Veith Tiemann

Inferenzmethoden und Multivariate Statistik

Grundlagen mit SPSS verstehen

• Broschiertes Buch

Produktbeschreibung

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.

Produktdetails

• UTB Uni-Taschenbücher 5121
• Verlag: UTB / UVK
• Artikelnr. des Verlages: 5121
• Seitenzahl: 244
• Erscheinungstermin: 25. März 2019
• Deutsch
• Abmessung: 238mm x 172mm x 20mm
• Gewicht: 489g
• ISBN-13: 9783825251215
• ISBN-10: 3825251217
• Artikelnr.: 54555929

Autorenporträt

Prof. Dr. Veith Tiemann lehrt an der EBC Hochschule Hamburg.

Inhaltsangabe

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 5.2.4Die 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 2-Anpassungstest65 6.4.1 Das Konzept65 6.4.2 SPSS - Der 2-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 2-Unabhängigkeitstest85 7.2.1 Das Konzept85 7.2.2 SPSS - 2-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

Rezensionen

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. [...]