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Talent- und Kompetenzmanagement als strategische Managementaufgabe -- Zusammenspiel von Management, Führung und Human Resources -- Personalplanung -- Talentmarketing und Employer Branding -- Kompetenzdiagnostik im Auswahlprozess -- Integration neuer Mitarbeiter und Onboarding -- Potenzialanalyse, Kompetenzdiagnostik und -entwicklung von Mitarbeitern -- Beenden von Engagements.

1 Grundlagen -- 2 Deskriptive Statistik: Univariate Verteilungen -- 3 Deskriptive Statistik: Bivariate Verteilungen -- 4 Wahrscheinlichkeitsrechnung -- 5 Induktive Statistik -- 6 Wirtschaftsstatistische Anwendungen -- Anhang A: Kapitelübergreifende Aufgaben für das Grundstudium -- Anhang B: Tafeln zu einigen wichtigen Verteilungen

Das Buch stellt eine systematische Einführung in die Clusteranalyseverfahren dar, die in zahlreichen wissenschaftlichen Disziplinen Verwendung finden, zum Beispiel zur Bestimmung von unterschiedlichen Lebens- und Konsumstilen oder von Wertorientierungstypen. Die 3. Auflage berücksichtigt nun auch Distanzmaße für Verlaufsdaten, statistical Matching, Missing Values-Behandlung mittels Clusteranalyse, Two-Step-Clusteranalyse, Validierungsindizes sowie zahlreiche Anwendungsbeispiele. Weitere Informationen unter: www.clusteranalyse.net

This paper describes how to use multi-level models for longitudinal studies with panel data. A special focus is set on the specification and estimation of hybrid models combining some advantages of models for fixed-effect and random-effects panel regression. The paper addresses some basic principles of multi-level- and panel analysis but it also discusses some very special problems of longitudinal analysis like centering of variables. It presents an example of a stepwise, applied panel regression analysis within a multi-level-model approach using the data of the SOEP (the national German socio-economic panel study) and the SPSS-MIXED-software. After reading this paper every social research scholar should be able to perform his/her first longitudinal analysis by multi-level modeling.

Verl.Beschr.: Dieses Buch liefert eine anwendungsorientierte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Es behandelt deskriptive Auswertungen ebenso umfassend wie inferenzstatistische Analysen. Neben klassischen univariaten Verfahren berücksichtigt das Buch nonparametrische Tests, Resampling-Methoden und multivariate Statistik. Zudem deckt es die vielfältigen Möglichkeiten ab, Daten aufzubereiten und Diagramme zu erstellen. Die statistischen Verfahren werden anhand von Beispielen erläutert und an vielen Stellen mit Diagrammen illustriert. Das Buch richtet sich an alle, die R kennenlernen und in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen möchten, ohne bereits über Vorerfahrungen mit befehlsgesteuerten Programmen oder Programmiersprachen zu verfügen. In die vierte Auflage sind sowohl die Neuerungen von R 3.3.2 als auch jüngere Entwicklungen bei den Zusatzpaketen eingeflossen. Gleichzeitig wurde der Text überarbeitet und um ein eigenes Kapitel zu Diagrammen mit ggplot2 erweitert. Der Text behandelt nun auch allgemeine numerische Methoden wie Nullstellensuche, numerische Integration und Ableitung sowie numerische Optimierung

Stefanie Rathje setzt in ihrer Kritik am traditionellen Kulturkonzept und dessen Kohärenzpostulat den Kollektivbegriff ebenfalls als Differenzierungsmittel ein: In der Unterscheidung von Kollektiv und Kultur einerseits und Individualität und Pluralität andererseits, entwickelt sie eine Vier-Felder-Matrix, mit der sich sowohl das Kohärenz-Paradigma überwinden, als auch eine präzise Beschreibung der kulturellen Gegebenheiten vornehmen lässt. Letzteres macht sie anhand konkreter Praxisbeispiele und aktueller Anwendungsbezüge deutlich.