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Statistik mit Excel für Dummies


Statistik mit Excel für Dummies


Für Dummies 2. Auflage

von: Joseph Schmuller

23,99 €

Verlag: Wiley-VCH
Format: EPUB
Veröffentl.: 17.02.2017
ISBN/EAN: 9783527811700
Sprache: deutsch
Anzahl Seiten: 535

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Beschreibungen

Statistiken und Aussagen zu Wahrscheinlichkeiten begegnen uns heute überall: Die Umsatzentwicklung in Unternehmen, Hochrechnungen für Wahlergebnisse, PISA-Ergebnisse fünfzehnjähriger Schüler sind nur drei von zahlreichen Beispielen. Joseph Schmuller zeigt Ihnen in diesem Buch, wie Sie die Zahlen in den Griff bekommen und Daten, Statistiken und Wahrscheinlichkeiten richtig lesen und interpretieren. Dafür brauchen Sie keinen Statistikkurs zu belegen und kein Mathegenie zu sein. Für alles gibt es in Excel die passende Funktion und das passende Werkzeug. So können Sie Theorie und Praxis sofort miteinander verbinden.
Über den Autor 9 Einführung 23 Über dieses Buch 23 Was Sie nicht lesen müssen 24 Törichte Annahmen über den Leser 24 Wie dieses Buch aufgebaut ist 24 Teil I: Statistik und Excel: Wie füreinander geschaffen 25 Teil II: Daten beschreiben 25 Teil III: Schlüsse aus Daten ziehen 25 Teil IV: Umgang mit der Wahrscheinlichkeit 25 Teil V: Der Top-Ten-Teil 25 Anhang A: Wenn Ihr Arbeitsblatt eine Datenbank ist 26 Anhang B: Die Kovarianzanalyse 26 Symbole, die in diesem Buch verwendet werden 26 Die Beispieldateien 27 Wie es weitergeht 27 TEIL I STATISTIK UND EXCEL: WIE FÜREINANDER GESCHAFFEN 29 Kapitel 1 Echte Daten auswerten 31 Die statistischen (und damit verwandten) Begriffe, die Sie einfach kennen müssen 31 Stichproben und Grundgesamtheiten 32 Abhängige und unabhängige Variablen 33 Arten von Daten 34 Ein bisschen Wahrscheinlichkeit 35 Inferenzstatistik: Testen von Hypothesen 36 Nullhypothese und Alternativhypothese 37 Zwei Arten von Fehlern 38 Was ist neu in Excel 2016? 39 Was ist alt in Excel 2016? 40 Die Grundlagen kennen 45 Automatisches Ausfüllen von Zellen 45 Auf Zellen verweisen 48 Kapitel 2 Grundlegendes zu den statistischen Funktionen von Excel 51 Erste Schritte 51 Machen Sie sich bereit für die Statistik 54 Tabellenblattfunktionen in Excel 2016 54 Schnell auf statistische Funktionen zugreifen 58 Arrayfunktionen 60 Was bedeutet schon ein Name? Ein Array voller Möglichkeiten 63 Eigene Arrayformeln erstellen 71 Die Datenanalysetools verwenden 73 Auf oft verwendete Funktionen zugreifen 78 TEIL II DATEN BESCHREIBEN 81 Kapitel 3 Präsentieren: Daten in Diagrammen darstellen 83 Warum Diagramme verwenden? 83 Einige grundlegende Dinge 85 Die Diagramm-Features von Excel 85 Ein Diagramm einfügen 86 So werden Sie ein Säulenheiliger 87 Säulen stapeln 91 Segmente eines Kreisdiagramms 93 Der Rat des Weisen 95 Eine Linie ziehen 95 Minidiagramme mit Sparklines 98 Balken über Balken 100 Punkt, Punkt, Komma, Strich … 103 Ein weiterer Einsatzzweck für das Punktdiagramm 107 Die Blasen schmecken 109 Alles auf Kurs 110 An der Oberfläche kratzen 112 Im Netz gefangen 113 Eine Treemap blühen und die Sonne hervorbrechen lassen 114 Ein Histogramm erstellen 115 Säulen sortieren: Pareto 116 Kastengrafik: Kästchen und Antennen 117 3D-Karten 118 Kapitel 4 Suchen Sie Ihre Mitte 123 Mittelwert: Die Lehre vom Durchschnitt 123 Den Mittelwert berechnen 123 MITTELWERT und MITTELWERT 125 MITTELWERTWENN und MITTELWERTWENNS 127 GESTUTZTMITTEL1 30 Und schließlich noch ein paar andere Mittel 132 Mediane: Auf halber Strecke erwischt 134 Den Median ermitteln 134 MEDIAN 135 Der Modalwert136 Den Modalwert ermitteln 136 MODUS.EINF und MODUS.VIELF 136 Kapitel 5 Abweichungen vom Durchschnitt 141 Die Streuung berechnen 142 Mittelwert von quadratischen Abweichungen: Varianz, und wie sie berechnet wird 142 VAR.P und VARIANZENA 144 Varianz einer Stichprobe 146 VAR.S und VARIANZA 147 Zurück zu den Wurzeln: Standardabweichung 148 Standardabweichung einer Grundgesamtheit 148 STABW.N und STABWNA 149 Standardabweichung einer Stichprobe 150 STABW.S und STABWA 150 Die fehlenden Funktionen: STABWWENN und STABWWENNS 151 Verwandte Funktionen 155 SUMQUADABW 155 Mittlere Abweichung 155 MITTELABW 156 Kapitel 6 Standards und Wertungen kennenlernen 159 Z-Werte einfangen 159 Eigenschaften von z-Werten 160 Bonds und Ruth 160 Prüfungsergebnisse 161 STANDARDISIERUNG 162 Wo stehen Sie?165 RANG.GLEICH und RANG.MITTELW 165 KGRÖSSTE und KKLEINSTE 167 QUANTIL.INKL und QUANTIL.EXKL 167 QUANTILSRANG.INKL und QUANTILSRANG.EXKL 171 Datenanalysetool: Rang und Quantil 173 Kapitel 7 Alles zusammenfassen 177 Auszählen 177 ANZAHL, ANZAHL2, ANZAHLLEEREZELLEN, ZÄHLENWENN und ZÄHLENWENNS 177 Groß und klein 180 MAX, MAXA, MIN und MINA 180 Jetzt wird es esoterisch 182 SCHIEFE und SCHIEFE.P 182 KURT 184 Nun kommt die Häufigkeit ins Spiel 186 HÄUFIGKEIT 186 Datenanalysetool: Histogramm 188 Können Sie mir eine Beschreibung geben? 190 Datenanalysetool: Populationskenngrößen 190 Schnelle Analysen 192 Schnelle Kenngrößen 194 Kapitel 8 Was ist normal? 197 So kratzen Sie die Kurve 197 Tiefer graben 198 Parameter einer Normalverteilung 199 NORM.VERT 200 NORM.INV 202 Eine ganz besondere Verteilung 203 NORM.S.VERT 204 NORM.S.INV 205 PHI und GAUSS 205 Eine Standardnormalverteilung als Diagramm darstellen 206 TEIL III RÜCKSCHLÜSSE AUS DATEN ZIEHEN 209 Kapitel 9 Die Sache mit demVertrauen: Schätzung 211 Stichprobenverteilungen verstehen 211 Ein BESONDERS wichtiges Konzept: der zentrale Grenzwertsatz 213 (Näherungsweise) den zentralen Grenzwertsatz simulieren 215 Die Vertrauensgrenzen 219 So suchen Sie die Vertrauensgrenzen für einen Mittelwert 219 KONFIDENZ.NORM 221 Passend für ein t 222 KONFIDENZ.T 224 Kapitel 10 Ein-Stichproben-Hypothesentest 225 Hypothesen, Tests und Fehler 225 Hypothesentests und Stichprobenverteilungen 226 Noch einmal z-Werte 228 G.TEST 230 t-Test für eine Stichprobe 232 T.VERT, T.VERT.RE und T.VERT.2S 233 T.INV und T.INV.2S 234 Eine t-Verteilung visualisieren 235 Testen einer Varianz 236 CHIQU.VERT und CHIQU.VERT.RE 238 CHIQU.INV und CHIQU.INV.RE 239 Eine Chi-Quadrat-Verteilung visualisieren 241 Kapitel 11 Zwei-Stichproben-Hypothesentest 243 Hypothesen für zwei 243 Noch einmal Stichprobenverteilungen 244 Den zentralen Grenzwertsatz anwenden 245 Noch einmal z-Werte 246 Datenanalysetool: Zweistichproben-Test bei bekannten Varianzen 248 t-Test für zwei Stichproben 251 Wie ein Ei dem anderen: gleiche Varianzen 251 Wie Äpfel und Birnen: unterschiedliche Varianzen 252 T.TEST 253 Datenanalysetool: Zweistichproben t-Test: Gleicher Varianzen 254 Ein passendes Paar: Hypothesentest für abhängige Stichproben 258 T.TEST für abhängige Stichproben 259 Datenanalysetool: Zweistichproben t-Test bei abhängigen Stichproben 260 Zwei Varianzen testen 263 F zusammen mit t verwenden 265 F.TEST 265 F.VERT und F.VERT.RE 267 F.INV und F.INV.RE 268 Datenanalysetool: Zwei-Stichproben F-Test 269 Die F-Verteilung visualisieren 271 Kapitel 12 Mehr als zwei Stichproben testen 275 Mehr als zwei Stichproben testen 275 Eine harte Nuss 276 Eine Lösung 277 Wichtige Zusammenhänge 280 Nach dem F-Test 281 Datenanalysetool: Einfaktorielle Varianzanalyse 285 Mittelwerte vergleichen 286 Eine andere Art Hypothese, eine andere Art Test 289 Mit wiederholten Messungen bei der Varianzanalyse arbeiten 289 Jetzt wird es trendy 291 Datenanalysetool: Zweifaktorielle Varianzanalyse ohne Messwiederholung 295 Kapitel 13 Etwas komplexere Tests 299 Die Kombinationen knacken 299 Die Varianzen analysieren 300 Datenanalysetool: Zweifaktorielle Varianzanalyse ohne Messwiederholung 301 Noch einmal Kombinationen knacken 303 Zeilen und Spalten 303 Wechselwirkungen 304 Die Analyse 305 Datenanalysetool: Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung 306 Zwei Arten von Variablen, und zwar gleichzeitig 309 Excel mit einem gemischten Design verwenden 310 Die Ergebnisse als Diagramm darstellen 315 Nach der ANOVA 317 Kapitel 14 Lineare undmultiple Regression 319 Das Streudiagramm 319 Geraden zeichnen 321 Regression: Was für eine Gerade! 322 Die Regression für Schätzungen verwenden 324 Streuung um die Regressionsgerade 324 Hypothesen über die Regression testen 326 Tabellenblattfunktionen für die Regression 331 STEIGUNG, ACHSENABSCHNITT, STFEHLERYX 332 PROGNOSE.LINEAR 334 Arrayfunktion: TREND 335 Arrayfunktion: RGP 339 Datenanalysetool: Regression 341 Ergebnis in Tabellen 342 Die grafische Ausgabe344 Irrsinnig viele Zusammenhänge auf einmal: multiple Regression 345 Excel-Tools für multiple Regression 346 Noch einmal TREND 346 Noch einmal RGP 348 Noch einmal das Datenanalysetool Regression 351 Kapitel 15 Korrelation: Aufstieg und Fall von Zusammenhängen 353 Noch einmal Streudiagramme 353 Korrelation und Regression 356 Hypothesen über Korrelationen testen 358 Ist ein Korrelationskoeffizient größer als null? 359 Unterscheiden sich zwei Korrelationskoeffizienten voneinander? 359 Tabellenblattfunktionen für die Korrelation 361 KORREL und PEARSON 361 BESTIMMTHEITSMASS 363 KOVARIANZ.P und KOVARIANZ.S 363 Datenanalysetool: Korrelation 364 Ergebnis in Tabellen 365 Datenanalysetool: Kovarianz 368 Hypothesen über Korrelationen testen 369 Tabellenblattfunktionen: FISHER, FISHERINV 369 Kapitel 16 Es wird höchste Zeit 370 Eine Zeitreihe und ihre Komponenten 371 Sanftes Gleiten 372 Den Trend als Linie darstellen 373 Datenanalysewerkzeug: Gleitender Durchschnitt 374 Exponentielles Glätten 376 Prognosen mit einem Klick 377 Kapitel 17 Parameterfreie Statistik 383 Unabhängige Stichproben 383 Zwei Stichproben: Mann-Whitney-U-Test 384 Mehr als zwei Stichproben: Kruska-Wallis einseitiger ANOVA-Test 386 Parallelstichproben 387 Zwei Stichproben :Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test 387 Mehr als zwei Stichproben: zweiseitige Friedman-Varianzanalyse 389 Mehr als zwei Stichproben: Cochran-Q-Test 391 Spearmans Rangkorrelationskoeffizient 392 Ein paar Hinweise zum Schluss 394 TEIL IV WAHRSCHEINLICHKEIT 395 Kapitel 18 Einführung in die Wahrscheinlichkeit 397 Was ist Wahrscheinlichkeit? 397 Experimente, Versuche, Ereignisse und Stichprobenräume 398 Wahrscheinlichkeitsräume und Wahrscheinlichkeit 398 Zusammengesetzte Ereignisse 399 Vereinigung und Schnitt 399 Noch mehr zum Schnitt 400 Bedingte Wahrscheinlichkeit 401 Mit Wahrscheinlichkeiten arbeiten 401 Die Grundlage des Testens von Hypothesen 402 Große Wahrscheinlichkeitsräume 402 Permutationen 403 Kombinationen 404 Tabellenblattfunktionen 404 FAKULTÄT 405 VARIATIONEN und VARIATIONEN2 405 KOMBINATIONEN und KOMBINATIONEN2 406 Zufallsvariablen: diskret und stetig 407 Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Dichtefunktionen 407 Die Binomialverteilung 409 Tabellenblattfunktionen 410 BINOM.VERT und BINOM.VERT.BEREICH 410 NEGBINOM.VERT 412 Hypothesen mit der Binomialverteilung testen 413 BINOM.INV 414 Weitere Informationen zum Testen von Hypothesen 415 Die hypergeometrische Verteilung 417 HYPGEOM.VERT 417 Kapitel 19 Mehr zur Wahrscheinlichkeit 421 Betaverteilung 421 BETA.VERT 423 BETA.INV 425 Poissonverteilung 426 POISSON.VERT 427 Gammaverteilung 429 Die Gammafunktion und GAMMA 429 Die Gammaverteilung und GAMMA.VERT 429 GAMMA.INV 432 Exponentialverteilung 432 EXPON.VERT 433 Kapitel 20 Modelle 435 Die Modellierung einer Verteilung 435 Näheres zur Poissonverteilung 436 Die Poissonverteilung visualisieren 437 Mit der Poissonverteilung arbeiten 437 Die POISSON.VERT-Funktion nochmal anwenden 438 Prüfen, ob das Modell passt 439 Ein kurzer Hinweis zu CHIQU.TEST 442 Modelle für Baseballstatistiken 443 Simulationen 446 Es darauf ankommen lassen: die Monte-Carlo-Methode 446 Den Würfel »zinken« 447 Simulation des zentralen Grenzwertsatzes 451 TEIL V DER TOP-TEN-TEIL 457 Kapitel 21 Zehn Tipps und Fallstricke bei der Arbeit mit Statistiken und Grafiken 459 Signifikant bedeutet nicht immer wichtig 459 Der Versuch, eine Nullhypothese nicht zu verwerfen, hat einige Auswirkungen 460 Regressionen sind nicht immer linear 460 Extrapolieren über die Grenzen eines Streuungsdiagramms hinaus ist eine ganz schlechte Idee 461 Untersuchen Sie die Variabilität um eine Regressionsgerade herum 461 Eine Stichprobe kann auch zu groß sein 461 Achse ist nicht gleich Achse 462 Eine kategorische Variable grafisch so darzustellen, als sei sie eine quantitative Variable, ist ganz einfach falsch 462 Wann immer möglich, sollten Sie Variabilität in Ihr Diagramm einschließen 463 Seien Sie vorsichtig, wenn Sie Konzepte aus Statistikbüchern in Excel übertragen 464 Kapitel 22 Zehn Dinge (eigentlich zwölf), die einfach nicht in die anderen Kapitel passten 465 Diagrammdarstellung des Standardfehlers des Mittelwerts 465 Wahrscheinlichkeiten und Verteilungen 469 WAHRSCHBEREICH 469 WEIBULL.VERT 470 Stichproben ziehen 471 Unabhängigkeit testen: die wahre Verwendung von CHIQU.TEST 472 Logarithmica Esoterica 475 Was ist ein Logarithmus? 475 Was ist e? 477 LOGNORM.VERT 480 LOGNORM.INV 481 Arrayfunktion: RKP 482 Arrayfunktion: VARIATION 486 Die Logs von Gamma 490 Daten sortieren 490 Anhang A Wenn Ihr Arbeitsblatt eine Datenbank ist 493 Einführung in Excel-Datenbanken 493 Die Trabanten-Datenbank 493 Der Kriterienbereich 495 Das Format einer Datenbankfunktion 496 Datensätze zählen und Auszüge aus der Datenbank 497 DBANZAHL und DBANZAHL2 498 DBAUSZUG 498 Arithmetik 499 DBMAX und DBMIN 499 DBSUMME 499 DBPRODUKT 500 Statistiken 500 DBMITTELWERT 500 DBVARIANZ und DBVARIANZEN 500 DBSTDABW und DBSTDABWN 501 Datenmasken verwenden 501 PivotTable-Berichte 502 Anhang B Die Kovarianzanalyse 509 Kovarianz unter die Lupe genommen 509 Warum Sie die Kovarianz analysieren 510 Wie Sie die Kovarianz analysieren 511 ANCOVA mit Excel 512 Methode 1: ANOVA 513 Methode 2: Regression 516 Nach der ANCOVA 519 Eins hab ich noch 520 Stichwortverzeichnis 523
Joseph Schmuller hat langjahrige Erfahrung im Unterrichten von Statistik an der Universitat, zur Zeit arbeitet er als Professor in den USA.

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