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Kundenrezensionen

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Format: Taschenbuch|Ändern
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am 17. Januar 2009
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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am 7. April 2016
Geneigter Rezensions-Rezipient - wenn Dir folgende Situation bekannt vorkommt: Auf dem Wege zur Promotion (z.B. in der Medizin)
a) hast Du mühsam einen SPSS-Datensatz erhoben, der Dir nun in seiner ganzen Pracht vorliegt...
b) es wurde eine Forschungshypothese (mehrere evtl.) formuliert (aber so richtig verstanden hast Du noch nicht, wie Du die mit Deinen Daten prüfen sollst)...
c) man hat Dir gesagt, dass eine Form der Survivalanalyse die Methode der Wahl hinsichtlich einer statistischen Hypothesenprüfung wäre...
ABER
d) Du hast noch nicht wirklich verstanden, was sich hinter dieser Methode verbirgt, wie sie funktioniert und welche Möglichkeiten sie bietet
e) fragst Dich, ob Deine Daten und deine Forschungsfragen und die Survivalanalyse wirklich zusammenpassen und wie Du vorzugehen hast,um aus Deiner Datenflut nicht nur "kleine Krebse" sondern einen "ordentlichen Hecht" herauszufiltern
(Bspl.: Kaplan-Meier-Schätzer oder Cox-Regression? Univariate oder multivariate Analyse? Kategoriale oder metrische Variablen? Effektstärke oder Signifikanz? Metrische oder kategoriale Variable? Zeitabhängiges oder nicht zeitabhängiges Modell? Mit Interaktionsfaktoren - wenn ja, wie? - oder ohne? Welche Stichprobengröße brauche ich? Was sind zensierte und unzensierte Ereignisse? uvm.), wann Du welchen Hypothesentest nehmen darfst/solltest, welche Annahmen Du a priori prüfen solltest, wie andere, die diese Methode verwendet haben, auf ihre Ergebnisse gekommen sind (Interpretation der Ergebnisse wissenschaftlicher Untersuchungen anderer) usw. usf. ....
f) und hast einen schieren HORROR vor SPSS (d.h. Du denkst bei jedem Anlauf zur Datenanalyse: das "A" fehlt nicht ohne Grund!)

DANN: GREIFE zu CFG Schendera und seiner "Regressionsanalyse mit SPSS"!!!

Mit (u.a.) diesem Buch habe ich mich aus dem "Tal des Todes" herausgearbeitet, es hat verhindert, dass ich meine Dissertation aufgegeben habe, bevor ich durch die Lektüre einschließlich der (mir) dadurch "auf einmal plötzlich möglichen Analyse" herausgefunden hatte, dass ich einen wirklich guten Datensatz vorzuliegen habe, mit dem meine Forschungsfragen untersuchbar sind - und wie man das macht!

Also - wenn es Euch ähnlich geht, dann kauft diesen ausgesprochen anwendungsorientierten "Retter aller SPSS-Verzweifelten" und Ihr werdet daraufhin mit wieder mit freudig leuchtenden Augen an Eurer Datenanalyse arbeiten! SPSS macht SP(A)SS! Wenn man weiß, wie.

Viel Vergnügen! Und gutes Gelingen!
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am 1. April 2009
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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am 3. August 2015
Das Buch 'Regressionsanalyse mit SPSS' von Christian Schendera ist für mich das Beste, was ich bisher zu dieser Thematik gelesen habe. Es verbindet sehr gut die mathematisch-statistischen Grundlagen der Regressionsanalyse und der damit verwandten Verfahren (wie z.B. bivariate Korrelationen) mit der praktischen Umsetzung mit SPSS. Natürlich gibt es Bücher, die die mathematische Theorie weiter in den Vordergrund stellen und ausführlicher behandeln, aber dies ist gar nicht Ziel des Buches. Vermittelt wird sehr anschaulich ein Grundverständnis für die Regressionsanalyse und es wird anhand von vielen, leicht nachvollziehbaren Beispielen aufgezeigt, wie man die Regressionsanalyse in SPSS umsetzt.
Sehr schön ist auch, dass die SPSS-Syntax immer gleich mit angegeben wird, sodass der geübte Anwender diese direkt übernehmen und ggf. auch modifizieren kann. Auf der Homepage des Autors ([...]) können die im Buch verwendeten Beispieldatensätze kostenlos heruntergeladen werden und die im Buch beschriebenen Berechnungen können dadurch gut nachvollzogen werden.
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am 27. Januar 2011
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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am 21. September 2009
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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am 6. Oktober 2009
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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