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    Bitdefender GravityZone Business Security Premium

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    Projektarbeit aus dem Jahr 2013 im Fachbereich Sport - Sportpsychologie, Note: 1,3, Technische Universität Darmstadt (Institut für Sportwissenschaften), Veranstaltung: Empirisches Arbeiten, Sprache: Deutsch, Abstract: Um Emotion im Sport zu erfassen, eignet sich auch heute aus qualitativer und ökonomischer Sicht die Befragung am besten. Die dazu verwendeten Skalen bieten verschiedene Mixturen aus Länge und Detailliertheit, sind allerdings häufig sehr zweifelhaft in ihrer Reliabilität und Aussagekraft. Dazu werden hier nach einer sorgfältigen Recherche in allen relevanten Datenbanken und Verzeichnissen die meistverwendeten und neuesten Skalen psychometrisch und qualitativ verglichen: Physical Activity Enjoyment Scale (PACES) Exercise-Induced Feeling Inventory (EFI) Subjective Exercise Experiences Scale (SEES) Die Stimmungs- und Befindensskalen (SBS) Physical Activity Affect Scale (PAAS) Die Vergleichskriterien sind: Subskalen, Itemanzahl, Interne Konsistenz (Cronbach's ¿), Varianzaufklärung, niedrigste und höchste Korrelation von Subskalen, das Verhältnis von Chi-Quadrat-Test zu Freiheitsgraden, Goodness-of-Fit-Index (GFI) und Test-Retest-Korrelationen. Dabei gelten folgende Sollwerte: Cronbach's ¿: > .70 ; Chi-Quadrat-Test / df: .90. Ein wichtiges Vergleichskriterium stellen auch die Stichproben dar, an denen die Skalen validiert wurden. Emotion wird als Untersuchungsgegenstand beleuchtet, ebenso die Methode der Befragung im Vergleich mit anderen aktuellen Methoden und auf mögliche Verzerrungen eingegangen. Abschließend finden Sie einen tabellarischen psychometrischen Vergleich sowie eine übersichtliche abschließende Bewertung und Empfehlung. Im Anhang finden Sie die Fragebögen selbst. , Fragebögen im psychometrischen und qualitativen Vergleich , Bücher > Bücher & Zeitschriften

    Preis: 27.95 € | Versand*: 0 €
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    Korrelation zwischen Kraniovertebralwinkel und zervikaler Propriozeption , bei exzessiven Smartphone-Nutzern im Alter von 18-35 Jahren , Bücher > Bücher & Zeitschriften

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    Anonymous: Populistisches Prekariat? Zum Zusammenhang von zunehmend unsicheren Arbeitsverhältnissen und Fremdenfeindlichkeit in der Bundesrepublik Deutschland

    Populistisches Prekariat? Zum Zusammenhang von zunehmend unsicheren Arbeitsverhältnissen und Fremdenfeindlichkeit in der Bundesrepublik Deutschland , Studienarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich Politik - Allgemeines und Theorien zur Internationalen Politik, Note: 2,3, Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn (Institut für Politische Wissenschaft und Soziologie), Veranstaltung: Strukturen sozialer Ungleichheit, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit untersucht, vor dem Hintergrund zunehmender Fremdenfeindlichkeit im öffentlichen Raum während der sogenannten ,,Flüchtlingskrise¿¿, die These, dass besonders ökonomisch abgehängte Schichten anfällig für rechtsextreme Ansichten seien. So zählt die Polizei seit Beginn des Jahres bis Mitte September 2016 507 Vorfälle fremdenfeindlicher Gewalt (was beinahe dem doppelten Wert des Vorjahres entspricht); über 1800 politisch motivierte Straftaten gegenüber Geflüchteten und Asylbewerbern sowie 78 Fälle von Brandstiftung und sieben Tötungsdelikte. Weiterhin war die sich selbst als ,,asylkritisch¿¿ bezeichnende Gruppierung Patriotische Europäer gegen die Islamisierung des Abendlandes (PEGIDA) unmittelbar nach ihrer Gründung Ende 2014 bereits am 12.01.2015 in der Lage, auf einer Dresdner Demonstration ca. 25.000 Teilnehmer zu mobilisieren. Auf selbiger Demonstration kam es unter anderem zu polizeilichen Ermittlungen auf Grund der Verwendung verfassungsfeindlicher Symbole. Ebenfalls zu erwähnen ist, dass die ,,europaskeptische¿¿ und nach Eigenaussage ,,asylkritische¿¿ Partei Alternative für Deutschland (AfD) während der Landtagswahlen 2016 15,1 Prozent der Stimmen in Baden-Württemberg; 12,6 Prozent der Stimmen in Rheinland-Pfalz; 24,3 der Stimmen in Sachsen-Anhalt sowie 20,8 Prozent der Stimmen in Mecklenburg-Vorpommern für sich beanspruchen konnte. Außerdem erhielt diese 14,2 Prozent der Stimmen bei der Berliner Abgeordnetenhauswahl 2016. Im Kontext dieser Arbeit wird untersucht, ob eine generelle Korrelation zwischen zunehmend prekären Arbeitsverhältnissen und einer steigenden Tendenz fremdenfeindlicher Ansichten besteht. Die Arbeitshypothese lautet, dass durch die Entsicherung des Arbeitsmarktes ein Prozess der Prekarisierung losgetreten worden ist, der ein Unsicherheitsvakuum bis in die Mitte der Gesellschaft hinein erzeugt hat. Dieses Vakuum wiederum eröffnet rechtspopulistisch ausgerichteten Strömungen einen weiten Handlungsspielraum. Außerdem wird angenommen, dass nicht nur die objektiv benachteiligten Gesellschaftsschichten von einer zunehmend affirmativen Haltung gegenüber Rechtspopulismus betroffen sind, sondern sich auf Grund des Phänomens der relativen Deprivation auch weite Teile der objektiv besser situierten Bevölkerungsschichten zum subjektiven Prekariat hinzuzählen ¿ und so, aufgrund einer empfundenen Ungerechtigkeit, das rechtspopulistische Wählerpotential vergrößern. , Bücher > Bücher & Zeitschriften

    Preis: 15.95 € | Versand*: 0 €
  • Sergeeva, Ava: Die programmierte Identität. Zur Korrelation von Interface und Rolle im MMORPG am Beispiel von "Der Herr Der Ringe Online"
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  • Trend Micro Worry-Free Services + EDR Add-On
    Trend Micro Worry-Free Services + EDR Add-On

    Trend Micro Worry-Free Services + EDR Add-On: Optimale Sicherheitslösung für Ihre IT-Bedürfnisse Beseitigung von Sicherheitslücken Trend Micro Worry-Free Services + EDR Add-On wurde speziell für überlastete IT-Teams entwickelt. Diese Lösung bietet eine einfache, automatisierte und effektive Möglichkeit, Ihre Sicherheitsinfrastruktur zu stärken und Sicherheitslücken zu schließen. Einfache Verwaltung und Kontrolle Worry-Free Services bietet Transparenz und Kontrolle zur Erleichterung von Workloads. Der cloud-basierte Schutz sorgt durch automatische Updates stets für aktuelle Sicherheitsmaßnahmen. Eine zentrale Konsole ermöglicht die Verwaltung von Endpunkten, mobilen Geräten sowie erweiterten Detection and Response (XDR). Automatisierter Schutz durch KI Mit High-fidelity Machine Learning schützt Worry-Free Services effektiv vor Ransomware und modernen Angriffen. Die KI-gestützte, automatische Datenkorrelation zwischen Endgeräten und E-Mail sorgt für umfassende Sicherheitsanalysen und Bedrohungsintelligenz durch Trend MicroTM Worry-FreeTM XDR. Effektive Bedrohungsabwehr Dank einem sekündlich aktualisierten Threat-Intelligence-Netzwerk schützt Worry-Free Services mehr als 250 Millionen Endpunkte. Die Lösung ist mehrfach ausgezeichnet in den Bereichen Endgeräte, E-Mail sowie Erkennung und Reaktion (Detection and Response). Maßgeschneiderter Bedrohungsschutz für Ihre Sicherheitsbedürfnisse Worry-Free Services Endpoint Security Worry-Free Services Advanced Endpoint Security + Email Security Worry-Free XDR Endpoint Security + Email Security + EDR Worry-Free with Co-Managed XDR MSPs only, Worry Free EDR + XDR Wählen Sie Ihr Worry-Free-Schutzniveau Mit Worry-Free XDR können Bedrohungen durch erweiterte Detection and Response entdeckt, bewertet und eingedämmt werden. Korrelation von Ereignissen: Über E-Mail und Endpunkte hinweg Visuelle Angriffsgeschichte: Zugriff auf Zeitleisten und Ereignisketten über alle Sicherheitsebenen Automatisierte Reaktion: Durch Sweeping und empfohlene Schritt-für-Schritt-Maßnahmen Systemanforderungen von Trend Micro Worry-Free Services Windows Security Agent Mindestanforderungen Unterstützte Prozessorarchitekturen: x86 und x64 (AMD64 und Intel EM64T), nicht unterstützt: ItaniumTM 2 Architektur (IA-64) Prozessor: Windows 10, 11: IntelTM PentiumTM 4 x86 oder kompatibler Prozessor, mindestens 1GHz Windows Server 2012/2012 R2, 2016, 2019, 2022: x64 Prozessor, mindestens 1.4 GHz Arbeitsspeicher: Windows 10, 11: Minimum 1GB (2GB empfohlen) Windows Server 2012/2012 R2, 2016, 2019, 2022: Minimum 2GB (8GB empfohlen) Festplattenspeicher: Mit Endpoint Sensor: Minimum 2GB (3GB empfohlen) Ohne Endpoint Sensor: Minimum 1.5GB (2GB empfohlen) Betriebssysteme und Editionen: Windows 10: Home, Professional, Enterprise (inkl. LTSB und LTSC), IoT (22H2 und früher) Windows 11: Home, Professional, Enterprise (23H2 und früher) Windows Server 2012/2012 R2: Standard, Datacenter, Essentials Windows Server 2016/2019/2022: Standard, Datacenter, Essentials Windows Storage Server 2012/2012 R2, 2016, 2019: Workgroup, Standard Cloud Service: Windows 365 Webbrowser: Microsoft EdgeTM (Chromium-basierte Versionen) MozillaTM FirefoxTM (Aktuelle Versionen) Google ChromeTM (Aktuelle Versionen) Anzeige: Minimum 256-Farben-Display oder höher mit einer Auflösung von mindestens 800 x 600 Mac Security Agent Mindestanforderungen Prozessor: Intel Core, Apple Silicon Arbeitsspeicher: Minimum 512 MB Festplattenspeicher: Ohne Endpoint Sensor: 300 MB Mit Endpoint Sensor: 500 MB Betriebssysteme: macOS Sonoma v14 macOS Ventura v13 macOS Monterey v12 macOS Big Sur v11 macOS Catalina v10.15 Webbrowser: Standard-Webbrowser auf dem Mac Android Security Agent Mindestanforderungen Versionen: Android 14.0, 13.0, 12.0, 11.0, 10.0 Webbrowser: Google Chrome, Standard-Webbrowser auf dem Gerät Chrome Extension Systemanforderungen Chrome OS: Version 12371.89.0 oder später Chrome Browser: Aktuelle Versionen Webkonsole Browser: MicrosoftTM Internet ExplorerTM 11.0 (32 und 64 Bit) Aktuelle Versionen von MozillaTM FirefoxTM, Google ChromeTM, Microsoft EdgeTM PDF-Reader: AdobeTM AcrobatTM Reader 6.0 oder neuer Anzeige: High-Color-Display mit einer Auflösung von mindestens 1366 x 768

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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.

  • Wie kann man in der Statistik die Korrelation anhand von Bilderpunktewolken schätzen?

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  • Was ist die Korrelation zwischen Varianz und Erwartungswert?

    Die Korrelation zwischen Varianz und Erwartungswert hängt von der Verteilung der Daten ab. Im Allgemeinen gibt es keine direkte Korrelation zwischen den beiden. Es ist jedoch möglich, dass eine höhere Varianz mit einem höheren Erwartungswert einhergeht, wenn die Datenpunkte in der Verteilung weiter von ihrem Mittelwert abweichen.

  • Was ist die Korrelation im Jahr 2021?

    Die Korrelation im Jahr 2021 bezieht sich auf die statistische Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen. Sie gibt an, wie stark und in welche Richtung sich die Variablen gemeinsam verändern. Die genaue Korrelationsrate hängt von den spezifischen Variablen ab, die betrachtet werden.

  • In welchen Bereichen der Wissenschaft und des täglichen Lebens kann das Konzept der Korrelation beobachtet und angewendet werden?

    In der Wissenschaft wird das Konzept der Korrelation in Bereichen wie der Psychologie, der Medizin, der Biologie und der Soziologie angewendet, um Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen zu untersuchen. Im täglichen Leben kann Korrelation in Bereichen wie Wirtschaft, Finanzen, Gesundheit und Umwelt beobachtet werden, um Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren zu verstehen. Zum Beispiel kann die Korrelation zwischen Rauchen und Lungenkrebs im Gesundheitswesen untersucht werden, während in der Wirtschaft die Korrelation zwischen Arbeitslosenquote und Konsumverhalten von Interesse sein könnte.

  • Inwiefern kann die Korrelation zwischen verschiedenen Variablen in den Bereichen Wissenschaft, Wirtschaft und Gesundheit dazu beitragen, Muster und Zusammenhänge zu erkennen und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen?

    Die Korrelation zwischen verschiedenen Variablen in den Bereichen Wissenschaft, Wirtschaft und Gesundheit kann dazu beitragen, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, indem sie zeigt, wie sich Veränderungen in einer Variablen auf andere auswirken. Dies ermöglicht es, Trends und Entwicklungen zu identifizieren, die möglicherweise zukünftige Ereignisse vorhersagen können. Zum Beispiel kann die Korrelation zwischen dem BIP-Wachstum und der Arbeitslosenquote in der Wirtschaft zeigen, wie sich wirtschaftliche Veränderungen auf die Beschäftigung auswirken. In der Gesundheit kann die Korrelation zwischen Rauchen und Lungenkrebsrisiko dazu beitragen, zukünftige Gesundheitstrends vorherzusagen und präventive Maßnahmen zu entwickeln.

  • Was ist die Korrelation zwischen Intelligenz und Musikgeschmack?

    Es gibt keine eindeutige Korrelation zwischen Intelligenz und Musikgeschmack. Musikpräferenzen sind subjektiv und individuell und hängen von verschiedenen Faktoren wie persönlichen Erfahrungen, kulturellem Hintergrund und persönlichen Vorlieben ab. Intelligenz ist ein komplexes Konzept, das nicht allein durch den Musikgeschmack bestimmt wird.

  • Was ist der Unterschied zwischen SPSS-Regression und Korrelation?

    SPSS-Regression und Korrelation sind beide statistische Analysemethoden, die in SPSS durchgeführt werden können. Der Hauptunterschied besteht darin, dass die Regression untersucht, wie eine abhängige Variable von einer oder mehreren unabhängigen Variablen beeinflusst wird, während die Korrelation den Zusammenhang zwischen zwei oder mehreren Variablen misst, ohne eine kausale Beziehung anzunehmen. Regression kann verwendet werden, um Vorhersagen zu treffen, während Korrelation verwendet wird, um den Grad des Zusammenhangs zwischen Variablen zu bestimmen.

  • Warum ist die Korrelation in der differentiellen Psychologie aussagekräftiger als der Mittelwert?

    Die Korrelation in der differentiellen Psychologie ist aussagekräftiger als der Mittelwert, da sie Informationen über die Stärke und Richtung des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen liefert. Der Mittelwert hingegen gibt lediglich den Durchschnittswert einer Variable an und vernachlässigt mögliche individuelle Unterschiede. Die Korrelation ermöglicht somit eine genauere Beschreibung und Interpretation von Zusammenhängen zwischen Variablen in der differentiellen Psychologie.

  • 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.

  • In welchen Bereichen der Wissenschaft und des täglichen Lebens kann das Konzept der Korrelation beobachtet und angewendet werden?

    In der Wissenschaft wird das Konzept der Korrelation in Bereichen wie der Psychologie, der Medizin, der Biologie und der Soziologie angewendet, um Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen zu untersuchen. Im täglichen Leben kann die Korrelation beispielsweise in der Wettervorhersage beobachtet werden, wo bestimmte Wetterbedingungen mit anderen Phänomenen wie Regen oder Sonnenschein korrelieren. Auch in der Wirtschaft wird die Korrelation genutzt, um Zusammenhänge zwischen verschiedenen wirtschaftlichen Indikatoren zu analysieren, wie z.B. zwischen Arbeitslosenquote und Konsumverhalten. Schließlich kann das Konzept der Korrelation auch in der Bildung angewendet werden, um zu untersuchen, ob die Zeit, die Schüler mit dem Lernen verbringen, mit ihren Leistungen in der Schule korreliert

  • Welche Ansätze gibt es für eine Facharbeit zum Thema "Korrelation zwischen Persönlichkeit und Sitzplatzwahl"?

    Ein möglicher Ansatz für eine Facharbeit zum Thema "Korrelation zwischen Persönlichkeit und Sitzplatzwahl" könnte sein, eine Umfrage oder Studie durchzuführen, um die Sitzplatzpräferenzen von Menschen mit unterschiedlichen Persönlichkeitstypen zu erfassen. Dabei könnten Persönlichkeitsmerkmale wie Extraversion, Introversion oder Gewissenhaftigkeit untersucht werden und in Beziehung zur Wahl von Sitzplätzen in verschiedenen Situationen gesetzt werden. Eine weitere Möglichkeit wäre, bereits vorhandene Studien und Literatur zu diesem Thema zu analysieren und die Ergebnisse zusammenzufassen, um mögliche Zusammenhänge zwischen Persönlichkeit und Sitzplatzwahl zu identifizieren.