Rainer Diaz-Bone
Statistik für Soziologen
Rainer Diaz-Bone
Statistik für Soziologen
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Alle relevanten Themenbereiche für das sozialwissenschaftliche Grundstudium
Das Lehrbuch beinhaltet alle wichtigen Themenbereiche der statistischen Grundausbildung: von der Beschreibung einzelner Variablen bis zur multivariaten Analyse. Die Zugänglichkeit in der Darstellung (eher sprachliche und grafische Darstellung als Formeln, zudem zahlreiche Beispiele) steht dabei im Vordergrund. Der Band kann in einer zweisemestrigen Lehrveranstaltung durchgearbeitet werden und vermittelt den aktuellen Stand der sozialwissenschaftlichen Statistikausbildung.
Alle relevanten Themenbereiche für das sozialwissenschaftliche Grundstudium
Das Lehrbuch beinhaltet alle wichtigen Themenbereiche der statistischen Grundausbildung: von der Beschreibung einzelner Variablen bis zur multivariaten Analyse. Die Zugänglichkeit in der Darstellung (eher sprachliche und grafische Darstellung als Formeln, zudem zahlreiche Beispiele) steht dabei im Vordergrund. Der Band kann in einer zweisemestrigen Lehrveranstaltung durchgearbeitet werden und vermittelt den aktuellen Stand der sozialwissenschaftlichen Statistikausbildung.
Das Lehrbuch beinhaltet alle wichtigen Themenbereiche der statistischen Grundausbildung: von der Beschreibung einzelner Variablen bis zur multivariaten Analyse. Die Zugänglichkeit in der Darstellung (eher sprachliche und grafische Darstellung als Formeln, zudem zahlreiche Beispiele) steht dabei im Vordergrund. Der Band kann in einer zweisemestrigen Lehrveranstaltung durchgearbeitet werden und vermittelt den aktuellen Stand der sozialwissenschaftlichen Statistikausbildung.
Produktdetails
- Produktdetails
- Verlag: UTB, Stuttgart
- Unv. ND der 1. Aufl. 2006
- Deutsch
- ISBN-13: 9783825227821
- ISBN-10: 3825227820
- Artikelnr.: 20756967
- Verlag: UTB, Stuttgart
- Unv. ND der 1. Aufl. 2006
- Deutsch
- ISBN-13: 9783825227821
- ISBN-10: 3825227820
- Artikelnr.: 20756967
Rainer Diaz-Bone, geboren 1966, Dipl.-Sozialwissenschaftler, wissenschaftlicher Mitarbeiter am IJK (Institut für Journalistik und Kommunikationsforschung) Hannover. Arbeitsschwerpunkte: Empirische Sozialforschung, Wissenschaftstheorie und Methodologie der Sozialwissenschaften, Netzwerkanalyse.
1 Einleitung 9
2 Grundbegriffe 15
2.1 Dimensionen und Variablen 15
2.2 Eigenschaften von Variablen 16
2.3 Schreibweisen 21
2.4 Kodierungen 24
2.5 Datenorganisation 26
DESKRIPTIVSTATISTIK
3 Univariate Analyse 31
3.1 Häufigkeitstabellen 33
3.2 Einfache grafische Darstellungen 37
3.2.1 Balkendiagramm 37
3.2.2 Histogramm 38
3.2.3 Kreisdiagramm 41
3.3 Mittelwerte 42
3.3.1 Arithmetisches Mittel 43
3.3.2 Median 43
3.3.3 Modus 45
3.4 Quantile (Lagemaße) 45
3.5 Streuungsmaße 46
3.5.1 Spannweite 47
3.5.2 Quartilsabstand 47
3.5.3 Varianz und Standardabweichung 48
3.5.4 Variationskoeffizient 50
3.6 Maße der qualitativen Variation 50
3.7 Konzentration 53
3.7.1 Lorenzkurve 53
3.7.2 Lorenz-Münzner-Maß 57
3.8 Boxplot 58
3.9 z-Standardisierung 60
4 Bivariate Analyse 62
4.1 Kausalität und statistische Analyse 63
4.2 Tabellenanalyse 66
4.2.1 Kontingenztabelle 66
4.2.2 Spaltenprozentuierung 69
4.2.3 Prozentsatzdifferenz 72
4.2.4 Odds und Odds Ratio 73
4.2.5 Chi-Quadrat 78
4.3 Korrelation und Regression 82
4.3.1 Streudiagramm 83
4.3.2 Kovarianz und Korrelationskoeffizient 87
4.3.3 Bivariate Regression 92
4.4 Bivariate Zusammenhangsmaße im Überblick 107
5 Drittvariablenkontrolle 109
5.1 Drittvariablenkontrolle inderTabellenanalyse 111
5.2 Drittvariablenkontrolle in der Regressions- und Korrelationsrechnung 120
INFERENZSTATISTIK
6 Zufallsstichproben und Schätzen 129
6.1 Zufallsstichproben 130
6.2 Statistische Verteilungen 135
6.2.1 Die Normalverteilung 136
6.2.2 Die t-Verteilung 140
6.3 Stichprobenverteilungen 141
6.4 Wahrscheinlichkeit 147
6.5 Schätzen 151
6.5.1 Punktschätzung 151
6.5.2 Intervallschätzung 153
6.6 Gewichtungen und praktische Probleme 155
7 Testen 160
7.1 z-Test des Anteilswertes 161
7.2 z-Test des arithmetischen Mittels 165
7.3 Fehler erster und zweiter Art 168
7.4 X²-Unabhängigkeitstest 173
7.5 t-Test des Korrelationskoeffizienten 176
7.6 Allgemeine Vorgehensweise 178
7.7 Unterschied zwischen Schätzen und Testen 180
MULTIVARIATE VERFAHREN
8 Multiple lineare Regression 185
8.1 Logik und Grundmodell 187
8.1.1 Multiple Regressionsgleichung 190
8.1.2 Standardisierter Regressionskoeffizient 193
8.1.3 Multipler Determinationskoeffizient 194
8.1.4 Erklärungsbeiträge einzelner Variablen im Modell 195
8.2 Anwendungsvoraussetzungen 198
8.3 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (deskriptivstatistisches Beispiel) 200
8.4 Exkurs: Interaktion 207
8.5 Multiple Regression mit Stichprobendaten 211
8.5.1 Inferenzstatistische Überlegungen 215
8.5.2 F-Test des multiplen Determinationskoeffizienten 217
8.5.3 Korrigierter Determinationskoeffizient 219
8.5.4 t-Test des Regressionskoeffizienten 220
8.5.5 Konfidenzintervalle für bj 221
8.6 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (inferenzstatistisches Beispiel) 223
8.7 Exkurs:Transformation 227
9 Logistische Regression 231
9.1 Herleitung der logistischen Regressionsgleichung 232
9.2 Logitkoeffizienten und Effektkoeffizienten 236
9.3 Maximum-Likelihood-Methode 239
9.4 Pseudo-R2 . 244
9.5 Multiple logistische Regression mit Stichprobendaten 245
9.5.1 Likelihood-Ratio-Test . 249
9.5.2 WALD-Test . . 250
9.5.3 Konfidenzintervalle für bj und ebj 251
10 Literatur 253
11 Anhang 256
11.1 Kurzporträts multivariater Verfahren 257
11.1.1 Clusteranalyse 257
11.1.2 Ereignisdatenanalyse . 258
11.1.3 Faktorenanalyse . 258
11.1.4 Korrespondenzanalyse . 259
11.1.5 Log-lineare Analyse 260
11.1.6 Mehrebenenanalyse 260
11.1.7 Netzwerkanalyse q 261
11.1.8 Strukturgleichungsmodelle 262
11.2 Sekundäranalysen 263
11.2.1 Eigenheiten der Sekundäranalyse 263
11.2.2 Datenarchive . 264
11.2.3 WichtigeDatensätze fürdie Sekundäranalyse 264
11.3 Literaturhinweise . 266
11.4 Rechnen mit dem Summenzeichen 270
11.5 Rechnen mit Exponenten und natürlichem Logarithmus 272
11.6 Statistische Tabellen(Auszüge) 274
Dank 279
12 Register 281
2 Grundbegriffe 15
2.1 Dimensionen und Variablen 15
2.2 Eigenschaften von Variablen 16
2.3 Schreibweisen 21
2.4 Kodierungen 24
2.5 Datenorganisation 26
DESKRIPTIVSTATISTIK
3 Univariate Analyse 31
3.1 Häufigkeitstabellen 33
3.2 Einfache grafische Darstellungen 37
3.2.1 Balkendiagramm 37
3.2.2 Histogramm 38
3.2.3 Kreisdiagramm 41
3.3 Mittelwerte 42
3.3.1 Arithmetisches Mittel 43
3.3.2 Median 43
3.3.3 Modus 45
3.4 Quantile (Lagemaße) 45
3.5 Streuungsmaße 46
3.5.1 Spannweite 47
3.5.2 Quartilsabstand 47
3.5.3 Varianz und Standardabweichung 48
3.5.4 Variationskoeffizient 50
3.6 Maße der qualitativen Variation 50
3.7 Konzentration 53
3.7.1 Lorenzkurve 53
3.7.2 Lorenz-Münzner-Maß 57
3.8 Boxplot 58
3.9 z-Standardisierung 60
4 Bivariate Analyse 62
4.1 Kausalität und statistische Analyse 63
4.2 Tabellenanalyse 66
4.2.1 Kontingenztabelle 66
4.2.2 Spaltenprozentuierung 69
4.2.3 Prozentsatzdifferenz 72
4.2.4 Odds und Odds Ratio 73
4.2.5 Chi-Quadrat 78
4.3 Korrelation und Regression 82
4.3.1 Streudiagramm 83
4.3.2 Kovarianz und Korrelationskoeffizient 87
4.3.3 Bivariate Regression 92
4.4 Bivariate Zusammenhangsmaße im Überblick 107
5 Drittvariablenkontrolle 109
5.1 Drittvariablenkontrolle inderTabellenanalyse 111
5.2 Drittvariablenkontrolle in der Regressions- und Korrelationsrechnung 120
INFERENZSTATISTIK
6 Zufallsstichproben und Schätzen 129
6.1 Zufallsstichproben 130
6.2 Statistische Verteilungen 135
6.2.1 Die Normalverteilung 136
6.2.2 Die t-Verteilung 140
6.3 Stichprobenverteilungen 141
6.4 Wahrscheinlichkeit 147
6.5 Schätzen 151
6.5.1 Punktschätzung 151
6.5.2 Intervallschätzung 153
6.6 Gewichtungen und praktische Probleme 155
7 Testen 160
7.1 z-Test des Anteilswertes 161
7.2 z-Test des arithmetischen Mittels 165
7.3 Fehler erster und zweiter Art 168
7.4 X²-Unabhängigkeitstest 173
7.5 t-Test des Korrelationskoeffizienten 176
7.6 Allgemeine Vorgehensweise 178
7.7 Unterschied zwischen Schätzen und Testen 180
MULTIVARIATE VERFAHREN
8 Multiple lineare Regression 185
8.1 Logik und Grundmodell 187
8.1.1 Multiple Regressionsgleichung 190
8.1.2 Standardisierter Regressionskoeffizient 193
8.1.3 Multipler Determinationskoeffizient 194
8.1.4 Erklärungsbeiträge einzelner Variablen im Modell 195
8.2 Anwendungsvoraussetzungen 198
8.3 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (deskriptivstatistisches Beispiel) 200
8.4 Exkurs: Interaktion 207
8.5 Multiple Regression mit Stichprobendaten 211
8.5.1 Inferenzstatistische Überlegungen 215
8.5.2 F-Test des multiplen Determinationskoeffizienten 217
8.5.3 Korrigierter Determinationskoeffizient 219
8.5.4 t-Test des Regressionskoeffizienten 220
8.5.5 Konfidenzintervalle für bj 221
8.6 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (inferenzstatistisches Beispiel) 223
8.7 Exkurs:Transformation 227
9 Logistische Regression 231
9.1 Herleitung der logistischen Regressionsgleichung 232
9.2 Logitkoeffizienten und Effektkoeffizienten 236
9.3 Maximum-Likelihood-Methode 239
9.4 Pseudo-R2 . 244
9.5 Multiple logistische Regression mit Stichprobendaten 245
9.5.1 Likelihood-Ratio-Test . 249
9.5.2 WALD-Test . . 250
9.5.3 Konfidenzintervalle für bj und ebj 251
10 Literatur 253
11 Anhang 256
11.1 Kurzporträts multivariater Verfahren 257
11.1.1 Clusteranalyse 257
11.1.2 Ereignisdatenanalyse . 258
11.1.3 Faktorenanalyse . 258
11.1.4 Korrespondenzanalyse . 259
11.1.5 Log-lineare Analyse 260
11.1.6 Mehrebenenanalyse 260
11.1.7 Netzwerkanalyse q 261
11.1.8 Strukturgleichungsmodelle 262
11.2 Sekundäranalysen 263
11.2.1 Eigenheiten der Sekundäranalyse 263
11.2.2 Datenarchive . 264
11.2.3 WichtigeDatensätze fürdie Sekundäranalyse 264
11.3 Literaturhinweise . 266
11.4 Rechnen mit dem Summenzeichen 270
11.5 Rechnen mit Exponenten und natürlichem Logarithmus 272
11.6 Statistische Tabellen(Auszüge) 274
Dank 279
12 Register 281
1 Einleitung 9
2 Grundbegriffe 15
2.1 Dimensionen und Variablen 15
2.2 Eigenschaften von Variablen 16
2.3 Schreibweisen 21
2.4 Kodierungen 24
2.5 Datenorganisation 26
DESKRIPTIVSTATISTIK
3 Univariate Analyse 31
3.1 Häufigkeitstabellen 33
3.2 Einfache grafische Darstellungen 37
3.2.1 Balkendiagramm 37
3.2.2 Histogramm 38
3.2.3 Kreisdiagramm 41
3.3 Mittelwerte 42
3.3.1 Arithmetisches Mittel 43
3.3.2 Median 43
3.3.3 Modus 45
3.4 Quantile (Lagemaße) 45
3.5 Streuungsmaße 46
3.5.1 Spannweite 47
3.5.2 Quartilsabstand 47
3.5.3 Varianz und Standardabweichung 48
3.5.4 Variationskoeffizient 50
3.6 Maße der qualitativen Variation 50
3.7 Konzentration 53
3.7.1 Lorenzkurve 53
3.7.2 Lorenz-Münzner-Maß 57
3.8 Boxplot 58
3.9 z-Standardisierung 60
4 Bivariate Analyse 62
4.1 Kausalität und statistische Analyse 63
4.2 Tabellenanalyse 66
4.2.1 Kontingenztabelle 66
4.2.2 Spaltenprozentuierung 69
4.2.3 Prozentsatzdifferenz 72
4.2.4 Odds und Odds Ratio 73
4.2.5 Chi-Quadrat 78
4.3 Korrelation und Regression 82
4.3.1 Streudiagramm 83
4.3.2 Kovarianz und Korrelationskoeffizient 87
4.3.3 Bivariate Regression 92
4.4 Bivariate Zusammenhangsmaße im Überblick 107
5 Drittvariablenkontrolle 109
5.1 Drittvariablenkontrolle inderTabellenanalyse 111
5.2 Drittvariablenkontrolle in der Regressions- und Korrelationsrechnung 120
INFERENZSTATISTIK
6 Zufallsstichproben und Schätzen 129
6.1 Zufallsstichproben 130
6.2 Statistische Verteilungen 135
6.2.1 Die Normalverteilung 136
6.2.2 Die t-Verteilung 140
6.3 Stichprobenverteilungen 141
6.4 Wahrscheinlichkeit 147
6.5 Schätzen 151
6.5.1 Punktschätzung 151
6.5.2 Intervallschätzung 153
6.6 Gewichtungen und praktische Probleme 155
7 Testen 160
7.1 z-Test des Anteilswertes 161
7.2 z-Test des arithmetischen Mittels 165
7.3 Fehler erster und zweiter Art 168
7.4 X²-Unabhängigkeitstest 173
7.5 t-Test des Korrelationskoeffizienten 176
7.6 Allgemeine Vorgehensweise 178
7.7 Unterschied zwischen Schätzen und Testen 180
MULTIVARIATE VERFAHREN
8 Multiple lineare Regression 185
8.1 Logik und Grundmodell 187
8.1.1 Multiple Regressionsgleichung 190
8.1.2 Standardisierter Regressionskoeffizient 193
8.1.3 Multipler Determinationskoeffizient 194
8.1.4 Erklärungsbeiträge einzelner Variablen im Modell 195
8.2 Anwendungsvoraussetzungen 198
8.3 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (deskriptivstatistisches Beispiel) 200
8.4 Exkurs: Interaktion 207
8.5 Multiple Regression mit Stichprobendaten 211
8.5.1 Inferenzstatistische Überlegungen 215
8.5.2 F-Test des multiplen Determinationskoeffizienten 217
8.5.3 Korrigierter Determinationskoeffizient 219
8.5.4 t-Test des Regressionskoeffizienten 220
8.5.5 Konfidenzintervalle für bj 221
8.6 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (inferenzstatistisches Beispiel) 223
8.7 Exkurs:Transformation 227
9 Logistische Regression 231
9.1 Herleitung der logistischen Regressionsgleichung 232
9.2 Logitkoeffizienten und Effektkoeffizienten 236
9.3 Maximum-Likelihood-Methode 239
9.4 Pseudo-R2 . 244
9.5 Multiple logistische Regression mit Stichprobendaten 245
9.5.1 Likelihood-Ratio-Test . 249
9.5.2 WALD-Test . . 250
9.5.3 Konfidenzintervalle für bj und ebj 251
10 Literatur 253
11 Anhang 256
11.1 Kurzporträts multivariater Verfahren 257
11.1.1 Clusteranalyse 257
11.1.2 Ereignisdatenanalyse . 258
11.1.3 Faktorenanalyse . 258
11.1.4 Korrespondenzanalyse . 259
11.1.5 Log-lineare Analyse 260
11.1.6 Mehrebenenanalyse 260
11.1.7 Netzwerkanalyse q 261
11.1.8 Strukturgleichungsmodelle 262
11.2 Sekundäranalysen 263
11.2.1 Eigenheiten der Sekundäranalyse 263
11.2.2 Datenarchive . 264
11.2.3 WichtigeDatensätze fürdie Sekundäranalyse 264
11.3 Literaturhinweise . 266
11.4 Rechnen mit dem Summenzeichen 270
11.5 Rechnen mit Exponenten und natürlichem Logarithmus 272
11.6 Statistische Tabellen(Auszüge) 274
Dank 279
12 Register 281
2 Grundbegriffe 15
2.1 Dimensionen und Variablen 15
2.2 Eigenschaften von Variablen 16
2.3 Schreibweisen 21
2.4 Kodierungen 24
2.5 Datenorganisation 26
DESKRIPTIVSTATISTIK
3 Univariate Analyse 31
3.1 Häufigkeitstabellen 33
3.2 Einfache grafische Darstellungen 37
3.2.1 Balkendiagramm 37
3.2.2 Histogramm 38
3.2.3 Kreisdiagramm 41
3.3 Mittelwerte 42
3.3.1 Arithmetisches Mittel 43
3.3.2 Median 43
3.3.3 Modus 45
3.4 Quantile (Lagemaße) 45
3.5 Streuungsmaße 46
3.5.1 Spannweite 47
3.5.2 Quartilsabstand 47
3.5.3 Varianz und Standardabweichung 48
3.5.4 Variationskoeffizient 50
3.6 Maße der qualitativen Variation 50
3.7 Konzentration 53
3.7.1 Lorenzkurve 53
3.7.2 Lorenz-Münzner-Maß 57
3.8 Boxplot 58
3.9 z-Standardisierung 60
4 Bivariate Analyse 62
4.1 Kausalität und statistische Analyse 63
4.2 Tabellenanalyse 66
4.2.1 Kontingenztabelle 66
4.2.2 Spaltenprozentuierung 69
4.2.3 Prozentsatzdifferenz 72
4.2.4 Odds und Odds Ratio 73
4.2.5 Chi-Quadrat 78
4.3 Korrelation und Regression 82
4.3.1 Streudiagramm 83
4.3.2 Kovarianz und Korrelationskoeffizient 87
4.3.3 Bivariate Regression 92
4.4 Bivariate Zusammenhangsmaße im Überblick 107
5 Drittvariablenkontrolle 109
5.1 Drittvariablenkontrolle inderTabellenanalyse 111
5.2 Drittvariablenkontrolle in der Regressions- und Korrelationsrechnung 120
INFERENZSTATISTIK
6 Zufallsstichproben und Schätzen 129
6.1 Zufallsstichproben 130
6.2 Statistische Verteilungen 135
6.2.1 Die Normalverteilung 136
6.2.2 Die t-Verteilung 140
6.3 Stichprobenverteilungen 141
6.4 Wahrscheinlichkeit 147
6.5 Schätzen 151
6.5.1 Punktschätzung 151
6.5.2 Intervallschätzung 153
6.6 Gewichtungen und praktische Probleme 155
7 Testen 160
7.1 z-Test des Anteilswertes 161
7.2 z-Test des arithmetischen Mittels 165
7.3 Fehler erster und zweiter Art 168
7.4 X²-Unabhängigkeitstest 173
7.5 t-Test des Korrelationskoeffizienten 176
7.6 Allgemeine Vorgehensweise 178
7.7 Unterschied zwischen Schätzen und Testen 180
MULTIVARIATE VERFAHREN
8 Multiple lineare Regression 185
8.1 Logik und Grundmodell 187
8.1.1 Multiple Regressionsgleichung 190
8.1.2 Standardisierter Regressionskoeffizient 193
8.1.3 Multipler Determinationskoeffizient 194
8.1.4 Erklärungsbeiträge einzelner Variablen im Modell 195
8.2 Anwendungsvoraussetzungen 198
8.3 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (deskriptivstatistisches Beispiel) 200
8.4 Exkurs: Interaktion 207
8.5 Multiple Regression mit Stichprobendaten 211
8.5.1 Inferenzstatistische Überlegungen 215
8.5.2 F-Test des multiplen Determinationskoeffizienten 217
8.5.3 Korrigierter Determinationskoeffizient 219
8.5.4 t-Test des Regressionskoeffizienten 220
8.5.5 Konfidenzintervalle für bj 221
8.6 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (inferenzstatistisches Beispiel) 223
8.7 Exkurs:Transformation 227
9 Logistische Regression 231
9.1 Herleitung der logistischen Regressionsgleichung 232
9.2 Logitkoeffizienten und Effektkoeffizienten 236
9.3 Maximum-Likelihood-Methode 239
9.4 Pseudo-R2 . 244
9.5 Multiple logistische Regression mit Stichprobendaten 245
9.5.1 Likelihood-Ratio-Test . 249
9.5.2 WALD-Test . . 250
9.5.3 Konfidenzintervalle für bj und ebj 251
10 Literatur 253
11 Anhang 256
11.1 Kurzporträts multivariater Verfahren 257
11.1.1 Clusteranalyse 257
11.1.2 Ereignisdatenanalyse . 258
11.1.3 Faktorenanalyse . 258
11.1.4 Korrespondenzanalyse . 259
11.1.5 Log-lineare Analyse 260
11.1.6 Mehrebenenanalyse 260
11.1.7 Netzwerkanalyse q 261
11.1.8 Strukturgleichungsmodelle 262
11.2 Sekundäranalysen 263
11.2.1 Eigenheiten der Sekundäranalyse 263
11.2.2 Datenarchive . 264
11.2.3 WichtigeDatensätze fürdie Sekundäranalyse 264
11.3 Literaturhinweise . 266
11.4 Rechnen mit dem Summenzeichen 270
11.5 Rechnen mit Exponenten und natürlichem Logarithmus 272
11.6 Statistische Tabellen(Auszüge) 274
Dank 279
12 Register 281