Datenanalyse mit SPSS für Fortgeschrittene 1

Das Buch ist als Arbeitsprogramm für Studierende der Sozialwissenschaften konzipiert: Ziel ist es, sozialwissenschaftliche Fragestellungen in statistische Auswertungskonzepte umzusetzen und diese mit der Statistik-Software SPSS selbständig bearbeiten zu können. Dazu werden typische Probleme der Datenbereinigung und -konstruktion ebenso behandelt wie grundlegende Techniken und Fragestellungen deskriptiver und induktiver univariater und bivariater Statistik. Was dieses Buch von anderen unterscheidet, sind sein starker Praxisbezug und sein Kurscharakter: Die Autoren verfügen über langjährige Lehr- und Forschungserfahrung in der empirischen Sozialforschung und im Data Mining und konnten deshalb praxistypische Probleme in besonderer Weise berücksichtigen. Alle Fragestellungen werden an realen Daten erläutert und bearbeitet, so dass auch forschungstypische Probleme wie z.B. fehlende Werte an praktischen Beispielen erarbeitet werden können. Zu allen Themen gibt es Aufgaben und Lösungen auf der Verlagshomepage, so dass das Buch auch als ein- oder zweisemestriger Methodenkurs verwendet werden kann. Ein Vorschlag für einen Arbeitsplan hilft Dozierenden bei der Seminarvorbereitung.
Die 3. Auflage ist nicht nur komplett überarbeitet, sondern auch erweitert, insbesondere um einen Teil zur schließenden Statistik, der sich insbesondere dem Hypothesentesten widmet.


"Der Einsatz in der Lehre zu Beginn eines sozialwissenschaftlichen Masterstudienganges ist mehr als zu empfehlen." Soziologische Revue, 3-2012

Vorwort
SPSS - Das Wissen für Fortgeschrittene

Autorentext
Leila Akremi ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Fachgebiet Methoden der empirischen Sozialforschung an der Technischen Universität Berlin.
Dr. Nina Baur ist Professorin für Methoden der empirischen Sozialforschung an der Technischen Universität Berlin.
Dr. Sabine Fromm ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Soziologischen Forschungsinstitut Göttingen (SOFI) an der Georg-August-Universität. Göttingen.


Inhalt
Datenaufbereitung: Vom Fragebogen zum Datensatz- Nützliche Software und Fundorte für Daten - Mängel im Datensatz beseitigen - Zusammenführen von Datensätzen und Wechsel der Analyseebene - Neue Variablen berechnen - Arbeitserleichterungen für geübte Nutzer - Beschreibende Statistik: Univariate Statistik - Kreuztabellen und Kontingenzanalyse - Das Ordinalskalenproblem - Kontrolle von Drittvariablen für bivariate Beziehungen - Schließende Statistik: Hypothesentests - Probleme der Hypothesenprüfung mittels Signifikanztests - Ergebnispräsentation: Tabellen und Grafiken mit SPSS für Windows gestalten - Statistische Ergebnisse präsentieren

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