Suchergebnisse

Main description: Die umfassende und anschauliche Einführung in die Grundlagen der Statistik. -- Die Anwendung statistischer Verfahren wird heute wesentlich durch die Verfügbarkeit von statistischer Software erleichtert. Das Erstellen von Häufigkeitsverteilungen, Maßzahlen, Schätzintervallen und Tests erfolgt nach Eingabe der Daten "auf Knopfdruck". Dieser Vorteil hat aber auch seine Schattenseiten. Oft fehlt das Verständnis für die Rechenverfahren, die der Computer anwendet. Die Folge sind fehlerhafte oder falsche Interpretationen der Computerergebnisse. Dieses Buch soll helfen, einfache univariate und multivariate statistische Verfahren zu verstehen, um solche Fehlinterpretationen zu vermeiden. Dazu wird jedes Verfahren an einem einfachen numerischen Beispiel durchgerechnet und erklärt. -- Für die beschriebenen Verfahren haben die Autoren ein anwenderfreundliches Softwarepaket für Mathcad 13 erstellt, das zum Download auf der Homepage http://homepage.uibk.ac.at/~c40314/default.htm zur Verfügung steht. -- Das Buch richtet sich an Studierende des Bachelorstudiengangs Betriebswirtschaftslehre sowie an Studierende der Volkswirtschaftslehre oder der Wirtschaftswissenschaft an Universitäten, Fachhochschulen und Verwaltungs- und Wirtschaftsakademien.

0. Grundlegung -- 0.1. Variablen und deren Skalierung -- 0.2. Objektivität, Reliabilität und Validität von Meßverfahren -- 0.3. Stichproben und Grundgesamtheiten -- 1. Einige Methodische Grundlagen der Statistischen PrÜfung von Hypothesen -- 1.1. Einige Grundbegriffe -- 1.2. Die Prüfung von Parameterhypothesen bei zweiseitigen Fragestellungen -- 1.3. Einseitige Fragestellungen -- 1.4. Fehler erster und zweiter Art; Gütefunktion und Operationscharakteristik eines Tests -- 1.5. Beste Teste und gleichmäßig beste Teste -- 1.6. Likelihood-Quotienten-Teste -- 1.7. Konsistenz und Unverzerrtheit von Testen -- 1.8. Testvergleiche -- 1.9. Merkmale und Vorteile verteilungsfreier Prüfverfahren -- 1.10. Einige Bemerkungen zur Robustheit verteilungsgebundener Prüfverfahren -- 1.11. Generelle technische Probleme der Durchführung von Prüfverfahren bei diskreten Prüfverteilungen -- 1.12. Bindungen (Verbundwerte) -- 1.13. Allgemeine Probleme der Anwendung statistischer Teste -- 2. Verteilungsfreie Prüfverfahren Zum Ein-Stichproben-Fall -- 2.1. Prüfung der Zufälligkeit einer Stichprobenentnahme -- 2.2. Anpassungsteste zum Ein-Stichproben-Fall -- 2.3. Lokalisationsteste zum Ein-Stichproben-Fall -- 3. Verteilungsfreie PrÜfverfahren zum Zwei-Stichproben-Fall Bei UnabhÄngigen Stichproben -- 3.1. Verschiedene Anwendungsmodelle zum Zwei-Stichproben-Fall bei unabhängigen Stichproben -- 3.2. Verteilungsfreier Lokalisationsvergleich bei zwei unabhängigen Stichproben -- 3.3. Verteilungsfreier Streuungsvergleich bei zwei unabhängigen Stichproben -- 3.4. Das gemeinsame Konstruktionsprinzip der behandelten Teste -- 3.5. Verteilungsvergleich bei zwei unabhängigen Stichproben -- 4. Verteilungsfreie PrÜfverfahren zum Zwei-Stichproben-Fall (Verbundene Stichproben) -- 4.1. Zwei verbundene Stichproben -- 4.2. Verteilungsfreier Lokalisationsvergleich bei zwei verbundenen Stichproben -- 4.3. Rangkorrelationskoeffizienten -- 4.4. Der x2-Unabhängigkeitstest -- 5. Verteilungsfreie PrÜfverfahren zum k-Stichproben-Fall -- 5.1. Verteilungsfreier Lokalisationsvergleich bei k unabhängigen Stichproben (Einfach-Klassifikation) -- 5.2. Verteilungsfreier Lokalisationsvergleich bei k abhängigen Stichproben (zufällige Blockdesigns) -- 5.3. Verteilungsfreie multiple Lokalisationsvergleiche zum k-Stichproben-Fall -- 6. GrÜndfragen des Einsatzes von Testen in den Anwendungen -- 6.1. Die Formulierung der Nullhypothese -- 6.2. Die Auswahl des adäquaten Prüfverfahrens -- 6.3. Die Festlegung von Fehlerwahrscheinlichkeiten, insbesondere des Signifikanzniveaus -- 6.4. Die Datengrundlage von Testen -- 7. Tabellenanhang -- Tabelle I: Standardnormalverteilung -- Tabelle II: Quantile der Standardnormalverteilung (Kurzfassung) -- Tabelle V: 0,975-Quantile der F-Verteilung -- Tabelle VI: Obere Quantile der t-Verteilung -- Tabelle VII: Ausschnitt aus einer (Pseudo-) Zufallszahlentafel -- Tabelle VIII: Kritische Werte beim einfachen Run-Test -- Tabelle IX: Kritische Werte beim Zufälligkeitstest mit Hilfe der Anzahl der Runs Up or Down -- Tabelle X: Kritische Werte der Prüfvariablen des OSTests (0,025- und 0,975-Quantile der Betaverteilung) -- Tabelle XI: Kritische Werte beim Kolmogorov-Smirnov-Ein-Stichproben-Test -- Tabelle XII: Binomialverteilung mit 0 = 0 -- Tabelle XIII: Kritische Werte beim Vorzeichen-Rang-Test von Wilooxon -- Tabelle XIV: Kritische Werte beim Wilcoxon-Mann-Whitney-Test -- Tabelle XV: Expected normal scores -- Tabelle XVI: Kritische Werte beim Fisher-Yates-Test -- Tabelle XVII: Obere Quantile der Standardnormalverteilung(ausführliche Fassung) -- Tabelle XVIII: Kritische Werte beim X-Test von van der Waerden -- Tabelle XIX: Hilfstabelle zur Durchführung des X-Tests von van der Waerden -- Tabelle XX: Kritische Werte bei Fishers Exact Probability Test -- Tabelle XXI: Kritische Werte beim Kolmogorov-Smirnov-Zwei-Stichproben-Test -- Tabelle XXII: Kritische Werte zur Unabhängigkeitsprüfung mit Hilfe des Spearman-Pearsonschen Rangkorrelationskoeffizienten -- Tabelle XXIII: Kritische Werte zur Unabhängigkeitsprüfung mit Hilfe des Ken dal Ischen Rangkorrelationskoeffizienten -- Tabelle XXIV: Kritische Werte beim Kruskal-Wallis-Test -- Tabelle XXV: Kritische Werte beim Jonckheere-Test -- Tabelle XXVI: Kritische Werte beim Friedman-Test -- Tabelle XXVII: Kritische Werte beim Test von Page -- Tabelle XXVIII: Obere Quantile der Spannweite von n unabhängigen standardnormalverteilten Variablen -- Tabelle XXIX: Obere Quantile der Verteilung des Maximums von n standardnormalverteilten Zufallsvariablen, welche je mit ? = 0,5 korreliert sind -- Autorenverzeichnis.

Dieses Lehrbuch behandelt weiterführende Verfahren der multivariaten Datenanalyse und ist gezielt auf Master- und Doktoranden-Studiengänge ausgerichtet. Folgende Verfahren werden vorgestellt: - Nichtlineare Regressionsanalyse - Strukturgleichungsanalyse - Konfirmatorische Faktorenanalyse - Auswahlbasierte Conjoint-Analyse - Neuronale Netze - Multidimensionale Skalierung (MDS) - Korrespondenzanalyse. Zum Verständnis sind geringstmögliche mathematische Vorkenntnisse erforderlich und jedes Kapitel kann für sich eigenständig gelesen werden. Nach der intuitiven Erläuterung der Vorgehensweise der einzelnen Verfahren werden diese mit Hilfe eines ausführlichen Fallbeispiels sowie unter Verwendung der Statistik-Software IBM SPSS und teilweise auch mit MS Excel und der Conjoint-Software von Sawtooth sowie AMOS gerechnet und interpretiert. Dabei wurde Wert darauf gelegt, dass alle Rechenschritte für den Anwender nachvollziehbar sind, und es werden Anwendungsempfehlungen gegeben. Auf der Internetseite multivariate.de bieten wir weitere Serviceleistungen. Von Dozenten können u. a. die Abbildungen angefordert werden. Die hier dargestellten Verfahren waren bis 2011 Bestandteil des Lehrbuchs Multivariate Analysemethoden. Dort werden die vor allem für das Bachelor-Studium zentralen Verfahren der Regressions-, Zeitreihen-, Varianz-, Diskriminanz-, logistischen Regressions-, Kontingenz-, Faktoren-, Cluster- und Conjoint-Analyse behandelt. Das bereits in der 14. Auflage vorliegende Buch Multivariate Analysemethoden der Autoren wurde im Jahr 2015 anlässlich des 50. Kongresses der Deutschen Marktforschung des BVM Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher e. V. mit dem Preis der Deutschen Marktforschung ausgezeichnet, weil es die deutsche Marktforschungspraxis in den letzten Jahrzehnten nachhaltig geprägt hat. In der 3. Auflage des Werks Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden wurden alle Kapitel überarbeitet und die vorgestellten Verfahren mit den aktuellen Versionen von IBM SPSS, AMOS sowie Sawtooth gerechnet

Ein wertvoller Leitfaden für Studierende ab dem 1. Semester. Als einziger Einführungsband ins wissenschaftliche Arbeiten für Sozialwissenschaftler führt dieses Buch durch den gesamten Prozess der Erstellung einer Arbeit: von der Entwicklung einer Fragestellung über Literaturrecherche, Textarbeit, Hypothesenbildung und Datenrecherche bis hin zur Niederschrift und Präsentation der Ergebnisse. Die einzelnen Schritte des wissenschaftlichen Arbeitens werden verständlich und umfassend erklärt und bieten so Orientierung für jedes sozialwissenschaftliche Studium