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Mit der Hilfe zahlreicher Beispiele gelingt durch das Buch ein umfassender Einstieg in die Statistik für Studierende der Pflege, Sozialen Arbeit und den Humanwissenschaften. Nach der Betrachtung von Fragestellungen, Hypothesen, dem Verhältnis von Theorie und Methode sowie verschiedenen Studiendesigns folgen Berechnungen verschiedener Verteilungen, das Hypothesentesten, bivariate Analyseverfahren, Varianzanalyse und Regressionen, sowie Grundzüge der Mehrebenenanalyse, gemischter Modelle, Multidimensionaler Skalierung und Auszüge zur Instrumentenentwicklung. Das Buch enthält zahlreiche Übungsaufgaben inkl. ausführlicher Lösungen. Die AutorIn verfügen über langjährige Erfahrung in der Lehre in der Statistik und den standardisierten Verfahren.

*Statistik * - Der Weg zur Datenanalyse. 9. überarbeitete und ergänzte Auflage 2023 / 49.99€ / Bei Hugendubel

"Die besondere Qualität der Darstellung liegt in den zahlreichen Beispielen, die zum Verständnis der statistischen Verfahren ausgezeichnet beitragen. Insbesondere die starke Anwendungsorientierung macht es neben Studenten sozial- und wirtschaftswissenschaftlicher Studienrichtungen auch für in der amtlichen Statistik tätige Personen zu einem wertvollen Arbeitsbehelf. (...) Der Band kann als Hand- und Lehrbuch absolut empfohlen werden." Statistische Mitteilungen, Stadt Wien, 1999/1/56

In bewährter Weise werden in diesem Lehrbuch grundlegende Begriffe und Verfahren in der Statistik durch Beispiele erläutert und können anhand von Aufgaben zur Selbstkontrolle erprobt werden. Entsprechende Lösungen sind separat am Ende des Buches zu finden. Der Lehrbuchinhalt umfasst die deskriptive Statistik, die Wahrscheinlichkeitsrechnung und die induktive Statistik. Darüber hinaus geben die Autoren einen Ausblick auf weitere wichtige Teilgebiete der Statistik wie etwa Prognoserechnung, Ökonometrie, multivariate Verfahren, statistische Entscheidungstheorie und statistische Software. Zur Lektüre dieses einführenden Werks sind die Vorkenntnisse in mathematischer Propädeutik ausreichend, die in allen wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Fakultäten im Grundstudium vermittelt werden.

Dieses Lehrbuch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund. Unterstützt werden diese durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sowie passende exemplarische R-Codes und Datensätze. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden. Eine kurze Einführung in die freie Programmiersprache R ist ebenfalls enthalten. Hervorhebungen erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium. Für die 9. Auflage wurde das Buch inhaltlich überarbeitet und ergänzt. Leserinnen und Leser erhalten nun in der Springer-Nature-Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf über 100 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können.

Erfahren Sie in diesem Buch, was Sie wirklich wissen müssen, um statistische Analysen mit R erfolgreich durchzuführen. Diese pragmatische Einführung in die statistische Arbeit mit R eignet sich insbesondere für Studenten und Wissenschaftler aus dem wirtschafts-, sozialoder politikwissenschaftlichen Bereich, aber auch für diejenigen, die beruflich mit Statistik zu tun haben, weil sie zum Beispiel Finanzmarktdaten auswerten oder an Marktforschungsstudien arbeiten. Anders als viele andere Einführungen in R vermittelt Ihnen dieses Buch nicht nur die Grundlagen der Sprache R, sondern verknüpft dies mit der kompakten Darstellung zentraler Methoden der Statistik: Statistische Kernkonzepte werden gut nachvollziehbar beschrieben, bevor sie mit R angewandt werden. Eine Interpretation des R-Outputs aus statistischer Sicht sowie die Erläuterung der häufigsten Fehlermeldungen und ihrer Ursachen trägt dazu bei, Konzepte besser zu verstehen und Zusammenhänge zu erkennen. Auf diese Weise werden Sie rasch in die Lage versetzt, produktiv mit R zu arbeiten. Themen des Buchs sind: - Mit Daten arbeiten: Ihre Arbeit mit R organisieren, Einlesen von Daten in R, Datenspeicherung - Daten aufbereiten: unterschiedliche Datensätze kombinieren, Daten filtern, sortieren und bereinigen - Daten deskriptiv analysieren: den Datensatz kennenlernen, Lage-, Streuungs-und Zusammenhangsmaße berechnen und interpretieren - Kontinuierliche Daten analysieren: Lineare Regressionsmodelle, Hypothesentests, Diagnose und Behandlung von Annahmeverletzungen - Kategoriale Daten analysieren: Lineares Wahrscheinlichkeitsmodell, Logit-und Probit-Modelle - Ergebnisse präsentieren: Ergebnisse in Tabellen und Grafiken aussagekräftig präsentieren

*Wie man mit Statistik lugt * / 3.99€ / MP3 Hörbuch

Wie erfasse und codiere ich die Daten meiner empirischen Erhebung? Welches Grundlagenwissen in Statistik benötige ich für eine Datenanalyse? Wie werte ich Daten forschungsfragen- bzw. hypothesengerecht aus? Und wie interpretiere ich Ergebnisse richtig? Nach einer kurzen Einführung in die Konzeption empirischer Studien erklärt diese praxisnahe Gebrauchsanleitung die wichtigsten statistischen Kennzahlen und skizziert schrittweise den Ablauf einer SPSS- (bzw. PSPP-) Auswertung. Als Basis dient ein eigens entwickelter Fragebogen mit korrespondierendem Datenfile zum kostenlosen Download (howtodo.at bzw. utb.de). Der Band enthält 95 Abbildungen, viele Querverweise, ein schlagwortoptimiertes Stichwortverzeichnis sowie zusätzliche digitale Materialien. Zielgruppen sind Studierende der Publizistik-, Medien- und Kommunikationswissenschaft, der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften sowie Praktiker:innen. utb+: Als digitale Ergänzung erhalten Leser:innen einen Beispiel-Fragebogen mit korrespondierendem SPSS-Datenfile, Good-Practice-Beispiele sowie frei (um)gestaltbare Muster für Ergebnisdarstellungen und Foliensätze für Vortragszwecke. Erhältlich über utb.de.

Wie erfasse und codiere ich die Daten meiner empirischen Erhebung? Welches Grundlagenwissen in Statistik benötige ich für eine Datenanalyse? Wie werte ich Daten forschungsfragen- bzw. hypothesengerecht aus? Und wie interpretiere ich Ergebnisse richtig? Nach einer kurzen Einführung in die Konzeption empirischer Studien erklärt diese praxisnahe Gebrauchsanleitung die wichtigsten statistischen Kennzahlen und skizziert schrittweise den Ablauf einer SPSS- (bzw. PSPP-) Auswertung. Als Basis dient ein eigens entwickelter Fragebogen mit korrespondierendem Datenfile zum kostenlosen Download (howtodo.at bzw. utb.de). Der Band enthält 95 Abbildungen, viele Querverweise, ein schlagwortoptimiertes Stichwortverzeichnis sowie zusätzliche digitale Materialien. Zielgruppen sind Studierende der Publizistik-, Medien- und Kommunikationswissenschaft, der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften sowie Praktiker:innen. utb+: Als digitale Ergänzung erhalten Leser:innen einen Beispiel-Fragebogen mit korrespondierendem SPSS-Datenfile, Good-Practice-Beispiele sowie frei (um)gestaltbare Muster für Ergebnisdarstellungen und Foliensätze für Vortragszwecke. Erhältlich über utb.de.

Mit der Hilfe zahlreicher Beispiele gelingt durch das Buch ein umfassender Einstieg in die Statistik für Studierende der Pflege, Sozialen Arbeit und den Humanwissenschaften. Nach der Betrachtung von Fragestellungen, Hypothesen, dem Verhältnis von Theorie und Methode sowie diversen Studiendesigns folgen u.a. Berechnungen verschiedener Verteilungen, das Hypothesentesten, bivariate Analyseverfahren, Varianzanalyse und Regressionen, Multidimensionaler Skalierung und Auszüge zur Instrumentenentwicklung. Das Buch enthält zahlreiche Übungsaufgaben inkl. ausführlicher Lösungen. Die 2., aktualisierte und erweitere Auflage bietet nun auch ein Kapitel zur Moderation und zur Mediation in der Regression.

Michael J. Crawleys Lehrbuch für Statistik bietet eine Einführung in die freie Statistik Software R. Mit anschaulichen Schritt-für-Schritt-Anleitungen und einem Schwerpunkt auf grafischer Interpretation erlernt der Leser die Grundlagen der Datenanalyse mit R. Diese Einführung in R Statistik setzt keine Vorkenntnisse in Mathematik, Statistik oder Programmierung voraus. Dadurch ist "Statistik mit R" ideal für Einsteiger und Nebenfachstudenten aus allen Disziplinen. Statistik

*How to do Statistik und SPSS * - Eine Gebrauchsanleitung. 2. vollständig überarbeitete Auflage / 18.9€ / Taschenbuch

Das instruktive und erfolgreiche Handbuch führt Pflegestudierende und -dozierende verständlich in die Statistik und ihre Teilgebiete ein. Die erfahrene Dozentin für Datenanalyse erläutert, was Statistik ist, wozu es Statistik braucht und wieso sie anspruchsvoll ist. Sie beschreibt anschaulich die Grundlagen der Datenanalyse in der Pflegewissenschaft und ihre Bedeutung im Zeitalter von "Big Data". Detailliert stellt sie Teilgebiete und Elemente der Statistik dar, von der deskriptiven Statistik, Planung einer Studie und Wahrscheinlichkeitsmodellen über Schätzungen, Tests, kategorielle Daten bis hin zu Regressions- und Varianzanalysen. Das Buch schließt mit ergänzenden Kapiteln zu Reliabilität und Validität, Hauptkomponenten- und Faktorenanalysen sowie häufigen Methoden und Fehlern in der Statistik. In der zweite Auflage wurde, nebst Korrekturen und Aufwertungen des Layouts, Lösungen zu allen im Buch angeführten Aufgaben angefügt. Die Themen Skalenbildung und Mehrebenenmodelle wurden vertieft und ein Unterkapitel zum Thema Metaanalysen ergänzt. Cartoons mit Lupita und literarische Wortspiele mit Anagrammen bieten neben der komplexen Materie der Datenanalyse einen alternativen Zugang zur Welt der Statistik.

Erfahren Sie in diesem Buch, was Sie wirklich wissen müssen, um statistische Analysen mit R erfolgreich durchzuführen. Diese pragmatische Einführung in die statistische Arbeit mit R eignet sich insbesondere für Studenten und Wissenschaftler aus dem wirtschafts-, sozialoder politikwissenschaftlichen Bereich, aber auch für diejenigen, die beruflich mit Statistik zu tun haben, weil sie zum Beispiel Finanzmarktdaten auswerten oder an Marktforschungsstudien arbeiten. Anders als viele andere Einführungen in R vermittelt Ihnen dieses Buch nicht nur die Grundlagen der Sprache R, sondern verknüpft dies mit der kompakten Darstellung zentraler Methoden der Statistik: Statistische Kernkonzepte werden gut nachvollziehbar beschrieben, bevor sie mit R angewandt werden. Eine Interpretation des R-Outputs aus statistischer Sicht sowie die Erläuterung der häufigsten Fehlermeldungen und ihrer Ursachen trägt dazu bei, Konzepte besser zu verstehen und Zusammenhänge zu erkennen. Auf diese Weise werden Sie rasch in die Lage versetzt, produktiv mit R zu arbeiten. Themen des Buchs sind: - Mit Daten arbeiten: Ihre Arbeit mit R organisieren, Einlesen von Daten in R, Datenspeicherung - Daten aufbereiten: unterschiedliche Datensätze kombinieren, Daten filtern, sortieren und bereinigen - Daten deskriptiv analysieren: den Datensatz kennenlernen, Lage-, Streuungs-und Zusammenhangsmaße berechnen und interpretieren - Kontinuierliche Daten analysieren: Lineare Regressionsmodelle, Hypothesentests, Diagnose und Behandlung von Annahmeverletzungen - Kategoriale Daten analysieren: Lineares Wahrscheinlichkeitsmodell, Logit-und Probit-Modelle - Ergebnisse präsentieren: Ergebnisse in Tabellen und Grafiken aussagekräftig präsentieren

Statistik ist ganz sicher kein beliebtes, aber ein notwendiges und auch nützliches Thema. Deborah Rumsey erklärt Ihnen in diesem Buch die notwendigen Grundbegriffe, erläutert die wichtigsten statistischen Konzepte und schafft einen Bezug zwischen Theorie und Praxis. Dabei kommt Sie fast ohne Formeln aus. Sie lernen die verschiedenen grafischen Darstellungsmöglichkeiten von statistischem Material kennen und erfahren, wie Sie Ihre Ergebnisse richtig auswerten. Egal ob Mittelwert, Bias, Standardabweichung oder Konfidenzintervall, schon bald kann Ihnen keiner mehr etwas vormachen.

Sie sind darauf angewiesen, Daten mit statistischen Methoden professionell auszuwerten und die Ergebnisse überzeugend darzustellen? Statistik ist allerdings nicht gerade Ihr Fachgebiet? Dann ist dieses Buch genau richtig für Sie. In jedem Kapitel führt der Autor eine statistische Methode vor und erklärt, was man an den Ergebnissen ablesen kann und was nicht. Unmittelbar im Anschluss beschreibt er, wie man die Methode in R implementiert. Denn R lässt mit den dazugehörigen Paketen keine Wünsche in der Statistik offen. In der Regel genügen wenige Zeilen Programmcode. Und das Beste ist: Die statistischen Pakete von R sind kostenlos. Dieses Buch hilft, bessere Entscheidungen zu treffen und Datenmüll zu vermeiden.

Die wichtigsten Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung werden anschaulich und elementar behandelt. Das Hauptziel ist dabei, die einzelnen Begriffe und Formeln nicht nur zu erklären, sondern möglichst viele Hinweise, Interpretationen und Beispiele zu bringen, aus denen ihre Anwendungsmöglichkeiten ersichtlich werden. Besonderes Gewicht wird dabei auf die Untersuchung von Glücksspielen gelegt. Das Buch umfasst die folgenden Themengebiete: Zufallsexperimente, Wahrscheinlichkeitsbegriff, Kombinatorik, Wahrscheinlichkeiten, Beschreibende Statistik, Normalverteilung, Stichprobentheorie, Parameterschätzung, Vertrauensintervalle, Parametertests, Chi-Quadrat-Anpassungstest und die Vierfelder-Tafel. Das Buch richtet sich an alle, die an diesem Themenkreis interessiert sind. Aufgrund seiner vielen Interpretationshinweise ist es auch für Schüler, Lehrer sowie Studierende eine hilfreiche Lektüre.

»Traue nur der Statistik, die du selbst gefälscht hast!« Dieser Satz ist in unserer Informationsgesellschaft so wichtig wie nie zuvor. Statistikprofessor Walter Krämer präsentiert die kreativen Praktiken bei der Aufbereitung von Daten. Er entlarvt die Illusion der Präzision, zeigt, wie Piktogramme frisiert, Kurven geschönt, Stichproben vorsortiert, Tests gefälscht, Superlative gebildet und Mittelwerte manipuliert werden. Der verständliche, witzige und scharfsinnige, für Laien und Fachleute gleichermaßen nützliche Klassiker – jetzt in neu gestalteter und aktualisierter Neuausgabe!

Neben anderen Softwarepaketen zur Lösung statistischer Probleme stellt das Softwarepaket R eine wohltuende Alternative dar. Es kommt schlank und ohne Schnörkel daher. Als OpenSource Projekt ist es kostenlos erhältlich und lebt vom Engagement vieler Freiwilliger, dennoch lässt die Software an Professionalität nichts zu wünschen übrig. Der Umfang der zur Verfügung stehenden Verfahren und Funktionen ist überwältigend. Besonders hervorzuheben sind die graphischen Fähigkeiten. Das Lehrbuch stellt im ersten und dritten Kapitel den Umgang mit R vor. Das erste Kapitel führt den Neuling in die Installation und grundlegende Bedienung von R ein. Im dritten Kapitel wird die Erzeugung häufig vorkommender statistischer Grafiken erläutert. Die Kapitel zwei und vier bis neun gehen den Stoff der deskriptiven und inferenten Statistik anhand von R durch, wie er in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften im Grundstudium gelehrt wird. Dabei wurde ein starkes Gewicht auf die praktische Anwendung gelegt. Dennoch sind die mathematischen Hintergründe nicht zu stark ausgeblendet worden.