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.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung. - 2. Faktorenanalyse. - 2. 1 Grundidee der Faktorenanalyse. - 2. 2 Die Korrelationsmatrix als Grundlage der Faktorenanalyse. - 2. 3 Die Bestimmung der Faktorladungen. - 2. 4 Die Bestimmung der Faktorwerte. - 2. 5 Ein Beispiel zur Faktorenanalyse. - 2. 6 Faktorenanalyse mit SPSS. - 3. Varianzanalyse. - 3. 1 Einführung. - 3. 2 Orthogonale Varianzanalyse. - 3. 3 Nonorthogonale Varianzanalyse. - 3. 4 Ko varianzanalyse. - 3. 5 Varianzanalyse mit SPSS. - 4. Clusteranalyse. - 4. 1 Einleitung. - 4. 2 Distanz- und Ähnlichkeitsmaße. - 4. 3 Hierarchische Klassifikationsverfahren. - 4. 4 Partitionierende Klassifikationsverfahren. - 4. 5 Evaluation clusteranalytischer Lösungen. - 4. 6 Clusteranalyse mit SPSS. - 5. Diskriminanzan Alyse. - 5. 1 Einfuhrung. - 5. 2 Vorbereitende Datenanalyse. - 5. 3 Zwei-Gruppen-Fall. - 5. 4 Mehr-Gruppen-Fall. - 5. 5 Homogenitätstest der Varianz-Kovarianz-Matrizen. - 5. 6 Diskriminanzanalyse mit SPSS. - 6. Kanonische Korrelation. - 6. 1 Das Grundanliegen der kanonischen Korrelation. - 6. 2 Die Bestimmung der kanonischen Gewichte. - 6. 3 Die Bestimmung kanonischer Werte. - 6. 4 Die Bestimmung der kanonischen Ladungen. - 6. 5 Signifikanztests für kanonische Korrelationskoeffizienten. - 6. 6 Kanonische Korrelation mit SPSS. - Stichwortverzeichnis.
