Fundierte Einführung in SPSS und in die Statistik von der Kreuztabelle über die Clusteranalyse
bis zur Diagrammerstellung Alle statistischen Verfahren mit praxisnahen Beispielen Zum
Download: alle in den Beispielen verwendeten Daten sowie ein Zusatzkapitel SPSS - oder IBM SPSS
Statistics wie es inzwischen korrekt heißt - ist ein umfangreiches Programm zur statistischen
Datenanalyse das nun in der Version 25 vorliegt. In diesem Buch wird das Programm umfassend
beschrieben - von der Bedienung der Oberfläche über die Dateneingabe bis hin zur Durchführung
und Interpretation statistischer Analysen und dem Erstellen von Grafiken. Die umfangreichen
statistischen Analysemethoden bilden den Schwerpunkt des Buches. Sie erfahren nicht nur wie
die statistischen Verfahren mit SPSS durchgeführt werden sondern auch für welche Art von
Fragestellung die einzelnen Methoden geeignet sind welche Voraussetzungen die zu
untersuchenden Daten erfüllen müssen und wie die Analyseergebnisse korrekt interpretiert
werden. Dabei werden sämtliche Verfahren des Basismoduls abgedeckt beginnend mit einfachen
Auswertungen anhand von Häufigkeits- und Kreuztabellen oder T-Tests bis zu den anspruchsvollen
Methoden wie verschiedenen Regressionsverfahren der Diskriminanz- Faktoren- oder
Clusteranalyse Allgemeinen Linearen Modellen oder der Multi-dimensionalen Skalierung. Die
einzelnen statistischen Verfahren von SPSS werden jeweils in einem eigenen Kapitel beschrieben.
Jedes dieser Kapitel folgt einem einfachen Prinzip: Zunächst wird das statistische Verfahren
anhand eines oder mehrerer Beispiele mit »Daten aus dem echten Leben« erläutert. Im Anschluss
daran wird in jedem Kapitel die Vorgehensweise zum Durchführen der Verfahren mit SPSS
beschrieben. Zum Download unter www.mitp.de 668: Alle Daten aus dem Buch so dass Sie die
Beispiele Schritt für Schritt nachvollziehen können sowie ein Zusatzkapitel zu Funktionen. Für
SPSS ab Version 22 und höher Aus dem Inhalt: Installation und Deinstallation von SPSS Daten
eingeben und bearbeiten Einlesen und Exportieren von Daten Daten transformieren und aufbereiten
Datendateien umstrukturieren Verschmelzen und Aggregieren von Datendateien Umfangreiche
Funktionsbibliothek Viewer für Ausgabedateien und Pivot-Tabellen Programme schreiben mit der
Befehlssyntax Beispiele für Syntaxprogramme Grundlagen der statistischen Verfahren Häufigkeits-
und Kreuztabellen Regressionsanalyse Clusteranalyse Faktorenanalyse Allgemeine Lineare
Modelle Multidimensionale Skalierung Reliabilitätsanalyse Zweistufige Clusteranalyse Ordinale
Regression Diagramme erstellen und bearbeiten
