Der "Schnell" behandelt Techniken zur graphischen Darstellung von Daten oder statistischer Größe im Rahmen von Datenanalysen. Diese "Datenanalysegraphik" ist ein nützliches Instrument für Datenanalytiker, hier wiederum bevorzugt solche in den Sozialwissenschaften.
Der "Schnell" behandelt Techniken zur graphischen Darstellung von Daten oder statistischer Größe im Rahmen von Datenanalysen. Diese "Datenanalysegraphik" ist ein nützliches Instrument für Datenanalytiker, hier wiederum bevorzugt solche in den Sozialwissenschaften. Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
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Autorenporträt
Prof. Dr. Rainer Schnell, Universität Duisburg-Essen, Institut für Soziologie, Jg. 1957, studierte Sozialwissenschaften mit den Schwerpunkten Wissenschaftstheorie, Methoden und Statistik an der Ruhr-Universität Bochum, promovierte dort 1986 mit einer Arbeit über 'Missing-Data-Probleme in der empirischen Sozialforschung' und habilitierte 1996 an der Universität Mannheim über 'Nonresponse in Bevölkerungsumfragen'. Von 1996-2009 war er Professor für Methoden empirischer Sozialforschung an der Universität Konstanz, seit 2009 ist er Inhaber des gleichnamigen Lehrstuhls an der Universität Essen-Duisburg. Den Schwerpunkt seiner Arbeit bilden Probleme der Stichprobenziehung, Datenerhebung und Datenanalyse bei Bevölkerungsstichproben. Rainer Schnell ist Mitglied des Vorstandes der 'European Survey Research Association' und Herausgeber der Zeitschrift 'Survey Research Methods'.
Inhaltsangabe
Grundprinzipien graphischer Datenanalyse. Univariate Plots. Plots für den Vergleich empirischer Verteilungen. Plots zum Vergleich theoretischer und empirischer Verteilungen. Scatterplots. Plots für drei- und mehrdimensionale Daten. Plots in der multiplen Regression. Plots in der Varianzanalyse. Plots in der Clusteranalyse. Datenanalyse-Konzeptionen. Existierende Software und Hilfsmittel für eigene Programme.
Grundprinzipien graphischer Datenanalyse. Univariate Plots. Plots für den Vergleich empirischer Verteilungen. Plots zum Vergleich theoretischer und empirischer Verteilungen. Scatterplots. Plots für drei- und mehrdimensionale Daten. Plots in der multiplen Regression. Plots in der Varianzanalyse. Plots in der Clusteranalyse. Datenanalyse-Konzeptionen. Existierende Software und Hilfsmittel für eigene Programme.
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