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Deskriptive Statistik verstehen

von Schendera, Christian FG Fach: Betriebswirtschaftslehre;

Mit der Deskriptiven Statistik ist es wie mit dem Fußball – mit Einstellung, Fleiß und Training gelangt man zum Ziel: Deskriptive Statistik als Kompetenz.
Dieses Taschenbuch stellt dazu die Grundlagen und Spielregeln sowie die wichtigsten Maße, Tabellen und Visualisierungen vor. Weitere Themen sind die Datenqualität (u. a. der Umgang mit fehlenden Werten), die Sampling-Theorie (Designstrukturen und Ziehungsarten), das Rechnen mit Gewichten oder auch das Schreiben von Zahlen in Texten.
Zahlreiche Beispiele aus der lehrreichen Welt des Fußballs helfen beim schnellen Verständnis. Kompakte Einführungen in IBM SPSS Statistics und den Enterprise Guide von SAS runden die praktische Anwendung ab.
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Details
ISBN 9783838539690
UTB-Titelnummer E3969
Auflagennr. 1. Aufl.
Erscheinungsjahr 2015
Erscheinungsdatum 22.04.2015
Einband Nein
Formate UTB S (12 x 18,5 cm)
Originalverlag UVK
Umfang 393 S., zahlr. Abb. u. Tab.
Zusatzmaterial
Inhalt
Vorwort 5
1 Deskriptive Statistik:
Was ist deskriptive Statistik? 17
1.1 Was ist deskriptive Statistik? 19
1.2 Was ist deskriptive Statistik nicht? 25
2 Ein Heimspiel: Grundlagen der deskriptiven Statistik 30
2.1 Fußball erklärt die deskriptive Statistik.
Oder umgekehrt…? 31
2.2 Zahlen, Ziffern und Werte: Grundbegriffe 32
2.3 Messniveau einer Variablen:
oder: Was hat Messen mit meinen Daten zu tun? 39
2.3.1 Nominalskala 43
2.3.2 Ordinalskala 47
2.3.3 Intervallskala 52
2.3.4 Verhältnisskala 54
2.3.5 Absolutskala 56
2.3.6 Weitere Skalenbegriffe 58
2.4 Konsequenzen des Messniveaus für die praktische Arbeit mit Daten 62
3 Vor dem Anpfiff: Was sollte ich vor dem Beschreiben über die Daten wissen? 66
3.1 Das Spiel beginnt: Wie wurden die Daten erhoben? 68
3.2 Was sind verborgene Strukturen? Ziehung und Auswahlwahrscheinlichkeit:
Ein Stadion als eigene Welt 74
3.3 Sind die Daten fit: Darf eine deskriptive Statistik überhaupt erstellt werden? 85
3.4 Auszeit: Was sind Datentabellen?
Am Beispiel einer Bundesligatabelle 94
3.5 Was kann ich an meinen Daten beschreiben?
Ein big picture 101
4 Das Herz der deskriptiven Statistik: Maßzahlen 110
4.1 Beschreiben von Mengen und Anteilen 115
4.2 Beschreiben des Zentrums: Lagemaße 124
4.3 Beschreiben der Streuung: Streumaße 129
4.4 Beschreiben der Form: Formmaße 133
4.5 Beschreiben von Grenzen und Bereichen 135
4.6 Beschreiben von Treffern: ROC! ROC! 143
4.6.1 Wetten, dass? Maßzahlen 145
4.6.2 ROC’n’Roll: Interpretation von ROC-Kurven 153
4.7 Beschreiben von Zeit 160
4.7.1 Maß: Geometrisches Mittel 162
4.7.2 Funktion: Regressionsfunktion 163
4.7.3 Trends: Zeitreihen und Prognosen 167
4.8 Beschreiben von Prozessen, z.B. Pipelines 177
4.9 SAS und SPSS für die deskriptive Statistik 184
4.9.1 SAS Menüs und Prozeduren: Übersicht 184
4.9.2 SPSS Menüs und Prozeduren: Übersicht 187
5 Für das Auge: Tabellen und Grafiken 190
5.1 Strukturieren von Information, am Beispiel von Tabellen 191
5.1.1 Vor- und Nachteile von Tabellen 192
5.1.2 Ausrichtung und Dimensionalität von Tabellen 194
5.1.3 Ein einfaches Beispiel: 0×klassierte Tabellen 200
5.2 1×klassierte Tabellen: Grundlagen und Vertiefungen 202
5.2.1 Grundlagen: Eine Variable auf Nominalniveau 203
5.2.2 Vertiefung I: Eine Variable auf Ordinalniveau (Ranginformation) 207
5.2.3 Vertiefung II: Kategorialvariablen mit Lücken (Missings) 215
5.2.4 Metrische Variablen: 1×klassiert (Mittelwerttabellen) 219
5.3 Höher klassierte Tabellen und mehr 221
5.3.1 Eine Kreuztabelle: Zwei Kategorialvariablen 221
5.3.2 Ein weiteres Beispiel: Zwei intervallskalierte Variablen 2×klassiert 228
5.4 Grafiken: Kommunikation über das Auge 230
5.4.1 Crashkurs und Dos and Don’ts 231
5.4.2 Datenpunkte: Einzelne Werte (univariat) 240
5.4.3 Aggregierung und Gruppierung einer Variablen 246
5.4.4 Messwertpaare: Streudiagramme und mehr 256
5.4.5 Ein Ausblick: Weitere Varianten 261
6 Dream-Team: Datenqualität und Deskriptive Statistik 265
6.1 Vollständigkeit 267
6.2 Einheitlichkeit 269
6.3 Doppelte (Doubletten) 271
6.4 Fehlende Werte (Missings) 273
6.5 Ausreißer 276
6.6 Plausibilität 280
6.7 Trainingseinheiten 284
7 Jonglieren mit Zahlen als Gewicht und Text 286
7.1 Deskriptive Statistik mit Gewichten 286
7.1.1 Deskriptive Maße mit Gewicht 288
7.1.2 Hintergrund: Was sind eigentlich Gewichte? 292
7.1.3 Die Macht von Gewichten: Ihre Folgen 305
7.2 Wie schreibe ich eine deskriptive Statistik? Zahlen im Text 312
7.2.1 Allgemein gebräuchliche Zahlen 313
7.2.2 Präzise Zahlen und Messungen 316
7.2.3 Symbole und Statistiken 317
8 Werkzeuge: Einführung in EG und SPSS 322
8.1 SAS Enterprise Guide 323
8.1.1 Start des Enterprise Guide 324
8.1.2 Der Arbeitsbereich: Fenster in das Datenmeer 327
8.1.3 Die Datentabelle 328
8.1.4 Attribute und ihre Funktionen 333
8.2 IBM SPSS Statistics 355
8.2.1 Start von SPSS 355
8.2.2 Fenster „Datenansicht“ 356
8.2.3 Fenster „Variablenansicht“ 359
Ihre Meinung zu diesem Buch 381
Über den Autor 382
Literatur 383
Index 389
Pressestimmen

Aus: ekz-Publikation – Wolfgang Grölz – Juli 2015
Ein Leser benötigt nur geringe mathematische Vorkenntnisse, der Stoff einer mittleren Schulstufe genügt. Aber ein Fußballfan muss er sein, vertraut mit dem Geschehen um diese Sportart in den letzten Jahren auf nationaler und internationaler Ebene. […] Bilder und Bezeichnungen aus diesem Bereich prägen den Text auch allgemeiner. Das beginnt schon am Beginn, wenn die Grundlagen der deskriptiven Statistik als "Heimspiel" gedeutet werden. Dahinter verbirgt sich eine durchaus solide und recht breite Einführung in die Begriffe, Methoden und grafischen Möglichkeiten des Gebiets.

Autoreninfo

Schendera, Christian FG

Schendera, Christian FG

Dr. Christian FG Schendera ist Scientific Consultant, Data Scientist und SAS-Experte.

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