Deskriptive Statistik verstehen

1. Auflage 2015
ISBN: 978-3-8252-3969-5
Verlag: UTB GmbH

Buch, Deutsch, Band 3969, 393 Seiten, Format (B × H): 121 mm x 185 mm, Gewicht: 406 g

Reihe: UTB Uni-Taschenbücher

Mit der Deskriptiven Statistik ist es wie mit dem Fußball – mit Einstellung, Fleiß und Training gelangt man zum Ziel: Deskriptive Statistik als Kompetenz.
Dieses Taschenbuch stellt dazu die Grundlagen und Spielregeln sowie die wichtigsten Maße, Tabellen und Visualisierungen vor. Weitere Themen sind die Datenqualität (u. a. der Umgang mit fehlenden Werten), die Sampling-Theorie (Designstrukturen und Ziehungsarten), das Rechnen mit Gewichten oder auch das Schreiben von Zahlen in Texten.
Zahlreiche Beispiele aus der lehrreichen Welt des Fußballs helfen beim schnellen Verständnis. Kompakte Einführungen in IBM SPSS Statistics und den Enterprise Guide von SAS runden die praktische Anwendung ab.

Zielgruppe

Wirtschaftswissenschaften, Naturwissenschaften, Medizin

Autoren/Hrsg.

Schendera, Christian

Schendera, Christian F. G.

Schendera, Christian FG

Fachgebiete

• Sozialwissenschaften Soziologie | Soziale Arbeit Soziologie Allgemein Empirische Sozialforschung, Statistik
• Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik und -statistik
• Medizin | Veterinärmedizin Medizin | Public Health | Pharmazie | Zahnmedizin Medizin, Gesundheitswesen Medizinische Mathematik & Informatik
• Geowissenschaften Geographie | Raumplanung Geostatistik
• Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Mathematische Statistik

Inhaltsverzeichnis

Vorwort51 Deskriptive Statistik:Was ist deskriptive Statistik?171.1 Was ist deskriptive Statistik?191.2 Was ist deskriptive Statistik nicht?252 Ein Heimspiel: Grundlagen der deskriptiven Statistik302.1 Fußball erklärt die deskriptive Statistik.Oder umgekehrt...?312.2 Zahlen, Ziffern und Werte: Grundbegriffe322.3 Messniveau einer Variablen:oder: Was hat Messen mit meinen Daten zu tun?392.3.1 Nominalskala432.3.2 Ordinalskala472.3.3 Intervallskala522.3.4 Verhältnisskala542.3.5 Absolutskala562.3.6 Weitere Skalenbegriffe582.4 Konsequenzen des Messniveaus für die praktische Arbeit mit Daten623 Vor dem Anpfiff: Was sollte ich vor dem Beschreiben über die Daten wissen?663.1 Das Spiel beginnt: Wie wurden die Daten erhoben?683.2 Was sind verborgene Strukturen? Ziehung und Auswahlwahrscheinlichkeit:Ein Stadion als eigene Welt743.3 Sind die Daten fit: Darf eine deskriptive Statistik überhaupt erstellt werden?853.4 Auszeit: Was sind Datentabellen?Am Beispiel einer Bundesligatabelle943.5 Was kann ich an meinen Daten beschreiben?Ein big picture1014 Das Herz der deskriptiven Statistik: Maßzahlen1104.1 Beschreiben von Mengen und Anteilen1154.2 Beschreiben des Zentrums: Lagemaße1244.3 Beschreiben der Streuung: Streumaße1294.4 Beschreiben der Form: Formmaße1334.5 Beschreiben von Grenzen und Bereichen1354.6 Beschreiben von Treffern: ROC! ROC!1434.6.1 Wetten, dass? Maßzahlen1454.6.2 ROC'n'Roll: Interpretation von ROC-Kurven1534.7 Beschreiben von Zeit1604.7.1 Maß: Geometrisches Mittel1624.7.2 Funktion: Regressionsfunktion1634.7.3 Trends: Zeitreihen und Prognosen1674.8 Beschreiben von Prozessen, z.B. Pipelines1774.9 SAS und SPSS für die deskriptive Statistik1844.9.1 SAS Menüs und Prozeduren: Übersicht1844.9.2 SPSS Menüs und Prozeduren: Übersicht1875 Für das Auge: Tabellen und Grafiken1905.1 Strukturieren von Information, am Beispiel von Tabellen1915.1.1 Vor- und Nachteile von Tabellen1925.1.2 Ausrichtung und Dimensionalität von Tabellen1945.1.3 Ein einfaches Beispiel: 0×klassierte Tabellen2005.2 1×klassierte Tabellen: Grundlagen und Vertiefungen2025.2.1 Grundlagen: Eine Variable auf Nominalniveau2035.2.2 Vertiefung I: Eine Variable auf Ordinalniveau (Ranginformation)2075.2.3 Vertiefung II: Kategorialvariablen mit Lücken (Missings)2155.2.4 Metrische Variablen: 1×klassiert (Mittelwerttabellen)2195.3 Höher klassierte Tabellen und mehr2215.3.1 Eine Kreuztabelle: Zwei Kategorialvariablen2215.3.2 Ein weiteres Beispiel: Zwei intervallskalierte Variablen 2×klassiert2285.4 Grafiken: Kommunikation über das Auge2305.4.1 Crashkurs und Dos and Don'ts2315.4.2 Datenpunkte: Einzelne Werte (univariat)2405.4.3 Aggregierung und Gruppierung einer Variablen2465.4.4 Messwertpaare: Streudiagramme und mehr2565.4.5 Ein Ausblick: Weitere Varianten2616 Dream-Team: Datenqualität und Deskriptive Statistik2656.1 Vollständigkeit2676.2 Einheitlichkeit2696.3 Doppelte (Doubletten)2716.4 Fehlende Werte (Missings)2736.5 Ausreißer2766.6 Plausibilität2806.7 Trainingseinheiten2847 Jonglieren mit Zahlen als Gewicht und Text2867.1 Deskriptive Statistik mit Gewichten2867.1.1 Deskriptive Maße mit Gewicht2887.1.2 Hintergrund: Was sind eigentlich Gewichte?2927.1.3 Die Macht von Gewichten: Ihre Folgen3057.2 Wie schreibe ich eine deskriptive Statistik? Zahlen im Text3127.2.1 Allgemein gebräuchliche Zahlen3137.2.2 Präzise Zahlen und Messungen3167.2.3 Symbole und Statistiken3178 Werkzeuge: Einführung in EG und SPSS3228.1 SAS Enterprise Guide3238.1.1 Start des Enterprise Guide3248.1.2 Der Arbeitsbereich: Fenster in das Datenmeer3278.1.3 Die Datentabelle3288.1.4 Attribute und ihre Funktionen3338.2 IBM SPSS Statistics3558.2.1 Start von SPSS3558.2.2 Fenster "Datenansicht"3568.2.3 Fenster "Variablenansicht"359Ihre Meinung zu diesem Buch381Über den Autor382Literatur383Index389

Über Autor(innen)

Schendera, Christian FG
Dr. Christian FG Schendera ist Scientific Consultant, Data Scientist und SAS-Experte.

Schendera, Christian FG
Dr. Christian FG Schendera ist Scientific Consultant, Data Scientist und SAS-Experte.