Description

Book Synopsis
In den empirischen Sozialwissenschaften dienen die Methoden und Techniken der Statistik der Auswertung von Ergebnissen empirischer Untersuchungen und ermöglicht so die Beschreibung der quantitiativen Eigenschaften einer beobachteten und vollständig erfassten Gruppe. Das vorliegende Buch beschäftigt sich nahezu ausschließlich mit deskriptiver Statistik, welche sich mit der Aufbereitung und Beschreibung von Datenmengen und deren Verteilung befasst. Nach einer ausführlichen und grundlegenden Einführung in das Thema werden die wichtigsten Häufigkeitsverteilungen sowie die Maßzahlen zu deren Beschreibung dargestellt. Mit der linearen Einfachregression wird zuletzt der lineare funktionale Zusammenhang zweier Variabler erläutert. Zu jedem Kapitel gibt es Beispiele, Übungsaufgaben und eine Zusammenfassung. Im Anhang befinden sich mehrere Klausuren mit Lösungen, die in den letzten Jahren an der TU Dresden benutzt wurden.

Table of Contents
1 Grundlagen.- 1.1 Geisteswissenschaften und empirische Wissenschaften heute.- 1.2 Grundmethoden der empirischen Wissenschaften.- 1.2.1 Untersuchungsformen.- 1.2.2 Datenerhebungstechniken.- 1.2.3 Auswahlverfahren.- 1.3 Ablauf empirischer Sozialforschung: Der Forschungsprozess.- 1.3.1 Auswahl des Forschungsgegenstandes.- 1.3.2 Theoriebildung.- 1.3.3 Planung der Untersuchung.- 1.3.4 Durchführung der Untersuchung (Datenerhebung).- 1.3.5 Beschreibung und Zusammenfassung der Ergebnisse.- 1.3.6 Verallgemeinerung der Ergebnisse und Publikation.- 1.4 Einführung in die Forschungsstatistik.- 1.4.1 Statistische Gesetzmäßigkeiten.- 1.4.2 Grundlegende statistische Begriffe.- 1.4.3 Statistische Symbole.- 1.5 Begriff des Messens und der Messskalen.- 1.5.1 Der Begriff des Messens.- 1.5.2 Die Messniveaus.- 1.5.3 Die Bedeutung der Messniveaus für die Statistik.- 1.5.4 Gütekriterien der Messung.- Aufgaben.- 2 Empirische Häufigkeitsverteilungen.- 2.1 Häufigkeit und Verteilung.- 2.1.1 Das Aufstellen einer Häufigkeitstabelle.- 2.1.2 Absolute, relative und prozentuale Häufigkeiten.- 2.1.3 Die Häufigkeitsfunktion.- 2.1.4 Die Empirische Verteilungsfunktion.- 2.2 In Klassen eingeteilte Merkmale.- 2.2.1 Das Einteilen der Messwerte in Klassen.- 2.2.2 Aufstellen der Klassenhäufigkeiten.- 2.2.3 Offene Klassen.- 2.2.4 Exakte Klassengrenzen.- 2.2.5 Repräsentation einer Klasse durch die K1assenmitte.- 2.2.6 Informationsverlust durch Klasseneinteilung.- 2.3 Graphische Darstellungen von Häufigkeitsverteilungen.- 2.3.1 Das Stab-oder Balkendiagramm.- 2.3.2 Das Kreisdiagramm.- 2.3.3 Das Histogramm.- 2.3.4 Das Polygon.- 2.3.5 Typische Fonnen spezieller Verteilungen.- 2.4 Erkennen von Fehlinformation in statistischen Analysen.- 3 Maßzahlen eindimensionaler Verteilungen.- 3.1 Lageparameter.- 3.1.1 Das arithmetische Mittel.- 3.1.2 Der Median.- 3.1.3 Der Modus.- 3.1.4 Relative Positionen.- 3.1.5 Zulässige und optimale Lageparameter der einzelnen Messniveaus.- 3.2 Dispersionsparameter.- 3.2.1 Spannweite.- 3.2.2 Der (mittlere) Quartilabstand.- 3.2.3 Standardabweichung und Varianz.- 3.2.4 Der Variationskoeffizient zum Vergleich mehrerer Stichproben.- 3.2.5 Die Zusammenfassung von Varianzen.- 3.2.6 Gesamtvarianz, systematische Varianz und Fehlervarianz.- 3.2.7 Die Summe der quadratischen Abweichungen.- Aufgaben.- 4 Maßzahlen zweidimensionaler Verteilungen.- 4.1 Vorbemerkungen.- 4.1.1 Linearität.- 4.1.2 Die gemeinsame Verteilung.- 4.1.3 Ein einfaches Beispiel zur Darstellung bivariater Verteilungen.- 4.2 Korrelation.- 4.2.1 Intervallniveau.- 4.2.2 Ordinalniveau.- 4.3 Nomina1niveau.- 4.3.1 Tau (Goodman und Kruskal).- 4.3.2 Lambda.- 4.3.3 Kontingenzkoeffizient.- 4.3.4 Phi.- 4.3.5 Cramer’s V.- 4.4 Interpretation.- 5 Die lineare Einfachregression.- 5.1 Anpassen von Kurven.- 5.2 Vorhersage bei korrelierten Variablen.- 5.3 Methode der kleinsten Quadrate.- 5.3.1 Berechnung der Regressionsgeraden Gy/x.- 5.3.2 Berechnung der Regressionsgeraden Gx/y.- 5.4 Regressionskoeffizient, Korrelationskoeffizient und Varianz.- 5.5 Der Korrelationskoeffizient als Maß für die Güte der Regression.- 5.5.1 Die Varianz um die Regressionsgerade Sy/x2.- 5.5.2 Die Varianz auf der Regressionsgeraden $$ s_{\tilde y}^2 $$.- 5.6 Berechnung zweier Beispielaufgaben.- 5.6.1 Beispiel 1.- 5.6.2 Beispiel 2.- Weiterführende Literatur.- Anhang 1 Probeklausuren.- Anhang 2 Lösungen zu den Probeklausuren.

Einführung in Die Statistik für Sozial- Und Erziehungs-wissenschaftler

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      Publisher: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG
      Publication Date: 06/03/2002
      ISBN13: 9783540431183, 978-3540431183
      ISBN10: 3540431187

      Description

      Book Synopsis
      In den empirischen Sozialwissenschaften dienen die Methoden und Techniken der Statistik der Auswertung von Ergebnissen empirischer Untersuchungen und ermöglicht so die Beschreibung der quantitiativen Eigenschaften einer beobachteten und vollständig erfassten Gruppe. Das vorliegende Buch beschäftigt sich nahezu ausschließlich mit deskriptiver Statistik, welche sich mit der Aufbereitung und Beschreibung von Datenmengen und deren Verteilung befasst. Nach einer ausführlichen und grundlegenden Einführung in das Thema werden die wichtigsten Häufigkeitsverteilungen sowie die Maßzahlen zu deren Beschreibung dargestellt. Mit der linearen Einfachregression wird zuletzt der lineare funktionale Zusammenhang zweier Variabler erläutert. Zu jedem Kapitel gibt es Beispiele, Übungsaufgaben und eine Zusammenfassung. Im Anhang befinden sich mehrere Klausuren mit Lösungen, die in den letzten Jahren an der TU Dresden benutzt wurden.

      Table of Contents
      1 Grundlagen.- 1.1 Geisteswissenschaften und empirische Wissenschaften heute.- 1.2 Grundmethoden der empirischen Wissenschaften.- 1.2.1 Untersuchungsformen.- 1.2.2 Datenerhebungstechniken.- 1.2.3 Auswahlverfahren.- 1.3 Ablauf empirischer Sozialforschung: Der Forschungsprozess.- 1.3.1 Auswahl des Forschungsgegenstandes.- 1.3.2 Theoriebildung.- 1.3.3 Planung der Untersuchung.- 1.3.4 Durchführung der Untersuchung (Datenerhebung).- 1.3.5 Beschreibung und Zusammenfassung der Ergebnisse.- 1.3.6 Verallgemeinerung der Ergebnisse und Publikation.- 1.4 Einführung in die Forschungsstatistik.- 1.4.1 Statistische Gesetzmäßigkeiten.- 1.4.2 Grundlegende statistische Begriffe.- 1.4.3 Statistische Symbole.- 1.5 Begriff des Messens und der Messskalen.- 1.5.1 Der Begriff des Messens.- 1.5.2 Die Messniveaus.- 1.5.3 Die Bedeutung der Messniveaus für die Statistik.- 1.5.4 Gütekriterien der Messung.- Aufgaben.- 2 Empirische Häufigkeitsverteilungen.- 2.1 Häufigkeit und Verteilung.- 2.1.1 Das Aufstellen einer Häufigkeitstabelle.- 2.1.2 Absolute, relative und prozentuale Häufigkeiten.- 2.1.3 Die Häufigkeitsfunktion.- 2.1.4 Die Empirische Verteilungsfunktion.- 2.2 In Klassen eingeteilte Merkmale.- 2.2.1 Das Einteilen der Messwerte in Klassen.- 2.2.2 Aufstellen der Klassenhäufigkeiten.- 2.2.3 Offene Klassen.- 2.2.4 Exakte Klassengrenzen.- 2.2.5 Repräsentation einer Klasse durch die K1assenmitte.- 2.2.6 Informationsverlust durch Klasseneinteilung.- 2.3 Graphische Darstellungen von Häufigkeitsverteilungen.- 2.3.1 Das Stab-oder Balkendiagramm.- 2.3.2 Das Kreisdiagramm.- 2.3.3 Das Histogramm.- 2.3.4 Das Polygon.- 2.3.5 Typische Fonnen spezieller Verteilungen.- 2.4 Erkennen von Fehlinformation in statistischen Analysen.- 3 Maßzahlen eindimensionaler Verteilungen.- 3.1 Lageparameter.- 3.1.1 Das arithmetische Mittel.- 3.1.2 Der Median.- 3.1.3 Der Modus.- 3.1.4 Relative Positionen.- 3.1.5 Zulässige und optimale Lageparameter der einzelnen Messniveaus.- 3.2 Dispersionsparameter.- 3.2.1 Spannweite.- 3.2.2 Der (mittlere) Quartilabstand.- 3.2.3 Standardabweichung und Varianz.- 3.2.4 Der Variationskoeffizient zum Vergleich mehrerer Stichproben.- 3.2.5 Die Zusammenfassung von Varianzen.- 3.2.6 Gesamtvarianz, systematische Varianz und Fehlervarianz.- 3.2.7 Die Summe der quadratischen Abweichungen.- Aufgaben.- 4 Maßzahlen zweidimensionaler Verteilungen.- 4.1 Vorbemerkungen.- 4.1.1 Linearität.- 4.1.2 Die gemeinsame Verteilung.- 4.1.3 Ein einfaches Beispiel zur Darstellung bivariater Verteilungen.- 4.2 Korrelation.- 4.2.1 Intervallniveau.- 4.2.2 Ordinalniveau.- 4.3 Nomina1niveau.- 4.3.1 Tau (Goodman und Kruskal).- 4.3.2 Lambda.- 4.3.3 Kontingenzkoeffizient.- 4.3.4 Phi.- 4.3.5 Cramer’s V.- 4.4 Interpretation.- 5 Die lineare Einfachregression.- 5.1 Anpassen von Kurven.- 5.2 Vorhersage bei korrelierten Variablen.- 5.3 Methode der kleinsten Quadrate.- 5.3.1 Berechnung der Regressionsgeraden Gy/x.- 5.3.2 Berechnung der Regressionsgeraden Gx/y.- 5.4 Regressionskoeffizient, Korrelationskoeffizient und Varianz.- 5.5 Der Korrelationskoeffizient als Maß für die Güte der Regression.- 5.5.1 Die Varianz um die Regressionsgerade Sy/x2.- 5.5.2 Die Varianz auf der Regressionsgeraden $$ s_{\tilde y}^2 $$.- 5.6 Berechnung zweier Beispielaufgaben.- 5.6.1 Beispiel 1.- 5.6.2 Beispiel 2.- Weiterführende Literatur.- Anhang 1 Probeklausuren.- Anhang 2 Lösungen zu den Probeklausuren.

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