Multivariate Verfahren

• Verfasst von: Rudolf, Matthias [VerfasserIn]
• Verfasst von: Buse, Johannes [VerfasserIn]
• Titel: Multivariate Verfahren
• Titelzusatz: eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungsbeispielen in SPSS
• Verf.angabe: von Matthias Rudolf und Johannes Müller
• Verlagsort: Göttingen ; Bern ; Toronto ; Seattle
• Verlag: Hogrefe, Verlag für Psychologie
• E-Jahr: 2004
• Jahr: [2004]
• Umfang: 331 Seiten
• Illustrationen: Illustrationen, Diagramme
• Format: 24 cm
• Begleitmaterial: 1 CD-ROM (12 cm)
• Fussnoten: Literaturverzeichnis: Seiten 325-328 ; CD-ROM-Beilage enthält: Arbeitsmaterialien ; Dateiformat der CD-ROM-Beilage: PDF
• ISBN: 978-3-8017-1748-3
• ISBN: 3-8017-1748-8
• ComputerInfo: CD-ROM-Beilage: Acrobat Reader.
• Schlagwörter: (s)Multivariate Analyse / (s)SPSS
• Dokumenttyp: Lehrbuch
• Sprache: ger
• RVK-Notation: CM 4100
• RVK-Notation: ST 601
• RVK-Notation: SK 840
• RVK-Notation: MR 2100
• RVK-Notation: QH 234
• RVK-Notation: CV 3500
• RVK-Notation: SK 850
• Sach-SW: AMOS
• Sach-SW: Allgemeines
• Sach-SW: Multivariate Verfahren
• Sach-SW: SPSS
• K10plus-PPN: 380094452

Abstract

Gut nachvollziehbar und anwendungsorientiert werden in diesem Buch multivariate Verfahren behandelt, die für die Auswertung empirischer Untersuchungen besonders wichtig sind. In jedem Kapitel werden zunächst die Grundlagen der Verfahren unter Verwendung kleiner Beispieldatensätze dargestellt. Anhand der gleichen Datensätze wird anschließend schrittweise die praktische Umsetzung der Verfahren in SPSS beschrieben. Für die Analyse linearer Strukturgleichungsmodelle wird AMOS verwendet. Zahlreiche Bildschirmausdrucke, Interpretationshilfen und eine lückenlose Darstellung der Analyseschritte ermöglichen das selbstständige Studium und die Anwendung der Verfahren auf eigene Fragestellungen. Leser, die mit SPSS oder AMOS nicht vertraut sind, werden in die notwendigen Grundlagen eingeführt. Alle im Text verwendeten Beispieldatensätze sind auf der beigefügten CD-ROM enthalten. Zusätzlich sind zu jedem Kapitel Datensätze, Auswertungen und Ergebnisinterpretationen aus aktuellen Forschungsprojekten enthalten. Die Themen der Praxisbeispiele reichen von arbeitspsychologischen bis hin zu epidemiologischen Untersuchungen. Folgende Verfahren werden behandelt: Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, logistische Regressionsanalyse, Analyse loglinearer Modelle, Zeitreihenanalyse, Analyse linearer Strukturgleichungsmodelle