vermittelt Praxiserfahrung aus der freien Wirtschaft für nicht-wissenschaftliche Anwender des SAS-Systems, die aus Zeitnot ohne Kurs und ausführliches Literaturstudium arbeiten wollen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Diese Einführung in die statistische Datenanalyse ist für Studierende gedacht, die sich ein vertieftes Verständnis für statistische Problemstellungen erarbeiten wollen, ohne tief in die Mathematik einsteigen zu müssen. Dazu bilden zahlreiche Beispiele aus allen Teilen der Naturwissenschaften und der Technik die Grundlage.
Die 5. Auflage wurde an einigen Stellen überarbeitet und das Layout wurde verbessert.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Diese Einführung in die statistische Datenanalyse ist für Studierende gedacht, die sich ein vertieftes Verständnis für statistische Problemstellungen erarbeiten wollen, ohne tief in die Mathematik einsteigen zu müssen. Dazu bilden zahlreiche Beispiele aus allen Teilen der Naturwissenschaften und der Technik die Grundlage.
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Multivariate Datenanalysen untersuchen Datensätze mit Beobachtungen von in der Regel drei oder mehr Variablen. Die jeweiligen Analyseverfahren sind Interdependenz- oder Dependenzverfahren. Dependenzverfahren erfordern mindestens zwei abhängige Variablen. Die "Multivariate Datenanalyse" stellt diese Verfahren am Beispiel eines einheitlichen Datensatzes vor. Alle Anwendungen nutzen Prozeduren des statistischen Programmpakets SPSS. Im Einzelnen unterscheidet die "Multivariate Datenanlyse" zwischen explorativen und konfirmatorischen Verfahren. Alle Verfahren werden in einer einheitlichen Darstellungsform präsentiert. So wird vom Ziel über Daten, Vorbereitung und Modell zum eigentlichen statischen Verfahren vorangeschritten. Anschließend wird jeweils mit Hilfe des statistischen Programmpakets SPSS ein Beispiel vorgestellt, dessen Interpretation das jeweilige Kapitel abschließt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Multivariate Datenanalysen untersuchen Datensätze mit Beobachtungen von in der Regel drei oder mehr Variablen. Die jeweiligen Analyseverfahren sind Interdependenz- oder Dependenzverfahren. Dependenzverfahren erfordern mindestens zwei abhängige Variablen. Die "Multivariate Datenanalyse" stellt diese Verfahren am Beispiel eines einheitlichen Datensatzes vor. Alle Anwendungen nutzen Prozeduren des statistischen Programmpakets SPSS. Im Einzelnen unterscheidet die "Multivariate Datenanlyse" zwischen explorativen und konfirmatorischen Verfahren. Alle Verfahren werden in einer einheitlichen Darstellungsform präsentiert. So wird vom Ziel über Daten, Vorbereitung und Modell zum eigentlichen statischen Verfahren vorangeschritten. Anschließend wird jeweils mit Hilfe des statistischen Programmpakets SPSS ein Beispiel vorgestellt, dessen Interpretation das jeweilige Kapitel abschließt.
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Multivariate Datenanalysen untersuchen Datensätze mit Beobachtungen von in der Regel drei oder mehr Variablen. Die jeweiligen Analyseverfahren sind Interdependenz- oder Dependenzverfahren. Dependenzverfahren erfordern mindestens zwei abhängige Variablen. Die "Multivariate Datenanalyse" stellt diese Verfahren am Beispiel eines einheitlichen Datensatzes vor. Alle Anwendungen nutzen Prozeduren des statistischen Programmpakets SPSS. Im Einzelnen unterscheidet die "Multivariate Datenanlyse" zwischen explorativen und konfirmatorischen Verfahren. Alle Verfahren werden in einer einheitlichen Darstellungsform präsentiert. So wird vom Ziel über Daten, Vorbereitung und Modell zum eigentlichen statischen Verfahren vorangeschritten. Anschließend wird jeweils mit Hilfe des statistischen Programmpakets SPSS ein Beispiel vorgestellt, dessen Interpretation das jeweilige Kapitel abschließt.
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Aktualisiert: 2023-07-03
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Aktualisiert: 2023-07-02
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