Download Erweiterte Datenanalyse mit SPSS: Statistik und Data Mining by Achim Bühl, Peter Zöfel PDF

By Achim Bühl, Peter Zöfel

Das Buch beschreibt Methoden der Statistik und des information Mining, die zu SPSS, der weltweit verbreitetsten software program zur statistischen Datenanalyse, in shape weiterer Module und Programme angeboten werden: Entscheidungsbaumanalyse (das Programm solution Tree), mehrere Varianten der Korrespondenzanalyse, kategoriale Regression und multidimensionale Skalierung (Categories), Conjoint-Analyse (Conjoint), Pfadanalyse (Amos), Zeitreihenanalysen (Trends) sowie exakte Varianten für nichtparametrische assessments und Kreuztabellenstatistiken bei kleinen Fallzahlen (Exact Tests). Die Erstellung präsentationsreifer Tabellen (Tables) und weiterer Reportmöglichkeiten runden das Buch ab.
Die Einführung in die Verfahren erfolgt anhand passender Beispiele, wobei auf komplizierte mathematische Herleitungen verzichtet wird. Alle Datenbeispiele sind auf einer CD beigegeben, so dass sie selbst nachvollzogen bzw. modifiziert werden können.

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4 Der CHAID-Algorithmus als Aufbaumethode Die Methode CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detector), die wir bei den ersten beiden Beispielen eingesetzt haben, arbeitet auf der Basis von ChiQuadrat-Statistiken. Auf der Grundlage der jeweils vorliegenden Signifikanzen werden optimale Trennungen identifiziert; der Baum wird entsprechend aufgebaut. Die Zielvariable bzw. Gruppierungsvariable kann bei dieser Methode nominal, ordinal oder kontinuierlich sein. CHAID generiert nicht-binare Baume, so dass aus einigen Trennungen mehr als zwei Unterknoten entstehen kannen.

In der Dialogbox Erweiterte Optionen ... lassen sich Parameter fur CHAID festlegen, so kannen Sie z. B. 05. Der CHAID-Algorithmus umfasst im Wesentlichen die folgenden Schritte: ~ Fur jede Prediktorvariable werden die Kategorien auf signifikante Unterschiede hinsichtlich der Zielvariablen untersucht. \'Velcher statistische Test zur Berechnung der signifikanten Unterschiede zum Einsatz gelangt, ist yom Skalenniveau der Zielvariablen abhangig. 1st dieses kontinuierlich, so gelangt der F-Test zum Einsatz.

Diejenigen Werte, die bezogen auf die Gruppierungsvariable ahnlich sind, d. h. deren p-Wert grbGer ist als der Alpha-Wert der Zusammenlegung (a merge) werden zusammengefasst. Kategorien, deren p-\'Vert kleiner ist als a mer"e, bleiben erhalten. 4 45 Der CHAID-Algorithmus als Aufbaumethode ~ Bei der Prediktorvariablen mit dem kleinsten p-Wert wird dieser mit dem festgelegten Alpha-Wert fur die Trennung verglichen. 1st der p-Wert kleiner als der Alpha-Wert, wird der Knoten getrennt (englisch: split).

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