Inferenzmethoden und Multivariate Statistik

Prof. Dr. Veith Tiemann lehrt an der EBC Hochschule Hamburg.

I Statistiksoftware1
1 Wofür braucht man das?3
2 Klassen von Software5
3 SPSS – eine Statistiksoftware7
3.1 Vorstellung7
3.2 Daten8
3.3 Transformationen11
3.4 Graphiken14
3.5 Analysen20
4 Aufgaben Teil I31
II Inferenzstatistik33
5 Einführung35
5.1 Statistischer Test und multivariate Statistik35
5.2 Der statistische Test – Die Konstruktion eines Testes mit stetigen Daten35
5.2.1 Hypothesen werden benötigt37
5.2.2 Vereinfachung durch Differenzenbildung39
5.2.3 Die Prüfgröße40
5.2.4Die t-Verteilung kommt ins Spiel42
5.2.5 Ein Ablaufplan für den t-Test44
5.2.6 Die Entscheidungsmatrix mit den beiden Fehlern45
5.2.7 Die Überschreitungswahrscheinlichkeit45
5.2.8 Zusammenfassung46
5.3 Der statistische Test – Die Konstruktion eines Tests mit diskreten Daten47
5.3.1 Die Prüfgröße48
5.3.2 Die Entscheidungsregel48
5.3.3 Die Überschreitungswahrscheinlichkeit50
5.3.4 Zweiseitig vs. Einseitig52
5.4 Zusammenfassung52
6 Der Einstichprobenfall53
6.1 p-Test, Test auf Anteilswerte53
6.1.1 Das Konzept53
6.1.2 SPSS – Der Binomialtest54
6.2 t-Test56
6.2.1 Das Konzept56
6.2.2 SPSS – Der t-Test58
6.2.3 Die Power eines Test61
6.3 Vorzeichentest62
6.3.1 Das Konzept62
6.3.2 SPSS – Der Vorzeichentest64
6.4 Der 2-Anpassungstest65
6.4.1 Das Konzept65
6.4.2 SPSS – Der 2-Anpassungstest69
6.5 Der Kolmogorov-Smirnov-Test71
6.5.1 Das Konzept71
6.5.2 SPSS- und graphische Ansätze72
6.5.3 Anmerkungen zu Zufallszahlen79
6.5.4 SPSS – KS-Test80
7 Der Zweistichprobenfall83
7.1 Ein paar Hinweise83
7.2 Der 2-Unabhängigkeitstest85
7.2.1 Das Konzept85
7.2.2 SPSS – 2-Unabhängigkeitstest87
7.3 Lagetest verbunden89
7.3.1 Das Konzept89
7.3.2 SPSS – Lagetest verbunden90
7.4 Lagetest unverbunden92
7.4.1 Das Konzept92
7.4.2 t-Test93
7.4.3 Varianztest94
7.4.4 Welch-Test96
7.4.5 SPSS – das unverbundene Zweistichprobenproblem97
8 Der c-Stichprobenfall101
8.1 Einfaktorielle univariate ANOVA101
8.1.1 Das Konzept101
8.1.2 SPSS – einfaktorielle ANOVA105
8.2 Zweifaktorielle univariate ANOVA108
8.2.1 Das Konzept108
8.2.2 SPSS – zweifaktorielle ANOVA108
9 Aufgaben Teil II113
III Abhängigkeitsstrukturen119
10 Korrelation121
10.1 Kontingenz121
10.1.1 Das Konzept121
10.1.2 SPSS – Kontingenz und Profile123
10.2 Pearson125
10.3 Spearman127
10.4 Scheinkorrelation129
10.5 SPSS – Korrelation130
11 Regression135
11.1 Einfache lineare Regression135
11.1.1 Das Konzept135
11.1.2 SPSS – einfache lineare Regression136
11.2 Partielle Korrelation140
11.2.1 Das Konzept140
11.2.2 SPSS – partielle Korrelation142
11.3 Autokorrelation143
11.3.1 Das Konzept143
11.3.2 SPSS – Autokorrelation148
11.4 Erweiterung – multiple Regression151
11.4.1 Das Konzept151
11.4.2 SPSS – Regression155
12 Hauptkomponentenanalyse163
12.1 Hintergrund und worum es geht163
12.2 Konkrete Durchführung einer HKA166
12.3 Fahrplan einer HKA172
12.4 Faktorenanalyse173
12.5 SPSS – HKA175
13 Aufgaben Teil III183
IV Gruppenstrukturen191
14 Worum geht es?193
15 Klassifizieren195
15.1 Diskriminanzanalyse195
15.2 SPSS – Diskriminanzanalyse201
16 Segmentieren211
16.1 Worum es geht211
16.2 Hierarchische Verfahren – Clusteranalyse212
16.3 Partitionierende Verfahren – K-Means218
16.4 SPSS – Distanzen und Segmentierung221
17 Aufgaben Teil IV227
V Anhänge229
18 Literatur231
19 Tabellenverzeichnis233
20 Abbildungsverzeichnis235
21 Stichwortverzeichnis241