Table Of ContentStatistik II für Dummies
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Deutschen Nationalbibliothek
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1. Auflage 2013
© 2013 WILEY-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim
Original English language edition Statistics II for Dummies Copyright © 2007 by Wiley Publishing,
Inc.
All rights reserved including the right of reproduction in whole or in part in any form. This translation
published by arrangement with John Wiley and Sons, Inc. This E-Book is published under license with
the original publisher John Wiley and Sons, Inc.
Copyright der englischsprachigen Originalausgabe Statistics II for Dummies © 2007 by Wiley
Publishing, Inc.
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keine Haftung.
Korrektur: Petra Heubach-Erdmann und Jürgen Erdmann
Satz: Druckhaus »Thomas Müntzer«, Bad Langensalza
ISBN 978-3-527-70843-7
ePub ISBN 978-3-527-66924-0
mobi ISBN 978-3-527-66925-7
Inhaltsverzeichnis
Einleitung
Zu diesem Buch
Konventionen in diesem Buch
Was Sie nicht lesen müssen
Törichte Annahmen über den Leser
Wie dieses Buch aufgebaut ist
Teil I: Datenanalyse und Grundlagen der Modellbildung
Teil II: Vorhersagen unter Verwendung der Regression treffen
Teil III: Vergleich vieler Mittelwerte mit der ANOVA
Teil IV: Starke Verbindungen mit Chi-Quadrat-Tests aufbauen
Teil V: Rebellen ohne Verteilung: Nichtparametrische Statistik
Teil VI: Der Top-Ten-Teil
Die Symbole in diesem Buch
Wie es weitergeht
Teil I Datenanalyse und Modellbildung – Grundlagen
Kapitel 1
Mehr als nur Zahlenverarbeitung: Datenanalyse als Kunst und Wissenschaft
Datenanalyse: Nicht mehr nur für Statistiker
Die gute alte Zeit
Der Nachteil der heutigen Statistik-Software
Regel Nr.1: Informieren Sie sich VOR der Verarbeitung!
Nichts ist ewig(nicht einmal eine Gerade)
Datenschnüffeln ist nicht cool!
(Daten-)Fischen verboten!
Das große Ganze: Ein Überblick über weiterführende Statistik
Populationsparameter
Stichprobenkenngröße
Vertrauensintervall
Hypothesentest
Varianzanalyse (ANOVA, Analysis of Variance)
Multiple Vergleiche
Interaktionseffekte
Korrelation
Lineare Regression
Chi-Quadrat-Tests
Nichtparametrische Statistik
Kapitel 2
Orientierung innerhalb der statistischen Techniken
Qualitative und quantitative Variablen in der statistischen Analyse
Statistiken für qualitative Variablen
Anteile vergleichen
Einen Anteil abschätzen
Nach Beziehungen zwischen qualitativen Variablen suchen
Modelle für Vorhersagen erstellen
Statistik für quantitative Variablen
Vergleiche anstellen
Verbindungen erkennen
Vorhersagen treffen
Verzerrung vermeiden
Betrachtung der Verzerrung durch die Brille der Statistik
Der Varianzstreitfall: der Kampf zwischen n – 1 und n
Höchste Genauigkeit erzielen
Genauigkeit aus statistischer Perspektive verstehen
Genauigkeit mit dem Fehlerspielraum messen
Schlussfolgerungen treffen und Grenzen erkennen
Kapitel 3
Vertrauen aufbauen und Modelle testen
Parameter anhand von Vertrauensintervallen schätzen
Die Grundlagen: Die allgemeine Form eines Vertrauensintervalls
Das Vertrauensintervall für einen Populationsmittelwert finden
Was ändert den Fehlerspielraum?
Ein Vertrauensintervall interpretieren
Modelle aufstellen und testen
Was sind Ho und Ha wirklich?
Ihre Hinweise in einer Teststatistik zusammenfassen
Die Stärke des Beweises mit einem p-Wert bestimmen
Typ-I- und Typ-II-Fehler ausschließen
Die Güte eines Hypothesentests
Teil II Mit Hilfe der Regression Vorhersagen treffen
Kapitel 4
Einfache lineare Regression verstehen
Mit Streudiagrammen und Korrelationen Beziehungen untersuchen
Mit Hilfe von Streudiagrammen Beziehungen untersuchen
Informationen mit Hilfe des Korrelationskoeffizienten zuordnen
Ein einfaches lineares Regressionsmodell erstellen
Die beste Gerade für die Modellierung Ihrer Daten
Der y-Schnittpunkt der Regressionsgeraden
Die Steigung der Regressionsgeraden
Schätzungen anhand der Regressionsgeraden
Prüfen, ob das Modell passt (Daten, nicht Kleider!)
Die beste Gerade für die Modellierung Ihrer Daten
Der y-Schnittpunkt der Regressionsgeraden
Die Steigung der Regressionsgeraden
Schätzungen anhand der Regressionsgeraden
Korrekte Schlüsse ziehen
Vermeiden Sie, Ursache-und Wirkungsdiskussionen
Extrapolation: No-No!
Die Grenzen eines einfachen linearen Regressionsmodells kennen
Kapitel 5
Wenn zwei Variablen besser sind als eine: Multiple Regression
Das multiple Regressionsmodell
Die Verwendungszwecke der multiplen Regression erkennen
Die allgemeine Form des multiplen Regressionsmodells
Die Analyseschritte
Alle x und y betrachten
Daten sammeln
Mögliche Beziehungen erkennen
Streudiagramme erstellen
Korrelationen: Untersuchung der Verbindung
Auf Multikollinearität prüfen
Das am besten angepasste Modell finden
Die Koeffizienten des multiplen Regressionsmodells bestimmen
Die Koeffizienten interpretieren
Koeffizienten testen
Vorhersage von y anhand der x-Variablen
Description:Es gibt Qualen, verdammte Qualen und Statistik, so sehen es viele Studenten. Mit »Statistik II für Dummies« lernen Sie so leicht wie möglich. Deborah Rumsey zeigt Ihnen, wie Sie Varianzanalysen und Chi-Quadrat-Test machen, wie Sie mit Regressionen arbeiten, ein Modell erstellen, Korrelationen bi
