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Kurzbeschreibung

Datenqualität mit SPSS


Datenqualität kommt vor Analysequalität. Dieses Buch stellt erstmalig im deutschsprachigen Raum die wichtigsten Kriterien für Datenqualität mit SPSS für Windows und Macintosh vor, u.a. Vollständigkeit, Einheitlichkeit, Doppelte, Missings, Ausreißer und Plausibilität. Die vorgestellten Lösungen basieren auf jahrelanger Erfahrung mit SPSS und sind auf Didaktik, Verständlichkeit und Qualität angelegt. Abschließend finden Sie diverse Empfehlungen für die Kommunikation von wissenschaftlichen Ergebnissen. Vermeiden Sie klassische Fehler wie z.B. "höchstsignifikant".

Dieses Buch ist für alle wichtig, die mit SPSS arbeiten und deren Ergebnisse von zuverlässigen Daten abhängen, z.B. Unternehmen, Hochschulen und Wissenschaftler.

Pressestimmen

"Sehr informativ ist Kapitel 6, das sich mit fehlenden Daten (Missings) auseinandersetzt. Außer den diversen Ursache werden auch potentielle statistische Folgen wie Bias oder reduzierte Macht in diesem Kapitel besprochen. Besonders gelungen erscheint mir der anschließende Teil über die Mechanismen von Missings (Missing Completely at Random, Missing at Random, Not Missing at Random) und über die Möglichkeiten zur Rekonstruktion bzw. zum Ersetzen von Missings." (...) "Sehr interessant fand ich auch den Inhalt des letzten Kapitels, in dem man die wesentlichen Kriterien für die Kommunikation von Qualität hergeleitet findet. Dazu zählen vor allem auch Kriterien für die Qualität der Datenanalyse, die von der verwendeten statistischen Methodik abgeleitet werden müssen." (...) "Dieses Buch richtet sich an (...) die Gruppe der SPSS Anwender, (...) denen es ein selbstverständliches Anliegen ist, dabei natürlich auch auf die Qualität zu achten.&qout; --Austrian Journal of Statistics, Vol. 37 (2008) Nr. 2

 
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