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Description
Das vorliegende Statistikbuch vereinigt zwei Aspekte der Statistikausbildung für Sozial- und Humanwissenschaftler, die in Vorlesungen und Lehrbüchern meist getrennt abgehandelt werden: die theoretischen Grundlagen und die praktischen Anwendungen - bis hinein in die gängige Statistik-Software. Es ist deshalb sowohl zum autodidaktischen Lernen als auch als begleitendes Lehrbuch zu den Vorlesungen zur Statistik in den Sozial- und Humanwissenschaften konzipiert.
Die theoretischen und strukturellen Grundlagen von statistischen Maßen und Testverfahren hat Markus Pospeschill mit Blick auf Studierende, die bei den Anwendungen der Statistik über Wissenslücken stolpern, mit Hilfe von Concept Maps visualisiert. Diese"Begriffslandkarten"zeigen immer wieder die Verbindungen zwischen verschiedenen Wissensbereichen der Statistik auf, legen die Lernwege durch das Buch offen, bieten Gedächtnis- und Orientierungshilfen und erleichtern schließlich das Nachschlagen bei der Suche nach bestimmten Inhalten. Diese anschauliche Didaktik ermöglicht eine übersichtliche und knappe, zugleich überraschend lesbare Darstellung der grundlegenden Methoden und Messverfahren der Statistik.
Die Anwendungen werden anhand praktischer Beispiele und Aufgaben verdeutlicht, die bei der Auswertung und Dokumentation wissenschaftlicher Ergebnisse mit typischen Ausgaben gängiger Statistiksoftware wie SPSS, STATISTICA oder SAS ausgearbeitet werden können und auf einen ersten Einstieg in diese Programme verweisen. I. Einführung und Deskriptive Statistik
1 Grundbegriffe der Statistik
1.1 Beispiele für Statistik
1.2 Funktion und Aufgaben der Statistik
1.3 Populationen und Stichproben
1.4 Daten
1.5 Wissenschaftliche Methoden
1.6 Qualitäten von Skalen
1.7 Notation in der Statistik
1.8 Zusammenfassung
1.9 Concept-Map
1.10 Übungsaufgaben
1.10.1 Fragen
1.10.2 Antworten
2 Häufigkeitsverteilungen
2.1 Beispiel für Häufigkeitsverteilungen
2.2 Häufigkeitstabellen
2.3 Grafiken für Häufigkeitsverteilungen
2.4 Die Form von Häufigkeitsverteilungen
2.5 Perzentile, Perzentilränge und Interpolation
2.6 Häufigkeiten in Statistik-Software
2.7 Beispielrechnungen
2.8 Concept-Map
2.9 Übungsausgaben
3 Maße der zentralen Tendenz
3.1 Mittelwert
3.2 Median
3.3 Modalwert
3.4 Varianten von zentralen Tendenzmaßen
3.5 Strategien zur Wahl zentraler Tendenzmaße
3.6 Zentrale Tendenzmaße und Verteilungsformen
3.7 Maße der zentralen Tendenz in Statistik-Software
3.8 Maße der zentralen Tendenz in Publikationen
3.9 Zusammenfassung
3.10 Concept-Map
3.11 Übungsaufgaben
4 Maße der Variabilität
4.1 Spannweite
4.2 Interquartilabstand
4.3 Mittlere Streuung
4.4 Standardabweichung und Varianz
4.5 Variationskoeffizient
4.6 Variabilitätsmaße im Vergleich
4.7 Maße der Variabilität in Statistik-Software
4.8 Zusammenfassung
4.9 Concept-Map
4.10 Übungsaufgaben
5 z-Werte: Transformation von Werten und Standardisierung von Verteilungen
5.1 Grundlage von z-Werten
5.2 z-Werte und standardisierte Verteilungen
5.3 Andere statistische Verteilungen
5.4 z-Werte in Statistik-Software
5.5 Zusammenfassung
5.6 Concept-Map
5.7 Übungsaufgaben
6. Konzept der Wahrscheinlichkeit
6.1 Grundbegriffe zur Wahrscheinlichkeit
6.2 Klassische Konzeption
6.3 Wahrscheinlichkeit und Normalverteilung
6.4 Perzentile und Perzentilränge
6.5 Wahrscheinlichkeit und Binomialverteilung
6.6 Zusammenfassung
6.7 Concept-Map
6.8 Übungsaufgaben
7 Wahrscheinlichkeit und Stichproben: Die Verteilung von Stichprobenmittelwerten
7.1 Die Verteilung von Stichprobenmittelwerten
7.2 Wahrscheinlichkeit und die Verteilung von Stichprobenmittelwerten
7.3 Standardfehler und Stichprobenfehler
7.4 Standardfehler in Statistik-Software
7.5 Standardfehler in Publikationen
7.6 Zusammenfassung
7.7 Concept-Map
7.8 Übungsaufgaben
II Grundlagen inferenzstatistischer Analysen (vorläufig)
8 Grundlagen des Hypothesentests
8.1 Überblick
8.2 Null- und Alternativhypethese
8.3 Fehler bei statistischen Entscheidungen
8.4 Aussagen zur Signifikanz
8.5 Ein- und zweiseitige Tests
8.6 a- und ß-Fehler
8.7 Power-Analyse
8.8 Zusammenfassung
8.9 Concept-Map8.10 Übungsaufgaben
III Univariate Tests für Unterschiedshypothesen (vorläufig)
9 Tests für intervallskalierte Daten
9.1 Überblick
9.2 t-Test für eine Stichprobe
9.3 t-Test für zwei unabhängige Stichproben
9.4 t-Test für zwei abhängige Stichproben
9.5 F- und Levene-Test
9.5 Beispielrechnungen
9.6 Zusammenfassung
9.7 Concept-Map
9.8 Übungsaufgaben
10 Tests für ordinalskalierte Daten
10.1 Überblick
10.2 Mann-Whitney U-Test
10.3 Wilcoxon-Test
10.4 Vorzeichen-Test
10.5 Kruskal-Wallis H-Test
10.6 Median-Test
10.7 Friedman-Test
10.8 Kendalls W
10.9 Beispielrechnungen
10.10 Zusammenfassung
10.11 Concept-Map
10.12 Übungsaufgaben
11 Tests für nominalskalierte Daten
11.1 Überblick
11.2 Chi-Quadrat-Test
11.3 2 k Chiquadrat-Test
11.4 k l Chiquadrat-Test
11.5 4-Felder Chiquadrat-Test
11.6 Fishers Exakter Test
11.7 McNemar-Test
11.8 Beispielrechnungen
11.9 Zusammenfassung
11.10 Concept-Map
11.11 Übungsaufgaben
IV Univariate Tests für Zusammenhangshypothesen
12 Korrelationsmaße
12.1 Überblick
12.2 Pearson-Korrelation
12.3 Kendalls Tau
12.4 Spearmans Rho
12.5 Partial-Korrelation
12.6 Kontingenzkoeffizient
12.6 Phi-Koeffizient
12.7 Cramers Index
12.8 Relatives Risiko
12.8 Weitere Ähnlichkeitsmaße
12.9 Beispielrechnungen
12.10 Zusammenfassung
12.1 Markus Pospeschill ist als Akademischer Rat an der Universität des Saarlandes (Fachrichtung Psychologie) tätig. Er studierte Psychologie und Pädagogik an der Universität Oldenburg, jeweils mit Diplomabschluss, war wissenschaftlicher Mitarbeiter in zahlreichen Forschungsprojekten und promovierte über die neuronal-konnektionistische Modellierung kognitiver Prozesse an der Universität des Saarlandes. In Saarbrücken forscht und lehrt er im Bereich der psychologischen Methodenlehre, rechnergestützten Statistik und dynamischen Modellierung kognitiver Prozesse. Zudem obliegt ihm die methodisch-statistische Beratung und Betreuung von Studierenden und Mitarbeitern in der Psychologie. 2005 erhielt er einen Ruf an die Universität Regensburg.
