Rainer Diaz-Bone
Statistik für die Soziologie (eBook, PDF)
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Rainer Diaz-Bone
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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…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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- Verlag: UTB GmbH
- Seitenzahl: 314
- Erscheinungstermin: 17. Juli 2023
- Deutsch
- ISBN-13: 9783838559766
- Artikelnr.: 71186817
- Verlag: UTB GmbH
- Seitenzahl: 314
- Erscheinungstermin: 17. Juli 2023
- Deutsch
- ISBN-13: 9783838559766
- Artikelnr.: 71186817
Dr. Rainer Diaz-Bone ist Professor für Soziologie mit Schwerpunkt qualitative und quantitative Methoden an der Universität Luzern.
Vorwort zur sechsten Auflage9 1 Einleitung11 2 Grundbegriffe17 2.1 Dimensionen und Variablen17 2.2 Eigenschaften von Variablen18 2.3 Schreibweisen23 2.4 Kodierungen27 2.5 Datenorganisation28 DESKRIPTIVSTATISTIK 3 Univariate Analyse33 3.1 Häufigkeitstabellen35 3.2 Einfache grafische Darstellungen39 3.2.1 Balkendiagramm39 3.2.2 Histogramm40 3.2.3 Kreisdiagramm43 3.3 Mittelwerte44 3.3.1 Arithmetisches Mittel45 3.3.2 Median45 3.3.3 Modus47 3.4 Quantile (Lagemaße)47 3.5 Streuungsmaße48 3.5.1 Spannweite49 3.5.2 Quartilsabstand49 3.5.3 Varianz und Standardabweichung50 3.5.4 Variationskoeffizient52 3.6 Maße der qualitativen Variation52 3.6.1 Lieberson-Index und normierter Lieberson-Index53 3.6.2 Devianz und relative Devianz55 3.7 Konzentration57 3.7.1 Lorenzkurve57 3.7.2 Lorenz-Münzner-Maß62 3.8 Boxplot62 3.9 z-Standardisierung64 4 Bivariate Analyse66 4.1 Kausalität und statistische Analyse67 4.2 Tabellenanalyse70 4.2.1 Kontingenztabelle70 4.2.2 Spaltenprozentuierung73 4.2.3 Prozentsatzdifferenz76 4.2.4 Odds Ratio und Yule’s Q77 4.2.5 X² und Cramer’s V82 4.3 Korrelation und Regression87 4.3.1 Streudiagramm87 4.3.2 Kovarianz und Korrelationskoeffizient92 4.3.3 Bivariate Regression96 4.4 Bivariate Zusammenhangsmaße im Überblick111 5 Drittvariablenkontrolle113 5.1 Drittvariablenkontrolle in der Tabellenanalyse115 5.2 Drittvariablenkontrolle in der Regressions- und Korrelationsrechnung124 INFERENZSTATISTIK 6 Zufallsstichproben und Schätzen133 6.1 Zufallsstichproben134 6.2 Statistische Verteilungen139 6.2.1 Die Normalverteilung140 6.2.2 Die t-Verteilung144 6.3 Stichprobenverteilungen145 6.4 Wahrscheinlichkeit151 6.5 Schätzen155 6.5.1 Punktschätzung155 6.5.2 Intervallschätzung157 6.6 Gewichtungen und praktische Probleme159 7 Testen164 7.1 z-Test des Anteilswertes165 7.2 z-Test des arithmetischen Mittels169 7.3 Fehler erster und zweiter Art172 7.4 X² -Unabhängigkeitstest177 7.5 t-Test des Korrelationskoeffizienten180 7.6 Allgemeine Vorgehensweise182 7.7 Unterschied zwischen Schätzen und Testen184 MULTIVARIATE VERFAHREN 8 Multiple lineare Regression189 8.1 Logik und Grundmodell191 8.1.1 Multiple Regressionsgleichung194 8.1.2 Standardisierter Regressionskoeffizient197 8.1.3 Multipler Determinationskoeffizient198 8.1.4 Erklärungsbeiträge einzelner Variablen im Modell 199 8.2 Anwendungsvoraussetzungen202 8.3 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (deskriptivstatistisches Beispiel)205 8.4 Exkurs: Interaktion211 8.5 Multiple Regression mit Stichprobendaten215 8.5.1 Inferenzstatistische Überlegungen219 8.5.2 F-Test des multiplen Determinationskoeffizienten221 8.5.3 Korrigierter Determinationskoeffizient223 8.5.4 t-Test des Regressionskoeffizienten224 8.5.5 Konfidenzintervalle für bj225 8.6 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (inferenzstatistisches Beispiel)227 8.7 Exkurs: Transformation231 9 Logistische Regression235 9.1 Herleitung der logistischen Regressionsgleichung236 9.2 Logitkoeffizienten und Effektkoeffizienten240 9.3 Maximum-Likelihood-Methode243 9.4 Pseudo-R2 -Maße248 9.5 Multiple logistische Regression mit Stichprobendaten250 9.5.1 Likelihood-Ratio-Test254 9.5.2 WALD-Test255 9.5.3 Konfidenzintervalle für bj und ebj256 10 Multiple Korrespondenzanalyse258 10.1 Logik und Grundkonzepte259 10.2 Achsen und Trägheiten267 10.2.1 Anzahl und Auswahl der Achsen270 10.2.2 Interpretation der Achsen273 10.3 Statistische Erklärung der Kategorien277 10.4 Passive Variablen279 10.5 Praktische Empfehlungen283 10.5.1 Vorbereitung283 10.5.2 Software283 11 Literatur285 12 Anhang289 12.1 Kurzporträts multivariater Verfahren290 12.1.1 Clusteranalyse290 12.1.2 Ereignisdatenanalyse291 12.1.3 Faktorenanalyse292 12.1.4 Log-lineare Analyse292 12.1.5 Mehrebenenanalyse293 12.1.6 Netzwerkanalyse294 12.1.7 Strukturgleichungsmodelle295 12.2 Sekundäranalysen295 12.2.1 Eigenheiten der Sekundäranalyse296 12.2.2 Datenarchive297 12.2.3 Wichtige Datensätze für die Sekundäranalyse297 12.3 Literaturhinweise299 12.4 Rechnen mit dem Summenzeichen304 12.5 Rechnen mit Exponenten und natürlichem Logarithmus306 12.6 Statistische Tabellen (Auszüge)307 Register312
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 Auflage9 1 Einleitung11 2 Grundbegriffe17 2.1 Dimensionen und Variablen17 2.2 Eigenschaften von Variablen18 2.3 Schreibweisen23 2.4 Kodierungen27 2.5 Datenorganisation28 DESKRIPTIVSTATISTIK 3 Univariate Analyse33 3.1 Häufigkeitstabellen35 3.2 Einfache grafische Darstellungen39 3.2.1 Balkendiagramm39 3.2.2 Histogramm40 3.2.3 Kreisdiagramm43 3.3 Mittelwerte44 3.3.1 Arithmetisches Mittel45 3.3.2 Median45 3.3.3 Modus47 3.4 Quantile (Lagemaße)47 3.5 Streuungsmaße48 3.5.1 Spannweite49 3.5.2 Quartilsabstand49 3.5.3 Varianz und Standardabweichung50 3.5.4 Variationskoeffizient52 3.6 Maße der qualitativen Variation52 3.6.1 Lieberson-Index und normierter Lieberson-Index53 3.6.2 Devianz und relative Devianz55 3.7 Konzentration57 3.7.1 Lorenzkurve57 3.7.2 Lorenz-Münzner-Maß62 3.8 Boxplot62 3.9 z-Standardisierung64 4 Bivariate Analyse66 4.1 Kausalität und statistische Analyse67 4.2 Tabellenanalyse70 4.2.1 Kontingenztabelle70 4.2.2 Spaltenprozentuierung73 4.2.3 Prozentsatzdifferenz76 4.2.4 Odds Ratio und Yule’s Q77 4.2.5 X² und Cramer’s V82 4.3 Korrelation und Regression87 4.3.1 Streudiagramm87 4.3.2 Kovarianz und Korrelationskoeffizient92 4.3.3 Bivariate Regression96 4.4 Bivariate Zusammenhangsmaße im Überblick111 5 Drittvariablenkontrolle113 5.1 Drittvariablenkontrolle in der Tabellenanalyse115 5.2 Drittvariablenkontrolle in der Regressions- und Korrelationsrechnung124 INFERENZSTATISTIK 6 Zufallsstichproben und Schätzen133 6.1 Zufallsstichproben134 6.2 Statistische Verteilungen139 6.2.1 Die Normalverteilung140 6.2.2 Die t-Verteilung144 6.3 Stichprobenverteilungen145 6.4 Wahrscheinlichkeit151 6.5 Schätzen155 6.5.1 Punktschätzung155 6.5.2 Intervallschätzung157 6.6 Gewichtungen und praktische Probleme159 7 Testen164 7.1 z-Test des Anteilswertes165 7.2 z-Test des arithmetischen Mittels169 7.3 Fehler erster und zweiter Art172 7.4 X² -Unabhängigkeitstest177 7.5 t-Test des Korrelationskoeffizienten180 7.6 Allgemeine Vorgehensweise182 7.7 Unterschied zwischen Schätzen und Testen184 MULTIVARIATE VERFAHREN 8 Multiple lineare Regression189 8.1 Logik und Grundmodell191 8.1.1 Multiple Regressionsgleichung194 8.1.2 Standardisierter Regressionskoeffizient197 8.1.3 Multipler Determinationskoeffizient198 8.1.4 Erklärungsbeiträge einzelner Variablen im Modell 199 8.2 Anwendungsvoraussetzungen202 8.3 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (deskriptivstatistisches Beispiel)205 8.4 Exkurs: Interaktion211 8.5 Multiple Regression mit Stichprobendaten215 8.5.1 Inferenzstatistische Überlegungen219 8.5.2 F-Test des multiplen Determinationskoeffizienten221 8.5.3 Korrigierter Determinationskoeffizient223 8.5.4 t-Test des Regressionskoeffizienten224 8.5.5 Konfidenzintervalle für bj225 8.6 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (inferenzstatistisches Beispiel)227 8.7 Exkurs: Transformation231 9 Logistische Regression235 9.1 Herleitung der logistischen Regressionsgleichung236 9.2 Logitkoeffizienten und Effektkoeffizienten240 9.3 Maximum-Likelihood-Methode243 9.4 Pseudo-R2 -Maße248 9.5 Multiple logistische Regression mit Stichprobendaten250 9.5.1 Likelihood-Ratio-Test254 9.5.2 WALD-Test255 9.5.3 Konfidenzintervalle für bj und ebj256 10 Multiple Korrespondenzanalyse258 10.1 Logik und Grundkonzepte259 10.2 Achsen und Trägheiten267 10.2.1 Anzahl und Auswahl der Achsen270 10.2.2 Interpretation der Achsen273 10.3 Statistische Erklärung der Kategorien277 10.4 Passive Variablen279 10.5 Praktische Empfehlungen283 10.5.1 Vorbereitung283 10.5.2 Software283 11 Literatur285 12 Anhang289 12.1 Kurzporträts multivariater Verfahren290 12.1.1 Clusteranalyse290 12.1.2 Ereignisdatenanalyse291 12.1.3 Faktorenanalyse292 12.1.4 Log-lineare Analyse292 12.1.5 Mehrebenenanalyse293 12.1.6 Netzwerkanalyse294 12.1.7 Strukturgleichungsmodelle295 12.2 Sekundäranalysen295 12.2.1 Eigenheiten der Sekundäranalyse296 12.2.2 Datenarchive297 12.2.3 Wichtige Datensätze für die Sekundäranalyse297 12.3 Literaturhinweise299 12.4 Rechnen mit dem Summenzeichen304 12.5 Rechnen mit Exponenten und natürlichem Logarithmus306 12.6 Statistische Tabellen (Auszüge)307 Register312
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