Hilfe Warenkorb Konto Anmelden
 
 
   Schnellsuche   
     zur Expertensuche           Alle Titel von A-Z            
Grundlagen der Statistik (PDF) - Für Soziologen, Pädagogen, Psychologen und Mediziner
  Großes Bild
 
Grundlagen der Statistik (PDF) - Für Soziologen, Pädagogen, Psychologen und Mediziner
von:
Verlag Europa-Lehrmittel, 2017
ISBN: 9783808558768
504 Seiten, Download: 9132 KB
 
Format: PDF
geeignet für: PC, MAC, Laptop Online-Lesen Apple iPad, Android Tablet PC's

Typ: A (einfacher Zugriff)

 

 
eBook anfordern
Inhaltsverzeichnis

  Vorwort 4  
  Geleitwort 5  
  Inhaltsverzeichnis 7  
  1 Einleitung 11  
     1.1 Grundanliegen der Statistik 11  
     1.2 Die Relativität statistischer Aussagen 13  
     1.3 Zur Anwendung der Statistik in der Psychologie 13  
        1.3.1 Forderungen an empirische Daten 13  
        1.3.2 Vorteile und Grenzen beim Einsatz der Statistik 14  
  2 Deskriptive Statistik 16  
     2.1 Arten der Daten 17  
        2.1.1 Das Messen 17  
        2.1.2 Klassifikation der Skalen 18  
           2.1.2.1 Nominalskalen 18  
           2.1.2.2 Ordinalskalen 19  
           2.1.2.3 Intervallskalen 20  
           2.1.2.4 Absolut- oder Verhältnisskalen 21  
        2.1.3 Informationsgehalt von Daten 22  
        2.1.4 Genauigkeit der Datenerhebung 22  
     2.2 Monovariable Verteilung 23  
        2.2.1 Darstellung monovariabler Verteilungen 23  
           2.2.1.1 Grafische Darstellung bei Nominal- und Ordinalskalen 26  
           2.2.1.2 Grafische Darstellung metrischer Daten 30  
           2.2.1.3 Gruppierung metrischer Daten 34  
        2.2.2 Kennwerte monovariabler Verteilungen 37  
           2.2.2.1 Mittelwerte 37  
           2.2.2.2 Streuwerte 47  
     2.3 Bivariable Verteilungen 64  
        2.3.1 Grafische Darstellungen bivariabler Verteilungen 64  
        2.3.2 Zusammenhangsmaße bei bivariablen Verteilungen 67  
           2.3.2.1 Abhängigkeitsmaße bei alternativen Daten (Phi-, PhiCOLE- und Q-Koeffizient) 70  
           2.3.2.2 Kategoriale Daten (Kontingenzkoeffizienten C und K) 73  
           2.3.2.3 Metrische Daten (Maßkorrelationskoeffizient oder auch Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient r) 75  
           2.3.2.4 Ordinale Daten (Rangkorrelationskoeffizient R und Tau nach Kendall) 78  
           2.3.2.5 Gemischtes Datenniveau (tetrachorischer, biserialer und punktbiserialer Korrelationskoeffizient) 83  
           2.3.2.6 Lineare Regression, das Bestimmtheitsmaß 87  
           2.3.2.7 Interpretation von Zusammenhangsmaßen 93  
  3 Wahrscheinlichkeitstheorie 96  
     3.1 Das wahrscheinlichkeitstheoretische Grundmodell 97  
        3.1.1 Stichprobenraum, zufällige Ereignisse 97  
        3.1.2 Relative Häufigkeiten 102  
        3.1.3 Die klassische Wahrscheinlichkeit und die geometrische Wahrscheinlichkeit 105  
           3.1.3.1 Kombinatorik 105  
           3.1.3.2 Die klassische Wahrscheinlichkeit 112  
           3.1.3.3 Die geometrische Wahrscheinlichkeit 114  
        3.1.4 Die axiomatische Definition der Wahrscheinlichkeit und allgemeine Eigenschaften 115  
        3.1.5 Die bedingte Wahrscheinlichkeit 117  
        3.1.6 Unabhängigkeit 121  
        3.1.7 Die Formel der totalen Wahrscheinlichkeit und die Bayessche Formel 123  
     3.2 Zufallsgrößen und ihre Verteilung 126  
        3.2.1 Der Begriff der Zufallsgröße 126  
        3.2.2 Diskrete Zufallsgrößen 129  
           3.2.2.1 Diskrete Zufallsgrößen und ihre Verteilung 129  
           3.2.2.2 Erwartungswert und Varianz diskreter Zufallsgrößen 131  
           3.2.2.3 Spezielle diskrete Verteilungen 136  
        3.2.3 Stetige Zufallsgrößen 144  
           3.2.3.1 Allgemeine Grundlagen zu stetigen Zufallsgrößen und deren Verteilung 144  
           3.2.3.2 Die gleichmäßige stetige Verteilung 151  
           3.2.3.3 Die Normalverteilung 153  
           3.2.3.4 Die Prüfverteilungen 162  
     3.3 Zufällige Vektoren 167  
        3.3.1 Der Begriff des zufälligen Vektors 167  
        3.3.2 Diskrete zufällige Vektoren und Transformationen 170  
        3.3.3 Unabhängigkeit, Kovarianz, Korrelationskoeffizient 175  
        3.3.4 Die zweidimensionale Normalverteilung 179  
     3.4 Statistische Grundbegriffe 181  
        3.4.1 Grundgesamtheit und Stichprobe 181  
        3.4.2 Mathematischer Aufbau statistischer Tests 184  
  4 Statistische Testtheorie 187  
     4.1 Einführung 187  
        4.1.1 Grundbegriffe 187  
        4.1.2 Klassifikation statistischer Tests 191  
     4.2 Anpassungstests 194  
        4.2.1 Alternative Daten (Binomialtest/u-Test) 194  
           4.2.1.1 Der Binomialtest 195  
           4.2.1.2 Der u-Test 196  
           4.2.1.3 Der ukorr-Test 198  
        4.2.2 Kategoriale Daten (Polynomialtest/2-Anpassungstest) 199  
           4.2.2.1 Der Polynomialtest 200  
           4.2.2.2 Der 2-Anpassungstest 201  
        4.2.3 Zur Frage des Anpassungstests für ordinale Daten 204  
        4.2.4 Metrische Daten 204  
           4.2.4.1 Der 2-Anpassungstest 204  
           4.2.4.2 Der David-Test 208  
           4.2.4.3 Der einfache t-Test 209  
           4.2.4.4 Test des Streuungswertes einer Normalverteilung 210  
           4.2.4.5 Der Kolmogorov-Anpassungstest 211  
        4.2.5 Übersicht über die Anpassungstests 213  
     4.3 Unterschiedstests 213  
        4.3.1 Vergleich zweier Verteilungen mit unabhängigen Stichproben 214  
           4.3.1.1 Alternative Daten 214  
           4.3.1.2 Der 2-k mal 2-Feldertest 220  
           4.3.1.3 Unterschiedstest bei ordinalen Daten und zwei Stichproben 223  
           4.3.1.4 Unterschiedstest bei metrischen Daten und zwei Stichproben 231  
           4.3.1.5 Der Vergleich der Unterschiedstests für 2 Verteilungen mit unabhängigen Stichproben 239  
        4.3.2 Der Vergleich zweier Verteilungen mit abhängigen Stichproben 240  
           4.3.2.1 Der Vergleich zweier Verteilungen mit abhängigen Stichproben bei alternativen Daten 240  
           4.3.2.2 Der Symmetrietest von Bowker 243  
           4.3.2.3 Der Vorzeichentest 245  
           4.3.2.4 Der Vergleich zweier Verteilungen auf der Grundlage abhängiger Stichproben mit metrischen Daten 246  
           4.3.2.5 Der Vergleich der Unterschiedstests für 2 Verteilungen mit abhängigen Stichproben 252  
        4.3.3 Der Vergleich von mehr als zwei Verteilungen auf der Grundlage unabhängiger Stichproben 253  
           4.3.3.1 Der 2 - 2 l-Feldertest (Globalvergleich) 254  
           4.3.3.2 Nachfolgeauswertung und die Konfigurationsfrequenzanalyse für alternative Daten (multipler Vergleich) 255  
           4.3.3.3 Der 2-k-mal-l-Feldertest (Globalvergleich) 256  
           4.3.3.4 Nachfolgeauswertungen und die Konfigurationsfrequenzanalyse für kategoriale Daten (multipler Vergleich) 258  
           4.3.3.5 Der H-Test (Globalvergleich) 261  
           4.3.3.6 Tests für Kontraste (Multipler Vergleich) 265  
           4.3.3.7 Parametrische Unterschiedstest bei Verteilungen mit mehr als 2 unabhängigen Stichproben 268  
           4.3.3.8 Vergleich der Verfahren bei mehr als 2 unabhängigen Verteilungen 277  
        4.3.4 Vergleich von mehr als 2 Verteilungen bei abhängigen Stichproben 277  
           4.3.4.1 Der Q-Test von Cochran (Globalvergleich) 278  
           4.3.4.2 Multipler Vergleich bei alternativen Daten und abhängigen Stichproben 280  
           4.3.4.3 Der Friedman-Test (Globalvergleich) 283  
           4.3.4.4 Der Test auf Kontraste für korrelierende Stichproben (Multipler Vergleich) 285  
           4.3.4.5 Der Vergleich von mehr als 2 abhängigen Stichproben bei metrischen Daten 287  
           4.3.4.6 Übersicht über die Unterschiedstests bei mehr als zwei abhängigen Stichproben 288  
  5 Ausblick auf die multivariate Statistik 289  
     5.1 Die Korrelationsanalyse und die Regressionsanalyse 289  
        5.1.1 Die Korrelationsanalyse bei alternativen Daten 290  
        5.1.2 Korrelationsanalyse bei kategorialen Daten 291  
        5.1.3 Korrelationsanalyse bei ordinalen Daten 293  
        5.1.4 Korrelationsanalyse bei metrischen Daten 296  
        5.1.5 Die Regressionsanalyse 298  
           5.1.5.1 Wahrscheinlichkeitstheoretische Modelle der linearen Regression 299  
           5.1.5.2 Die Prüfung für den Regressionskoeffizienten b im Modell I 302  
           5.1.5.3 Die Prüfung für den Achsenabschnitt a 303  
           5.1.5.4 Die Prüfung auf Linearität der Regression 304  
     5.2 Die Faktorenanalyse 305  
        5.2.1 Einleitung 305  
        5.2.2 Darstellung und Ansatz der Faktorenanalyse 306  
        5.2.3 Ein Rechenbeispiel der Faktorenanalyse 311  
        5.2.4 Hinweise zur Faktoreninterpretation 318  
     5.3 Die Clusteranalyse 319  
        5.3.1 Einleitung und Begriffsbestimmung 319  
        5.3.2 Eigenschaften von Gruppen und methodisches Vorgehen bei der Gruppierung 320  
        5.3.3 Ähnlichkeits- und Distanzmaße 321  
        5.3.4 Typen, Kriterien und Verfahren der Gruppierung 323  
        5.3.5 Ein Rechenbeispiel für eine agglomerative, hierarchische, disjunkte Gruppierung 326  
        5.3.6 Eine Rechenbeispiel für eine agglomerative, hierarchische, nicht disjunkte Gruppierung 328  
     5.4 Die einfache Varianzanalyse 330  
        5.4.1 Die einfache Varianzanalyse für unabhängige Stichproben 331  
           5.4.1.1 Die Bestimmung der Prüfgröße beim Modell I 332  
           5.4.1.2 Die Tafel der einfachen Varianzanalyse beim Modell I 334  
           5.4.1.3 Ein Rechenbeispiel zur einfachen Varianzanalyse beim Modell I 335  
           5.4.1.4 Die einfache Varianzanalyse beim Modell II 337  
        5.4.2 Die einfache Varianzanalyse für abhängige Stichproben 338  
           5.4.2.1 Die Berechnung der Prüfgröße bei korrelierenden Stichproben 338  
           5.4.2.2 Die Tafel der einfachen Varianzanalyse für korrelierende Stichproben 340  
           5.4.2.3 Ein Rechenbeispiel für die einfache Varianzanalyse bei korrelierenden Stichproben 341  
  6 Mathematische Grundlagen 344  
     6.1 Mengenlehre 344  
        6.1.1 Der Mengenbegriff 344  
        6.1.2 Verknüpfungen von Mengen 345  
        6.1.3 Ausführen mehrerer Mengenoperationen, Rechnen mit Mengen 346  
        6.1.4 Potenzmenge, kartesisches Produkt 348  
     6.2 Funktionen 350  
        6.2.1 Relationen und Funktionen 350  
        6.2.2 Standardbeispiele reeller Funktionen 353  
           6.2.2.1 Lineare Funktionen 353  
           6.2.2.2 Quadratische Funktionen 357  
           6.2.2.3 Exponentialfunktion und Logarithmusfunktion 360  
           6.2.2.4 Die Gaußsche Glockenkurve 361  
     6.3 Matrizen 363  
        6.3.1 Grundbegriffe 363  
        6.3.2 Rechnen mit Matrizen 366  
        6.3.3 Vektoren 369  
     6.4 Eine Rekursionsformel zur Bestimmung der Einzelwahrscheinlichkeiten 370  
  7 Tafelanhang 372  
  8 Aufgaben und Lösungen 466  
  9 Literaturverzeichnis 496  
  Sachwortverzeichnis 500  


nach oben


  Mehr zum Inhalt
Kapitelübersicht
Kurzinformation
Inhaltsverzeichnis
Leseprobe
Blick ins Buch
Fragen zu eBooks?

  Navigation
Belletristik / Romane
Computer
Geschichte
Kultur
Medizin / Gesundheit
Philosophie / Religion
Politik
Psychologie / Pädagogik
Ratgeber
Recht
Reise / Hobbys
Sexualität / Erotik
Technik / Wissen
Wirtschaft

© 2008-2018 ciando GmbH | Impressum | Datenschutz | Kontakt | F.A.Q.