Inferenzmethoden und Multivariate Statistik

Grundlagen mit SPSS verstehen
1. Auflage 2019
ISBN: 978-3-8252-5121-5
Verlag: UTB GmbH

Die unbekannte Grundgesamtheit besser kennenlernen! Von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit schließen - dabei helfen Inferenzmethoden und die Multivariate Statistik. Veith Tiemann vermittelt das notwendige Grundwissen zur Interferenzstatistik: Zu Beginn stellt er statistische Tests und den Ein-, Zwei- und C-Stichprobenfall vor. Abhängigkeitsstrukturen deckt er durch Korrelationen, Regressionen, Hauptkomponenten- und Faktoranalysen auf. Er zeigt zudem, wie sich durch Segmentieren und Klassifizieren Gruppenstrukturen bilden lassen. Das gesamte Wissen zu Inferenzmethoden und Multivariater Statistik wird anwendungsorientiert mit SPSS vermittelt.

Zielgruppe

Wirtschaftswissenschaften, Sozialwissenschaften, Wissenschaft (z.B. der Ökonomie und Psychologie)

Autoren/Hrsg.

Tiemann, Veith

Fachgebiete

• Medizin | Veterinärmedizin Medizin | Public Health | Pharmazie | Zahnmedizin Medizin, Gesundheitswesen Epidemiologie, Medizinische Statistik
• Sozialwissenschaften Soziologie | Soziale Arbeit Soziologie Allgemein Empirische Sozialforschung, Statistik
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Business Application Mathematische & Statistische Software
• Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik und -statistik
• Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Wirtschaftsstatistik, Demographie
• Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Mathematische Statistik

Inhaltsverzeichnis

I Statistiksoftware11 Wofür braucht man das?32 Klassen von Software53 SPSS - eine Statistiksoftware73.1 Vorstellung73.2 Daten83.3 Transformationen113.4 Graphiken143.5 Analysen204 Aufgaben Teil I31II Inferenzstatistik335 Einführung355.1 Statistischer Test und multivariate Statistik355.2 Der statistische Test - Die Konstruktion eines Testes mit stetigen Daten355.2.1 Hypothesen werden benötigt375.2.2 Vereinfachung durch Differenzenbildung395.2.3 Die Prüfgröße405.2.4Die t-Verteilung kommt ins Spiel425.2.5 Ein Ablaufplan für den t-Test445.2.6 Die Entscheidungsmatrix mit den beiden Fehlern455.2.7 Die Überschreitungswahrscheinlichkeit455.2.8 Zusammenfassung465.3 Der statistische Test - Die Konstruktion eines Tests mit diskreten Daten475.3.1 Die Prüfgröße485.3.2 Die Entscheidungsregel485.3.3 Die Überschreitungswahrscheinlichkeit505.3.4 Zweiseitig vs. Einseitig525.4 Zusammenfassung526 Der Einstichprobenfall536.1 p-Test, Test auf Anteilswerte536.1.1 Das Konzept536.1.2 SPSS - Der Binomialtest546.2 t-Test566.2.1 Das Konzept566.2.2 SPSS - Der t-Test586.2.3 Die Power eines Test616.3 Vorzeichentest626.3.1 Das Konzept626.3.2 SPSS - Der Vorzeichentest646.4 Der 2-Anpassungstest656.4.1 Das Konzept656.4.2 SPSS - Der 2-Anpassungstest696.5 Der Kolmogorov-Smirnov-Test716.5.1 Das Konzept716.5.2 SPSS- und graphische Ansätze726.5.3 Anmerkungen zu Zufallszahlen796.5.4 SPSS - KS-Test807 Der Zweistichprobenfall837.1 Ein paar Hinweise837.2 Der 2-Unabhängigkeitstest857.2.1 Das Konzept857.2.2 SPSS - 2-Unabhängigkeitstest877.3 Lagetest verbunden897.3.1 Das Konzept897.3.2 SPSS - Lagetest verbunden907.4 Lagetest unverbunden927.4.1 Das Konzept927.4.2 t-Test937.4.3 Varianztest947.4.4 Welch-Test967.4.5 SPSS - das unverbundene Zweistichprobenproblem978 Der c-Stichprobenfall1018.1 Einfaktorielle univariate ANOVA1018.1.1 Das Konzept1018.1.2 SPSS - einfaktorielle ANOVA1058.2 Zweifaktorielle univariate ANOVA1088.2.1 Das Konzept1088.2.2 SPSS - zweifaktorielle ANOVA1089 Aufgaben Teil II113III Abhängigkeitsstrukturen11910 Korrelation12110.1 Kontingenz12110.1.1 Das Konzept12110.1.2 SPSS - Kontingenz und Profile12310.2 Pearson12510.3 Spearman12710.4 Scheinkorrelation12910.5 SPSS - Korrelation13011 Regression13511.1 Einfache lineare Regression13511.1.1 Das Konzept13511.1.2 SPSS - einfache lineare Regression13611.2 Partielle Korrelation14011.2.1 Das Konzept14011.2.2 SPSS - partielle Korrelation14211.3 Autokorrelation14311.3.1 Das Konzept14311.3.2 SPSS - Autokorrelation14811.4 Erweiterung - multiple Regression15111.4.1 Das Konzept15111.4.2 SPSS - Regression15512 Hauptkomponentenanalyse16312.1 Hintergrund und worum es geht16312.2 Konkrete Durchführung einer HKA16612.3 Fahrplan einer HKA17212.4 Faktorenanalyse17312.5 SPSS - HKA17513 Aufgaben Teil III183IV Gruppenstrukturen19114 Worum geht es?19315 Klassifizieren19515.1 Diskriminanzanalyse19515.2 SPSS - Diskriminanzanalyse20116 Segmentieren21116.1 Worum es geht21116.2 Hierarchische Verfahren - Clusteranalyse21216.3 Partitionierende Verfahren - K-Means21816.4 SPSS - Distanzen und Segmentierung22117 Aufgaben Teil IV227V Anhänge22918 Literatur23119 Tabellenverzeichnis23320 Abbildungsverzeichnis23521 Stichwortverzeichnis241

Über Autor(innen)

Tiemann, Veith
Prof. Dr. Veith Tiemann lehrt an der EBC Hochschule Hamburg.