Datenanalyse mit SPSS für Fortgeschrittene 1

1. Front Matter

   Pages 1-13

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2. Einleitung: Die Rolle von SPSS im Forschungsprozess

   1. Einleitung: Die Rolle von SPSS im Forschungsprozess

      • Nina Baur, Sabine Fromm

      Pages 14-19

3. Datenaufbereitung

   1. Front Matter

      Pages 21-21

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   2. Vom Fragebogen zum Datensatz

      • Detlev Lück, Nina Baur

      Pages 22-58

   3. Nützliche Software und Fundorte für Daten

      • Nina Baur, Sabine Fromm

      Pages 59-65

   4. Mängel im Datensatz beseitigen

      • Detlev Lück

      Pages 66-80

   5. Zusammenführen von Datensätzen und Wechsel der Analyseebene

      • Detlev Lück

      Pages 81-108

   6. Neue Variablen berechnen

      • Sabine Fromm

      Pages 109-132

   7. Arbeitserleichterungen für geübte Nutzer

      • Leila Akremi

      Pages 133-144

4. Beschreibende Statistik

   1. Front Matter

      Pages 145-145

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   2. Univariate Statistik

      • Nina Baur

      Pages 146-167

   3. Kreuztabellen und Kontingenzanalyse

      • Leila Akremi, Nina Baur

      Pages 169-210

   4. Das Ordinalskalenproblem

      • Nina Baur

      Pages 211-221

   5. Kontrolle von Drittvariablen für bivariate Beziehungen

      • Nina Baur

      Pages 223-244

5. Schließende Statistik

   1. Front Matter

      Pages 245-245

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   2. Hypothesentests

      • Bernhard Dieckmann

      Pages 246-275

   3. Probleme der Hypothesenprüfung mittels Signifikanztests

      • Fred Mengering

      Pages 276-297

6. Ergebnispräsentation

   1. Front Matter

      Pages 299-299

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   2. Tabellen und Grafiken mit SPSS für Windows gestalten

      • Simone Zdrojewski

      Pages 300-310

   3. Statistische Ergebnisse präsentieren

      • Jan D. Engelhardt

      Pages 311-318

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.

• Daten
• Empirische Sozialforschung
• Methoden
• SPSS
• Soziologie

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

• Institut für Soziologie, Technischen Universität, Berlin

  Leila Akremi, Nina Baur

• Soziologischen Forschungsinstitut Göttingen (SOFI), Georg-August-Universität, Göttingen

  Sabine Fromm

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.

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