Table Of ContentBasiswissen Psychologie
Herausgegeben von
J. Kriz, Osnabrück, Deutschland
Die erfolgreiche Lehrbuchreihe im Programmbereich Psychologie Das Basiswis-
sen ist konzipiert für Studierende und Lehrende der Psychologie und angrenzender
Disziplinen, die Wesentliches in kompakter, übersichtlicher Form erfassen wollen.
Eine ideale Vorbereitung für Vorlesungen, Seminare und Prüfungen: Die Bücher
bieten Studierenden in aller Kürze einen fundierten Überblick über die wichtigsten
Ansätze und Fakten. Sie wecken so Lust am Weiterdenken und Weiterlesen.
Neue Freiräume in der Lehre: Das Basiswissen bietet eine flexible Arbeitsgrund-
lage. Damit wird Raum geschaffen für individuelle Vertiefungen, Diskussion aktu-
eller Forschung und Praxistransfer.
Herausgegeben von
Prof. Dr. Jürgen Kriz
Universität Osnabrück
Wissenschaftlicher Beirat:
Prof. Dr. Markus Bühner Prof. Dr. Jochen Müsseler
Ludwig-Maximilians-Universität Rheinisch-Westfälische
München Technische Hochschule Aachen
Prof. Dr. Thomas Goschke Prof. Dr. Astrid Schütz
Technische Universität Dresden Otto-Friedrich-Universität Bamberg
Prof. Dr. Arnold Lohaus
Universität Bielefeld
Dirk Wentura • Markus Pospeschill
Multivariate
Datenanalyse
Eine kompakte Einführung
123
Dirk Wentura Markus Pospeschill
Universität des Saarlandes Universität des Saarlandes
Saarbrücken, Deutschland Saarbrücken, Deutschland
Basiswissen Psychologie
ISBN 978-3-531-17118-0 ISBN 978-3-531-93435-8 (eBook)
DOI 10.1007/978-3-531-93435-8
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Inhalt
Vorwort ........................................................... 9
1 Einführung ..................................................... 11
1.1 Die Themen ................................................ 11
1.2 Was man wissen sollte ....................................... 14
2 Lineare Regression .............................................. 23
3 Multiple Regression ..............................................33
3.1 Ziel 1: Die angemessene Prüfung orthogonaler Prädiktoren ...... 34
3.2 Ziel 2: Bessere Vorhersage des Kriteriums ...................... 38
3.3 Ziel 3: Die angemessene Prüfung korrelierter Prädiktoren ........ 41
3.4 Voraussetzungen der multiplen Regression ..................... 48
4 Erweiterungen der Multiplen Regression .......................... 53
4.1 Quadratische Zusammenhänge & Co. ......................... 54
4.2 Analyse von Veränderung .................................... 57
4.3 Analyse dichotomer Kriteriumsvariablen (Binär Logistische
Regression) ................................................. 59
5 Mediator- und Moderatoranalysen ................................ 69
5.1 Mediatoranalysen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
5.2 Moderatoranalysen .......................................... 72
6 Inhalt
6 Varianzanalyse, regressionsstatistisch betrachtet ................. 77
6.1 Der Mittelwertsvergleich zweier Stichproben .................. 78
6.2 Kodierung von einfaktoriellen Plänen mit mehr als
zwei Gruppen .............................................. 80
6.3 Mehrfaktorielle Varianzanalyse via multipler Regression ........ 88
7 Multivariate Analysen .......................................... 93
7.1 Abweichung vom Nullvektor ................................ 93
7.2 Unterschied zweier Vektoren ................................ 97
7.3 Die Kanonische Korrelationsanalyse .......................... 99
7.4 Gruppenunterschiede ....................................... 103
8 Multivariate Behandlung von Messwiederholungsplänen ........... 111
8.1 Einfaktorielle Messwiederholungspläne ....................... 112
8.2 Mehrfaktorielle Pläne ........................................ 116
8.3 Die Hinzunahme von Zwischen-Versuchspersonen-Variablen ... 121
9 Diskriminanzanalyse und multinomiale logistische Regression .... 129
9.1 Diskriminanzanalyse ....................................... 129
9.2 Multinomiale logistische Regression .......................... 138
10 Exploratorische Faktorenanalyse und Skalenanalyse .............. 145
10.1 Die Hauptkomponentenanalyse .............................. 148
10.2 Skalenbildung und Reliabilitätsanalyse ....................... 158
10.3 Hauptachsenmethode und Maximum-Likelihood-
Faktorenanalyse ........................................... 163
11 Clusteranalyse ................................................. 165
11.1 Proximitätsmaße ........................................... 166
11.2 Festlegung einer Clusterlösung .............................. 173
12 Multidimensionale Skalierung .................................. 181
12.1 Messung von Ähnlichkeiten ................................. 185
12.2 Distanzmodelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
12.3 Konfigurationsermittlung ................................... 187
12.4 Festlegung der Dimensionen ................................ 190
Inhalt 7
13 Strukturgleichungsmodelle ..................................... 195
13.1 Modellspezifikation ........................................ 197
13.2 Modellevaluation .......................................... 205
13.4 Modellschätzung mit AMOS ................................ 215
14 Hierarchische Lineare Modelle –
eine Heranführung ............................................. 219
Anhang – Zur Nutzung von Online Plus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229
Literaturverzeichnis ................................................ 231
Sachindex ......................................................... 237
Vorwort
Bücher über statistische Verfahren und insbesondere multivariate Verfahren sind
in der Regel deutlich umfangreicher als dieses schmale Bändchen. Wieso trauen wir
uns dann, ein so knappes Buch auf den Markt zu bringen? Dieses Buch sollte nicht
als Ersatz für umfangreichere Werke angesehen werden. Es soll vielmehr die Rolle
eines Mittlers zwischen den noch nicht besonders elaborierten Wissensstrukturen
vieler Studierender über den Bereich statistischer Methoden und den besagten
umfangreicheren Methodenbüchern einnehmen. Eine „Heranführung“ – das wäre
wohl ein angemessener Untertitel. Es geht uns nicht darum, dass der Anwender
multivariater Verfahren in diesem Buch Antworten zu jedweder Detailfrage erhält;
es soll vielmehr den notwendigen Hintergrund schaffen, damit sie oder er in der
Lage ist, die richtigen Detailfragen zu stellen und die Verfahren richtig anzuwenden.
Dieses Buch ist durch drei Merkmale gekennzeichnet: Erstens, das Buch ist in
erster Linie für Psychologie-Studierende gedacht. Das heißt nicht, dass es nicht
auch von Studierenden anderer Fächer nutzbringend eingesetzt werden kann. Die
Auswahl der Verfahren und die Beispiele stammen aber immer aus der Psychologie.
Zweitens orientieren wir uns an den Prozeduren und Ausgaben des Statistik-
programmpakets IBM SPSS Statistics. Natürlich kann – bei der vorgegebenen
Kürze – dieses Buch nicht auch noch ein Einführungsbuch in SPSS sein. Wir ha-
ben folgende Lösung gewählt: Im Text werden die Ausgaben der entsprechenden
SPSS-Prozeduren zur Erläuterung abgedruckt. Zu jeder Analyse findet sich im
Online-Plus-Material1 (vgl. dazu auch den Anhang) der entsprechende Daten-
satz, die Steuerungssyntax sowie eine Datei, in der anhand von screenshots die
Steuerung per Menü erläutert wird. So kann jede Analyse selbst nachvollzogen
werden. Inzwischen hat dieses gängigste kommerzielle Programm große Konkur-
renz durch das open source-Programmpaket R bekommen; wir haben daher im
1 http://www.springer.com/springer+vs/psychologie/book/978-3-531-17118-0
10 Vorwort
Online-Plus-Material auch die Steuerungsbefehle für R dokumentiert, mit denen
man vergleichbare Ausgaben erhält.
Drittens haben wir durchgängig eine klare Schnittstelle zu mathematischen
Herleitungen eingehalten. An den Stellen, an denen ein schul-mathematisch gebil-
deter Leser nachvollziehen kann, welches Ziel durch einen bestimmten Algorithmus
realisiert wird, muss dieser Algorithmus nicht erklärt werden.
Herzlich bedanken möchten wir uns bei Frau Lisa Bender aus dem Lektoratsteam
Springer Psychologie für die kompetente Unterstützung sowie Prof. Dr. Jürgen Kriz
für die Einladung zu diesem Buch und für seine hilfreichen Anregungen.
Saarbrücken, September 2014
Dirk Wentura
Markus Pospeschill
