The book begins by explaining how to use the computer to perform multivariate data analysis, including how to import data into the computer, how to transform variables, and how to create new variables from existing ones. It then moves on to cover the basic principles of multivariate data analysis, including the concept of independence, linearity, homogeneity of variance, normality, and sphericity. The authors also discuss the importance of understanding these concepts and how they can be used to improve the accuracy of results. The next chapter covers the basics of exploratory data analysis, including how to visualize data, identify patterns and relationships, and select appropriate statistical methods. This is followed by a discussion of the different types of multivariate techniques available, such as principal component analysis (PCA), factor analysis (FA), and structural equation modeling (SEM). The authors provide examples of how each technique can be applied in real-world situations. The final chapters focus on advanced topics such as time series analysis, spatial analysis, and survival analysis. These chapters provide readers with the skills necessary to analyze complex data sets and draw meaningful conclusions. Throughout the text, the authors emphasize the importance of understanding the underlying assumptions of each method and how to check them. They also provide practical advice on how to interpret results and avoid common pitfalls. Throughout the book, the authors use clear explanations and numerous examples to make the subject accessible to students who may not have a strong background in statistics. They also include exercises at the end of each chapter to help reinforce key concepts and encourage further exploration of the topic.

Книга начинается с объяснения того, как использовать компьютер для выполнения многомерного анализа данных, в том числе как импортировать данные в компьютер, как преобразовывать переменные и как создавать новые переменные из существующих. Затем он переходит к основным принципам многомерного анализа данных, включая концепцию независимости, линейности, однородности дисперсии, нормальности и сферичности. Авторы также обсуждают важность понимания этих концепций и то, как их можно использовать для повышения точности результатов. В следующей главе рассматриваются основы анализа поисковых данных, в том числе способы визуализации данных, выявления закономерностей и взаимосвязей и выбора соответствующих статистических методов. Затем следует обсуждение различных типов доступных многомерных методов, таких как анализ главных компонентов (PCA), факторный анализ (FA) и моделирование структурных уравнений (SEM). Авторы приводят примеры того, как каждый метод может быть применен в реальных ситуациях. Последние главы посвящены таким сложным темам, как анализ временных рядов, пространственный анализ и анализ выживаемости. Эти главы дают читателям навыки, необходимые для анализа сложных наборов данных и вынесения осмысленных выводов. На протяжении всего текста авторы подчеркивают важность понимания основных предположений каждого метода и способов их проверки. Они также дают практические советы о том, как интерпретировать результаты и избежать общих ловушек. На протяжении всей книги авторы используют четкие объяснения и многочисленные примеры, чтобы сделать предмет доступным для студентов, которые могут не иметь сильного опыта в статистике. Они также включают упражнения в конце каждой главы, чтобы помочь укрепить ключевые концепции и стимулировать дальнейшее изучение темы.

livre commence par expliquer comment utiliser un ordinateur pour effectuer une analyse multidimensionnelle des données, y compris comment importer des données dans un ordinateur, comment convertir des variables et comment créer de nouvelles variables à partir de variables existantes. Il passe ensuite aux principes de base de l'analyse multidimensionnelle des données, y compris la notion d'indépendance, de linéarité, d'homogénéité de la variance, de normalité et de sphéricité. s auteurs discutent également de l'importance de comprendre ces concepts et de la façon dont ils peuvent être utilisés pour améliorer la précision des résultats. chapitre suivant examine les bases de l'analyse des données de recherche, y compris les moyens de visualiser les données, d'identifier les schémas et les relations et de choisir les méthodes statistiques appropriées. On discutera ensuite des différents types de méthodes multidimensionnelles disponibles, telles que l'analyse des composantes principales (APC), l'analyse factorielle (AF) et la modélisation des équations structurelles (MEB). s auteurs donnent des exemples de la façon dont chaque méthode peut être appliquée dans des situations réelles. s derniers chapitres portent sur des sujets complexes tels que l'analyse des séries chronologiques, l'analyse spatiale et l'analyse de la survie. Ces chapitres donnent aux lecteurs les compétences nécessaires pour analyser des ensembles de données complexes et tirer des conclusions significatives. Tout au long du texte, les auteurs soulignent l'importance de comprendre les hypothèses de base de chaque méthode et la façon dont elles sont vérifiées. Ils fournissent également des conseils pratiques sur la façon d'interpréter les résultats et d'éviter les pièges communs. Tout au long du livre, les auteurs utilisent des explications claires et de nombreux exemples pour rendre le sujet accessible aux étudiants qui n'ont peut-être pas une solide expérience en statistique. Ils comprennent également des exercices à la fin de chaque chapitre pour aider à renforcer les concepts clés et stimuler l'étude du sujet.

libro comienza explicando cómo utilizar una computadora para realizar análisis de datos multidimensionales, incluyendo cómo importar datos a una computadora, cómo convertir variables y cómo crear nuevas variables a partir de las existentes. Luego pasa a los principios básicos del análisis multidimensional de datos, incluyendo el concepto de independencia, linealidad, homogeneidad de dispersión, normalidad y esfericidad. autores también discuten la importancia de entender estos conceptos y cómo pueden usarse para mejorar la precisión de los resultados. En el siguiente capítulo se examinan los fundamentos del análisis de los datos de búsqueda, incluidas las formas de visualizar los datos, identificar patrones e interrelaciones y seleccionar métodos estadísticos apropiados. A continuación se analizan los diferentes tipos de métodos multidimensionales disponibles, como el análisis de componentes principales (PCA), el análisis de factores (FA) y la simulación de ecuaciones estructurales (SEM). autores dan ejemplos de cómo se puede aplicar cada método en situaciones reales. últimos capítulos abordan temas tan complejos como el análisis de series temporales, el análisis espacial y el análisis de supervivencia. Estos capítulos proporcionan a los lectores las habilidades necesarias para analizar conjuntos de datos complejos y sacar conclusiones significativas. A lo largo del texto, los autores subrayan la importancia de entender los supuestos básicos de cada método y cómo verificarlos. También ofrecen consejos prácticos sobre cómo interpretar los resultados y evitar trampas comunes. A lo largo del libro, los autores utilizan explicaciones claras y numerosos ejemplos para poner la asignatura a disposición de los estudiantes que pueden no tener una experiencia sólida en estadística. También incluyen ejercicios al final de cada capítulo para ayudar a fortalecer conceptos clave y estimular el estudio adicional del tema.

O livro começa explicando como usar o computador para fazer análises multidimensionais de dados, incluindo como importar dados para o computador, como converter variáveis e como criar novas variáveis a partir das existentes. Depois passa aos princípios básicos da análise multidimensional dos dados, incluindo o conceito de independência, linetividade, homogeneidade da dispersão, normalidade e esfericidade. Os autores também discutem a importância de entender esses conceitos e como eles podem ser usados para melhorar a precisão dos resultados. O capítulo a seguir aborda os fundamentos da análise de dados de busca, incluindo a visualização de dados, a identificação de padrões e interligações e a escolha de métodos estatísticos adequados. Em seguida, há uma discussão sobre os diferentes tipos de métodos multidimensionais disponíveis, como análise de componentes principais (PCA), análise de fator (FA) e simulação de equações estruturais (SEM). Os autores citam exemplos de como cada método pode ser aplicado em situações reais. Os últimos capítulos tratam de temas complexos, como análise do tempo, análise espacial e análise da sobrevivência. Estes capítulos fornecem aos leitores as habilidades necessárias para analisar conjuntos complexos de dados e tirar conclusões claras. Ao longo do texto, os autores destacam a importância de compreender os pressupostos básicos de cada método e as formas de testá-los. Eles também dão dicas práticas sobre como interpretar os resultados e evitar armadilhas comuns. Ao longo do livro, os autores usam explicações claras e inúmeros exemplos para tornar a matéria acessível para estudantes que podem não ter uma experiência forte nas estatísticas. Eles também incluem exercícios no final de cada capítulo para ajudar a fortalecer conceitos essenciais e estimular o estudo mais aprofundado do tema.

Il libro inizia spiegando come utilizzare il computer per eseguire un'analisi multi-dimensioni dei dati, tra cui come importare i dati nel computer, come convertire le variabili e come creare nuove variabili da quelle esistenti. Essa passa poi ai principi di base dell'analisi multi-dimensioni dei dati, tra cui il concetto di indipendenza, linearità, uniformità della dispersione, normalità e sfericità. Gli autori discutono anche dell'importanza di comprendere questi concetti e di come essi possano essere utilizzati per migliorare l'accuratezza dei risultati. Il capitolo seguente descrive le basi dell'analisi dei dati di ricerca, tra cui le modalità di visualizzazione dei dati, l'individuazione degli schemi e delle relazioni e la scelta dei metodi statistici appropriati. Quindi si discutono i diversi tipi di metodi multi-dimensioni disponibili, come l'analisi dei componenti principali (PCA), l'analisi dei fattori (FA) e la simulazione delle relazioni strutturali (SEM). Gli autori forniscono esempi di come ogni metodo può essere applicato in situazioni reali. Gli ultimi capitoli riguardano temi complessi come l'analisi delle serie temporali, l'analisi dello spazio e l'analisi della sopravvivenza. Questi capitoli forniscono ai lettori le competenze necessarie per analizzare complessi set di dati e conclusioni chiare. Durante tutto il testo, gli autori sottolineano l'importanza di comprendere i presupposti di base di ogni metodo e i modi per verificarli. Forniscono anche consigli pratici su come interpretare i risultati ed evitare trappole comuni. Durante tutto il libro gli autori utilizzano spiegazioni chiare e numerosi esempi per rendere la materia accessibile agli studenti che possono non avere una forte esperienza statistica. Essi includono anche esercizi alla fine di ogni capitolo per aiutare a rafforzare i concetti chiave e stimolare ulteriori studi del tema.

Das Buch beginnt mit einer Erklärung, wie man einen Computer verwendet, um multidimensionale Datenanalysen durchzuführen, einschließlich wie man Daten in einen Computer importiert, wie man Variablen konvertiert und wie man neue Variablen aus vorhandenen erstellt. Dann geht es zu den Grundprinzipien der multidimensionalen Datenanalyse, einschließlich des Konzepts der Unabhängigkeit, Linearität, Homogenität der Varianz, Normalität und Sphärizität. Die Autoren diskutieren auch, wie wichtig es ist, diese Konzepte zu verstehen und wie sie verwendet werden können, um die Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern. Das nächste Kapitel behandelt die Grundlagen der Analyse von Suchdaten, einschließlich der Möglichkeiten, Daten zu visualisieren, Muster und Zusammenhänge zu identifizieren und geeignete statistische Methoden auszuwählen. Es folgt eine Diskussion über die verschiedenen Arten von verfügbaren mehrdimensionalen Methoden wie Hauptkomponentenanalyse (PCA), Faktorenanalyse (FA) und Strukturgleichungsmodellierung (SEM). Die Autoren geben Beispiele dafür, wie jede Methode in realen tuationen angewendet werden kann. Die letzten Kapitel widmen sich so komplexen Themen wie Zeitreihenanalyse, Raumanalyse und Überlebensanalyse. Diese Kapitel vermitteln den sern die Fähigkeiten, die sie benötigen, um komplexe Datensätze zu analysieren und aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen. Während des gesamten Textes betonen die Autoren, wie wichtig es ist, die Grundannahmen jeder Methode und die Art und Weise, wie sie getestet werden, zu verstehen. e geben auch praktische Tipps, wie man die Ergebnisse interpretiert und häufige Fallen vermeidet. Während des gesamten Buches verwenden die Autoren klare Erklärungen und zahlreiche Beispiele, um das Thema für Studenten zugänglich zu machen, die möglicherweise keine starken Erfahrungen mit Statistiken haben. e enthalten auch Übungen am Ende jedes Kapitels, um Schlüsselkonzepte zu stärken und das weitere Studium des Themas zu fördern.

Książka zaczyna się od wyjaśnienia, jak używać komputera do wykonywania wielowymiarowej analizy danych, w tym jak importować dane do komputera, jak konwertować zmienne i jak tworzyć nowe zmienne z istniejących. Następnie przechodzi do podstawowych zasad wielowymiarowej analizy danych, w tym pojęcia niezależności, liniowości, jednorodności wariancji, normalności i kulistości. Autorzy omawiają również znaczenie zrozumienia tych pojęć i sposobu ich wykorzystania do poprawy dokładności wyników. W następnym rozdziale omówiono podstawy analizy danych rozpoznawczych, w tym sposób wizualizacji danych, identyfikacji wzorców i relacji oraz wybór odpowiednich metod statystycznych. Następnie przeprowadza się dyskusję na temat różnych dostępnych metod wielowarstwowych, takich jak podstawowa analiza komponentów (PCA), analiza współczynników (FA) oraz modelowanie równań strukturalnych (SEM). Autorzy podają przykłady sposobu stosowania każdej metody w realnych sytuacjach. Ostatnie rozdziały skupiają się na złożonych tematach, takich jak analiza szeregów czasowych, analiza przestrzenna i analiza przeżycia. Rozdziały te dają czytelnikom umiejętności potrzebne do analizy złożonych zbiorów danych i wyciągnięcia sensownych wniosków. W całym tekście autorzy podkreślają znaczenie zrozumienia podstawowych założeń każdej metody i sposobu ich testowania. Zapewniają one również praktyczne porady dotyczące interpretacji wyników i unikania wspólnych pułapek. W całej książce autorzy posługują się jasnymi wyjaśnieniami i licznymi przykładami, aby udostępnić temat studentom, którzy mogą nie mieć silnego tła statystycznego. Obejmują one również ćwiczenia na końcu każdego rozdziału, aby pomóc wzmocnić kluczowe koncepcje i zachęcić do dalszego badania tematu.

הספר מתחיל בהסבר כיצד להשתמש במחשב כדי לבצע ניתוח מידע רב-ממדי, כולל כיצד לייבא נתונים למחשב, כיצד להמיר משתנים, וכיצד ליצור משתנים חדשים מן הקיימים. לאחר מכן הוא עובר לעקרונות הבסיסיים של ניתוח נתונים רב-צורניים, כולל מושג העצמאות, ליניאריות, אחידות השונות, נורמליות, וספירות. המחברים גם דנים בחשיבות הבנת מושגים אלה וכיצד ניתן להשתמש בהם כדי לשפר את דיוק התוצאות. הפרק הבא דן בבסיסו של ניתוח נתונים מחקריים, כולל כיצד לחזות נתונים, לזהות תבניות ומערכות יחסים ולבחור שיטות סטטיסטיות מתאימות. לאחר מכן מתנהל דיון בסוגים השונים של שיטות רב-מערכתיות זמינות, כגון ניתוח רכיבים עיקריים (PCA), ניתוח פקטור (FA) ומודל משוואות מבניות (SEM). המחברים מציגים דוגמאות לאופן שבו ניתן ליישם כל שיטה במצבים אמיתיים. הפרקים האחרונים מתמקדים בנושאים מורכבים כגון ניתוח סדרות זמן, ניתוח מרחבי וניתוח הישרדות. פרקים אלה מעניקים לקוראים את המיומנויות הדרושות להם כדי לנתח מערכות נתונים מורכבות ולהסיק מסקנות משמעותיות. לאורך הטקסט מדגישים המחברים את החשיבות של הבנת הנחות היסוד של כל שיטה וכיצד לבחון אותן. הם גם מספקים עצות מעשיות כיצד לפרש את התוצאות ולהימנע ממלכודות נפוצות. לאורך הספר משתמשים המחברים בהסברים ברורים ובדוגמאות רבות כדי להפוך את הנושא לנגיש לתלמידים שאין להם רקע חזק בסטטיסטיקה. הם גם כוללים תרגילים בסוף כל פרק כדי לחזק מושגי מפתח ולעודד לימוד נוסף של הנושא.''

Kitap, çok boyutlu veri analizi yapmak için bir bilgisayarın nasıl kullanılacağını, verilerin bir bilgisayara nasıl aktarılacağını, değişkenlerin nasıl dönüştürüleceğini ve mevcut değişkenlerden yeni değişkenlerin nasıl oluşturulacağını açıklayarak başlar. Daha sonra bağımsızlık, doğrusallık, varyans tekdüzeliği, normallik ve küresel kavram da dahil olmak üzere çok değişkenli veri analizinin temel ilkelerine geçer. Yazarlar ayrıca, bu kavramları anlamanın önemini ve sonuçların doğruluğunu artırmak için nasıl kullanılabileceğini tartışmaktadır. Bir sonraki bölümde, verilerin nasıl görselleştirileceği, kalıpların ve ilişkilerin nasıl tanımlanacağı ve uygun istatistiksel yöntemlerin seçilmesi de dahil olmak üzere keşif veri analizinin temelleri tartışılmaktadır. Bunu, temel bileşen analizi (PCA), faktör analizi (FA) ve yapısal denklem modellemesi (SEM) gibi farklı çok değişkenli yöntemlerin tartışılması izler. Yazarlar, her yöntemin gerçek durumlarda nasıl uygulanabileceğine dair örnekler vermektedir. Son bölümler, zaman serileri analizi, mekansal analiz ve hayatta kalma analizi gibi karmaşık konulara odaklanmaktadır. Bu bölümler okuyuculara karmaşık veri setlerini analiz etmek ve anlamlı sonuçlar çıkarmak için ihtiyaç duydukları becerileri verir. Metin boyunca, yazarlar her yöntemin temel varsayımlarını anlamanın ve bunları nasıl test etmenin önemini vurgulamaktadır. Ayrıca, sonuçların nasıl yorumlanacağı ve ortak tuzaklardan nasıl kaçınılacağı konusunda pratik önerilerde bulunurlar. Kitap boyunca yazarlar, konuyu istatistikte güçlü bir geçmişe sahip olmayan öğrenciler için erişilebilir kılmak için net açıklamalar ve sayısız örnek kullanırlar. Ayrıca, temel kavramları güçlendirmeye yardımcı olmak ve konunun daha fazla incelenmesini teşvik etmek için her bölümün sonunda alıştırmalar içerir.

يبدأ الكتاب بشرح كيفية استخدام الكمبيوتر لإجراء تحليل متعدد الأبعاد للبيانات، بما في ذلك كيفية استيراد البيانات إلى الكمبيوتر، وكيفية تحويل المتغيرات، وكيفية إنشاء متغيرات جديدة من المتغيرات الموجودة. ثم ينتقل إلى المبادئ الأساسية لتحليل البيانات متعددة المتغيرات، بما في ذلك مفهوم الاستقلال والخطية وتوحيد التباين والطبيعية والكروية. يناقش المؤلفون أيضًا أهمية فهم هذه المفاهيم وكيف يمكن استخدامها لتحسين دقة النتائج. يناقش الفصل التالي أساسيات تحليل البيانات الاستكشافية، بما في ذلك كيفية تصور البيانات، وتحديد الأنماط والعلاقات، واختيار الأساليب الإحصائية المناسبة. ويتبع ذلك مناقشة لمختلف أنواع الطرق متعددة المتغيرات المتاحة، مثل تحليل المكونات الرئيسية (PCA)، وتحليل العوامل (FA)، ونمذجة المعادلة الهيكلية (SEM). يقدم المؤلفون أمثلة على كيفية تطبيق كل طريقة في المواقف الحقيقية. تركز الفصول الأخيرة على مواضيع معقدة مثل تحليل السلاسل الزمنية والتحليل المكاني وتحليل البقاء. تمنح هذه الفصول القراء المهارات التي يحتاجونها لتحليل مجموعات البيانات المعقدة واستخلاص استنتاجات ذات مغزى. في جميع أنحاء النص، يؤكد المؤلفون على أهمية فهم الافتراضات الأساسية لكل طريقة وكيفية اختبارها. كما أنها تقدم مشورة عملية حول كيفية تفسير النتائج وتجنب المزالق الشائعة. في جميع أنحاء الكتاب، يستخدم المؤلفون تفسيرات واضحة وأمثلة عديدة لجعل الموضوع في متناول الطلاب الذين قد لا يكون لديهم خلفية قوية في الإحصاء. وتشمل أيضا تمارين في نهاية كل فصل للمساعدة في تعزيز المفاهيم الرئيسية والتشجيع على مواصلة دراسة الموضوع.

이 책은 컴퓨터를 사용하여 데이터를 컴퓨터로 가져 오는 방법, 변수를 변환하는 방법 및 기존 변수에서 새로운 변수를 만드는 방법을 포함하여 다차원 데이터 분석을 수행하는 방법을 설명함으로써 시작됩니다. 그런 다음 독립, 선형성, 분산 균일 성, 정규성 및 구형의 개념을 포함하여 다변량 데이터 분석의 기본 원리로 넘어갑니다. 저자는 또한 이러한 개념을 이해하는 것의 중요성과 결과의 정확성을 향상시키는 데 어떻게 사용될 수 있는지에 대해 논의합니다. 다음 장에서는 데이터를 시각화하고 패턴과 관계를 식별하며 적절한 통계적 방법을 선택하는 방법을 포함하여 탐색 데이터 분석의 기본 사항에 대해 설명합니 그 다음에는 주 성분 분석 (PCA), 요인 분석 (FA) 및 구조 방정식 모델링 (SEM) 과 같은 다양한 유형의 다변량 방법에 대한 논의가 이어집니다. 저자는 실제 상황에서 각 방법을 적용하는 방법에 대한 예를 제시합니다. 최근 장은 시계열 분석, 공간 분석 및 생존 분석과 같은 복잡한 주제에 중점을 둡니다. 이 장은 독자에게 복잡한 데이터 세트를 분석하고 의미있는 결론을 도출하는 데 필요한 기술을 본문 전체에서 저자는 각 방법의 기본 가정을 이해하는 것의 중요성과이를 테스트하는 방법을 강조합니다. 또한 결과를 해석하고 일반적인 함정을 피하는 방법에 대한 실질적인 조언을 제공합니다. 이 책 전체에서 저자는 명확한 설명과 수많은 예를 사용하여 통계에 대한 배경 지식이 강하지 않은 학생들이 과목에 액세스 할 수 있도록합니다. 또한 각 장의 끝에 주요 개념을 강화하고 주제에 대한 추가 연구를 장려하는 연습이 포함됩니다.

コンピュータを使って多次元データ解析を行う方法、データをコンピュータにインポートする方法、変数を変換する方法、既存の変数から新しい変数を作成する方法などを説明することから始まります。その後、独立性、直線性、分散均一性、正常性、球性などの多変量データ解析の基本原理に移ります。また、これらの概念を理解することの重要性や、結果の精度を向上させるためにどのように利用できるかについても議論している。次の章では、データの可視化、パターンと関係の特定、適切な統計方法の選択など、探索的なデータ分析の基本について説明します。次に、主成分解析（PCA）、因子解析（FA）、構造方程式モデリング（SEM）など、利用可能なさまざまな種類の多変量方法について説明します。著者たちは、それぞれの方法が実際の状況でどのように適用できるかの例を示している。最近の章では、時系列解析、空間解析、生存解析などの複雑なトピックに焦点を当てています。これらの章は、複雑なデータセットを分析し、有意義な結論を導くために必要なスキルを読者に提供します。本文全体を通して、著者たちは、各メソッドの根底にある前提を理解し、それらをどのようにテストするかを理解することの重要性を強調している。また、結果をどのように解釈し、一般的な落とし穴を避けるかについての実践的なアドバイスも提供します。著者たちは、本書全体を通して、明確な説明と数多くの例を用いて、統計に強い背景を持っていないかもしれない学生がこの主題にアクセスできるようにしています。また、各章の最後には、重要な概念を強化し、トピックのさらなる研究を奨励するための演習も含まれています。

本書首先解釋如何使用計算機進行多維數據分析，包括如何將數據導入計算機，如何轉換變量以及如何從現有變量中創建新變量。然後，他轉向多維數據分析的基本原理，包括獨立性，線性，方差均勻性，正態性和球形性的概念。作者還討論了理解這些概念的重要性，以及如何利用它們來提高結果的準確性。下一章討論了分析搜索數據的基礎，包括如何可視化數據、確定模式和相互關系以及選擇適當的統計方法。然後討論各種可用的多維方法，例如主成分分析（PCA），因子分析（FA）和結構方程建模（SEM）。作者提供了如何在實際情況下應用每種方法的示例。最後幾章涉及諸如時間序列分析，空間分析和生存分析之類的復雜主題。這些章節為讀者提供了分析復雜數據集並得出有意義的結論所需的技能。在整個文本中，作者強調了解每種方法的基本假設以及驗證它們的方式的重要性。他們還提供有關如何解釋結果和避免常見陷阱的實用建議。在整個書中，作者使用清晰的解釋和許多示例來使可能缺乏統計學經驗的學生可以使用該主題。它們還包括每章結尾處的練習，以幫助加強關鍵概念並鼓勵對該主題的進一步研究。