Produkt zum Begriff Skalenniveau:
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Regression
Regression , Regression ist nicht nur ein wichtiges metapsychologisches Konzept, sondern auch eine kontinuierlich präsente Erfahrung im Alltag: Das lustvolle Schweifenlassen der Gedanken und Fantasien, das Zulassen Lust versprechender Wünsche, die Beschäftigung mit idealen Selbstentwürfen oder Wendungen ins Destruktive - all diese Erfahrungsfelder belegen dessen lebenspraktische Bedeutung. Die gegenwärtige, plural gewordene Psychoanalyse versucht sich zunehmend an einer kritischen Überprüfung und Neuausrichtung des Regressionskonzepts vor dem Hintergrund aktueller Theorien und Erfahrungen aus der Praxis. In diesem Sinne diskutiert Lutz Garrels Regression als »Konzept in der Krise« und skizziert Wege einer phänomenologischen Wiederannäherung - als konstruktiver Ansatzpunkt einer sich dialogisch entfaltenden Debatte mit den Beiträger*innen des Bandes. Hauptartikel und Replik von Lutz Garrels, Kommentare von Felix Brauner, Peter Geißler, Elfriede Löchel, Thomas Meier, Kai Rugenstein und Carsten Spitzer , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik
Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik - Lizenz
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Die Phönix-Hypothese (Köhlert, Christian)
Die Phönix-Hypothese , Ist die aktuelle Weltlage eine gigantische Ablenkung? , Nachschlagewerke & Lexika > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20230721, Produktform: Leinen, Autoren: Köhlert, Christian, Seitenzahl/Blattzahl: 200, Keyword: Dieter Broers; Irlmaier; Killshot; Phönix-Hypothese; Prophezeiungen; Verschwörung; Weltenende, Fachschema: Grenzwissenschaften / Parapsychologie~Parapsychologie~PSI, Fachkategorie: Geschichte und Archäologie~Körper und Geist, Thema: Verstehen, Fachkategorie: Parapsychologie, Thema: Auseinandersetzen, Text Sprache: ger, Verlag: Osiris, Verlag: Gerschitz, Oliver, Länge: 236, Breite: 172, Höhe: 17, Gewicht: 461, Produktform: Gebunden, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0300, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Köhlert, Christian: Die Matrix-Hypothese
Die Matrix-Hypothese , Warum nimmt die Welt immer bizarrere Züge an? In seinem ersten Buch, "Die Phönix-Hypothese", postulierte Christian Köhlert, dass wir die Zusammenhänge der sich immer weiter zuspitzenden Krisen und geopolitischen bzw. religiösen Polarisierungen nicht verstehen können, wenn wir nicht die Reset-Zyklen erkennen. Das sind wiederkehrende Transformationsprozesse, die schon immer das Leben auf der Erde bestimmt haben. In diesem neuen Werk, geht der Autor einen Schritt weiter, und behauptet, dass wir das Schauspiel auf der kollektiven Bühne nicht vollständig begreifen können, wenn wir nicht auch die physische Realität hinterfragen. Die Matrix-Hypothese geht der Frage nach, ob wir uns in einem virtuellen Konstrukt befinden, welches einem spirituellen Evolutionsprozess dient. Dazu beleuchtet der Autor die klassischen Philosophien, die ein solches Paradigma stützen, beginnend bei den vedischen Schriften, bis hin zur Hermetik oder der platonischen Weltanschauung. In wie weit decken sich die Vorstellung einer Matrix mit den Paradoxien aus der modernen Wissenschaft, die wir in Non-Lokalität und Welle-Teilchendualismus finden? Unter der Prämisse, dass unsere scheinbar physische Realität nur ein geistiges Konstrukt ist, lassen sich viele Anomalien und Merkwürdigkeiten in ein ganzheitliches Erklär-Modell einbinden. Aus diesem Blickwinkel bekommen kontrovers diskutierte Phänomene, wie beispielsweise geschichtliche Paradoxien, der Mandela-Effekt oder wiederkehrende mystische Erfahrungen, eine ganz neue Bedeutung. Der Autor nimmt Sie dazu mit auf eine persönliche Reise, wie er dem Änigma auf die Schliche kam. Er erzählt davon, wie ihm die wichtigsten Puzzlestücke in den Schoß gefallen sind. Detailliert erklärt er die Indizien, die ihn überzeugt haben, dass wir alle eine entscheidende Rolle in dieser Matrix spielen. Der Wahnsinn auf der kollektiven Bühne hat demnach einen tieferen Sinn, als es der rein rationale Verstand erfassen kann. , Nachschlagewerke & Lexika > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Welches Skalenniveau?
Um das Skalenniveau einer Variable zu bestimmen, muss man wissen, welche Art von Daten erfasst werden. Es gibt vier Skalenniveaus: Nominal, Ordinal, Intervall und Verhältnis. Das Nominalniveau erfasst qualitative Daten, das Ordinalniveau erfasst qualitative Daten mit einer Rangordnung, das Intervallniveau erfasst quantitative Daten mit einer festen Einheit und das Verhältnisniveau erfasst quantitative Daten mit einer festen Einheit und einem absoluten Nullpunkt.
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Welches Skalenniveau hat es?
Um diese Frage zu beantworten, müssten Sie das spezifische Merkmal oder die Variable angeben, auf die sich die Frage bezieht. Skalenniveau bezieht sich auf die Art der Messung einer Variable, ob sie nominal, ordinal, intervall oder Verhältnis ist. Jede dieser Skalen hat unterschiedliche Eigenschaften und Anwendungen.
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Welches Skalenniveau hat die Zahl 3?
Die Zahl 3 hat das Skalenniveau des Intervallskalenniveaus. Es handelt sich um eine quantitative Variable, bei der die Differenz zwischen den Werten bedeutungsvoll ist, aber der Nullpunkt willkürlich ist.
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Bei welchem Skalenniveau gibt es welchen Korrelationskoeffizienten?
Der Korrelationskoeffizient kann für alle Skalenniveaus berechnet werden. Für nominale Daten wird der Phi-Koeffizient oder der Cramér's V verwendet. Für ordinale Daten kann der Spearman's Rangkorrelationskoeffizient oder der Kendall's Tau verwendet werden. Für metrische Daten wird der Pearson-Korrelationskoeffizient verwendet.
Ähnliche Suchbegriffe für Skalenniveau:
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Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
Jaeggi, Rahel: Fortschritt und Regression
Fortschritt und Regression , Fortschritt ist sozialer Wandel hin zu einer Situation, in der die Verhältnisse nicht nur anders, sondern besser werden - etwa dadurch, dass die Sklaverei abgeschafft wird oder die Vergewaltigung in der Ehe als Verbrechen gilt. Viele würden dem zustimmen, und doch hat die Vorstellung eines generellen gesellschaftlichen Fortschritts ihren Glanz verloren. Sie ruft sogar Skepsis hervor. Hingegen wächst die Neigung, etwa die Zunahme autoritärer Ressentiments und rechtspopulistischer Bewegungen als eine Art von Regression zu bewerten. Rahel Jaeggi verteidigt in ihrem Buch das Begriffspaar Fortschritt und Regression als unverzichtbares sozialphilosophisches Werkzeug für die Diagnose und Kritik unserer Zeit. Als fortschrittlich oder regressiv versteht sie nicht nur das Resultat, sondern vor allem die Gestalt der gesellschaftlichen Transformationsprozesse selbst. Indem sie nach den Dynamiken sozialen Wandels fragt sowie nach den Erfahrungsblockaden, die regressiven Tendenzen Vorschub leisten, entwickelt sie einen Begriff des Fortschritts, der materialistisch und plural, also durch und durch emanzipativ und zeitgemäß ist. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Produktform: Leinen, Thema: Auseinandersetzen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Breite: 126, Höhe: 28, Gewicht: 416, Produktform: Gebunden, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0160, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1722758
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
Regression | Zustand: Neu & original versiegelt
Regression
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Statistische Methoden der VWL und BWL (Schira, Josef)
Statistische Methoden der VWL und BWL , Der Klassiker der Statistik vermittelt Studierenden der Wirtschaftswissenschaften grundlegendes Statistikwissen, wie es an den deutschen Hochschulen gelehrt wird. Auf einzigartige Weise gelingt es dem Werk, die Theorie mit hochaktuellen Fällen aus Wirtschaft, Staat und Politik zu verbinden. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 6., aktualisierte Auflage, Erscheinungsjahr: 20210401, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Pearson Studium - Economic VWL##, Autoren: Schira, Josef, Auflage: 21006, Auflage/Ausgabe: 6., aktualisierte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 625, Themenüberschrift: BUSINESS & ECONOMICS / Business Mathematics, Keyword: BWL; Betriebswirtschaft; Mathematik; Quantitative Methoden; Schließende Statistik; Statistik; Statistische Methoden; VWL; Volkswirstchaft; Wahrscheinlichkeitsrechnung; Wirtschaftswissenschaften; Ökonometrie, Fachschema: Betriebswirtschaft - Betriebswirtschaftslehre~Statistik~Nationalökonomie~Volkswirtschaft - Volkswirtschaftslehre - Volkswirt~Ökonometrie~Statistik / Wirtschaftsstatistik~Wirtschaftsstatistik~Wirtschaft / Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsrechnen, Fachkategorie: Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Wirtschaft/Allgemeines, Lexika, Geschichte, Fachkategorie: Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Länge: 246, Breite: 203, Höhe: 38, Gewicht: 1400, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger EAN: 9783868942996 9783868941173 9783868940206 9783827371638 9783827370419, Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0025, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 714424
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Bei welchem Skalenniveau wird der Korrelationskoeffizient verwendet?
Der Korrelationskoeffizient kann auf intervall- oder verhältnisskalierten Daten verwendet werden. Er misst die Stärke und Richtung der linearen Beziehung zwischen zwei Variablen.
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Was ist das Skalenniveau in der Statistik?
Das Skalenniveau in der Statistik beschreibt die Eigenschaften und Möglichkeiten der Messwerte einer Variablen. Es gibt vier Skalenniveaus: das nominale Skalenniveau, das ordinale Skalenniveau, das metrische Skalenniveau und das Verhältnisskalenniveau. Je nach Skalenniveau können unterschiedliche statistische Analysen und Interpretationen durchgeführt werden.
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Kannst du das Skalenniveau einer Variable in deiner Forschungsarbeit erklären und warum es wichtig ist, das richtige Skalenniveau zu verwenden?
Das Skalenniveau einer Variable gibt an, welche Art von Messwerten sie enthält (z.B. nominal, ordinal, metrisch). Es ist wichtig, das richtige Skalenniveau zu verwenden, um korrekte statistische Analysen durchführen zu können. Falsche Skalenniveaus können zu fehlerhaften Ergebnissen führen.
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Welchem Skalenniveau kann eine Likert-Skala zugeordnet werden?
Eine Likert-Skala kann dem ordinalen Skalenniveau zugeordnet werden. Bei einer Likert-Skala handelt es sich um eine Rangskala, bei der die Antwortmöglichkeiten in eine bestimmte Reihenfolge gebracht werden können, jedoch keine festen Abstände zwischen den Kategorien existieren.
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