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Statistik mit SPSS Alles in einem Band für Dummies

Leseprobe

Statistik mit SPSS Alles in einem Band für Dummies


Für Dummies 1. Aufl.

von: Jürgen Faik

26,99 €

Verlag: Wiley-VCH
Format: EPUB
Veröffentl.: 11.07.2018
ISBN/EAN: 9783527820221
Sprache: deutsch
Anzahl Seiten: 612

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Beschreibungen

Reale Sachverhalte statistisch zu erschließen und zu analysieren ist eine hohe Kunst. Das Programmpaket SPSS ist dafür ein mächtiges Werkzeug. In diesem Buch lernen Sie anhand zahlreicher Beispiele, welche statistischen Verfahren es überhaupt gibt und wann welches Verfahren angemessen ist. Gleich im Anschluss erfahren Sie, wie diese Verfahren in SPSS implementiert sind und wie Sie sie in Ihrem Fachgebiet nutzen können. So finden Sie Zusammenhänge in Ihren Daten, die statistisch signifikant sind.
Über den Autor 9 Einführung 21 Über dieses Buch 22 Törichte Annahmen über meine Leser 22 Wichtige Konventionen in diesem Buch 23 Wie dieses Buch aufgebaut ist 23 Teil I: Grundlagen der statistischen Datenverarbeitung und von SPSS 23 Teil II: Deskriptive SPSS-Statistiken 24 Teil III: Induktive SPSS-Statistiken 24 Teil IV: SPSS-Syntaxprogrammen für Fortgeschrittene 24 Teil V: Top-Ten-Teil 24 Symbole in diesem Buch 24 Wie geht es weiter im Buch? 25 Teil I Grundlagen Der Statistischen Datenverarbeitung und von SPSS 27 Kapitel 1 Vorbemerkungen zu SPSS 29 Bedeutung von Statistik 29 Bedeutung von Statistikprogrammen 29 Tabellenkalkulationsprogramme als Alternative 30 Verschiedene Statistikprogramme 31 Zur Relevanz von SPSS 32 Start von SPSS 33 Der Eingangsbildschirm 34 Die SPSS-Datenansicht 35 Was Sie so alles in SPSS öffnen können 37 Kapitel 2 Daten als Mütter statistischer Analysen 41 Bedeutung von Daten und Informationen 41 Vorgehen statistischer Untersuchungen 41 Regeln im Umgang mit Daten in SPSS 42 Datenskalierungen 43 SPSS-Variablentypen 47 Zum Nutzen quantitativer Ausdrücke in SPSS 48 Zum Problem fehlender Werte 50 Einlesen von (massenstatistischen) Daten in SPSS 51 Manuelle Dateneingabe 51 Vorhandene Datendateien 55 Einlesen von TXT-Files 56 Einlesen von EXCEL-, STATA- und SAS-Daten 72 Kapitel 3 Hier wächst zusammen, was zusammengehört: Datendateien zusammenbringen 79 Fälle zusammenbringen 79 Variablen zusammenbringen 83 Kapitel 4 Datendateien in Form bringen 91 Daten aggregieren 91 Aggregation mit Break-Variable 91 Aggregation ohne Break-Variable 97 Daten (um-)formatieren 99 Variableneditor 99 Zulässige Variablennamen 101 Variablentyp 104 Variablenbreite und Dezimalstellen 107 Weitere Einstellungen 108 Variablen umcodieren 110 Neue Variable berechnen 118 Daten bearbeiten 120 Fälle gewichten 120 Fälle filtern 124 Doppelte Fälle ermitteln 132 Kapitel 5 Was Sie an Syntax reinstecken, bekommen Sie an Output raus 135 Syntaxfiles 135 Vorteile von SPSS-Syntaxfiles 136 Erforderliche Fähigkeiten bezüglich und »Fallstricke« von SPSS-Syntaxprogrammen 139 Zum Aufbau von SPSS-Syntaxprogrammen 144 Zugänge zur SPSS-Syntax 152 »SPSS-Grammatik« 155 SPSS-»Grundbefehle« 158 Ein kleines SPSS-Beispiel-Syntaxprogramm 182 Ausführen eines SPSS-Syntaxprogramms 194 Outputfiles 197 Viewer-Einstellungen 197 Navigationsbereich 200 Inhaltsbereich 204 Teil II Deskriptive Spss-Statistiken 217 Kapitel 6 Von der Schönheit des Anhäufens: Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen 219 Zum Häufigkeitsbegriff 219 Häufigkeitstabelle 220 Das »Basketball-Beispiel« ohne fehlende Werte 222 Das »Basketball-Beispiel« mit fehlenden Werten 224 Viele Einzelwerte als Problem einer Häufigkeitstabelle 226 Zur Fehler- und Ausreißer-Analyse 227 Fehleranalyse 227 Ausreißer-Analyse 229 Häufigkeitsdiagramme 234 Balken-, Kreisdiagramme, Histogramme 234 Normalverteilungskurve 238 Kapitel 7 Viele Wege führen nach Rom: Eindimensionale deskriptive Statistiken 241 Unterschiede zwischen statistischen Prozeduren und statistischen Funktionen 241 Art der statistischen Kennziffern bei den einzelnen Statistikprozeduren 247 Häufigkeits-Prozedur (FREQUENCIES) 249 FREQUENCIES-Statistiken am »Basketball-Beispiel« 250 FREQUENCIES-Bootstrapping 256 DESCRIPTIVES-Prozedur 259 DESCRIPTIVES-Statistiken am »Basketball-Beispiel« 259 DESCRIPTIVES-Bootstrapping 261 Explorative Datenanalyse (EXAMINE) 262 EXAMINE-Statistiken am »Basketball-Beispiel« 262 EXAMINE-Bootstrapping 264 Mittelwertvergleichs-Prozedur (MEANS) 266 MEANS-Statistiken am »Basketball-Beispiel« 266 MEANS-Bootstrapping 270 Fallzusammenfassungs-Prozedur (SUMMARIZE) 271 Kapitel 8 Was alles mehr oder weniger miteinander zusammenhängt: Mehrdimensionale Häufigkeitsverteilungen 273 Vorbemerkungen zu den Zusammenhängen zwischen mehreren Variablen 273 Kreuztabelle 274 Aufbau einer Kreuztabelle in SPSS 274 Absolute Häufigkeiten 276 Relative Häufigkeiten 280 Absolute und relative Häufigkeiten zusammen 284 Erweiterte Kreuztabellen 286 Assoziationen 289 Korrelationen 296 Rangkorrelationskoeffizienten 296 Korrelationskoeffizient nach Bravais/Pearson 310 Bootstrapping 318 Kapitel 9 Über Abhängigkeiten: Simple Regressionen 325 Zum Unterschied zwischen Korrelation und Regression 325 Regressionsarten 327 Lineare Einfachregression 328 Annahmen 328 Die Schätzmethode der Kleinst-Quadrate-Methode 331 Eine lineare Regression in SPSS schätzen 333 Beeinflussung der linearen Regressionsgeraden durch Ausreißerwerte 336 Keine Variation der abhängigen Variablen 338 Bereichsspezifische Konstanz der abhängigen Variablen 339 Entgegengesetzte allgemeine Regression im Vergleich zu bereichsspezifischen Regressionen 340 Zur Aussagekraft einer Regressionsbeziehung 342 Quasilineare Regression 347 Quadratische Funktion 347 Potenzfunktion 350 Exponentialfunktion 352 Logistische Funktion 354 Lineare und quasilineare Regressionen gleichzeitig 357 Modifikationen/Erweiterung der linearen Regressionsanalyse 360 0/1-Dummys als abhängige Variablen 360 Zeitreihenwerte als abhängige Variable 367 Residuenanalyse 378 Multiple lineare Regression 388 Annahmen 388 Schätzgleichung 389 Aussagekraft der Schätzung 389 Beispiel 390 Multikollinearität 396 Kapitel 10 Komplexere Regressionen 403 Binär-logistische Regression (Logit-Ansatz) 403 Ordinale Regression 408 Multinomiale Regression 411 Kapitel 11 Vom Gruppieren und Zusammenfassen von Daten: Diskriminanz-, Cluster- und Faktorenanalyse 415 Diskriminanzanalyse 415 Idee und Annahmen 415 Ein einfaches Beispiel in SPSS 416 Clusteranalyse 424 Idee und Annahmen 424 Ein einfaches Beispiel in SPSS 425 Varianten der Clusteranalyse 426 Faktorenanalyse 438 Idee und Annahmen 438 Ein Beispiel in SPSS 438 Kapitel 12 Zeit spielt eine Rolle – und überhaupt: Überleben erwünscht! 453 Zeitreihenanalyse 453 Zeitreihenkomponenten und ihre Verknüpfung 454 Trendermittlung 455 Saisonkomponente 460 Sterbetafelanalyse 467 Kaplan/Meier-Methode 470 Cox-Regression 473 Teil III Induktive Spss-Statistiken 477 Kapitel 13 Tests I: Welcher Mittelwert ist am größten? 479 Allgemeines 479 Null- und Alternativhypothese 480 Zweiseitiger Test 480 Einseitiger Test 481 Schema für einen statistischen Test 481 Eine Variable: t-Test 483 Beispiel 1: Zweiseitiger Test 484 Beispiel 2: Einseitiger Test (rechtsseitig) 485 Zwei Gruppen: Unabhängigkeit 485 t-Test bei unabhängigen Stichproben 485 Mann/Whitney-U-Test bei unabhängigen Stichproben 490 Zwei Gruppen: Abhängigkeit 494 t-Test bei abhängigen Stichproben 494 Wilcoxon-Test 496 Vorzeichentest 499 Mehr als zwei Gruppen: Unabhängigkeit 501 Einfache Varianzanalyse ohne Messwiederholung 501 Kruskal/Wallis-Test 505 Mehr als zwei Gruppen: Abhängigkeit 509 Einfache Varianzanalyse mit Messwiederholung 509 Friedman-Test 511 Kapitel 14 Tests II: Glockenkurve – oder was? 515 Vorbemerkung 515 Chi-Quadrat-Verteilungstest 516 Voraussetzungen 516 Beispiel 1 517 Beispiel 2 519 Kolmogorov/Smirnov-Verteilungstest 525 Beispiel 1 525 Beispiel 2 527 Shapiro/Wilk-Normalverteilungstest 529 Kapitel 15 Tests III: Was hängt mit wem zusammen? 531 Vorbemerkung 531 Test für den Chi-Quadrat-Kontingenzkoeffizienten 532 Test für den Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman 534 Test für den Korrelationskoeffizienten nach Bravais/Pearson 537 Teil IV Spss-Syntax Für Fortgeschrittene 541 Kapitel 16 Koppelung mit R und Python 543 Zu den R- und den Python-Essentials 543 Statistische Einbindung von R in SPSS 546 R-Anwendungsbeispiel: Robuste Regression 552 Kapitel 17 Schleifen zum schnelleren Programmieren 557 Allgemeines zu Schleifen 557 DO REPEAT-Schleifen 558 COMPUTE-Fall 558 RECODE-Fall (selbe Variable)558 RECODE-Fall (neue Variablen) 560 Klassenbildung 561 LOOP-Konstruktionen 562 Beispiel 1 562 Beispiel 2 563 DO IF-Befehl 565 Beispiel 2 567 Beispiel 3 569 Kapitel 18 Auch Makros machen das Leben leichter 573 Grundlagen der Makroprogrammierung: Makros ohne Parameter 573 Makros mit Parametern 576 Makros für Textbearbeitung 577 Loop-Makros 578 Allgemeines zu DO-Loops 578 Ein DO-LOOP-Beispiel 578 DO-IN-LOOP 580 Einbeziehen einzelner Syntaxfiles in größere Syntaxfiles 582 Kapitel 19 Beispielhafte Syntaxprogramme 585 Armutsquoten 585 Gini-Koeffizient und andere Ungleichheitsmaße 588 Gini-Koeffizient 589 Normierter Variationskoeffizient 589 Theilsches Entropiemaß 589 Syntaxprogramm I 590 Syntaxprogramm II 592 Syntaxprogramm III 596 Armut und Ungleichheit gleichzeitig 598 Teil V Top-10-Teil 599 Kapitel 20 Die 10 wichtigsten SPSS-Befehle 601 AGGREGATE 601 COMPUTE 601 DESCRIPTIVES 602 DO … IF 602 EXECUTE 602 FILTER BY 602 FREQUENCIES 603 RECODE 603 TEMPORARY 603 WEIGHT BY 604 Kapitel 21 Die 10 wichtigsten SPSS-Tipps 605 Nutze auch mal das PDF-Benutzerhandbuch! 605 Nutze Copy-and-paste beim Einlesen von Daten! 605 Beachte die gleiche Sortierung (und natürlich auch gleiche Variableninhalte) beim Daten-»Matchen«! 606 Erstelle »Spiel-Datenfiles« für Syntaxprogramme! 606 Verwende »sprechende« Variablen- und Dateibezeichnungen! 607 Kommentiere ausreichend viel in Syntaxprogrammen! 607 Verändere Pivottabellen und Grafiken vor ihrer Präsentation! 607 Achte auf fehlende Werte! 608 Verwende Schleifen und Makros! 608 Sei dir bewusst, dass kein »Unsinn« berechnet wird! Gebrauche dein Hirn! 608 Stichwortverzeichnis 609
Jurgen Faik studierte Volkswirtschaftslehre und Soziologie in Frankfurt und promovierte ebenda. Er war Lehrbeauftragter an der Universitat Luneburg und der Hochschule Darmstadt. Zurzeit lehrt er als Privatdozent an der Universitat Vechta. Er ist Autor des "Wiley-Schnellkurs Volkswirtschaftslehre", des "Wiley-Schnellkurs Wirtschaftsmathematik" und des Lehrbuchs "Statistik fur Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler".

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