Grundkurs Statistik in den Sozialwissenschaften Eine leicht verständliche, anwendungsorientierte Einführung in das sozialwissenschaftlich notwendige statistische Wissen

Das Buch ist gedacht für Sozialwissenschaftlerinnen und Sozialwissenschaftler, die in einem Kurs vom Umfang eines Semesters das für sie notwendige Basiswissen erlangen wollen. Es behandelt: - uni- und bivariate Verteilungsparameter - ausführlich Zusammenhangsmaße für nominal-, ordinal- und intervall...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Müller-Benedict, Volker
Format: eBook
Language:German
Published: Wiesbaden VS Verlag für Sozialwissenschaften 2003, 2003
Edition:2nd ed. 2003
Subjects:
Online Access:
Collection: Springer Book Archives -2004 - Collection details see MPG.ReNa
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260 |a Wiesbaden  |b VS Verlag für Sozialwissenschaften  |c 2003, 2003 
300 |a 283 S. 112 Abb  |b online resource 
505 0 |a 10.1 Die Berechnung von Zusammenhangsmaßen -- 10.2 Die Prozentsatzdifferenz -- 10.3 Das Maß ?emp2 -- 10.4 Auf ?emp2 — basierende Maße -- 10.5 Maße mit PRE-Interpretation -- 11: Ordinalskalierte Zusammenhangsmaße -- 11.1 Wie sollten Maße für ordinalskalierte Merkmale aussehen? -- 11.2 Relationen von Paaren und ihre Summen -- 11.3 Die Berechnung der Maße -- 11.4 Konfidenzintervalle und Signifikanz -- 11.5 Vergleich und Kritik der Maße -- 11.6 PRE-Interpretation der Maße -- 11.7 Monotonie und Nichtlinearität -- 12: Korrelation und Regression -- 12.1 Die Beispiel-Daten -- 12.2 Die Korrelation r -- 12.3 Die Regressionsgerade -- 12.4 Der Determinationskoeffizient -- 12.5 Die Beziehung zwischen Korrelation r, Regressionskoeffizient b und R2 -- 12.6 Rang-Korrelation -- 12.7 Übersicht über alle Zusammenhangsmaße -- 12.8 Korrelation ist nicht Kausalität -- Literatur -- Lösungen zu den Übungsaufgaben 
505 0 |a l: Was ist Statistik? -- 1.1 Die Wichtigkeit von Statistik -- 1.2 Was ist Statistik nicht? -- 1.3 Welche Funktion hat Statistik? -- 1.4 Einteilung der Statistik -- 2: Sozialwissenschaftliche Datensammlungen -- 3: Skalenniveau -- 3.1 Daten, Merkmale, Variable -- 3.2 Skalenniveaus -- 4: Häufigkeiten -- 4.1 Urlisten und Rohdaten -- 4.2 Häufigkeitsverteilungen -- 4.3 Kumulierte Häufigkeiten -- 4.4 Grafische Darstellung der Häufigkeitsverteilung eines Merkmals -- 4.5 Die Häufigkeitsverteilung zweier Merkmale -- 4.6 Grafische Darstellung von bivariaten Verteilungen -- 5: Lageparameter -- 5.1 Der Modus -- 5.2 Der Median -- 5.3 Der Mittelwert -- 5.4 Verteilungsformen -- 5.5 Transformationen -- 5.6 Wachstumsraten -- 6: Streuungen -- 6.1 Die Spannweite oder Variationsbreite -- 6.2 Zentile, Quartile, Quartilsabstand -- 6.3 Varianz, Standardabweichung, Variationskoeffizient -- 6.4 Momente -- 6.5 Ein Streuungswert für bivariable Verteilungen: die Kovarianz --  
505 0 |a 6.6 Ein Maß für die Heterogenität nominalskalierter Variable: Simpsons D -- 7: Die Normalverteilung und andere theoretische Verteilungen -- 7.1 Stichprobenverteilungen -- 7.2 Die Normalverteilung -- 7.3 Flächen unter der Normalverteilung -- 7.4 Die ?2-Verteilung -- 7.5 Die Binomialverteilung -- 7.6 Die Übergänge in die Normalverteilung von ?2 und B(n,p) -- 8: Wahrscheinlichkeiten -- 8.1 Definition der Wahrscheinlichkeit -- 8.2 Eigenschaften der Wahrscheinlichkeit -- 8.3 Entsprechungen zwischen empirischen Verteilungen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen -- 9: Konfidenzintervalle -- 9.1 Umformulierung empirischer Daten als Ergebnisse von Zufallsexperimenten -- 9.2 Konfidenzintervalle -- 9.3 Konfidenzintervalle und Test auf Null -- 9.4 Die Berechnung von Konfidenzintervallen für Anteilswerte -- 9.5 Berechnung der nötigen Sample-Größe -- 9.6 Exkurs:Schätzung des Konfidenzintervall für eine Varianz -- 10: Nominalskalierte Zusammenhangsmaße --  
653 |a Communication 
653 |a Media and Communication 
653 |a Social sciences 
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653 |a Statistics in Social Sciences, Humanities, Law, Education, Behavorial Sciences, Public Policy 
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989 |b SBA  |a Springer Book Archives -2004 
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520 |a Das Buch ist gedacht für Sozialwissenschaftlerinnen und Sozialwissenschaftler, die in einem Kurs vom Umfang eines Semesters das für sie notwendige Basiswissen erlangen wollen. Es behandelt: - uni- und bivariate Verteilungsparameter - ausführlich Zusammenhangsmaße für nominal-, ordinal- und intervallskalierte Variable - Normal-, Chi2-, und Binomialverteilung - Inferenz-Statistik so weit, dass Konfidenzintervalle und Signifikanz von Zusammenhängen berechnet werden können. Es arbeitet mit: - sparsamem Umgang mit exakten mathematischen Formulierungen - vielen Grafiken, Tabellen und Interpretationen von Original-Output des Statistik-Programms SPSS - vielen Beispielen aus der bundesweiten repräsentativen wissenschaftlichen Umfrage ALLBUS.