Deskriptive Statistik: Eine Einführung in Methoden und by Helge Toutenburg

By Helge Toutenburg

Statistische Verfahren werden sowohl in der Wirtschaft als auch in den Natur- und Sozialwissenschaften eingesetzt. Die Statistik gilt trotzdem als schwierig. Um diese Hemmschwelle zu überwinden, geben die Autoren eine didaktisch ausgefeilte, anwendungsbezogene Einführung in die Methoden der deskriptiven Statistik und Datenanalyse. Anhand praxisnaher Beispiele werden die Ideen des Datenmanagements und der Datenauswertung unter Einsatz von SPSS und R beschrieben. Viele Übungsaufgaben (mit Lösungen) unterstützen das (Selbst-) Studium der Leser. Das Buch deckt den Stoff Statistik I an deutschsprachigen Universitäten vollständig ab.

Neu in dieser Auflage sind der Einsatz des statistischen Softwarepaketes R und eine Kurzeinführung in dessen praktische Handhabung. Des weiteren wurde die Einführung in SPSS überarbeitet und ergänzt.

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By Helge Toutenburg

Statistische Verfahren werden sowohl in der Wirtschaft als auch in den Natur- und Sozialwissenschaften eingesetzt. Die Statistik gilt trotzdem als schwierig. Um diese Hemmschwelle zu überwinden, geben die Autoren eine didaktisch ausgefeilte, anwendungsbezogene Einführung in die Methoden der deskriptiven Statistik und Datenanalyse. Anhand praxisnaher Beispiele werden die Ideen des Datenmanagements und der Datenauswertung unter Einsatz von SPSS und R beschrieben. Viele Übungsaufgaben (mit Lösungen) unterstützen das (Selbst-) Studium der Leser. Das Buch deckt den Stoff Statistik I an deutschsprachigen Universitäten vollständig ab.

Neu in dieser Auflage sind der Einsatz des statistischen Softwarepaketes R und eine Kurzeinführung in dessen praktische Handhabung. Des weiteren wurde die Einführung in SPSS überarbeitet und ergänzt.

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Dies kann durch Ver¨ anderung der Auswertfunktion in ‘Prozente’ ge¨andert werden. Da die relativen und die absoluten H¨ aufigkeiten aber zueinander proportional sind, bleibt die Gestalt des Histogramms jedoch unber¨ uhrt. 5 Kerndichtesch¨ atzer Kerndichtesch¨ atzer stellen gewissermaßen eine Verallgemeinerung des Konzepts von Histogrammen dar. Bei Histogrammen sind die Klassenbreiten und besonders die Klassengrenzen entscheidend f¨ ur die Form des Histogramms. Ein weiterer Nachteil des Histogramms besteht darin, dass eine stetige Funktion als Treppenfunktion dargestellt wird.

C) Jedes Kind erh¨ alt einen anderen Betrag: x(1) = 1 EUR, x(2) = 2 EUR, x(3) = 3 EUR, . , x(10) = 10 EUR. 25 ist nicht definiert. 3 Quantil-Quantil-Diagramme (Q-Q-Plots) Wir gehen jetzt davon aus, dass wir zwei Erhebungen desselben Merkmals (z. B. ‘Punktwerte’ xi von BWL-Studenten, ‘Punktwerte’ yi von VWLStudenten bei der Statistikklausur) zur Verf¨ ugung haben und diese grafisch vergleichen wollen. Dazu ordnen wir beide Datens¨atze jeweils der Gr¨oße nach: x(1) ≤ x(2) ≤ . . ≤ x(n) und y(1) ≤ y(2) ≤ .

9. Balkendiagramm des Merkmals ‘Vorkenntnisse in Mathematik’ 50 40 30 20 Prozent 10 0 1991 1992 1993 1994 1995 Studienbeginn im Jahr Abb. 10. 2 Kreisdiagramme Kreisdiagramme eignen sich zur Darstellung von H¨aufigkeiten qualitativer, diskreter oder klassierter Merkmale. Allerdings ist dabei zu beachten, dass das Kreisdiagramm keine Ordnug in den Daten darstellen kann und deshalb besonders geeignet ist f¨ ur nominalskalierte Merkmale. F¨ ur mindestens ordinalskalierte wird die Ordnung der Daten nicht dargestellt, so dass andere Diagramme zu bevorzugen sind.

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