Gesamt-Inhaltsübersicht Zur Verwendung dieses Buches Regressionsanalyse 1 Varianzanalyse 70 Logistische Regression 104 Diskriminanzanalyse Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse  225 Faktorenanalyse 252 Clusteranalyse 328 Der LISREL-Ansatz der Kausalanalyse 390 Multidimensionale Skalierung 499 Conjoint-Measurement 564  Anhang 627

Die Online-Unterstützung zum Buch: https://www.multivariate.de wird angeboten, scheint aber, wie ein Versuch von mir ergab, derzeit nicht aktiv zu sein (die Lesbarkeit könnte besser sein: zu dunkler Hintergrund). Zusätzlich wird eine Support-Diskette angeboten (DM 10.-) und ein Folienset (DM 40.-)   Bewertung Für alle, die mit SPSS arbeiten (wol- len), ein durch die praktischen Musterbeispiele in der Tat sehr praktisches und anwendungs- orientiertes Handwerker-Buch (z.B. vergleichbar mit dem Lienert für die Testanalyse). Dementsprechend geht es auf die zahlreichen und grundlegenden methodologischen Probleme - mit Ausnahme Missing Data und Multikollinearität bei Regression (S. 41) - nicht ein. In jedem Kapitel finden sich nützliche und vertiefende Literaturhinweise. Ein Sachregister fehlt.

Diskriminanzanalyse

Die Homepage charakterisiert wie folgt:
 

"Diskriminanzanalyse Ist die abhängige Variable nominal skaliert, und besitzen die unabhängigen Variablen metrisches Skalenniveau, so findet die Diskriminanzanalyse Anwendung. Die Diskriminanzanalyse ist ein Verfahren zur Analyse von Gruppenunterschieden. Ein Beispiel bildet die Frage, ob und wie sich die Wähler der verschiedenen Parteien hinsichtlich soziodemografischer und psychografischer Merkmale unterscheiden. Die abhängige nominale Variable identifiziert die Gruppenzugehörigkeit, hier die gewählte Partei, und die unabhängigen Variablen beschreiben die Gruppenelemente, hier die Wähler. Ein weiteres Anwendungsgebiet der Diskriminanzanalyse bildet die Klassifizierung von Elementen. Nachdem für eine gegebene Menge von Elementen die Zusammenhänge zwischen der Gruppenzugehörigkeit der Elemente und ihren Merkmalen analysiert wurden, läßt sich darauf aufbauend eine Prognose der Gruppenzugehörigkeit von neuen Elementen vornehmen. Derartige Anwendungen finden sich z.B. bei der Kreditwürdigkeitsprüfung (Einstufung von Kreditkunden einer Bank in Risikoklassen) oder bei der Personalbeurteilung (Einstufung von Außendienstmitarbeitern nach erwartetem Verkaufserfolg)."

Inhaltsverzeichnis Kapitel Diskriminanzanalyse Problemstellung  146 Vorgehensweise   149 Definition der Gruppen  150 Formulierung der Diskriminanzfunktion  151 Schätzung der Diskriminanzfunktion  154 Das Diskriminanzkriterium  154 Rechenbeispiel  157 Geometrische Ableitung  163 Normierung der Diskriminanzfunktion  166 Vergleich mit der Regressionsanalyse  167 Mehrfache Diskriminanzfunktionen  167 Prüfung der Diskriminanzfunktion  170 Prüfung der Klassifikation  170 Prüfung des Diskriminanzkriteriums  172 Prüfung der Merkmalsvariablen  176 Schrittweise Diskriminanzanalyse  179 Klassifizierung von neuen Elementen  180 Klassifizierungsfunktionen  180 Das Distanzkonzept  182 Das Wahrscheinlichkeitskonzept  184 Berechnung der Klassifizierungswahrscheinlichkeiten  187 Überprüfung der Klassifizierung  189 Fallbeispiel  191 Problemstellung  191 Ergebnisse  193 Anwendungsempfehlungen  207 SPSS-Kommandos  208 Durchführung der Diskriminanzanalyse  208 Klassifizierung von Elementen  211 Behandlung von Missing Values  211 Schrittweise Diskriminanzanalyse  212 Anzahl der Diskriminanzfunktionen  215 Literaturhinweise

• Wissenschaft in der IP-GIPT - Überblick
• Alpha- und Beta-Fehler in der Statistik
• Bayes Theorem
• Definieren und Definition
• Diskriminanzanalyse
• Faktorenanalyse Kritik
• Idiographische Wissenschaftstheorie
• Kausalitätsproblem
• Metaanalyse
• Numerisch instabile Matrizen
• Scientismus Attacke
• "Zahlen". Die Grundlagen praktischer ArithMETRIK für die Messung  im Unscharfen, Unklaren und Fluechtigen
• Vergleichen
• Vergleichen Psychotherapie
• Grawe Kritik
• Links und Querverweise: Iatrogenie - Krank durch Behandlung. Fehler, Behandlungsfehler, Kunstfehler
• Konstruktivismus und Vulgärkonstruktivismus

SPSS: Ursprünglich: Statistical Package for the Social Science. Inzwischen: Statistical Product and Service Solutions. Das bekannteste und wohl auch verbreitetste Statistikpaket bei den PsychologInnen. Bei künftigen Auflagen ist zu wünschen, daß diese Information auch aus dem Titel hervorgeht oder wenigstens auf den Klappentexten und in der Werbeinformation mitgeteilt wird. Bei Anforderung des Besprechungsexemplares wußte ich das z.B. nicht.
___
Methodologische Probleme: Probleme mit Daten und Skalenniveaus, meßtheoretische, parametrische und Verteilungs-Voraussetzungen, Kollinearitäts- und negative Eigenwertsprobleme nebst ihren zahlreichen komplex verwickelten Ursachen.
___
Multikollinearität. Kollinearität und Multikollinearität spielen natürlich nicht nur in der Regressionsanalyse eine  wichtige Rolle, sondern im Prinzip bei allen multivariaten Verfahren, insbesondere und gerade auch in der Faktorenanalyse.