Multivariate Verfahren: Eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungsbeispielen in SPSS - Softcover

Inhaltsangabe

Gut nachvolllziehbar 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 sowie die Syntax-Dateien aller Analysen sind auf der Web-Seite zum Buch enthalten. Zusätzlich sind zu jedem Kapitel Datensätze, Syntax-Dateien, Auswertungen und Ergebnisinterpretationen aus Forschungsprojekten enthalten, deren Themen von arbeitspsychologischen bis zu epidemiologischen Untersuchungen reichen. Folgende Verfahren werden behandelt: Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Diskriminanzanalyse, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, logistische Regressionsanalyse, Analyse loglinearer Modelle, Zeitreihenanalyse, Analyse linearer Strukturgleichungsmodelle. Neu aufgenommen wurden in der 2. Auflage die Diskriminanzanalyse, die Analyse von Moderator- bzw. Mediatoreffekten sowie eine Einführung in die Arbeit mit der SPSS-Syntax.

Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.