Datenanalyse mit R fortgeschrittene Verfahren

Datenanalyse mit R fortgeschrittene Verfahren

Weitere Versionen anzeigen (1)
Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: Burkhardt, Markus 1985- (VerfasserIn), Titz, Johannes 1987- (VerfasserIn), Sedlmeier, Peter (VerfasserIn)
Format: Buch
Sprache:German
Veröffentlicht: München Pearson [2022]
Schlagworte:
Datenanalyse
R > Programm
Datenanalyse Fortgeschrittene
Diagnostik
Methodik
R Programm
Statistik
Lehrbuch
Online-Zugang:Inhaltsverzeichnis
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

MARC

LEADER 00000nam a2200000 c 4500
001 BV047893176
003 DE-604
005 20231229
007 t
008 220323s2022 gw a||| |||| 00||| ger d
015 |a 21,N10  |2 dnb 
016 7 |a 1228714355  |2 DE-101 
020 |a 9783868944136  |q pbk  |c Pb.: EUR 34.95 (DE), EUR 34.95 (AT), CHF 41.30 (freier Preis)  |9 978-3-86894-413-6 
020 |z 9783868944136  |9 9783868944136 
035 |a (OCoLC)1344245801 
035 |a (DE-599)DNB1228714355 
040 |a DE-604  |b ger  |e rda 
041 0 |a ger 
044 |a gw  |c XA-DE-BY 
049 |a DE-1102  |a DE-384  |a DE-1049  |a DE-1050  |a DE-19  |a DE-11  |a DE-1051  |a DE-12  |a DE-706  |a DE-634  |a DE-1043  |a DE-N2  |a DE-859  |a DE-739  |a DE-703  |a DE-M347  |a DE-M49  |a DE-1052 
084 |a ST 250  |0 (DE-625)143626:  |2 rvk 
084 |a CM 4400  |0 (DE-625)18955:  |2 rvk 
084 |a ST 601  |0 (DE-625)143682:  |2 rvk 
084 |a SK 850  |0 (DE-625)143263:  |2 rvk 
084 |a CM 4000  |0 (DE-625)18951:  |2 rvk 
084 |a 150  |2 23sdnb 
084 |a DAT 307  |2 stub 
084 |a MAT 620  |2 stub 
100 1 |a Burkhardt, Markus  |d 1985-  |e Verfasser  |0 (DE-588)1077784228  |4 aut 
245 1 0 |a Datenanalyse mit R  |b fortgeschrittene Verfahren  |c Markus Burkhardt, Johannes Titz, Peter Sedlmeier 
264 1 |a München  |b Pearson  |c [2022] 
264 4 |c © 2022 
300 |a 297 Seiten  |b Illustrationen, Diagramme  |c 24 cm x 17 cm 
336 |b txt  |2 rdacontent 
337 |b n  |2 rdamedia 
338 |b nc  |2 rdacarrier 
500 |a Enthält Literaturverzeichnis und Index, zusätzlich zu ergänzenden und weiterführenden Literaturhinweisen am jeweiligen Kapitelende 
500 |a Auf dem Umschlag: "Extras online" 
650 0 7 |a Datenanalyse  |0 (DE-588)4123037-1  |2 gnd  |9 rswk-swf 
650 0 7 |a R  |g Programm  |0 (DE-588)4705956-4  |2 gnd  |9 rswk-swf 
653 |a Datenanalyse Fortgeschrittene 
653 |a Diagnostik 
653 |a Methodik 
653 |a R Programm 
653 |a Statistik 
655 7 |0 (DE-588)4123623-3  |a Lehrbuch  |2 gnd-content 
689 0 0 |a R  |g Programm  |0 (DE-588)4705956-4  |D s 
689 0 1 |a Datenanalyse  |0 (DE-588)4123037-1  |D s 
689 0 |5 DE-604 
700 1 |a Titz, Johannes  |d 1987-  |e Verfasser  |0 (DE-588)1212868137  |4 aut 
700 1 |a Sedlmeier, Peter  |e Verfasser  |0 (DE-588)1030562555  |4 aut 
710 2 |a Pearson Studium  |0 (DE-588)1066125414  |4 pbl 
776 0 8 |i Erscheint auch als  |n Online-Ausgabe  |z 978-3-86326-308-9 
856 4 2 |m DNB Datenaustausch  |q application/pdf  |u http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=033275230&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA  |3 Inhaltsverzeichnis 
999 |a oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-033275230 

Datensatz im Suchindex

DE-BY-TUM_call_number 1003/DAT 307 2024 L 7
1003/DAT 307 2024 L 7+5
1004/DAT 307 2024 A 139
1003/DAT 307 2024 L 7+4
1003/DAT 307 2024 L 7+3
1003/DAT 307 2024 L 7+2
DE-BY-TUM_katkey 2766102
DE-BY-TUM_media_number 040009760243
040009760232
040009760254
040009760210
040009760221
040009760209
_version_ 1816714994507579392
adam_text INHALTSVERZEICHNIS VORWORT ..................................................................................................... 9 ZUR ARBEIT MIT DIESEM BUCH ................................ 11 KAPITEL 1 FEHLENDE WERTE ................................................................... 13 1.1 SIND FEHLENDE WERTE UEBERHAUPT EIN PROBLEM? .......................................... 15 1.2 SYSTEMATIK FEHLENDER WERTE ....................................................................... 15 1.3 DIAGNOSE FEHLENDER WERTE ......................................................................... 16 1.3.1 AUSMASS FEHLENDER WERTE BESTIMMEN ............................................ 16 1.3.2 EXPLORATION VON ZUSAMMENHAENGEN ZWISCHEN VARIABLEN UND FEHLENDEN WERTEN ................................................................. 19 1.3.3 INFERENZSTATISTISCHE EXPLORATION FEHLENDER WERTE ........................ 23 1.4 IMPUTATIONSVERFAHREN. . ............................................................................ 24 1.4.1 MITTELWERTS UND REGRESSIONSBASIERTE IMPUTATION ........................ 25 1.4.2 MULTIPLE IMPUTATION MIT REGRESSION OHNE PARAMETERUNSICHERHEIT ........................................... 26 1.4.3 IMPUTATION MIT BAYESIANISCHER LINEARER REGRESSION ..................... 27 1.4.4 IMPUTATION MIT BOOTSTRAPPING REGRESSION ..................................... 27 1.4.5 PREDICTIVE MEAN MATCHING ............................................................. 28 1.4.6 EM ALGORITHMUS ............................................................................. 29 1.5 GRAFISCHE VALIDIERUNG DER DATENIMPUTATION .............................................. 29 KAPITEL 2 METAANALYSEN ....................................................................... 35 2.1 BESTIMMUNG VON EFFEKTEN ...................... : ................................................. 36 2.1.1 EFFEKTE AUS MITTELWERTEN UND STANDARDABWEICHUNGEN BERECHNEN ..................................................................................... 37 2.1.2 EFFEKTE AUS SIGNIFIKANZTESTERGEBNISSEN BERECHNEN ....................... 37 2.1.3 EFFEKTE AUS ANDEREN EFFEKTGROESSEN ................................................... 38 2.2 EINE SIMPLE METAANALYSE - DAS FIXED-EFFECTS-MODELL .............................. 39 2.3 DIE PSYCHOMETRISCHE METAANALYSE ........................................ 42 2.4 DAS H-O MODELL .......................................................................................... 45 2.5 VISUALISIERUNG VON METAANALYSEN - DER FOREST-PLOT .................................. 48 2.5.1 FOREST-PLOTS MIT PSYCHMETA ........................................................... 48 2.5.2 FOREST-PLOTS MIT METAFOR ................................................................. 49 2.6 UMGANG MIT DEM PUBLIKATIONSBIAS ............................................................ 49 2.6.1 FUNNEL-PLOT ..................................................................................... 50 2.6.2 TRIM-AND-FILL ................................................................................... 52 2.6.3 P-UNIFORM ....................................................................................... 53 KAPITEL 3 RESAMPLING-VERFAHREN: BOOTSTRAP UND RANDOMISIERUNGSTESTS .......................................................... 59 3.1 RESAMPLING YYPER HAND ............................................................................. 61 3.1.1 FUNKTIONEN ERSTELLEN IN R ............................................................... 61 3.1.2 BOOTSTRAP PER HAND ......... ............................................................... 65 3.1.3 RANDOMISIERUNGSTESTS PER HAND ................................................... 69 3.2 BOOTSTRAP MIT BOOT ...................................................................................... 71 3.2.1 BEISPIEL 1: ASYMMETRIE-INDEX ...................................................... 72 3.2.2 BEISPIEL 2: KORRELATION .................................................................. 74 3.2.3 BEISPIEL 3: DETERMINATIONSKOEFFIZIENT .......................................... 75 3.3 RANDOMISIERUNGSTESTS MIT IMPERM UND COIN ............................................ 76 3.3.1 BEISPIELE MIT IMPERM .................................................................... 76 3.3.2 BEISPIELE MIT COIN .......................................................................... 77 3.4 WANN WELCHES VERFAHREN? ........................................................................... 79 KAPITEL 4 PFADANALYSEN ......................................................................... 83 4.1 REGRESSION ALS PFADANALYSE .................................................. 84 4.2 PFADANALYSEN MIT MEDIATION ....................................................................... 87 4.3 SIGNIFIKANZTEST FUER PFADKOEFFIZIENTEN ......................................................... 89 4.4 GUETE VON PFADMODELLEN .............................................................. 92 4.5 EIN KOMPLEXERES DATENBEISPIEL ................................................................... 93 KAPITEL 5 STRUKTURGLEICHUNGSMODELLE ................................................. 99 5.1 DAS MESSMODELL - EINE KONFIRMATORISCHE FAKTORENANALYSE ....................... 101 5.2 VOLLSTAENDIGES STRUKTURGLEICHUNGSMODELL ................................................... 105 5.3 DIE GUETE VON STRUKTURGLEICHUNGSMODELLEN ................................................. 107 5.3.1 SIGNIFIKANZTESTS .............................................................................. 107 5.3.2 INKREMENTELLE GUETEMASSE .............................................................. 110 5.3.3 FEHLERMASSE .................................................................................... 110 5.3.4 KOMMUNIKATION DER MODELLGUETE .................................................. 112 5.4 WEITERE MODELLSPEZIFIKATIONEN UND MODELLVERGLEICHE ............................ 112 5.4.1 KOVARIANZ ZWISCHEN MANIFESTEN VARIABLEN .................................. 113 5.4.2 GRUPPENVERGLEICHE ........................................................................ 113 5.4.3 MODELLVERGLEICHE .......................................................................... 114 5.5 VORAUSSETZUNGEN FUER DIE STRUKTURGLEICHUNGSMODELLIERUNG ....................... 115 5.5.1 STICHPROBENGROESSE .......................................................................... 116 5.5.2 UNABHAENGIGKEIT .............................................................................. 116 5.5.3 MULTIVARIATE NORMAL VERTEILUNG .................................................... 117 5.5.4 FEHLERMELDUNGEN IN LAVAAN .......................................................... 117 KAPITEL 6 MEHRERE EBENEN ANALYSIEREN MITHILFE GEMISCHTER MODELLE. ............................................................ 121 6.1 EINFUEHRUNG .................................................................................................. 122 6.1.1 VIELE NAMEN UND DIE QUAL DER WAHL ............................................ 122 6.1.2 UEBERBLICK ........................................................................................ 123 6.2 VON DER REGRESSION ZUM GEMISCHTEN MODELL ............................................ 124 6.2.1 GEWOEHNLICHE REGRESSIONSANALYSE . .............................................. 125 6.2.2 EINE REGRESSION PRO GRUPPE .......................................................... 126 6.2.3 DAS GEMISCHTE MODELL .................................................................. 130 6.3 SIMULATION EINES GEMISCHTEN MODELLS ....................................................... 131 6.4 ZUFAELLIG (RANDOM) ODER FEST (FIXED)? .............................................. 135 6.4.1 ZUFAELLIGE KONSTANTEN (RANDOM INTERCEPT) .................................... 135 6.4.2 FESTER/ZUFAELLIGER ANSTIEG (FIXED/RANDOM ...................................... 138 6.4.3 VARIABLEN AUF EBENE 2 .................................................................... 140 6.4.4 INTERAKTIONEN ................................................................................. 142 6.5 WITHIN-DESIGNS .................................................................... 148 6.6 GESCHACHTELT (NESTED) ODER GEKREUZT (CROSSED)? ......................................... 151 6.6.1 MOTIVIERENDES BEISPIEL .................................................................. 152 6.6.2 GESCHACHTELT .................................................................................. 155 6.6.3 GEKREUZT ........................................................................................ 156 6.6.4 DER KRITISCHE FALL .......................................................................... 158 6.7 DAS BERICHTEN EINES GEMISCHTEN MODELLS ................................................... 160 6.8 WEITERFUEHRENDE THEMEN ............................................................................ 163 6.8.1 STANDARDISIERUNG UND ZENTRIERUNG .............. ............................... 163 6.8.2 NICHT-LINEARE ZUSAMMENHAENGE .................................................... 167 KAPITEL 7 173 7.1 METRISCHE INDIVIDUALANALYSE ...................................................................... 175 7.2 MONOTONE INDIVIDUALANALYSE ...................................................................... 179 7.3 ZUSAMMENFASSUNG VON INDIVIDUALANALYSEN ............................................... 189 7.4 VERSUCHSPLANUNG ........................................................................................ 196 7.5 AUSBLICK ...................................................................................................... 201 KAPITEL 8 MULTIDIMENSIONALE SKALIERUNG ........................................... 205 8.1 EINFUEHRUNGSBEISPIEL .............................................................................. 207 8.2 WEGE DER DATENERHEBUNG ............................................................................ 209 8.3 DISTANZEN ERMITTELN .................. 210 8.4 WAHL DER MDS-METHODE ............................................................................ 212 8.5 EXPLORATIVE MDS IN DER ANWENDUNG .................................... 213 8.5.1 KONZEPTIONELLE ENTSCHEIDUNGEN VOR DER ANALYSE ......................... 214 8.5.2 MDS MIT AGGREGIERTEN DATEN ........................................................ 215 8.5.3 MDS MIT INDIVIDUALANALYSEN ........................................................ 219 8.5.4 EXPLORATION DER ANZAHL AN DIMENSIONEN .................................... 221 8.6 KONFIRMATORISCHE MDS ................................................................................ 222 KAPITEL 9 EINZELFALLANALYSE ................................................................... 227 9.1 VISUELLE ANALYSE ......................................................................................... 229 9.1.1 DIE BASIES ...................................................................................... 229 9.1.2 EINE PERSON, MEHRERE ABHAENGIGE VARIABLEN .................................. 233 9.1.3 EIN BEISPIEL AUS DER LITERATUR ...................................................... 235 9.2 EFFEKTGROESSEN ................................................................................................ 240 9.2.1 UEBERBLICK ........................................................................................ 240 9.2.2 TAU-U .............................................................................................. 244 9.2.3 EFFEKTGROESSENMASSE IM VERGLEICH .................................................... 247 9.3 RESAMPLING-VERFAHREN ................................................................................ 248 9.3.1 RANDOMISIERUNGSTESTS .................................................................... 248 9.3.2 BOOTSTRAP ........................................................................................ 251 9.4 MEHREBENENANALYSE .................................................................................... 252 9.5 METAANALYSE ................................................................................................ 254 KAPITEL 10 MONTE-CARLO SIMULATIONEN ................................................. 259 10.1 BEISPIEL 1: EMPIRISCHE T-VERTEILUNGEN ........................................................ 261 10.1.1 ZENTRALE EMPIRISCHE T-VERTEILUNGEN ............................................ 261 10.1.2 NICHTZENTRALE EMPIRISCHE T-VERTEILUNGEN...................................... 265 10.2 BEISPIEL 2: WIEDERHOLTE BEFRAGUNGEN BEI RANDOMIZED-RESPONSE VERFAHREN FUER ANTEILE .................................................................................. 268 10.2.1 DIE WARNER-METHODE ZUM SCHAETZEN VON ANTEILEN ...................... 269 10.2.2 SCHAETZGENAUIGKEIT BEI EINFACHER UND ZWEIFACHER BEFRAGUNG .... 271 10.2.3 WAS KOENNEN WIR AUS DER SIMULATION LERNEN UND WIE KOENNTE ES WEITERGEHEN? ................................................................................................ 279 10.3 DIE GENERELLE VORGEHENS WEISE .................................................................... 280 10.3.1 THEORETISCHES MODELL ................................................................... 280 10.3.2 WAHL GEEIGNETER ANALYSE-TOOLS ................................................... 281 10.3.3 GRAFISCHE ERGEBNISAUFBEREITUNG ................................................... 281 10.3.4 REVISIONEN ................................................................................... 281 10.3.5 IMPLIKATIONEN ............................................................................... 281 LITERATURVERZEICHNIS................................................................. 283 INDEX ......................................................................................................... 295
adam_txt INHALTSVERZEICHNIS VORWORT . 9 ZUR ARBEIT MIT DIESEM BUCH . 11 KAPITEL 1 FEHLENDE WERTE . 13 1.1 SIND FEHLENDE WERTE UEBERHAUPT EIN PROBLEM? . 15 1.2 SYSTEMATIK FEHLENDER WERTE . 15 1.3 DIAGNOSE FEHLENDER WERTE . 16 1.3.1 AUSMASS FEHLENDER WERTE BESTIMMEN . 16 1.3.2 EXPLORATION VON ZUSAMMENHAENGEN ZWISCHEN VARIABLEN UND FEHLENDEN WERTEN . 19 1.3.3 INFERENZSTATISTISCHE EXPLORATION FEHLENDER WERTE . 23 1.4 IMPUTATIONSVERFAHREN. . . 24 1.4.1 MITTELWERTS UND REGRESSIONSBASIERTE IMPUTATION . 25 1.4.2 MULTIPLE IMPUTATION MIT REGRESSION OHNE PARAMETERUNSICHERHEIT . 26 1.4.3 IMPUTATION MIT BAYESIANISCHER LINEARER REGRESSION . 27 1.4.4 IMPUTATION MIT BOOTSTRAPPING REGRESSION . 27 1.4.5 PREDICTIVE MEAN MATCHING . 28 1.4.6 EM ALGORITHMUS . 29 1.5 GRAFISCHE VALIDIERUNG DER DATENIMPUTATION . 29 KAPITEL 2 METAANALYSEN . 35 2.1 BESTIMMUNG VON EFFEKTEN . : . 36 2.1.1 EFFEKTE AUS MITTELWERTEN UND STANDARDABWEICHUNGEN BERECHNEN . 37 2.1.2 EFFEKTE AUS SIGNIFIKANZTESTERGEBNISSEN BERECHNEN . 37 2.1.3 EFFEKTE AUS ANDEREN EFFEKTGROESSEN . 38 2.2 EINE SIMPLE METAANALYSE - DAS FIXED-EFFECTS-MODELL . 39 2.3 DIE PSYCHOMETRISCHE METAANALYSE . 42 2.4 DAS H-O MODELL . 45 2.5 VISUALISIERUNG VON METAANALYSEN - DER FOREST-PLOT . 48 2.5.1 FOREST-PLOTS MIT PSYCHMETA . 48 2.5.2 FOREST-PLOTS MIT METAFOR . 49 2.6 UMGANG MIT DEM PUBLIKATIONSBIAS . 49 2.6.1 FUNNEL-PLOT . 50 2.6.2 TRIM-AND-FILL . 52 2.6.3 P-UNIFORM . 53 KAPITEL 3 RESAMPLING-VERFAHREN: BOOTSTRAP UND RANDOMISIERUNGSTESTS . 59 3.1 RESAMPLING YYPER HAND " . 61 3.1.1 FUNKTIONEN ERSTELLEN IN R . 61 3.1.2 BOOTSTRAP PER HAND . . 65 3.1.3 RANDOMISIERUNGSTESTS PER HAND . 69 3.2 BOOTSTRAP MIT BOOT . 71 3.2.1 BEISPIEL 1: ASYMMETRIE-INDEX . 72 3.2.2 BEISPIEL 2: KORRELATION . 74 3.2.3 BEISPIEL 3: DETERMINATIONSKOEFFIZIENT . 75 3.3 RANDOMISIERUNGSTESTS MIT IMPERM UND COIN . 76 3.3.1 BEISPIELE MIT IMPERM . 76 3.3.2 BEISPIELE MIT COIN . 77 3.4 WANN WELCHES VERFAHREN? . 79 KAPITEL 4 PFADANALYSEN . 83 4.1 REGRESSION ALS PFADANALYSE . 84 4.2 PFADANALYSEN MIT MEDIATION . 87 4.3 SIGNIFIKANZTEST FUER PFADKOEFFIZIENTEN . 89 4.4 GUETE VON PFADMODELLEN . 92 4.5 EIN KOMPLEXERES DATENBEISPIEL . 93 KAPITEL 5 STRUKTURGLEICHUNGSMODELLE . 99 5.1 DAS MESSMODELL - EINE KONFIRMATORISCHE FAKTORENANALYSE . 101 5.2 VOLLSTAENDIGES STRUKTURGLEICHUNGSMODELL . 105 5.3 DIE GUETE VON STRUKTURGLEICHUNGSMODELLEN . 107 5.3.1 SIGNIFIKANZTESTS . 107 5.3.2 INKREMENTELLE GUETEMASSE . 110 5.3.3 FEHLERMASSE . 110 5.3.4 KOMMUNIKATION DER MODELLGUETE . 112 5.4 WEITERE MODELLSPEZIFIKATIONEN UND MODELLVERGLEICHE . 112 5.4.1 KOVARIANZ ZWISCHEN MANIFESTEN VARIABLEN . 113 5.4.2 GRUPPENVERGLEICHE . 113 5.4.3 MODELLVERGLEICHE . 114 5.5 VORAUSSETZUNGEN FUER DIE STRUKTURGLEICHUNGSMODELLIERUNG . 115 5.5.1 STICHPROBENGROESSE . 116 5.5.2 UNABHAENGIGKEIT . 116 5.5.3 MULTIVARIATE NORMAL VERTEILUNG . 117 5.5.4 FEHLERMELDUNGEN IN LAVAAN . 117 KAPITEL 6 MEHRERE EBENEN ANALYSIEREN MITHILFE GEMISCHTER MODELLE. . 121 6.1 EINFUEHRUNG . 122 6.1.1 VIELE NAMEN UND DIE QUAL DER WAHL . 122 6.1.2 UEBERBLICK . 123 6.2 VON DER REGRESSION ZUM GEMISCHTEN MODELL . 124 6.2.1 GEWOEHNLICHE REGRESSIONSANALYSE . . 125 6.2.2 EINE REGRESSION PRO GRUPPE . 126 6.2.3 DAS GEMISCHTE MODELL . 130 6.3 SIMULATION EINES GEMISCHTEN MODELLS . 131 6.4 ZUFAELLIG (RANDOM) ODER FEST (FIXED)? . 135 6.4.1 ZUFAELLIGE KONSTANTEN (RANDOM INTERCEPT) . 135 6.4.2 FESTER/ZUFAELLIGER ANSTIEG (FIXED/RANDOM . 138 6.4.3 VARIABLEN AUF EBENE 2 . 140 6.4.4 INTERAKTIONEN . 142 6.5 WITHIN-DESIGNS . 148 6.6 GESCHACHTELT (NESTED) ODER GEKREUZT (CROSSED)? . 151 6.6.1 MOTIVIERENDES BEISPIEL . 152 6.6.2 GESCHACHTELT . 155 6.6.3 GEKREUZT . 156 6.6.4 DER KRITISCHE FALL . 158 6.7 DAS BERICHTEN EINES GEMISCHTEN MODELLS . 160 6.8 WEITERFUEHRENDE THEMEN . 163 6.8.1 STANDARDISIERUNG UND ZENTRIERUNG . . 163 6.8.2 NICHT-LINEARE ZUSAMMENHAENGE . 167 KAPITEL 7 173 7.1 METRISCHE INDIVIDUALANALYSE . 175 7.2 MONOTONE INDIVIDUALANALYSE . 179 7.3 ZUSAMMENFASSUNG VON INDIVIDUALANALYSEN . 189 7.4 VERSUCHSPLANUNG . 196 7.5 AUSBLICK . 201 KAPITEL 8 MULTIDIMENSIONALE SKALIERUNG . 205 8.1 EINFUEHRUNGSBEISPIEL . 207 8.2 WEGE DER DATENERHEBUNG . 209 8.3 DISTANZEN ERMITTELN . 210 8.4 WAHL DER MDS-METHODE . 212 8.5 EXPLORATIVE MDS IN DER ANWENDUNG . 213 8.5.1 KONZEPTIONELLE ENTSCHEIDUNGEN VOR DER ANALYSE . 214 8.5.2 MDS MIT AGGREGIERTEN DATEN . 215 8.5.3 MDS MIT INDIVIDUALANALYSEN . 219 8.5.4 EXPLORATION DER ANZAHL AN DIMENSIONEN . 221 8.6 KONFIRMATORISCHE MDS . 222 KAPITEL 9 EINZELFALLANALYSE . 227 9.1 VISUELLE ANALYSE . 229 9.1.1 DIE BASIES . 229 9.1.2 EINE PERSON, MEHRERE ABHAENGIGE VARIABLEN . 233 9.1.3 EIN BEISPIEL AUS DER LITERATUR . 235 9.2 EFFEKTGROESSEN . 240 9.2.1 UEBERBLICK . 240 9.2.2 TAU-U . 244 9.2.3 EFFEKTGROESSENMASSE IM VERGLEICH . 247 9.3 RESAMPLING-VERFAHREN . 248 9.3.1 RANDOMISIERUNGSTESTS . 248 9.3.2 BOOTSTRAP . 251 9.4 MEHREBENENANALYSE . 252 9.5 METAANALYSE . 254 KAPITEL 10 MONTE-CARLO SIMULATIONEN . 259 10.1 BEISPIEL 1: EMPIRISCHE T-VERTEILUNGEN . 261 10.1.1 ZENTRALE EMPIRISCHE T-VERTEILUNGEN . 261 10.1.2 NICHTZENTRALE EMPIRISCHE T-VERTEILUNGEN. 265 10.2 BEISPIEL 2: WIEDERHOLTE BEFRAGUNGEN BEI RANDOMIZED-RESPONSE VERFAHREN FUER ANTEILE . 268 10.2.1 DIE WARNER-METHODE ZUM SCHAETZEN VON ANTEILEN . 269 10.2.2 SCHAETZGENAUIGKEIT BEI EINFACHER UND ZWEIFACHER BEFRAGUNG . 271 10.2.3 WAS KOENNEN WIR AUS DER SIMULATION LERNEN UND WIE KOENNTE ES WEITERGEHEN? . 279 10.3 DIE GENERELLE VORGEHENS WEISE . 280 10.3.1 THEORETISCHES MODELL . 280 10.3.2 WAHL GEEIGNETER ANALYSE-TOOLS . 281 10.3.3 GRAFISCHE ERGEBNISAUFBEREITUNG . 281 10.3.4 REVISIONEN . 281 10.3.5 IMPLIKATIONEN . 281 LITERATURVERZEICHNIS. 283 INDEX . 295
any_adam_object 1
any_adam_object_boolean 1
author Burkhardt, Markus 1985-
Titz, Johannes 1987-
Sedlmeier, Peter
author_GND (DE-588)1077784228
(DE-588)1212868137
(DE-588)1030562555
author_facet Burkhardt, Markus 1985-
Titz, Johannes 1987-
Sedlmeier, Peter
author_role aut
aut
aut
author_sort Burkhardt, Markus 1985-
author_variant m b mb
j t jt
p s ps
building Verbundindex
bvnumber BV047893176
classification_rvk ST 250
CM 4400
ST 601
SK 850
CM 4000
classification_tum DAT 307
MAT 620
ctrlnum (OCoLC)1344245801
(DE-599)DNB1228714355
discipline Informatik
Psychologie
Mathematik
discipline_str_mv Informatik
Psychologie
Mathematik
format Book
fullrecord <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>02661nam a2200625 c 4500</leader><controlfield tag="001">BV047893176</controlfield><controlfield tag="003">DE-604</controlfield><controlfield tag="005">20231229 </controlfield><controlfield tag="007">t</controlfield><controlfield tag="008">220323s2022 gw a||| |||| 00||| ger d</controlfield><datafield tag="015" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">21,N10</subfield><subfield code="2">dnb</subfield></datafield><datafield tag="016" ind1="7" ind2=" "><subfield code="a">1228714355</subfield><subfield code="2">DE-101</subfield></datafield><datafield tag="020" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">9783868944136</subfield><subfield code="q">pbk</subfield><subfield code="c">Pb.: EUR 34.95 (DE), EUR 34.95 (AT), CHF 41.30 (freier Preis)</subfield><subfield code="9">978-3-86894-413-6</subfield></datafield><datafield tag="020" ind1=" " ind2=" "><subfield code="z">9783868944136</subfield><subfield code="9">9783868944136</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(OCoLC)1344245801</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)DNB1228714355</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-604</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="e">rda</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">ger</subfield></datafield><datafield tag="044" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">gw</subfield><subfield code="c">XA-DE-BY</subfield></datafield><datafield tag="049" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-1102</subfield><subfield code="a">DE-384</subfield><subfield code="a">DE-1049</subfield><subfield code="a">DE-1050</subfield><subfield code="a">DE-19</subfield><subfield code="a">DE-11</subfield><subfield code="a">DE-1051</subfield><subfield code="a">DE-12</subfield><subfield code="a">DE-706</subfield><subfield code="a">DE-634</subfield><subfield code="a">DE-1043</subfield><subfield code="a">DE-N2</subfield><subfield code="a">DE-859</subfield><subfield code="a">DE-739</subfield><subfield code="a">DE-703</subfield><subfield code="a">DE-M347</subfield><subfield code="a">DE-M49</subfield><subfield code="a">DE-1052</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ST 250</subfield><subfield code="0">(DE-625)143626:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">CM 4400</subfield><subfield code="0">(DE-625)18955:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ST 601</subfield><subfield code="0">(DE-625)143682:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">SK 850</subfield><subfield code="0">(DE-625)143263:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">CM 4000</subfield><subfield code="0">(DE-625)18951:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">150</subfield><subfield code="2">23sdnb</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DAT 307</subfield><subfield code="2">stub</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">MAT 620</subfield><subfield code="2">stub</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Burkhardt, Markus</subfield><subfield code="d">1985-</subfield><subfield code="e">Verfasser</subfield><subfield code="0">(DE-588)1077784228</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">Datenanalyse mit R</subfield><subfield code="b">fortgeschrittene Verfahren</subfield><subfield code="c">Markus Burkhardt, Johannes Titz, Peter Sedlmeier</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">München</subfield><subfield code="b">Pearson</subfield><subfield code="c">[2022]</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="4"><subfield code="c">© 2022</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">297 Seiten</subfield><subfield code="b">Illustrationen, Diagramme</subfield><subfield code="c">24 cm x 17 cm</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">n</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">nc</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="500" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Enthält Literaturverzeichnis und Index, zusätzlich zu ergänzenden und weiterführenden Literaturhinweisen am jeweiligen Kapitelende</subfield></datafield><datafield tag="500" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Auf dem Umschlag: "Extras online"</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Datenanalyse</subfield><subfield code="0">(DE-588)4123037-1</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">R</subfield><subfield code="g">Programm</subfield><subfield code="0">(DE-588)4705956-4</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Datenanalyse Fortgeschrittene</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Diagnostik</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Methodik</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">R Programm</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Statistik</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield code="0">(DE-588)4123623-3</subfield><subfield code="a">Lehrbuch</subfield><subfield code="2">gnd-content</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="a">R</subfield><subfield code="g">Programm</subfield><subfield code="0">(DE-588)4705956-4</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="1"><subfield code="a">Datenanalyse</subfield><subfield code="0">(DE-588)4123037-1</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2=" "><subfield code="5">DE-604</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Titz, Johannes</subfield><subfield code="d">1987-</subfield><subfield code="e">Verfasser</subfield><subfield code="0">(DE-588)1212868137</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Sedlmeier, Peter</subfield><subfield code="e">Verfasser</subfield><subfield code="0">(DE-588)1030562555</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="710" ind1="2" ind2=" "><subfield code="a">Pearson Studium</subfield><subfield code="0">(DE-588)1066125414</subfield><subfield code="4">pbl</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Erscheint auch als</subfield><subfield code="n">Online-Ausgabe</subfield><subfield code="z">978-3-86326-308-9</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="m">DNB Datenaustausch</subfield><subfield code="q">application/pdf</subfield><subfield code="u">http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&amp;doc_library=BVB01&amp;local_base=BVB01&amp;doc_number=033275230&amp;sequence=000001&amp;line_number=0001&amp;func_code=DB_RECORDS&amp;service_type=MEDIA</subfield><subfield code="3">Inhaltsverzeichnis</subfield></datafield><datafield tag="999" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-033275230</subfield></datafield></record></collection>
genre (DE-588)4123623-3 Lehrbuch gnd-content
genre_facet Lehrbuch
id DE-604.BV047893176
illustrated Illustrated
index_date 2024-07-03T19:26:51Z
indexdate 2024-11-25T18:02:39Z
institution BVB
institution_GND (DE-588)1066125414
isbn 9783868944136
language German
oai_aleph_id oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-033275230
oclc_num 1344245801
open_access_boolean
owner DE-1102
DE-384
DE-1049
DE-1050
DE-19
DE-BY-UBM
DE-11
DE-1051
DE-12
DE-706
DE-634
DE-1043
DE-N2
DE-859
DE-739
DE-703
DE-M347
DE-M49
DE-BY-TUM
DE-1052
owner_facet DE-1102
DE-384
DE-1049
DE-1050
DE-19
DE-BY-UBM
DE-11
DE-1051
DE-12
DE-706
DE-634
DE-1043
DE-N2
DE-859
DE-739
DE-703
DE-M347
DE-M49
DE-BY-TUM
DE-1052
physical 297 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 17 cm
publishDate 2022
publishDateSearch 2022
publishDateSort 2022
publisher Pearson
record_format marc
spellingShingle Burkhardt, Markus 1985-
Titz, Johannes 1987-
Sedlmeier, Peter
Datenanalyse mit R fortgeschrittene Verfahren
Datenanalyse (DE-588)4123037-1 gnd
R Programm (DE-588)4705956-4 gnd
subject_GND (DE-588)4123037-1
(DE-588)4705956-4
(DE-588)4123623-3
title Datenanalyse mit R fortgeschrittene Verfahren
title_auth Datenanalyse mit R fortgeschrittene Verfahren
title_exact_search Datenanalyse mit R fortgeschrittene Verfahren
title_exact_search_txtP Datenanalyse mit R fortgeschrittene Verfahren
title_full Datenanalyse mit R fortgeschrittene Verfahren Markus Burkhardt, Johannes Titz, Peter Sedlmeier
title_fullStr Datenanalyse mit R fortgeschrittene Verfahren Markus Burkhardt, Johannes Titz, Peter Sedlmeier
title_full_unstemmed Datenanalyse mit R fortgeschrittene Verfahren Markus Burkhardt, Johannes Titz, Peter Sedlmeier
title_short Datenanalyse mit R
title_sort datenanalyse mit r fortgeschrittene verfahren
title_sub fortgeschrittene Verfahren
topic Datenanalyse (DE-588)4123037-1 gnd
R Programm (DE-588)4705956-4 gnd
topic_facet Datenanalyse
R Programm
Lehrbuch
url http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=033275230&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA
work_keys_str_mv AT burkhardtmarkus datenanalysemitrfortgeschritteneverfahren
AT titzjohannes datenanalysemitrfortgeschritteneverfahren
AT sedlmeierpeter datenanalysemitrfortgeschritteneverfahren
AT pearsonstudium datenanalysemitrfortgeschritteneverfahren

Ähnliche Einträge