Eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungsbeispielen in SPSS
E-Book, Deutsch, 414 Seiten
ISBN: 978-3-8409-2403-3
Verlag: Hogrefe Verlag
Format: PDF
Kopierschutz: Adobe DRM (»Systemvoraussetzungen)
behandelt, die für die Auswertung empirischer Untersuchungen besonders wichtig sind. In
jedem Kapitel werden zunächst die Grundlagen der Verfahren unter Verwendung kleiner Beispieldatensätze
dargestellt. Anhand der gleichen Datensätze wird anschließend schrittweise
die praktische Umsetzung der Verfahren in SPSS beschrieben. Für die Analyse linearer Strukturgleichungsmodelle
wird AMOS verwendet. Zahlreiche Bildschirmausdrucke, Interpretationshilfen
und eine lückenlose Darstellung der Analyseschritte ermöglichen das selbständige
Studium und die Anwendung der Verfahren auf eigene Fragestellungen. Leser, die mit SPSS
oder AMOS nicht vertraut sind, werden in die notwendigen Grundlagen eingeführt.
Alle im Text verwendeten Beispieldatensätze sowie die Syntax-Dateien aller Analysen sind auf
der Web-Seite zum Buch enthalten. Zusätzlich sind zu jedem Kapitel Datensätze, Syntax-
Dateien, Auswertungen und Ergebnisinterpretationen aus Forschungsprojekten enthalten,
deren Themen von arbeitspsychologischen bis zu epidemiologischen Untersuchungen reichen.
Folgende Verfahren werden behandelt: Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Diskriminanzanalyse,
Faktorenanalyse, Clusteranalyse, logistische Regressionsanalyse, Analyse loglinearer
Modelle, Zeitreihenanalyse, Analyse linearer Strukturgleichungsmodelle. Neu aufgenommen
wurden in der 2. Auflage die Diskriminanzanalyse, die Analyse von Moderator- bzw. Mediatoreffekten
sowie eine Einführung in die Arbeit mit der SPSS-Syntax.
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Medizin | Veterinärmedizin Medizin | Public Health | Pharmazie | Zahnmedizin Medizin, Gesundheitswesen Medizinische Mathematik & Informatik
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Weitere Infos & Material
1;Multivariate Verfahren;1
2;Vorwort zur zweiten Auflage;7
3;Inhalt;9
4;Kapitel 1 - Einführung in die Arbeit mit SPSS;13
4.1;1.1 Dateneingabe;16
4.2;1.2 Beispiele einfacher Datenanalysen;22
4.3;1.3 Zur Arbeit mit der SPSS-Syntax;32
5;Kapitel 2 - Regressionsanalyse;39
5.1;2.1 Einfache lineare Regression;42
5.2;2.2 Multiple lineare Regression;50
5.3;2.3 Anwendungsbeispiel in SPSS;70
6;Kapitel 3 - Varianzanalyse;97
6.1;3.1 Einfaktorielle Varianzanalyse;100
6.2;3.2 Zweifaktorielle Varianzanalyse;111
6.3;3.3 Kovarianzanalyse;118
6.4;3.4 Multivariate Varianzanalyse;120
6.5;3.5 Varianzanalyse mit Messwiederholungen;122
6.6;3.6 Anwendungsbeispiel in SPSS;127
7;Kapitel 4 - Diskriminanzanalyse;151
7.1;4.1 Lineare Diskriminanzanalyse bei zwei Gruppen;154
7.2;4.2 Lineare Diskriminanzanalyse bei mehr als zwei Gruppen;166
7.3;4.3 Anwendungsbeispiel in SPSS;172
8;Kapitel 5 - Logistische Regression;185
8.1;5.1 Odds Ratio;188
8.2;5.2 Modell der logistischen Regression;190
8.3;5.3 Schätzungen, Tests und Modellgüte;193
8.4;5.4 Anwendungsbeispiel in SPSS;199
9;Kapitel 6 - Analyse mehrdimensionaler Häufigkeitstabellen;217
9.1;6.1 Häufigkeitsanalyse in zweidimensionalen Kreuztabellen;219
9.2;6.2 Loglineare Modelle;224
9.3;6.3 Anwendungsbeispiel in SPSS;228
10;Kapitel 7 - Zeitreihenanalyse;241
10.1;7.1 Zeitreihendarstellung und Stationarität;244
10.2;7.2 Trendanalyse;247
10.3;7.3 Schwingungsanalyse;251
10.4;7.4 Überblick über weitere Methoden der Zeitreihenanalyse;258
10.5;7.5 Anwendungsbeispiel in SPSS;260
11;Kapitel 8 - Clusteranalyse;281
11.1;8.1 Vorgehensweise;283
11.2;8.2 Interpretation einer hierarchischen Clusterlösung;292
11.3;8.3 Anwendungsbeispiel in SPSS;294
12;Kapitel 9 - Faktorenanalyse;309
12.1;9.1 Modell und Voraussetzungen der Faktorenanalyse;312
12.2;9.2 Hauptkomponentenmethode;313
12.3;9.3 Bestimmung der Anzahl der Faktoren;317
12.4;9.4 Varimax-Rotation;320
12.5;9.5 Interpretation und Beurteilung der Güte der Faktorenlösung;323
12.6;9.6 Anwendungsbeispiel in SPSS;326
13;Kapitel 10 - Lineare Strukturgleichungsmodelle;339
13.1;10.1 Korrelationen und Kausalität;342
13.2;10.2 Pfaddiagramme und lineare Strukturgleichungen;347
13.3;10.3 Struktur- und Messmodell;349
13.4;10.4 Modellspezifikationen;352
13.5;10.5 Schätzungen, Tests und Gütekriterien;355
13.6;10.6 Anwendungsbeispiel in AMOS;361
14;Anhang;393
14.1;Glossar;395
14.2;Inhalt der Website;403
14.3;Literatur;405
14.4;Sachverzeichnis;411
1.2 Beispiele einfacher Datenanalysen Nach Eingabe und Speichern der ersten Datenmenge soll die zweite Datenmenge eingegeben und unter dem Namen Datenmenge2.sav gespeichert werden. Vor der Eingabe der zweiten Datenmenge muss ein leerer Dateneditor (vgl. Abbildung 1.2) erzeugt werden. Schließen Sie dazu die Datei Datenmenge1.sav (Auswahl von Datei, Neu und Daten im Hauptmenü (vgl. Abbildung 1.2)), ohne sie erneut zu speichern. Anschließend ist die Abfolge von Abbildung 1.2 bis Abbildung 1.8 für die Daten aus Tabelle 1.3 zu wiederholen. Mit dieser zweiten Datenmenge sollen nun exemplarisch einige Häufigkeitsverteilungen und deskriptive Kennwerte ermittelt werden. Wählen Sie hierzu, wie in Abbildung 1.9 gezeigt, im Hauptmenü die Option Analysieren [1].
