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Análisis Estadístico con Spss para Windows

Análisis Estadístico con Spss para Windows

Análisis Estadístico con Spss para Windows

Visauta Vinacua, Bienvenido

· El SPSS es uno de los programas de análisis estadístico más extensos y potentes del mercado, que cuenta con una amplia tradición entre los estudiosos y profesionales de diferentes ramas y en general en prácticamente todos los ámbitos de la docencia e investigación científica. · Este segundo volumen de Estadística multivariante que complementa al de Estadística básica sigue...

Editorial:
Mcgraw-Hill / Interamericana de España, S. a.
Año de edición:
2003
Materia:
Bases de datos
ISBN:
978-84-481-3993-3
Páginas:
360
Encuadernación:
Bolsillo
45,00 €
IVA incluido
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Sinopsis

· El SPSS es uno de los programas de análisis estadístico más extensos y potentes del mercado, que cuenta con una amplia tradición entre los estudiosos y profesionales de diferentes ramas y en general en prácticamente todos los ámbitos de la docencia e investigación científica.



· Este segundo volumen de Estadística multivariante que complementa al de Estadística básica sigue ofreciendo la posibilidad de dominar el SPSS pero sobre todo de poder aplicar la estadística multivariante a través del mismo al análisis de situaciones cotidianas y reales a la vez que interpretar correctamente los resultados de los análisis realizados. Para ello el lector dispone de 4 bases de datos, que se adjuntan en el CD y con las que se desarrolla toda la obra.



· En el manual encontrará una exhaustiva explicación tanto de los criterios a utilizar en las distintas opciones de entrada como del significado de los diferentes “outputs” analíticos y gráficos. Si desea constatar hasta qué punto ha comprendido cada procedimiento, al final de los capítulos encontrará una serie de ejercicios con sus soluciones correspondientes y el procedimiento y opciones utilizados para llegar a las mismas.



· En este segundo volumen se abordan los modelos lineales generales univariantes y multivariantes, los modelos de regresión avanzados, los modelos loglineales, el análisis discriminante, el cluster, el análisis factorial, el análisis de correspondencias y escalamiento óptimo y finalmente la fiabilidad y el escalamiento multidimensional.

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