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  • 1
    Online Resource
    Online Resource
    San Diego : Academic Press
    UID:
    b3kat_BV036962207
    Format: 1 Online-Ressource (xiv, 594 p.) , ill. (some col.) , 24 cm
    Edition: Online-Ausgabe Elsevier e-book collection on ScienceDirect Sonstige Standardnummer des Gesamttitels: 041169-3
    ISBN: 0122990455 , 9780122990458
    Note: Includes bibliographical references (p. 541-574) and index
    Additional Edition: Reproduktion von Visualization of categorical data c1998
    Language: English
    Keywords: Kategoriale Daten ; Multivariate Analyse ; Computergrafik ; Visualisierung
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 2
    Online Resource
    Online Resource
    San Diego :Academic Press,
    UID:
    almafu_9958105303502883
    Format: 1 online resource (615 p.)
    ISBN: 1-281-05420-8 , 9786611054205 , 0-08-054362-6
    Content: A unique and timely monograph, Visualization of Categorical Data contains a useful balance of theoretical and practical material on this important new area. Top researchers in the field present the books four main topics: visualization, correspondence analysis, biplots and multidimensional scaling, and contingency table models.This volume discusses how surveys, which are employed in many different research areas, generate categorical data. It will be of great interest to anyone involved in collecting or analyzing categorical data.* Correspondence Analysis* Homogeneit
    Note: Description based upon print version of record. , Front Cover; Visualization of Categorical Data; Copyright Page; Contents; Preface; Chapter 1. Here's Looking at Multivariables; Part 1: Graphics for Visualization; Chapter 2. Conceptual Models for Visualizing Contingency Table Data; Chapter 3. Bertin's Graphics and Multidimensional Data Analysis; Chapter 4. The Use of Visualization in the Examination of Categorical Event Histories; Chpater 5. Generalized Impurity Measures and Data Diagnostics in Decision Trees; Chapter 6. Obstetricians' Attitudes on Perinatal Risk: The Role of Quantitative and Conceptual Scaling Procedures , Chapter 7. Comparison of Visualizations in Formal Concept Analysis and Correspondence AnalysisChapter 8. The Z-Plot: A Graphical Procedure for Contingency Tables with an Ordered Response Variable; Part 2: Correspondence Analysis; Chapter 9. Using Visualization Techniques to Explore Bulgarian Politics; Chapter 10. Visualization of Agenda Building Processes by Correspondence Analysis; Chapter 11. Visualizations of Textual Data; Chapter 12. Visualization of Open Questions: French Study of Pupils'Attitudes to Mathematics; Chapter 13. The Cloud of Candidates. Exploring the Political Field , Chapter 14. Normative Integration of the Avant-garde? Traditionalism in the Art Worlds of Vienna, Hamburg, and ParisChapter 15. Graphing Is Believing: Interpretable Graphs for Dual Scaling; Chapter 16. Interpreting Axes in Multiple Correspondence Analysis: Method of the Contributions of Points and Deviations; Chapter 17. Diagnostics for Joint Displays in Correspondence Analysis; Chapter 18. Using Multiple Correspondence Analysis to Distinguish between Substantive and Nonsubstantive Responses; Chapter 19. The Case of the French Cantons: An Application of Three-Way Correspondence Analysis , Chapter 20. Visual Display of Interaction in Multiway Contingency Tables by Use of Homogeneity Analysis: the 2 X 2 X 2 X 2 CaseChapter 21. Graphical Displays in Nonsymmetrical Correspondence Analysis; Chapter 22. Ternary Classification Trees: A Factorial Approach; Part 3: Multidimensional Scaling and Biplot; Chapter 23. Correspondence Analysis as a Multidimensional Scaling Technique for Nonfrequency Similarity Matrices; Chapter 24. Regional Interpretations in Multidimensional Scaling; Chapter 25. Visualizing Categorical Data with Related Metric Scaling , Chapter 26. Contrasting the Electorates of Eight Political Parties: A Visual Presentation Using the BiplotChapter 27. Use of Biplots to Diagnose Independence Models in Three-Way Contingency Tables; Chapter 28. Prediction Regions for Categorical Variables; Part 4: Visualization and Modeling; Chapter 29. Analysis of Contingency Tables Using Graphical Displays Based on the Mixture Index of Fit; Chapter 30. Visualization in Ideal Point Discriminant Analysis; Chapter 31. Modeling Time-Dependent Preferences: Drifts in Ideal Points , Chapter 32. Correspondence Analysis Used Complementary to Latent Class Analysis in Comparative Social Research , English
    Additional Edition: ISBN 0-12-299045-5
    Language: English
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 3
    UID:
    gbv_185952947X
    Format: 1 online resource
    ISBN: 9780429167980
    Series Statement: Computer science and data analysis series
    Content: section 1. History of correspondence analysis and related methods -- section 2. Contribution of Benzecri and the French school.
    Note: Includes bibliographical references (pages 301-337) and index
    Additional Edition: ISBN 9781466589803
    Additional Edition: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 9781466589803
    Language: English
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 4
    UID:
    almahu_9949148304502882
    Format: 372 p.;
    ISBN: 9783838554655
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 5
    Online Resource
    Online Resource
    London ; : Sage Publications,
    UID:
    almahu_9948316199402882
    Format: xi, 174 p. : , ill.
    Edition: Electronic reproduction. Ann Arbor, MI : ProQuest, 2015. Available via World Wide Web. Access may be limited to ProQuest affiliated libraries.
    Language: English
    Keywords: Electronic books.
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 6
    UID:
    almahu_9949319969202882
    Format: 1 online resource (382 pages) : , illustrations.
    ISBN: 9781466589810 (e-book)
    Series Statement: Chapman and Hall/CRC Computer Science and Data Analysis
    Additional Edition: Print version: Visualization and verbalization of data. Boca Raton, Florida : CRC Press, c2014 ISBN 9781466589803
    Language: English
    Keywords: Electronic books.
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 7
    UID:
    almafu_9959762412602883
    Format: 1 online resource (372 p.)
    Edition: 1st ed.
    ISBN: 9783838554655
    Content: Endlich verstehen, wie Statistik funktioniert! Noch keinen Überblick im Bereich der statistischen Methoden? Dieser Band hilft! Die Autoren stellen verschiedene statistische Methoden anschaulich vor und erklären, wie man mit statistischen Ergebnissen in den Sozialwissenschaften methodisch haltbar argumentiert. Beispiele verdeutlichen, welche statistische Methode im jeweiligen Fall wie anzuwenden ist. Die verwendeten Beispiele können direkt am eigenen PC nachgerechnet werden - die hierfür verwendeten Daten stehen zur freien Verfügung. Mit dieser fundierten Vorbereitung lässt sich die Vielzahl statischer Methoden nicht nur erschließen, sondern direkt selbst anwenden. Dieses Buch eignet sich für alle Studierende aus den sozialwissenschaftlichen Fächern, die kompetent mit Statistik arbeiten möchten (und müssen).
    Note: Vorwort11 Kapitel 1: Einführung in die Argumentation mit Statistik15 1.1 Einleitung 15 1.2 Argumente in der empirischen Sozialforschung 18 1.2.1 Beispiele für Argumente 18 1.2.2 Methodische Anforderungen 21 1.3 Beispiele für die Argumentation mit Statistik 24 1.3.1 Erstes Beispiel: Eurovision Song Contest 24 1.3.2 Zweites Beispiel: Die Beliebtheit von Politikerinnen und Politikern 26 1.4 Inhaltliche Themen und der Aufbau des Buches 31 Kapitel 2: Univariate Verteilungen35 2.1 Einleitung 35 2.2 Die Datenmatrix35 2.3 Nominale (ungeordnet kategoriale) Variablen38 2.4 Ordinale (geordnet kategoriale) Variablen42 2.4.1 Ein empirisches Beispiel . 44 2.4.2 Der Vergleich von zwei Variablen47 2.4.3 Interpretation von ordinalen Trenddaten 49 2.5 Vom ordinalen zum metrischen Messniveau 53 2.6 Lage- und Streuungsmaße für metrisch skalierte Variablen 58 2.6.1 Der Mittelwert 58 2.6.2 Die durchschnittliche Abweichung 60 2.6.3 Varianz und Standardabweichung 60 2.6.4 Die Schiefe einer Verteilung 63 2.7 Weitere Variablen 64 2.7.1 Demokratiekenntnisse 64 2.7.2 Die Messung von Attraktivität: Selbst- und Fremdwahrnehmungen66 2.7.3 Politische Aktivitäten70 2.8 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel72 Kapitel 3: Wahrscheinlichkeiten 75 3.1 Einleitung75 3.2 Axiome der Wahrscheinlichkeitsrechnung77 3.3 Kombinatorik79 3.4 Diskrete Verteilungen83 3.4.1 Binomialverteilung84 3.4.2 Hypergeometrische Verteilung90 3.4.3 Weitere diskrete Verteilungen 93 3.5 Stetige Verteilungen 94 3.5.1 Normalverteilung 95 3.6 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel100 Kapitel 4: Stichproben und Populationen 103 4.1 Einleitung 103 4.2 Stichprobenziehung 104 4.2.1 Notation 106 4.3 Fehlerquellen in Umfragen 106 4.3.1 Das Problem der fehlenden Werte 110 4.3.2 Messfehler 113 4.4 Gewichtung114 4.5 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel116 Kapitel 5: Hypothesentests und statistische Signifikanz117 5.1 Einleitung117 5.2 Testen auf statistische Signifikanz118 5.3 Einseitiges und zweiseitiges Testen119 5.4 Fehler der ersten und zweiten Art121 5.5 Der Standardfehler des Mittelwertes124 5.6 Testen auf einem hypothetischen Mittelwert125 5.7 Kleine Fallzahlen126 5.7.1 Die Suche nach guten Argumenten 128 5.8 Tests für unabhängige Stichproben 130 5.8.1 Ein Erklärungsansatz und weitergehende Berechnungen133 5.9 Tests für abhängige Stichproben135 5.10 Differenzen zwischen den Anteilen 138 5.11 Die Logik des Testens 140 5.12 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel143 Kapitel 6: Kreuztabellen 145 6.1 Einleitung145 6.2 Ein einführendes Beispiel147 6.3 PRE-Maße (Proportional Reduction in Error Measure) 148 6.4 Der Zusammenhang von zwei Merkmalen151 6.5 Prozent und Prozentpunkte157 6.6 Veränderungen über Zeit158 6.7 Der Chi-Quadrat Test auf statistische Signifikanz162 6.7.1 Der Aufbau von Tabellen163 6.7.2 Die Logik von Erwartungswerten und die Berechnung von Chi-Quadrat164 6.7.3 Freiheitsgrade168 6.7.4 Die Chi-Quadrat-Verteilung169 6.8 Die Stärke des Zusammenhangs 171 6.9 Weitere Beispiele 174 6.10 Multiples Testen179 6.10.1 Alpha-Adjustierung 181 6.11 Tabellen mit mehr als zwei Variablen182 6.12 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel185 Kapitel 7: Regression und Korrelation 187 7.1 Einleitung187 7.2 Die Logik der Regressionsanalyse189 7.3 Ein empirisches Beispiel mit aggregierten Daten 191 7.4 Vom Streudiagramm zur Regressionsanalyse196 7.5 Die Steigung der Regressionsgeraden und die Regressionskonstante 201 7.6 Die Richtung des Zusammenhanges 209 7.7 Ausreißer in den Daten 211 7.8 Welches ist die (un)abhängige Variable? 214 7.9 Zentrierung der unabhängigen Variablen216 7.10 Schiefe Verteilungen bei kontinuierlich skalierten Variablen218 7.11 Statistische Signifikanz des Regressionskoeffizienten 220 7.12 Korrelation und Regression 223 7.13 Der Vergleich von Korrelationskoeffizienten 226 7.13.1 Der Vergleich unterschiedlicher Korrelationskoeffizienten 226 7.13.2 Vergleich von Korrelationskoeffizienten in unterschiedlichen Studien 226 7.13.3 Effekte durch die Interviewer229 7.14 Korrelationsmatrizen233 7.15 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel238 Exkurs: Die Methode der kleinsten Quadrate 239 Kapitel 8: Varianzanalyse 243 8.1 Einleitung 243 8.2 Einfaktorielle Varianzanalyse 244 8.3 Beispiel: Der Zusammenhang von Parteikenntnissen und Wahlabsicht247 8.4 Der Test auf Signifikanz und die F-Verteilung 249 8.5 Weitere Beispiele254 8.6 Zweifaktorielle Varianzanalysen259 8.6.1 Ein weiteres Beispiel 262 8.6.2 Das Modell der zweifaktoriellen Varianzanalyse264 8.7 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel267 Kapitel 9: Zuverlässigkeit und Gültigkeit269 9.1 Einleitung 269 9.2 Das Messmodell 270 9.3 Klassische Testtheorie273 9.4 Messfehler bei latenten und manifesten Variablen276 9.4.1 Das Konstrukt "Politische Gespräche" 276 9.4.2 Das Konstrukt Parteikenntnisse280 9.4.3 Die Stärke von Zusammenhängen281 9.4.4 Die Verknüpfung von zwei Konstrukten 283 9.5 Messfehler und Antwortmuster 285 9.6 Die Qualität der Daten .288 9.7 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel292 Kapitel 10: Multiple Regression 295 10.1 Einleitung 295 10.2 Ein einführendes Beispiel 296 10.2.1 Mittelwertzentrierung 299 10.3 Standardisierte Regressionskoeffizienten303 10.4 Adjustierung der erklärten Varianz 305 10.5 Effekte durch die Interviewer 306 10.6 Interaktionseffekte 311 10.7 Die Verwendung von dichotomen Merkmalen als unabhängige Variablen 313 10.8 Die Einbeziehung von ungeordneten kategorialen Variablen in das Regressionsmodell 317 10.9 Scheinbare Beziehungen (Scheinkorrelationen) 321 10.10 Fehlende Angaben 324 10.11 Nichtlineare Zusammenhänge 327 10.12 Beispiele aus der sozialwissenschaftlichen Forschung331 10.12.1 Zur Erklärung von politischem Wissen 331 10.12.2 Kriterien zur Einschätzung der Attraktivität der Befragten 336 10.13 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel341 Kapitel 11: Multivariate Datenanalyse 343 11.1 Einleitung343 11.2 Klassifikation der multivariaten Verfahren343 11.2.1 Regressionsverfahren 345 11.2.2 Klassifikationsverfahren346 11.2.3 Clusterverfahren349 11.2.4 Skalierungsverfahren 355 11.3 Weitere multivariate Verfahren . 361 11.4 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel363 Literatur 365 Online-Quellen370
    Additional Edition: ISBN 9783825254650
    Language: German
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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