Statistik für Soziologen - Diaz-Bone, Rainer
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Einführung in die Statistik: für die soziologische Grundausbildung sowie die benachbarten Fächer
- Das Lehrbuch beinhaltet alle wichtigen Themenbereiche der statistischen Grundbildung: von der Einführung in die Grundbegriffe bis zur multivariaten Analyse.
- Es vermittelt anschaulich den aktuellen Stand der sozialwissenschaftlichen Statistikausbildung.
- Enthalt Kurzportrats der wichtigsten multivariaten Verfahren, Datensatze und Datenarchive.
Lehrbücher mit einem klaren Konzept:
- zahlreiche Abbildungen und Tabellen veranschaulichen den Lernstoff
- Definitionen und Beispiele
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Produktbeschreibung
Einführung in die Statistik: für die soziologische Grundausbildung sowie die benachbarten Fächer

- Das Lehrbuch beinhaltet alle wichtigen Themenbereiche der statistischen Grundbildung: von der Einführung in die Grundbegriffe bis zur multivariaten Analyse.

- Es vermittelt anschaulich den aktuellen Stand der sozialwissenschaftlichen Statistikausbildung.

- Enthalt Kurzportrats der wichtigsten multivariaten Verfahren, Datensatze und Datenarchive.

Lehrbücher mit einem klaren Konzept:

- zahlreiche Abbildungen und Tabellen veranschaulichen den Lernstoff

- Definitionen und Beispiele erleichtern das Lernen

- geeignet für die Prüfungsvorbereitung

- mit weiterführenden kommentierten Literaturhinweisen und Register
  • Produktdetails
  • UTB Uni-Taschenbücher .2782
  • Verlag: Utb
  • Artikelnr. des Verlages: 2782
  • 5., überarb. Aufl.
  • Seitenzahl: 313
  • Erscheinungstermin: 25. März 2019
  • Deutsch
  • Abmessung: 216mm x 152mm x 22mm
  • Gewicht: 489g
  • ISBN-13: 9783825252106
  • ISBN-10: 3825252108
  • Artikelnr.: 55287050
Autorenporträt
Dr. Rainer Diaz-Bone ist Professor für Soziologie mit Schwerpunkt qualitative und quantitative Methoden an der Universität Luzern.
Inhaltsangabe
Vorworte 9

1 Einleitung 11

2 Grundbegriffe 17

2.1 Dimensionen und Variablen 17

2.2 Eigenschaften von Variablen 18

2.3 Schreibweisen 23

2.4 Kodierungen 27

2.5 Datenorganisation 28

DESKRIPTIVSTATISTIK

3 Univariate Analyse 33

3.1 Häufigkeitstabellen 35

3.2 Einfache grafische Darstellungen 39

3.2.1 Balkendiagramm 39

3.2.2 Histogramm 40

3.2.3 Kreisdiagramm 43

3.3 Mittelwerte 44

3.3.1 Arithmetisches Mittel 45

3.3.2 Median 45

3.3.3 Modus 47

3.4 Quantile (Lagemaße) 47

3.5 Streuungsmaße 48

3.5.1 Spannweite 49

3.5.2 Quartilsabstand 49

3.5.3 Varianz und Standardabweichung 50

3.5.4 Variationskoeffizient 52

3.6 Maße der qualitativen Variation 52

3.6.1 Lieberson-Index und normierter Lieberson-Index 53

3.6.2 Devianz und relative Devianz 55

3.7 Konzentration 57

3.7.1 Lorenzkurve 57

3.7.2 Lorenz-Münzner-Maß 61

3.8 Boxplot 62

3.9 z-Standardisierung 64

4 Bivariate Analyse 66

4.1 Kausalität und statistische Analyse 67

4.2 Tabellenanalyse 70

4.2.1 Kontingenztabelle70

4.2.2 Spaltenprozentuierung 73

4.2.3 Prozentsatzdifferenz 76

4.2.4 Odds Ratio und Yule's Q 77

4.2.5 x2 und Cramer's V 82

4.3 Korrelation und Regression 87

4.3.1 Streudiagramm 87

4.3.2 Kovarianz und Korrelationskoeffizient 92

4.3.3 Bivariate Regression 96

4.4 Bivariate Zusammenhangsmaße im Überblick 111

5 Drittvariablenkontrolle 113

5.1 Drittvariablenkontrolle in der Tabellenanalyse 115

5.2 Drittvariablenkontrolle in der Regressions und Korrelationsrechnung 124

INFERENZSTATISTIK

6 Zufallsstichproben und Schätzen 133

6.1 Zufallsstichproben 134

6.2 Statistische Verteilungen 139

6.2.1 Die Normalverteilung 140

6.2.2 Die t-Verteilung 144

6.3 Stichprobenverteilungen 145

6.4 Wahrscheinlichkeit 151

6.5 Schätzen 155

6.5.1 Punktschätzung 155

6.5.2 Intervallschätzung 157

6.6 Gewichtungen und praktische Probleme 159

7 Testen 164

7.1 z-Test des Anteilswertes 165

7.2 z-Test des arithmetischen Mittels 169

7.3 Fehler erster und zweiter Art 172

7.4 x2-Unabhängigkeitstest 177

7.5 t-Test des Korrelationskoeffizienten 180

7.6 Allgemeine Vorgehensweise 182

7.7 Unterschied zwischen Schätzen und Testen 184

MULTIVARIATE VERFAHREN

8 Multiple lineare Regression 189

8.1 Logik und Grundmodell 191

8.1.1 Multiple Regressionsgleichung 194

8.1.2 Standardisierter Regressionskoeffizient 197

8.1.3 Multipler Determinationskoeffizient 198

8.1.4 Erklärungsbeiträge einzelner Variablen im Modell 199

8.2 Anwendungsvoraussetzungen 202

8.3 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (deskriptivstatistisches Beispiel) 204

8.4 Exkurs: Interaktion 211

8.5 Multiple Regression mit Stichprobendaten 215

8.5.1 Inferenzstatistische Überlegungen 219

8.5.2 F-Test des multiplen Determinationskoeffizienten 221

8.5.3 Korrigierter Determinationskoeffizient 223
8.5.4 t-Test des Regressionskoeffizienten 223

8.5.5 Konfidenzintervalle für bj 225

8.6 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (inferenzstatistisches Beispiel) 227

8.7 Exkurs: Transformation 231

9 Logistische Regression 235

9.1 Herleitung der logistischen Regressionsgleichung 236

9.2 Logitkoeffizienten und Effektkoeffizienten 240

9.3 Maximum-Likelihood-Methode 243

9.4 Pseudo-R2-Maße 248

9.5 Multiple logistische Regression mit Stichprobendaten 250

9.5.1 Likelihood-Ratio-Test 254

9.5.2 WALD-Test 255

9.5.3 Konfidenzintervalle für bj und ebj 256

10 Multiple Korrespondenzanalyse 258

10.1 Logik und Grundkonzepte 259

10.2 Achsen und Trägheiten 266

10.2.1 Anzahl und Auswahl der Achsen 270

10.2.2 Interpretation der Achsen 273

10.3 Statistische Erklärung der Kategorien 277

10.4 Passive Variablen 279

10.5 Praktische Empfehlungen 283

10.5.1 Vorbereitung 283

10.5.2 Software 283

11 Literatur 285

12 Anhang 288

12.1 Kurzporträts multivariater Verfahren 289

1 Einleitung 9

2 Grundbegriffe 15
2.1 Dimensionen und Variablen 15
2.2 Eigenschaften von Variablen 16
2.3 Schreibweisen 21
2.4 Kodierungen 24
2.5 Datenorganisation 26

DESKRIPTIVSTATISTIK

3 Univariate Analyse 31
3.1 Häufigkeitstabellen 33
3.2 Einfache grafische Darstellungen 37
3.2.1 Balkendiagramm 37
3.2.2 Histogramm 38
3.2.3 Kreisdiagramm 41
3.3 Mittelwerte 42
3.3.1 Arithmetisches Mittel 43
3.3.2 Median 43
3.3.3 Modus 45
3.4 Quantile (Lagemaße) 45
3.5 Streuungsmaße 46
3.5.1 Spannweite 47
3.5.2 Quartilsabstand 47
3.5.3 Varianz und Standardabweichung 48
3.5.4 Variationskoeffizient 50
3.6 Maße der qualitativen Variation 50
3.7 Konzentration 53
3.7.1 Lorenzkurve 53
3.7.2 Lorenz-Münzner-Maß 57
3.8 Boxplot 58
3.9 z-Standardisierung 60

4 Bivariate Analyse 62
4.1 Kausalität und statistische Analyse 63
4.2 Tabellenanalyse 66
4.2.1 Kontingenztabelle 66
4.2.2 Spaltenprozentuierung 69
4.2.3 Prozentsatzdifferenz 72
4.2.4 Odds und Odds Ratio 73
4.2.5 Chi-Quadrat 78
4.3 Korrelation und Regression 82
4.3.1 Streudiagramm 83
4.3.2 Kovarianz und Korrelationskoeffizient 87
4.3.3 Bivariate Regression 92
4.4 Bivariate Zusammenhangsmaße im Überblick 107

5 Drittvariablenkontrolle 109
5.1 Drittvariablenkontrolle inderTabellenanalyse 111
5.2 Drittvariablenkontrolle in der Regressions- und Korrelationsrechnung 120

INFERENZSTATISTIK

6 Zufallsstichproben und Schätzen 129
6.1 Zufallsstichproben 130
6.2 Statistische Verteilungen 135
6.2.1 Die Normalverteilung 136
6.2.2 Die t-Verteilung 140
6.3 Stichprobenverteilungen 141
6.4 Wahrscheinlichkeit 147
6.5 Schätzen 151
6.5.1 Punktschätzung 151
6.5.2 Intervallschätzung 153
6.6 Gewichtungen und praktische Probleme 155

7 Testen 160
7.1 z-Test des Anteilswertes 161
7.2 z-Test des arithmetischen Mittels 165
7.3 Fehler erster und zweiter Art 168
7.4 X²-Unabhängigkeitstest 173
7.5 t-Test des Korrelationskoeffizienten 176
7.6 Allgemeine Vorgehensweise 178
7.7 Unterschied zwischen Schätzen und Testen 180

MULTIVARIATE VERFAHREN

8 Multiple lineare Regression 185
8.1 Logik und Grundmodell 187
8.1.1 Multiple Regressionsgleichung 190
8.1.2 Standardisierter Regressionskoeffizient 193
8.1.3 Multipler Determinationskoeffizient 194
8.1.4 Erklärungsbeiträge einzelner Variablen im Modell 195
8.2 Anwendungsvoraussetzungen 198
8.3 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (deskriptivstatistisches Beispiel) 200
8.4 Exkurs: Interaktion 207
8.5 Multiple Regression mit Stichprobendaten 211
8.5.1 Inferenzstatistische Überlegungen 215
8.5.2 F-Test des multiplen Determinationskoeffizienten 217
8.5.3 Korrigierter Determinationskoeffizient 219
8.5.4 t-Test des Regressionskoeffizienten 220
8.5.5 Konfidenzintervalle für bj 221
8.6 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (inferenzstatistisches Beispiel) 223
8.7 Exkurs:Transformation 227

9 Logistische Regression 231
9.1 Herleitung der logistischen Regressionsgleichung 232
9.2 Logitkoeffizienten und Effektkoeffizienten 236
9.3 Maximum-Likelihood-Methode 239
9.4 Pseudo-R2 . 244
9.5 Multiple logistische Regression mit Stichprobendaten 245
9.5.1 Likelihood-Ratio-Test . 249
9.5.2 WALD-Test . . 250
9.5.3 Konfidenzintervalle für bj und ebj 251

10 Literatur 253

11 Anhang 256
11.1 Kurzporträts multivariater Verfahren 257
11.1.1 Clusteranalyse 257
11.1.2 Ereignisdatenanalyse . 258
11.1.3 Faktorenanalyse . 258
11.1.4 Korrespondenzanalyse . 259
11.1.5 Log-lineare Analyse 260
11.1.6 Mehrebenenanalyse 260
11.1.7 Netzwerkanalyse q 261
11.1.8 Strukturgleichungsmodelle 262
11.2 Sekundäranalysen 263
11.2.1 Eigenheiten der Sekundäranalyse 263
11.2.2 Datenarchive . 264
11.2.3 WichtigeDatensätze fürdie Sekundäranalyse 264
11.3 Literaturhinweise . 266
11.4 Rechnen mit dem Summenzeichen 270
11.5 Rechnen mit Exponenten und natürlichem Logarithmus 272
11.6 Statistische Tabellen(Auszüge) 274

Dank 279

12 Register 281

'Vorwort zur zweiten Auflage 9 1 Einleitung 11 2 Grundbegriffe 17 2.1 Dimensionen und Variablen 17 2.2 Eigenschaften von Variablen 18 2.3 Schreibweisen 23 2.4 Kodierungen 26 2.5 Datenorganisation 28 DESKRIPTIVSTATISTIK 3 Univariate Analyse 33 3.1 Häufigkeitstabellen 35 3.2 Einfache grafische Darstellungen 39 3.2.1 Balkendiagramm 39 3.2.2 Histogramm 40 3.2.3 Kreisdiagramm 43 3.3 Mittelwerte 44 3.3.1 ArithmetischesMittel 45 3.3.2 Median 45 3.3.3 Modus 47 3.4 Quantile (Lagemaße) 47 3.5 Streuungsmaße 48 3.5.1 Spannweite 49 3.5.2 Quartilsabstand 49 3.5.3 Varianzund Standardabweichung 50 3.5.4 Variationskoeffizient 52 3.6 Maße der qualitativen Variation 52 3.6.1 Lieberson-Index und normierter Lieberson-Index 53 3.6.2 Devianz und relative Devianz 55 3.7 Konzentration 57 3.7.1 Lorenzkurve 57 3.7.2 Lorenz-Münzner-Maß 61 3.8 Boxplot 62 3.9 z-Standardisierung 64 4 Bivariate Analyse 66 4.1 Kausalitätund statistische Analyse 67 4.2 Tabellenanalyse 70 4.2.1 Kontingenztabelle 70 4.2.2 Spaltenprozentuierung 73 4.2.3 Prozentsatzdifferenz 76 4.2.4 Odds und OddsRatio 77 4.2.5 Chi-Quadrat 82 4.3 Korrelation und Regression 86 4.3.1 Streudiagramm 87 4.3.2 Kovarianz und Korrelationskoeffizient 91 4.3.3 Bivariate Regression 96 4.4 Bivariate Zusammenhangsmaße im Überblick 111 5 Drittvariablenkontrolle 113 5.1 Drittvariablenkontrolle in der Tabellenanalyse 115 5.2 Drittvariablenkontrolle in der Regressions- und Korrelationsrechnung 124 INFERENZSTATISTIK 6 Zufallsstichproben und Schätzen 133 6.1 Zufallsstichproben 134 6.2 Statistische Verteilungen 139 6.2.1 Die Normalverteilung 140 6.2.2 Die t-Verteilung 144 6.3 Stichprobenverteilungen 145 6.4 Wahrscheinlichkeit 151 6.5 Schätzen 155 6.5.1 Punktschätzung 155 6.5.2 Intervallschätzung 157 6.6 Gewichtungen und praktische Probleme 159 7 Testen 164 7.1 z-Test desAnteilswertes 165 7.2 z-Test des arithmetischen Mittels 169 7.3 Fehler erster und zweiterArt 172 7.4 _2-Unabhängigkeitstest 177 7.5 t-Test des Korrelationskoeffizienten 1807.6 Allgemeine Vorgehensweise 182 7.7 Unterschied zwischen Schätzen und Testen 184 MULTIVARIATE VERFAHREN 8 Multiple lineare Regression 189 8.1 Logik und Grundmodell 191 8.1.1 Multiple Regressionsgleichung 194 8.1.2 Standardisierter Regressionskoeffizient 197 8.1.3 Multipler Determinationskoeffizient 198 8.1.4 Erklärungsbeiträge einzelner Variablen im Modell 199 8.2 Anwendungsvoraussetzungen 202 8.3 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (deskriptivstatistisches Beispiel) 204 8.4 Exkurs: Interaktion 211 8.5 Multiple Regression mit Stichprobendaten 215 8.5.1 Inferenzstatistische Überlegungen 219 8.5.2 F-Test des multiplen Determinationskoeffizienten 221 8.5.3 Korrigierter Determinationskoeffizient 223 8.5.4 t-Test des Regressionskoeffizienten 224 8.5.5 Konfidenzintervalle für _j 225 8.6 Untersuchung der Anwendungsvoraussetzungen (inferenzstatistisches Beispiel 227 8.7 Exkurs: Transformation 231 9 Logistische Regression 235 9.1 Herleitungder logistischen Regressionsgleichung 236 9.2 Logitkoeffizienten und Effektkoeffizienten 240 9.3 Maximum-Likelihood-Methode 243 9.4 Pseudo-R2 248 9.5 Multiple logistische Regression mit Stichprobendaten 249 9.5.1 Likelihood-Ratio-Test 253 9.5.2 WALD-Test 254 9.5.3 Konfidenzintervalle für _j und e_j 255 10 Literatur 257 11 Anhang 260 11.1 Kurzporträtsmultivariater Verfahren 261 11.1.1 Clusteranalyse 261 11.1.2 Ereignisdatenanalyse 262 11.1.3 Faktorenanalyse 263 11.1.4 Korrespondenzanalyse 263 11.1.5 Log-lineare Analyse 264 11.1.6 Mehrebenenanalyse 265 11.1.7 Netzwerkanalyse 265 11.1.8 Strukturgleichungsmodelle 266 11.2 Sekundäranalysen 267 11.2.1 Eigenheitender Sekundäranalyse 267 11.2.2 Datenarchive 2