Neues Buch zu SPSS - Schendera (2008) "Regressionsanalyse mit SPSS"

[NOREPLY-58]

Die Regressionsanalyse gehört zu den am häufigsten eingesetzten
statistischen Verfahren. Dieses Buch führt ein in die Ansätze:
Korrelation, Regression (linear, multipel, nichtlinear), logistische
(binär, multinomial) und ordinale Regression, sowie die
Überlebenszeitanalyse (Sterbetafel-Methode, Kaplan-Meier-Ansatz, sowie
Regressionen nach Cox). Weitere Abschnitte behandeln zusätzliche
regressionsanalytische Ansätze und Modelle (z.B. Partial Least
Squares-Regression, Ridge-Regression, Modellierung individueller
Wachstumskurven). Zahlreiche Rechenbeispiele werden von der
Fragestellung, der Anforderung der einzelnen Statistiken (per Maus, per
Syntax) bis hin zur Interpretation des SPSS Ausgaben systematisch
durchgespielt. Auch auf mögliche Fallstricke und häufig begangene Fehler
wird eingegangen. Separate Abschnitte stellen die diversen
Voraussetzungen für die Durchführung der jeweiligen Analyse, sowie
Ansätze zu ihrer Überprüfung zusammen. Dieses Buch ist angenehm
verständlich und anwendungsorientiert geschrieben, ohne jedoch die
Komplexität und damit erforderliche Tiefe bei der Vorstellung der
Verfahren zu vernachlässigen. Dieses Buch ist für Einsteiger in die
Regressionsanalyse Studierende, sowie fortgeschrittene Wissenschaftler
in den Wirtschafts-, Bio-, und Sozialwissenschaften gleichermaßen
geeignet.Dieses Buch führt ein in die grundlegenden Ansätze:
Korrelation, Regression (linear, multipel, nichtlinear), logistische und
ordinale Regression, sowie die Überlebenszeitanalyse (Survivalanalyse).
Bei allen Ansätzen werden Voraussetzungen und häufig begangene Fehler
ausführlich erläutert. Das Buch ist für Mauslenker und
Syntaxprogrammierung gleichermaßen geeignet. Das Buch wurde für SPSS
Version 16 geschrieben. Zahlreiche Rechenbeispiele werden von der
Fragestellung, der Anforderung der einzelnen Statistiken (per Maus, per
Syntax) bis hin zur Interpretation des SPSS Ausgaben systematisch
durchgespielt. Es wird auch auf diverse Fehler und Fallstricke
eingegangen. Zur Prüfung von Daten vor der Durchführung einer
statistischen Analyse wird auf Datenqualität mit SPSS (Schendera, 2007)
verwiesen.Bei der Korrelationsanalyse werden z.B. die Voraussetzungen
wie z.B. Skalenniveau, Homoskedastizität und Kontinuität erläutert.
Weitere Abschnitte behandeln die Themen Linearität, Scheinkorrelation
und Alphafehler-Kumulation. Auch wird erläutert, warum die bloße Angabe
eines Korrelationskoeffizienten im Prinzip Unfug ist. Als spezielle
Anwendungen werden der Vergleich von Korrelationskoeffizienten und die
Kanonische Korrelation vorgestellt.Bei der Regressionsanalyse werden
z.B. das Grundprinzip der klassischen bivariaten, linearen Regression
vorgestellt: Eine lineare Funktion wird mittels einer linearen
Regressionsanalyse untersucht. An einem einfachen Beispiel die
Überprüfung der Linearität und Identifikation von Ausreißern anhand von
Hebelwerten und Residuen erläutert. Auch wird das Überprüfen auf eine
möglicherweise vorliegende Autokorrelation erläutert.Am Beispiel der
nichtlinearen einfachen Regression wird demonstriert, warum es ein
(nicht selten begangener) Fehler ist, eine nichtlineare Funktion mittels
einer linearen Regressionsanalyse zu untersuchen.

Broschiert: 466 Seiten
Verlag: Oldenbourg (18. August 2008)
Sprache: Deutsch
ISBN-10: 3486586920
ISBN-13: 978-3486586923

=====================
To manage your subscription to SPSSX-L, send a message to
[hidden email] (not to SPSSX-L), with no body text except the
command. To leave the list, send the command
SIGNOFF SPSSX-L
For a list of commands to manage subscriptions, send the command
INFO REFCARD