Statistik für Soziologen

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 OddsRatio 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 in der Tabellenanalyse 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 _2-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 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 Wichtige Datensätze für die 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