Statistik für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler für Dummies

Dr. Thomas Krickhahn ist Dozent im Fachbereich Wirtschaftswissenschaften an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg.

• Über den Autor 9Über den Fachkorrektor 9Danksagung 9Einführung 21Über dieses Buch 21Törichte Annahmen über den Leser 22Wie dieses Buch aufgebaut ist 22Teil I: Ein paar statistische Grundlagen 23Teil II: Die beschreibende Statistik 23Teil III: Die schließende Statistik 23Teil IV: Der Top-Ten-Teil 23Symbole, die in diesem Buch verwendet werden 23Wie es weitergeht 24Teil I Ein Paar Statistische Grundlagen 25Kapitel 1 Was Statistik ist und warum sie benötigt wird 27Warum Statistik? 27Einsatzgebiete der Statistik 28Bereiche der Statistik 28Die deskriptive oder beschreibende Statistik 29Die schließende Statistik oder Inferenzstatistik 32Kapitel 2 Die Quellen: Woher die Daten kommen 35Datenerhebung: Auf den Informationsbedarf ausgerichtet 35Ziele festlegen 36Untersuchungsansatz definieren 36Das Datenerhebungsdesign festlegen 38Die Datenerhebungsmethode definieren 38Auswahl der Untersuchungseinheiten: Vollerhebung oder Stichprobe 39Das richtige Niveau bitte! Nominal-, Ordinal- und metrische Skalen 41Der Datensatz als Grundlage für statistische Analysen 44Teil II Die Beschreibende Statistik 47Kapitel 3 In jeder Zeitung zu finden: Tabellen und Diagramme 49Darstellung in Tabellen 49Gruppierte Daten oder Häufigkeitsdaten 49Klassenbildung 52Die Zutaten für eine gute Datentabelle 53Die Häufigkeitstabelle eines klassierten Merkmals 53Ein Diagramm sagt mehr als tausend Zahlen 56Das Histogramm 56Das Balkendiagramm/Säulendiagramm 58Das Kuchendiagramm – aber bitte mit Sahne! 59Liniendiagramme 60Weitere Diagramme, die Ihnen begegnen können 61Kapitel 4 Mitten drin – zentrale Lagemaße 63Zentrale Lagemaße – ein Steckbrief 63Das arithmetische Mittel 64Das geometrische Mittel 65Der Median 67Berechnung des Medians bei ungerader Fallzahl 67Berechnung des Medians bei gerader Fallzahl 68Median oder arithmetisches Mittel – was ist aussagekräftiger? 70Der Modus 70Modus, Median und arithmetisches Mittel bei eingipfeligen Verteilungen 71Quartile, Perzentile oder ganz einfach Quantile 72Quartile: Vier gleich große Teile 72Perzentile: Hundert gleich große Teile 72Quantile: Einfach nur Teile 74Zentrale Lagemaße für klassierte Daten 74Der Modus für klassierte und gruppierte Daten 74Der Median für klassierte Daten 78Das gewichtete arithmetische Mittel bei klassierten metrischen Daten 79Resümee zur Berechnung von zentralen Lagemaßen 82Kapitel 5 Drum herum – Streuungsmaße 83Die Spannweite 85Der interquartile Abstand 86Der interquartile Abstand für nicht klassierte Daten 86Der interquartile Abstand für klassierte Daten 87Alles auf einen Blick: Der Boxplot 88Mittlere Abweichung, Varianz und Standardabweichung 91Die mittlere Abweichung 91Die Varianz 93Standardabweichung 97Variationskoeffizient 98Standardisierung und Z-Wert 100Kapitel 6 Alles in einer Zahl 103Einfache statistische Kennzahlen 103Verhältniszahlen 104Gliederungszahlen 105Beziehungszahlen 105Messzahlen 106Indexzahlen 108Die Konzentrationmit dem Gini-Koeffizientenmessen 112Kapitel 7 Zusammenhangsmaße 115Die Analyse von Zusammenhängen 115Die Kreuztabelle 116Das Chi-Quadrat 118Der Kontingenzkoeffizient nach Pearson 121Der Rangkorrelationskoeffizient 123Alles auf einen Blick – das Streudiagramm 126Die Kovarianz 128Korrelationskoeffizient nach Bravais und Pearson 131Kapitel 8 Es geht auch ohne die Kristallkugel – Vorhersagen mit der Regressionsanalyse 135Die Regressionsfunktion 135Die Regressionsgleichung interpretieren 138Wie gut ist gut? Die Güte der Regressionsanalyse 141Die nicht erklärte Varianz – oder: Was die Regressionsanalyse nicht erklärt 142Die erklärte Abweichung – oder: Was die Regressionsgleichung erklärt 144Den Zusammenhang analysieren: Die Varianzzerlegung 146Das Bestimmtheitsmaß zur Bestimmung der Güte der Regressionsgleichung 147Teil III Die Schließende Statistik 149Kapitel 9 Nichts ist sicher, aber wahrscheinlich – die Wahrscheinlichkeitsrechnung 151Wie wahrscheinlich ist die Wahrscheinlichkeit? 151Wahrscheinlichkeit 152So ein Zufall! 153Wahrscheinlichkeiten finden 154Die klassische Methode zur Wahrscheinlichkeitsberechnung 154Die statistische Methode 155Die subjektive Methode 157Wahrscheinlichkeitsregeln im Einsatz 157Komplementärwahrscheinlichkeit: Pro und Kontra 157Additionsregeln der Wahrscheinlichkeit und das Venn-Diagramm 158Multiplikationsregeln der Wahrscheinlichkeit 162Berechnung der bedingten Wahrscheinlichkeit 165Die Bayes-Regel zur Berechnung bedingter Wahrscheinlichkeiten 166Das Baumdiagramm 172Kombinatorik 173Permutation 173Variation und Kombination 174Kapitel 10 Auf die Verteilung kommt es an – Wahrscheinlichkeitsverteilungen 179Die Zufallsvariable und das Zufallsexperiment 179Alles eine Frage der Funktion: Die Wahrscheinlichkeitsverteilung einer diskreten Zufallsvariablen 181Die Gleichverteilung einer diskreten Zufallsvariablen 181Die Verteilungsfunktion einer diskreten Zufallsvariablen 182Was Sie von diskreten Zufallsvariablen erwarten können: Der Erwartungswert 184Rund um den Erwartungswert: Die Varianz von diskreten Zufallsvariablen 186Kapitel 11 Noch mehr Diskretion bitte – die Binomialverteilung und ihre Freunde 189Entweder oder – die Binomialverteilung 189Eigenschaften eines Binomialexperiments 190Formel für die Wahrscheinlichkeitsfunktion einer binomialverteilten Zufallsvariablen 192Erwartungswert der Binomialverteilung 196Varianz einer binomialverteilten Zufallsvariablen 197Standardabweichung der Binomialverteilung 197Die hypergeometrische Verteilung 198Erwartungswert der hypergeometrischen Verteilung 199Varianz der hypergeometrischen Verteilung 200Standardabweichung der hypergeometrischen Verteilung 200Die Poisson-Verteilung 201Kapitel 12 Alles im Fluss: Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen 205Alle sind gleich und einige etwas mehr: Die Gleichverteilung 205Erwartungswert einer gleichverteilten stetigen Zufallsvariablen 209Varianz einer gleichverteilten stetigen Zufallsvariablen 209Standardabweichung einer gleichverteilten stetigen Zufallsvariablen 210Was ist schon normal? Die Normalverteilung 210Dichtefunktion und Form der Normalverteilung 210Besondere Eigenschaften der Normalverteilung 211Standardnormalverteilung 213Standardisierung und Z-Wert 213Besondere Merkmale der Standardnormalverteilung 213Kapitel 13 Vom Teil aufs Ganze schließen 219Stichproben 219Der Repräsentationsschluss 219Grundgesamtheiten 221Arten von Stichproben 221Auswahlverfahren 222Systematische Auswahl 222Geschichtete Auswahl 224Ans Limit gehen: Der zentrale Grenzwertsatz 226Der Standardfehler 228Mit dem Standardfehler rechnen 230Kapitel 14 Schätzverfahren 233Genau schätzen – die Punktschätzung 233Die Schätzfunktion und ihre Qualitätsanforderungen 233Die Schätzfunktion für das arithmetische Mittel 234Die Schätzfunktion für die Varianz 235Die Schätzfunktion für Anteilswerte 235Mit Vertrauen rechnen – das Vertrauensintervall 236Irrtums- und Vertrauenswahrscheinlichkeit 236Bestimmung des Vertrauensintervalls 236Das Vertrauensintervall für kleine Stichproben bei unbekannter Varianz 240Das Vertrauensintervall für Anteile 243Kapitel 15 These, Antithese, Hypothesentest 247In Alternativen denken: Nullhypothese und Alternativhypothese 248Von signifikanten und nicht signifikanten Fehlern 249Irrtumswahrscheinlichkeit und Signifikanz von Ergebnissen 250Der 𝛼-Fehler 251Der 𝛽-Fehler 251Möglichkeiten, den Hypothesentest zu entscheiden 252Eins, zwei, drei und fertig ist der Hypothesentest 253Einseitiger Hypothesentest für den Mittelwert 254Die wichtigsten Entscheidungen bei der Wahl der Teststatistik 257Zweiseitiger Hypothesentest bei einer kleinen Stichprobe 258Jedem das Seine: Hypothesentest über Anteile 260Wie es nun weitergehen könnte – der Wilcoxon-Test 264Teil IV Der Top-Ten-Teil 267Kapitel 16 Die zehn wichtigsten Statistikformeln 269Das arithmetische Mittel 269Die Standardabweichung 269Der Preisindex nach Laspeyres 270Der Korrelationskoeffizient 270Der Regressionskoeffizient 270Der Bestimmtheitskoeffizient 271Die bedingte Wahrscheinlichkeit 271Der Z-Wert 271Die Normalverteilungsdichtefunktion 272Der Standardfehler 272Kapitel 17 Die zehn wichtigsten Schritte für den Praktiker 273Der Start: Ein statistisches Problem 273Das Thema der statistischen Untersuchung 274Suchen und finden: Die Informationsrecherche vor der Erhebung 274Nichts ist praktischer als eine gute Theorie 275Keine Frage des guten Geschmacks: Das Untersuchungsdesign – ein Muss für jede Erhebung 275Jetzt werden die Daten geerntet – die Feldphase 276Die Daten für die Analyse schickmachen 277Die Stunde der Formeln hat geschlagen: Jetzt wird gerechnet – die Datenanalyse277Die Ergebnisse für die Praxis übersetzen 278Die Ergebnisse präsentieren 278Kapitel 18 Perspektiven: Zehn der wichtigsten multivariaten Konzepte im Überblick 281Die multivariate Regressionsanalyse 282(Multivariate) Varianzanalyse 282Faktorenanalyse 283Clusteranalyse 283Diskriminanzanalyse 283Conjoint-Analyse 284Kontingenzanalyse 285Korrespondenzanalyse 285Multidimensionale Skalierung 285Strukturgleichungsanalyse 286Last but not least 286Stichwortverzeichnis 287