Almo Download

Sie können das vollständige Almo kostenlos downloaden..

          Almo V15        (ca. 60 MB)   Version vom 4.10.2021            

Die Probleme beim Download von Almo sind behoben
Lesen Sie vor dem Download den nachfolgenden Abschnitt "Download und Installation"

 

Mit Almo15 besitzen Sie (1) das vollständige Statistiksystem, (2) das Almo-Data-Mining-System,
(3) das Wahlhochrechnungssystem, (4) das Wählerstromanalyse-Programm,
(4) die statistischen Algorithmen in C und (5) alle Handbücher vom Typ II

 

Änderungen gegenüber Version vom 21.7.2021
1. Das Bootstrap-Verfahren kann nun auch auf die Logit- und Probitanalyse angewendet werden
    Das gilt für folgende Koeffizienten
    a.  Die Regressionskoeffizienten der unabhängigen quantitativen Variablen
    b.  Die Regressionskoeffizienten der Dummies der unabhängigen nominalen Variablen
    c.  Die paarweisen Vergleiche (Kontraste) der Dummies der jeweiligen unabhängigen
         nominalen Variablen
    d.  Die Risikokoeffizienten exp(ß) aller unabhängigen Variablen alternativ zu den Regressions-
         koeffizienten. Nicht bei der Probitanalyse möglich.

     Für diese Koeffizienten werden der Standardfehler, die Signifikanz p und das Konfidenzintervall
     durch Bootstrap ermittelt.

2.  Die spezielle Programm-Maske "Prog22m5" für eine besonders einfache Dateneingabe
    wurde entwickelt

3.  Es wurde das Handbuch "Bootstrap bei Logit-und Probitanalyse" verfasst.
     Das Verfahren wird darin ausführlich beschrieben, die Eingabe in die spezielle
     Programm-Maske Prog22m5 erklärt und die Bootstrap-Ergebnisse erläutert.

 

Änderungen gegenüber Version vom 26.6.2020
Die Einführung des Bootstraps in Almo hat nun doch einige Probleme gemacht. Das Programm zum
Allgemeinen Linearen Modell konnte unter bestimmten Bedingungen abstürzen. Der Fehler lag im
Programmteilteil zum Bootstrap der "paarweisen Vergleiche der Haupteffekte". Wurden diese in der
Programm-Maske vom Benutzer nicht angefordert, dann stürzte Almo nicht ab. Der Fehler ist in der aktuellen Version behoben.
Beim Bootstrap der Korrelationsmatrix sind falsche Ergebnisse beim Bootstrap der "durch eine kanonische
Analyse zusammengefassten Dummies der nominalen Variablen" entstanden. Auch dieser Fehler ist in der aktuellen Version behoben.


Änderungen gegenüber Version vom 13.7.2020

 ----------  Bootstrap  ----------

Was ist Bootstrap ?  (siehe hier)

Bootstrap bei Basisstatistiken
Almo führt für diese Koeffizienten ein Bootstrap-Verfahren durch
   1. f
ür ordinale Variable
      1.1. 1. und 3. Quartil
      1.2. Median
   2. f
ür quantitative Variable
      2.1. arithmetsches Mittel
Für diese Koeffizienten werden durch Bootstrap errechnet
     
a. der Mittelwert aus allen Bootstrap-Stichproben
   b. der Standardfehler als Standardabweichung aus allen Bootstrap-Stichproben
   c. das Konfidenzintervall durch das Perzentil-Verfahren

 

Bootstrap bei Allgemeinem Linearen Modell (ALM)
Almo führt für diese Koeffizienten ein Bootstrap-Verfahren durch
   1. für die Kovariaten:
      1.1. die Regressionskoeffizienten
      1.2. die Eta-Korrelationen
   2. für die nominalen Variablen:

      2.1. die Effekte der Haupt-und Interaktions-Dummies

      2.2. die Eta-Korrelationen der Haupt-und Interaktions-Dummies

      2.3. die partielle multiple Eta-Korrelation aus den Dummies je
           nominale Variable

      2.4. die paarweisen Mittelwertsvergleiche innerhalb der nominalen
           Variablen
   3. für die Konstante:

      3.1. den Regressionskoeffizienten
   4. für alle unabhängigen Variablen zusammen:

      4.1. die multiple Korrelation

 
Für alle diese Koeffizienten werden durch Bootstrap errechnet
     
a. der Mittelwert aus allen Bootstrap-Stichproben
   b. der Standardfehler als Standardabweichung aus allen Bootstrap-Stichproben
   c. die Signifikanz (p-Wert) durch das einfache Perzentilverfahren oder
      das Perzentil-t –Verfahren  
  
d. das Konfidenzintervall durch das einfache Perzentilverfahren oder das
      Perzentil-t -Verfahren
     
Das Konfidenzniveau für das zu ermittelnde Intervall ist beliebig wählbar. Üblich ist
            95.00. Damit wird überprüft, ob der jeweilige Koeffizient mindestens auf dem Niveau
            p=0.05 signifikant ist.

 

Im multivariaten Fall wenn zwei oder mehrere abhängige Variable vorhanden sind,
werden folgende Koeffizienten als Mittelwert aus allen Bootstrapstichproben berechnet
     
1. für die Kovariaten:
     
1.1. Wilks lambda bzw. Pillais Spur
      1.2. die Korrelation nach Pillai
   2. f
ür die nominalen Variablen:
      2.1. Wilks lambda bzw. Pillais Spur je Haupt-und Interaktions-Dummies
     
2.2. die Korrelation nach Pillai je Haupt-und Interaktions-Dummy
     
2.3. die partielle multiple Pillai-Korrelation aus den Dummies je
           nominale Variable
   3. für alle unabhängigen Variablen zusammen:
      3.1. Pillais Spur
      4.1. die multiple Korrelation nach Pillai
Für diese Koeffizienten aus der multivariaten Analyse werden die oben unter a, b, c und d
durch Bootstrap errechnete Maßzahlen errechnet, das sind Bootstrap-Mittelwert, Standard-
fehler, p-Wert, Konfidenzintervall.

 
Bootstrap bei Korrelationsmatrix
Almo führt für den Korrelationskoeffizienten ein Bootstrap-Verfahren durch. 
Abhängig vom Messniveau der Variablen können das folgende Korrelationskoeffizienten sein

 

                                         nominal-        nominal-  

                   quant.   ordinal      dichotom        polytom   

                  +--------------------------------------------------+

     quantitativ  ¦   r* ¦Groß-Gamma ¦punktbiserial r ¦     Eta      ¦

                  +------+-----------+----------------+--------------¦

         ordinal  ¦      ¦  tau-b    ¦biserial. tau-b ¦  Groß-Gamma  ¦

                  +------+-----------+----------------+--------------¦

nominal-dichotom  ¦      ¦           ¦      Phi       ¦     Phi'     ¦

                  +------+-----------+----------------+--------------¦

 nominal-polytom  ¦      ¦           ¦                ¦   Cramers V  ¦

                  +--------------------------------------------------+

 r* = Produkt-Moment-Korrelation

Zum Gross-Gamma-Kalkül und -Koeffizienten siehe Almo-Dokument Nr. 5 "Korrelation",
besonders Abschnitt P19.0.3. (hier)
Sind nominal-polytome Variable vorhanden, dann werden diese zuerst in Dummies aufgelöst.
Durch eine kanonische Korrelation werden sie dann wieder zusammengefasst
und in einer 2. Korrelationsmatrix ausgegeben.

Alle Korrelationskoeffizienten r(ik) sind "proportional reduction of error"-Koeffizienten.
Werden sie quadriert, dann drücken sie den Anteil aus, um den sich die Fehlerstreuung in
der Variablen k reduziert, wenn i als erklärende Variable eingeführt wird.
In der Programm-Maske Prog19em für das Bootstrapping kann durch eine Option
aus der Korrelationsmatrix eine partielle Korrelationsmatrix abgeleitet werden.
Für sie gelten die folgenden Angabe in der selben Weise.

Für den (jeweiligen) Korrelationskoeffizienten werden durch Bootstrap errechnet 
  
 a. der Mittelwert aus allen Bootstrap-Stichproben
   b. der Standardfehler

      als Standardabweichung aus allen Bootstrap-Stichproben
   c. die Signifikanz (p-Wert) durch das einfache Perzentilverfahren oder
      das Perzentil-t –Verfahren

   d. das Konfidenzintervall durch das einfache Perzentilverfahren oder das
      Perzentil-t -Verfahren
Das Konfidenzniveau für das zu ermittelnde Intervall ist beliebig wählbar.

 

 

Änderungen gegenüber Version vom 6.2.2019

13.7.2020     Die Programme zur Daten-Imputation und das Handbuch dazu wurden grundlegend
                     überarbeitet
                     a. Das neue Handbuch trägt jetzt den Titel Daten-Imputation und "plausible values"
                     b. Es wurden neue Programme hinzugefügt bzw. bestehende Programme erweitert,
                         die für fehlende Werte Ersatzwerte generieren und dabei (1) das ALM, (2) das ALM mit
                         vorausgehender Hauptkomponenten-Zerlegung, (3) die Logitanalyse und (4) die Cluster-
                         analyse einsetzen.
                     c. Hinzugefügt wurden Programm zur Erzeugung von multipel imputierten Variablen und
                         plausible values. Im Handbuch wurden entsprechende Kapitel hinzugefügt.

                    d. Programm Prog20mo zum ALM wurde so erweitert, dass es Daten, die multipel 
                        imputierte Variable oder "plausible values" enthalten, auswerten kann.

                   Almo enthält 34 kleine Programmmasken, die statistische Tafelwerte wie t-Wert, z-Wert,
                   F-Wert, Chi-Quadrat-Wert und viele andere ermitteln. Die waren schon vorher vorhanden,
                   sind jetzt nochmals überarbeitet und in der Bedienung vereinfacht worden.
                   Neu hinzu gekommen ist die inverse Beta-Verteilungsfunktion. Nach Eingabe von
                   p-Wert und dem Parameterpaar a,b wird der Abszissenwert der kumulativen Beta-Verteilungs-
                   funktion erzeugt. So lässt sich z.B. das Clopper-Pearson Konfidenzintervall berechnen. Diese
                   neue Funktionen sind auch in den Algorithmen_in_C im Modul a_up_algorith2 und ...5 im
                   C-Quellcode enthalten.


                         

Download und Installation
Nach dem Download besitzen Sie eine Datei mit dem Namen "Almo15_Setup.msi". 
Sie enthält Almo in komprimierter Form.
 
Doppelklicken Sie auf  diesen Dateinamen. Windows fragt Sie dann, ob Sie diese App zulassen wollen.
Klicken Sie unbesorgt auf "Ja". Almo ist eine nicht-gewerbliche, wissenschaftliche Statistik-Software.
Sie wird seit vielen Jahren kostenlos im Internet angeboten und mit großer Häufigkeit herunter geladen.
Es ist uns nicht bekannt, dass Almo jemals „gehackt“ oder in bösartiger Absicht missbraucht wurde.

Dann wird die übliche Installationsbox von Windows gestartet.
Sie werden gefragt, in welches Verzeichnis Sie Almo geben wollen.

Geben Sie ein:     C:\Almo15
 
Sie können auch ein anderes Verzeichnis angeben, z.B.    "C:\Programme\Almo15"  oder  "D:\MeineProgs\Almo15"

Wenn Sie eine vorherige Version von Almo15 besitzen, dann sollten Sie diese zuvor sichern,
d.h. in ein anderes Verzeichnis oder in einen anderen Ordner oder sogar auf ein externes Speichermedium
kopieren (nicht verschieben). Windows verlangt möglicherweise, dass die alte Version deinstalliert wird.
Das können Sie dann gefahrlos tun.

Almo funktioniert nicht, wenn es auf den Desktop installiert wird. Er muß sich in einem Verzeichnis
befinden. Aber selbstverständkich können Sie das Almo-Icon mit dem Almo-Ordner verknüpfen und auf
dem Desktop plazieren.

Almo auf Tablet
Almo kann auch auf einem Windows-Tablet installiert werden - nicht jedoch auf einem Apple- oder
Android-Tablet. Almo sollte mit einer angeschlossenen Maus bedient werden. Mit dem Finger zu arbeiten
ist zwar möglich, aber "nervend".

Download zusätzlicher Dateien
Viele der einzelnen Kapitel aus den Almo-Handbüchern können als PDF-Dokumente heruntergeladen
werden. Siehe dazu Handbuch
Auch die Daten der Pisa-Studie 2015 im Almo-Format für die 8 Länder Deutschland, Niederlande,
Österreich, Schweiz, Belgien,Frankreich,Italien, Finland aus der Schülerbefragung und einige

Almo-Auswertungsprogramme können herunter geladen werden. Siehe dazu Pisa  Wenn Sie an
den Daten zu Pisa 2018 im Almo-Format interessiert sind, dann schicken Sie uns ein email

 

Updates
Bis zur Auslieferung eines neuen Almo-Updates (nach etwa 1 oder 2 Jahren) stellen wir in kürzeren 
Zeitabständen leicht korrigierte und leicht veränderte Versionen des aktuellen Updates zur Verfügung. 
Dieses können Sie kostenlos herunterladen.