Produkt zum Begriff Korrelation:
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Alkoholabhängigkeit (Klein, Rudolf~Schmidt, Gunther)
Alkoholabhängigkeit , Für die Behandlung von Alkoholabhängigkeit setzen Krankenkassen und Rentenversicherer einen Rahmen, der das therapeutische Vorgehen und damit auch die Entwicklungsmöglichkeit von Klienten einschränkt. Rudolf Klein und Gunther Schmidt beschreiben erprobte Alternativen zu diesen Voraussetzungen, und zwar sowohl im Hinblick auf die mutmaßlichen Gründe für die Entwicklung einer Alkoholabhängigkeit wie auch im Hinblick auf therapeutische Ziele und Behandlungsmethoden. Den herkömmlichen und gängigen psychotherapeutischen Methoden stellen sie moderne systemische und hypnosystemische Ansätze gegenüber. Deren Vorzüge werden an neuralgischen Punkten besonders deutlich, z. B. im Umgang mit Ambivalenzen oder bei der Arbeit in und mit Zwangskontexten. Vor dem Hintergrund ihrer jahrzehntelangen Praxis beschreiben die Autoren die Herausforderungen der ambulanten wie auch der stationären Behandlung. In zum Teil durchlaufenden Praxisfällen illustrieren sie die theoretischen und praktischen Besonderheiten der hypnosystemischen Therapie. Aus der erfrischenden Herangehensweise der Autoren ergeben sich zahlreiche Ideen für die Praxis nicht nur von Suchttherapeuten, sondern auch für Therapien mit anderen Störungsbildern und Problemlagen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 201709, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Störungen systemisch behandeln#10#, Autoren: Klein, Rudolf~Schmidt, Gunther, Seitenzahl/Blattzahl: 221, Keyword: Alkoholentzug; Behandlungsmethode; Suchttherapie; Abstinenz; Alkoholkrankheit; ambulante Therapie; hypnosystemische Therapie; Alkohol Therapie; Alternative Therapie; Alkoholismus; Systemische Therapie; stationäre Therapie; Sucht; Suchtberatung; Alkoholsucht; Entzug; Alkoholprobleme, Fachschema: Alkoholismus - Alkoholiker - Anonyme Alkoholiker, Fachkategorie: Psychiatrie~Suchterkrankungen und Therapie~Psychologie, Warengruppe: HC/Angewandte Psychologie, Fachkategorie: Psychotherapie, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Auer-System-Verlag, Carl, Verlag: Auer-System-Verlag, Carl, Verlag: Carl-Auer Verlag GmbH, Länge: 208, Breite: 146, Höhe: 17, Gewicht: 336, Produktform: Kartoniert, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2570678
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Alkoholmissbrauch und -abhängigkeit (Wetterling, Tilman)
Alkoholmissbrauch und -abhängigkeit , Alkoholmissbrauch und Alkoholabhängigkeit sind in Deutschland sehr verbreitet. Die Betroffenen haben oft große Schwierigkeiten, ihre Sucht zu überwinden. Hierfür sind v. a. die Wirkungen von Alkohol auf das Gehirn, insbesondere auf das psychische Befinden, verantwortlich. Bei längerem erhöhtem Alkoholkonsum kommt es sehr häufig auch zu körperlichen Erkrankungen und sozialen Folgeerscheinungen. Das Buch stellt all diese Aspekte der alkoholbezogenen Störungen fundiert dar. Aufbauend auf der über 35-jährigen klinischen Erfahrung des Autors werden praktische, d. h. auf den Alltag bezogene Behandlungsstrategien aufgezeigt, insbesondere therapeutische Interventionsmöglichkeiten in verschiedenen Behandlungskonstellationen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20210324, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Sucht: Risiken - Formen - Interventionen##, Autoren: Wetterling, Tilman, Seitenzahl/Blattzahl: 197, Abbildungen: 6 Abbildungen, 14 Tabellen, Themenüberschrift: PSYCHOLOGY / Psychopathology / Addiction, Keyword: Suchtbehandlung; Suchterkrankungen; Suchttherapie, Fachschema: Psychotherapie - Psychotherapeut~Therapie / Psychotherapie~Sucht~Süchtig~Suchttherapie, Fachkategorie: Suchterkrankungen und Therapie~Psychologie, Warengruppe: HC/Medizin/Allgemeines, Lexika, Fachkategorie: Psychotherapie, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Kohlhammer W., Verlag: Kohlhammer W., Verlag: Kohlhammer, W., GmbH, Produktverfügbarkeit: 02, Länge: 199, Breite: 136, Höhe: 14, Gewicht: 234, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0008, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2570077
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Tracer X101 - Alkoholtester
Tracer X101 - Alkoholtester
Preis: 30.02 € | Versand*: 0.00 € -
ALKOHOLTESTER digital 4in1 1 St
07629132: Auxynhairol-Vertrieb Sylvia Janeikis e.K. - ALKOHOLTESTER digital 4in1 1 St
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Ist eine inverse Korrelation dasselbe wie eine negative Korrelation in der Statistik?
Ja, eine inverse Korrelation ist dasselbe wie eine negative Korrelation in der Statistik. Beide Begriffe beschreiben eine Beziehung zwischen zwei Variablen, bei der sich die Werte der einen Variable erhöhen, während die Werte der anderen Variable abnehmen. Eine inverse Korrelation wird oft durch einen negativen Korrelationskoeffizienten ausgedrückt.
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Was bedeutet keine Korrelation?
Was bedeutet keine Korrelation? Keine Korrelation bedeutet, dass es keinen Zusammenhang zwischen zwei Variablen gibt. Wenn zwei Variablen unkorreliert sind, ändert sich der Wert einer Variable nicht in Abhängigkeit von der anderen Variable. Das Fehlen einer Korrelation bedeutet, dass es keine lineare Beziehung zwischen den Variablen gibt. Statistisch gesehen wird eine Korrelation von 0 als Anzeichen für keine Korrelation interpretiert.
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Welche Korrelation ist gut?
Die Stärke der Korrelation hängt von dem Zusammenhang zwischen den Variablen ab, den man untersucht. Eine hohe Korrelation kann darauf hindeuten, dass es eine starke Beziehung zwischen den Variablen gibt. Allerdings bedeutet eine hohe Korrelation nicht zwangsläufig, dass es auch eine kausale Beziehung zwischen den Variablen gibt. Es ist wichtig, die Ursachen und den Kontext der Korrelation zu berücksichtigen, um zu verstehen, ob sie relevant und aussagekräftig ist. Letztendlich ist eine gute Korrelation diejenige, die es ermöglicht, Zusammenhänge zwischen Variablen zu erkennen und fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen.
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Wann verwendet man Pearson Korrelation?
Pearson-Korrelation wird verwendet, um den linearen Zusammenhang zwischen zwei metrischen Variablen zu untersuchen. Sie wird eingesetzt, um zu überprüfen, ob es eine statistisch signifikante Beziehung zwischen den Variablen gibt und wie stark diese ist. Die Pearson-Korrelation eignet sich besonders gut, wenn die Verteilung der Daten annähernd normal ist und es keine Ausreißer gibt. Sie wird häufig in der Psychologie, Soziologie, Wirtschaftswissenschaften und anderen Bereichen angewendet, um Beziehungen zwischen Variablen zu untersuchen. Es ist wichtig zu beachten, dass die Pearson-Korrelation nur lineare Beziehungen zwischen Variablen erfasst und nicht für nicht-lineare Beziehungen geeignet ist.
Ähnliche Suchbegriffe für Korrelation:
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Welche Korrelation wenn keine Normalverteilung?
Welche Korrelation wenn keine Normalverteilung? In Fällen, in denen die Daten nicht normalverteilt sind, kann die Pearson-Korrelation möglicherweise nicht die beste Wahl sein, da sie auf der Annahme einer normalen Verteilung basiert. In solchen Fällen könnte die Verwendung von Rangkorrelationskoeffizienten wie dem Spearman's Rho oder dem Kendall's Tau angemessener sein, da sie weniger anfällig für Abweichungen von der Normalverteilung sind. Diese Rangkorrelationskoeffizienten basieren auf der Rangordnung der Daten anstelle der tatsächlichen Werte und sind daher robuster gegenüber Ausreißern und nicht normalverteilten Daten. Es ist wichtig, die Verteilung der Daten zu überprüfen und den am besten geeigneten Korrelationskoeffizienten entsprechend der Art der Daten auszuwählen.
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Was ist eine hohe Korrelation?
Was ist eine hohe Korrelation? Eine hohe Korrelation bezieht sich auf einen starken Zusammenhang zwischen zwei Variablen, der durch einen Korrelationskoeffizienten nahe bei +1 oder -1 ausgedrückt wird. Ein Wert nahe +1 zeigt an, dass die Variablen positiv miteinander korreliert sind, während ein Wert nahe -1 auf eine negative Korrelation hinweist. Eine hohe Korrelation bedeutet, dass Veränderungen in einer Variable mit Veränderungen in der anderen Variable einhergehen, was auf eine mögliche Ursache-Wirkungs-Beziehung oder gemeinsame Einflussfaktoren hindeuten kann. Es ist wichtig zu beachten, dass eine hohe Korrelation nicht notwendigerweise auf einen kausalen Zusammenhang zwischen den Variablen hinweist, sondern nur auf deren statistische Beziehung.
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Was bedeutet eine negative Korrelation?
Eine negative Korrelation bedeutet, dass zwei Variablen in entgegengesetzte Richtungen zueinander verlaufen. Das bedeutet, wenn eine Variable steigt, sinkt die andere Variable und umgekehrt. Ein Beispiel für eine negative Korrelation wäre die Beziehung zwischen dem Preis eines Produkts und der Nachfrage - wenn der Preis steigt, sinkt die Nachfrage. Negative Korrelationen werden oft durch den Wert -1 bis 0 auf dem Korrelationskoeffizienten dargestellt.
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Wann Korrelation und wann Regression?
Wann Korrelation und wann Regression? Korrelation wird verwendet, um den Grad des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen zu messen, ohne eine Ursache-Wirkungs-Beziehung zu postulieren. Wenn man herausfinden möchte, ob und wie stark zwei Variablen miteinander zusammenhängen, ist die Korrelation die geeignete Methode. Regression hingegen wird verwendet, um eine Vorhersage oder Schätzung einer abhängigen Variablen basierend auf einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu machen. Wenn man also den Einfluss einer oder mehrerer Variablen auf eine andere Variable untersuchen möchte, ist die Regression die passende Methode. Insgesamt kann man sagen, dass Korrelation verwendet wird, um den Zusammenhang zwischen Variablen zu untersuchen, während Regression verwendet wird, um Vorhersagen oder Schätzungen basierend auf diesen Zusammenhängen zu machen. Beide Methoden sind wichtige Werkzeuge in der statistischen Analyse, jedoch mit unterschiedlichen Anwendungsgebieten und Zielen.
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