Description

Book Synopsis
Die siebte Auflage des bewährten Lehrbuches ist gegenüber der Vorauflage verbessert und aktualisiert. Zielgruppe sind Studierende und Praktiker, die statistische Verfahren verstehen und angemessen einsetzen wollen. Vorzug des Buches ist zum einen, dass die Verfahren – ohne mathematische Vorkenntnisse vorauszusetzen – verständlich vermittelt werden. Zum anderen zeigt das Buch die beispielhafte Umsetzung mit IBM SPSS Statistics. Die Darstellung ist einfach gehalten und aufeinander aufbauend. Das Buch ist sowohl als Begleitlektüre für Lehrveranstaltungen als auch zum Selbststudium geeignet.

Table of Contents
Verteilungen, Zentrum und Variabilität – Statistische Beziehungen und deren Kontrolle – Lineare Einfach- und Mehrfachregression – Faktorenanalyse – Konfidenzintervalle und Prüfung von Zentren – Prüfung auf statistische Zusammenhänge und Unterschiede – Poweranalyse und Einsatz von G*POWER – 1- und 2-faktorielle Varianzanalyse

Statistische Datenanalyse: Verfahren verstehen

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    A Paperback / softback by Wolf-Michael Kähler

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      Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden
      Publication Date: 26/08/2011
      ISBN13: 9783834817662, 978-3834817662
      ISBN10: 383481766X

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      Book Synopsis
      Die siebte Auflage des bewährten Lehrbuches ist gegenüber der Vorauflage verbessert und aktualisiert. Zielgruppe sind Studierende und Praktiker, die statistische Verfahren verstehen und angemessen einsetzen wollen. Vorzug des Buches ist zum einen, dass die Verfahren – ohne mathematische Vorkenntnisse vorauszusetzen – verständlich vermittelt werden. Zum anderen zeigt das Buch die beispielhafte Umsetzung mit IBM SPSS Statistics. Die Darstellung ist einfach gehalten und aufeinander aufbauend. Das Buch ist sowohl als Begleitlektüre für Lehrveranstaltungen als auch zum Selbststudium geeignet.

      Table of Contents
      Verteilungen, Zentrum und Variabilität – Statistische Beziehungen und deren Kontrolle – Lineare Einfach- und Mehrfachregression – Faktorenanalyse – Konfidenzintervalle und Prüfung von Zentren – Prüfung auf statistische Zusammenhänge und Unterschiede – Poweranalyse und Einsatz von G*POWER – 1- und 2-faktorielle Varianzanalyse

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