Multivariate Verfahren: Eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungsbeispielen

Gut nachvollziehbar und anwendungsorientiert werden in diesem Lehrbuch 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 des Verfahrens in SPSS beschrieben. Für die yse linearer Strukturgleichungsmodelle wird AMOS verwendet. Zahlreiche Bildschirmausdrucke, Interpretationshilfen und eine lückenlose Darstellung der yseschritte ermöglichen das selbständige Studium und die Anwendung der Verfahren auf eigene Fragestellungen. Leserinnen und Leser, die mit SPSS oder AMOS nicht vertraut sind, werden in die notwendigen Grundlagen eingeführt. Alle im Text verwendeten Beispieldatensätze sowie die SPSS-Syntax-Dateien aller ysen und kommentierte R-Skripte sind auf der Web-Seite zum Buch enthalten. Zu jedem Kapitel werden außerdem Datensätze, Syntax-Dateien, kommentierte R-Skripte, Auswertungen und Ergebnisinterpretationen aus Forschungsprojekten zur Verfügung gestellt, deren Themen von arbeitspsychologischen bis zu epidemiologischen Untersuchungen reichen. Folgende Verfahren werden behandelt: Regressionsyse, Varianzyse, Diskriminanzyse, Faktorenyse, Clusteryse, logistische Regressionsyse, yse loglinearer Modelle, Zeitreihenyse, yse linearer Strukturgleichungsmodelle. Für die 3. Auflage wurden alle Kapitel aktualisiert und in verschiedenen Details erweitert. Die Abschnitte zur Arbeit mit der Statistik-Software wurden komplett überarbeitet und basieren nun auf den Programmversionen SPSS 25 bzw. AMOS 25. Zusätzlich stehen für die Umsetzung der Verfahren mit R auf der Web-Seite zum Buch kommentierte R-Skripte zur Verfügung.