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Das Buch bietet eine verständliche und anwendungsorientierte Einführung in das fortgeschrittene Arbeiten mit SPSS, der wichtigsten Software im Bereich der empirischen Sozialforschung. Anschauliche Beispiele aus den Sozialwissenschaften und umfassendes Zusatzmaterial auf der Homepage zum Buch runden das dikdaktische Konzept des Buches ab.

Deckblatt -- Titelseite -- Impressum -- Geleitwort des Herausgebers -- Vorwort -- Inhalt -- 1 Einleitung -- 1.1 Grundlagen betrieblicher Informationssysteme -- 1.1.1 Begriffsklärung - Daten und Informationen -- 1.1.2 Begriffsklärung - Informationssysteme -- 1.1.3 Arten von Informationssystemen -- 1.1.4 Integration bei Informationssystemen -- 1.1.5 Klassifikation betriebswirtschaftlicher Daten -- 1.1.6 ERP-Systeme -- 1.2 Aufbau und Inhalt des Lehrbuchs -- 1.2.1 Leitgedanke -- 1.2.2 Themenübersicht -- 1.2.3 Lernziele -- 2 Grundlagen von Datenbanksystemen -- 2.1 Herausforderungen und Zielsetzung -- 2.1.1 Problemfelder im Datenmanagement -- 2.1.2 Historische Entwicklung aus Sicht der Daten -- 2.1.3 Zielsetzung für den Einsatz von Datenbanksystemen -- 2.2 Komponenten eines Datenbanksystems -- 2.2.1 Grundaufbau -- 2.2.2 Datenbank - statische Komponente -- 2.2.3 Datenbankmanagementsystem - dynamische Komponente -- 2.2.4 Datenbanksprachen -- 2.2.5 Datenbankschnittstellen -- 2.3 Eigenschaften und Aufgaben von Datenbanksystemen -- 2.4 Architektur von Datenbanksystemen -- 2.4.1 Übersicht -- 2.4.2 Schema-Architektur -- 2.4.3 Anwendungsarchitektur -- 2.5 Klassifikation von Datenbanksystemen -- 2.5.1 Orientierung am Datenmodell -- 2.5.2 Hierarchisches Datenbankmodell -- 2.5.3 Netzwerk-Datenbankmodell -- 2.5.4 Relationales Datenbankmodell -- 2.5.5 Objektorientiertes Datenbankmodell -- 2.5.6 Objektrelationales Datenbankmodell -- 2.5.7 Semistrukturiertes Datenbankmodell -- 2.6 Entwurf von Datenbanken -- 2.6.1 Life-Cyle-Modell für die Daten -- 2.6.2 Phasen des Datenbankentwurfs -- 3 Relationale Datenbanksysteme -- 3.1 Hinführung -- 3.2 Grundstruktur und Eigenschaften der Tabelle -- 3.2.1 Aufbau einer Tabelle -- 3.2.2 Zentrale Eigenschaften -- 3.3 Schlüsselbegriffe im Datenmodell -- 3.3.1 Klassifikation der Schlüsselbegriffe -- 3.3.2 Primärschlüssel.

Strukturgleichungsmodelle gehören mittlerweile zu den etablierten statistischen Methoden in den Sozialwissenschaften und eignen sich für die Beantwortung einer Vielzahl von Fragestellungen. Das Analyseprogramm Mplus erfreut sich als eines der aktuellsten, flexibelsten und anwenderfreundlichsten Statistikprogramme zunehmender Beliebtheit. Praxisnah, mit zahlreichen Beispielen, Probedatensätzen und Abbildungen führt der Autor Schritt für Schritt in die Grundlagen der Handhabung von Mplus (Version 5) ein, und beschreibt die Anwendung grundlegender Analyseverfahren. Dabei werden nicht nur konventionelle Strukturgleichungsmodelle, sondern auch Strukturgleichungsmodelle der Veränderungsmessung sowie Mehrebenenregressionsmodelle und Latent-Class-Analysen besprochen. Dr. Christian Geiser ist Assistenzprofessor für Quantitative Methoden der Psychologie an der Arizona State University, USA.