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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 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 und der Autor verfügen über langjährige Erfahrung in der Lehre in der Statistik und den standardisierten Verfahren.

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.

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

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

In bewährter Weise werden in diesem Lehrbuch grundlegende Begriffe und Verfahren der Statistik erläutert und können anhand von Aufgaben erprobt werden. Das Buch umfasst die Bereiche deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und induktive Statistik sowie weitere wichtige Teilgebiete der Statistik, wie etwa Prognoserechnung, Ökonometrie, multivariate Verfahren, statistische Entscheidungstheorie und statistische Software. Für die Arbeit mit dem Buch sind mathematische Vorkenntnisse, die üblicherweise im ersten Studienabschnitt in wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Studiengängen vermittelt werden, ausreichend.

»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!

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.

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.

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.

Dieses Lehrbuch zeichnet sich durch eine verbale und leicht verständliche Beschreibung der in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften verwendeten statistischen Verfahren aus. Zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustrieren und betonen die immer stärker werdende Bedeutung der Datenanalyse für den Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler. Die anwendungsbezogene Darstellung gliedert sich in drei Teile, der beschreibenden und der schließenden Statistik sowie der Wahrscheinlichkeitsrechnung als Bindeglied. Das Buch deckt den Stoff eines einjährigen Kurses ab und ist damit besonders für die Bachelorausbildung in Statistik geeignet. Die vorliegende dritte Auflage ist eine korrigierte und in einigen Teilen überarbeitete Neufassung der zweiten Auflage. So wird der wesentliche Lernstoff eines jeden Kapitels anfangs motiviert und am Ende noch einmal übersichtlich zusammengefasst.

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.

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 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.

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.

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.

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.

Wie viele Bäume gibt es auf der Erde? Wer war der glücklichste Passagier auf der Titanic? Viele Fragen lassen sich mit Hilfe der Statistik beantworten. Und ein grundlegendes Verständnis für die Interpretation von Zahlen ist wichtiger denn je, wenn man Realität und Fiktion verlässlich voneinander unterscheiden will. David Spiegelhalter zeigt verständlich, wie man die Statistik zur Lösung von Problemen einsetzt und hilft den Lesern, wie ein Statistiker zu denken. Er bespricht an realen Beispielen die wesentlichen Prinzipien, um Wissen aus Daten zu gewinnen und die entsprechenden Antworten auch verantwortungsvoll interpretieren zu können.