Rainer Diaz-Bone
Statistik für Soziologen
Rainer Diaz-Bone
Statistik für Soziologen
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Einführung in die Statistik für das Soziologiestudium.
Das Lehrbuch beinhaltet alle wichtigen Themenbereiche der statistischen
Grundausbildung: von der Beschreibung einzelner Variablen bis zur multivariaten Analyse.
Es vermittelt anschaulich den aktuellen Stand der sozialwissenschaftlichen Statistikausbildung. Enthält Kurzporträts der wichtigsten multivariaten Verfahren, Datensätze und Datenarchive.
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Das Lehrbuch beinhaltet alle wichtigen Themenbereiche der statistischen
Grundausbildung: von der Beschreibung einzelner Variablen bis zur multivariaten Analyse.
Es vermittelt anschaulich den aktuellen Stand der sozialwissenschaftlichen Statistikausbildung. Enthält Kurzporträts der wichtigsten multivariaten Verfahren, Datensätze und Datenarchive.
Das Lehrbuch beinhaltet alle wichtigen Themenbereiche der statistischen
Grundausbildung: von der Beschreibung einzelner Variablen bis zur multivariaten Analyse.
Es vermittelt anschaulich den aktuellen Stand der sozialwissenschaftlichen Statistikausbildung. Enthält Kurzporträts der wichtigsten multivariaten Verfahren, Datensätze und Datenarchive.
Produktdetails
- Produktdetails
- UTB Uni-Taschenbücher Bd.4034
- Verlag: UTB / UVK
- 2. überarb. Aufl.
- Seitenzahl: 286
- Erscheinungstermin: Februar 2018
- Deutsch
- Abmessung: 215mm
- Gewicht: 434g
- ISBN-13: 9783825240349
- ISBN-10: 3825240347
- Artikelnr.: 38410822
- UTB Uni-Taschenbücher Bd.4034
- Verlag: UTB / UVK
- 2. überarb. Aufl.
- Seitenzahl: 286
- Erscheinungstermin: Februar 2018
- Deutsch
- Abmessung: 215mm
- Gewicht: 434g
- ISBN-13: 9783825240349
- ISBN-10: 3825240347
- Artikelnr.: 38410822
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.
'Vorwort zur zweiten Auflage 9
1 Einleitung 11
2 Grundbegriffe 17
2.1 Dimensionen und Variablen 17
2.2 Eigenschaften von Variablen 18
2.3 Schreibweisen 23
2.4 Kodierungen 26
2.5 Datenorganisation 28
DESKRIPTIVSTATISTIK
3 Univariate Analyse 33
3.1 Häufigkeitstabellen 35
3.2 Einfache grafische Darstellungen 39
3.2.1 Balkendiagramm 39
3.2.2 Histogramm 40
3.2.3 Kreisdiagramm 43
3.3 Mittelwerte 44
3.3.1 ArithmetischesMittel 45
3.3.2 Median 45
3.3.3 Modus 47
3.4 Quantile (Lagemaße) 47
3.5 Streuungsmaße 48
3.5.1 Spannweite 49
3.5.2 Quartilsabstand 49
3.5.3 Varianzund Standardabweichung 50
3.5.4 Variationskoeffizient 52
3.6 Maße der qualitativen Variation 52
3.6.1 Lieberson-Index und normierter Lieberson-Index 53
3.6.2 Devianz und relative Devianz 55
3.7 Konzentration 57
3.7.1 Lorenzkurve 57
3.7.2 Lorenz-Münzner-Maß 61
3.8 Boxplot 62
3.9 z-Standardisierung 64
4 Bivariate Analyse 66
4.1 Kausalitätund statistische Analyse 67
4.2 Tabellenanalyse 70
4.2.1 Kontingenztabelle 70
4.2.2 Spaltenprozentuierung 73
4.2.3 Prozentsatzdifferenz 76
4.2.4 Odds und OddsRatio 77
4.2.5 Chi-Quadrat 82
4.3 Korrelation und Regression 86
4.3.1 Streudiagramm 87
4.3.2 Kovarianz und Korrelationskoeffizient 91
4.3.3 Bivariate Regression 96
4.4 Bivariate Zusammenhangsmaße im Überblick 111
5 Drittvariablenkontrolle 113
5.1 Drittvariablenkontrolle in der Tabellenanalyse 115
5.2 Drittvariablenkontrolle in der Regressions- und Korrelationsrechnung 124
INFERENZSTATISTIK
6 Zufallsstichproben und Schätzen 133
6.1 Zufallsstichproben 134
6.2 Statistische Verteilungen 139
6.2.1 Die Normalverteilung 140
6.2.2 Die t-Verteilung 144
6.3 Stichprobenverteilungen 145
6.4 Wahrscheinlichkeit 151
6.5 Schätzen 155
6.5.1 Punktschätzung 155
6.5.2 Intervallschätzung 157
6.6 Gewichtungen und praktische Probleme 159
7 Testen 164
7.1 z-Test desAnteilswertes 165
7.2 z-Test des arithmetischen Mittels 169
7.3 Fehler erster und zweiterArt 172
7.4 _2-Unabhängigkeitstest 177
7.5 t-Test des Korrelationskoeffizienten 1807.6 Allgemeine Vorgehensweise 182
7.7 Unterschied zwischen Schätzen und Testen 184
MULTIVARIATE VERFAHREN
8 Multiple lineare Regression 189
8.1 Logik und Grundmodell 191
8.1.1 Multiple Regressionsgleichung 194
8.1.2 Standardisierter Regressionskoeffizient 197
8.1.3 Multipler Determinationskoeffizient 198
8.1.4 Erklärungsbeiträge einzelner Variablen im Modell 199
8.2 Anwendungsvoraussetzungen 202
8.3 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen
(deskriptivstatistisches Beispiel) 204
8.4 Exkurs: Interaktion 211
8.5 Multiple Regression mit Stichprobendaten 215
8.5.1 Inferenzstatistische Überlegungen 219
8.5.2 F-Test des multiplen Determinationskoeffizienten 221
8.5.3 Korrigierter Determinationskoeffizient 223
8.5.4 t-Test des Regressionskoeffizienten 224
8.5.5 Konfidenzintervalle für _j 225
8.6 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen
(inferenzstatistisches Beispiel 227
8.7 Exkurs: Transformation 231
9 Logistische Regression 235
9.1 Herleitungder logistischen Regressionsgleichung 236
9.2 Logitkoeffizienten und Effektkoeffizienten 240
9.3 Maximum-Likelihood-Methode 243
9.4 Pseudo-R2 248
9.5 Multiple logistische Regression mit Stichprobendaten 249
9.5.1 Likelihood-Ratio-Test 253
9.5.2 WALD-Test 254
9.5.3 Konfidenzintervalle für _j und e_j 255
10 Literatur 257
11 Anhang 260
11.1 Kurzporträtsmultivariater Verfahren 261
11.1.1 Clusteranalyse 261
11.1.2 Ereignisdatenanalyse 262
11.1.3 Faktorenanalyse 263
11.1.4 Korrespondenzanalyse 263
11.1.5 Log-lineare Analyse 264
11.1.6 Mehrebenenanalyse 265
11.1.7 Netzwerkanalyse 265
11.1.8 Strukturgleichungsmodelle 266
11.2 Sekundäranalysen 267
11.2.1 Eigenheitender Sekundäranalyse 267
11.2.2 Datenarchive 2
1 Einleitung 11
2 Grundbegriffe 17
2.1 Dimensionen und Variablen 17
2.2 Eigenschaften von Variablen 18
2.3 Schreibweisen 23
2.4 Kodierungen 26
2.5 Datenorganisation 28
DESKRIPTIVSTATISTIK
3 Univariate Analyse 33
3.1 Häufigkeitstabellen 35
3.2 Einfache grafische Darstellungen 39
3.2.1 Balkendiagramm 39
3.2.2 Histogramm 40
3.2.3 Kreisdiagramm 43
3.3 Mittelwerte 44
3.3.1 ArithmetischesMittel 45
3.3.2 Median 45
3.3.3 Modus 47
3.4 Quantile (Lagemaße) 47
3.5 Streuungsmaße 48
3.5.1 Spannweite 49
3.5.2 Quartilsabstand 49
3.5.3 Varianzund Standardabweichung 50
3.5.4 Variationskoeffizient 52
3.6 Maße der qualitativen Variation 52
3.6.1 Lieberson-Index und normierter Lieberson-Index 53
3.6.2 Devianz und relative Devianz 55
3.7 Konzentration 57
3.7.1 Lorenzkurve 57
3.7.2 Lorenz-Münzner-Maß 61
3.8 Boxplot 62
3.9 z-Standardisierung 64
4 Bivariate Analyse 66
4.1 Kausalitätund statistische Analyse 67
4.2 Tabellenanalyse 70
4.2.1 Kontingenztabelle 70
4.2.2 Spaltenprozentuierung 73
4.2.3 Prozentsatzdifferenz 76
4.2.4 Odds und OddsRatio 77
4.2.5 Chi-Quadrat 82
4.3 Korrelation und Regression 86
4.3.1 Streudiagramm 87
4.3.2 Kovarianz und Korrelationskoeffizient 91
4.3.3 Bivariate Regression 96
4.4 Bivariate Zusammenhangsmaße im Überblick 111
5 Drittvariablenkontrolle 113
5.1 Drittvariablenkontrolle in der Tabellenanalyse 115
5.2 Drittvariablenkontrolle in der Regressions- und Korrelationsrechnung 124
INFERENZSTATISTIK
6 Zufallsstichproben und Schätzen 133
6.1 Zufallsstichproben 134
6.2 Statistische Verteilungen 139
6.2.1 Die Normalverteilung 140
6.2.2 Die t-Verteilung 144
6.3 Stichprobenverteilungen 145
6.4 Wahrscheinlichkeit 151
6.5 Schätzen 155
6.5.1 Punktschätzung 155
6.5.2 Intervallschätzung 157
6.6 Gewichtungen und praktische Probleme 159
7 Testen 164
7.1 z-Test desAnteilswertes 165
7.2 z-Test des arithmetischen Mittels 169
7.3 Fehler erster und zweiterArt 172
7.4 _2-Unabhängigkeitstest 177
7.5 t-Test des Korrelationskoeffizienten 1807.6 Allgemeine Vorgehensweise 182
7.7 Unterschied zwischen Schätzen und Testen 184
MULTIVARIATE VERFAHREN
8 Multiple lineare Regression 189
8.1 Logik und Grundmodell 191
8.1.1 Multiple Regressionsgleichung 194
8.1.2 Standardisierter Regressionskoeffizient 197
8.1.3 Multipler Determinationskoeffizient 198
8.1.4 Erklärungsbeiträge einzelner Variablen im Modell 199
8.2 Anwendungsvoraussetzungen 202
8.3 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen
(deskriptivstatistisches Beispiel) 204
8.4 Exkurs: Interaktion 211
8.5 Multiple Regression mit Stichprobendaten 215
8.5.1 Inferenzstatistische Überlegungen 219
8.5.2 F-Test des multiplen Determinationskoeffizienten 221
8.5.3 Korrigierter Determinationskoeffizient 223
8.5.4 t-Test des Regressionskoeffizienten 224
8.5.5 Konfidenzintervalle für _j 225
8.6 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen
(inferenzstatistisches Beispiel 227
8.7 Exkurs: Transformation 231
9 Logistische Regression 235
9.1 Herleitungder logistischen Regressionsgleichung 236
9.2 Logitkoeffizienten und Effektkoeffizienten 240
9.3 Maximum-Likelihood-Methode 243
9.4 Pseudo-R2 248
9.5 Multiple logistische Regression mit Stichprobendaten 249
9.5.1 Likelihood-Ratio-Test 253
9.5.2 WALD-Test 254
9.5.3 Konfidenzintervalle für _j und e_j 255
10 Literatur 257
11 Anhang 260
11.1 Kurzporträtsmultivariater Verfahren 261
11.1.1 Clusteranalyse 261
11.1.2 Ereignisdatenanalyse 262
11.1.3 Faktorenanalyse 263
11.1.4 Korrespondenzanalyse 263
11.1.5 Log-lineare Analyse 264
11.1.6 Mehrebenenanalyse 265
11.1.7 Netzwerkanalyse 265
11.1.8 Strukturgleichungsmodelle 266
11.2 Sekundäranalysen 267
11.2.1 Eigenheitender Sekundäranalyse 267
11.2.2 Datenarchive 2
'Vorwort zur zweiten Auflage 9
1 Einleitung 11
2 Grundbegriffe 17
2.1 Dimensionen und Variablen 17
2.2 Eigenschaften von Variablen 18
2.3 Schreibweisen 23
2.4 Kodierungen 26
2.5 Datenorganisation 28
DESKRIPTIVSTATISTIK
3 Univariate Analyse 33
3.1 Häufigkeitstabellen 35
3.2 Einfache grafische Darstellungen 39
3.2.1 Balkendiagramm 39
3.2.2 Histogramm 40
3.2.3 Kreisdiagramm 43
3.3 Mittelwerte 44
3.3.1 ArithmetischesMittel 45
3.3.2 Median 45
3.3.3 Modus 47
3.4 Quantile (Lagemaße) 47
3.5 Streuungsmaße 48
3.5.1 Spannweite 49
3.5.2 Quartilsabstand 49
3.5.3 Varianzund Standardabweichung 50
3.5.4 Variationskoeffizient 52
3.6 Maße der qualitativen Variation 52
3.6.1 Lieberson-Index und normierter Lieberson-Index 53
3.6.2 Devianz und relative Devianz 55
3.7 Konzentration 57
3.7.1 Lorenzkurve 57
3.7.2 Lorenz-Münzner-Maß 61
3.8 Boxplot 62
3.9 z-Standardisierung 64
4 Bivariate Analyse 66
4.1 Kausalitätund statistische Analyse 67
4.2 Tabellenanalyse 70
4.2.1 Kontingenztabelle 70
4.2.2 Spaltenprozentuierung 73
4.2.3 Prozentsatzdifferenz 76
4.2.4 Odds und OddsRatio 77
4.2.5 Chi-Quadrat 82
4.3 Korrelation und Regression 86
4.3.1 Streudiagramm 87
4.3.2 Kovarianz und Korrelationskoeffizient 91
4.3.3 Bivariate Regression 96
4.4 Bivariate Zusammenhangsmaße im Überblick 111
5 Drittvariablenkontrolle 113
5.1 Drittvariablenkontrolle in der Tabellenanalyse 115
5.2 Drittvariablenkontrolle in der Regressions- und Korrelationsrechnung 124
INFERENZSTATISTIK
6 Zufallsstichproben und Schätzen 133
6.1 Zufallsstichproben 134
6.2 Statistische Verteilungen 139
6.2.1 Die Normalverteilung 140
6.2.2 Die t-Verteilung 144
6.3 Stichprobenverteilungen 145
6.4 Wahrscheinlichkeit 151
6.5 Schätzen 155
6.5.1 Punktschätzung 155
6.5.2 Intervallschätzung 157
6.6 Gewichtungen und praktische Probleme 159
7 Testen 164
7.1 z-Test desAnteilswertes 165
7.2 z-Test des arithmetischen Mittels 169
7.3 Fehler erster und zweiterArt 172
7.4 _2-Unabhängigkeitstest 177
7.5 t-Test des Korrelationskoeffizienten 1807.6 Allgemeine Vorgehensweise 182
7.7 Unterschied zwischen Schätzen und Testen 184
MULTIVARIATE VERFAHREN
8 Multiple lineare Regression 189
8.1 Logik und Grundmodell 191
8.1.1 Multiple Regressionsgleichung 194
8.1.2 Standardisierter Regressionskoeffizient 197
8.1.3 Multipler Determinationskoeffizient 198
8.1.4 Erklärungsbeiträge einzelner Variablen im Modell 199
8.2 Anwendungsvoraussetzungen 202
8.3 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen
(deskriptivstatistisches Beispiel) 204
8.4 Exkurs: Interaktion 211
8.5 Multiple Regression mit Stichprobendaten 215
8.5.1 Inferenzstatistische Überlegungen 219
8.5.2 F-Test des multiplen Determinationskoeffizienten 221
8.5.3 Korrigierter Determinationskoeffizient 223
8.5.4 t-Test des Regressionskoeffizienten 224
8.5.5 Konfidenzintervalle für _j 225
8.6 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen
(inferenzstatistisches Beispiel 227
8.7 Exkurs: Transformation 231
9 Logistische Regression 235
9.1 Herleitungder logistischen Regressionsgleichung 236
9.2 Logitkoeffizienten und Effektkoeffizienten 240
9.3 Maximum-Likelihood-Methode 243
9.4 Pseudo-R2 248
9.5 Multiple logistische Regression mit Stichprobendaten 249
9.5.1 Likelihood-Ratio-Test 253
9.5.2 WALD-Test 254
9.5.3 Konfidenzintervalle für _j und e_j 255
10 Literatur 257
11 Anhang 260
11.1 Kurzporträtsmultivariater Verfahren 261
11.1.1 Clusteranalyse 261
11.1.2 Ereignisdatenanalyse 262
11.1.3 Faktorenanalyse 263
11.1.4 Korrespondenzanalyse 263
11.1.5 Log-lineare Analyse 264
11.1.6 Mehrebenenanalyse 265
11.1.7 Netzwerkanalyse 265
11.1.8 Strukturgleichungsmodelle 266
11.2 Sekundäranalysen 267
11.2.1 Eigenheitender Sekundäranalyse 267
11.2.2 Datenarchive 2
1 Einleitung 11
2 Grundbegriffe 17
2.1 Dimensionen und Variablen 17
2.2 Eigenschaften von Variablen 18
2.3 Schreibweisen 23
2.4 Kodierungen 26
2.5 Datenorganisation 28
DESKRIPTIVSTATISTIK
3 Univariate Analyse 33
3.1 Häufigkeitstabellen 35
3.2 Einfache grafische Darstellungen 39
3.2.1 Balkendiagramm 39
3.2.2 Histogramm 40
3.2.3 Kreisdiagramm 43
3.3 Mittelwerte 44
3.3.1 ArithmetischesMittel 45
3.3.2 Median 45
3.3.3 Modus 47
3.4 Quantile (Lagemaße) 47
3.5 Streuungsmaße 48
3.5.1 Spannweite 49
3.5.2 Quartilsabstand 49
3.5.3 Varianzund Standardabweichung 50
3.5.4 Variationskoeffizient 52
3.6 Maße der qualitativen Variation 52
3.6.1 Lieberson-Index und normierter Lieberson-Index 53
3.6.2 Devianz und relative Devianz 55
3.7 Konzentration 57
3.7.1 Lorenzkurve 57
3.7.2 Lorenz-Münzner-Maß 61
3.8 Boxplot 62
3.9 z-Standardisierung 64
4 Bivariate Analyse 66
4.1 Kausalitätund statistische Analyse 67
4.2 Tabellenanalyse 70
4.2.1 Kontingenztabelle 70
4.2.2 Spaltenprozentuierung 73
4.2.3 Prozentsatzdifferenz 76
4.2.4 Odds und OddsRatio 77
4.2.5 Chi-Quadrat 82
4.3 Korrelation und Regression 86
4.3.1 Streudiagramm 87
4.3.2 Kovarianz und Korrelationskoeffizient 91
4.3.3 Bivariate Regression 96
4.4 Bivariate Zusammenhangsmaße im Überblick 111
5 Drittvariablenkontrolle 113
5.1 Drittvariablenkontrolle in der Tabellenanalyse 115
5.2 Drittvariablenkontrolle in der Regressions- und Korrelationsrechnung 124
INFERENZSTATISTIK
6 Zufallsstichproben und Schätzen 133
6.1 Zufallsstichproben 134
6.2 Statistische Verteilungen 139
6.2.1 Die Normalverteilung 140
6.2.2 Die t-Verteilung 144
6.3 Stichprobenverteilungen 145
6.4 Wahrscheinlichkeit 151
6.5 Schätzen 155
6.5.1 Punktschätzung 155
6.5.2 Intervallschätzung 157
6.6 Gewichtungen und praktische Probleme 159
7 Testen 164
7.1 z-Test desAnteilswertes 165
7.2 z-Test des arithmetischen Mittels 169
7.3 Fehler erster und zweiterArt 172
7.4 _2-Unabhängigkeitstest 177
7.5 t-Test des Korrelationskoeffizienten 1807.6 Allgemeine Vorgehensweise 182
7.7 Unterschied zwischen Schätzen und Testen 184
MULTIVARIATE VERFAHREN
8 Multiple lineare Regression 189
8.1 Logik und Grundmodell 191
8.1.1 Multiple Regressionsgleichung 194
8.1.2 Standardisierter Regressionskoeffizient 197
8.1.3 Multipler Determinationskoeffizient 198
8.1.4 Erklärungsbeiträge einzelner Variablen im Modell 199
8.2 Anwendungsvoraussetzungen 202
8.3 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen
(deskriptivstatistisches Beispiel) 204
8.4 Exkurs: Interaktion 211
8.5 Multiple Regression mit Stichprobendaten 215
8.5.1 Inferenzstatistische Überlegungen 219
8.5.2 F-Test des multiplen Determinationskoeffizienten 221
8.5.3 Korrigierter Determinationskoeffizient 223
8.5.4 t-Test des Regressionskoeffizienten 224
8.5.5 Konfidenzintervalle für _j 225
8.6 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen
(inferenzstatistisches Beispiel 227
8.7 Exkurs: Transformation 231
9 Logistische Regression 235
9.1 Herleitungder logistischen Regressionsgleichung 236
9.2 Logitkoeffizienten und Effektkoeffizienten 240
9.3 Maximum-Likelihood-Methode 243
9.4 Pseudo-R2 248
9.5 Multiple logistische Regression mit Stichprobendaten 249
9.5.1 Likelihood-Ratio-Test 253
9.5.2 WALD-Test 254
9.5.3 Konfidenzintervalle für _j und e_j 255
10 Literatur 257
11 Anhang 260
11.1 Kurzporträtsmultivariater Verfahren 261
11.1.1 Clusteranalyse 261
11.1.2 Ereignisdatenanalyse 262
11.1.3 Faktorenanalyse 263
11.1.4 Korrespondenzanalyse 263
11.1.5 Log-lineare Analyse 264
11.1.6 Mehrebenenanalyse 265
11.1.7 Netzwerkanalyse 265
11.1.8 Strukturgleichungsmodelle 266
11.2 Sekundäranalysen 267
11.2.1 Eigenheitender Sekundäranalyse 267
11.2.2 Datenarchive 2