Christian F. G. Schendera Bücher

Mit der Deskriptiven Statistik ist es wie mit dem Fußball – mit Einstellung, Fleiß und Training gelangt man zum Ziel: Deskriptive Statistik als Kompetenz. Dieses Taschenbuch stellt dazu die Grundlagen und Spielregeln sowie die wichtigsten Maße, Tabellen und Visualisierungen vor. Weitere Themen sind die Datenqualität (u. a. der Umgang mit fehlenden Werten), die Sampling-Theorie (Designstrukturen und Ziehungsarten), das Rechnen mit Gewichten oder auch das Schreiben von Zahlen in Texten. Zahlreiche Beispiele aus der lehrreichen Welt des Fußballs helfen beim schnellen Verständnis. Kompakte Einführungen in IBM SPSS Statistics und den Enterprise Guide von SAS runden die praktische Anwendung ab.

SQL (Structured Query Language) ist die vermutlich am weitesten verbreitete Programmiersprache weltweit und gilt mittlerweile als Quasi-Industriestandard. Dieses Buch versteht sich als Übersicht und Einführung in SQL. Schritt für Schritt wird der Anwender von einfachen Beispielen (per Maus abgefragt oder mit SQL Syntax geschrieben), zu komplexen Arbeiten innerhalb einer oder mehr Tabellen einschließlich komplexerer Szenarios und Joins geführt. Fokuskapitel vertiefen besondere Themen der Arbeit mit SQL, z. B. die deskriptive Statistik, sowie Hilfen, Tipps und Tricks. Das Buch enthält außerdem Übungsaufgaben zu Daten erfolgreicher Kinofilme, wie auch ihre Lösung mit SQL.

Dieses Buch führt ein in die grundlegenden Ansätze des Clusterns, Segmentierens und der Faktorextraktion. Kapitel 1 behandelt die Familie der Clusteranalysen. Darin vorgestellt werden u.a. hierarchische, partitionierende, sowie das TwoStep Cluster-Verfahren. Kapitel 2 behandelt die Gruppe der Faktorenanalysen. Zuerst wird in das Grundprinzip und dann in die Varianten der Faktorenanalyse (z.B. Alpha, Hauptfaktoren, Hauptkomponenten), die wichtigsten Extraktions-, wie auch Rotationsmethoden (z.B. orthogonal vs. oblique) eingeführt. Kapitel 3 stellt die Diskriminanzanalyse vor. Weitere Kapitel stellen Möglichkeiten des Clusterns und Segmentieren mit CLEMENTINE vor, u.a. Entscheidungsbäume und ausgewählte Cluster-Knoten.

Dieses Buch fuhrt ein in die Ansatze: Korrelation, Regression (linear, multipel, nichtlinear), logistische (binar, multinomial) und ordinale Regression, sowie die Uberlebenszeitanalyse (Sterbetafel- Methode, Kaplan-Meier-Ansatz, sowie Regressionen nach Cox). Weitere Abschnitte behandeln zusatzliche regressionsanalytische Ansatze und Modelle (z. B. Partial Least Squares-Regression, Ridge-Regression, Modellierung individueller Wachstumskurven). Auch auf mogliche Fallstricke und haufig begangene Fehler wird eingegangen. Separate Abschnitte stellen die diversen Voraussetzungen fur die Durchfuhrung der jeweiligen Analyse, sowie Ansatze zu ihrer Uberprufung zusammen. Dieses Buch ist angenehm verstandlich und anwendungsorientiert geschrieben, ohne jedoch die Komplexitat und damit erforderliche Tiefe bei der Vorstellung der Verfahren zu vernachlassigen."

Dieses Buch stellt erstmals im deutschsprachigen Raum die wichtigsten Kriterien für Datenqualität mit SPSS für Windows und Macintosh systematisch vor. Darunter unter anderem: Vollständigkeit, Einheitlichkeit, Plausibilität und der Umgang mit Doppelten, Missings und Ausreißern.

Intelligentes Datenmanagement ist unabdingbare Grundlage und Voraussetzung für informationsbasierte Entscheidungen in allen Anwendungsbereichen und –ebenen. Dies ist das erste deutschsprachige Buch zum anwendungsorientierten Datenmanagement mit SPSS. Es hebt die fundamentale Rolle von explizitem und kontrolliertem Datenmanagement für die Analyse von Daten hervor, indem es beim Zugang zum Programm Einsatzmöglichkeiten von SPSS aufzeigt, die weit über die Optionen für Mauslenker hinausgehen. Die Didaktik des Buches ist dabei anwendungs- und erfolgsorientiert. Die Einsatzmöglichkeiten des Datenmanagements mit SPSS Syntax sind dabei nach praxisorientierten Fragestellungen geordnet, die wiederum von unkomplizierten Zugängen bis zu anspruchsvolleren Ansätzen gesteigert werden.

Das Buch widerlegt viverse Vorurteile gegenüber SAS: Weder ist SAS benutzerunfreundlich noch kompliziert. SAS ermöglicht es oft erst, mit komplizierten Datenstrukturen und -analysen umgehen zu können. Viele Andere Programme sind weit weniger flexibel - ja rechnen sogar falsch. Die Dokumentation des SAS-Systems ist hervorragend. Das Buch bietet auch Perspektiven für Data Analysten, Projekte und Unternehmen, wenn sie sich für SAS entscheiden. Gleichzeitig erleichtert der Autor den Einstieg in die Welt des Managements und der Analyse von Daten. Das Werk breitet das ganze Spektrum von Möglichkeiten aus, die SAS bietet. Es ist sowohl Lehr- als auch Handbuch.