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Golfstatistiken sind nicht schwer zu verstehen – wenn man sie richtig erklärt bekommt. Leider hat sich bislang kein Autor diesem Thema ausführlich gewidmet. Das vorliegende Buch schließt diese Lücke und bietet Ihnen einen praktischen Wegweiser, der genau erklärt, was hinter den verschiedenen Golfstatistiken steckt, wie man sie berechnet und welche Sie getrost vergessen können. - Führt Sie in die Grundlagen der Golfstatistiken ein - Zeigt und erklärt leichtverständlich die Berechnungsformeln - Vollgepackt mit ausführlichen und nachvollziehbaren Berechnungsbeispielen - Die wichtige AGAPS-Analyse umfassend erklärt (in Farbe!) Sind 3,7 GIR für Handicapklasse III gut? Das Buch veröffentlicht Tabellen, aus denen Sie ablesen können, ob verschiedene Kennzahlen in oder außerhalb der Norm liegen. Basis sind über 150.000 Runden aus myScore.de! So können Sie Ihre Stärken und Schwächen realistisch einschätzen.

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.

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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

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.

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

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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

Das Buch bietet eine integrierte Darstellung der deskriptiven Statistik, moderner Methoden der explorativen Datenanalyse und der induktiven Statistik, einschließlich der Regressions- und Varianzanalyse. Die Darstellung ist auf inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden ausgerichtet. Zahlreiche Beispiele mit realen Daten und Grafiken veranschaulichen diese 6. überarbeitete Auflage. Texthervorhebungen zentraler Aspekte und Stichwörter am Rand erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitender Text, aber auch zum Selbststudium für Studenten der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, anderer Disziplinen der Statistik sowie als Einführungstext für Studenten der Statistik.

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.

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 Übungsbuch, in der korrigierten 2. Auflage, ergänzt in erster Linie das von den beiden Autoren verfasste Lehrbuch „Statistik – Grundlagen und Methodik", kann jedoch auch unabhängig davon als Übungsressource verwendet werden. Es enthält Aufgaben inklusive ausführlicher Lösungen zu vielen Standardthemen aus den Bereichen deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende (induktive) Statistik.

»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.

Knapp, verständlich und effizient präsentiert dieses Standardwerk die Grundlagen der Statistik. Zum einen ist es als Begleitliteratur für das Grundstudium ausgerichtet und behandelt die Beschreibende Statistik, die Wahrscheinlichkeitsrechnung und die Schließende Statistik. Zum anderen wendet es sich an Praktikerinnen und Praktiker, die mit immer größeren Datensätzen konfrontiert werden (Big Data). Um diese auswerten zu können und sich Zugang zu komplizierteren Verfahren zu verschaffen (Data Science, Data Analytics, Machine Learning, Artificial Intelligence), müssen zunächst die statistischen Kerninhalte verstanden werden. Begleitet von einer darauf abgestimmten Kleinen Formelsammlung hilft diese erweiterte und überarbeitete 13. Auflage mit vielen Beispielen und Lösungen bei der praktischen Umsetzung und Festigung des statistischen Instrumentariums.

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.

Diese herausragende Einführung in die Statistik vermittelt Daten- und Methodenkompetenz in einzigartiger Kombination mit aktuellen, interdisziplinären Beispielen und interaktiven Elementen. Das Lehrbuch wurde dafür bereits mit mehreren Medien- und Innovationspreisen ausgezeichnet. Pluspunkte der vollständig überarbeiteten, aktualisierten und erweiterten siebten Auflage sind: Hervorragende Eignung für Selbststudium, Vorlesung und Unterricht Das Werk wird an mehreren Hochschulen eingesetzt und deckt die üblichen Inhalte der Vorlesungen Statistik I und II ab. Es eignet sich bestens zur beruflichen Weiterbildung, für das Selbststudium sowie ergänzend für den Statistikunterricht in der Sekundarstufe II. Zu allen Übungsaufgaben wird Code in der weitverbreiteten Programmiersprache R bereitgestellt. Praxisnähe, Interdisziplinarität und hohe Aktualität Die Relevanz von Daten- und Methodenkompetenz wird anhand motivierender Beispiele und Exkurse aus unterschiedlichen Anwendungsfeldern der Statistik illustriert. Verknüpfungen mit Medienbeiträgen liefern Anregungen für eigene weiterführende Überlegungen. Neu oder stark aktualisiert sind u. a. Ausführungen zur Künstlichen Intelligenz, zur Gewinnung und Visualisierung von Daten, zu den Themen Nachhaltigkeit und Einkommensungleichheit sowie zum Politikmonitoring anhand von Indikatoren. Interaktive Visualisierung und innovativer Medienmix Das durchgehend mehrfarbige Buch bietet neben Videos und Podcasts z. T. ganz neue interaktive Visualisierungen von statistischen Methoden und gesellschaftsrelevanten Daten, die per QR-Code eingebunden sind. Alle interaktiven Elemente können auch unabhängig vom Buch in Vorlesungen oder im Unterricht eingesetzt werden, z. B. auf Smartboards.

Dieses kleine Lehrbuch aus der Reihe „Was ist eigentlich ...?“ gibt eine kurze Einführung in die grundlegenden Methoden der quantitativen Statistik in sozialwissenschaftlichen Fächern. Sie will Studierenden der Psychologie, Sozialwissenschaften oder verwandter Fächer zu Beginn des Studiums bei einer Orientierung in dieser Teildisziplin verhelfen. Sie bietet aber auch für Fachfremde, die an psychologischen Methoden interessiert sind, einen ersten Einblick in die deskriptive Statistik, Inferenzstatistik sowie statistische Modellierung.

Keine Angst mehr vor Statistik! Gut vorbereitet in die Vorlesung – endlich verstehen, wie es funktioniert.Statistik gehört in vielen Studiengängen zum unverzichtbaren Handwerkszeug. Die Crux dabei: Nur weil Sie sich für Psychologie, Ernährungswissenschaften, VWL oder BWL, Informatik oder Soziales interessieren, haben Sie nicht unbedingt die passende Schulmathematik parat – und fühlen sich vielleicht wie der reinste Dummie. Doch keine Sorge: Dieses Buch knüpft an Ihr intuitives Denken an und führt Sie mit vielen Beispielen durch die Grundbegriffe der Statistik. So wird sich Ihnen schon bald der Sinn von Mittelwerten, Hypothesentests und Co. erschließen. Schritt für Schritt lernen Sie, wie Sie die Berechnungen durchführen. Darüber hinaus erklärt Ihnen Autor Benno Grabinger, wie Sie mit Datenmaterial eigenständig umgehen, die richtigen Fragen finden und Ergebnisse sinnvoll und anschaulich grafisch darstellen. So sind Sie gut vorbereitet: für Ihre Aufgaben im Studium, die erste Hausarbeit mit echten Daten oder die manchmal gefürchtete Statistik-Vorlesung.Grundlagen verstehen und Wissenslücken schließenIdeal zum SelbststudiumMit vielen realen Beispielen, Aufgaben und ausführlichen LösungenFür alle Studiengänge geeignet. Aus dem Inhalt:Grundbegriffe der StatistikHäufigkeitsverteilungenLagemaßzahlenStreuungsmaßzahlenKovarianz und KorrelationGrundlagen der WahrscheinlichkeitsrechnungBedingte WahrscheinlichkeitenKombinatorikZufallsgrößen und ErwartungswerteNormalverteilung, Binomialverteilung und Co.Wie man Hypothesen richtig testetStichproben und ihre Fallstricke

Sie müssen komplexe wissenschaftliche Untersuchungen auswerten? Sie wollen oder müssen dafür Ihren Statistikwerkzeugkasten erweitern? In diesem Buch werden Sie Modelle aufbauen und testen. Sie werden Variablen schätzen, korrelieren und zusammenfassen. Die dabei verwendeten Techniken sind verschiedene Arten der Regression, Varianzanalyse, Chi-Quadrat-Tests und nichtparametrische Prozeduren. Sehr viele Beispiele, teilweise unter Einsatz von SPSS, decken all die verschiedenen Aufgabenstellungen ab, denen Sie begegnen könnten.