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Kurzbeschreibung
In diesem Buch werden wichtige multivariate Verfahren unter Verwendung von Beispieldatensätzen anwendungsorientiert und gut nachvollziehbar dargestellt. Anhand der gleichen Datensätze wird anschließend jeweils die praktische Umsetzung der Verfahren in SPSS bzw. AMOS ausführlich beschrieben. Der Leser kann so die Verfahren selbständig auf eigene Fragestellungen anwenden. Die behandelten Verfahren umfassen Regressions-, Varianz-, Faktoren-, Cluster-, Zeitreihen- und logistische Regressionsanalyse sowie die Analysen loglinearer Modelle und linearer Strukturgleichungsmodelle.
Klappentext
Gut nachvollziehbar und anwendungsorientiert werden in diesem Buch multivariate Verfahren behandelt, die für die Auswertung empirischer Untersuchungen besonders wichtig sind. In jedem Kapitel werden zunächst die Grundlagen der Verfahren unter Verwendung kleiner Beispieldatensätze dar-gestellt. 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 sind auf der beigefügten CD-ROM enthalten. Zusätzlich sind zu jedem Kapitel Datensätze, Auswertungen und Ergebnisinterpretationen aus aktuellen Forschungsprojekten enthalten. Die Themen der Praxisbeispiele reichen von arbeitspsychologischen bis zu epidemiologischen Untersuchungen.
Folgende Verfahren werden behandelt: Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, logistische Regressionsanalyse, Analyse loglinearer Modelle, Zeitreihenanalyse, Analyse linearer Strukturglei-chungsmodelle.
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7 von 7 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Taschenbuch
Ausgehend von praktischen Beispielen, die durchaus nicht nur für Psychologen interessant sind, werden multivariate statistische Verfahren kurz vorgestellt, wobei sich die angegebenen Formeln auf ein absolut notwendiges Minimum beschränken. Am Ende jedes Kapitels wird demonstriert, wie die geschilderten Berechnungen mit SPSS durchgeführt werden können. Der dabei erhaltene Output wird ausführlich kommentiert. Die Daten dazu werden auf der beiliegende CD gleich mitgeliefert. Dieses Buch ist für Leser(z.B. auch Betriebswirte) sehr geeignet, die anspruchsvolle Methoden der multivariaten Statistik unter Nutzung von SPSS anwenden wollen ohne sich dazu tiefer in die mathematischen Grundlagen einzuarbeiten bzw. für diejenigen, die mit theoretischen Grundlagen bereits vertraut sind. Damit setzt es dort an, wo die zahlreich vorhandene Literatur zur Nutzung von SPSS üblicher Weise aufhört.
7 von 7 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Taschenbuch
Da die Inhalte bereits beschrieben wurden, beschränke ich mich darauf, das Buch noch einmal zu loben: Durch die getrennte Beschreibung von statistischem Hintergrund und Anwendung in SPSS bleibt dieses Buch sehr übersichtlich und überfrachtet den Leser nicht mit Informationen, die er gerade nicht benötigt, man hat aber jederzeit die Möglichkeit nochmals schnell die Hintergründe nachzulesen. Vor allem die Anwendungsbeschreibungen für SPSS und für Amos (!) mit vielen Screenshots sind sehr hilfreich.
Ich kann dieses Buch nur uneingeschränkt empfehlen!
9 von 10 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Taschenbuch
In jedem Kapitel gibt es zunächst eine grobe Einführung in die wichtigsten Hintergründe der jeweiligen Verfahren, die dann noch einmal in SPSS vorgerechnet werden. Die Einführungen kommen mit vergleichsweise wenig Formeln aus und sind - u.a. auch, weil sie immer direkt an einem Anwendungsbeispiel erklärt werden - sehr eingängig und gut verständlich. Bei der Prüfungsvorbereitung können diese (10-20 Seiten langen) Abschnitte auch gut zur Auffrischung und Strukturierung bereits vorhandenen Wissens dienen.
Für tiefergehende mathematische Beschreibungen der dargestellten Methoden sollte man allerdings entsprechende statistische Spezialliteratur zu Rate ziehen (z.B. Fahrmeier et al. 1996). Im SPSS-Teil eines Kapitels werden dann jeweils die Inhalte der Einführung anhand des Anwendungsbeispiels nachgerechnet. Die Dialogfenster und SPSS-Ergebnisausgaben werden mit Hilfe durchnummerierter Pfeile sehr ausführlich und klar beschrieben. Ich denke, auch als SPSS-Einsteiger kann man so die Rechnungen gut verstehen und selber mit SPSS nachrechnen. Bei der statistische Auswertung von Studien- oder Diplomarbeiten o.ä. dürfte das Buch für die meisten eine große Hilfe sein.
Für tiefergehende mathematische Beschreibungen der dargestellten Methoden sollte man allerdings entsprechende statistische Spezialliteratur zu Rate ziehen (z.B. Fahrmeier et al. 1996). Im SPSS-Teil eines Kapitels werden dann jeweils die Inhalte der Einführung anhand des Anwendungsbeispiels nachgerechnet. Die Dialogfenster und SPSS-Ergebnisausgaben werden mit Hilfe durchnummerierter Pfeile sehr ausführlich und klar beschrieben. Ich denke, auch als SPSS-Einsteiger kann man so die Rechnungen gut verstehen und selber mit SPSS nachrechnen. Bei der statistische Auswertung von Studien- oder Diplomarbeiten o.ä. dürfte das Buch für die meisten eine große Hilfe sein.
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