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Veith Tiemann

Inferenzmethoden und Multivariate Statistik

Grundlagen mit SPSS verstehen

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EAN/ISBN
9783838551210
1. 2019

Details

Die unbekannte Grundgesamtheit besser kennenlernen! Von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit schließen - dabei helfen Inferenzmethoden und die Multivariate Statistik. Veith Tiemann vermittelt das notwendige Grundwissen zur Interferenzstatistik: Zu Beginn stellt er statistische Tests und den Ein-, Zwei- und C-Stichprobenfall vor. Abhängigkeitsstrukturen deckt er durch Korrelationen, Regressionen, Hauptkomponenten- und Faktoranalysen auf. Er zeigt zudem, wie sich durch Segmentieren und Klassifizieren Gruppenstrukturen bilden lassen. Das gesamte Wissen zu Inferenzmethoden und Multivariater Statistik wird anwendungsorientiert mit SPSS vermittelt.
  • CoverCover
  • ImpressumIV
  • VorwortV
  • InhaltsverzeichnisVII
  • I Statistiksoftware1
  • 1 Wofür braucht man das?3
  • 2 Klassen von Software5
  • 3 SPSS – eine Statistiksoftware7
  • 3.1 Vorstellung7
  • 3.2 Daten8
  • 3.3 Transformationen11
  • 3.4 Graphiken14
  • 3.5 Analysen20
  • 4 Aufgaben Teil I31
  • II Inferenzstatistik33
  • 5 Einführung35
  • 5.1 Statistischer Test und multivariate Statistik35
  • 5.2 Der statistische Test – Die Konstruktion eines Testes mit stetigen Daten35
  • 5.2.1 Hypothesen werden benötigt37
  • 5.2.2 Vereinfachung durch Differenzenbildung39
  • 5.2.3 Die Prüfgröße40
  • 5.2.4 Die t-Verteilung kommt ins Spiel42
  • 5.2.5 Ein Ablaufplan für den t-Test44
  • 5.2.6 Die Entscheidungsmatrix mit den beiden Fehlern45
  • 5.2.7 Die Überschreitungswahrscheinlichkeit45
  • 5.2.8 Zusammenfassung46
  • 5.3 Der statistische Test – Die Konstruktion eines Tests mit diskreten Daten47
  • 5.3.1 Die Prüfgröße48
  • 5.3.2 Die Entscheidungsregel48
  • 5.3.3 Die Überschreitungswahrscheinlichkeit50
  • 5.3.4 Zweiseitig vs. Einseitig52
  • 5.4 Zusammenfassung52
  • 6 Der Einstichprobenfall53
  • 6.1 p-Test, Test auf Anteilswerte53
  • 6.1.1 Das Konzept53
  • 6.1.2 SPSS – Der Binomialtest54
  • 6.2 t-Test56
  • 6.2.1 Das Konzept56
  • 6.2.2 SPSS – Der t-Test58
  • 6.2.3 Die Power eines Test61
  • 6.3 Vorzeichentest62
  • 6.3.1 Das Konzept62
  • 6.3.2 SPSS – Der Vorzeichentest64
  • 6.4 Der x2-Anpassungstest65
  • 6.4.1 Das Konzept65
  • 6.4.2 SPSS – Der x2-Anpassungstest69
  • 6.5 Der Kolmogorov-Smirnov-Test71
  • 6.5.1 Das Konzept71
  • 6.5.2 SPSS- und graphische Ansätze72
  • 6.5.3 Anmerkungen zu Zufallszahlen79
  • 6.5.4 SPSS – KS-Test80
  • 7 Der Zweistichprobenfall83
  • 7.1 Ein paar Hinweise83
  • 7.2 Der x2-Unabhängigkeitstest85
  • 7.2.1 Das Konzept85
  • 7.2.2 SPSS – x2-Unabhängigkeitstest87
  • 7.3 Lagetest verbunden89
  • 7.3.1 Das Konzept89
  • 7.3.2 SPSS – Lagetest verbunden90
  • 7.4 Lagetest unverbunden92
  • 7.4.1 Das Konzept92
  • 7.4.2 t-Test93
  • 7.4.3 Varianztest94
  • 7.4.4 Welch-Test96
  • 7.4.5 SPSS – das unverbundene Zweistichprobenproblem97
  • 8 Der c-Stichprobenfall101
  • 8.1 Einfaktorielle univariate ANOVA101
  • 8.1.1 Das Konzept101
  • 8.1.2 SPSS – einfaktorielle ANOVA105
  • 8.2 Zweifaktorielle univariate ANOVA108
  • 8.2.1 Das Konzept108
  • 8.2.2 SPSS – zweifaktorielle ANOVA108
  • 9 Aufgaben Teil II113
  • III Abhängigkeitsstrukturen119
  • 10 Korrelation121
  • 10.1 Kontingenz121
  • 10.1.1 Das Konzept121
  • 10.1.2 SPSS – Kontingenz und Profile123
  • 10.2 Pearson125
  • 10.3 Spearman127
  • 10.4 Scheinkorrelation129
  • 10.5 SPSS – Korrelation130
  • 11 Regression135
  • 11.1 Einfache lineare Regression135
  • 11.1.1 Das Konzept135
  • 11.1.2 SPSS – einfache lineare Regression136
  • 11.2 Partielle Korrelation140
  • 11.2.1 Das Konzept140
  • 11.2.2 SPSS – partielle Korrelation142
  • 11.3 Autokorrelation143
  • 11.3.1 Das Konzept143
  • 11.3.2 SPSS – Autokorrelation148
  • 11.4 Erweiterung – multiple Regression151
  • 11.4.1 Das Konzept151
  • 11.4.2 SPSS – Regression155
  • 12 Hauptkomponentenanalyse163
  • 12.1 Hintergrund und worum es geht163
  • 12.2 Konkrete Durchführung einer HKA166
  • 12.3 Fahrplan einer HKA172
  • 12.4 Faktorenanalyse173
  • 12.5 SPSS – HKA175
  • 13 Aufgaben Teil III183
  • IV Gruppenstrukturen191
  • 14 Worum geht es?193
  • 15 Klassifizieren195
  • 15.1 Diskriminanzanalyse195
  • 15.2 SPSS – Diskriminanzanalyse201
  • 16 Segmentieren211
  • 16.1 Worum es geht211
  • 16.2 Hierarchische Verfahren – Clusteranalyse212
  • 16.3 Partitionierende Verfahren – K-Means218
  • 16.4 SPSS – Distanzen und Segmentierung221
  • 17 Aufgaben Teil IV227
  • V Anhänge229
  • 18 Literatur231
  • 19 Tabellenverzeichnis233
  • 20 Abbildungsverzeichnis235
  • 21 Stichwortverzeichnis241