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  • "Die Regressionsanalyse gehört zu den am häufigsten eingesetzten statistischen Verfahren. Dieses Buch führt ein in die Ansätze: Korrelation, Regression (linear, multipel, nichtlinear), logistische (binär, multinomial) und ordinale Regression, sowie die Überlebenszeitanalyse (Sterbetafel-Methode, Kaplan-Meier-Ansatz, sowie Regressionen nach Cox). Weitere Abschnitte behandeln zusätzliche regressionsanalytische Ansätze und Modelle (z.B. Partial Least Squares-Regression, Ridge-Regression, Modellierung individueller Wachstumskurven). Zahlreiche Rechenbeispiele werden von der Fragestellung, der Anforderung der einzelnen Statistiken (per Maus, per Syntax) bis hin zur Interpretation des SPSS Ausgaben systematisch durchgespielt. Auch auf mögliche Fallstricke und häufig begangene Fehler wird eingegangen. Separate Abschnitte stellen die diversen Voraussetzungen für die Durchführung der jeweiligen Analyse, sowie Ansätze zu ihrer Überprüfung zusammen. Dieses Buch ist angenehm verständlich und anwendungsorientiert geschrieben, ohne jedoch die Komplexität und damit erforderliche Tiefe bei der Vorstellung der Verfahren zu vernachlässigen. Dieses Buch ist für Einsteiger in die Regressionsanalyse Studierende, sowie fortgeschrittene Wissenschaftler in den Wirtschafts-, Bio-, und Sozialwissenschaften gleichermaßen geeignet.Dieses Buch führt ein in die grundlegenden Ansätze: Korrelation, Regression (linear, multipel, nichtlinear), logistische und ordinale Regression, sowie die Überlebenszeitanalyse (Survivalanalyse). Bei allen Ansätzen werden Voraussetzungen und häufig begangene Fehler ausführlich erläutert. Das Buch ist für Mauslenker und Syntaxprogrammierung gleichermaßen geeignet. Das Buch wurde für SPSS Version 16 geschrieben. Zahlreiche Rechenbeispiele werden von der Fragestellung, der Anforderung der einzelnen Statistiken (per Maus, per Syntax) bis hin zur Interpretation des SPSS Ausgaben systematisch durchgespielt. Es wird auch auf diverse Fehler und Fallstricke eingegangen. Zur Prüfung von Daten vor der Durchführung einer statistischen Analyse wird auf Datenqualität mit SPSS (Schendera, 2007) verwiesen.Bei der Korrelationsanalyse werden z.B. die Voraussetzungen wie z.B. Skalenniveau, Homoskedastizität und Kontinuität erläutert. Weitere Abschnitte behandeln die Themen Linearität, Scheinkorrelation und Alphafehler-Kumulation. Auch wird erläutert, warum die bloße Angabe eines Korrelationskoeffizienten im Prinzip Unfug ist. Als spezielle Anwendungen werden der Vergleich von Korrelationskoeffizienten und die Kanonische Korrelation vorgestellt.Bei der Regressionsanalyse werden z.B. das Grundprinzip der klassischen bivariaten, linearen Regression vorgestellt: Eine lineare Funktion wird mittels einer linearen Regressionsanalyse untersucht. An einem einfachen Beispiel die Überprüfung der Linearität und Identifikation von Ausreißern anhand von Hebelwerten und Residuen erläutert. Auch wird das Überprüfen auf eine möglicherweise vorliegende Autokorrelation erläutert.Am Beispiel der nichtlinearen einfachen Regression wird demonstriert, warum es ein (nicht selten begangener) Fehler ist, eine nichtlineare Funktion mittels einer linearen Regressionsanalyse zu untersuchen." (Verlagsinformation) (xsd:string)
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  • 2008 (xsd:gyear)
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  • 9783486586923 ()
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  • Regressionsanalyse mit SPSS (xsd:string)
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  • Buch (de)
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  • München: Oldenbourg, 2008.- 466 S. (xsd:string)
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