Gesamt-Inhaltsübersicht
    Zur Verwendung dieses Buches
    Regressionsanalyse 1
    Varianzanalyse 70
    Logistische Regression 104
    Diskriminanzanalyse
    Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse  225
    Faktorenanalyse 252
    Clusteranalyse 328
    Der LISREL-Ansatz der Kausalanalyse 390
    Multidimensionale Skalierung 499
    Conjoint-Measurement 564 
    Anhang 627 
    Die Online-Unterstützung zum Buch: http://www.multivariate.de
    wird angeboten, scheint aber, wie ein Versuch von mir ergab, derzeit nicht aktiv zu sein (die Lesbarkeit könnte besser sein: zu dunkler Hintergrund).

    Zusätzlich wird eine Support-Diskette angeboten (DM 10.-) und ein Folienset (DM 40.-)
     

    Bewertung
    Für alle, die mit SPSS arbeiten (wol- len), ein durch die praktischen Musterbeispiele in der Tat sehr praktisches und anwendungs- orientiertes Handwerker-Buch (z.B. vergleichbar mit dem Lienert für die Testanalyse). Dementsprechend geht es auf die zahlreichen und grundlegenden methodologischen Probleme - mit Ausnahme Missing Data und Multikollinearität bei Regression (S. 41) - nicht ein. In jedem Kapitel finden sich nützliche und vertiefende Literaturhinweise. Ein Sachregister fehlt.
     

    Diskriminanzanalyse

    Die Homepage charakterisiert wie folgt:
     
    "Diskriminanzanalyse

    Ist die abhängige Variable nominal skaliert, und besitzen die unabhängigen Variablen metrisches Skalenniveau, so findet die Diskriminanzanalyse Anwendung. Die Diskriminanzanalyse ist ein Verfahren zur Analyse von Gruppenunterschieden. Ein Beispiel bildet die Frage, ob und wie sich die Wähler der verschiedenen Parteien hinsichtlich soziodemografischer und psychografischer Merkmale unterscheiden. Die abhängige nominale Variable identifiziert die Gruppenzugehörigkeit, hier die gewählte Partei, und die unabhängigen Variablen beschreiben die Gruppenelemente, hier die Wähler.

    Ein weiteres Anwendungsgebiet der Diskriminanzanalyse bildet die Klassifizierung
    von Elementen. Nachdem für eine gegebene Menge von Elementen die Zusammenhänge zwischen der Gruppenzugehörigkeit der Elemente und ihren
    Merkmalen analysiert wurden, läßt sich darauf aufbauend eine Prognose der
    Gruppenzugehörigkeit von neuen Elementen vornehmen. Derartige Anwendungen finden sich z.B. bei der Kreditwürdigkeitsprüfung (Einstufung von Kreditkunden einer Bank in Risikoklassen) oder bei der Personalbeurteilung (Einstufung von Außendienstmitarbeitern nach erwartetem Verkaufserfolg)."

     
    Inhaltsverzeichnis Kapitel Diskriminanzanalyse
    Problemstellung  146
    Vorgehensweise   149
    Definition der Gruppen  150
    Formulierung der Diskriminanzfunktion  151
    Schätzung der Diskriminanzfunktion  154
    Das Diskriminanzkriterium  154
    Rechenbeispiel  157
    Geometrische Ableitung  163
    Normierung der Diskriminanzfunktion  166
    Vergleich mit der Regressionsanalyse  167
    Mehrfache Diskriminanzfunktionen  167
    Prüfung der Diskriminanzfunktion  170
    Prüfung der Klassifikation  170
    Prüfung des Diskriminanzkriteriums  172
    Prüfung der Merkmalsvariablen  176
    Schrittweise Diskriminanzanalyse  179
    Klassifizierung von neuen Elementen  180
    Klassifizierungsfunktionen  180
    Das Distanzkonzept  182
    Das Wahrscheinlichkeitskonzept  184
    Berechnung der Klassifizierungswahrscheinlichkeiten  187
    Überprüfung der Klassifizierung  189
    Fallbeispiel  191
    Problemstellung  191
    Ergebnisse  193
    Anwendungsempfehlungen  207
    SPSS-Kommandos  208
    Durchführung der Diskriminanzanalyse  208
    Klassifizierung von Elementen  211
    Behandlung von Missing Values  211
    Schrittweise Diskriminanzanalyse  212
    Anzahl der Diskriminanzfunktionen  215
    Literaturhinweise


    Querverweise Methodologie, Wissenschaft und Statiastik in der GIPT
     


    Anmerkungen
    SPSS: Ursprünglich: Statistical Package for the Social Science. Inzwischen: Statistical Product and Service Solutions. Das bekannteste und wohl auch verbreitetste Statistikpaket bei den PsychologInnen. Bei künftigen Auflagen ist zu wünschen, daß diese Information auch aus dem Titel hervorgeht oder wenigstens auf den Klappentexten und in der Werbeinformation mitgeteilt wird. Bei Anforderung des Besprechungsexemplares wußte ich das z.B. nicht.
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    Methodologische Probleme: Probleme mit Daten und Skalenniveaus, meßtheoretische, parametrische und Verteilungs-Voraussetzungen, Kollinearitäts- und negative Eigenwertsprobleme nebst ihren zahlreichen komplex verwickelten Ursachen.
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    Multikollinearität. Kollinearität und Multikollinearität spielen natürlich nicht nur in der Regressionsanalyse eine  wichtige Rolle, sondern im Prinzip bei allen multivariaten Verfahren, insbesondere und gerade auch in der Faktorenanalyse.
     

    Fußnoten
    1) GIPT= General and Integrative Psychotherapy, internationale Bezeichnung für Allgemeine und Integrative Psychotherapie.

    Zitierung
    Sponsel, R.  (DAS). Multivariate Analysemethoden. Eine [SPSS] anwendungsorientierte Einführung.
    Ein Buchhinweis von Rudolf Sponsel, Erlangen. Internet Publikation  für Allgemeine und Integrative Psychotherapie  IP-GIPT. Erlangen:  http://www.sgipt.org/wisms/statm/mam_bepw.htm
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    Ende  Multivariate Analysemethoden_Überblick_Rel. Aktuelles _ Rel. Beständiges_Titelblatt_ Konzept_ Archiv_ Region_ Service iec-verlag  _Mail: sekretariat@sgipt.org_ __