Faktorenanalyse, lineares Regressionsmodell und mehrfaktorielle Varianzanalye (eBook)
Im zweiten Kapitel der Arbeit werden vier Annahmen des linearen Regressionsmodells genannt und erläutert. Dabei wird beschrieben, wie diese Annahmen überprüft werden können und welche Möglichkeiten bestehen, mit Nicht-Erfüllung der jeweiligen Annahme umzugehen. Zuletzt werden die Erläuterungen veranschaulicht jeweils anhand von praktischen Beispielen im Kontext psychologischer Fragestellungen.
Im letzten Kapitel findet sich ein SPSS-Output für eine mehrfaktorielle Varianzanalyse zum Zusammenhang verschiedener Arbeitsvariablen mit der wahrgenommenen psychischen Belastung der Mitarbeiter. Es wird anhand dieses Beispiels das Grundprinzip und die Vorgehensweisen einer mehrfaktoriellen Varianzanalyse erläutert. Dabei wird auf die verschiedenen Streuungsarten eingegangen. Die Ergebnisse der vorliegenden Analyse werden beschrieben und interpretiert.
Erscheint lt. Verlag | 13.10.2021 |
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Verlagsort | München |
Sprache | deutsch |
Themenwelt | Geisteswissenschaften ► Psychologie |
Schlagworte | Bedingter Erwartungswert • Exploratorische Faktorenanalyse • Faktorenanalyse • Homoskedastizität • Interpretation • konfirmatorsiche Faktorenanalyse • lineares Regressionsmodell • Linearität • Mehrfaktorielle Varianzanalyse • modellformulierung • Normalverteilung des Fehlerwertes • Regressionsmodell • Signifikanz • Signifikanzprüfung • Skalen • Skalenzahl • Zerlegung der Streuung |
ISBN-10 | 3-346-51316-5 / 3346513165 |
ISBN-13 | 978-3-346-51316-8 / 9783346513168 |
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Größe: 903 KB
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