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Statistik für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler für Dummies

Für Dummies 2. Auflage

von: Thomas Krickhahn
15,99 €
Verlag:	Wiley-VCH
Format:	EPUB
Veröffentl.:	13.03.2019
ISBN/EAN:	9783527819478
Sprache:	deutsch
Anzahl Seiten:	292

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Beschreibungen

Titelbeschreibung

Dieses Buch enthält die wichtigsten statistischen Instrumente und Formeln, die Sie in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften benötigen. Besonderer Wert wird darauf gelegt, dass Sie jede einzelne Formel verstehen und anwenden können. Zu jeder Formel finden Sie deshalb eine Erläuterung der Anwendungsfälle, eine detaillierte Beschreibung der einzelnen Symbole in der Formel und der notwendigen Rechenschritte, ein Anwendungsbeispiel mit vollständigem und erläutertem Rechenweg sowie eine Interpretation des jeweiligen Ergebnisses.

Inhaltsverzeichnis

Über den Autor 9 Über den Fachkorrektor 9 Danksagung 9 Einführung 21 Über dieses Buch 21 Törichte Annahmen über den Leser 22 Wie dieses Buch aufgebaut ist 22 Teil I: Ein paar statistische Grundlagen 23 Teil II: Die beschreibende Statistik 23 Teil III: Die schließende Statistik 23 Teil IV: Der Top-Ten-Teil 23 Symbole, die in diesem Buch verwendet werden 23 Wie es weitergeht 24 Teil I Ein Paar Statistische Grundlagen 25 Kapitel 1 Was Statistik ist und warum sie benötigt wird 27 Warum Statistik? 27 Einsatzgebiete der Statistik 28 Bereiche der Statistik 28 Die deskriptive oder beschreibende Statistik 29 Die schließende Statistik oder Inferenzstatistik 32 Kapitel 2 Die Quellen: Woher die Daten kommen 35 Datenerhebung: Auf den Informationsbedarf ausgerichtet 35 Ziele festlegen 36 Untersuchungsansatz definieren 36 Das Datenerhebungsdesign festlegen 38 Die Datenerhebungsmethode definieren 38 Auswahl der Untersuchungseinheiten: Vollerhebung oder Stichprobe 39 Das richtige Niveau bitte! Nominal-, Ordinal- und metrische Skalen 41 Der Datensatz als Grundlage für statistische Analysen 44 Teil II Die Beschreibende Statistik 47 Kapitel 3 In jeder Zeitung zu finden: Tabellen und Diagramme 49 Darstellung in Tabellen 49 Gruppierte Daten oder Häufigkeitsdaten 49 Klassenbildung 52 Die Zutaten für eine gute Datentabelle 53 Die Häufigkeitstabelle eines klassierten Merkmals 53 Ein Diagramm sagt mehr als tausend Zahlen 56 Das Histogramm 56 Das Balkendiagramm/Säulendiagramm 58 Das Kuchendiagramm – aber bitte mit Sahne! 59 Liniendiagramme 60 Weitere Diagramme, die Ihnen begegnen können 61 Kapitel 4 Mitten drin – zentrale Lagemaße 63 Zentrale Lagemaße – ein Steckbrief 63 Das arithmetische Mittel 64 Das geometrische Mittel 65 Der Median 67 Berechnung des Medians bei ungerader Fallzahl 67 Berechnung des Medians bei gerader Fallzahl 68 Median oder arithmetisches Mittel – was ist aussagekräftiger? 70 Der Modus 70 Modus, Median und arithmetisches Mittel bei eingipfeligen Verteilungen 71 Quartile, Perzentile oder ganz einfach Quantile 72 Quartile: Vier gleich große Teile 72 Perzentile: Hundert gleich große Teile 72 Quantile: Einfach nur Teile 74 Zentrale Lagemaße für klassierte Daten 74 Der Modus für klassierte und gruppierte Daten 74 Der Median für klassierte Daten 78 Das gewichtete arithmetische Mittel bei klassierten metrischen Daten 79 Resümee zur Berechnung von zentralen Lagemaßen 82 Kapitel 5 Drum herum – Streuungsmaße 83 Die Spannweite 85 Der interquartile Abstand 86 Der interquartile Abstand für nicht klassierte Daten 86 Der interquartile Abstand für klassierte Daten 87 Alles auf einen Blick: Der Boxplot 88 Mittlere Abweichung, Varianz und Standardabweichung 91 Die mittlere Abweichung 91 Die Varianz 93 Standardabweichung 97 Variationskoeffizient 98 Standardisierung und Z-Wert 100 Kapitel 6 Alles in einer Zahl 103 Einfache statistische Kennzahlen 103 Verhältniszahlen 104 Gliederungszahlen 105 Beziehungszahlen 105 Messzahlen 106 Indexzahlen 108 Die Konzentrationmit dem Gini-Koeffizientenmessen 112 Kapitel 7 Zusammenhangsmaße 115 Die Analyse von Zusammenhängen 115 Die Kreuztabelle 116 Das Chi-Quadrat 118 Der Kontingenzkoeffizient nach Pearson 121 Der Rangkorrelationskoeffizient 123 Alles auf einen Blick – das Streudiagramm 126 Die Kovarianz 128 Korrelationskoeffizient nach Bravais und Pearson 131 Kapitel 8 Es geht auch ohne die Kristallkugel – Vorhersagen mit der Regressionsanalyse 135 Die Regressionsfunktion 135 Die Regressionsgleichung interpretieren 138 Wie gut ist gut? Die Güte der Regressionsanalyse 141 Die nicht erklärte Varianz – oder: Was die Regressionsanalyse nicht erklärt 142 Die erklärte Abweichung – oder: Was die Regressionsgleichung erklärt 144 Den Zusammenhang analysieren: Die Varianzzerlegung 146 Das Bestimmtheitsmaß zur Bestimmung der Güte der Regressionsgleichung 147 Teil III Die Schließende Statistik 149 Kapitel 9 Nichts ist sicher, aber wahrscheinlich – die Wahrscheinlichkeitsrechnung 151 Wie wahrscheinlich ist die Wahrscheinlichkeit? 151 Wahrscheinlichkeit 152 So ein Zufall! 153 Wahrscheinlichkeiten finden 154 Die klassische Methode zur Wahrscheinlichkeitsberechnung 154 Die statistische Methode 155 Die subjektive Methode 157 Wahrscheinlichkeitsregeln im Einsatz 157 Komplementärwahrscheinlichkeit: Pro und Kontra 157 Additionsregeln der Wahrscheinlichkeit und das Venn-Diagramm 158 Multiplikationsregeln der Wahrscheinlichkeit 162 Berechnung der bedingten Wahrscheinlichkeit 165 Die Bayes-Regel zur Berechnung bedingter Wahrscheinlichkeiten 166 Das Baumdiagramm 172 Kombinatorik 173 Permutation 173 Variation und Kombination 174 Kapitel 10 Auf die Verteilung kommt es an – Wahrscheinlichkeitsverteilungen 179 Die Zufallsvariable und das Zufallsexperiment 179 Alles eine Frage der Funktion: Die Wahrscheinlichkeitsverteilung einer diskreten Zufallsvariablen 181 Die Gleichverteilung einer diskreten Zufallsvariablen 181 Die Verteilungsfunktion einer diskreten Zufallsvariablen 182 Was Sie von diskreten Zufallsvariablen erwarten können: Der Erwartungswert 184 Rund um den Erwartungswert: Die Varianz von diskreten Zufallsvariablen 186 Kapitel 11 Noch mehr Diskretion bitte – die Binomialverteilung und ihre Freunde 189 Entweder oder – die Binomialverteilung 189 Eigenschaften eines Binomialexperiments 190 Formel für die Wahrscheinlichkeitsfunktion einer binomialverteilten Zufallsvariablen 192 Erwartungswert der Binomialverteilung 196 Varianz einer binomialverteilten Zufallsvariablen 197 Standardabweichung der Binomialverteilung 197 Die hypergeometrische Verteilung 198 Erwartungswert der hypergeometrischen Verteilung 199 Varianz der hypergeometrischen Verteilung 200 Standardabweichung der hypergeometrischen Verteilung 200 Die Poisson-Verteilung 201 Kapitel 12 Alles im Fluss: Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen 205 Alle sind gleich und einige etwas mehr: Die Gleichverteilung 205 Erwartungswert einer gleichverteilten stetigen Zufallsvariablen 209 Varianz einer gleichverteilten stetigen Zufallsvariablen 209 Standardabweichung einer gleichverteilten stetigen Zufallsvariablen 210 Was ist schon normal? Die Normalverteilung 210 Dichtefunktion und Form der Normalverteilung 210 Besondere Eigenschaften der Normalverteilung 211 Standardnormalverteilung 213 Standardisierung und Z-Wert 213 Besondere Merkmale der Standardnormalverteilung 213 Kapitel 13 Vom Teil aufs Ganze schließen 219 Stichproben 219 Der Repräsentationsschluss 219 Grundgesamtheiten 221 Arten von Stichproben 221 Auswahlverfahren 222 Systematische Auswahl 222 Geschichtete Auswahl 224 Ans Limit gehen: Der zentrale Grenzwertsatz 226 Der Standardfehler 228 Mit dem Standardfehler rechnen 230 Kapitel 14 Schätzverfahren 233 Genau schätzen – die Punktschätzung 233 Die Schätzfunktion und ihre Qualitätsanforderungen 233 Die Schätzfunktion für das arithmetische Mittel 234 Die Schätzfunktion für die Varianz 235 Die Schätzfunktion für Anteilswerte 235 Mit Vertrauen rechnen – das Vertrauensintervall 236 Irrtums- und Vertrauenswahrscheinlichkeit 236 Bestimmung des Vertrauensintervalls 236 Das Vertrauensintervall für kleine Stichproben bei unbekannter Varianz 240 Das Vertrauensintervall für Anteile 243 Kapitel 15 These, Antithese, Hypothesentest 247 In Alternativen denken: Nullhypothese und Alternativhypothese 248 Von signifikanten und nicht signifikanten Fehlern 249 Irrtumswahrscheinlichkeit und Signifikanz von Ergebnissen 250 Der 𝛼-Fehler 251 Der 𝛽-Fehler 251 Möglichkeiten, den Hypothesentest zu entscheiden 252 Eins, zwei, drei und fertig ist der Hypothesentest 253 Einseitiger Hypothesentest für den Mittelwert 254 Die wichtigsten Entscheidungen bei der Wahl der Teststatistik 257 Zweiseitiger Hypothesentest bei einer kleinen Stichprobe 258 Jedem das Seine: Hypothesentest über Anteile 260 Wie es nun weitergehen könnte – der Wilcoxon-Test 264 Teil IV Der Top-Ten-Teil 267 Kapitel 16 Die zehn wichtigsten Statistikformeln 269 Das arithmetische Mittel 269 Die Standardabweichung 269 Der Preisindex nach Laspeyres 270 Der Korrelationskoeffizient 270 Der Regressionskoeffizient 270 Der Bestimmtheitskoeffizient 271 Die bedingte Wahrscheinlichkeit 271 Der Z-Wert 271 Die Normalverteilungsdichtefunktion 272 Der Standardfehler 272 Kapitel 17 Die zehn wichtigsten Schritte für den Praktiker 273 Der Start: Ein statistisches Problem 273 Das Thema der statistischen Untersuchung 274 Suchen und finden: Die Informationsrecherche vor der Erhebung 274 Nichts ist praktischer als eine gute Theorie 275 Keine Frage des guten Geschmacks: Das Untersuchungsdesign – ein Muss für jede Erhebung 275 Jetzt werden die Daten geerntet – die Feldphase 276 Die Daten für die Analyse schickmachen 277 Die Stunde der Formeln hat geschlagen: Jetzt wird gerechnet – die Datenanalyse277 Die Ergebnisse für die Praxis übersetzen 278 Die Ergebnisse präsentieren 278 Kapitel 18 Perspektiven: Zehn der wichtigsten multivariaten Konzepte im Überblick 281 Die multivariate Regressionsanalyse 282 (Multivariate) Varianzanalyse 282 Faktorenanalyse 283 Clusteranalyse 283 Diskriminanzanalyse 283 Conjoint-Analyse 284 Kontingenzanalyse 285 Korrespondenzanalyse 285 Multidimensionale Skalierung 285 Strukturgleichungsanalyse 286 Last but not least 286 Stichwortverzeichnis 287