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Über den Autor 9 <p>Einführung 19</p> <p>Über dieses Buch 19</p> <p>Törichte Annahmen über den Leser 20</p> <p>Wie dieses Buch aufgebaut ist 20</p> <p>Teil I: Ein paar statistische Grundlagen 20</p> <p>Teil II: Die beschreibende Statistik 21</p> <p>Teil III: Die schließende Statistik 21</p> <p>Teil IV: Der Top-Ten-Teil 21</p> <p>Symbole, die in diesem Buch verwendet werden 21</p> <p>Wie es weitergeht 22</p> <p>TEIL I EINPAAR STATISTISCHE GRUNDLAGEN 23</p> <p>Kapitel 1 Was Statistik ist undwarum sie benötigt wird 25</p> <p>Warum Statistik? 25</p> <p>Einsatzgebiete der Statistik 26</p> <p>Bereiche der Statistik 26</p> <p>Die deskriptive oder beschreibende Statistik 27</p> <p>Die schließende Statistik oder Inferenzstatistik 30</p> <p>Kapitel 2 Die Quellen: Woher die Daten kommen 33</p> <p>Datenerhebung: Auf den Informationsbedarf ausgerichtet 34</p> <p>Ziele festlegen 34</p> <p>Untersuchungsansatz definieren 34</p> <p>Das Datenerhebungsdesign festlegen 36</p> <p>Die Datenerhebungsmethode definieren 36</p> <p>Auswahl der Untersuchungseinheiten: Vollerhebung oder Stichprobe 37</p> <p>Das richtige Niveau bitte! Nominal-, Ordinal- und metrische Skalen 39</p> <p>Der Datensatz als Grundlage für statistische Analysen 42</p> <p>TEIL II DIE BESCHREIBENDE STATISTIK 45</p> <p>Kapitel 3 In jeder Zeitung zu finden: Tabellen und Diagramme 47</p> <p>Darstellung in Tabellen 47</p> <p>Gruppierte Daten oder Häufigkeitsdaten 47</p> <p>Klassierte Daten 48</p> <p>Klassenbildung 50</p> <p>Die Zutaten für eine gute Datentabelle 51</p> <p>Die Häufigkeitstabelle eines klassierten Merkmals 51</p> <p>Ein Diagramm sagt mehr als tausend Zahlen 54</p> <p>Das Histogramm 54</p> <p>Das Balkendiagramm/Säulendiagramm 56</p> <p>Das Kuchendiagramm – aber bitte mit Sahne! 57</p> <p>Liniendiagramme 58</p> <p>Weitere Diagramme, die Ihnen begegnen können 59</p> <p>Kapitel 4 Mittendrin – zentrale Lagemaße 61</p> <p>Zentrale Lagemaße – ein Steckbrief 61</p> <p>Das arithmetische Mittel 62</p> <p>Das geometrische Mittel 63</p> <p>Der Median 65</p> <p>Berechnung des Medians bei ungerader Fallzahl 65</p> <p>Berechnung des Medians bei gerader Fallzahl 66</p> <p>Median oder arithmetisches Mittel – was ist aussagekräftiger? 67</p> <p>Der Modus 68</p> <p>Modus, Median und arithmetisches Mittel bei eingipfeligen Verteilungen 68</p> <p>Quartile, Perzentile oder ganz einfach Quantile 70</p> <p>Quartile: Vier gleich große Teile 70</p> <p>Perzentile: Hundert gleich große Teile 70</p> <p>Quantile: Einfach nur Teile 72</p> <p>Zentrale Lagemaße für klassierte Daten 72</p> <p>Der Modus für klassierte und gruppierte Daten 72</p> <p>Der Median für klassierte Daten 75</p> <p>Das gewichtete arithmetische Mittel bei klassierten metrischen Daten 77</p> <p>Resümee zur Berechnung von zentralen Lagemaßen 79</p> <p>Kapitel 5 Drumherum – Streuungsmaße 81</p> <p>Die Spannweite 83</p> <p>Der interquartile Abstand 84</p> <p>Der interquartile Abstand für nicht klassierte Daten 84</p> <p>Der interquartile Abstand für klassierte Daten 85</p> <p>Alles auf einen Blick: Der Boxplot 86</p> <p>Mittlere Abweichung, Varianz und Standardabweichung 88</p> <p>Die mittlere Abweichung 89</p> <p>Die Varianz 91</p> <p>Standardabweichung 94</p> <p>Variationskoeffizient 96</p> <p>Standardisierung und Z-Wert 98</p> <p>Kapitel 6 Alles in einer Zahl 101</p> <p>Einfache statistische Kennzahlen 101</p> <p>Verhältniszahlen 102</p> <p>Gliederungszahlen 103</p> <p>Beziehungszahlen 103</p> <p>Messzahlen 104</p> <p>Indexzahlen 105</p> <p>Die Konzentration mit dem Gini-Koeffizienten messen 106</p> <p>Kapitel 7 Zusammenhangsmaße 111</p> <p>Die Analyse von Zusammenhängen 111</p> <p>Die Kreuztabelle 112</p> <p>Das Chi-Quadrat 115</p> <p>Der Kontingenzkoeffizient nach Pearson 118</p> <p>Der Rangkorrelationskoeffizient 119</p> <p>Alles auf einen Blick – das Streudiagramm 122</p> <p>Die Kovarianz 124</p> <p>Korrelationskoeffizient nach Bravais und Pearson 127</p> <p>Kapitel 8 Es geht auch ohne die Kristallkugel – Vorhersagen mit der Regressionsanalyse 131</p> <p>Die Regressionsfunktion 131</p> <p>Die Regressionsgleichung interpretieren 133</p> <p>Wie gut ist gut? Die Güte der Regressionsanalyse 137</p> <p>Die nicht erklärte Varianz – oder: Was die Regressionsanalyse nicht erklärt 137</p> <p>Die erklärte Abweichung – oder: Was die Regressionsgleichung erklärt 140</p> <p>Den Zusammenhang analysieren: Die Varianzzerlegung 142</p> <p>Das Bestimmtheitsmaß zur Bestimmung der Güte der Regressionsgleichung 143</p> <p>TEIL III DIE SCHLIEßENDE STATISTIK 145</p> <p>Kapitel 9 Nichts ist sicher, aber wahrscheinlich – dieWahrscheinlichkeitsrechnung 147</p> <p>Wie wahrscheinlich ist die Wahrscheinlichkeit? 147</p> <p>Wahrscheinlichkeit 148</p> <p>So ein Zufall! 149</p> <p>Wahrscheinlichkeiten finden 150</p> <p>Die klassische Methode zur Wahrscheinlichkeitsberechnung 150</p> <p>Die statistische Methode 151</p> <p>Die subjektive Methode 153</p> <p>Wahrscheinlichkeitsregeln im Einsatz 153</p> <p>Komplementärwahrscheinlichkeit: Pro und Kontra 154</p> <p>Additionsregeln der Wahrscheinlichkeit und das Venn-Diagramm 154</p> <p>Multiplikationsregeln der Wahrscheinlichkeit 158</p> <p>Berechnung der bedingten Wahrscheinlichkeit 161</p> <p>Die Bayes-Regel zur Berechnung bedingter Wahrscheinlichkeiten 162</p> <p>Das Baumdiagramm 168</p> <p>Kombinatorik 169</p> <p>Permutation 169</p> <p>Variation und Kombination 170</p> <p>Kapitel 10 Auf die Verteilung kommt es an – Wahrscheinlichkeitsverteilungen 175</p> <p>Die Zufallsvariable und das Zufallsexperiment 175</p> <p>Alles eine Frage der Funktion: Die Wahrscheinlichkeitsverteilung einer diskreten Zufallsvariablen 177</p> <p>Die Gleichverteilung einer diskreten Zufallsvariablen 177</p> <p>Die Verteilungsfunktion einer diskreten Zufallsvariablen 178</p> <p>Was Sie von diskreten Zufallsvariablen erwarten können: Der Erwartungswert 180</p> <p>Rund um den Erwartungswert: Die Varianz von diskreten Zufallsvariablen 182</p> <p>Kapitel 11 Noch mehr Diskretion bitte – die Binomialverteilung und ihre Freunde 185</p> <p>Entweder oder – die Binomialverteilung 185</p> <p>Eigenschaften eines Binomialexperiments 186</p> <p>Formel für die Wahrscheinlichkeitsfunktion einer binomialverteilten Zufallsvariablen 188</p> <p>Erwartungswert der Binomialverteilung 192</p> <p>Varianz einer binomialverteilten Zufallsvariablen 193</p> <p>Standardabweichung der Binomialverteilung 194</p> <p>16 Inhaltsverzeichnis Die hypergeometrische Verteilung 194</p> <p>Erwartungswert der hypergeometrischen Verteilung 196</p> <p>Varianz der hypergeometrischen Verteilung 196</p> <p>Standardabweichung der hypergeometrischen Verteilung 197</p> <p>Die Poisson-Verteilung 197</p> <p>Kapitel 12 Alles im Fluss: Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen 201</p> <p>Alle sind gleich und einige etwas mehr: Die Gleichverteilung 201</p> <p>Noch alles dicht? Die Dichtefunktion 202</p> <p>Erwartungswert einer gleichverteilten stetigen Zufallsvariablen 205</p> <p>Varianz einer gleichverteilten stetigen Zufallsvariablen 205</p> <p>Standardabweichung einer gleichverteilten stetigen Zufallsvariablen 206</p> <p>Was ist schon normal? Die Normalverteilung 206</p> <p>Dichtefunktion und Form der Normalverteilung 206</p> <p>Besondere Eigenschaften der Normalverteilung207</p> <p>Standardnormalverteilung 208</p> <p>Standardisierung und Z-Wert 209</p> <p>Besondere Merkmale der Standardnormalverteilung 209</p> <p>Kapitel 13 Vom Teil aufs Ganze schließen 215</p> <p>Stichproben 215</p> <p>Der Repräsentationsschluss 216</p> <p>Grundgesamtheiten 217</p> <p>Arten von Stichproben 217</p> <p>Auswahlverfahren 218</p> <p>Systematische Auswahl 219</p> <p>Geschichtete Auswahl 220</p> <p>Ans Limit gehen: Der zentrale Grenzwertsatz 222</p> <p>Der Standardfehler 224</p> <p>Mit dem Standardfehler rechnen 226</p> <p>Kapitel 14 Schätzverfahren 229</p> <p>Genau schätzen – die Punktschätzung 229</p> <p>Die Schätzfunktion und ihre Qualitätsanforderungen 230</p> <p>Die Schätzfunktion für das arithmetische Mittel 231</p> <p>Die Schätzfunktion für die Varianz 231</p> <p>Die Schätzfunktion für Anteilswerte 231</p> <p>Mit Vertrauen rechnen – das Vertrauensintervall 232</p> <p>Irrtums- und Vertrauenswahrscheinlichkeit 232</p> <p>Bestimmung des Vertrauensintervalls 232</p> <p>Das Vertrauensintervall für kleine Stichproben bei unbekannter Varianz 236</p> <p>Das Vertrauensintervall für Anteile 239</p> <p>Kapitel 15 These, Antithese, Hypothesentest 243</p> <p>In Alternativen denken: Nullhypothese und Alternativhypothese 244</p> <p>Von signifikanten und nicht signifikanten Fehlern 245</p> <p>Irrtumswahrscheinlichkeit und Signifikanz von Ergebnissen 246</p> <p>Der α-Fehler 247</p> <p>Der β-Fehler 247</p> <p>Möglichkeiten, den Hypothesentest zu entscheiden 248</p> <p>Eins, zwei, drei und fertig ist der Hypothesentest 249</p> <p>Einseitiger Hypothesentest für den Mittelwert 250</p> <p>Die wichtigsten Entscheidungen bei der Wahl der Teststatistik 253</p> <p>Zweiseitiger Hypothesentest bei einer kleinen Stichprobe 254</p> <p>Jedem das Seine: Hypothesentest über Anteile 256</p> <p>Wie es nun weitergehen könnte – der Wilcoxon-Test 260</p> <p>TEIL IV DER TOP-TEN-TEIL 265</p> <p>Kapitel 16 Die zehn wichtigsten Statistikformeln 267</p> <p>Das arithmetische Mittel 267</p> <p>Die Standardabweichung 267</p> <p>Der Preisindex nach Laspeyres 268</p> <p>Der Korrelationskoeffizient 268</p> <p>Der Regressionskoeffizient 268</p> <p>Der Bestimmtheitskoeffizient 268</p> <p>Die bedingte Wahrscheinlichkeit 269</p> <p>Der Z-Wert 269</p> <p>Die Normalverteilungsdichtefunktion 269</p> <p>Der Standardfehler 270</p> <p>Kapitel 17 Die zehn wichtigsten Schritte für den Praktiker 271</p> <p>Der Start: Ein statistisches Problem 271</p> <p>Das Thema der statistischen Untersuchung 272</p> <p>Suchen und finden: Die Informationsrecherche vor der Erhebung 272</p> <p>Nichts ist praktischer als eine gute Theorie 273</p> <p>Keine Frage des guten Geschmacks: Das Untersuchungsdesign – ein Muss für jede Erhebung 273</p> <p>Jetzt werden die Daten geerntet – die Feldphase 274</p> <p>Die Daten für die Analyse schick machen 275</p> <p>Die Stunde der Formeln hat geschlagen: Jetzt wird gerechnet – die Datenanalyse 275</p> <p>Die Ergebnisse für die Praxis übersetzen 276</p> <p>Die Ergebnisse präsentieren 276</p>

Dr. Thomas Krickhahn ist Dozent im Fachbereich Wirtschaft an der Fachhochschule Bonn-Rhein-Sieg tätig. Er ist Gutachter und Autor im Bereich der wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Forschung und Lehre sowie Koautor von "BWL für Dummies".

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