Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie

Grundlagen der Generalisierbarkeit von Stichprobenergebnissen
 
 
Kohlhammer (Verlag)
  • 1. Auflage
  • |
  • erschienen am 26. Oktober 2016
  • |
  • 156 Seiten
 
E-Book | PDF mit Wasserzeichen-DRM | Systemvoraussetzungen
978-3-17-032242-4 (ISBN)
 
In vielen Wissenschaften gilt die Anwendung von Statistik als Ausweis von Wissenschaftlichkeit und erlaubt (vermeintlich) allgemeingültige Aussagen. Um den Sinn und den bisweilen anzutreffenden Unsinn der hierfür verwendeten Inferenzstatistik zu verstehen, braucht man nicht so sehr Detailwissen über die vielen verfügbaren Tests und Schätzmethoden, sondern vor allem ein Verständnis für ihre konzeptuellen Grundlagen in der Deskriptiven Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie. Für all diejenigen, die genug vom sturen Lernen haben und stattdessen den Sinn von Statistik in der Wissenschaft verstehen wollen, ist dieses Buch geschrieben worden.
  • Deutsch
  • Stuttgart
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  • Deutschland
  • 2,48 MB
978-3-17-032242-4 (9783170322424)
3170322427 (3170322427)
weitere Ausgaben werden ermittelt
Professor Dr. phil. habil. Frank Eggert ist Professor für Psychologische Methodenlehre und Biopsychologie an der TU Braunschweig.
  • Deckblatt
  • Titelseite
  • Impressum
  • Inhalt
  • Geleitwort
  • Vorwort
  • 1 »Was soll das alles?« - Eine Einleitung
  • 1.1 Worum soll es gehen?
  • 1.2 Warum sollten uns wissenschaftliche Aussagen interessieren?
  • 2 Theorie und Empirie
  • 2.1 Worum geht es in der (empirischen) Wissenschaft?
  • 2.2 Welche Vorstellung von der Welt steckt dahinter?
  • 2.3 Wie sind Theorie und Empirie miteinander verknüpft?
  • 3 Messwerte und Fehler
  • 3.1 Was macht man eigentlich, wenn man etwas misst?
  • 3.2 Welche Informationen enthalten Messwerte?
  • 3.3 Da ist doch ein Fehler?
  • 4 Populationen und Stichproben?
  • 4.1 Was ist eine Zufallsstichprobe und warum ist das so wichtig?
  • 4.2 Wo kommen die kleinen Stichproben her?
  • 5 Ergebnisse und Kennwerte
  • 5.1 Wie kann man die Ergebnisse in einer Stichprobe beschreiben?
  • 5.2 Was für Aspekte einer Stichprobe kann man durch einen Wert beschreiben?
  • 5.3 Warum betrachtet man Kennwerte?
  • 6 Schätzer und Parameter
  • 6.1 Was ist ein Schätzer und was schätzt er?
  • 6.2 Wie schätze ich einen Populationskennwert?
  • 6.3 Was ist eine Stichprobenverteilung eines Kennwerts?
  • 6.4 Was sind Stichprobenfehler?
  • 6.5 Was ist ein Populationsparameter?
  • 7 Parametrische Tests
  • 7.1 Ein »kleiner« Exkurs: Was ist ein Maximum-Likelihood-Schätzer?
  • 7.2 Wir konstruieren eine Stichprobenverteilung
  • 7.3 Kombiniere!
  • 8 Ein nicht-parametrischer Test
  • 9 »Ach so, das soll das alles!« - Ein Fazit
  • 9.1 Das Problem mit dem Messen
  • 9.2 Das Problem mit den Populationen
  • 9.3 Das Problem mit den Zufallsstichproben
  • 9.4 Und nun? Was tun?
  • Stichwortverzeichnis und Gloss(e)ar

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