Deskriptive Statistik: Eine Einführung in Methoden und by Helge Toutenburg, Christian Heumann

Deskriptive Statistik: Eine Einführung in Methoden und by Helge Toutenburg, Christian Heumann

By Helge Toutenburg, Christian Heumann

Statistische Verfahren werden in der Wirtschaft, in den Natur- und Sozialwissenschaften eingesetzt. Die Statistik gilt trotzdem als schwierig. Um diese Hemmschwelle zu ?berwinden, geben die Autoren eine didaktisch ausgefeilte, anwendungsbezogene Einf?hrung in die Methoden der deskriptiven Statistik und Datenanalyse. Anhand praxisnaher Beispiele werden die Ideen des Datenmanagements und der Datenauswertung unter Einsatz von SPSS beschrieben. Viele ?bungsaufgaben (mit L?sungen) unterst?tzen das (Selbst-) Studium der Leser. Das Buch deckt den Stoff Statistik I an deutschsprachigen Universit?ten vollst?ndig ab. In dieser f?nften Auflage neu und - f?r diesen Leserkreis - konkurrenzlos sind die Kurzeinf?hrung in die praktische Handhabung von SPSS, die Einf?hrung in die Methoden zur Behandlung fehlender bzw. unvollst?ndiger Daten, Ma?e und Modelle f?r das Rater-Agreement sowie explorative Grafiken f?r mehrere Variablen.

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Im Gegensatz zu qualitativen Merkmalen besteht deshalb bei quantitativen Merkmalen eine Vielzahl zus¨atzlicher M¨oglichkeiten der 24 2. 0 Abb. 1. 1 Auswertung. Ausgangspunkt ist bei allen quantitativen Merkmalen die Urliste x1 , x2 , . . , xn . Auch bei metrischen Merkmalen bestimmen wir absolute H¨ aufigkeiten. Diskrete Merkmale Bei diskreten Merkmalen mit einer u ¨berschaubaren Menge an Auspr¨ agungen gehen wir bei der Bestimmung der H¨aufigkeitsverteilung genauso vor wie bei ordinalskalierten Merkmalen.

1 Absolute und relative H¨ aufigkeiten j 1 2 3 4 5 Merkmalsauspr¨ agung aj Deutsche Bahn offentlicher Nahverkehr ¨ Pkw, Motorrad, Mofa, . . 1. Zus¨ atzlich zu den Daten der Studentenbefragung liegen die Ergebnisse der Statistik I Klausuren der Vorjahre vor, wobei jedoch keine Zuordnung der Frageb¨ ogen zu den Klausurergebnissen m¨oglich ist. Betrachten wir das Ergebnis der Klausur des Jahres 1996, die von n = 282 Teilnehmern abgelegt wurde. Die m¨ oglichen Merkmalsauspr¨agungen aj sind durch die Noten ‘1’ bis ‘5’ gegeben, ein ordinales Merkmal.

1 Lagemaße 53 Die Verwendung des Modus ist bei jedem Skalenniveau m¨oglich. F¨ ur nominalskalierte Daten ist der Modus der einzige zul¨assige Lageparameter. Eine sinnvolle Beschreibung der Daten mit Hilfe des Modus ergibt sich bei jedem Datenniveau aber nur f¨ ur den Fall einer eingipfligen (unimodalen) Verteilung (vgl. 2). Der Modus ist translations¨aquivariant. Das bedeutet, dass der Modus der linear transformierten Werte (z. B. Transformation ◦ C nach ◦ F) gleich der linearen Transformation des Modus der urspr¨ unglichen Werte ist.

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