Dieses Buch bietet eine breit gefächerte Einführung in all jene statistischen Methoden, die an Universitäten und Fachhochschulen in der statistischen Grundausbildung gelehrt werden und die auch Anwender in ihrer beruflichen Praxis am Häufigsten benötigen. Dieses verständnisorientierte, beispielbasierte Lehrbuch eignet sich durch seine anschauliche Darstellung selbst komplexer Methoden daher auch ideal zum Selbststudium ohne besondere mathematische Vorkenntnisse.
Anhand zahlreicher Beispiele, begleitender Übungsmaterialien und ausführlicher Excel-Lerndateien auf der Companion Website www.pearson-studium.de wird den Formeln in der Statistik ihr "Schrecken" genommen.
Ein Lehrbuch für Studierende, Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler und alle Anwender statistischer Methoden im beruflichen Alltag.
Aus dem Inhalt:
Tabellen, Grafiken und korrekte Interpretationen in der beschreibenden Statistik Kennzahlen der Lage, Streuung, Konzentration und des statistischen Zusammenhangs Einführung in die Regressionsrechnung Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Hypergeometrische und Normalverteilung) Repräsentativität von StichprobenPunktschätzer und Konfidenzintervalle in der schließenden Statistik Handlungslogik des statistischen Testens von Hypothesen t-Test, Chiquadrattest, Einfache Regressions- und Varianzanalyse Entscheidung mittels p-Werten Signifikanz-Relevanz-Problematik
Kapitel 1 Beschreibende Statistik1.1 Grundbegriffe
1.2 Tabellarische und grafische Darstellung von Häufigkeitsverteilungen
1.2.1 Häufigkeitsverteilungen einzelner Merkmale
1.2.2 Gemeinsame Häufigkeitsverteilungen zweier Merkmale
1.3 Kennzahlen statistischer Verteilungen
3.1 Kennzahlen der Lage
1.3.2 Kennzahlen der Streuung
1.3.3 Eine Kennzahl der Konzentration
1.3.4 Kennzahlen des statistischen Zusammenhanges
Kapitel 2 Wahrscheinlichkeitsrechnung 2.1 Grundbegriffe
2.2 Wahrscheinlichkeitsverteilungen
2.2.1 Die hypergeometrische Verteilung
2.2.2 Die Normalverteilung
Kapitel 3 Schließende Statistik3.1 Grundbegriffe und Handlungslogik
3.2 Schätzen und Testen einer relativen Häufigkeit
3.2.1 Schätzen einer relativen Häufigkeit
3.2.2 Testen von Hypothesen über eine relative Häufigkeit
3.3 Schätzen und Testen eines Mittelwertes
3.1 Schätzen eines Mittelwertes
3.3.2 Testen von Hypothesen über einen Mittelwert
3.4 Testen von Hypothesen über zwei relative Häufigkeiten
3.5 Testen von Hypothesen über zwei Mittelwerte
3.6 Testen einer Hypothese über einen statistischen Zusammenhangzweier nominaler Merkmale
3.7 Testen von Hypothesen über eine Verteilungsform
3.8 Testen von Hypothesen über einen statistischen Zusammenhangzweier metrischer Merkmale
3.9 Testen von Hypothesen über Regressionskoeffizienten(Einfache Regressionsanalyse)
3.10 Testen von Hypothesen über mehr als zwei Mittelwerte(Einfache Varianzanalyse)
3.11 Probleme in der Anwendung statistischer Tests
Anhang Tabelle A (Standardnormalverteilung)
Tabelle B (Chiquadratverteilung)
ANDREAS QUATEMBER ist Assistenzprofessor am IFAS – Institut für Angewandte Statistik der Johannes Kepler Universität Linz (www.ifas.jku.at) und forscht im Bereich Datenqualität in Stichprobenerhebungen.
Dr. ANDREAS QUATEMBER ist Assistenz-Professor am IFAS-Institut für Angewandte Statistik der Johannes Kepler Universität Linz und verfügt über große Lehrerfahrung an Universität und Fachhochschule (www.ifas.jku.at). Bei Pearson Studium erschien sein unkonventionellen und beachtetes Lehrbuch "Statistik ohne Angst vor Formeln".
