Produktinformationen EAN (primär) 9783437250194
Autor Elfriede Derrer-Merk, Ingrid Strauch, Susanna Schwarz, Christine Maria Brendebach, Gertrud Vernbro
Herausgeber Urban & Fischer Verlag/Elsevier GmbH
Erscheinungsdatum 04. 10. 2011
Inhaltsverzeichnis BAND 1:
1 Theoretische Grundlagen in das altenpflegerische Handeln einbeziehen
1. 1 Alter, Gesundheit, Krankheit, Behinderung und Pflegebedürftigkeit
1. 2 Konzepte, Modelle und Theorien der Pflege
1. 3 Handlungsrelevanz von Konzepten und Modellen der Pflege
1. 4 Pflegeforschung und Umsetzung von Forschungsergebnissen
1. 5 Gesundheitsförderung und Prävention
1. 6 Rehabilitation und Teilhabe behinderter Menschen
1. 7 Biografiearbeit
1. 8 Pflegerelevante Grundlagen der Ethik2 Pflege alter Menschen planen, durchführen, dokumentieren und evaluieren
2. 1 Wahrnehmung und Beobachtung
2. 2 Pflegeprozess
2. Prüfungswissen altenpflege sonderausgabe kirchensteuer. 3 Pflegediagnostik
2. 4 Planung, Durchführung und Evaluation der Pflege
2. 5 Grenzen der Pflegeplanung
2. 6 Pflegedokumentation
BAND 2:
Aus dem Inhalt von Band 2: Fallbeispiele für die Lernfelder 1.
Prüfungswissen Altenpflege Sonderausgabe Kirchensteuer
* Zum Shop Elsevier, München / Urban & Fischer Prüfungswissen Lieferzeit: Lieferzeit 1-3 Werktage tenpflege: Das vorliegende Buch bereitet Altenpflegeschüler, die vor 2020 ihre Ausbildung zur Altenpflege begonnen haben, auf da... 41, 00 € * Versandkosten frei! * Zum Shop
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Prüfungswissen Altenpflege Sonderausgabe Apothekenumschau
Die vier Bände in diesem Sammelband bieten zahlreiche Fallbeispiele aus allen prüfungsrelevanten Lernfeldern. Über 300 Fragen bringen Sie in die richtige Startposition und machen Sie fit für die Prüfung! Der Sammelband enthält die Lernfelder:
1. 1 Theoretische Grundlagen in das altenpflegerische Handeln einbeziehen
1. 2 Pflege alter Menschen planen, durchführen, dokumentieren und evaluieren
1. Prüfungswissen altenpflege sonderausgabe umschau. 3 Alte Menschen personen- und situationsbezogen pflegen
1. 5 Bei der medizinischen Diagnostik und Therapie mitwirken
2. 1 Lebenswelten und soziale Netzwerke alter Menschen beim altenpflegerischen Handeln berücksichtigen
3. 1 Institutionelle und rechtliche Rahmenbedingungen beim altenpflegerischen Handeln berücksichtigen
4. 1 Berufliches Selbstverständnis entwickeln
4. 3 Mit Krisen und schwierigen sozialen Situationen umgehen Bewertungen ★★★★★ ★★★★★ (0 Bewertungen) Deine Meinung ist uns wichtig Informationen zu den Zuständen Wie neu Exzellenter Zustand Keine oder nur minimale Gebrauchsspuren vorhanden Ohne Knicke, Markierungen Bestens als Geschenk geeignet Sehr gut Sehr guter Zustand: leichte Gebrauchsspuren vorhanden z.
V. und an der Berufsfachschule für Altenpflege und Altenpflegehilfe St. Korbinian München
Maria Möckl: Pflegepädagogin BA
Gertrud Vernbro: Volljuristin, Schulleiterin und Dozentin beim Institut für Bildung und Entwicklung des Caritasverband der Erzdiözese München und Freising e. V.
1 Theoretische Grundlagen in das altenpflegerische Handeln einbeziehen (Lernfeld 1. 1)
1. 1 Alter, Gesundheit, Krankheit, Behinderung und Pflegebedürftigkeit 1. 2 Konzepte, Modelle und Theorien der Pflege 1. 3 Handlungsrelevanz von Konzepten und Modellen der Pflege 1. 4 Pflegeforschung und Umsetzung von Forschungsergebnissen 1. 5 Gesundheitsförderung und Prävention 1. 6 Rehabilitation und Teilhabe behinderter Menschen 1. 7 Biografiearbeit 1. 8 Pflegerelevante Grundlagen der Ethik
2 Pflege alter Menschen planen, durchführen, dokumentieren und evaluieren (Lernfeld 1. 2)
2. 1 Wahrnehmung und Beobachtung 2. Prüfungswissen altenpflege sonderausgabe apothekenumschau. 2 Pflegeprozess 2. 3 Pflegediagnostik 2. 4 Planung, Durchführung und Evaluation der Pflege 2. 5 Grenzen der Pflegeplanung 2.
Wenn Sie
Gesamtsumme auswählen, erhalten Sie Prozentzahlen die sich auf die gesamte Tabelle beziehen. Weiterhin ist zu beachten, dass der Chi-Quadrat-Test in SPSS eine Voraussetzung hat, nämlich dass die sogenannten erwarteten Häufigkeiten der Kreuztabelle
sämtlich größer als 5 sind. Prinzipiell können Sie eine Kreuztabelle auf Variablen mit beliebigem Messniveau (qualitativ, ordinal oder metrisch) anwenden. Allerdings ist es in der Praxis
unüblich, Kreuztabellen für metrische oder ordinale Variablen zu berechnen. Zusammenfassen - r spalten zusammenfügen - Code Examples. Zur Analyse von Zusammenhängen von metrischen / ordinalen Variablen ist die Korrelationsanalyse in SPSS besser geeignet. Kreuztabellen werden schnell unübersichtlich, wenn Sie für Variablen mit großer Anzahl an Ausprägungen berechnet werden. Nehme Sie als Faustregel, dass eine
Kreuztabelle nicht mehr als ca. 30 Zellen haben sollte (Das entspricht einer Tabelle für 2 Variablen von denen eine 5 und eine 6 Ausprägungen hat). Wenn in Ihrer Analyse eine größere Tabelle resultieren würde, können Sie einige Ausprägungen Variablen zu Kategorien zusammenfassen.
Variablen Zusammenfassen R.O
Die Aussage des Satzes lässt sich sowohl auf den Quotienten zweier Funktionen übertragen als auch auf Funktionen mehrerer Variablen anwenden. Der Mittelwertsatz verallgemeinert den Satz von Rolle. Der Satz wurde zuerst von Joseph-Louis Lagrange bewiesen (Théorie des fonctions analytiques 1797) und später von Augustin Louis Cauchy (Vorlesungen über Infinitesimalrechnung, Calcul infinitésimal, 1823). Pierre Ossian Bonnet bewies den Mittelwertsatz aus dem Satz von Rolle (dargestellt in den Vorlesungen über Infinitesimalrechnung von Serret, 1868). [1]
Aussage des Mittelwertsatzes [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Geometrische Darstellung des Mittelwertsatzes: Sekante zwischen und sowie Tangente an der Stelle sind parallel. Es ist auch möglich, dass die Funktion an mehreren Stellen die Sekantensteigung als Tangentensteigung annimmt. Variablen zusammenfassen r.o. Es sei eine Funktion, die auf dem abgeschlossenen Intervall (mit) definiert und stetig ist. Außerdem sei die Funktion im offenen Intervall differenzierbar. Unter diesen Voraussetzungen gibt es mindestens ein, so dass
gilt.
Variablen Zusammenfassen R.I.P
Bei der Erfassung latenter Konstrukte werden häufig Skalen verwendet. Diese setzen sich wiederum aus mehreren Items zusammen. Hierbei ist es üblich, dass manche, wenn nicht gar alle Items invers, also umgekehrt kodiert sind. Dieser Beitrag zeigt, wie man Items rekodiert/recodiert;-). Ausgangssituation – eine Skala und invers codierte Items
Damit sich Autoren nicht mit der Validitätsprüfung (wohl aber Reliabilität) herumschlagen müssen, gibt es mehr oder weniger für alle denkbaren latenten (also nicht direkt messbaren) Konstrukte vorgefertigte und damit auch mindestvalide Skalen. Artikel zur Skalenbildung. Diese Skalen findet man in Skalenhandbüchern der jeweiligen Fachdisziplin oder z. B. bei Institutionen wie der GESIS. Zumeist wird neben den expliziten Formulierungen der Fragen auch eine Empfehlung über die Skalierung und den Wertebereich der einzelnen Items gegeben, inklusive möglicher Kontrollfragen. Kontrollfragen sollen verhindern, dass der Befragte den Fragebogen einfach unüberlegt durchkreuzt bzw. Variablen zusammenfügen r. das dem Studienleiter ein solches Verhalten auffällt und entsprechend korrigiert werden kann.
R Variablen Zusammenfassen
Moderator: jogo
farngarten
Beiträge: 78 Registriert: Fr Dez 08, 2017 6:42 am
Items zu neuer Variable zusammenfassen
Hallo,
ich will einige Items zu Ambiguitätstoleranz zu einer neuen Variable zusammenfassen. Es kommt zwar keine Fehlermeldung, aber es erscheint im Datensatz auch keine neue Variable. Welches Argument muss ich noch bei dem Befehl schreiben? Die Spalten heißen AmbiTol5i u. s. w.
aggregate(cbind(AmbiTol8i, AmbiTol5i, AmbiTol2i)
Danke und Gruß Martin
bigben
Beiträge: 2450 Registriert: Mi Okt 12, 2016 9:09 am
Re: Items zu neuer Variable zusammenfassen
Beitrag
von bigben » Fr Dez 08, 2017 8:28 am
Hallo Martin,
mit aggregate erzeugst Du neue Daten, aber Du hast sie anscheinend nicht einer Variable zugewiesen. Sowas in der Art wie
ambiTolZusammen <- aggregate(... Einführung in R. )
könnte helfen. Wenn nicht, dann bitte den Code auf das für die Fragestellung notwendige einkürzen und hier posten, gemeinsam mit ein paar Beispieldaten, auf die man den Code anwenden kann. Lg,
Bernhard
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Programmiere stets so, dass die Maxime Deines Programmierstils Grundlage allgemeiner Gesetzgebung sein könnte
Beiträge: 78 Registriert: Fr Dez 08, 2017 6:42 am
Variablen Zusammenfügen R
Möchte ich zum Zusammenführen von zwei Daten-frames unter Beibehaltung der ursprünglichen Reihe, um eines von Ihnen ( df. 2 im Beispiel unten). Hier sind einige Beispiel-Daten (alle Werte aus class Spalte definiert sind, die in beiden data frames):
df. 1 <- ( class = c ( 1, 2, 3), prob = c ( 0. 5, 0. 7, 0. 3))
df. 2 <- ( object = c ( 'A', 'B', 'D', 'F', 'C'), class = c ( 2, 1, 2, 3, 1))
Wenn ich das Tue:
merge ( df. 2, df. 1)
Ergebnis ist:
class object prob
1 1 B 0. 5
2 1 C 0. 5
3 2 A 0. 7
4 2 D 0. 7
5 3 F 0. 3
Wenn ich sort = FALSE:
merge ( df. 1, sort = F)
1 2 A 0. 7
2 2 D 0. R - Zusammenführen von zwei Datenrahmen unter Beibehaltung der ursprünglichen Reihenfolge der Zeilen. 7
3 1 B 0. 5
4 1 C 0. 5
Was ich möchte ist:
2 1 B 0. 5
3 2 D 0. 7
4 3 F 0. 3
5 1 C 0. 5
Informationsquelle Autor der Frage DJack | 2013-07-26
Vgl. z. zur klassischen Testtheorie: Lienert/ Raatz. Sollte das Konstrukt "Vertrauen" gebildet werden, könnte mittels Faktorenanalyse und Cronbachs Alpha das Konstrukt getestet werden auf Homogenität und Reliabilität. Solche Designs lassen sich auch als Summe fassen. Allerdings wäre ein Chi-Quadrat Test dann nicht mehr optimal (sehr viele Ausprägungen, entsprechend geringe Zellbesetzungen und hohe Anzahl Freiheitsgrade). Allerdings könnten Tests auf Lage (t-Test / U-Test), Regressionsanalysen und als Zusammenhangsmaß dann r Pearson / Spearman 'ganz normal' berechnet werden. von Leela20 » 17. 2012, 23:00
Vielen Dank für die Antworten. Ich beschreibe mein Vorhaben nochmal näher:
@ Generalist: Die Variablen sind ordinal skaliert. Es sind jeweils 5 Abstufungen (sehr zufrieden, zufrieden, neutral, wenig zufrieden nicht zufrieden)
Es wurde in 4 Fragen nach verschiedenen Aspekten des "Vertrauens"eines Klienten zu seinem Berater gefragt. Variablen zusammenfassen r.i.p. Diese 4 Fragen möchte ich nun gerne zum Themenkomplex "Vertrauen" zusammenfassen und anschließend meine Hypothese, dass das "Vertrauen" mit einer anderen Frage zusammenhängt, testen.
Mittelwertsatz der Differentialrechnung: Die Sekantensteigung zwischen den Punkten und wird als Ableitung am Punkt angenommen. Der Mittelwertsatz (kurz MWS) ist ein zentraler Satz der Differentialrechnung, eines Teilgebiets der Analysis ( Mathematik). Veranschaulicht lässt sich der Mittelwertsatz geometrisch so deuten, dass es unter den unten genannten Voraussetzungen zwischen zwei Punkten eines Funktionsgraphen mindestens einen Kurvenpunkt gibt, für den die Tangente parallel zur Sekante durch die beiden gegebenen Punkte ist. Die Sekantensteigung zwischen zwei Punkten wird damit als Tangentensteigung durch die Funktion mindestens einmal angenommen. Globale Eigenschaften, die mit Hilfe der Sekantensteigung ausgedrückt werden können, sind so mit Hilfe des Mittelwertsatzes auf Eigenschaften der Ableitung zurückführbar. Beispiele hierfür sind die Regel von de L'Hospital oder diverse Sätze zur Kurvendiskussion (wie zum Beispiel der Satz, dass Funktionen mit positiver Ableitung streng monoton wachsen).