IBM SPSS Syntax -

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Résumé :
IBM SPSS Statistics geh?rt zu den popul?rsten Statistikprogrammen im Studium, in der Forschung und in der Praxis. Leider f?hren viele Anwender ihre Analysen ausschlie?lich mit Hilfe der grafischen Benutzeroberfl?che von SPSS durch. Dabei k?nnen ?ber die Steuersprache SPSS Syntax viele Prozeduren schneller und eleganter realisiert werden. Der souver?ne Umgang mit der SPSS Syntax bietet einen unsch?tzbaren Vorteil f?r die t?gliche Arbeit von Anwendern, die mit der Analyse von Daten zu tun haben.
Das Buch ist eine integrierte Einf?hrung in die Steuersprache von IBM SPSS Statistics. Neben den notwendigen Syntax-Grundlagen behandelt es die Themengebiete Datenaufbereitung, Datentransformation und -modifikation sowie die Makro- und Matrixsprache, die in der 3. Auflage grundlegend ?berarbeitet wurden. Die Neuauflage wurde den Entwicklungen von SPSS angepasst, sprachlich verbessert und um weitere Anwendungsbeispiele erg?nzt, die anhand realer Daten u. a. des J. D. Power and Associates Customer Satisfaction Index veranschaulicht werden. Das Buch legt besonderen Wert auf die gute Nachvollziehbarkeit der Beispiele durch begleitende ?bungen. Die verwendeten Datens?tze sind als kostenfreies Zusatzmaterial erh?ltlich. Das Buch bietet eine pr?gnante und umfassende Anleitung zur effizienteren Arbeit mit IBM SPSS Statistics und ist sowohl als Einstiegsliteratur f?r Programmieranf?nger, als auch als Nachschlagewerk f?r fortgeschrittene Anwender geeignet.
Das Buch wurde auf Grundlage der Version 25.0 von IBM SPSS Statistics erstellt, kann aber auch f?r andere Versionen verwendet werden.
Prof. Dr. Marko Sarstedt ist Professor f?r Marketing an der Otto-von-Guericke-Universit?t Magdeburg. Prof. Dr. Tobias Sch?tz ist Professor f?r Marketing und Customer Science an der ESB Business School Reutlingen. Prof. Dr. Sascha Raithel ist Professor f?r Marketing an der Freien Universit?t Berlin.
Das Buch richtet sich an Studierende, Forscher (Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsingenieurwesen, Soziologie, Psychologie und Statistik) sowie an Praktiker (Strategie, Consulting, Business Analytics, Data Science, etc.).