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Komplexe regressionsanalytische Verfahren
Eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungsbeispielen in R und SPSS
Taschenbuch von Matthias Rudolf (u. a.)
Sprache: Deutsch

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Beschreibung
Für die Auswertung empirischer Untersuchungen werden oftmals spezialisierte Verfahren benötigt, die sich für bestimmte Datenmuster und Fragestellungen eignen. Dieses Lehrbuch wendet sich an alle, die einen Einstieg in komplexe regressionsanalytische Methoden und deren praktische Umsetzung suchen. Dabei werden wichtige Fragen beantwortet, die sich häufig bei der Auswertung komplexer Daten stellen: Wie wertet man Daten hierarchisch geordneter Ebenen aus? Wie werden Datenanalysen durchgeführt, wenn die Kriteriumsvariablen nicht normalverteilt oder kategorial sind? Wie geht man bei regressionsanalytischen Untersuchungen mit Messwiederholungen oder mit sehr vielen Prädiktoren vor?
Folgende Verfahren werden im Buch thematisiert: Verallgemeinerte lineare Modelle, verallgemeinerte Schätzgleichungen, Mehrebenenmodelle, ordinale und multinomiale logistische Regression, kanonische Korrelation, Ridge-Regression, Regression mit partiellen kleinsten Quadraten.
Alle im Text verwendeten Beispieldatensätze, kommentierte R-Skripte sowie kommentierte SPSS-Syntax-Dateien aller Analysen sind online verfügbar.
Für die Auswertung empirischer Untersuchungen werden oftmals spezialisierte Verfahren benötigt, die sich für bestimmte Datenmuster und Fragestellungen eignen. Dieses Lehrbuch wendet sich an alle, die einen Einstieg in komplexe regressionsanalytische Methoden und deren praktische Umsetzung suchen. Dabei werden wichtige Fragen beantwortet, die sich häufig bei der Auswertung komplexer Daten stellen: Wie wertet man Daten hierarchisch geordneter Ebenen aus? Wie werden Datenanalysen durchgeführt, wenn die Kriteriumsvariablen nicht normalverteilt oder kategorial sind? Wie geht man bei regressionsanalytischen Untersuchungen mit Messwiederholungen oder mit sehr vielen Prädiktoren vor?
Folgende Verfahren werden im Buch thematisiert: Verallgemeinerte lineare Modelle, verallgemeinerte Schätzgleichungen, Mehrebenenmodelle, ordinale und multinomiale logistische Regression, kanonische Korrelation, Ridge-Regression, Regression mit partiellen kleinsten Quadraten.
Alle im Text verwendeten Beispieldatensätze, kommentierte R-Skripte sowie kommentierte SPSS-Syntax-Dateien aller Analysen sind online verfügbar.
Details
Erscheinungsjahr: 2023
Genre: Psychologie
Produktart: Ratgeber
Rubrik: Geisteswissenschaften
Medium: Taschenbuch
Seiten: 422
Inhalt: 422 S.
ISBN-13: 9783801729080
ISBN-10: 3801729087
Sprache: Deutsch
Einband: Klappenbroschur
Autor: Rudolf, Matthias
Vogel-Blaschka, Diana
Besonderheit: Unsere Aufsteiger
Hersteller: Hogrefe Verlag
Hogrefe Verlag GmbH + Co.
Maße: 241 x 169 x 35 mm
Von/Mit: Matthias Rudolf (u. a.)
Erscheinungsdatum: 12.06.2023
Gewicht: 0,774 kg
preigu-id: 119493742
Details
Erscheinungsjahr: 2023
Genre: Psychologie
Produktart: Ratgeber
Rubrik: Geisteswissenschaften
Medium: Taschenbuch
Seiten: 422
Inhalt: 422 S.
ISBN-13: 9783801729080
ISBN-10: 3801729087
Sprache: Deutsch
Einband: Klappenbroschur
Autor: Rudolf, Matthias
Vogel-Blaschka, Diana
Besonderheit: Unsere Aufsteiger
Hersteller: Hogrefe Verlag
Hogrefe Verlag GmbH + Co.
Maße: 241 x 169 x 35 mm
Von/Mit: Matthias Rudolf (u. a.)
Erscheinungsdatum: 12.06.2023
Gewicht: 0,774 kg
preigu-id: 119493742
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