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Regressionsanalyse mit SPSS Taschenbuch – 18. August 2008


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Produktinformation

  • Taschenbuch: 482 Seiten
  • Verlag: Oldenbourg Wissenschaftsverlag (18. August 2008)
  • Sprache: Deutsch
  • ISBN-10: 3486586920
  • ISBN-13: 978-3486586923
  • Größe und/oder Gewicht: 17 x 2,5 x 24,4 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 4.8 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (5 Kundenrezensionen)
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Produktbeschreibungen

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Dr. Christian FG Schendera ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Zentrum für Geschichtsdidaktik und Erinnerungskulturen an der PHZ Luzern. Er ist empirischer Sozialwissenschaftler mit Schwerpunkt Wissenskonstruktion, einschließlich Forschungsmethoden und Statistik.
Zahlreiche Veröffentlichungen, u.a. "SQL mit SAS" in zwei Bänden (2012, 2011), "Clusteranalyse mit SPSS" (2010), "Regression mit SPSS" (2008), "Datenqualität mit SPSS" (2007), sowie "Datenmanagement und Datenanalyse mit dem SAS System" (2012, 2004).
Christian FG Schendera ist u.a. Mitglied in der Deutschen Gesellschaft für Evaluation e.V. und der Schweizerischen Gesellschaft für Gesetzgebung e.V.

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Die hilfreichsten Kundenrezensionen

4 von 4 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich Von Karlheinz Seidl am 17. Januar 2009
Format: Taschenbuch
Das Buch behandelt folgende Themen:
1 Korrelation (S.1-34)
2 Lineare und nichtlineare Regression (S.35-138)
3 Logistische und ordinale Regression (S.139-228)
4 Survivalanalysen (S.229-348)
5 Weitere Anwendungsgebiete der Regressionsanalyse (S.349-392)
6 Weitere Ansätze und Modelle (Ausblick) (S.393-404)

Nun gibt es wohl schon unzählige Bücher zur Regressionsanalyse. Warum also ein weiteres?

Das Thema Regressionsanalyse wird hier schon im Titel ausdrücklich mit der Anwendung in SPSS verknüpft. Und das ist auch der Fokus dieses Buches: Anwendung !
Das Buch ist sicher nichts für Hardcore-Statistiker, die sich am wohlsten in Formelwelten fühlen. Für diese ist es wohl auch nicht gedacht.
Die große Stärke des Buches ist, das Thema Regressionsanalyse sehr anwendungsorientiert zu behandeln. In betont verständlicher Sprache wird anhand von vielen Beispielen der Umgang im SPSS erläutert. Dabei wird sowohl die menügesteuerte (Mausclick) Bedienung erläutert, als auch die syntaxorientierte Analyse erklärt.
Die bei der Analyse erzeugten Outputs (Statistken, Prüfgrößen, Grafiken) werden an vielen Stellen im Buch aufgegriffen und erklärt.
So schafft es das Buch das umfangreiche Thema Regression dem Anwender mit vielen Beispielen nahe zu bringen, ohne vorab mit unzähligen Formeln abweisend zu wirken. Dabei soll explizit darauf hingewiesen werden, dass der dargestellte theoretische Hintergrund nicht vernachlässigt wird, sondern dieser erfolgreich mit der SPSS-Anwendung verknüpft wird.

Dieses Buch kann sowohl Einsteigern, die einen leichten und erfolgreichen Einstieg in SPSS suchen, empfohlen werden, aber auch Anwendern, die regelmäßig in der täglichen Arbeit mit dem Thema Regressionsanalyse zu tun haben.

Für anwendungsorientierte Analytiker eine klare Empfehlung.
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4 von 5 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich Von Prof. Nico B. Rottke am 1. April 2009
Format: Taschenbuch
Das Buch von Christian Schendera zur Regressionsanalyse mit SPSS ist das umfassendste und beste derzeit auf dem Markt. Dargestellt werden die klassischen Verfahren der Korrelationsanalyse samt ihrer Tücken, Regressionsanalysen (linear, ordinal, logistisch, nonlinear) und den diversen Verfahren zur Überlebenszeitanalyse (z.B. die Cox-Regressionen) einschließlich einer Anleitung zur Beurteilung von Zensierungen. Das Buch lässt den Anwender besonders bei Problemen mit Datenanalyse und Interpretation nie alleine.
Der Autor geht auf diverse Fallstricke ein, die einem bei diesen Verfahren begegnen können. Bei der binären logistischen Regression sind z.B. 23(!) Punkte verständlich und strukturiert zusammengestellt, die es zu beachten gilt. Für viele Probleme hält das Buch eine oder mehrere Lösungen parat. Auch findet der Leser Hinweise, wann andere Verfahren unter Umständen besser geeignet sein könnten, als das zunächst Gewählte. Auch Verfahren, deren Darstellung ein Anwender sonst eher selten findet, werden behandelt, wie z.B. die neue PLS Regression mittels Python, die Ridge-Regression und die kanonische Korrelation. Diverse Übersichten und ein detailliertes Stichwortverzeichnis runden dieses Buch zur Regressionsanalyse ab.
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Format: Taschenbuch
Das Buch von Christian Schendera zur Regressionsanalyse mit SPSS überzeugt auf der ganzen Linie. Von den simplen Regressionsmodellen bis zu den mehr elaborierten PLS Modellen über verschiedene Methoden der Überlebenszeitanalyse - zu jedem Zeitpunkt im Buch gelingt es dem Autor die Perspektive des Anwenders einzunehmen. Auf häufige Fehler wird genau so eingegangen wie auf detaillierte Beschreibungen und Informationen zu SPSS Ausgaben und Syntax. Auch wenn mein Anwenderherz klein ist, weil meine Tätigkeit an der Universität doch sehr tief in die Materie geht, ich kenne nach wie vor kein besseres Buch für diese Zielgruppe.
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Format: Taschenbuch
Das Buch ist eine wirklich große Hilfe, wenn man Regressionsanalysen ausführlich von A bis Z durchführen möchte. Von Fallzahlberechnungen über die Prüfung von Voraussetzungen bis hin zu den einzelnen Berechnungen ist alles vorhanden. Detailliert beschriebene Anwendungsbeispiele, die mit SPSS gerechnet wurden, runden das Werk ab.
Ärgerlich ist einzig, dass das Buch einige Tippfehler enthält, die gerade bei Formeln nicht passieren dürfen. Daher auch ein Stern Abzug.

Alles in allem ist dieses Buch aber wirklich sehr empfehlenswert.
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2 von 4 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich Von Michael Müller am 6. Oktober 2009
Format: Taschenbuch
Ich habe dieses Buch gekauft, weil ich auch die anderen Bücher von
Schendera besitze und sie allesamt als sehr gelungen befinde.
Ich war also gespannt und wurde nicht enttäuscht. Das Buch behandelt:
Korrelation, Regression (linear, nichtlinear), logistisch
(binär, multinomial), ordinal, Sterbetafel, Kaplan-Meier, Cox, PLS (SPSS
mit Python), Ridge, Individuelle Wachstumskurven.
Für Einsteiger sind die diversen Vergleiche zwischen den
Verfahrensgruppen sicher hilfreich, wie auch untereinander (z.B. binär
vs. multinomial), oder auch
Sterbetafel vs. K-M vs. Cox. Weil ich mich in der Regressionsanalyse
einigermaßen auskenne, war für mich besonders die ausführliche
Darstellung der
Voraussetzungen der Verfahren und ihre Überprüfung wichtig.
Dass es aber bereits bei der Korrelationsanalyse diverse "Fettnäpfchen"
geben kann, nahm ich dann doch gerne mit Interesse zur Kenntnis.
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