Statistische Verfahren werden in der Wirtschaft, in den Natur- und Sozialwissenschaften eingesetzt. Die Statistik gilt trotzdem als schwierig. Um diese Hemmschwelle zu überwinden, geben die Autoren eine didaktisch ausgefeilte, anwendungsbezogene Einführung in die Methoden der deskriptiven Statistik und Datenanalyse. Anhand praxisnaher Beispiele werden die Ideen des Datenmanagements und der Datenauswertung unter Einsatz von SPSS beschrieben. Viele Übungsaufgaben (mit Lösungen) unterstützen das (Selbst-) Studium der Leser. Das Buch deckt den Stoff Statistik I an deutschsprachigen Universitäten vollständig ab.
In dieser fünften Auflage neu und - für diesen Leserkreis - konkurrenzlos sind die Kurzeinführung in die praktische Handhabung von SPSS, die Einführung in die Methoden zur Behandlung fehlender bzw. unvollständiger Daten, Maße und Modelle für das Rater-Agreement sowie explorative Grafiken für mehrere Variablen.
Inhaltsverzeichnis:
Grundlagen.- Häufigkeitsverteilungen.- Maßzahlen für eindimensionale Merkmale.- Analyse des Zusammenhangs zweier Merkmale.- Lineare Regression.- Kombinatorik.- Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung.- Zufallsvariablen.- Diskrete und Stetige Standardverteilungen.- Schätzung von Parametern.- Prüfen statistischer Hypothesen.- Nichtparametrische Tests.- Multiple lineare Regression.- Analyse von Kontingenztafeln.
In dieser fünften Auflage neu und - für diesen Leserkreis - konkurrenzlos sind die Kurzeinführung in die praktische Handhabung von SPSS, die Einführung in die Methoden zur Behandlung fehlender bzw. unvollständiger Daten, Maße und Modelle für das Rater-Agreement sowie explorative Grafiken für mehrere Variablen.
Inhaltsverzeichnis:
Grundlagen.- Häufigkeitsverteilungen.- Maßzahlen für eindimensionale Merkmale.- Analyse des Zusammenhangs zweier Merkmale.- Lineare Regression.- Kombinatorik.- Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung.- Zufallsvariablen.- Diskrete und Stetige Standardverteilungen.- Schätzung von Parametern.- Prüfen statistischer Hypothesen.- Nichtparametrische Tests.- Multiple lineare Regression.- Analyse von Kontingenztafeln.