Inhaltsverzeichnis

  1. Cover
  2. Über den Autor
  3. Einführung
    1. Über dieses Buch
    2. Törichte Annahmen über meine Leser
      1. Wichtige Konventionen in diesem Buch
    3. Wie dieses Buch aufgebaut ist
      1. Teil I: Grundlagen der statistischen Datenverarbeitung und von SPSS
      2. Teil II: Deskriptive SPSS-Statistiken
      3. Teil III: Induktive SPSS-Statistiken
      4. Teil IV: SPSS-Syntaxprogrammen für Fortgeschrittene
      5. Teil V: Top-Ten-Teil
      6. Symbole in diesem Buch
      7. Wie geht es weiter im Buch?
  4. Teil I: Grundlagen der statistischen Datenverarbeitung und von SPSS
    1. Kapitel 1: Vorbemerkungen zu SPSS
      1. Bedeutung von Statistik
      2. Bedeutung von Statistikprogrammen
        1. Tabellenkalkulationsprogramme als Alternative
        2. Verschiedene Statistikprogramme
      3. Zur Relevanz von SPSS
      4. Start von SPSS
        1. Der Eingangsbildschirm
        2. Die SPSS-Datenansicht
        3. Was Sie so alles in SPSS öffnen können
    2. Kapitel 2: Daten als Mütter statistischer Analysen
      1. Bedeutung von Daten und Informationen
        1. Vorgehen statistischer Untersuchungen
      2. Regeln im Umgang mit Daten in SPSS
        1. Datenskalierungen
        2. SPSS-Variablentypen
        3. Zum Nutzen quantitativer Ausdrücke in SPSS
        4. Zum Problem fehlender Werte
      3. Einlesen von (massenstatistischen) Daten in SPSS
        1. Manuelle Dateneingabe
        2. Vorhandene Datendateien
        3. Einlesen von TXT-Files
        4. Einlesen von EXCEL-, STATA- und SAS-Daten
    3. Kapitel 3: Hier wächst zusammen, was zusammengehört: ­Datendateien zusammenbringen
      1. Fälle zusammenbringen
      2. Variablen zusammenbringen
    4. Kapitel 4: Datendateien in Form bringen
      1. Daten aggregieren
        1. Aggregation mit Break-Variable
        2. Aggregation ohne Break-Variable
      2. Daten (um-)formatieren
        1. Variableneditor
        2. Zulässige Variablennamen
        3. Variablentyp
        4. Variablenbreite und Dezimalstellen
        5. Weitere Einstellungen
        6. Variablen umcodieren
        7. Neue Variable berechnen
      3. Daten bearbeiten
        1. Fälle gewichten
        2. Fälle filtern
        3. Doppelte Fälle ermitteln
    5. Kapitel 5: Was Sie an Syntax reinstecken, bekommen Sie an Output raus
      1. Syntaxfiles
        1. Vorteile von SPSS-Syntaxfiles
        2. Erforderliche Fähigkeiten bezüglich und »Fallstricke« von SPSS-Syntaxprogrammen
        3. Zum Aufbau von SPSS-Syntaxprogrammen
        4. Zugänge zur SPSS-Syntax
        5. »SPSS-Grammatik«
        6. SPSS-»Grundbefehle«
        7. Ein kleines SPSS-Beispiel-Syntaxprogramm
        8. Ausführen eines SPSS-Syntaxprogramms
      2. Outputfiles
        1. Viewer-Einstellungen
        2. Navigationsbereich
        3. Inhaltsbereich
  5. Teil II: Deskriptive SPSS-Statistiken
    1. Kapitel 6: Von der Schönheit des Anhäufens: Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen
      1. Zum Häufigkeitsbegriff
        1. Häufigkeitstabelle
        2. Das »Basketball-Beispiel« ohne fehlende Werte
        3. Das »Basketball-Beispiel« mit fehlenden Werten
        4. Viele Einzelwerte als Problem einer Häufigkeitstabelle
      2. Zur Fehler- und Ausreißer-Analyse
        1. Fehleranalyse
        2. Ausreißer-Analyse
      3. Häufigkeitsdiagramme
        1. Balken-, Kreisdiagramme, Histogramme
        2. Normalverteilungskurve
    2. Kapitel 7: Viele Wege führen nach Rom: Eindimensionale deskriptive Statistiken
      1. Unterschiede zwischen statistischen Prozeduren und statistischen Funktionen
      2. Art der statistischen Kennziffern bei den einzelnen Statistikprozeduren
      3. Häufigkeits-Prozedur (FREQUENCIES)
        1. FREQUENCIES-Statistiken am »Basketball-Beispiel«
        2. FREQUENCIES-Bootstrapping
      4. DESCRIPTIVES-Prozedur
        1. DESCRIPTIVES-Statistiken am »Basketball-Beispiel«
        2. DESCRIPTIVES-Bootstrapping
      5. Explorative Datenanalyse (EXAMINE)
        1. EXAMINE-Statistiken am »Basketball-Beispiel«
        2. EXAMINE-Bootstrapping
      6. Mittelwertvergleichs-Prozedur (MEANS)
        1. MEANS-Statistiken am »Basketball-Beispiel«
        2. MEANS-Bootstrapping
      7. Fallzusammenfassungs-Prozedur (SUMMARIZE)
    3. Kapitel 8: Was alles mehr oder weniger miteinander zusammenhängt: Mehrdimensionale Häufigkeitsverteilungen
      1. Vorbemerkungen zu den Zusammenhängen zwischen mehreren Variablen
      2. Kreuztabelle
        1. Aufbau einer Kreuztabelle in SPSS
        2. Absolute Häufigkeiten
        3. Relative Häufigkeiten
        4. Absolute und relative Häufigkeiten zusammen
        5. Erweiterte Kreuztabellen
      3. Assoziationen
      4. Korrelationen
        1. Rangkorrelationskoeffizienten
        2. Korrelationskoeffizient nach Bravais/Pearson
        3. Bootstrapping
    4. Kapitel 9: Über Abhängigkeiten: Simple Regressionen
      1. Zum Unterschied zwischen Korrelation und Regression
      2. Regressionsarten
      3. Lineare Einfachregression
        1. Annahmen
        2. Die Schätzmethode der Kleinst-Quadrate-Methode
        3. Eine lineare Regression in SPSS schätzen
        4. Beeinflussung der linearen Regressionsgeraden durch Ausreißerwerte
        5. Keine Variation der abhängigen Variablen
        6. Bereichsspezifische Konstanz der abhängigen Variablen
        7. Entgegengesetzte allgemeine Regression im Vergleich zu bereichsspezifischen Regressionen
        8. Zur Aussagekraft einer Regressionsbeziehung
      4. Quasilineare Regression
        1. Quadratische Funktion
        2. Potenzfunktion
        3. Exponentialfunktion
        4. Logistische Funktion
      5. Lineare und quasilineare Regressionen gleichzeitig
      6. Modifikationen/Erweiterung der linearen Regressionsanalyse
        1. 0/1-Dummys als abhängige Variablen
        2. Zeitreihenwerte als abhängige Variable
        3. Residuenanalyse
      7. Multiple lineare Regression
        1. Annahmen
        2. Schätzgleichung
        3. Aussagekraft der Schätzung
        4. Beispiel
        5. Multikollinearität
    5. Kapitel 10: Komplexere Regressionen
      1. Binär-logistische Regression (Logit-Ansatz)
      2. Ordinale Regression
      3. Multinomiale Regression
    6. Kapitel 11: Vom Gruppieren und Zusammenfassen von Daten: ­Diskriminanz-, Cluster- und Faktorenanalyse
      1. Diskriminanzanalyse
        1. Idee und Annahmen
        2. Ein einfaches Beispiel in SPSS
      2. Clusteranalyse
        1. Idee und Annahmen
        2. Ein einfaches Beispiel in SPSS
        3. Varianten der Clusteranalyse
      3. Faktorenanalyse
        1. Idee und Annahmen
        2. Ein Beispiel in SPSS
    7. Kapitel 12: Zeit spielt eine Rolle – und überhaupt: Überleben erwünscht!
      1. Zeitreihenanalyse
        1. Zeitreihenkomponenten und ihre Verknüpfung
        2. Trendermittlung
        3. Saisonkomponente
      2. Sterbetafelanalyse
      3. Kaplan/Meier-Methode
      4. Cox-Regression
  6. Teil III: Induktive SPSS-Statistiken
    1. Kapitel 13: Tests I: Welcher Mittelwert ist am größten?
      1. Allgemeines
        1. Null- und Alternativhypothese
        2. Zweiseitiger Test
        3. Einseitiger Test
        4. Schema für einen statistischen Test
      2. Eine Variable: t-Test
        1. Beispiel 1: Zweiseitiger Test
        2. Beispiel 2: Einseitiger Test (rechtsseitig)
      3. Zwei Gruppen: Unabhängigkeit
        1. t-Test bei unabhängigen Stichproben
        2. Mann/Whitney-U-Test bei unabhängigen Stichproben
      4. Zwei Gruppen: Abhängigkeit
        1. t-Test bei abhängigen Stichproben
        2. Wilcoxon-Test
        3. Vorzeichentest
      5. Mehr als zwei Gruppen: Unabhängigkeit
        1. Einfache Varianzanalyse ohne Messwiederholung
        2. Kruskal/Wallis-Test
      6. Mehr als zwei Gruppen: Abhängigkeit
        1. Einfache Varianzanalyse mit Messwiederholung
        2. Friedman-Test
    2. Kapitel 14: Tests II: Glockenkurve – oder was?
      1. Vorbemerkung
      2. Chi-Quadrat-Verteilungstest
        1. Voraussetzungen
        2. Beispiel 1
        3. Beispiel 2
      3. Kolmogorov/Smirnov-Verteilungstest
        1. Beispiel 1
        2. Beispiel 2
      4. Shapiro/Wilk-Normalverteilungstest
    3. Kapitel 15: Tests III: Was hängt mit wem zusammen?
      1. Vorbemerkung
      2. Test für den Chi-Quadrat-Kontingenzkoeffizienten
      3. Test für den Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman
      4. Test für den Korrelationskoeffizienten nach Bravais/Pearson
  7. Teil IV: SPSS-Syntax für Fortgeschrittene
    1. Kapitel 16: Koppelung mit R und Python
      1. Zu den R- und den Python-Essentials
      2. Statistische Einbindung von R in SPSS
      3. R-Anwendungsbeispiel: Robuste Regression
    2. Kapitel 17: Schleifen zum schnelleren Programmieren
      1. Allgemeines zu Schleifen
      2. DO REPEAT-Schleifen
        1. COMPUTE-Fall
        2. RECODE-Fall (selbe Variable)
        3. RECODE-Fall (neue Variablen)
        4. Klassenbildung
      3. LOOP-Konstruktionen
        1. Beispiel 1
        2. Beispiel 2
      4. DO IF-Befehl
        1. Beispiel 2
        2. Beispiel 3
    3. Kapitel 18: Auch Makros machen das Leben leichter
      1. Grundlagen der Makroprogrammierung: Makros ohne Parameter
      2. Makros mit Parametern
      3. Makros für Textbearbeitung
      4. Loop-Makros
        1. Allgemeines zu DO-Loops
        2. Ein DO-LOOP-Beispiel
        3. DO-IN-LOOP
      5. Einbeziehen einzelner Syntaxfiles in größere Syntaxfiles
    4. Kapitel 19: Beispielhafte Syntaxprogramme
      1. Armutsquoten
      2. Gini-Koeffizient und andere Ungleichheitsmaße
        1. Gini-Koeffizient
        2. Normierter Variationskoeffizient
        3. Theilsches Entropiemaß
        4. Syntaxprogramm I
        5. Syntaxprogramm II
        6. Syntaxprogramm III
      3. Armut und Ungleichheit gleichzeitig
  8. Teil V: Top-10-Teil
    1. Kapitel 20: Die 10 wichtigsten SPSS-Befehle
      1. AGGREGATE
      2. COMPUTE
      3. DESCRIPTIVES
      4. DO … IF
      5. EXECUTE
      6. FILTER BY
      7. FREQUENCIES
      8. RECODE
      9. TEMPORARY
      10. WEIGHT BY
    2. Kapitel 21: Die 10 wichtigsten SPSS-Tipps
      1. Nutze auch mal das PDF-Benutzerhandbuch!
      2. Nutze Copy-and-paste beim Einlesen von Daten!
      3. Beachte die gleiche Sortierung (und natürlich auch gleiche Variableninhalte) beim Daten-»Matchen«!
      4. Erstelle »Spiel-Datenfiles« für Syntaxprogramme!
      5. Verwende »sprechende« Variablen- und Dateibezeichnungen!
      6. Kommentiere ausreichend viel in Syntaxprogrammen!
      7. Verändere Pivottabellen und Grafiken vor ihrer Präsentation!
      8. Achte auf fehlende Werte!
      9. Verwende Schleifen und Makros!
      10. Sei dir bewusst, dass kein »Unsinn« berechnet wird! Gebrauche dein Hirn!
  9. Stichwortverzeichnis
  10. Wiley End User License Agreement