
Statistik für Soziologen
Rainer Diaz-Bone(Autor*in)
UTB (Verlag)
1. Auflage
Erschienen am 13. März 2013
Buch
Softcover
284 Seiten
978-3-8252-2782-1 (ISBN)
Artikel ist vergriffen; siehe Neuauflage
Beschreibung
Einführung in die Statistik für das Soziologiestudium.
Das Lehrbuch beinhaltet alle wichtigen Themenbereiche der statistischen
Grundausbildung: von der Beschreibung einzelner Variablen bis zur multivariaten Analyse.
Es vermittelt anschaulich den aktuellen Stand der sozialwissenschaftlichen Statistikausbildung. Enthält Kurzporträts der wichtigsten multivariaten Verfahren, Datensätze und Datenarchive.
Das Lehrbuch beinhaltet alle wichtigen Themenbereiche der statistischen
Grundausbildung: von der Beschreibung einzelner Variablen bis zur multivariaten Analyse.
Es vermittelt anschaulich den aktuellen Stand der sozialwissenschaftlichen Statistikausbildung. Enthält Kurzporträts der wichtigsten multivariaten Verfahren, Datensätze und Datenarchive.
Weitere Details
Reihe
2782
Auflage
1. Aufl.
Sprache
Deutsch
Verlagsort
Deutschland
Zielgruppe
Datenanalyse, Datenverarbeitung; Demographie, Demoskopie; Empirische Sozialforschung, Statistik
Illustrationen
50
50 s/w Abbildungen
Maße
Höhe: 21.5 cm
Breite: 15 cm
ISBN-13
978-3-8252-2782-1 (9783825227821)
Schweitzer Klassifikation
Weitere Ausgaben
Nachauflagen


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Statistik für Soziologen
Buch
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2. Auflage
UTB
24,99 €
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1. Auflage
UTB
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Person
Rainer Diaz-Bone, geboren 1966, Dipl.-Sozialwissenschaftler, wissenschaftlicher Mitarbeiter am IJK (Institut für Journalistik und Kommunikationsforschung) Hannover. Arbeitsschwerpunkte: Empirische Sozialforschung, Wissenschaftstheorie und Methodologie der Sozialwissenschaften, Netzwerkanalyse.
Inhalt
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
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