Das Buch widerlegt diverse Vorurteile gegenuber SAS: Weder ist SAS benutzerunfreundlich noch kompliziert. SAS ermoglicht es oft erst, mit komplizierten Datenstrukturen und -analysen umgehen zu konnen. Viele andere Programme sind weit weniger flexibel - ja rechnen sogar falsch. Die Dokumentation des SAS-Systems ist hervorragend. Das Buch bietet auch Perspektiven fur Data Analysten, Projekte und Unternehmen, wenn sie sich fur SAS entscheiden. Gleichzeitig erleichtert der Autor den Einstieg in die Welt des Managements und der Analyse von Daten."

Dieses Buch stellt erstmals im deutschsprachigen Raum die wichtigsten Kriterien fur Datenqualitat mit SPSS fur Windows und Macintosh systematisch vor. Darunter unter anderem: Vollstandigkeit, Einheitlichkeit, Plausibilitat und der Umgang mit Doppelten, Missings und Ausreissern."

Intelligentes Datenmanagement ist unabdingbare Grundlage und Voraussetzung fur 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 fur die Analyse von Daten hervor, indem es beim Zugang zum Programm Einsatzmoglichkeiten von SPSS aufzeigt, die weit uber die Optionen fur Mauslenker hinausgehen. Die Didaktik des Buches ist dabei anwendungs- und erfolgsorientiert. Die Einsatzmoglichkeiten des Datenmanagements mit SPSS Syntax sind dabei nach praxisorientierten Fragestellungen geordnet, die wiederum von unkomplizierten Zugangen bis zu anspruchsvolleren Ansatzen gesteigert werden. "

Dieses Buch fuhrt ein in die grundlegenden Ansatze 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) eingefuhrt. Kapitel 3 stellt die Diskriminanzanalyse vor. Weitere Kapitel stellen Moglichkeiten des Clusterns und Segmentieren mit CLEMENTINE vor, u.a. Entscheidungsbaume und ausgewahlte 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."

The book provides a broad understanding of regression analysis in SPSS using many practical examples. It illustrates frequent sources of error and offers detailed descriptions and information about SPSS functions and syntax.