Statistische Methoden werden genutzt, um Daten (Messwerte) in Informationen (zweckbezogenes Wissen) umzuformen und die Interpretationsbasis und Entscheidungsgrundlage zu fundieren. Die Messwerte werden dabei so komprimiert, dass sich relevante Einsichten und Erkenntnisse herauskristallisieren. Eine statistische Grundausbildung, die das Verständnis für den Einsatz statistischer Methoden schärft, ist folglich zu empfehlen.
Die vorliegende Veröffentlichung beinhaltet Ausführungen über ausgewählte, unentbehrliche Grundlagen der Statistik für die Praxis. Es soll eine Basis entstehen, die für das Verständnis statistischer Alltagsanwendungen und die Nutzung des Computerprogramms SPSS benötigt wird. Über die Statistik, die beeindruckende Analyseverfahren, mathematische Ableitungen und Beweise hervorbrachte, könnten umfangreiche Bücher geschrieben werden und das wurde auch getan. Die hier vorliegende Publikation ist ein gerafftes Buch, ein Einstiegswerk, welches Eckpfeiler der Statistik komprimiert und anwendungsorientiert vermitteln will. Das Buch ist zudem als Ergänzung zum Buch „Anwendungsorientierter Einstieg in die Datenverarbeitung mit SPSS“ (Baumann, A. (2014)) gedacht.
Die vorliegende Publikation beginnt mit dem Leitgedanken der Statistik und mit grundlegender Terminologie der Statistik. In den darauffolgenden Kapiteln werden die Themen Häufigkeitsverteilungen verschiedener Merkmale, Basiskenngrößen der Statistik wie zum Beispiel Mittelwert und Varianz und die Themen Zufallsvorgänge und Wahrscheinlichkeit sowie theoretische Verteilungen behandelt. Danach sind Punkt- und Intervallschätzung und Testverfahren der Statistik Gegenstand der Publikation. Die Veröffentlichung schließt mit Ausführungen zur Regressionsanalyse und Abschlussbemerkungen zu weiteren statistischen Analysebereichen und SPSS ab. Jedes Kapitel endet mit einer Zusammenfassung der zentralen Kapitelinhalte als Quick-Reference. Rechenformeln und Umsetzungshinweisen der beschriebenen statistischen Grundzüge in IBM SPSS Statistics schließen sich nach dem letzten Kapitel an.
Inhaltsverzeichnis
1. Leitgedanken
2. Skalen
3. Erhebungen
4. Häufigkeiten
5. Summenkurven
6. Kreuztabellen
7. Lokalisationsmaße
8. Variabilitätsmaße
9. Korrelationsmaße
10. Zufallsexperimente
11. Wahrscheinlichkeitsermittlungen
12. Bedingte Wahrscheinlichkeiten
13. Kombinierte Zufallsexperimente
14. Wahrscheinlichkeitsverteilungen
15. Theoretische Verteilungen
16. Zufallsstichproben
17. Schätzungen
18. Prüfverfahren
19. Regressionsanalysen
20. Abschlussbemerkungen
Anhang 1: Rechenformeln
Anhang 2: SPSS Statistics
Anhang 3: Beispiele statistischer Prüfverfahren mit SPSS
Anhang 4: Kriterien für Kennzahlen
Anhang 5: Auszug aus der Fehlertoleranztabelle
Anhang 6: Auszug aus der Standardnormalverteilungstabelle
Zielsetzung & Themen
Das Buch hat das Ziel, Studierenden und Praktikern einen anwendungsorientierten und verständlichen Einstieg in die statistischen Grundlagen zu vermitteln. Dabei steht die Schließung von Informationslücken über statistische Massenerscheinungen und deren fundierte Interpretation im Vordergrund, unter besonderer Berücksichtigung der Umsetzung mit SPSS.
- Vermittlung statistischer Basiskenngrößen und Wahrscheinlichkeitskonzepte.
- Anwendungsorientierte Erläuterung von Stichprobenverfahren und Prüfverfahren.
- Verständnis für Skalierung, Datenaufbereitung und Regressionsanalysen.
- Integration praktischer Software-Anleitungen für IBM SPSS Statistics.
Auszug aus dem Buch
1. Leitgedanken
Auszug aus einem Landwirtschaftsbericht eines Bio-Landwirts aus Baden-Württemberg (fiktives Anschauungsbeispiel):
Die Süßkirschenernte hat sich im Jahr 2014 gegenüber dem Vorjahr auf dem Flurstück 123 verbessert. Ergab im Jahr 2013 die Süßkirschenernte der dortigen 12 Kirschbäume noch rund 26 Kilogramm pro Baum, so erzielte die Kirschenernte im Jahr 2014 rund 35 Kilogramm Süßkirschen pro Baum.
Der Süßkirschenverkauf erreichte damit im Berichtsjahr bereits 23 Prozent, der Apfelverkauf 42 Prozent, der Verkauf von Walnüssen 20 Prozent und der Himbeerverkauf 15 Prozent des Jahresumsatzes.
Die geernteten Süßkirschen im Jahr 2014 können je nach Größe und Farbgebung in Kategorien eingeteilt werden. Für die Kategorienzuordnung wird die Zuordnungsvorschrift des Landwirtschaftsverbandes verwendet. In der ersten Kategorie (große Kirschen, helle Farbgebung) befinden sich 40 Prozent, in der zweiten Kategorie (kleine Kirschen, helle Farbgebung) 15 Prozent, in der dritten Kategorie (große Kirschen, dunkle Farbgebung) 25 Prozent und in der vierten Kategorie (kleine Kirschen, dunkle Farbgebung) 20 Prozent der geernteten Süßkirschen. Die erste Kategorie ist die am häufigsten besetzte Kategorie. Die Wahrscheinlichkeit, beim Essen der Kirschen eine Frucht aus der ersten Kategorie zu erwischen, ist daher sehr hoch.
Darüber hinaus besitzen die Kirschen der einzelnen Kategorien einen unterschiedlichen Gehalt an Wasser und Fruchtzucker (fiktives Beispiel). Den Wasser- und Fruchtzuckergehalt der Früchte mit der Messvorschrift des Landwirtschaftsverbandes gemessen, ergibt für die erste Kirschenkategorie einen niedrigen, für die zweite Kirschenkategorie einen hohen, für die dritte Kirschenkategorie einen sehr hohen und für die vierte Kirschenkategorie einen extrem hohen Wasser- und Fruchtzuckergehalt (fiktives Beispiel). Die erste Kategorie der Kirschen erzielt beim Verkauf eines Kilogramms Kirschen einen Euro, die zweite Kategorie zwei Euro, die dritte Kategorie drei Euro
Zusammenfassung der Kapitel
1. Leitgedanken: Dieses Kapitel führt in die statistische Grundtermilogie ein und verdeutlicht anhand eines Praxisbeispiels, warum statistische Erhebungen zur Schließung von Informationslücken notwendig sind.
2. Skalen: Hier wird der Prozess der Skalierung erläutert, um Merkmalsausprägungen objektiv, reliabel und valide zu messen und in Daten zu überführen.
3. Erhebungen: Dieses Kapitel behandelt die methodischen Grundlagen zur Auswahl von Untersuchungsobjekten, inklusive der Abgrenzung von Grundgesamtheit und Stichprobenverfahren.
4. Häufigkeiten: Hier wird erklärt, wie absolute und relative Häufigkeiten ermittelt werden und wie man Daten mittels Intervallbildung sinnvoll komprimiert.
5. Summenkurven: Das Kapitel erläutert, wie durch kumulierte Häufigkeiten und Summenkurven Verteilungsaspekte grafisch abgeleitet und analysiert werden können.
6. Kreuztabellen: Hier wird die Analyse von Merkmalskombinationen mittels Kreuztabellen behandelt, um Zusammenhänge zwischen zwei Variablen zu untersuchen.
7. Lokalisationsmaße: Dieses Kapitel stellt Lagemaße wie den Modus, den Median und das arithmetische Mittel vor, um Datenbestände komprimiert zu charakterisieren.
8. Variabilitätsmaße: Hier werden Streuungsmaße wie die Varianz, Standardabweichung und der Variationskoeffizient eingeführt, um die Variabilität von Daten zu beurteilen.
9. Korrelationsmaße: Das Kapitel widmet sich der Messung von linearen Zusammenhängen zwischen Variablen anhand von Korrelationskoeffizienten.
10. Zufallsexperimente: Hier werden die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Zufallsprozesse erörtert, die für statistische Schlussfolgerungen essenziell sind.
Schlüsselwörter
Statistik, Datenverarbeitung, Häufigkeitsverteilung, Skalierung, Zufallsstichprobe, Wahrscheinlichkeit, Varianz, Mittelwert, Korrelationsanalyse, Regressionsanalyse, SPSS, Datenerhebung, Signifikanzniveau, Hypothesentest, Merkmalsausprägung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in diesem Buch grundsätzlich?
Das Buch bietet einen praxisnahen Einstieg in die statistische Grundausbildung, um Daten in entscheidungsrelevante Informationen zu verwandeln.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Das Spektrum reicht von den Grundlagen der Datenerhebung und Skalierung über Häufigkeits- und Verteilungsanalysen bis hin zu komplexen Prüfverfahren und Regressionsmodellen.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es, Lesern das nötige Handwerkszeug zu vermitteln, um statistische Daten aus der Praxis korrekt zu interpretieren und statistische Analysen fachgerecht durchzuführen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es werden klassische deskriptive und induktive statistische Methoden sowie Ansätze aus der Wahrscheinlichkeitstheorie und Kombinatorik vermittelt.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil konzentriert sich auf die systematische Zählung und Analyse von Massenerscheinungen, die Messung von Variablen sowie die Anwendung verschiedener statistischer Kennzahlen und Testverfahren.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren das Werk?
Statistik, SPSS, Datenanalyse, Wahrscheinlichkeit, Stichproben, Korrelation, Regression und Hypothesenprüfung.
Wie unterstützt das Buch bei der Anwendung mit SPSS?
Das Buch enthält spezifische Anhänge, die stichwortartige Anleitungen für die Menüführung und Durchführung der beschriebenen statistischen Verfahren in der Software IBM SPSS Statistics bieten.
Welche Bedeutung haben die "Quick-Reference" Zusammenfassungen?
Jedes Kapitel schließt mit einer kompakten Zusammenfassung der zentralen Inhalte ab, die als schnelle Orientierungshilfe dient.
An wen richtet sich diese Publikation primär?
Zielgruppen sind Auszubildende, Studierende und Praktiker, die eine fokussierte Repetitorium-Schrift oder eine anwendungsorientierte Einführung benötigen.
- Quote paper
- Dipl.-VWL Axel Baumann (Author), 2015, Einstieg in die Statistik. Grundlagen für die anwendungsorientierte Datenverarbeitung, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/302858
