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Bookbot

Christian Kastner

    Virtual separation of concerns
    Fehlende Werte bei korrelierten Beobachtungen
    Führung im Wandel: Wie KMUs dynamische Zeiten meistern
    • 2025

      In einer Welt, die von ständigem Wandel und zunehmender Unsicherheit geprägt ist, stehen Führungskräfte vor immer neuen Herausforderungen. Dieses Buch bietet Einblicke in die Belastungsproben von Leadership und zeigt Wege, wie Führungskräfte ihre Teams erfolgreich leiten können. In 21 prägnanten Kapiteln werden zentrale Konzepte wie Resilienz, effektive Kommunikation und Changemanagement behandelt und wichtige Fragen beantwortet: Wie kann Führung in Krisenzeiten gelingen? Wie sieht gutes Stressmanagement aus? Und wie kann Vertrauen auf allen Ebenen aufgebaut werden? Diese Themen werden durch praxisnahe Strategien und fundierte Einsichten ergänzt, die direkt im beruflichen Alltag anwendbar sind. Dieses Buch richtet sich an Führungskräfte, die ihre Unternehmen zukunftsfähig machen wollen, sowie an Leser*innen im Bereich Unternehmensführung oder Personalmanagement. Mit konkreten Handlungsempfehlungen und Werkzeugen bietet es nicht nur neue Perspektiven, sondern auch praktische Unterstützung im Umgang mit Veränderungen.

      Führung im Wandel: Wie KMUs dynamische Zeiten meistern
    • 2001

      Korrelierte Beobachtungen treten bei klinischen Längsschnittstudien, Panelstudien im Rahmen wirtschaftswissenschaftlicher oder sozio-demografischer Untersuchungen und im Bereich der räumlichen Statistik auf. Fehlende Werte aufgrund von Nichterreichbarkeit, Antwortverweigerung usw. sind dabei ein häufiges methodisches Problem. Dieser Sachverhalt wird jedoch meist ignoriert, so dass die auf den reduzierten Daten basierenden statistischen Analysen zu falschen oder zumindest ineffizienten Ergebnissen führen. Die Arbeit beschäftigt sich mit Lösungsansätzen bei Verwendung der Generalised Estimating Equations. Neben einem ausführlichen Überblick über diese speziellen Marginalen Regressionsmodelle wird zunächst eine Einführung in den Bereich fehlender Werte gegeben. Die Verwendung der Weighted Estimating Equations zur Behandlung fehlender Werte wird in verschiedenen Anwendungsbereichen dargestellt.

      Fehlende Werte bei korrelierten Beobachtungen