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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Statistik - dieses Wort weckt unangenehme Erinnerungen an Tabellen, unüberschaubares Zahlenmaterial und lästige Fragebogen. Auch die Erinnerung an die Geschichte von der Steigerungsform der Lüge, nach der es drei Arten der Lüge gibt: einfache Lüge, gemeine Lüge, Statistik, wird geweckt. Und dennoch kann man sich der Qualität der Argumentation nicht entziehen, wenn Zahlen, mit dem Anschein des unumstößlich Faktischen verbunden, in die Diskussion geworfen werden. Allgemein wird anerkannt, daß exakte Kenntnis des Wirtschafts- und Gesellschafts lebens weitgehend auf statistischen Erhebungen beruht, die zur beschreibenden Bestandsauf nahme, zur Klärung von Kausalbeziehungen und als Entscheidungshilfe dienen. Die zunehmende Bedeutung der Statistik im weitesten Sinne hat zur Folge, daß grundlegende Kenntnisse der statistischen Methodenlehre notwendig sind, um gesellschaftliche wie betriebliche Zusammenhänge erkennen und darstellen zu können. Obwohl die betriebliche Statistik im allgemeinen nach Sachgebieten im Betrieb unterteilt ist, sei in diesem Buch die statistische Methodenlehre stärker hervorgehoben und gezeigt, wie sie im Betrieb eingesetzt werden kann. Speziell die Beispiele und Übungsaufgaben mit jeweils ausführlichem Lösungsgang und eingefügten Kontroll- und Verständnisfragen sollen den betrieblichen Bezug verdeutlichen. Wo es notwendig erscheint und sich betriebsinterne Daten mit betriebsexternen Daten verbinden, wird die Beziehung zur amtlichen Statistik aufgezeigt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Statistik - dieses Wort weckt unangenehme Erinnerungen an Tabellen, unüberschaubares Zahlenmaterial und lästige Fragebogen. Auch die Erinnerung an die Geschichte von der Steigerungsform der Lüge, nach der es drei Arten der Lüge gibt: einfache Lüge, gemeine Lüge, Statistik, wird geweckt. Und dennoch kann man sich der Qualität der Argumentation nicht entziehen, wenn Zahlen, mit dem Anschein des unumstößlich Faktischen verbunden, in die Diskussion geworfen werden. Allgemein wird anerkannt, daß exakte Kenntnis des Wirtschafts- und Gesellschafts lebens weitgehend auf statistischen Erhebungen beruht, die zur beschreibenden Bestandsauf nahme, zur Klärung von Kausalbeziehungen und als Entscheidungshilfe dienen. Die zunehmende Bedeutung der Statistik im weitesten Sinne hat zur Folge, daß grundlegende Kenntnisse der statistischen Methodenlehre notwendig sind, um gesellschaftliche wie betriebliche Zusammenhänge erkennen und darstellen zu können. Obwohl die betriebliche Statistik im allgemeinen nach Sachgebieten im Betrieb unterteilt ist, sei in diesem Buch die statistische Methodenlehre stärker hervorgehoben und gezeigt, wie sie im Betrieb eingesetzt werden kann. Speziell die Beispiele und Übungsaufgaben mit jeweils ausführlichem Lösungsgang und eingefügten Kontroll- und Verständnisfragen sollen den betrieblichen Bezug verdeutlichen. Wo es notwendig erscheint und sich betriebsinterne Daten mit betriebsexternen Daten verbinden, wird die Beziehung zur amtlichen Statistik aufgezeigt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Ziel dieses Lehrbuches ist es, den Leser so schnell wie möglich in die Lage zu versetzen, Daten sinnvoll auszuwerten. Der Schwerpunkt liegt auf Themen, für die insbesondere in der betriebswirtschaftlichen Praxis Nachfrage besteht. Reiner Hellbrück zeigt, wie Daten online erhoben werden können, wie die so gewonnenen Rohdaten mit einem Tabellenkalkulationsprogramm nachbearbeitet und dann durch den Einsatz des Statistikprogramms R ausgewertet und grafisch aufbereitet werden. Kontrollfragen und konkrete Aufgaben mit Lösungen festigen das erworbene Wissen. Die zweite Auflage berücksichtigt insbesondere die Bedeutung der Meßbarkeit sowie die Thematik der Kointegration. Außerdem hat der Autor eine weitere Möglichkeit zur Installation zusätzlicher Pakete in Unixsystemen eingefügt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-03
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