Die Standardeinführung für SPSS ist auf der Basis zahlreicher neuer Datensätze für die Version 16 vollständig überarbeitet und erweitert worden. Ausgehend von Problemstellungen aus der Praxis wird gezeigt, wie Sie mit SPSS arbeiten können. Die Beispiele basieren meist auf Fallstudien und sind vor allem dem sozialwissenschaftlichen und dem psychologisch-medizinischen Bereich entnommen.
Der Autor beschreibt ausführlich den kompletten statistischen Inhalt der Module Base, Regression Models und Advanced Models.
In der 11. Auflage des Werks nimmt erstmals auch die Korrespondenzanalyse einen breiten Raum ein; ein Verfahren, das immer häufiger eingesetzt wird und Zusammenhänge von Variablen optisch als Punkte eines geometrischen Raums aufbereitet. .
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Aus dem Inhalt:
Die "Einführung in die moderne Datenanalyse" hat sich zu dem Standardlehrwerk für SPSS-Anwender entwickelt und bereits weit über 50.000 Leser in SPSS eingeführt. Praxisorientiert werden anhand zahlreicher interessanter Beispieldatensätze univariate, bivariate und multivariate Verfahren vermittelt. Die Fallstudien sind dem sozialwissenschaftlichen, dem psychologischen, dem wirtschaftswissenschaftlichen sowie dem medizinischen Bereich entnommen.
Die elfte Auflage beschreibt die neue Version 16 und ist vollständig überarbeitet worden (Die in dieser Auflage beschriebenen Bugs in der Version SPSS 16.0.1 sind in Version SPSS 16.0.2 beseitigt worden. Aktuelle Patches finden Sie auf der Supportseite von SPSS).
Umfangreiche Erweiterungen im multivariaten Bereich und interessante neue Datensätze und Beispiele zeichnen diese Neuauflage aus. Neu in dieser Auflage ist das Kapitel Korrespondenzanalyse; ein Verfahren, das Zusammenhänge von Variablen optisch als Punkte eines geometrischen Raumes aufbereitet.
Aus dem Inhalt:
Companion Websites zum Buch unter www.pearson-studium.de Auf der Companion-Website stehen Ihnen alle Beispieldaten kostenlos zurVerfügung, so dass Sie anwendungsorientiert alle Schritte des Buches nachvollziehen, Daten variieren, selbst experimentieren und durch praktisches Arbeiten lernen können.
Kurztext:
Der Autor beschreibt ausführlich den kompletten statistischen Inhalt der Module Base, Regression Models und Advanced Models.
In der 11. Auflage des Werks nimmt erstmals auch die Korrespondenzanalyse einen breiten Raum ein; ein Verfahren, das immer häufiger eingesetzt wird und Zusammenhänge von Variablen optisch als Punkte eines geometrischen Raums aufbereitet. .
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Aus dem Inhalt:
- Handhabung von SPSS und statistische Kennwerte
- Datenselektion und Datenmodifikation
- Kreuztabellen und Chi-Quadrat-Test
- Mittelwertvergleiche und nichtparametrische Tests
- Korrelations- und Regressionsanalyse
- Varianzanalyse
- Diskriminanzanalyse
- Reliabilitäts-, Faktoren- und Clusteranalyse
- Klassifikationsanalyse
- Loglineare Modelle
- Überlebens- und Ereignisdatenanalyse
- Diagramme
- Multidimensionale Skalierung und Korrespondenzanalyse
Die "Einführung in die moderne Datenanalyse" hat sich zu dem Standardlehrwerk für SPSS-Anwender entwickelt und bereits weit über 50.000 Leser in SPSS eingeführt. Praxisorientiert werden anhand zahlreicher interessanter Beispieldatensätze univariate, bivariate und multivariate Verfahren vermittelt. Die Fallstudien sind dem sozialwissenschaftlichen, dem psychologischen, dem wirtschaftswissenschaftlichen sowie dem medizinischen Bereich entnommen.
Die elfte Auflage beschreibt die neue Version 16 und ist vollständig überarbeitet worden (Die in dieser Auflage beschriebenen Bugs in der Version SPSS 16.0.1 sind in Version SPSS 16.0.2 beseitigt worden. Aktuelle Patches finden Sie auf der Supportseite von SPSS).
Umfangreiche Erweiterungen im multivariaten Bereich und interessante neue Datensätze und Beispiele zeichnen diese Neuauflage aus. Neu in dieser Auflage ist das Kapitel Korrespondenzanalyse; ein Verfahren, das Zusammenhänge von Variablen optisch als Punkte eines geometrischen Raumes aufbereitet.
Aus dem Inhalt:
- Handhabung von SPSS und statistische Kennwerte
- Datenselektion und Datenmodifikation
- Kreuztabellen und Chi-Quadrat-Test
- Mittelwertvergleiche und nichtparametrische Tests
- Korrelations- und Regressionsanalyse
- Varianzanalyse
- Diskriminanzanalyse
- Reliabilitäts-, Faktoren- und Clusteranalyse
- Klassifikationsanalyse
- Loglineare Modelle
- Überlebens- und Ereignisdatenanalyse
- Diagramme
- Multidimensionale Skalierung und Korrespondenzanalyse
Companion Websites zum Buch unter www.pearson-studium.de Auf der Companion-Website stehen Ihnen alle Beispieldaten kostenlos zurVerfügung, so dass Sie anwendungsorientiert alle Schritte des Buches nachvollziehen, Daten variieren, selbst experimentieren und durch praktisches Arbeiten lernen können.
Kurztext:
