Multivariate Verfahren - Eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungsbeispielen in SPSS

Multivariate Verfahren - Eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungsbeispielen in SPSS

von: Matthias Rudolf, Johannes Müller

Hogrefe Verlag GmbH & Co. KG, 2012

ISBN: 9783840924033

Sprache: Deutsch

414 Seiten, Download: 9919 KB

 
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Mehr zum Inhalt

Multivariate Verfahren - Eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungsbeispielen in SPSS



  Multivariate Verfahren 1  
  Vorwort zur zweiten Auflage 7  
  Inhalt 9  
  Kapitel 1 - Einführung in die Arbeit mit SPSS 13  
     1.1 Dateneingabe 16  
     1.2 Beispiele einfacher Datenanalysen 22  
     1.3 Zur Arbeit mit der SPSS-Syntax 32  
  Kapitel 2 - Regressionsanalyse 39  
     2.1 Einfache lineare Regression 42  
     2.2 Multiple lineare Regression 50  
     2.3 Anwendungsbeispiel in SPSS 70  
  Kapitel 3 - Varianzanalyse 97  
     3.1 Einfaktorielle Varianzanalyse 100  
     3.2 Zweifaktorielle Varianzanalyse 111  
     3.3 Kovarianzanalyse 118  
     3.4 Multivariate Varianzanalyse 120  
     3.5 Varianzanalyse mit Messwiederholungen 122  
     3.6 Anwendungsbeispiel in SPSS 127  
  Kapitel 4 - Diskriminanzanalyse 151  
     4.1 Lineare Diskriminanzanalyse bei zwei Gruppen 154  
     4.2 Lineare Diskriminanzanalyse bei mehr als zwei Gruppen 166  
     4.3 Anwendungsbeispiel in SPSS 172  
  Kapitel 5 - Logistische Regression 185  
     5.1 Odds Ratio 188  
     5.2 Modell der logistischen Regression 190  
     5.3 Schätzungen, Tests und Modellgüte 193  
     5.4 Anwendungsbeispiel in SPSS 199  
  Kapitel 6 - Analyse mehrdimensionaler Häufigkeitstabellen 217  
     6.1 Häufigkeitsanalyse in zweidimensionalen Kreuztabellen 219  
     6.2 Loglineare Modelle 224  
     6.3 Anwendungsbeispiel in SPSS 228  
  Kapitel 7 - Zeitreihenanalyse 241  
     7.1 Zeitreihendarstellung und Stationarität 244  
     7.2 Trendanalyse 247  
     7.3 Schwingungsanalyse 251  
     7.4 Überblick über weitere Methoden der Zeitreihenanalyse 258  
     7.5 Anwendungsbeispiel in SPSS 260  
  Kapitel 8 - Clusteranalyse 281  
     8.1 Vorgehensweise 283  
     8.2 Interpretation einer hierarchischen Clusterlösung 292  
     8.3 Anwendungsbeispiel in SPSS 294  
  Kapitel 9 - Faktorenanalyse 309  
     9.1 Modell und Voraussetzungen der Faktorenanalyse 312  
     9.2 Hauptkomponentenmethode 313  
     9.3 Bestimmung der Anzahl der Faktoren 317  
     9.4 Varimax-Rotation 320  
     9.5 Interpretation und Beurteilung der Güte der Faktorenlösung 323  
     9.6 Anwendungsbeispiel in SPSS 326  
  Kapitel 10 - Lineare Strukturgleichungsmodelle 339  
     10.1 Korrelationen und Kausalität 342  
     10.2 Pfaddiagramme und lineare Strukturgleichungen 347  
     10.3 Struktur- und Messmodell 349  
     10.4 Modellspezifikationen 352  
     10.5 Schätzungen, Tests und Gütekriterien 355  
     10.6 Anwendungsbeispiel in AMOS 361  
  Anhang 393  
     Glossar 395  
     Inhalt der Website 403  
     Literatur 405  
     Sachverzeichnis 411  

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