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Anna Benz

Belastungen und Gesundheitsverhalten von Arbeitnehmern

AN UPDATED GUIDE TO STATISTICAL MODELING TECHNIQUES USED IN THE SOCIAL AND NATURAL SCIENCES

This revised and updated second edition of Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics: Understanding Statistics for Social and Natural Scientists, with Applications in SPSS and R contains an accessible introduction to statistical modeling techniques commonly used in the social and natural sciences. The text offers a blend of statistical theory and methodology and reviews both the technical and theoretical aspects of good data analysis.

Featuring applied resources at various levels, the book includes statistical techniques using software packages such as R and SPSS(r). To promote a more in-depth interpretation of statistical techniques across the sciences, the book surveys some of the technical arguments underlying formulas and equations. The second edition has been designed to be more approachable by minimizing theoretical or technical jargon and maximizing conceptual understanding with easy-to-apply software examples. This important text:
* Offers demonstrations of statistical techniques using software packages such as R and SPSS(r)
* Contains examples of hypothetical and real data with statistical analyses
* Provides historical and philosophical insights into many of the techniques used in modern science
* Includes a companion website that features further instructional details, additional data sets, and solutions to selected exercises


Written for students of social and applied sciences, Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics, Second Edition offers a thorough introduction to the world of statistical modeling techniques in the sciences.

AN UPDATED GUIDE TO STATISTICAL MODELING TECHNIQUES USED IN THE SOCIAL AND NATURAL SCIENCES

This revised and updated second edition of Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics: Understanding Statistics for Social and Natural Scientists, with Applications in SPSS and R contains an accessible introduction to statistical modeling techniques commonly used in the social and natural sciences. The text offers a blend of statistical theory and methodology and reviews both the technical and theoretical aspects of good data analysis.

Featuring applied resources at various levels, the book includes statistical techniques using software packages such as R and SPSS(r). To promote a more in-depth interpretation of statistical techniques across the sciences, the book surveys some of the technical arguments underlying formulas and equations. The second edition has been designed to be more approachable by minimizing theoretical or technical jargon and maximizing conceptual understanding with easy-to-apply software examples. This important text:
* Offers demonstrations of statistical techniques using software packages such as R and SPSS(r)
* Contains examples of hypothetical and real data with statistical analyses
* Provides historical and philosophical insights into many of the techniques used in modern science
* Includes a companion website that features further instructional details, additional data sets, and solutions to selected exercises


Written for students of social and applied sciences, Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics, Second Edition offers a thorough introduction to the world of statistical modeling techniques in the sciences.

Understanding Statistics for Social and Natural Scientists, With Applications in SPSS and R

Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics

Für die Auswertung empirischer Untersuchungen werden oftmals spezialisierte Verfahren benötigt, die sich für bestimmte Datenmuster und Fragestellungen eignen. Dieses Lehrbuch wendet sich an alle, die einen Einstieg in komplexe regressionsanalytische Methoden und deren praktische Umsetzung suchen. Dabei werden wichtige Fragen beantwortet, die sich häufig bei der Auswertung komplexer Daten stellen: Wie wertet man Daten hierarchisch geordneter Ebenen aus? Wie werden Datenanalysen durchgeführt, wenn die Kriteriumsvariablen nicht normalverteilt oder kategorial sind? Wie geht man bei regressionsanalytischen Untersuchungen mit Messwiederholungen oder mit sehr vielen Prädiktoren vor?
Folgende Verfahren werden im Buch thematisiert: Verallgemeinerte lineare Modelle, verallgemeinerte Schätzgleichungen, Mehrebenenmodelle, ordinale und multinomiale logistische Regression, kanonische Korrelation, Ridge-Regression, Regression mit partiellen kleinsten Quadraten.
Alle im Text verwendeten Beispieldatensätze, kommentierte R-Skripte sowie kommentierte SPSS-Syntax-Dateien aller Analysen sind online verfügbar.

Für die Auswertung empirischer Untersuchungen werden oftmals spezialisierte Verfahren benötigt, die sich für bestimmte Datenmuster und Fragestellungen eignen. Dieses Lehrbuch wendet sich an alle, die einen Einstieg in komplexe regressionsanalytische Methoden und deren praktische Umsetzung suchen. Dabei werden wichtige Fragen beantwortet, die sich häufig bei der Auswertung komplexer Daten stellen: Wie wertet man Daten hierarchisch geordneter Ebenen aus? Wie werden Datenanalysen durchgeführt, wenn die Kriteriumsvariablen nicht normalverteilt oder kategorial sind? Wie geht man bei regressionsanalytischen Untersuchungen mit Messwiederholungen oder mit sehr vielen Prädiktoren vor?
Folgende Verfahren werden im Buch thematisiert: Verallgemeinerte lineare Modelle, verallgemeinerte Schätzgleichungen, Mehrebenenmodelle, ordinale und multinomiale logistische Regression, kanonische Korrelation, Ridge-Regression, Regression mit partiellen kleinsten Quadraten.
Alle im Text verwendeten Beispieldatensätze, kommentierte R-Skripte sowie kommentierte SPSS-Syntax-Dateien aller Analysen sind online verfügbar.

Eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungsbeispielen in R und SPSS

Komplexe regressionsanalytische Verfahren

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich BWL - Unternehmensführung, Management, Organisation, Note: 1,2, IBA Berlin: Internationale Berufsakademie der F+U Unternehmensgruppe gGmbH, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Relevanz dieser Arbeit ergibt sich aus der allgegenwärtigen und zunehmenden Bedeutung der Digitalisierung und Automatisierung in der modernen Arbeitswelt, welche als Industrie 4.0 bezeichnet wird. Die fortlaufende Integration neuer Technologien in den Arbeitsalltag hat tiefgreifende Auswirkungen auf die Art und Weise, wie Arbeit ausgeführt, organisiert und verstanden wird. Daher ist es für Organisationen von entscheidender Bedeutung, geeignete Strategien und Methoden zu entwickeln, um die Vorteile der Digitalisierung und Automatisierung optimal zu nutzen und gleichzeitig potenzielle Störungen und Herausforderungen zu minimieren.Das Hauptziel dieser Bachelorarbeit ist, die Untersuchung und Analyse von Anpassungsmaßnahmen sowie -strategien, die Unternehmen einsetzen können, um den Übergang zur Automatisierung zu erleichtern und die Akzeptanz der Mitarbeiter zu erhöhen. Durch diese Analyse soll ein tieferes Verständnis dafür entwickelt werden, welche Auswirkungen die Implementierung von automatisierten Systemen auf die Motivation und Arbeitsbedingungen der Mitarbeiter hat. Die Ergebnisse dieser Arbeit sollen dazu dienen, Unternehmen bei der erfolgreichen Durchführung von Automatisierungsprozessen zu unterstützen. In der Konsequenz könnten diese Erkenntnisse zur Steigerung der Effizienz und Produktivität beitragen, indem sie eine fundierte Grundlage für die Entwicklung und Implementierung effektiver Anpassungsstrategien liefern. Letztendlich soll diese Arbeit einen Beitrag zur laufenden Thematik über die Auswirkungen der Automatisierung auf die Arbeitswelt leisten und eine praktische Anleitung für Praktiker bieten, die vor ähnlichen Herausforderungen stehen.

Adrian Serov

Die menschliche Seite der Automatisierung. Anpassungsstrategien für Mitarbeiter bei Automatisierungen in operativen Bereichen

Studienarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich VWL - Statistik und Methoden, Note: 2,3, Internationale Fachhochschule Bad Honnef - Bonn, Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Arbeit werden die Unterschiede von qualitativen und quantitativen Forschungsmethoden in den Sozialwissenschaften erläutert und die Datenanalyse und die Datenauswertung der beiden Methoden dargestellt. Zum Schluss wird ein abschließendes Fazit gezogen. Die Ausarbeitung ist kein vollständiger Überblick zur Thematik, sondern es soll eine erste Orientierung bieten. In dem nächsten Kapitel werden die Unterschiede der qualitativen und quantitativen Forschung erläutert. Ein Blick in die Literatur zur empirischen Sozialforschung macht klar, dass in den Sozialwissenschaften zwei Methoden existieren, die sich als qualitative und quantitative Forschungsmethoden charakterisieren lassen. Die qualitative und quantitative Forschungsmethoden, sind seit Mitte der 1920er Jahren in der Sozialforschung, als zwei getrennte Traditionen kenntlich. Die ständige Weiterentwicklung von Methoden und ihre kritische Reflexion hat in unserer Forschung, ebenso in sonstigen Disziplinen einen hohen Stellenwert. Methoden sind erforderlich, weil wir häufig an Phänomenen neugierig sind, für die wir keine angeborenen oder erworbenen Erkenntnismöglichkeiten haben. Die quantitative und die qualitative Sozialforschung werden überwiegend als zwei Paradigmen bezeichnet, da sie verschiedenen Forschungslogiken folgen. In Deutschland werden sie deshalb in der Literatur viele Male separat behandelt. Dies ist abgesehen davon nicht obligatorisch notwendig, wie z.B. Werke aus der Fachliteratur zeigen, die beiden Paradigmen einschließen und Gemeinsamkeiten sowohl Ergänzungen aufweisen. Das Paradigma der quantitativen Sozialforschung stellt in den Vordergrund, Eigenschaften der Realität zu operationalisieren, also in zählbare Einheiten zu überführen. Das Paradigma der qualitativen Sozialforschung arbeitet mit nicht-nummerischem Material, wie in erster Regel Texten, gleichfalls Fotografien, Spielfilme usw. Die Datenerhebung ist an vielen Einzelheiten gespannt, die sich aus dem Datenmaterial selber herausbilden sollen, anstelle via die Methode vorgegebene Wesensmerkmale zu ermitteln.

Sakine Adiyaman

Unterschiede von qualitativen und quantitativen Forschungsmethoden in den Sozialwissenschaften

Dieses Lehrbuch macht Dich fit für die Statistik-Prüfung – hier geht es um die Deskriptive Statistik sowie um die ersten Schritte in Inferenzstatistik, z.B. den t-Test. Also Dinge, die in vielen sozialwissenschaftlichen Studiengängen, wie z.B. Psychologie, Soziologie oder Erziehungswissenschaften, auf dem Lehrplan stehen. Vielen macht die Statistik Angst – aber mit diesem Buch wirst Du die Prüfung meistern, weil Dir hier alles sehr verständlich und ergänzt durch kostenfreie Videos sowie umfangreiche zusätzliche Materialien erklärt wird.&nbsp; Der Inhalt<ul><li>Im Buch: Deskriptive Statistik – Inferenzstatistik – t-Test – Korrelationstechniken – Regressionsanalyse</li><li>Im Web auf www.lehrbuch-psychologie.springer.com: Übungsaufgaben und Lösungen – viele Extraseiten Anleitungen für die Statistikprogramme R und SPSS – Beispieldatensätze zum Üben – Lernkarten und Prüfungsfragen – Lernvideos zu Formeln, Verteilungen etc.</li></ul> Die Zielgruppen<ul><li>Studierende der Psychologie</li><li>Studierende der Soziologie, Erziehungswissenschaften und ähnlicher Studiengänge&nbsp;</li></ul> Die Autoren Björn Rasch ist Professor für Kognitive Biopsychologie und Methoden an der Universität Fribourg in der Schweiz.&nbsp; Malte Friese ist Professor für Sozialpsychologie an der Universität des Saarlandes.&nbsp; Wilhelm Hofmann ist Professor für Sozialpsychologie an der Ruhr-Universität Bochum. Dr. Ewald Naumann lehrte bis 2016 an der Universität Trier Statistik und statistische Auswertungsmethoden.&nbsp; Das meinen die Leserinnen und Leser„Ich habe heute zum ersten Mal entspannt Statistik gelernt und es ist auch noch hängen geblieben.“„Hier wird Statistik endlich mal kurz, knapp und vor allem verständlich erklärt!“„Meine Wünsche sind erhört worden: die perfekte Begleitliteratur zur Vorlesung.“„Perfektes Buch für den Einstieg in die Statistik.“

Dieses Lehrbuch macht Dich fit für die Statistik-Prüfung – hier geht es um die Deskriptive Statistik sowie um die ersten Schritte in Inferenzstatistik, z.B. den t-Test. Also Dinge, die in vielen sozialwissenschaftlichen Studiengängen, wie z.B. Psychologie, Soziologie oder Erziehungswissenschaften, auf dem Lehrplan stehen. Vielen macht die Statistik Angst – aber mit diesem Buch wirst Du die Prüfung meistern, weil Dir hier alles sehr verständlich und ergänzt durch kostenfreie Videos und umfangreiche zusätzliche Materialien erklärt wird.&nbsp;

Einführung in die Statistik für Psychologie, Sozial- & Erziehungswissenschaften

Quantitative Methoden 1

Wie erfasse und codiere ich die Daten meiner empirischen Erhebung? Welches (statistische) Grundlagenwissen benötige ich für eine Datenanalyse? Wie werte ich Daten forschungsfragen- bzw. hypothesengerecht aus? Und wie interpretiere ich Ergebnisse richtig? Nach einer kurzen Einführung in die Konzeption empirischer Studien erklärt diese praxisnahe Gebrauchsanleitung die wichtigsten statistischen Kennzahlen und skizziert schrittweise den Ablauf einer SPSS- (bzw. PSPP-) Auswertung. Als Basis dient ein eigens entwickelter Fragebogen mit korrespondierendem Datenfile, die kostenlos zum Download zur Verfügung stehen (howtodo.at bzw. utb-shop.de). Der Band enthält 95 Abbildungen, viele farblich hervorgehobene Querverweise, ein schlagwortoptimiertes Stichwortverzeichnis sowie zusätzliche kostenlose Downloads, wie frei (um)gestaltbare Foliensätze für Dozent*innen.

Die Zielgruppe sind Studierende der Publizistik-, Medien- und Kommunikationswissenschaft, der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften sowie Praktiker*innen der Markt- und Meinungsforschung.

Wie erfasse und codiere ich die Daten meiner empirischen Erhebung? Welches Grundlagenwissen in Statistik benötige ich für eine Datenanalyse? Wie werte ich Daten forschungsfragen- bzw. hypothesengerecht aus? Und wie interpretiere ich Ergebnisse richtig?

Nach einer kurzen Einführung in die Konzeption empirischer Studien erklärt diese praxisnahe Gebrauchsanleitung die wichtigsten statistischen Kennzahlen und skizziert schrittweise den Ablauf einer SPSS- (bzw. PSPP-)Auswertung. Als Basis dient ein eigens entwickelter Fragebogen mit korrespondierendem Datenfile, die kostenlos zum Download zur Verfügung stehen (howtodo.at bzw. utb-shop.de).

Der Band enthält 95 Abbildungen, viele farblich hervorgehobene Querverweise, ein schlagwortoptimiertes Stichwortverzeichnis sowie zusätzliche kostenlose Downloads, wie frei (um)gestaltbare Foliensätze für Dozent*innen.

Die Zielgruppe sind Studierende der Publizistik-, Medien- und Kommunikationswissenschaft, der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften sowie Praktiker*innen der Markt- und Meinungsforschung.

Eine Gebrauchsanleitung

How to do Statistik und SPSS

We live in a world driven by data. Yet, data alone holds no value unless we can extract meaningful insights from it. Multivariate data analysis provides the essential tools to unlock this potential. This book offers an easy-to-understand introduction to the most important methods of multivariate data analysis. With a strong application focus, it requires only basic knowledge of mathematics and statistics. The methods are demonstrated through numerical examples and illustrated with detailed case studies. Additionally, the introductory chapter refreshes key statistical fundamentals relevant to all methods covered in the book. For the 3rd edition, all chapters have been thoroughly reviewed and recalculated using the latest version of IBM SPSS.Contents<ul><li>Introduction to empirical data analysis</li><li>Regression analysis</li><li>Analysis of variance</li><li>Discriminant analysis</li><li>Logistic regression&nbsp;</li><li>Contingency analysis</li><li>Factor analysis</li><li>Cluster analysis</li><li>Conjoint analysis</li></ul>The original German version is now available in its 18th edition. In 2015, this book was honored by the Federal Association of German Market and Social Researchers as “the textbook that has shaped market research and practice in German-speaking countries”. A Chinese version is available in its 3rd edition. On the website www.multivariate-methods.info, the authors provide examples in Excel and R as well as additional material to facilitate the understanding of the different multivariate methods. In addition, interactive flashcards are available to the reader for reviewing selected focal points. Download the Springer Nature Flashcards App and use exclusive content to test your knowledge.

An Application-Oriented Introduction

Multivariate Analysis

Studienarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich VWL - Statistik und Methoden, Note: 1,0, FOM Essen, Hochschule für Oekonomie  &amp; Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule, Veranstaltung: FOM - Siegen - Quantitative Datenanalyse - Prof. Dr. habil. Thomas Christiaans, Sprache: Deutsch, Abstract: Das Ziel dieser Seminararbeit ist es, festzustellen, ob es einen Zusammenhang zwischen der Ausgabebereitschaft beim Kauf von Weihnachtsgeschenken und dem Geschlecht bei Frauen und Männern in Düsseldorf gibt. Bei dieser Arbeit handelt es sich um eine quantitative Datenanalyse, da für die Durchführung des Zieles die statistikorientierte Statistiksoftware R verwendet wird. Der Hauptunterschied zu den meisten Programmen, die unter Windows verwendet werden, besteht darin, dass R befehlsorientiert ist. Das bedeutet, dass Befehle eingegeben werden müssen, um mit R zu kommunizieren. Zudem eignet sich R für eine exakte Darstellung von Grafiken und statistischen Analysen. Der zur statistischen Auswertung dieser Untersuchung herangezogene Fragebogen “Weihnachtsumfrage 2021” ist von Prof. Dr. Oliver Gansser entwickelt worden. Die Umfrage, aus der der Datensatz stammt, der hier analysiert wird, wurde von Studierenden der FOM Hochschule für Wirtschaft und Management durchgeführt. In dem Datensatz sind Parameter wie Geschlecht, Alter, Status, die Ausgabebereitschaft für Weihnachtsgeschenke sowie die Auswahl von Produktbereichen und Einkaufsmöglichkeiten enthalten. Dazu wird zunächst eine deskriptive Analyse durchgeführt. In diesem Teil werden die relevanten Daten ausgewertet und anschließend in einem Boxplot dargestellt. Zusätzlich wurde eine induktive Analyse unter Verwendung des t-Tests durchgeführt.

Ausgabebereitschaft beim Kauf von Weihnachtsgeschenken. Zusammenhang mit dem Geschlecht?

Einsendeaufgabe aus dem Jahr 2022 im Fachbereich VWL - Statistik und Methoden, Note: 1,3, SRH Fernhochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit thematisiert in drei Kapiteln verschiedene Methoden der quantitativen Datenanalyse in SPSS. Das erste Kapitel beschäftigt sich mit der Faktorenanalyse und zeigt, wie eine Hauptkomponentenanalyse in SPSS durchgeführt wird. Im zweiten Kapitel wird die Berechnung des Cronbachs-Alpha-Werts mithilfe von SPSS demonstriert. Im letzten Kapitel wird schließlich ein Beispieldatensatz mithilfe von deskriptiven und interferenzstatistischen Methoden analysiert. Hierfür wird der Datensatz zunächst deskriptiv beschrieben und im Anschluss daran eine Clusteranalyse durchgeführt. Zum Schluss werden die gefundenen Cluster im Rahmen eines T-Tests spezifiziert.

Daline Ostermaier

Anwendung verschiedener Methoden der quantitativen Datenanalyse in SPSS

Trabajo de Investigación del año 2021 en eltema Economía - Estadísticas y métodos, Nota: 10,00, Universitat Jaume I, Idioma: Español, Resumen: La coordinación entre las personas es uno de los aspectos más relevantes en numerosas circunstancias, pero sobretodo es un interesante objeto de estudio en el ámbito de la economía. El análisis de dicho aspecto, en este campo, es llevado a cabo mediante la economía experimental. Este trabajo pretende estudiar la coordinación entre sujetos bajo la supervisión y control de las acciones que realizan dichos sujetos en el entorno de un laboratorio de economía experimental. Con el fin de llevar a cabo este estudio de manera eficiente, se analiza en primer lugar la aversión al riesgo y la habilidad cognitiva de los individuos que conforman el experimento. Posteriormente, en base a los resultados que estos proporcionan, son divididos en cuatro grupos de características similares, para posteriormente analizar su capacidad de coordinación a través del juego "Stag Hunt" repetido y contrastar las diferencias en la coordinación entre los cuatro grupos obtenidos.

Ioan Neagu

La coordinación entre sujetos según su habilidad cognitiva y grado de aversión al riesgo

Studienarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich VWL - Statistik und Methoden, Note: 1,3, FOM Hochschule für Oekonomie  &amp; Management gemeinnützige GmbH, Stuttgart (Stuttgart), Veranstaltung: Wirtschaftspsychologie &amp; Betriebswirtschaftslehre, Sprache: Deutsch, Abstract: Der Anschaffungspreises eines Pferdes ist von verschiedenen Faktoren abhängig und kann nicht auf einen festen Preis definiert werden. Daraus leitet sich die Forschungsfrage ab, inwiefern das Alter und die Größe eines Pferdes den Kaufpreis beeinflussen. Hypothese 1"Es gibt einen signifikanten Zusammenhang zwischen der Größe des Pferdes und dem Kaufpreis" und Hypothese 2 "Es gibt einen signifikanten Zusammenhang zwischen dem Alter des Pferdes und dem Kaufpreis" sollen untersucht werden.Diese Datenanalyse basiert auf den Datensatz horseprices.csv, der von der Internetseite https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/doc/Stat2Data/ heruntergeladen wurde.Es wurden Daten zu Preisen von 50 Pferden, die im Internet zum Verkauf angeboten wurden, gesammelt. Prädikatorvariablen des Preises sind das Alter und die Größe des Pferdes. Die Größe des Pferdes (Stockmaß) wird in "hands high" angegeben: Eine Hand entspricht im metrischen Maß 10,16 cm.

Preise für Pferde. Eine Datenanalyse

Wie plant man eine empirische Erhebung? Wie setzt man die Idee um? Wie werden die Daten analysiert und interpretiert? In gut nachvollziehbaren Schritten bietet dieses Lehrbuch in mittlerweile 6., aktualisierter und überarbeiteter Auflage einen Leitfaden für die Umsetzung wissenschaftlicher Erhebungen: von der Forschungsidee über die Konstruktion eines Fragebogens bis hin zu den wichtigsten Auswertungsschritten mit dem Statistikprogramm SPSS, Version 26, in unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden. Ein durch viele Beispiele sehr anschauliches und gut verständliches Lehrbuch!

Mit Übungsdatensatz zum Nachrechnen der Beispiele!

Von der Idee hin zur statistischen Auswertung von Erhebungen - das praxisnahe Lehrbuch in bereits 6. Auflage!

Wie plant man eine empirische Erhebung? Wie gestaltet man einen Fragebogen? Wie werden die Daten analysiert und interpretiert? In gut nachvollziehbaren Schritten bietet dieses Lehrbuch einen praktischen Leitfaden für die Umsetzung wissenschaftlicher Erhebungen.

Das Buch behandelt von der Formulierung einer Forschungsidee über die Konstruktion eines Fragebogens bis hin zu den wichtigsten Auswertungsschritten mit dem Statistikprogramm SPSS, Version 26, alle wichtigen Stufen und beinhaltet viele Beispiele.

Von der Forschungsidee zur SPSS-Auswertung

Der Fragebogen

Belastungen und Gesundheitsverhalten von Arbeitnehmern

Bibliografische Angaben

Schlagworte

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