 3.4 Schiefe
  47. 3.5 Kurtosis
  48. 3.6 Beispiele
  49. 3.7 Graphische Darstellung von Häufigkeiten
  50. 3.7.1 Histogramm
  51. 3.8 Mehrgipfelige Verteilungen
  52. 3.9 Statistische Kennziffern der Prozedur Deskriptive Statistiken
  53. 3.10 Konzentration
  54. 3.11 Linienprofile
  55. 4 Analyse von Mehrfachantworten
  56. 4.1 Mehrfachantworten für Kategorien
  57. 4.2 Mehrfachantworten für Dichotomien
  58. 5 Explorative Datenanalyse
  59. 5.1 Deskriptive Statistiken und Konfidenzintervalle
  60. 5.2 Graphiken zur Explorativen Datenanalyse
  61. 5.2.1 Boxplots
  62. 5.2.2 Stengel-Blattdiagramm
  63. 5.2.3 Histogramm
  64. 5.2.4 Normalverteilungsdiagramme
  65. 6 Kreuztabellen und Zusammenhangsmaße
  66. 6.1 Kreuztabellen
  67. 6.2 Assoziationsmaße für nominal skalierte Merkmale
  68. 6.2.1 Quadratische Kontingenz
  69. 6.2.2 Likelihood-Quotient
  70. 6.2.3 Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest
  71. 6.2.4 Kontingenzkoeffizient
  72. 6.2.5 Phi-Koeffizient
  73. 6.2.6 Korrigierter Kontingenzkoeffizient
  74. 6.2.7 Cramer-F
  75. 6.2.8 Lambda
  76. 6.2.9 Goodman-und-Kruskal-Tau
  77. 6.3 Assoziationsmaße für ordinal skalierte Merkmale
  78. 6.3.1 Gamma
  79. 6.3.2 Somers-d?
  80. 6.3.3 Kendall-Tau
  81. 6.4 Assoziationsmaße für intervall skalierte Merkmale
  82. 6.4.1 Kappa-Koeffizient
  83. 6.4.2 Eta-Koeffizient
  84. 6.4.3 Relatives Risiko
  85. 6.5 Der McNemar-Test
  86. 7 Testverfahren
  87. 7.1 Ausgewählte Testverfahren in SPSS
  88. 7.1.1 Unterschied zwischen abhängig und unabhängig
  89. 7.1.2 Unterschied zwischen parametrisch und nichtparametrisch
  90. 7.2 Chi-Quadrat-Anpassungstest
  91. 7.3 Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest
  92. 7.4 Binomialtest
  93. 7.5 Kolmogorov-Smimov-Anpassungstest
  94. 7.6 Student t-Test für eine Stichprobe
  95. 7.7 Student t-Test für zwei unabhängige Stichproben
  96. 7.8 F-Test zur Überprüfung der Streuung für zwei Stichproben
  97. 7.9 Mann-Whitney-C/-Test für zwei Stichproben
  98. 7.10 Gepaarter t-Test für zwei abhängige Stichproben
  99. 7.11 Wilcoxon-Vorzeichenrangtest für zwei abhängige Stichproben
  100. 7.12 Einfache Varianzanalyse für mehr als zwei Stichproben (ANOVA)
  101. 7.13 Kruskal-Wallis-H-Test für mehr als zwei Stichproben
  102. 7.14 Friedman-Test für mehr als zwei abhängige Stichproben
  103. 8 Streudiagramme
  104. 8.1 Einfache Streudiagramme
  105. 8.2 Streudiagramm-Matrix
  106. 8.3.3 D-Streudiagramm
  107. 8.4 Sonnenblumenplots
  108. 9 Korrelationsanalyse
  109. 9.1 Korrelationskoeffizient nach PEARSON
  110. 9.1.1 Test auf Signifikanz des Korrelationskoeffizienten
  111. 9.2 Korrelationskoeffizient nach SPEARMAN
  112. 9.2.1 Test auf Signifikanz des Korrelationskoeffizienten
  113. 9.3 Korrelationskoeffizient nach KENDALL
  114. 9.3.1 Test auf Signifikanz des Korrelationskoeffizienten
  115. 10 Regressionsanalyse
  116. 10.1 Einführung in die Regressionsanalyse
  117. 10.2 Schätzung der Koeffizienten
  118. 10.3 Test für die Steigung
  119. 10.4 Test für die Konstante
  120. 10.5 Konfidenzintervalle
  121. 10.6 Test auf den Zusammenhang zwischen den Variablen X und Y
  122. 10.7 Graphiken zur Prozedur Regression
  123. 11 Trendanalysen und Kurvenanpassung
  124. 11.1 Linearer Trend
  125. 11.2 Quadratischer Trend
  126. 12 Faktorenanalyse
  127. 12.1 Berechnung der Eigenwerte
  128. 12.2 Schätzung der Kommunalitäten
  129. 12.3 Faktorenextraktion
  130. 12.4 Faktorenrotation
  131. 12.5 Bestimmung der Faktorwerte
  132. 13 Clusteranalyse
  133. 13.1 Einführung in die Clusteranalyse
  134. 13.2 Distanzmaße und Ähnlichkeitsmaße
  135. 13.3 Cluster-Algorithmen
  136. 13.4 Festlegung der Clusterzahl
  137. 13.5 Clusterzentrenanalyse
  138. 14 Diskriminanzanalyse
  139. 14.1 Berechnung der Diskriminanzfunktion
  140. 14.2 Berechnung der Diskriminanzwerte
  141. 14.3 Wahrscheinlichkeit für die Gruppenzugehörigkeit
  142. 14.4 Überprüfung der Gruppentrennung
  143. 15 Multidimensionale Skalierung
  144. 15.1 Erfassung von Ähnlichkeiten
  145. 15.2 Aggregation der Daten
  146. 15.3 Definition des Modells
  147. 15.4 Berechnung der Konfiguration
  148. 15.5 Analyse der Konfiguration
  149. 16 Literaturverzeichnis
  150. 17 Stichwortverzeichnis