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Datenanalyse mit SPSS

  • Kartonierter Einband
  • 272 Seiten
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Inhalt 1. Versuchsanordnung und Datenerhebung.- 2. Kodierung und Datenerfassung.- 2.1 Der Kodiervorgang.- 2.2 Die Datenerfassung.-... Weiterlesen
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Beschreibung

Inhalt

1. Versuchsanordnung und Datenerhebung.- 2. Kodierung und Datenerfassung.- 2.1 Der Kodiervorgang.- 2.2 Die Datenerfassung.- 2.3 Erstellung der SPSS-Kommandos.- 3. Datenprüfung.- 3.1 Mögliche Fehler und deren Konsequenzen.- 3.2 Gesichtspunkte möglicher Datenprüfungen.- 3.3 Strategien zur Fehlersuche.- 4. Prüfung der Variablen auf Normalverteilung.- 4.1 Prüfung über Schiefe und Exzeß.- 4.2 Prüfung durch den Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest.- 4.3 Vergleich der beiden Prüfverfahren und Konsequenzen bei Verletzung der Normal Verteilungsannahme.- 5. Mittelwertvergleiche für zwei unabhängige Gruppen.- 5.1 Der t-Test für unabhängige Gruppen.- 5.2 Der Median-Test für zwei unabhängige Gruppen.- 5.3 Der Mann-Whitney U-Test.- 5.4 Andere nicht-parametrische Tests für zwei Gruppen.- 5.5 Überlegungen zum effizienten Einsatz der vorgestellten Verfahren.- 6. Mittelwertvergleiche für mehrere unabhängige Gruppen.- 6.1 Einfaktorielle Varianzanalyse zur Prüfung der Gruppengleichheit.- 6.1.1 Der mathematische Hintergrund der einfaktoriellen Varianzanalyse.- 6.1.2 Prüfung der Varianzhomogenitätsannahme.- 6.1.3 Prüfung auf Einzelunterschiede zwischen Mittelwerten.- 6.1.4 Einfaktorielle Varianzanalysen in SPSS.- 6.2 Prüfung der Gruppengleichheit über die Kruskal-Wallis-Rangvarianzanalyse.- 6.2.1 Darstellung des Verfahrens.- 6.2.2 Multiple Vergleiche bei der Rangvarianzanalyse.- 6.3 Zusammenfassende Interpretation und Konsequenzen für den nächsten Auswertungsschritt.- 6.4 Einfaktorielle Varianzanalyse zur Prüfung der Effekte der Hochspannungsleitungen.- 6.4.1 A-Priori-Vergleiche in SPSS.- 6.4.2 Darstellung der Ergebnisse in SPSS.- 6.5 Rangvarianzanalyse zur Prüfung der Effekte der Hochspannungsleitungen.- 6.6 Prüfung der Effekte der Hochspannungsleitungen über die zweifaktorielle Varianzanalyse.- 6.6.1 Voraussetzungen für die mehrfaktorielle Varianzanalyse.- 6.6.2 Der mathematische Hintergrund der mehrfaktoriellen Varianzanalyse.- 6.6.3 Zur Interpretation von interaktionseffekten.- 6.6.4 Mehrfaktorielle Varianzanalysen in SPSS.- 6.6.5 Anmerkungen zum Vorgehen bei ungleich besetzten Gruppen.- 6.7 Anmerkungen zu den Leistungen der einfaktoriellen und mehrfaktoriellen Varianzanalysen in SPSS.- 7. Mittelwertvergleiche für abhängige Messungen.- 7.1 Mittelwertvergleiche zwischen zwei abhängigen Messungen.- 7.1.1 Der t-Test für abhängige Stichproben.- 7.1.2 Der Vorzeichentest.- 7.1.3 Der Wilcoxon-Rangvorzeichentest.- 7.1.4 Überlegungen zum effizienten Einsatz der Verfahren.- 7.2 Mittelwertvergleiche für mehrere abhängige Messungen.- 7.2.1 Die Varianzanalyse für mehrere abhängige Messungen.- 7.2.1.1 Das Grundprinzip der Varianzanalyse für Meßwiederholungen.- 7.2.1.2 Varianzanalysen für Meßwiederholungen in SPSS.- 7.2.1.3 Multiple Mittelwertvergleiche bei Varianzanalysen für Meßwiederholungen.- 7.2.1.4 Die Signifikanzprüfung bei Verletzung der Homogenitätsannahme der VarianzKovarianzmatrix.- 7.2.2 Friedman's Rangvarianzanalyse.- 7.2.2.1 Das Grundprinzip von Friedman's Rangvarianzanalyse.- 7.2.2.2 Friedman's Rangvarianzanalyse in SPSS.- 7.2.2.3 Multiple Mittelwertvergleiche.- 8. Korrelationsanalytische Verfahren.- 8.1. Bivariate Korrelationsanalyse.- 8.1.1. Die Produkt-Moment-Korrelation.- 8.1.1.1 Die Produkt-Moment-Korrelation in SPSS.- 8.1.1.2 Prüfung der Gleichheit zweier unabhängiger Korrelationskoeffizienten.- 8.1.2 Rangkorrelationsverfahren.- 8.1.2.1 Spearman's rho.- 8.1.2.2 Kendall's tau.- 8.1.2.3 Rangkorrelationen in SPSS.- 8.2. Die Partialkorrelationsanalyse.- 8.2.1 Das Prinzip der Partialkorrelationsanalyse.- 8.2.2 Partialkorrelationsanalyse für Produkt-Moment-Korrelationen.- 8.2.3 Partielle Rangkorrelationsanalysen.- 9. Verfahren der Skalenanalyse und Datenreduktion.- 9.1 Die Faktorenanalyse.- 9.1.1 Darstellung des mathematisch-statistischen Vorgehens.- 9.1.2 Die geometrische Veranschaulichung der Faktorenanalyse.- 9.1.3 Probleme der Faktorenanalyse und Lösungsmöglichkeiten in SPSS.- 9.1.3.1 Das Kommunalitätenproblem.- 9.1.3.2 Das Problem der Faktorenzahl.- 9.1.3.3 Das Rotationsproblem.- 9.1.4 Die Faktorenanalyse in SPSS.- 9.1.5 Die Berechnung und Weiterverarbeitung von Faktorwerten in SPSS.- 9.2 Die Item-Gesamtwert-Korrelation.- 9.2.1 Darstellung des Grundprinzips.- 9.2.2 Das Vorgehen bei der Itemselektion.- 9.2.3 Die Item-Gesamtwert-Korrelation in SPSS.- 9.2.4 Bildung von Summenwerten.- 9.3. Vergleich von Faktorenanalyse und Item-Gesamtwert-Korrelation.- 10. Anmerkungen zu SPSS/PC, SPSS-X und früheren SPSS-Versionen.

Produktinformationen

Titel: Datenanalyse mit SPSS
Autor:
EAN: 9783540171492
ISBN: 978-3-540-17149-2
Format: Kartonierter Einband
Herausgeber: Springer Berlin Heidelberg
Genre: Sonstiges
Anzahl Seiten: 272
Gewicht: 475g
Größe: H200mm x B250mm x T20mm
Jahr: 1987
Auflage: 2.,revidierte Aufl