Rainer Diaz-Bone
Statistik für die Soziologie
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Einführung in die Statistik: für die soziologische Grundausbildung sowie die benachbarten Fächer.- Das Lehrbuch beinhaltet alle wichtigen Themenbereiche der statistischen Grundbildung: von der Einführung in die Grundbegriffe bis zur multivariaten Analyse.- Es vermittelt anschaulich den aktuellen Stand der sozialwissenschaftlichen Statistikausbildung.- Es enthalt Kurzportrats der wichtigsten multivariaten Verfahren, Datensätze und Datenarchive.Lehrbücher mit einem klaren Konzept:- zahlreiche Abbildungen und Tabellen veranschaulichen den Lernstoff- Definitionen und Beispiele erleichtern das…mehr
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Einführung in die Statistik: für die soziologische Grundausbildung sowie die benachbarten Fächer.- Das Lehrbuch beinhaltet alle wichtigen Themenbereiche der statistischen Grundbildung: von der Einführung in die Grundbegriffe bis zur multivariaten Analyse.- Es vermittelt anschaulich den aktuellen Stand der sozialwissenschaftlichen Statistikausbildung.- Es enthalt Kurzportrats der wichtigsten multivariaten Verfahren, Datensätze und Datenarchive.Lehrbücher mit einem klaren Konzept:- zahlreiche Abbildungen und Tabellen veranschaulichen den Lernstoff- Definitionen und Beispiele erleichtern das Lernen- geeignet für die Prüfungsvorbereitung- mit weiterführenden kommentierten Literaturhinweisen und Register
Produktdetails
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- utb basics
- Verlag: UTB / UVK
- 6., überarb. Aufl.
- Seitenzahl: 314
- Erscheinungstermin: 17. Juli 2023
- Deutsch
- Abmessung: 213mm x 153mm x 22mm
- Gewicht: 483g
- ISBN-13: 9783825259761
- ISBN-10: 3825259765
- Artikelnr.: 68297829
- Herstellerkennzeichnung
- UTB GmbH
- Industriestr. 2
- 70565 Stuttgart
- www.utb.de
- +49 (0711) 7829555-0
- utb basics
- Verlag: UTB / UVK
- 6., überarb. Aufl.
- Seitenzahl: 314
- Erscheinungstermin: 17. Juli 2023
- Deutsch
- Abmessung: 213mm x 153mm x 22mm
- Gewicht: 483g
- ISBN-13: 9783825259761
- ISBN-10: 3825259765
- Artikelnr.: 68297829
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Dr. Rainer Diaz-Bone ist Professor für Soziologie mit Schwerpunkt qualitative und quantitative Methoden an der Universität Luzern.
Vorwort zur sechsten Auflage91 Einleitung112 Grundbegriffe172.1 Dimensionen und Variablen172.2 Eigenschaften von Variablen182.3 Schreibweisen232.4 Kodierungen272.5 Datenorganisation28DESKRIPTIVSTATISTIK3 Univariate Analyse333.1 Häufigkeitstabellen353.2 Einfache grafische Darstellungen393.2.1 Balkendiagramm393.2.2 Histogramm403.2.3 Kreisdiagramm433.3 Mittelwerte443.3.1 Arithmetisches Mittel453.3.2 Median453.3.3 Modus473.4 Quantile (Lagemaße)473.5 Streuungsmaße483.5.1 Spannweite493.5.2 Quartilsabstand493.5.3 Varianz und Standardabweichung503.5.4 Variationskoeffizient523.6 Maße der qualitativen Variation523.6.1 Lieberson-Index und normierter Lieberson-Index533.6.2 Devianz und relative Devianz553.7 Konzentration573.7.1 Lorenzkurve573.7.2 Lorenz-Münzner-Maß623.8 Boxplot623.9 z-Standardisierung644 Bivariate Analyse664.1 Kausalität und statistische Analyse674.2 Tabellenanalyse704.2.1 Kontingenztabelle704.2.2 Spaltenprozentuierung734.2.3 Prozentsatzdifferenz764.2.4 Odds Ratio und Yule's Q774.2.5 X² und Cramer's V824.3 Korrelation und Regression874.3.1 Streudiagramm874.3.2 Kovarianz und Korrelationskoeffizient924.3.3 Bivariate Regression964.4 Bivariate Zusammenhangsmaße im Überblick1115 Drittvariablenkontrolle1135.1 Drittvariablenkontrolle in der Tabellenanalyse1155.2 Drittvariablenkontrolle in der Regressions- und Korrelationsrechnung124INFERENZSTATISTIK6 Zufallsstichproben und Schätzen1336.1 Zufallsstichproben1346.2 Statistische Verteilungen1396.2.1 Die Normalverteilung1406.2.2 Die t-Verteilung1446.3 Stichprobenverteilungen1456.4 Wahrscheinlichkeit1516.5 Schätzen1556.5.1 Punktschätzung1556.5.2 Intervallschätzung1576.6 Gewichtungen und praktische Probleme1597 Testen1647.1 z-Test des Anteilswertes1657.2 z-Test des arithmetischen Mittels1697.3 Fehler erster und zweiter Art1727.4 X² -Unabhängigkeitstest1777.5 t-Test des Korrelationskoeffizienten1807.6 Allgemeine Vorgehensweise1827.7 Unterschied zwischen Schätzen und Testen184MULTIVARIATE VERFAHREN8 Multiple lineare Regression1898.1 Logik und Grundmodell1918.1.1 Multiple Regressionsgleichung1948.1.2 Standardisierter Regressionskoeffizient1978.1.3 Multipler Determinationskoeffizient1988.1.4 Erklärungsbeiträge einzelner Variablen im Modell 1998.2 Anwendungsvoraussetzungen2028.3 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (deskriptivstatistisches Beispiel)2058.4 Exkurs: Interaktion2118.5 Multiple Regression mit Stichprobendaten2158.5.1 Inferenzstatistische Überlegungen2198.5.2 F-Test des multiplen Determinationskoeffizienten2218.5.3 Korrigierter Determinationskoeffizient2238.5.4 t-Test des Regressionskoeffizienten2248.5.5 Konfidenzintervalle für bj2258.6 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (inferenzstatistisches Beispiel)2278.7 Exkurs: Transformation2319 Logistische Regression2359.1 Herleitung der logistischen Regressionsgleichung2369.2 Logitkoeffizienten und Effektkoeffizienten2409.3 Maximum-Likelihood-Methode2439.4 Pseudo-R2 -Maße2489.5 Multiple logistische Regression mit Stichprobendaten2509.5.1 Likelihood-Ratio-Test2549.5.2 WALD-Test2559.5.3 Konfidenzintervalle für bj und ebj25610 Multiple Korrespondenzanalyse25810.1 Logik und Grundkonzepte25910.2 Achsen und Trägheiten26710.2.1 Anzahl und Auswahl der Achsen27010.2.2 Interpretation der Achsen27310.3 Statistische Erklärung der Kategorien27710.4 Passive Variablen27910.5 Praktische Empfehlungen28310.5.1 Vorbereitung28310.5.2 Software28311 Literatur28512 Anhang28912.1 Kurzporträts multivariater Verfahren29012.1.1 Clusteranalyse29012.1.2 Ereignisdatenanalyse29112.1.3 Faktorenanalyse29212.1.4 Log-lineare Analyse29212.1.5 Mehrebenenanalyse29312.1.6 Netzwerkanalyse29412.1.7 Strukturgleichungsmodelle29512.2 Sekundäranalysen29512.2.1 Eigenheiten der Sekundäranalyse29612.2.2 Datenarchive29712.2.3 Wichtige Datensä
Vorwort zur sechsten Auflage91 Einleitung112 Grundbegriffe172.1 Dimensionen und Variablen172.2 Eigenschaften von Variablen182.3 Schreibweisen232.4 Kodierungen272.5 Datenorganisation28DESKRIPTIVSTATISTIK3 Univariate Analyse333.1 Häufigkeitstabellen353.2 Einfache grafische Darstellungen393.2.1 Balkendiagramm393.2.2 Histogramm403.2.3 Kreisdiagramm433.3 Mittelwerte443.3.1 Arithmetisches Mittel453.3.2 Median453.3.3 Modus473.4 Quantile (Lagemaße)473.5 Streuungsmaße483.5.1 Spannweite493.5.2 Quartilsabstand493.5.3 Varianz und Standardabweichung503.5.4 Variationskoeffizient523.6 Maße der qualitativen Variation523.6.1 Lieberson-Index und normierter Lieberson-Index533.6.2 Devianz und relative Devianz553.7 Konzentration573.7.1 Lorenzkurve573.7.2 Lorenz-Münzner-Maß623.8 Boxplot623.9 z-Standardisierung644 Bivariate Analyse664.1 Kausalität und statistische Analyse674.2 Tabellenanalyse704.2.1 Kontingenztabelle704.2.2 Spaltenprozentuierung734.2.3 Prozentsatzdifferenz764.2.4 Odds Ratio und Yule's Q774.2.5 X² und Cramer's V824.3 Korrelation und Regression874.3.1 Streudiagramm874.3.2 Kovarianz und Korrelationskoeffizient924.3.3 Bivariate Regression964.4 Bivariate Zusammenhangsmaße im Überblick1115 Drittvariablenkontrolle1135.1 Drittvariablenkontrolle in der Tabellenanalyse1155.2 Drittvariablenkontrolle in der Regressions- und Korrelationsrechnung124INFERENZSTATISTIK6 Zufallsstichproben und Schätzen1336.1 Zufallsstichproben1346.2 Statistische Verteilungen1396.2.1 Die Normalverteilung1406.2.2 Die t-Verteilung1446.3 Stichprobenverteilungen1456.4 Wahrscheinlichkeit1516.5 Schätzen1556.5.1 Punktschätzung1556.5.2 Intervallschätzung1576.6 Gewichtungen und praktische Probleme1597 Testen1647.1 z-Test des Anteilswertes1657.2 z-Test des arithmetischen Mittels1697.3 Fehler erster und zweiter Art1727.4 X² -Unabhängigkeitstest1777.5 t-Test des Korrelationskoeffizienten1807.6 Allgemeine Vorgehensweise1827.7 Unterschied zwischen Schätzen und Testen184MULTIVARIATE VERFAHREN8 Multiple lineare Regression1898.1 Logik und Grundmodell1918.1.1 Multiple Regressionsgleichung1948.1.2 Standardisierter Regressionskoeffizient1978.1.3 Multipler Determinationskoeffizient1988.1.4 Erklärungsbeiträge einzelner Variablen im Modell 1998.2 Anwendungsvoraussetzungen2028.3 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (deskriptivstatistisches Beispiel)2058.4 Exkurs: Interaktion2118.5 Multiple Regression mit Stichprobendaten2158.5.1 Inferenzstatistische Überlegungen2198.5.2 F-Test des multiplen Determinationskoeffizienten2218.5.3 Korrigierter Determinationskoeffizient2238.5.4 t-Test des Regressionskoeffizienten2248.5.5 Konfidenzintervalle für bj2258.6 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (inferenzstatistisches Beispiel)2278.7 Exkurs: Transformation2319 Logistische Regression2359.1 Herleitung der logistischen Regressionsgleichung2369.2 Logitkoeffizienten und Effektkoeffizienten2409.3 Maximum-Likelihood-Methode2439.4 Pseudo-R2 -Maße2489.5 Multiple logistische Regression mit Stichprobendaten2509.5.1 Likelihood-Ratio-Test2549.5.2 WALD-Test2559.5.3 Konfidenzintervalle für bj und ebj25610 Multiple Korrespondenzanalyse25810.1 Logik und Grundkonzepte25910.2 Achsen und Trägheiten26710.2.1 Anzahl und Auswahl der Achsen27010.2.2 Interpretation der Achsen27310.3 Statistische Erklärung der Kategorien27710.4 Passive Variablen27910.5 Praktische Empfehlungen28310.5.1 Vorbereitung28310.5.2 Software28311 Literatur28512 Anhang28912.1 Kurzporträts multivariater Verfahren29012.1.1 Clusteranalyse29012.1.2 Ereignisdatenanalyse29112.1.3 Faktorenanalyse29212.1.4 Log-lineare Analyse29212.1.5 Mehrebenenanalyse29312.1.6 Netzwerkanalyse29412.1.7 Strukturgleichungsmodelle29512.2 Sekundäranalysen29512.2.1 Eigenheiten der Sekundäranalyse29612.2.2 Datenarchive29712.2.3 Wichtige Datensä