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Relationsanalyse (RELAN) - Aussagenlogische, statistische und kausale Analyse von Daten

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  • Release Date: 15/11/2022
  • Barcode: 9783662655788
  • Edition: 1. Aufl. 2022
  • Genre: Society & Culture
  • Label: Springer Spektrum
  • Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden
  • Subgenre: Science Nature & Math
Relationsanalyse (RELAN) - Aussagenlogische, statistische und kausale Analyse von Daten

Relationsanalyse (RELAN) - Aussagenlogische, statistische und kausale Analyse von Daten

1. Aufl. 2022

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DESCRIPTION

Dieses Lehrbuch führt in die Relationsanalyse, eine neue Methode der statistischen Auswertung ein. Das Buch eignet sich für LeserInnen verschiedener Interessenslagen und enthält daher eine Leseanleitung, je nachdem, ob man mehr an der Theorie oder der praktischen Nutzung der Methode interessiert ist. Dieses Lehrbuch führt in die Relationsanalyse, eine neue Methode der statistischen Auswertung ein. Das vorliegende Konzept richtet sich keineswegs nur an FachstatistikerInnen, sondern soll für möglichst viele EmpirikerInnen mit etwas statistischem Interesse konkrete Nutzungsanregungen bieten. Diese ist eine logisch-statistische Methode zur Analyse, Exploration und Prüfung von multivariaten, multifunktionalen und kausalen Hypothesen aus verschiedenen Fachgebieten. Zunächst wird die Methode in ihren Grundzügen erklärt und anschließend wird auf die Vorteile dieser Methodik im Vergleich zu bereits bestehenden statistischen Methoden eingegangen. Das dafür spezifisch entwickelte und online verfügbare Computerprogramm RELAN wird detailliert, praxisnah und anhand von Beispielen erklärt. Das Buch eignet sich für LeserInnen verschiedener Interessenslagen und enthält daher eine Leseanleitung, je nachdem, ob man mehr an der Theorie oder der praktischen Nutzung der Methode interessiert ist. Als Anwendungsgebiete kommen Psychologie, Soziologie, Biologie, Medizin, Pharmakologie, Ökonomie, Ökologie, Meteorologie, Astrophysik, … in Frage, in welchen die erforschten Gesetze multikausal, bedingt-kausal, indirekt-kausal und multieffektiv beschrieben werden können.

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