Die unbekannte Grundgesamtheit besser kennenlernen!
Von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit schließen - dabei helfen Inferenzmethoden und die Multivariate Statistik.
Veith Tiemann vermittelt das notwendige Grundwissen zur Interferenzstatistik: Zu Beginn stellt er statistische Tests und den Ein-, Zwei- und C-Stichprobenfall vor. Abhängigkeitsstrukturen deckt er durch Korrelationen, Regressionen, Hauptkomponenten- und Faktoranalysen auf.
Er zeigt zudem, wie sich durch Segmentieren und Klassifizieren Gruppenstrukturen bilden lassen.
Das gesamte Wissen zu Inferenzmethoden und Multivariater Statistik wird anwendungsorientiert mit SPSS vermittelt.
Aktualisiert: 2023-06-02
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Es werden das Basissystem sowie das Ergänzungsmodul Exact Tests von SPSS für Windows 8.0 behandelt. Alle Anwendungen werden ausführlich, detailliert und anschaulich anhand von Beispielen aus der Praxis demonstriert. Der Anfänger findet für das Selbststudium einen sehr leichten Einstieg in das Programmsystem, der erfahrene SPSS-Anwender kann das Buch auch als Nachschlagewerk nutzen. Auch Anwender früherer Versionen können das Buch sehr gut nutzen. Das Buch erklärt die statistischen Verfahren und Methoden und liefert eingehende Erläuterungen der Berechnungsergebnisse. Neu sind die Grundlagen und die Anwendungen des Moduls Exact Tests. Im Anhang aufgeführte Daten ermöglichen es, viele der Anwendungen am PC nachzuvollziehen. Außerdem bietet ein Dateien-Service (per Post und Internet) den Zugang zu allen im Buch benutzten Daten und Dateien.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Aktualisiert: 2023-01-23
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VI Ein Beispiel für viele sei aus dem Abschnitt Testverfahren hervorgehoben. Hypothesen werden in der neuen Darstellung nicht mehr "angenommen" oder "abgelehnt", sondern je nach dem experimentellen Befund ent weder "nicht verworfen" oder "verworfen". Damit wollen wir dem weitverbreiteten Irrtum entgegenarbeiten, daß mit der "Annahme einer Hypothese" ihre Richtigkeit "statistisch nachgewiesen" sei. Wenn sich Hypothese und Versuchsergebnis nicht widersprechen, so ist es sinnvoll, die Hypothese (gewissermaßen als Arbeitshypothese) bei zubehalten, sie also nicht zu verwerfen. Keinesfalls (!) ist bei dieser Sachlage bewiesen, daß sie richtig ist. Stehen Hypothese und Versuchs ergebnis im Widerspruch zueinander, so muß man die Hypothese zugunsten einer Gegenhypothese verwerfen. Das ist eine echte Ent scheidung: Die Hypothese ist falsch. Die von U. GRAF in der ersten Auflage gewählte zweckmäßige Anordnung der Stichworte ließ sich bei dem erweiterten Umfang des Werkes leider nicht mehr verwirklichen. Dagegen haben wir, ebenso wie früher, die wichtigsten Formeln durch eine Reihe kurzer Beispiele erläutert. Man kann darüber streiten, ob Beispiele in ein Tafelwerk gehören. Die freundliche Aufnahme dieses Teils in den früheren Be sprechungen hat uns jedoch ermutigt, die Zahl der Beispiele sogar noch etwas zu vermehren.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Aktualisiert: 2023-04-01
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Aktualisiert: 2023-03-14
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Aktualisiert: 2023-01-26
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Dieses soll den Studierenden der Ökonometrie die Möglichkeit geben, ihre Kenntnisse durch die Bearbeitung konkreter Problemstellungen zu vervollkommnen, zu erweitern und zu vertiefen. Es ist als Leitfaden für eine Übungsveranstaltung im Rahmen der Grundausbildung zur Ökonometrie konzipiert und hat ausschließlich Eingleichungsmodelle zum Gegenstand. Es beschreibt das klassische Modell der linearen Einfachregression sowie das klassische Modell der linearen Mehrfachregression. Ferner behandelt es Ergänzungen zum klassischen Modell der linearen Mehrfachregression, insbesondere die multiple und partielle Korrelation, die Kollinearität, die Fehlspezifikation und qualitative Variablen als exogene Variablen und a-priori-Restriktionen, Erweiterungen des klassischen Modells der linearen Mehrfachregression, insbesondere das verallgemeinerte Modell der linearen Mehrfachregression, die reine Heteroskedastie sowie das autoregressive Schema erster Ordnung. Den Problemstellungen und Lösungsvorschlägen ist jeweils ein kurzer Lehrtext vorangestellt. Diese Lehrtexte geben die wesentlichen Aussagen der ökonometrischen Theorie für Eingleichungsmodelle in systematischer Anordnung wieder und vermitteln die in diesem Buch zugrundeliegenden Grundbegriffe sowie die verwendete Notation.
Aktualisiert: 2023-01-29
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Aktualisiert: 2022-05-26
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Die Faktorenanalyse spielt in vielen psychologischen Untersuchungen eine zentrale Rolle. Sie ermöglicht die Reduktion eines umfangreichen Datenmaterials auf wenige unabhängige und einfache Faktoren. Die Aufgabe, wesentliche Komponenten als erste Hypothesen aus einem großen Material zu gewinnen, tritt in vielen empirischen Wissenschaften auf. Im deutschen Sprachraum fehlte bislang eine zusammenfassende Darstellung des Verfahrens. Die Faktorenanalyse wurde in den angelsächsischen Ländern ent wickelt. In den letzten Jahrzehnten ist eine umfangreiche Literatur ent standen, deren gesicherte Anteile in den deutschen Sprachraum über nommen werden sollten. Um einen Anschluß an die Diskussionen im Ausland zu gewinnen, ist ein breiter gestreutes Wissen über die Faktoren analyse notwendig. Ein weiteres Motiv für das Erscheinen des Buches in der vorliegenden Form ist die Absicht, die Faktorenanalyse aus ihrer engen Verflechtung mit psychologischen Theorien zu lösen. Sie ist als eine statistische Methodik unabhängig von einem bestimmten Sachgebiet zu sehen. Das Buch ist aus der Anwendungserfahrung entstanden und entspricht im Aufbau mehr der Denkweise des Praktikers als einer systematischen mathematischen Ableitung. Es ist für Leser aus den Verhaltenswissen schaften geschrieben, die sich ernsthaft mit der Faktorenanalyse aus einandersetzen möchten. Auf Rezepte und Vereinfachungen wurde weitgehend verzichtet. Die Genauigkeit wurde gegenüber der Verständ lichkeit bevorzugt, obwohl alle Anstrengungen gemacht wurden, gerade das Verständnis zu fördern.
Aktualisiert: 2023-04-02
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Die unbekannte Grundgesamtheit besser kennenlernen!
Von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit schließen - dabei helfen Inferenzmethoden und die Multivariate Statistik.
Veith Tiemann vermittelt das notwendige Grundwissen zur Interferenzstatistik: Zu Beginn stellt er statistische Tests und den Ein-, Zwei- und C-Stichprobenfall vor. Abhängigkeitsstrukturen deckt er durch Korrelationen, Regressionen, Hauptkomponenten- und Faktoranalysen auf.
Er zeigt zudem, wie sich durch Segmentieren und Klassifizieren Gruppenstrukturen bilden lassen.
Das gesamte Wissen zu Inferenzmethoden und Multivariater Statistik wird anwendungsorientiert mit SPSS vermittelt.
Aktualisiert: 2023-05-02
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Die Faktorenanalyse spielt in vielen psychologischen Untersuchungen eine zentrale Rolle. Sie ermöglicht die Reduktion eines umfangreichen Datenmaterials auf wenige unabhängige und einfache Faktoren. Die Aufgabe, wesentliche Komponenten als erste Hypothesen aus einem großen Material zu gewinnen, tritt in vielen empirischen Wissenschaften auf. Im deutschen Sprachraum fehlte bislang eine zusammenfassende Darstellung des Verfahrens. Die Faktorenanalyse wurde in den angelsächsischen Ländern ent wickelt. In den letzten Jahrzehnten ist eine umfangreiche Literatur ent standen, deren gesicherte Anteile in den deutschen Sprachraum über nommen werden sollten. Um einen Anschluß an die Diskussionen im Ausland zu gewinnen, ist ein breiter gestreutes Wissen über die Faktoren analyse notwendig. Ein weiteres Motiv für das Erscheinen des Buches in der vorliegenden Form ist die Absicht, die Faktorenanalyse aus ihrer engen Verflechtung mit psychologischen Theorien zu lösen. Sie ist als eine statistische Methodik unabhängig von einem bestimmten Sachgebiet zu sehen. Das Buch ist aus der Anwendungserfahrung entstanden und entspricht im Aufbau mehr der Denkweise des Praktikers als einer systematischen mathematischen Ableitung. Es ist für Leser aus den Verhaltenswissen schaften geschrieben, die sich ernsthaft mit der Faktorenanalyse aus einandersetzen möchten. Auf Rezepte und Vereinfachungen wurde weitgehend verzichtet. Die Genauigkeit wurde gegenüber der Verständ lichkeit bevorzugt, obwohl alle Anstrengungen gemacht wurden, gerade das Verständnis zu fördern.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2023-04-04
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VI Ein Beispiel für viele sei aus dem Abschnitt Testverfahren hervorgehoben. Hypothesen werden in der neuen Darstellung nicht mehr "angenommen" oder "abgelehnt", sondern je nach dem experimentellen Befund ent weder "nicht verworfen" oder "verworfen". Damit wollen wir dem weitverbreiteten Irrtum entgegenarbeiten, daß mit der "Annahme einer Hypothese" ihre Richtigkeit "statistisch nachgewiesen" sei. Wenn sich Hypothese und Versuchsergebnis nicht widersprechen, so ist es sinnvoll, die Hypothese (gewissermaßen als Arbeitshypothese) bei zubehalten, sie also nicht zu verwerfen. Keinesfalls (!) ist bei dieser Sachlage bewiesen, daß sie richtig ist. Stehen Hypothese und Versuchs ergebnis im Widerspruch zueinander, so muß man die Hypothese zugunsten einer Gegenhypothese verwerfen. Das ist eine echte Ent scheidung: Die Hypothese ist falsch. Die von U. GRAF in der ersten Auflage gewählte zweckmäßige Anordnung der Stichworte ließ sich bei dem erweiterten Umfang des Werkes leider nicht mehr verwirklichen. Dagegen haben wir, ebenso wie früher, die wichtigsten Formeln durch eine Reihe kurzer Beispiele erläutert. Man kann darüber streiten, ob Beispiele in ein Tafelwerk gehören. Die freundliche Aufnahme dieses Teils in den früheren Be sprechungen hat uns jedoch ermutigt, die Zahl der Beispiele sogar noch etwas zu vermehren.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Dieses soll den Studierenden der Ökonometrie die Möglichkeit geben, ihre Kenntnisse durch die Bearbeitung konkreter Problemstellungen zu vervollkommnen, zu erweitern und zu vertiefen. Es ist als Leitfaden für eine Übungsveranstaltung im Rahmen der Grundausbildung zur Ökonometrie konzipiert und hat ausschließlich Eingleichungsmodelle zum Gegenstand. Es beschreibt das klassische Modell der linearen Einfachregression sowie das klassische Modell der linearen Mehrfachregression. Ferner behandelt es Ergänzungen zum klassischen Modell der linearen Mehrfachregression, insbesondere die multiple und partielle Korrelation, die Kollinearität, die Fehlspezifikation und qualitative Variablen als exogene Variablen und a-priori-Restriktionen, Erweiterungen des klassischen Modells der linearen Mehrfachregression, insbesondere das verallgemeinerte Modell der linearen Mehrfachregression, die reine Heteroskedastie sowie das autoregressive Schema erster Ordnung. Den Problemstellungen und Lösungsvorschlägen ist jeweils ein kurzer Lehrtext vorangestellt. Diese Lehrtexte geben die wesentlichen Aussagen der ökonometrischen Theorie für Eingleichungsmodelle in systematischer Anordnung wieder und vermitteln die in diesem Buch zugrundeliegenden Grundbegriffe sowie die verwendete Notation.
Aktualisiert: 2023-04-04
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