Vorwort 11
Kapitel 1: Einführung in die Argumentation mit Statistik 15
1.1 Einleitung 15
1.2 Argumente in der empirischen Sozialforschung 18
1.3 Beispiele für die Argumentation mit Statistik 24
1.4 Inhaltliche Themen und der Aufbau des Buches 31
Kapitel 2: Univariate Verteilungen 35
2.1 Einleitung 35
2.2 Die Datenmatrix 35
2.3 Nominale (ungeordnet kategoriale) Variablen 38
2.4 Ordinale (geordnet kategoriale) Variablen 42
2.5 Vom ordinalen zum metrischen Messniveau 53
2.6 Lage- und Streuungsmaße für metrisch skalierte Variablen 58
2.7 Weitere Variablen 64
2.8 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 72
Kapitel 3: Wahrscheinlichkeiten 75
3.1 Einleitung 75
3.2 Axiome der Wahrscheinlichkeitsrechnung 77
3.3 Kombinatorik 79
3.4 Diskrete Verteilungen 83
3.5 Stetige Verteilungen 94
3.6 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 100
Kapitel 4: Stichproben und Populationen 103
4.1 Einleitung 103
4.2 Stichprobenziehung 104
4.3 Fehlerquellen in Umfragen 106
4.4 Gewichtung 114
4.5 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 116
Kapitel 5: Hypothesentests und statistische Signifikanz 117
5.1 Einleitung 117
5.2 Testen auf statistische Signifikanz 118
5.3 Einseitiges und zweiseitiges Testen 119
5.4 Fehler der ersten und zweiten Art 121
5.5 Der Standardfehler des Mittelwertes 124
5.6 Testen auf einem hypothetischen Mittelwert 125
5.7 Kleine Fallzahlen 126
5.8 Tests für unabhängige Stichproben 130
5.9 Tests für abhängige Stichproben 135
5.10 Differenzen zwischen den Anteilen 138
5.11 Die Logik des Testens 140
5.12 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 143
Kapitel 6: Kreuztabellen 145
6.1 Einleitung 145
6.2 Ein einführendes Beispiel 147
6.3 PRE-Maße (Proportional Reduction in Error Measure) 148
6.4 Der Zusammenhang von zwei Merkmalen 151
6.5 Prozent und Prozentpunkte 157
6.6 Veränderungen über Zeit 158
6.7 Der Chi-Quadrat Test auf statistische Signifikanz 162
6.8 Die Stärke des Zusammenhangs 171
6.9 Weitere Beispiele 174
6.10 Multiples Testen 179
6.11 Tabellen mit mehr als zwei Variablen 182
6.12 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 185
Kapitel 7: Regression und Korrelation 187
7.1 Einleitung 187
7.2 Die Logik der Regressionsanalyse 189
7.3 Ein empirisches Beispiel mit aggregierten Daten 191
7.4 Vom Streudiagramm zur Regressionsanalyse 196
7.5 Die Steigung der Regressionsgeraden und die Regressionskonstante 201
7.6 Die Richtung des Zusammenhanges 209
7.7 Ausreißer in den Daten 211
7.8 Welches ist die (un)abhängige Variable? 214
7.9 Zentrierung der unabhängigen Variablen 216
7.10 Schiefe Verteilungen bei kontinuierlich skalierten Variablen 218
7.11 Statistische Signifikanz des Regressionskoeffizienten 220
7.12 Korrelation und Regression 223
7.13 Der Vergleich von Korrelationskoeffizienten 226
7.14 Korrelationsmatrizen 233
7.15 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 238
Exkurs: Die Methode der kleinsten Quadrate 239
Kapitel 8: Varianzanalyse 243
8.1 Einleitung 243
8.2 Einfaktorielle Varianzanalyse 244
8.3 Beispiel: Der Zusammenhang von Parteikenntnissen und Wahlabsicht 247
8.4 Der Test auf Signifikanz und die F-Verteilung 249
8.5 Weitere Beispiele 254
8.6 Zweifaktorielle Varianzanalysen 259
8.7 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 267
Kapitel 9: Zuverlässigkeit und Gültigkeit 269
9.1 Einleitung 269
9.2 Das Messmodell 270
9.3 Klassische Testtheorie 273
9.4 Messfehler bei latenten und manifesten Variablen 276
9.5 Messfehler und Antwortmuster 285
9.6 Die Qualität der Daten 288
9.7 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 292
Kapitel 10: Multiple Regression 295
10.1 Einleitung 295
10.2 Ein einführendes Beispiel 296
10.3 Standardisierte Regressionskoeffizienten 303
10.4 Adjustierung der erklärten Varianz 305
10.5 Effekte durch die Interviewer 306
10.6 Interaktionseffekte 311
10.7 Die Verwendung von dichotomen Merkmalen als unabhängige Variablen 313
10.8 Die Einbeziehung von ungeordneten kategorialen Variablen in das Regressionsmodell 317
10.9 Scheinbare Beziehungen (Scheinkorrelationen) 321
10.10 Fehlende Angaben 324
10.11 Nichtlineare Zusammenhänge 327
10.12 Beispiele aus der sozialwissenschaftlichen Forschung 331
10.13 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 341
Kapitel 11: Multivariate Datenanalyse 343
11.1 Einleitung 343
11.2 Klassifikation der multivariaten Verfahren 343
11.3 Weitere multivariate Verfahren 361
11.4 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 363
Literatur 365
Online-Quellen 370
