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Hans Cramer | Basha Vicari | Reinhard Wittenberg

Datenanalyse mit IBM SPSS Statistics

Eine syntaxorientierte Einführung

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EAN/ISBN
9783838542256
1. 2014

Details

Datenanalyse mit SPSS ist fester Bestandteil des Bachelor-Studiums in allen angewandten Wissenschaften. Dieses Lehrbuch vermittelt grundlegende, für die Datenanalyse notwendige Statistikkenntnisse, ohne dem Leser vertiefte mathematische Vorkenntnisse abzuverlangen. Detailliert stellen die Autoren die Verfahren zur explorativen, deskriptiven und analytischen Datenauswertung vor, welche in den Erfahrungswissenschaften und auch in der außeruniversitären Praxis Verwendung finden.

Mittels der „Syntaxorientierung“ lernt der Nutzer, eigene Analysen effizient, leicht reproduzierbar und schließlich sogar automatisierbar zu gestalten. Idealtypisch wird anhand des ALLBUS 2012 das Vorgehen bei der Durchführung eines Forschungsvorhabens durchgespielt. Die Autoren möchten die Nutzer dabei unterstützen, selbstständig ein Forschungsprojekt von Anfang bis Ende durchzuführen.
  • Reinhard Wittenberg, Hans Cramer, Basha Vicari: Datenanalyse mit IBM SPSS Statistics. Eine syntaxorientierte Einführung4
  • Vorwort6
  • Inhaltsverzeichnis8
  • Abbildungsverzeichnis14
  • Tabellenverzeichnis15
  • 1 Grundlagen computergestützter Datenanalyse16
  • 1.1 Datenanalyse als Teil eines umfassenden Forschungsprozesses 16
  • 1.2 Programme für die computerunterstützte Datenanalyse 19
  • 2 Der Beispieldatensatz ALLBUS 201222
  • 2.1 Das ALLBUS-Programm 22
  • 2.1.1 Ziele des ALLBUS-Programms 23
  • 2.1.2 Schwerpunktthemen des ALLBUS-Programms 23
  • 2.1.3 Auswahlverfahren der ALLBUS-Studien 24
  • 2.2 Beschreibung des Beispieldatensatzes ALLBUS 201225
  • 2.2.1 Ausgewählte Themenbereiche und Variablen 26
  • 2.2.2 Ausgewählte Fragen aus dem ALLBUS 2012-Fragebogen28
  • 2.2.3 Codierplan 36
  • 2.3 Datensicherung und Datenschutz 43
  • 3 SPSS Statistics-Grundlagen46
  • 3.1 SPSS Statistics im Überblick 47
  • 3.1.1 SPSS Statistics starten 48
  • 3.1.2 Fenster und Hauptmenüs 49
  • 3.1.2.1 Dateneditor51
  • 3.1.2.2 Viewer 53
  • 3.1.2.3 Pivot-Tabellen-Editor 55
  • 3.1.2.4 Diagrammeditor 57
  • 3.1.2.5 Textausgabe-Editor 58
  • 3.1.2.6 Syntaxeditor 59
  • 3.1.2.7 Fensterverwaltung 62
  • 3.1.3 SPSS Statistics beenden 63
  • 3.1.4 Dateien 64
  • 3.1.5 Programmoptionen 65
  • 3.1.5.1 Optionen: Allgemein 65
  • 3.1.5.2 Optionen: Sprache 66
  • 3.1.5.3 Optionen: Viewer 67
  • 3.1.5.4 Optionen: Ausgabe 68
  • 3.1.5.5 Optionen: Dateispeicherorte 69
  • 3.1.6 Drucken 70
  • 3.1.6.1 Viewer 70
  • 3.1.6.2 Dateneditor 71
  • 3.1.6.3 Syntaxeditor 71
  • 3.2 Eine SPSS Statistics-Beispielsitzung 71
  • 3.2.1 Lesen einer SPSS Statistics-Datendatei 72
  • 3.2.2 Aufruf einer Statistikprozedur 73
  • 3.2.3 Die Ergebnisse im Ausgabefenster 75
  • 3.2.4 Die Ergebnisse drucken und weiterverarbeiten 77
  • 3.3 Grundbegriffe 78
  • 3.3.1 Datenmatrix 78
  • 3.3.2 Rohdaten 78
  • 3.3.3 Fälle, Variablen und Werte 79
  • 3.4 Datendateien 79
  • 3.4.1 Erstmalige Datenerfassung 80
  • 3.4.2 Rohdatendateien lesen 80
  • 3.4.2.1 Rohdatendateien in festem Format 80
  • 3.4.2.2 Rohdatendateien in freiem Format 81
  • 3.4.2.3 Rohdatendateien mit Tabulatoren oder speziellen Trennzeichen 81
  • 3.4.3 Datenbankdateien lesen 82
  • 3.4.4 SPSS Statistics-Datendateien 82
  • 3.4.4.1 SPSS Statistics-Datendateien schreiben 82
  • 3.4.4.2 SPSS Statistics-Datendateien lesen 83
  • 3.4.5 Datendateien schreiben 83
  • 3.5 Die SPSS Statistics-Befehlssprache 84
  • 3.5.1 SPSS Statistics-Befehlsdateien 84
  • 3.5.1.1 Neues Syntaxfenster öffnen 85
  • 3.5.1.2 Befehlsdatei speichern und öffnen 85
  • 3.5.1.3 SPSS Statistics-Befehle ausführen 85
  • 3.5.2 Elemente und Syntax der Befehle 86
  • 3.5.2.1 Unterbefehle 87
  • 3.5.2.2 Variablennamen 87
  • 3.5.2.3 Werte 88
  • 3.5.2.4 Schlüsselwörter 89
  • 3.5.2.5 Zeichenfolgen 89
  • 3.5.2.6 Arithmetische Operatoren 89
  • 3.5.2.7 Trennzeichen 90
  • 3.5.3 Variablen 90
  • 3.5.3.1 Variablentypen 91
  • 3.5.3.2 Variablengruppen 91
  • 3.5.3.3 Variablenlisten 92
  • 3.5.4 Grundlegende SPSS Statistics-Befehle 94
  • 3.5.5 Reihenfolge der SPSS Statistics-Befehle 95
  • 3.5.6 Hilfsbefehle 95
  • 3.5.6.1 COMMENT 95
  • 3.5.6.2 TITLE und SUBTITLE 96
  • 3.5.6.3 INSERT 97
  • 3.5.6.4 EXECUTE 97
  • 3.6 Datenbeschreibung und Datenerfassung 98
  • 3.6.1 Befehle zur Datenbeschreibung 99
  • 3.6.1.1 DATA LIST 99
  • 3.6.1.2 MISSING VALUES 101
  • 3.6.1.3 VARIABLE LEVEL 103
  • 3.6.1.4 VARIABLE LABELS 104
  • 3.6.1.5 VALUE LABELS 105
  • 3.6.2 Die Befehle zur Beschreibung des ALLBUS-Datensatzes 107
  • 3.6.2.1 DATA LIST 107
  • 3.6.2.2 FehlendeWerte, Messniveau und Beschriftungen 109
  • 3.6.3 Datenbeschreibung mit dem Dateneditor 112
  • 3.6.3.1 Datenbeschreibung 113
  • 3.6.3.2 Dateneingabe 116
  • 3.7 Datentransformation 118
  • 3.7.1 RECODE 119
  • 3.7.2 COMPUTE 122
  • 3.7.3 IF 125
  • 3.7.4 WEIGHT 127
  • 3.7.5 COUNT 128
  • 3.8 Datenauswahl 129
  • 3.8.1 SELECT IF 129
  • 3.8.2 SAMPLE 130
  • 3.9 SPSS Statistics-Datendateien 131
  • 3.9.1 SPSS Statistics-Datendateien schreiben (SAVE) 132
  • 3.9.2 SPSS Statistics-Datendateien lesen (GET) 133
  • 3.9.3 Variableninformationen 134
  • 3.9.3.1 SYSFILE INFO 134
  • 3.9.3.2 DISPLAY 135
  • 3.9.4 Daten auflisten (LIST) 136
  • 3.9.5 SPSS Statistics-Datendateien manipulieren 137
  • 3.9.5.1 SPSS Statistics-Datendateien sortieren 137
  • 3.9.5.2 SPSS Statistics-Datendateien aufteilen 137
  • 4 Theoretische und methodische Vorarbeiten der Datenanalyse140
  • 4.1 Erkenntnisinteresse 140
  • 4.2 Literaturrecherchen 142
  • 4.3 Theoretischer Analyserahmen 143
  • 4.4 Hypothesenbildung und -prüfung 146
  • 4.5 Begriffe, Indikatoren und Operationalisierung 149
  • 5 Univariate Analyseschritte154
  • 5.1 Univariate explorative Datenanalyse 155
  • 5.1.1 Datenprüfung und Datenbereinigung 155
  • 5.1.1.1 Statistikprozeduren DESCRIPTIVES und FREQUENCIES157
  • 5.1.2 Skalenniveau und Verteilungsform der Variablen 158
  • 5.1.2.1 Statistikprozedur EXAMINE 168
  • 5.1.2.2 Statistikprozedur NPAR TESTS 176
  • 5.1.3 Univariate „Ausreißer“-Analyse 177
  • 5.1.4 Univariate „item nonresponse“-Analyse182
  • 5.2 Univariate deskriptive und konfirmative Datenanalyse 185
  • 5.3 Übungsaufgaben 201
  • 5.3.1 Normalverteilung 201
  • 5.3.2 Nettoeinkommen nach Geschlechtszugehörigkeit 201
  • 5.3.3 Berechnung eines „objektiven Schichtindexes“ 202
  • 6 Bivariate Analyseschritte204
  • 6.1 Bivariate explorative Datenanalyse 204
  • 6.2 Bivariate deskriptive und konfirmative Datenanalyse 209
  • 6.2.1 Voraussetzungen bei der Anwendung statistischer Signifikanztests210
  • 6.2.2 Variablenzusammenhänge 213
  • 6.2.2.1 Kontingenztabellen und die Statistikprozedur CROSSTABS 215
  • 6.2.2.2 Korrelationen und Regressionen sowie die Statistikprozeduren REGRESSION, CORRELATIONS und NONPAR CORR 232
  • 6.2.3 Variablenunterschiede 244
  • 6.2.3.1 Mittelwerte und die Statistikprozeduren T-TEST und NPAR TESTS M-W 246
  • 6.2.3.2 Streuungen und die Statistikprozeduren ONEWAY und NPAR TESTS K-W 252
  • 6.3 Übungsaufgaben 262
  • 6.3.1 Kreuztabellenanalyse des Zusammenhangs zwischen ausgewählten Anomievariablen 262
  • 6.3.2 Kreuztabellenanalyse des Zusammenhangs zwischen Schulabschluss und Schichtzugehörigkeit 263
  • 6.3.3 Lineare Regression des Haushaltsnettoeinkommens auf das Lebensalter 263
  • 6.3.4 Korrelationsanalyse antisemitischer Einstellungen 263
  • 6.3.5 Rangkorrelationsanalyse antisemitischer Einstellungen 264
  • 6.3.6 Unterschiede im Haushaltsnettoeinkommen in Abhängigkeit vom Lebensalter: T-TEST 264
  • 6.3.7 Unterschiede im Haushaltsnettoeinkommen in Abhängigkeit von der Haushaltsgröße: NPAR TESTS K-W 264
  • 7 Multivariate Analyseschritte266
  • 7.1 Multivariate explorative Datenanalyse 266
  • 7.1.1 Multivariate Kasten- und Streudiagramme 266
  • 7.1.2 Reliabilität, Validität und Homogenität von Indizes und Skalen 270
  • 7.1.2.1 Statistikprozedur RELIABILITY 272
  • 7.1.2.2 Statistikprozedur FACTOR 276
  • 7.2 Multivariate deskriptive und konfirmative Datenanalyse 292
  • 7.2.1 Drei-Variablen-Kontingenztabellen und Partialkorrelation 292
  • 7.2.2 Multiple lineare Regressionsanalyse 297
  • 7.2.3 Logistische Regression und die Statistikprozedur LOGISTIC REGRESSION 305
  • 7.3 Übungsaufgaben 321
  • 7.3.1 Reliabilitätsanalyse der Anomievariablen 321
  • 7.3.2 Faktorenanalyse der Anomievariablen 321
  • 7.3.3 Bildung eines additiven Anomie-Indexes 321
  • 7.3.4 Multiple OLS-Regression des persönlichen Nettoeinkommens auf verschiedene Prädiktoren322
  • 7.3.5 Logistische Regression von Zukunftsskepsis auf verschiedene Determinanten 322
  • 8 Präsentationsgrafiken324
  • 8.1 Balkendiagramme 326
  • 8.2 Kreisdiagramme 335
  • 8.3 Streudiagramme 337
  • 8.4 Editieren von Diagrammen 345
  • 8.4.1 Balkendiagramme 346
  • 8.4.2 Kreisdiagramme 349
  • 8.4.3 Streudiagramme 354
  • 8.5 Übungsaufgaben 356
  • 8.5.1 Balkendiagramm 356
  • 8.5.2 Balkendiagramm bearbeiten 356
  • 8.5.3 Kreisdiagramm 356
  • 8.5.4 Kreisdiagramm bearbeiten 357
  • 8.5.5 Streudiagramm 357
  • 8.5.6 Streudiagramm bearbeiten 357
  • 9 Anhang358
  • 9.1 Download des Zusatzmaterials 358
  • 9.2 Arbeiten mit der SPSS Statistics-Datendatei 359
  • 9.3 Erstellen der SPSS Statistics-Datendatei 360
  • Literaturverzeichnis362
  • Sachverzeichnis368