Das Buch ist als Arbeitsprogramm für Studierende der Sozialwissenschaften konzipiert: Ziel ist es, sozialwissenschaftliche Fragestellungen in statistische Auswertungskonzepte umzusetzen und diese mit der Statistik-Software SPSS selbständig bearbeiten zu können. Dazu werden typische Probleme der Datenbereinigung und -konstruktion ebenso behandelt wie grundlegende Techniken und Fragestellungen deskriptiver und induktiver univariater und bivariater Statistik. Was dieses Buch von anderen unterscheidet, sind sein starker Praxisbezug und sein Kurscharakter: Die Autoren verfügen über langjährige Lehr- und Forschungserfahrung in der empirischen Sozialforschung und im Data Mining.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Buch ist als Arbeitsprogramm für Studierende der Sozialwissenschaften konzipiert: Ziel ist es, sozialwissenschaftliche Fragestellungen in statistische Auswertungskonzepte umzusetzen und diese mit der Statistik-Software SPSS selbständig bearbeiten zu können. Dazu werden typische Probleme der Datenbereinigung und -konstruktion ebenso behandelt wie grundlegende Techniken und Fragestellungen deskriptiver und induktiver univariater und bivariater Statistik. Was dieses Buch von anderen unterscheidet, sind sein starker Praxisbezug und sein Kurscharakter: Die Autoren verfügen über langjährige Lehr- und Forschungserfahrung in der empirischen Sozialforschung und im Data Mining.
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Das Buch ist als Arbeitsprogramm für Studierende der Sozialwissenschaften konzipiert: Ziel ist es, sozialwissenschaftliche Fragestellungen in statistische Auswertungskonzepte umzusetzen und diese mit der Statistik-Software SPSS selbständig bearbeiten zu können. Dazu werden typische Probleme der Datenbereinigung und -konstruktion ebenso behandelt wie grundlegende Techniken und Fragestellungen deskriptiver und induktiver univariater und bivariater Statistik. Was dieses Buch von anderen unterscheidet, sind sein starker Praxisbezug und sein Kurscharakter: Die Autoren verfügen über langjährige Lehr- und Forschungserfahrung in der empirischen Sozialforschung und im Data Mining.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Dieses Buch vermittelt das erforderliche Hintergrundwissen, das für die erfolgreiche Umsetzung eines empirischen Projektes nötig ist. Neben der grundsätzlichen Diskussion über das Wesen empirischer Forschung werden alle Phasen, die ein Projekt typischerweise durchläuft, abgehandelt: Besonderheiten unterschiedlicher Erhebungsmethoden, eine anwendungsorientierte Darstellung der Stichprobentheorie sowie die umsetzungsorientierte Gestaltung von Fragebögen. Der zweite Teil legt den Fokus auf die statistische Datenanalyse, ohne sich in Formeln zu verlieren. Praktische Umsetzung und Interpretation nehmen diesem – teils gefürchteten – Teil der empirischen Arbeit den Schrecken und machen die Notwendigkeit solider statistischer Analyse deutlich. Die Interpretation erfolgt überwiegend anhand von Outputs, die mit dem Auswertungsprogramm SPSS erzeugt wurden. Im Vordergrund steht aber nicht die technische Durchführung, sondern der kompetente Umgang mit den Ergebnissen. Ob diese mit SPSS oder einem der vielen anderen statistischen Auswertungsprogramme erzeugt werden, ist letztlich nachrangig. Entscheidend ist die Fähigkeit, die Ergebnisse richtig zu interpretieren und darauf aufbauend praxisrelevante Ableitungen zu entwickeln, um das Projekt zu einem erfolgreichen Abschluss zu bringen.Durch die anwendungsorientierte Gestaltung der Fallbeispiele, die sich durch das gesamte Buch ziehen, wird das Verständnis und die Übertragung auf eigene Fragestellungen erleichtert. Reflektionen über ethisch-moralische Aspekte der empirischen Forschung – Stichwort Datenschutz – regen zum kritischen Hinterfragen eigener Projekte an.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Dieses Buch vermittelt das erforderliche Hintergrundwissen, das für die erfolgreiche Umsetzung eines empirischen Projektes nötig ist. Neben der grundsätzlichen Diskussion über das Wesen empirischer Forschung werden alle Phasen, die ein Projekt typischerweise durchläuft, abgehandelt: Besonderheiten unterschiedlicher Erhebungsmethoden, eine anwendungsorientierte Darstellung der Stichprobentheorie sowie die umsetzungsorientierte Gestaltung von Fragebögen. Der zweite Teil legt den Fokus auf die statistische Datenanalyse, ohne sich in Formeln zu verlieren. Praktische Umsetzung und Interpretation nehmen diesem – teils gefürchteten – Teil der empirischen Arbeit den Schrecken und machen die Notwendigkeit solider statistischer Analyse deutlich. Die Interpretation erfolgt überwiegend anhand von Outputs, die mit dem Auswertungsprogramm SPSS erzeugt wurden. Im Vordergrund steht aber nicht die technische Durchführung, sondern der kompetente Umgang mit den Ergebnissen. Ob diese mit SPSS oder einem der vielen anderen statistischen Auswertungsprogramme erzeugt werden, ist letztlich nachrangig. Entscheidend ist die Fähigkeit, die Ergebnisse richtig zu interpretieren und darauf aufbauend praxisrelevante Ableitungen zu entwickeln, um das Projekt zu einem erfolgreichen Abschluss zu bringen.Durch die anwendungsorientierte Gestaltung der Fallbeispiele, die sich durch das gesamte Buch ziehen, wird das Verständnis und die Übertragung auf eigene Fragestellungen erleichtert. Reflektionen über ethisch-moralische Aspekte der empirischen Forschung – Stichwort Datenschutz – regen zum kritischen Hinterfragen eigener Projekte an.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Was sind Multivariate Verfahren? Wozu dienen sie, wie werden sie richtig eingesetzt? Das Buch liefert einen fundierten Überblick über diese wichtige Klasse von Verfahren, die in der Psychologie und den Sozialwissenschaften zunehmend an Bedeutung gewinnt. So werden einerseits die vielfältigen Möglichkeiten dieser Methoden aufgezeigt, aber auch auf Grenzen und Schwächen hingewiesen. Zahlreiche Beispiele und eine verständliche Sprache tragen zur Lebendigkeit dieser zu keinem Zeitpunkt langweiligen Einführung bei.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Lehrbuch richtet sich an Studierende und Wissenschaftler, die im Rahmen einer Forschungsarbeit selbst Daten erheben und analysieren oder die vorhandene Literatur auswerten müssen. Häufig stehen sie vor dem Problem, nur schemenhafte (und häufig wenig erfreuliche) Erinnerungen an ihre Statistik- oder Ökonometrieveranstaltungen zu besitzen. Die Regressionsanalyse ist die gängige Methode zur Untersuchung empirischer Fragestellungen in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Dabei verzichtet der Autor erstens auf jede abschreckende mathematische Ausführung. Zweitens sind die Kapitel so aufgebaut, dass ein selbständiges Studium problemlos möglich ist. Drittens wird der Leser Schritt für Schritt von der einfachsten Regression zu komplexeren Verfahren geführt. Hierzu sind jedem Kapitel die wichtigsten Lernziele und Schlüsselbegriffe vorangestellt. Jedes Kapitel schließt mit einer Reihe von Übungsaufgaben mit Lösungen. Alle Regressionsverfahren und Tests werden jeweils anhand der Statistikprogramme SPSS und Stata sowie mittels Screenshots erklärt.Behandelt werden auch komplexere Probleme (z. B. Heteroskedastie, Autokorrelation, Multikollinearität, einflussreiche Beobachtungen und Fehlspezifikation). Diese ebenfalls nicht unter mathematischen Aspekten, sondern hinsichtlich ihrer inhaltlichen Konsequenzen und möglichen Lösungen. Darüber hinaus erläutert das Buch die praktischen Schwierigkeiten der Ermittlung kausaler Wirkungen (das Roy-Rubin-Kausalmodell), der Unterscheidung von statistischer Signifikanz und inhaltlicher Relevanz sowie optimaler Stichprobenumfänge.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Buch wendet sich an alle, die empirisch erhobenes Datenmaterial mit ihrem PC statistisch auswerten wollen. Als anwendungsorientierte Einführung ist es so konzipiert, daß es sowohl als Begleitlektüre für Lehrveranstaltungen als auch zum Selbststudium geeignet ist. Thema ist der Einsatz des Programmsystems "SPSS für Windows" zur statistischen Datenanalyse, wobei die aktuelle Version 8 zu Grunde gelegt wird. Vorzug des Buches ist, dass am Beispiel einer empirischen Untersuchung die möglichen Anforderungen dargestellt werden, die Form der ausgegebenen Analyseergebnisse erläutert und die Interpretation angegeben wird. Es werden vom Leser keine besonderen Erfahrungen im Umgang mit dem PC oder der Software vorausgesetzt. Ein zuverlässiger Leitfaden zur aktuellen Version 8 von "SPSS für Windows", sei es unter Windows NT oder in der "kleinen" Windowswelt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Buch wendet sich an alle, die empirisch erhobenes Datenmaterial mit ihrem PC statistisch auswerten wollen. Als anwendungsorientierte Einführung ist es so konzipiert, daß es sowohl als Begleitlektüre für Lehrveranstaltungen als auch zum Selbststudium geeignet ist. Thema ist der Einsatz des Programmsystems "SPSS für Windows" zur statistischen Datenanalyse, wobei die aktuelle Version 8 zu Grunde gelegt wird. Vorzug des Buches ist, dass am Beispiel einer empirischen Untersuchung die möglichen Anforderungen dargestellt werden, die Form der ausgegebenen Analyseergebnisse erläutert und die Interpretation angegeben wird. Es werden vom Leser keine besonderen Erfahrungen im Umgang mit dem PC oder der Software vorausgesetzt. Ein zuverlässiger Leitfaden zur aktuellen Version 8 von "SPSS für Windows", sei es unter Windows NT oder in der "kleinen" Windowswelt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Buch ist aus der Lehrveranstaltung hervorgegangen und didaktisch gut verständlich. Alle statistischen Methoden werden rechentechnisch mit Beispielen illustriert. In jedem Kapitel wird der Einsatz des Programmpakets SPSS zur Lösung eines Anwendungsbeispiels beschrieben. Am Ende jeden Kapitels finden sich Aufgaben, die das Verständnis von Inhalt, Rechentechnik und die Interpretation von Ergebnissen aufarbeiten und vertiefen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Nach Abschluss der Datenerhebung im Rahmen einer Doktorarbeit oder einer eigens durchgeführten klinischen Studie stellen sich viele Mediziner oftmals die Frage: Was nun tun mit der Fülle an Daten? Laura Benner, Marietta Kirchner, Johannes Krisam, Kevin Kunzmann und Anja Sander stellen anhand eines Datenbeispiels aus der Onkologie dar, wie man seine Studiendaten unter Kontrolle bringt und planvoll an die statistische Auswertung herangeht. Mithilfe der Statistiksoftware SPSS veranschaulichen sie die einzelnen Schritte einer Datenauswertung und gehen neben der Darstellung von Programmfunktionen in SPSS auch auf die statistische Methodik der Auswertungsschritte und die richtige Interpretation und Einordnung der Ergebnisse ein.
Aktualisiert: 2023-07-02
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