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Der souveräne Umgang mit der SPSS Syntax bietet einen unschätzbaren Vorteil für die tägliche Arbeit von Anwendern, die mit der Analyse von Daten zu tun haben. Das Buch ist eine integrierte Einführung in die Steuersprache von IBM SPSS Statistics für Studenten, Forscher und Praktiker. Es behandelt neben den notwendigen Grundlagen die Themengebiete Datenaufbereitung, Datentransformation und -modifikation. Weitere Themengebiete umfassen die Makro- und Matrixsprache, die in der 2. Auflage deutlich erweitert worden sind.
Das Buch ist eine integrierte Einführung 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 überarbeitet wurden. Die Neuauflage wurde den Entwicklungen von SPSS angepasst, sprachlich verbessert und um weitere Anwendungsbeispiele ergänzt, 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 Übungen. Die verwendeten Datensätze sind als kostenfreies Zusatzmaterial erhältlich. Das Buch bietet eine prägnante und umfassende Anleitung zur effizienteren Arbeit mit IBM SPSS Statistics und ist sowohl als Einstiegsliteratur für Programmieranfänger, als auch als Nachschlagewerk für fortgeschrittene Anwender geeignet.
Das Buch wurde auf Grundlage der Version 25.0 von IBM SPSS Statistics erstellt, kann aber auch für andere Versionen verwendet werden.
Die Gewinnung und Bindung qualifizierter MINT-Mitarbeitender (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik) gehört zu den Herausforderungen des Personalmanagements, gerade in Bezug auf den weiblichen MINT-Nachwuchs. Spannend ist die Frage, ob Frauen Arbeitgebermerkmale anders gewichten als Männer und sich geschlechtsspezifische Präferenzen bei arbeitsplatzbezogenen Merkmalen auf den MINT-Kontext übertragen lassen. Eine empirische Untersuchung mit Studierenden technischer Studiengänge liefert Ansatzpunkte für die zielgruppenspezifische Gestaltung von Employer-Branding-Kampagnen und Rekrutierungsaktivitäten.
In der Konsumentenforschung werden bei der Analyse von Kaufentscheidungen zwei Dimensionen unterschieden, die das Entscheidungsverhalten des Kunden maßgeblich beeinflussen, das bei der Entscheidung wahrgenommene Risiko (rationale Komponente) und die Motivation oder Lust des Kunden, sich mit dem Objekt der Entscheidung intensiv auseinander zu setzen und sich zu informieren (emotionale Komponente). Bei Digital Natives lohnt sich eine genauere Betrachtung.