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Statistik II für Dummies

BuchKartoniert, Paperback
384 Seiten
Deutsch
Wiley-VCH Dummieserschienen am13.02.20192. Aufl.
Sie müssen komplexe wissenschaftliche Untersuchungen auswerten? Sie wollen oder müssen dafür Ihren Statistikwerkzeugkasten erweitern? In diesem Buch werden Sie Modelle aufbauen und testen. Sie werden Variablen schätzen, korrelieren und zusammenfassen. Die dabei verwendeten Techniken sind verschiedene Arten der Regression, Varianzanalyse, Chi-Quadrat-Tests und nichtparametrische Prozeduren. Sehr viele Beispiele, teilweise unter Einsatz von SPSS, decken all die verschiedenen Aufgabenstellungen ab, denen Sie begegnen könnten.mehr
Verfügbare Formate
BuchKartoniert, Paperback
EUR22,99
E-BookEPUB2 - DRM Adobe / EPUBE-Book
EUR19,99

Produkt

KlappentextSie müssen komplexe wissenschaftliche Untersuchungen auswerten? Sie wollen oder müssen dafür Ihren Statistikwerkzeugkasten erweitern? In diesem Buch werden Sie Modelle aufbauen und testen. Sie werden Variablen schätzen, korrelieren und zusammenfassen. Die dabei verwendeten Techniken sind verschiedene Arten der Regression, Varianzanalyse, Chi-Quadrat-Tests und nichtparametrische Prozeduren. Sehr viele Beispiele, teilweise unter Einsatz von SPSS, decken all die verschiedenen Aufgabenstellungen ab, denen Sie begegnen könnten.
Details
ISBN/GTIN978-3-527-71555-8
ProduktartBuch
EinbandartKartoniert, Paperback
Erscheinungsjahr2019
Erscheinungsdatum13.02.2019
Auflage2. Aufl.
Reihe... für Dummies
Seiten384 Seiten
SpracheDeutsch
Gewicht694 g
Artikel-Nr.45195587

Inhalt/Kritik

Inhaltsverzeichnis
Einleitung 17 Zu diesem Buch17 Konventionen in diesem Buch18 Was Sie nicht lesen müssen 19 Törichte Annahmen über den Leser 19 Wie dieses Buch aufgebaut ist 20 Die Symbole in diesem Buch 21 Wie es weitergeht 22 Teil I Datenanalyse Und Modellbildung - Grundlagen 23 Kapitel 1 Datenanalyse als Kunst und Wissenschaft 25 Datenanalyse: Nicht mehr nur für Statistiker 26 Regel Nr1: Informieren Sie sich VOR der Verarbeitung! 28 Das große Ganze: Ein Überblick über weiterführende Statistik 35 Kapitel 2 Orientierung innerhalb der statistischen Techniken 47 Qualitative und quantitative Variablen in der statistischen Analyse 48 Statistiken für qualitative Variablen 49 Statistik für quantitative Variablen 53 Verzerrung vermeiden 56 Höchste Genauigkeit erzielen 59 Schlussfolgerungen treffen und Grenzen erkennen 63 Kapitel 3 Vertrauen aufbauen und Modelle testen 65 Parameter anhand von Vertrauensintervallen schätzen 66 Modelle aufstellen und testen 72 Teil II Mit Hilfe Der Regression Vorhersagen Treffen 83 Kapitel 4 Einfache lineare Regression verstehen 85 Mit Streudiagrammen und Korrelationen Beziehungen untersuchen 86 Ein einfaches lineares Regressionsmodell erstellen 89 Prüfen, ob das Modell passt 93 Korrekte Schlüsse ziehen 100 Kapitel 5 Zwei Variablen besser als eine: Multiple Regression 103 Das multiple Regressionsmodell 103 Alle x und y betrachten 105 Daten sammeln 106 Mögliche Beziehungen erkennen 107 Auf Multikollinearität prüfen 112 Das am besten angepasste Modell finden 113 Vorhersage von y anhand der x-Variablen 117 Prüfen, wie gut das Modell angepasst ist 118 Kapitel 6 Ein Schritt vor, zwei zurück: Auswahl des Regressionsmodells 125                                                                    Abstoßdistanzen schätzen - Der ultimative Kick 126 Variablen-Brainstorming und -Datensammlung 126 Streudiagramme und Korrelationen untersuchen 127 Die Vorwärtsselektion 131 Und jetzt das Ganze von hinten: Die Rückwärtsselektion 136 Das Verfahren der besten Teilmengen 143 Vergleich der Modellauswahlverfahren 147 Kapitel 7 Mit Daten in die Kurve gehen: Nichtlineare Regression 149 Am Anfang war das Streudiagramm 150 Polynome für Kurven nutzen 151 Nach oben? Nach unten? Exponentiell! 163 Kapitel 8 Ja, Nein, Vielleicht: Vorhersagen mit logistischer Regression 171 Aufstellung des logistischen Regressionsmodells 171 Allgemeine Schritte für die logistische Regression 174 Teil III Viele Mittelwerte Vergleichen - Mit Der Varianzanalyse 181                                                                    Kapitel 9 Einfache Varianzanalyse 183 Zwei Mittelwerte mit einem t-Test vergleichen 183 Mehr Mittelwerte mit einer ANOVA vergleichen 185 Die Bedingungen prüfen 187 Die Hypothesen aufstellen 189 Der F-Test 190 Die Anpassung des ANOVA-Modells überprüfen 196 Kapitel 10 Mit multiplen Vergleichen Paare finden 199 Nach der ANOVA 199 Mit Fisher und Tukey unterschiedliche Mittelwerte dingfest machen 203 Kapitel 11 Weiter mit der zweifachen ANOVA! 209 Das Modell für die zweifache ANOVA aufstellen 210 Interaktionseffekte verstehen 212 Die Terme in der zweifachen ANOVA testen 216 Die zweifache ANOVA-Tafel erstellen 217 Ergebnisse interpretieren: Zahlen und Grafiken 217 Kapitel 12 Grenzenlos: Wie Regression und ANOVA zusammenhängen    221 Regression in den Augen der Variation 221 Regression und ANOVA: Treffen der Modelle 226 Teil IV Starke Verbindungen Mit Chi-Quadrat-Tests 233 Kapitel 13 Mit Kreuztabellen Assoziationen bilden 235 Eine Kreuztabelle erstellen 236 Die Wahrscheinlichkeiten zerlegen 238 Unabhängigkeit anstreben 247 Das Simpson-Paradoxon - keine Zauberei 249 Kapitel 14 Ausreichend unabhängig für den Chi-Quadrat-Test 255 Ein Hypothesentest auf Unabhängigkeit 256 Zwei Tests für den Vergleich von zwei Anteilen vergleichen 269 Kapitel 15 Der Chi-Quadrat-Test auf Güte der Anpassung 275 Die Teststatistik für die Güte der Anpassung bestimmen 275 Interpretation der Statistik für die Güte der Anpassung mit Hilfe von Chi-Quadrat 280 Teil V Rebellen Ohne Verteilung 285 Kapitel 16 Es wird nichtparametrisch! 287 Argumente für die nichtparametrische Statistik 287 Die Grundlagen der nichtparametrischen Statistik 292 Kapitel 17 Der Vorzeichentest und der Vorzeichen-Rangtest 299 Die Vorzeichen erkennen: Der Vorzeichentest 299 Noch einen Schritt weiter: Mit dem Vorzeichen-Rangtest 307 Kapitel 18 Der Rangsummentest 313 Den Rangsummentest durchführen 314 Einen Rangsummentest durchführen: Wer verkauft die Häuser schneller? 317 Kapitel 19 Kruskal-Wallis und Wilcoxon 325 Mit dem Kruskal-Wallis-Test mehr als zwei Populationen vergleichen 325 Die Differenzen erkennen: Der Wilcoxon-Rangsummentest 332 Kapitel 20 Korrelationen mit dem Spearman´schen Rang bestimmen 339 Pearson und seine aufwändigen Bedingungen 340 Bewertungen mit Hilfe der Spearman-Rangkorrelation 341 Teil VI Der Top-Ten-Teil 347 Kapitel 21 Zehn Fehler in statistischen Schlüssen 349 Diese Statistiken beweisen... 349 Es ist technisch nicht statistisch signifikant, aber... 350 Das bedeutet, x verursacht y 350 Ich nahm an, die Daten seien normalverteilt... 351 Ich berichte nur über »wichtige« Ergebnisse 352 Eine größere Stichprobe ist immer besser 353 Es ist technisch nicht zufällig, aber... 353 1000 Antworten sind 1000 Antworten 354 Natürlich gelten diese Ergebnisse für die gesamte Population! 356 Ich habe beschlossen, das wegzulassen! 357 Kapitel 22 Zehn Probleme aus der Praxis 359 Mittelwerte mit der einfachen ANOVA vergleichen 359 Multiple Vergleiche 360 Mit der zweifachen ANOVA zwei Faktoren betrachten 361 Vorhersage einer quantitativen Variablen mit Hilfe der Regression 362 Eine Wahrscheinlichkeit mit der logistischen Regression vorhersagen 363 Nichtlineare Regression für gekrümmte Daten 365 Mit Chi-Quadrat auf Unabhängigkeit testen 366 Spezielle Modelle mit dem Test auf Güte der Anpassung testen 367 Den Medianmit dem Rangsummentest schätzen 367 Die Modellanpassung mit R2 überprüfen 368 Anhang A: Tabellen zum Nachschlagen 371 t-Tabelle 371 Binomialtabelle 373 Chi-Quadrat-Tabelle 376 Rangsummentabelle 378 F-Tabelle 379 Stichwortverzeichnis 383mehr

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