Statistik verstehen
Datenanalyse in den Sozialwissenschaften
1st Edition
Book
Paperback/Softback
300 pages
978-3-8252-8437-4 (ISBN)
Description
Diese Einführung in die Statistik vermittelt anhand öffentlich zugänglicher Datenquellen die wichtigsten Modelle und Verfahren zum Verständnis statistischer Analysen. Ohne spezielle mathematische oder Softwarekenntnisse vorauszusetzen, werden Studierenden aller Sozialwissenschaften erste Schritte für die Durchführung eigener statistischer Untersuchungen gezeigt und dabei wird großes Augenmerk auf Visualisierungen als wichtiges Kommunikationsinstrument gelegt.
More details
Language
German
Place of publication
Germany
Target group
Datenanalyse, Datenverarbeitung; Empirische Sozialforschung, Statistik; Medienwissenschaften; Politische Methodenlehre; Psychologische Forschungsmethoden; Sozialpädagogik/Sozialarbeit, Theorie und Methoden; Theorie und Methoden der Ethnologie; Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
Dimensions
Height: 240 mm
Width: 170 mm
ISBN-13
978-3-8252-8437-4 (9783825284374)
Schweitzer Classification
Person
Der Autor ist Professor für Statistik am Institut für Politikwissenschaft der Universität Innsbruck.
Content
1. Einführung: Statistische Daten und Datenanalyse
2. Deskriptive und exploratorische Statistik
3. Wahrscheinlichkeit und Wahrscheinlichkeitsverteilungen
4. Statistische Inferenz: Schätzverfahren, Konfidenzintervalle, Signifikanztests
5. Einfache Standardsituationen: Vergleich von Erwartungswerten, Assoziation von qualitativen und quantitativen Variablen
6. Quantitative abhängige Variablen: Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Kovarianzanalyse
7. Qualitative abhängige Variablen: Linear logistische Regression
8. Ausblick: "Multivariate? Modelle und Verfahren
2. Deskriptive und exploratorische Statistik
3. Wahrscheinlichkeit und Wahrscheinlichkeitsverteilungen
4. Statistische Inferenz: Schätzverfahren, Konfidenzintervalle, Signifikanztests
5. Einfache Standardsituationen: Vergleich von Erwartungswerten, Assoziation von qualitativen und quantitativen Variablen
6. Quantitative abhängige Variablen: Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Kovarianzanalyse
7. Qualitative abhängige Variablen: Linear logistische Regression
8. Ausblick: "Multivariate? Modelle und Verfahren