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Statistik mit SPSS Alles in einem Band für Dummies


Statistik mit SPSS Alles in einem Band für Dummies


FÜr Dummies 1. Aufl.

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.
<p>&Uuml;ber den Autor 9</p> <p>Einf&uuml;hrung 21</p> <p>&Uuml;ber dieses Buch 22</p> <p>T&ouml;richte Annahmen &uuml;ber meine Leser 22</p> <p>Wichtige Konventionen in diesem Buch 23</p> <p>Wie dieses Buch aufgebaut ist 23</p> <p>Teil I: Grundlagen der statistischen Datenverarbeitung und von SPSS 23</p> <p>Teil II: Deskriptive SPSS-Statistiken 24</p> <p>Teil III: Induktive SPSS-Statistiken 24</p> <p>Teil IV: SPSS-Syntaxprogrammen f&uuml;r Fortgeschrittene 24</p> <p>Teil V: Top-Ten-Teil 24</p> <p>Symbole in diesem Buch 24</p> <p>Wie geht es weiter im Buch? 25</p> <p><b>Teil I&nbsp;</b><b>Grundlagen Der Statistischen Datenverarbeitung und von SPSS 27</b></p> <p><b>Kapitel 1&nbsp;</b><b>Vorbemerkungen zu SPSS 29</b></p> <p>Bedeutung von Statistik 29</p> <p>Bedeutung von Statistikprogrammen 29</p> <p>Tabellenkalkulationsprogramme als Alternative 30</p> <p>Verschiedene Statistikprogramme 31</p> <p>Zur Relevanz von SPSS 32</p> <p>Start von SPSS 33</p> <p>Der Eingangsbildschirm 34</p> <p>Die SPSS-Datenansicht 35</p> <p>Was Sie so alles in SPSS &ouml;ffnen k&ouml;nnen 37</p> <p><b>Kapitel 2&nbsp;</b><b>Daten als M&uuml;tter statistischer Analysen 41</b></p> <p>Bedeutung von Daten und Informationen 41</p> <p>Vorgehen statistischer Untersuchungen 41</p> <p>Regeln im Umgang mit Daten in SPSS 42</p> <p>Datenskalierungen 43</p> <p>SPSS-Variablentypen 47</p> <p>Zum Nutzen quantitativer Ausdr&uuml;cke in SPSS 48</p> <p>Zum Problem fehlender Werte 50</p> <p>Einlesen von (massenstatistischen) Daten in SPSS 51</p> <p>Manuelle Dateneingabe 51</p> <p>Vorhandene Datendateien 55</p> <p>Einlesen von TXT-Files 56</p> <p>Einlesen von EXCEL-, STATA- und SAS-Daten 72</p> <p><b>Kapitel 3&nbsp;</b><b>Hier w&auml;chst zusammen, was zusammengeh&ouml;rt: Datendateien zusammenbringen 79</b></p> <p>F&auml;lle zusammenbringen 79</p> <p>Variablen zusammenbringen 83</p> <p><b>Kapitel 4&nbsp;</b><b>Datendateien in Form bringen 91</b></p> <p>Daten aggregieren 91</p> <p>Aggregation mit Break-Variable 91</p> <p>Aggregation ohne Break-Variable 97</p> <p>Daten (um-)formatieren 99</p> <p>Variableneditor 99</p> <p>Zul&auml;ssige Variablennamen 101</p> <p>Variablentyp 104</p> <p>Variablenbreite und Dezimalstellen 107</p> <p>Weitere Einstellungen 108</p> <p>Variablen umcodieren 110</p> <p>Neue Variable berechnen 118</p> <p>Daten bearbeiten 120</p> <p>F&auml;lle gewichten 120</p> <p>F&auml;lle filtern 124</p> <p>Doppelte F&auml;lle ermitteln 132</p> <p><b>Kapitel 5&nbsp;</b><b>Was Sie an Syntax reinstecken, bekommen Sie an Output raus 135</b></p> <p>Syntaxfiles 135</p> <p>Vorteile von SPSS-Syntaxfiles 136</p> <p>Erforderliche F&auml;higkeiten bez&uuml;glich und &raquo;Fallstricke&laquo; von SPSS-Syntaxprogrammen 139</p> <p>Zum Aufbau von SPSS-Syntaxprogrammen 144</p> <p>Zug&auml;nge zur SPSS-Syntax 152</p> <p>&raquo;SPSS-Grammatik&laquo; 155</p> <p>SPSS-&raquo;Grundbefehle&laquo; 158</p> <p>Ein kleines SPSS-Beispiel-Syntaxprogramm 182</p> <p>Ausf&uuml;hren eines SPSS-Syntaxprogramms 194</p> <p>Outputfiles 197</p> <p>Viewer-Einstellungen 197</p> <p>Navigationsbereich 200</p> <p>Inhaltsbereich 204</p> <p><b>Teil II&nbsp;</b><b>Deskriptive Spss-Statistiken 217</b></p> <p><b>Kapitel 6&nbsp;</b><b>Von der Sch&ouml;nheit des Anh&auml;ufens: Eindimensionale H&auml;ufigkeitsverteilungen 219</b></p> <p>Zum H&auml;ufigkeitsbegriff 219</p> <p>H&auml;ufigkeitstabelle 220</p> <p>Das &raquo;Basketball-Beispiel&laquo; ohne fehlende Werte 222</p> <p>Das &raquo;Basketball-Beispiel&laquo; mit fehlenden Werten 224</p> <p>Viele Einzelwerte als Problem einer H&auml;ufigkeitstabelle 226</p> <p>Zur Fehler- und Ausrei&szlig;er-Analyse 227</p> <p>Fehleranalyse 227</p> <p>Ausrei&szlig;er-Analyse 229</p> <p>H&auml;ufigkeitsdiagramme 234</p> <p>Balken-, Kreisdiagramme, Histogramme 234</p> <p>Normalverteilungskurve 238</p> <p><b>Kapitel 7&nbsp;</b><b>Viele Wege f&uuml;hren nach Rom: Eindimensionale deskriptive Statistiken 241</b></p> <p>Unterschiede zwischen statistischen Prozeduren und statistischen Funktionen 241</p> <p>Art der statistischen Kennziffern bei den einzelnen Statistikprozeduren 247</p> <p>H&auml;ufigkeits-Prozedur (FREQUENCIES) 249</p> <p>FREQUENCIES-Statistiken am &raquo;Basketball-Beispiel&laquo; 250</p> <p>FREQUENCIES-Bootstrapping 256</p> <p>DESCRIPTIVES-Prozedur 259</p> <p>DESCRIPTIVES-Statistiken am &raquo;Basketball-Beispiel&laquo; 259</p> <p>DESCRIPTIVES-Bootstrapping 261</p> <p>Explorative Datenanalyse (EXAMINE) 262</p> <p>EXAMINE-Statistiken am &raquo;Basketball-Beispiel&laquo; 262</p> <p>EXAMINE-Bootstrapping 264</p> <p>Mittelwertvergleichs-Prozedur (MEANS) 266</p> <p>MEANS-Statistiken am &raquo;Basketball-Beispiel&laquo; 266</p> <p>MEANS-Bootstrapping 270</p> <p>Fallzusammenfassungs-Prozedur (SUMMARIZE) 271</p> <p><b>Kapitel 8&nbsp;</b><b>Was alles mehr oder weniger miteinander zusammenh&auml;ngt: Mehrdimensionale H&auml;ufigkeitsverteilungen 273</b></p> <p>Vorbemerkungen zu den Zusammenh&auml;ngen zwischen mehreren Variablen 273</p> <p>Kreuztabelle 274</p> <p>Aufbau einer Kreuztabelle in SPSS 274</p> <p>Absolute H&auml;ufigkeiten 276</p> <p>Relative H&auml;ufigkeiten 280</p> <p>Absolute und relative H&auml;ufigkeiten zusammen 284</p> <p>Erweiterte Kreuztabellen 286</p> <p>Assoziationen 289</p> <p>Korrelationen 296</p> <p>Rangkorrelationskoeffizienten 296</p> <p>Korrelationskoeffizient nach Bravais/Pearson 310</p> <p>Bootstrapping 318</p> <p><b>Kapitel 9&nbsp;</b><b>&Uuml;ber Abh&auml;ngigkeiten: Simple Regressionen 325</b></p> <p>Zum Unterschied zwischen Korrelation und Regression 325</p> <p>Regressionsarten 327</p> <p>Lineare Einfachregression 328</p> <p>Annahmen 328</p> <p>Die Sch&auml;tzmethode der Kleinst-Quadrate-Methode 331</p> <p>Eine lineare Regression in SPSS sch&auml;tzen 333</p> <p>Beeinflussung der linearen Regressionsgeraden durch Ausrei&szlig;erwerte 336</p> <p>Keine Variation der abh&auml;ngigen Variablen 338</p> <p>Bereichsspezifische Konstanz der abh&auml;ngigen Variablen 339</p> <p>Entgegengesetzte allgemeine Regression im Vergleich zu bereichsspezifischen Regressionen 340</p> <p>Zur Aussagekraft einer Regressionsbeziehung 342</p> <p>Quasilineare Regression 347</p> <p>Quadratische Funktion 347</p> <p>Potenzfunktion 350</p> <p>Exponentialfunktion 352</p> <p>Logistische Funktion 354</p> <p>Lineare und quasilineare Regressionen gleichzeitig 357</p> <p>Modifikationen/Erweiterung der linearen Regressionsanalyse 360</p> <p>0/1-Dummys als abh&auml;ngige Variablen 360</p> <p>Zeitreihenwerte als abh&auml;ngige Variable 367</p> <p>Residuenanalyse 378</p> <p>Multiple lineare Regression 388</p> <p>Annahmen 388</p> <p>Sch&auml;tzgleichung 389</p> <p>Aussagekraft der Sch&auml;tzung 389</p> <p>Beispiel 390</p> <p>Multikollinearit&auml;t 396</p> <p><b>Kapitel 10&nbsp;</b><b>Komplexere Regressionen 403</b></p> <p>Bin&auml;r-logistische Regression (Logit-Ansatz) 403</p> <p>Ordinale Regression 408</p> <p>Multinomiale Regression 411</p> <p><b>Kapitel 11&nbsp;</b><b>Vom Gruppieren und Zusammenfassen von Daten: Diskriminanz-, Cluster- und Faktorenanalyse 415</b></p> <p>Diskriminanzanalyse 415</p> <p>Idee und Annahmen 415</p> <p>Ein einfaches Beispiel in SPSS 416</p> <p>Clusteranalyse 424</p> <p>Idee und Annahmen 424</p> <p>Ein einfaches Beispiel in SPSS 425</p> <p>Varianten der Clusteranalyse 426</p> <p>Faktorenanalyse 438</p> <p>Idee und Annahmen 438</p> <p>Ein Beispiel in SPSS 438</p> <p><b>Kapitel 12&nbsp;</b><b>Zeit spielt eine Rolle &ndash; und &uuml;berhaupt: &Uuml;berleben erw&uuml;nscht! 453</b></p> <p>Zeitreihenanalyse 453</p> <p>Zeitreihenkomponenten und ihre Verkn&uuml;pfung 454</p> <p>Trendermittlung 455</p> <p>Saisonkomponente 460</p> <p>Sterbetafelanalyse 467</p> <p>Kaplan/Meier-Methode 470</p> <p>Cox-Regression 473</p> <p><b>Teil III&nbsp;</b><b>Induktive Spss-Statistiken 477</b></p> <p><b>Kapitel 13&nbsp;</b><b>Tests I: Welcher Mittelwert ist am gr&ouml;&szlig;ten? 479</b></p> <p>Allgemeines 479</p> <p>Null- und Alternativhypothese 480</p> <p>Zweiseitiger Test 480</p> <p>Einseitiger Test 481</p> <p>Schema f&uuml;r einen statistischen Test 481</p> <p>Eine Variable: t-Test 483</p> <p>Beispiel 1: Zweiseitiger Test 484</p> <p>Beispiel 2: Einseitiger Test (rechtsseitig) 485</p> <p>Zwei Gruppen: Unabh&auml;ngigkeit 485</p> <p>t-Test bei unabh&auml;ngigen Stichproben 485</p> <p>Mann/Whitney-U-Test bei unabh&auml;ngigen Stichproben 490</p> <p>Zwei Gruppen: Abh&auml;ngigkeit 494</p> <p>t-Test bei abh&auml;ngigen Stichproben 494</p> <p>Wilcoxon-Test 496</p> <p>Vorzeichentest 499</p> <p>Mehr als zwei Gruppen: Unabh&auml;ngigkeit 501</p> <p>Einfache Varianzanalyse ohne Messwiederholung 501</p> <p>Kruskal/Wallis-Test 505</p> <p>Mehr als zwei Gruppen: Abh&auml;ngigkeit 509</p> <p>Einfache Varianzanalyse mit Messwiederholung 509</p> <p>Friedman-Test 511</p> <p><b>Kapitel 14&nbsp;</b><b>Tests II: Glockenkurve &ndash; oder was? 515</b></p> <p>Vorbemerkung 515</p> <p>Chi-Quadrat-Verteilungstest 516</p> <p>Voraussetzungen 516</p> <p>Beispiel 1 517</p> <p>Beispiel 2 519</p> <p>Kolmogorov/Smirnov-Verteilungstest 525</p> <p>Beispiel 1 525</p> <p>Beispiel 2 527</p> <p>Shapiro/Wilk-Normalverteilungstest 529</p> <p><b>Kapitel 15&nbsp;</b><b>Tests III: Was h&auml;ngt mit wem zusammen? 531</b></p> <p>Vorbemerkung 531</p> <p>Test f&uuml;r den Chi-Quadrat-Kontingenzkoeffizienten 532</p> <p>Test f&uuml;r den Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman 534</p> <p>Test f&uuml;r den Korrelationskoeffizienten nach Bravais/Pearson 537</p> <p><b>Teil IV&nbsp;</b><b>Spss-Syntax F&uuml;r Fortgeschrittene 541</b></p> <p><b>Kapitel 16&nbsp;</b><b>Koppelung mit R und Python 543</b></p> <p>Zu den R- und den Python-Essentials 543</p> <p>Statistische Einbindung von R in SPSS 546</p> <p>R-Anwendungsbeispiel: Robuste Regression 552</p> <p><b>Kapitel 17&nbsp;</b><b>Schleifen zum schnelleren Programmieren 557</b></p> <p>Allgemeines zu Schleifen 557</p> <p>DO REPEAT-Schleifen 558</p> <p>COMPUTE-Fall 558</p> <p>RECODE-Fall (selbe Variable)558</p> <p>RECODE-Fall (neue Variablen) 560</p> <p>Klassenbildung 561</p> <p>LOOP-Konstruktionen 562</p> <p>Beispiel 1 562</p> <p>Beispiel 2 563</p> <p>DO IF-Befehl 565</p> <p>Beispiel 2 567</p> <p>Beispiel 3 569</p> <p><b>Kapitel 18&nbsp;</b><b>Auch Makros machen das Leben leichter 573</b></p> <p>Grundlagen der Makroprogrammierung: Makros ohne Parameter 573</p> <p>Makros mit Parametern 576</p> <p>Makros f&uuml;r Textbearbeitung 577</p> <p>Loop-Makros 578</p> <p>Allgemeines zu DO-Loops 578</p> <p>Ein DO-LOOP-Beispiel 578</p> <p>DO-IN-LOOP 580</p> <p>Einbeziehen einzelner Syntaxfiles in gr&ouml;&szlig;ere Syntaxfiles 582</p> <p><b>Kapitel 19&nbsp;</b><b>Beispielhafte Syntaxprogramme 585</b></p> <p>Armutsquoten 585</p> <p>Gini-Koeffizient und andere Ungleichheitsma&szlig;e 588</p> <p>Gini-Koeffizient 589</p> <p>Normierter Variationskoeffizient 589</p> <p>Theilsches Entropiema&szlig; 589</p> <p>Syntaxprogramm I 590</p> <p>Syntaxprogramm II 592</p> <p>Syntaxprogramm III 596</p> <p>Armut und Ungleichheit gleichzeitig 598</p> <p><b>Teil V&nbsp;</b><b>Top-10-Teil 599</b></p> <p><b>Kapitel 20&nbsp;</b><b>Die 10 wichtigsten SPSS-Befehle 601</b></p> <p>AGGREGATE 601</p> <p>COMPUTE 601</p> <p>DESCRIPTIVES 602</p> <p>DO &hellip; IF 602</p> <p>EXECUTE 602</p> <p>FILTER BY 602</p> <p>FREQUENCIES 603</p> <p>RECODE 603</p> <p>TEMPORARY 603</p> <p>WEIGHT BY 604</p> <p><b>Kapitel 21&nbsp;</b><b>Die 10 wichtigsten SPSS-Tipps 605</b></p> <p>Nutze auch mal das PDF-Benutzerhandbuch! 605</p> <p>Nutze Copy-and-paste beim Einlesen von Daten! 605</p> <p>Beachte die gleiche Sortierung (und nat&uuml;rlich auch gleiche Variableninhalte)</p> <p>beim Daten-&raquo;Matchen&laquo;! 606</p> <p>Erstelle &raquo;Spiel-Datenfiles&laquo; f&uuml;r Syntaxprogramme! 606</p> <p>Verwende &raquo;sprechende&laquo; Variablen- und Dateibezeichnungen! 607</p> <p>Kommentiere ausreichend viel in Syntaxprogrammen! 607</p> <p>Ver&auml;ndere Pivottabellen und Grafiken vor ihrer Pr&auml;sentation! 607</p> <p>Achte auf fehlende Werte! 608</p> <p>Verwende Schleifen und Makros! 608</p> <p>Sei dir bewusst, dass kein &raquo;Unsinn&laquo; berechnet wird! Gebrauche dein Hirn! 608</p> <p>Stichwortverzeichnis 609</p>
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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