Mit Hilfe von multivariaten Verfahren werden in der multivariaten Statistik mehrere statistische Variablen oder Zufallsvariablen zugleich untersucht. Die manuelle Berechnung multivariater Verfahren ist meist sehr aufwändig. Mit der Weiterentwicklung der statistischen Programmpakete stehen immer komplexere multivariate Verfahren für die Auswertungen empirischer Untersuchungen zur Verfügung. Die Programme sind in Handbüchern und in Sekundärliteratur ausführlich beschrieben, wobei aber die Grundgedanken der umgesetzten Verfahren oft nur sehr knapp dargestellt werden. Gleichzeitig gibt es teilweise sehr umfangreiche Darstellungen zur Theorie der multivariaten Methoden, die keinen oder nur einen geringen Bezug zur Umsetzung der Methoden in Statistik-Programmen aufweisen. In der vorliegenden zweiten Auflage dieses Lehrbuches wurde das bewährte Konzept beibehalten, wichtige multivariate Verfahren nachvollziehbar, praxisorientiert und mit direktem Bezug zur Anwendung von Statistiksoftware (SPSS, AMOS) darzustellen. Damit wird der Leser unmittelbar zur praktischen Anwendung der behandelten Verfahren auf eigene Fragestellungen befähigt. Neu aufgenommen wurden in der zweiten Auflage ein Kapitel zur Diskriminanzanalyse, ein Abschnitt zur Analyse von Moderator- und Mediatoreffekten auf der Grundlage der multiplen Regressionsanalyse sowie eine Einführung in die Arbeit mit der SPSS-Syntax. Die Abschnitte zur Arbeit mit der Statistiksoftware basieren auf den Programmversionen SPSS 19 (IBM SPSS Statistics 19) sowie AMOS 19 (IBM SPSS Amos 19). Für die Neuauflage des Buches wurde eine Website auf der Internetplattform "psychlehrbuchplus" des Hogrefe-Verlages eingerichtet. Auf dieser Website sind alle im Text verwendeten Beispieldatensätze sowie die Syntax-Dateien aller Analysen enthalten. Alle Kapitel können weitgehend unabhängig voneinander studiert werden. Die Verfahren jedes Kapitels werden an speziell konstruierten Datensätzen erläutert, anhand derer sich wesentliche Aspekte der behandelten Verfahren demonstrieren lassen. Gut nachvolllziehbar und anwendungsorientiert werden in diesem Buch multivariate Verfahren behandelt, die für die Auswertung empirischer Untersuchungen besonders wichtig sind. In jedem Kapitel werden zunächst die Grundlagen der Verfahren unter Verwendung kleiner Beispieldatensätze dargestellt. Anhand der gleichen Datensätze wird anschließend schrittweise die praktische Umsetzung der Verfahren in SPSS beschrieben. Für die Analyse linearer Strukturgleichungsmodelle wird AMOS verwendet. Zahlreiche Bildschirmausdrucke, Interpretationshilfen und eine lückenlose Darstellung der Analyseschritte ermöglichen das selbstständige Studium und die Anwendung der Verfahren auf eigene Fragestellungen. Leser, die mit SPSS oder AMOS nicht vertraut sind, werden in die notwendigen Grundlagen eingeführt. Zusätzlich sind zu jedem Kapitel Datensätze, Syntax-Dateien, Auswertungen und Ergebnisinterpretationen aus Forschungsprojekten enthalten, deren Themen von arbeitspsychologischen bis zu epidemiologischen Untersuchungen reichen. Folgende Verfahren werden behandelt: Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Diskriminanzanalyse, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, logistische Regressionsanalyse, Analyse loglinearer Modelle, Zeitreihenanalyse, Analyse linearer Strukturgleichungsmodelle.
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