Diese herausragende Einführung in die Statistik vermittelt Daten- und Methodenkompetenz in einzigartiger Kombination mit aktuellen, interdisziplinären Beispielen und interaktiven Elementen. Das Lehrbuch wurde dafür bereits mit mehreren Medien- und Innovationspreisen ausgezeichnet. Pluspunkte der vollständig überarbeiteten, aktualisierten und erweiterten siebten Auflage sind:
Hervorragende Eignung für Selbststudium, Vorlesung und Unterricht
Das Werk wird an mehreren Hochschulen eingesetzt und deckt die üblichen Inhalte der Vorlesungen Statistik I und II ab. Es eignet sich bestens zur beruflichen Weiterbildung, für das Selbststudium sowie ergänzend für den Statistikunterricht in der Sekundarstufe II. Zu allen Übungsaufgaben wird Code in der weitverbreiteten Programmiersprache R bereitgestellt.
Praxisnähe, Interdisziplinarität und hohe Aktualität
Die Relevanz von Daten- und Methodenkompetenz wird anhand motivierender Beispiele und Exkurse aus unterschiedlichen Anwendungsfeldern der Statistik illustriert. Verknüpfungen mit Medienbeiträgen liefern Anregungen für eigene weiterführende Überlegungen. Neu oder stark aktualisiert sind u. a. Ausführungen zur Künstlichen Intelligenz, zur Gewinnung und Visualisierung von Daten, zu den Themen Nachhaltigkeit und Einkommensungleichheit sowie zum Politikmonitoring anhand von Indikatoren.
Interaktive Visualisierung und innovativer Medienmix
Das durchgehend mehrfarbige Buch bietet neben Videos und Podcasts z. T. ganz neue interaktive Visualisierungen von statistischen Methoden und gesellschaftsrelevanten Daten, die per QR-Code eingebunden sind. Alle interaktiven Elemente können auch unabhängig vom Buch in Vorlesungen oder im Unterricht eingesetzt werden, z. B. auf Smartboards.
Author(s): Hans-Joachim Mittag; Katharina Schüller
Edition: 7., vollständig überarbeitete & aktual. Auflage
Publisher: Springer Spektrum
Year: 2023
Language: German
Pages: 424
Vorwort
Teil I Beschreibende Statistik
Lernziele zu Teil I
1 Statistik, Daten und statistische Methoden
1.1 Statistik im Alltag, in Politik und Gesellschaft
1.2 Aufgaben und Teilbereiche der Statistik
1.3 Daten- und Methodenkompetenz
1.4 Veränderungen in der Methodenausbildung
2 Grundbegriffe der Statistik
2.1 Statistische Einheit, Merkmal und Grundgesamtheit
2.2 Merkmalsklassifikationen und Skalen
2.3 Operationalisierung von Merkmalen
3 Datengewinnung und Auswahlverfahren
3.1 Erhebungsarten und Studiendesigns
3.2 Stichprobenauswahl
3.3 Fehlschlüsse aus Daten in der Praxis
3.4 Träger amtlicher und nicht-amtlicher Statistik
4 Univariate Häufigkeitsverteilungen
4.1 Absolute und relative Häufigkeiten
4.2 Häufigkeitsverteilungen für klassierte Daten
4.3 Fallstricke der visuellen Datenkommunikation
4.4 Die empirische Verteilungsfunktion
5 Kenngrößen empirischer Verteilungen
5.1 Lagemaße
5.2 Streuungsmaße
5.3 Quantile und Boxplots
6 Analyse von Ereignisdaten
6.1 Anwendungsfelder und Grundbegriffe
6.2 Das Kaplan-Meier-Verfahren
7 Konzentration von Merkmalswerten
7.1 Die Lorenzkurve
7.2 Gini-Koeffizient und Herfindahl-Index
7.3 Konzentrationsmessung anhand von Quantilen
8 Indikatoren
8.1 Verhältniszahlen
8.2 Zusammengesetzte Indexzahlen
9 Bivariate Häufigkeitsverteilungen
9.1 Empirische Verteilungen diskreter Merkmale
9.2 Empirische Unabhängigkeit diskreter Merkmale
9.3 Empirische Verteilungen stetiger Merkmale
10 Zusammenhangsmaße
10.1 Nominalskalierte Merkmale
10.2 Metrische Merkmale
10.3 Ordinalskalierte Merkmale
Teil II Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik
Lernziele zu Teil II
11 Zufall und Wahrscheinlichkeit
11.1 Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung
11.2 Zufallsstichproben und Kombinatorik
11.3 Bedingte Wahrscheinlichkeiten
11.4 Sensitivität und Spezifität
11.5 Wahrscheinlichkeitsverteilungen
12 Diskrete Zufallsvariablen
12.1 Wahrscheinlichkeits- und Verteilungsfunktion
12.2 Kenngrößen diskreter Verteilungen
12.3 Die Binomialverteilung
12.4 Die hypergeometrische Verteilung
13 Stetige Zufallsvariablen
13.1 Dichtefunktion und Verteilungsfunktion
13.2 Kenngrößen stetiger Verteilungen
13.3 Normalverteilung und Standardnormalverteilung
13.4 χ2-, t- und F-Verteilung
14 Bivariate Verteilungen
14.1 Unabhängigkeit von Zufallsvariablen
14.2 Kovarianz und Korrelation
15 Schätzung von Parametern
15.1 Punktschätzungen und ihre Eigenschaften
15.2 Punktschätzung von Erwartungswerten und Varianzen
15.3 Punktschätzung von Anteilswerten
15.4 Intervallschätzung für Erwartungswerte
15.5 Intervallschätzung für Anteilswerte
16 Statistische Testverfahren
16.1 Arten statistischer Tests
16.2 Grundbegriffe und Gauß-Test für Erwartungswerte
16.3 Gütefunktion des Gauß-Tests
16.4 Signifikanzniveau und p-Wert
16.5 t-Test für Erwartungswerte
16.6 χ2-Test für Varianzen
16.7 Zweistichproben-Tests für Erwartungswerte
16.8 Unabhängigkeitstests
17 Das lineare Regressionsmodell
17.1 Das einfache lineare Regressionsmodell
17.2 KQ-Schätzung im einfachen Regressionsmodell
17.3 Das Bestimmtheitsmaß
17.4 Das multiple lineare Regressionsmodell
17.5 KQ-Schätzung im multiplen Regressionsmodell
17.6 Ausblick auf verallgemeinerte Regressionsmodelle
18 Grundzüge der Varianzanalyse
18.1 Das Modell der einfaktoriellen Varianzanalyse
18.2 Durchführung einer einfaktoriellen Varianzanalyse
18.3 Zweifaktorielle Varianzanalyse
Teil III Anhänge
Lernziele zu Teil III
19 Tabellenanhang
19.1 Verteilungsfunktion der Binomialverteilung
19.2 Verteilungsfunktion der Standardnormalverteilung
19.3 Quantile der Standardnormalverteilung
19.4 Quantile der χ2-Verteilung
19.5 Quantile der t-Verteilung
19.6 Quantile der F-Verteilung
20 Übungsaufgaben und Lösungen
20.1 Übungsaufgaben zu Teil I
20.2 Übungsaufgaben zu Teil II
20.3 Lösungen zu Teil I
20.4 Lösungen zu Teil II
21 Verzeichnisse und Internet-Ressourcen
21.1 Literaturverzeichnis
21.2 Statistik-Software und Online-Ressourcen
21.3 Symbolverzeichnis
21.4 Autorenregister
21.5 Sachregister
