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Inferenzmethoden und Multivariate Statistik

Grundlagen mit SPSS verstehen

von Tiemann, Veith Fach: Mathematik/ Statistik/ Informatik;

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.

Dieser Titel ist nicht als Dozenten-Freiexemplar erhältlich.
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Details
ISBN 9783825251215
UTB-Titelnummer 5121
Auflagennr. 1. Aufl.
Erscheinungsjahr 2019
Erscheinungsdatum 25.03.2019
Einband Kartoniert
Formate UTB L (17 x 24 cm)
Originalverlag UVK
Umfang 244 S.
Inhalt
I Statistiksoftware 1
1 Wofür braucht man das? 3
2 Klassen von Software 5
3 SPSS – eine Statistiksoftware 7
3.1 Vorstellung 7
3.2 Daten 8
3.3 Transformationen 11
3.4 Graphiken 14
3.5 Analysen 20
4 Aufgaben Teil I 31
II Inferenzstatistik 33
5 Einführung 35
5.1 Statistischer Test und multivariate Statistik 35
5.2 Der statistische Test – Die Konstruktion eines Testes mit stetigen Daten 35
5.2.1 Hypothesen werden benötigt 37
5.2.2 Vereinfachung durch Differenzenbildung 39
5.2.3 Die Prüfgröße 40
5.2.4Die t-Verteilung kommt ins Spiel 42
5.2.5 Ein Ablaufplan für den t-Test 44
5.2.6 Die Entscheidungsmatrix mit den beiden Fehlern 45
5.2.7 Die Überschreitungswahrscheinlichkeit 45
5.2.8 Zusammenfassung 46
5.3 Der statistische Test – Die Konstruktion eines Tests mit diskreten Daten 47
5.3.1 Die Prüfgröße 48
5.3.2 Die Entscheidungsregel 48
5.3.3 Die Überschreitungswahrscheinlichkeit 50
5.3.4 Zweiseitig vs. Einseitig 52
5.4 Zusammenfassung 52
6 Der Einstichprobenfall 53
6.1 p-Test, Test auf Anteilswerte 53
6.1.1 Das Konzept 53
6.1.2 SPSS – Der Binomialtest 54
6.2 t-Test 56
6.2.1 Das Konzept 56
6.2.2 SPSS – Der t-Test 58
6.2.3 Die Power eines Test 61
6.3 Vorzeichentest 62
6.3.1 Das Konzept 62
6.3.2 SPSS – Der Vorzeichentest 64
6.4 Der 2-Anpassungstest 65
6.4.1 Das Konzept 65
6.4.2 SPSS – Der 2-Anpassungstest 69
6.5 Der Kolmogorov-Smirnov-Test 71
6.5.1 Das Konzept 71
6.5.2 SPSS- und graphische Ansätze 72
6.5.3 Anmerkungen zu Zufallszahlen 79
6.5.4 SPSS – KS-Test 80
7 Der Zweistichprobenfall 83
7.1 Ein paar Hinweise 83
7.2 Der 2-Unabhängigkeitstest 85
7.2.1 Das Konzept 85
7.2.2 SPSS – 2-Unabhängigkeitstest 87
7.3 Lagetest verbunden 89
7.3.1 Das Konzept 89
7.3.2 SPSS – Lagetest verbunden 90
7.4 Lagetest unverbunden 92
7.4.1 Das Konzept 92
7.4.2 t-Test 93
7.4.3 Varianztest 94
7.4.4 Welch-Test 96
7.4.5 SPSS – das unverbundene Zweistichprobenproblem 97
8 Der c-Stichprobenfall 101
8.1 Einfaktorielle univariate ANOVA 101
8.1.1 Das Konzept 101
8.1.2 SPSS – einfaktorielle ANOVA 105
8.2 Zweifaktorielle univariate ANOVA 108
8.2.1 Das Konzept 108
8.2.2 SPSS – zweifaktorielle ANOVA 108
9 Aufgaben Teil II 113
III Abhängigkeitsstrukturen 119
10 Korrelation 121
10.1 Kontingenz 121
10.1.1 Das Konzept 121
10.1.2 SPSS – Kontingenz und Profile 123
10.2 Pearson 125
10.3 Spearman 127
10.4 Scheinkorrelation 129
10.5 SPSS – Korrelation 130
11 Regression 135
11.1 Einfache lineare Regression 135
11.1.1 Das Konzept 135
11.1.2 SPSS – einfache lineare Regression 136
11.2 Partielle Korrelation 140
11.2.1 Das Konzept 140
11.2.2 SPSS – partielle Korrelation 142
11.3 Autokorrelation 143
11.3.1 Das Konzept 143
11.3.2 SPSS – Autokorrelation 148
11.4 Erweiterung – multiple Regression 151
11.4.1 Das Konzept 151
11.4.2 SPSS – Regression 155
12 Hauptkomponentenanalyse 163
12.1 Hintergrund und worum es geht 163
12.2 Konkrete Durchführung einer HKA 166
12.3 Fahrplan einer HKA 172
12.4 Faktorenanalyse 173
12.5 SPSS – HKA 175
13 Aufgaben Teil III 183
IV Gruppenstrukturen 191
14 Worum geht es? 193
15 Klassifizieren 195
15.1 Diskriminanzanalyse 195
15.2 SPSS – Diskriminanzanalyse 201
16 Segmentieren 211
16.1 Worum es geht 211
16.2 Hierarchische Verfahren – Clusteranalyse 212
16.3 Partitionierende Verfahren – K-Means 218
16.4 SPSS – Distanzen und Segmentierung 221
17 Aufgaben Teil IV 227
V Anhänge 229
18 Literatur 231
19 Tabellenverzeichnis 233
20 Abbildungsverzeichnis 235
21 Stichwortverzeichnis 241
Pressestimmen
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. […]

Autoreninfo

Tiemann, Veith

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

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Leserbewertungen

Bewertungen

Dozentenbewertung

Bewertung

Kundenmeinung von E. Thiesing

Statistische Inhalte bzw. Verständnis wird sehr gut mit der Auswertungs-SW verknüpft. Man kann damit m.M.n. einen sehr guten Einstieg in die Datrenanalyse mit SPSS erreichen.

Dozentenbewertung

Bewertung

Kundenmeinung von M. Tausendpfund

Das Buch gibt eine Übersicht über verschiedene statistische Testverfahren sowie die Umsetzung mit der Software SPSS. Während zwar die statistischen Tests erläutert werden, erfollgt die SPSS-Darstellung ausschließlich auf Basis von Klicken... Die Syntax wird nicht dargestellt... Das ist bedauerlich.

Ein super Buch für Studierende, die bereits Vorkenntnisse zur Inferenzstatistik haben

Bewertung

Kundenmeinung von Massimo Thormann

Im Rahmen meines Statistik-Projekts und meiner Bachelorarbeit beschäftige ich mich aktuell mit der Varianzanalyse (ANOVA), der multiplen Regression und der Faktorenanalyse. Zur ANOVA habe ich mir mit den gängigen Einführungen bereits den theoretischen Hintergrund angelesen, die multiple Regression hatten wir in der Uni und zur Faktorenanalyse haben wir in der Uni ganz grob die Grundidee besprochen.

Die kurze Erläuterung der Konzepte ist hilfreich, um das Vorwissen noch einmal zu aktivieren. Anschließend wird eine detaillierte Schritt-für-Schritt-Anleitung für SPSS gegeben inklusive einer Erläuterung des Outputs.
Insbesondere bei der ANOVA und der multiplen Regression fällt es mir deshalb leicht, die Daten zu analysieren und zu interpretieren.
Bei der Faktorenanalyse hatte ich meine Probleme, da ich noch nicht genügend über das zugrundeliegende Konzept wusste. Nachdem ich mich in Bücher hierzu eingelesen habe, war aber auch die Faktorenanalyse kein Problem.

Die Möglichkeit mit Beispieldatensätzen zu üben, finde ich sehr gut, auch wenn ich dies (noch) nicht ausprobiert habe.

Weiterempfehlung? - Ja, aber!
Es müssen entweder die theoretischen Grundlagen schon sitzen oder man ist bereit, sich diesbezüglich ggf. mit anderer Literatur einzulesen.
Wenn eins von beiden der Fall ist, dann empfehle ich das Buch auf jeden Fall!

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