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Das vorliegende Buch beginnt mit einer SPSS-Kompaktbeschreibung und einer Einführung in grundlegende statistische Verfahren. Ausgehend von Datentypen und dazugehörigen Fragestellungen wird die Umsetzung in SPSS gezeigt und praxisorientiert werden deskriptive und analytische Methoden integriert dargestellt. An insgesamt 32 klar strukturierten und realen Fallbeispielen werden typische Methoden der Datenbeschreibung sowie die Auswertung methodisch besprochen und in SPSS demonstriert.
Die Neuauflage ist grundlegend überarbeitet und auf die aktuelle SPSS-Version abge-stimmt. Sie enthält neue Abschnitte zur multinomialen logistischen und zur ordinalen Regression. Ein komplett neues Kapitel über loglineare Modelle erweitert die vorge-stellten Methoden zur multivariaten Datenanalyse.
List of contents
- Balkendiagramme
- Boxplots
- Chi-Quadrat-Tests
- Clusteranalysen
- Hauptkomponentenanalyse
- Histogramm
- Hoch-Tief-Diagramm
- Kolmogorov-Smirnov-Test
- Konfidenzintervalle
- Korrelationsmethoden
- Kruskal-Wallis-Test
- Logistische Regression
- Loglineare Modelle
- Mann-Whitney-U-Test
- McNemar-Test, Cochran-Test
- Multiple lineare Regression
- Odds-Ratio-Test
- Post-hoc-Tests
- Q-Q-Plot
- Screeplot
- Streudiagramm
- t-Tests
- Tests für Anteile
- Varianzanalysen
About the author
Reinhold Hatzinger ist Professor an der Wirtschaftsuniversität Wien und leitet den Bereich quantitative empirische Methoden
Summary
Das vorliegende Buch beginnt mit einer SPSS-Kompaktbeschreibung und einer Einführung in grundlegende statistische Verfahren. Ausgehend von Datentypen und dazugehörigen Fragestellungen wird die Umsetzung in SPSS gezeigt und praxisorientiert werden deskriptive und analytische Methoden integriert dargestellt. An insgesamt 32 klar strukturierten und realen Fallbeispielen werden typische Methoden der Datenbeschreibung sowie die Auswertung methodisch besprochen und in SPSS demonstriert.
Die Neuauflage ist grundlegend überarbeitet und auf die aktuelle SPSS-Version abge-stimmt. Sie enthält neue Abschnitte zur multinomialen logistischen und zur ordinalen Regression. Ein komplett neues Kapitel über loglineare Modelle erweitert die vorge-stellten Methoden zur multivariaten Datenanalyse.
