Tiemann Inferenzmethoden und Multivariate Statistik

Grundlagen mit SPSS verstehen
1. Auflage 2019
ISBN: 978-3-8385-5121-0
Verlag: UTB
Format: PDF
Kopierschutz: 0 - No protection

E-Book, Deutsch, 244 Seiten

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.

Autoren/Hrsg.

Tiemann, Veith

Inhaltsverzeichnis

I Statistiksoftware 1
1 Wofür braucht man das? 3
2 Klassen von Software 5
3 SPSS – eine Statistiksoftware 7
3.1 Vorstellung 7
3.2 Daten 8
3.3 Transformationen 11
3.4 Graphiken 14
3.5 Analysen 20
4 Aufgaben Teil I 31
II Inferenzstatistik 33
5 Einführung 35
5.1 Statistischer Test und multivariate Statistik 35
5.2 Der statistische Test – Die Konstruktion eines Testes mit stetigen Daten 35
5.2.1 Hypothesen werden benötigt 37
5.2.2 Vereinfachung durch Differenzenbildung 39
5.2.3 Die Prüfgröße 40
5.2.4Die t-Verteilung kommt ins Spiel 42
5.2.5 Ein Ablaufplan für den t-Test 44
5.2.6 Die Entscheidungsmatrix mit den beiden Fehlern 45
5.2.7 Die Überschreitungswahrscheinlichkeit 45
5.2.8 Zusammenfassung 46
5.3 Der statistische Test – Die Konstruktion eines Tests mit diskreten Daten 47
5.3.1 Die Prüfgröße 48
5.3.2 Die Entscheidungsregel 48
5.3.3 Die Überschreitungswahrscheinlichkeit 50
5.3.4 Zweiseitig vs. Einseitig 52
5.4 Zusammenfassung 52
6 Der Einstichprobenfall 53
6.1 p-Test, Test auf Anteilswerte 53
6.1.1 Das Konzept 53
6.1.2 SPSS – Der Binomialtest 54
6.2 t-Test 56
6.2.1 Das Konzept 56
6.2.2 SPSS – Der t-Test 58
6.2.3 Die Power eines Test 61
6.3 Vorzeichentest 62
6.3.1 Das Konzept 62
6.3.2 SPSS – Der Vorzeichentest 64
6.4 Der 2-Anpassungstest 65
6.4.1 Das Konzept 65
6.4.2 SPSS – Der 2-Anpassungstest 69
6.5 Der Kolmogorov-Smirnov-Test 71
6.5.1 Das Konzept 71
6.5.2 SPSS- und graphische Ansätze 72
6.5.3 Anmerkungen zu Zufallszahlen 79
6.5.4 SPSS – KS-Test 80
7 Der Zweistichprobenfall 83
7.1 Ein paar Hinweise 83
7.2 Der 2-Unabhängigkeitstest 85
7.2.1 Das Konzept 85
7.2.2 SPSS – 2-Unabhängigkeitstest 87
7.3 Lagetest verbunden 89
7.3.1 Das Konzept 89
7.3.2 SPSS – Lagetest verbunden 90
7.4 Lagetest unverbunden 92
7.4.1 Das Konzept 92
7.4.2 t-Test 93
7.4.3 Varianztest 94
7.4.4 Welch-Test 96
7.4.5 SPSS – das unverbundene Zweistichprobenproblem 97
8 Der c-Stichprobenfall 101
8.1 Einfaktorielle univariate ANOVA 101
8.1.1 Das Konzept 101
8.1.2 SPSS – einfaktorielle ANOVA 105
8.2 Zweifaktorielle univariate ANOVA 108
8.2.1 Das Konzept 108
8.2.2 SPSS – zweifaktorielle ANOVA 108
9 Aufgaben Teil II 113
III Abhängigkeitsstrukturen 119
10 Korrelation 121
10.1 Kontingenz 121
10.1.1 Das Konzept 121
10.1.2 SPSS – Kontingenz und Profile 123
10.2 Pearson 125
10.3 Spearman 127
10.4 Scheinkorrelation 129
10.5 SPSS – Korrelation 130
11 Regression 135
11.1 Einfache lineare Regression 135
11.1.1 Das Konzept 135
11.1.2 SPSS – einfache lineare Regression 136
11.2 Partielle Korrelation 140
11.2.1 Das Konzept 140
11.2.2 SPSS – partielle Korrelation 142
11.3 Autokorrelation 143
11.3.1 Das Konzept 143
11.3.2 SPSS – Autokorrelation 148
11.4 Erweiterung – multiple Regression 151
11.4.1 Das Konzept 151
11.4.2 SPSS – Regression 155
12 Hauptkomponentenanalyse 163
12.1 Hintergrund und worum es geht 163
12.2 Konkrete Durchführung einer HKA 166
12.3 Fahrplan einer HKA 172
12.4 Faktorenanalyse 173
12.5 SPSS – HKA 175
13 Aufgaben Teil III 183
IV Gruppenstrukturen 191
14 Worum geht es? 193
15 Klassifizieren 195
15.1 Diskriminanzanalyse 195
15.2 SPSS – Diskriminanzanalyse 201
16 Segmentieren 211
16.1 Worum es geht 211
16.2 Hierarchische Verfahren – Clusteranalyse 212
16.3 Partitionierende Verfahren – K-Means 218
16.4 SPSS – Distanzen und Segmentierung 221
17 Aufgaben Teil IV 227
V Anhänge 229
18 Literatur 231
19 Tabellenverzeichnis 233
20 Abbildungsverzeichnis 235
21 Stichwortverzeichnis 241

Über Autor(innen)

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