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Über dieses Buch

Peter P. Eckstein bietet in diesem Lehrbuch eine Vielzahl von Übungs- und Klausuraufgaben zur statistischen Datenanalyse mit SPSS an. Die Aufgaben sind nach inhaltlichen Schwerpunkten geordnet und decken jedes Anspruchsniveau ab. Basis sind reale Daten, die im Kontext von praktischen Problemstellungen der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung erhoben wurden. Vollständige und ausführliche Lösungen zu allen Aufgaben führen zu einer hohen Verständlichkeit des komplexen Stoffes und ermöglichen somit ein effektives Selbststudium und eine gezielte Klausurvorbereitung.

Für die siebte Auflage wurde das Aufgabenspektrum auf insgesamt 195 komplexe Problemstellungen mit zahlreichen theoretischen und praktischen Fragen erweitert. Alle in diesem Lehrbuch verwendeten SPSS-Dateien sind im Anhang aufgelistet und stehen im Internet zur freien Verfügung bereit.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

1. Statistische Grundbegriffe

Zusammenfassung
Das Ziel des Kap. 1 besteht darin, statistische Grundbegriffe im Kontext praktischer Problemstellungen zu repetieren und sachlogisch plausibel zu erklären. Eine inhaltliche Bestimmung und paradigmatische Erläuterung von statistischen Grundbegriffen findet man unter anderem bei Eckstein 2019 (S. 13–34) und Eckstein 2014 (S. 4–14). Vollständige Lösungen der im Abschn. 1.1 angebotenen Problemstellungen werden im Abschn. 1.2 bereitgestellt. Die mit * markierten Problemstellungen und Lösungen waren ein integraler Bestandteil von Klausuraufgaben in Bachelor- und Masterprogrammen.
Peter P. Eckstein

2. Datenerhebung

Zusammenfassung
Das Ziel des Kap. 2 besteht darin, klassische und in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung häufig applizierte Verfahren einer statistischen Datenerhebung zu repetieren und paradigmatisch zu praktizieren. Eine elementare Einführung in ausgewählte, typische und in praxi häufig applizierte Verfahren einer statistischen Datenerhebung findet man bei Eckstein 2019 (S. 35–44), Eckstein 2016 (S. 14–21) und Eckstein 2014 (S. 15–18). In diesem Kapitel stehen die beiden primärstatistischen Erhebungskonzepte einer Urliste und eines Fragebogens im Zentrum der paradigmatischen und praktischen Problemstellungen. Vollständige Lösungen der im Abschn. 2.1 angebotenen Problemstellungen werden im Abschn. 2.2 bereitgestellt. Die mit * markierten Problemstellungen und Lösungen waren ein integraler Bestandteil von Klausuraufgaben in Bachelor- und Masterprogrammen.
Peter P. Eckstein

3. Datenmanagement

Zusammenfassung
Das Ziel des Kap. 3 besteht in der paradigmatischen Anwendung ausgewählter und praxisrelevanter Funktionen des Programmpakets IBM SPSS Statistics 25. Eine Vermittlung elementarer Kenntnisse im Arbeiten mit SPSS findet man bei Eckstein 2019 (S. 45–74) und Eckstein 2016 (S. 13–54). Vollständige Lösungen der im Abschn. 3.1 angebotenen Problemstellungen werden im Abschn. 3.2 bereitgestellt. Die mit * markierten Problemstellungen und Lösungen waren ein integraler Bestandteil von Klausuraufgaben in Bachelor- und Masterprogrammen.
Peter P. Eckstein

4. Datendeskription

Zusammenfassung
Das Kap. 4 hat paradigmatische Anwendungen von Verfahren der statistischen Deskription empirisch erhobener Daten zum Gegenstand. Im Zentrum der angebotenen praktischen Problemstellungen stehen univariate verteilungsanalytische Verfahren mit Hilfe grafischer Darstellungen und/oder Verteilungskennzahlen. Eine elementare und paradigmatische Einführung in die Datendeskription findet man bei Eckstein 2019 (S. 75–146) und Eckstein 2014 (S. 1–174). Vollständige Lösungen der im Abschn. 4.1 angebotenen Problemstellungen werden im Abschn. 4.2 bereitgestellt. Die mit * markierten Problemstellungen und Lösungen waren ein integraler Bestandteil von Klausuraufgaben in Bachelor- und Masterprogrammen.
Peter P. Eckstein

5. Stochastik

Zusammenfassung
Das Kap. 5 hat paradigmatische Anwendungen von Verfahren und Modellen der Stochastik zum Gegenstand. Im Zentrum der angebotenen praktischen Problemstellungen stehen klassische Verfahren und Modelle zur mathematischen Beschreibung von zufälligen Ereignissen mit Hilfe von Wahrscheinlichkeiten. Eine elementare und paradigmatische Einführung in die Stochastik findet man bei Eckstein 2019 (S. 149–234) und Eckstein 2014 (S. 175–274). Vollständige Lösungen der im Abschn. 5.1 angebotenen Problemstellungen werden im Abschn. 5.2 bereitgestellt. Die mit einem * markierten Problemstellungen und Lösungen waren ein integraler Bestandteil von Klausuraufgaben in Bachelor- und Masterprogrammen.
Peter P. Eckstein

6. Statistische Induktion

Zusammenfassung
Das Kap. 6 hat paradigmatische und realdatenbasierte Anwendungen von Verfahren der statistischen Induktion zum Gegenstand, die in den modernen Wirtschafts- und Sozialwissenschaften einen integralen Bestandteil von Entscheidungsfindungen unter Risiko darstellen. Eine elementare und paradigmatische Einführung in die Induktive Statistik findet man bei Eckstein 2019 (S. 235–324), Eckstein 2016 (S. 72–322) und Eckstein 2014 (S. 275–370). Vollständige Lösungen der im Abschn. 6.1 angebotenen Problemstellungen werden im Abschn. 6.2 bereitgestellt. Die mit einem * markierten Problemstellungen und Lösungen waren ein integraler Bestandteil von Klausuraufgaben in Bachelor- und Masterprogrammen.
Peter P. Eckstein

7. Zusammenhangsanalyse

Zusammenfassung
Das Kap. 7 hat paradigmatische und realdatenbasierte Anwendungen von Verfahren der statistischen Zusammenhangsanalyse zum Gegenstand, die in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung zu einer breiten Anwendung gelangen. Eine elementare und paradigmatische Einführung in die statistische Zusammenhangsanalyse findet man bei Eckstein 2019 (S. 325–370), Eckstein 2016 (S. 163–196) und Eckstein 2014 (S. 79–96). Vollständige Lösungen der im Abschn. 7.1 angebotenen Problemstellungen werden im Abschn. 7.2 bereitgestellt. Die mit einem * markierten Problemstellungen und Lösungen waren ein integraler Bestandteil von Klausuraufgaben in Bachelor- und Masterprogrammen.
Peter P. Eckstein

8. Regressionsanalyse

Zusammenfassung
Das Kap. 8 hat paradigmatische und realdatenbasierte Anwendungen von Verfahren der statistischen Regressionsanalyse zum Gegenstand, die in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung zu einer breiten Anwendung gelangen. Eine elementare und paradigmatische Einführung in die statistische Regressionsanalyse findet man bei Eckstein 2019 (S. 371–408), Eckstein 2016 (S. 197–240) und Eckstein 2014 (S. 97–112). Vollständige Lösungen der im Abschn. 8.1 angebotenen Problemstellungen werden im Abschn. 8.2 bereitgestellt. Die mit * markierten Problemstellungen und Lösungen waren ein integraler Bestandteil von Klausuraufgaben in Bachelor- und Masterprogrammen.
Peter P. Eckstein

9. Zeitreihenanalyse

Zusammenfassung
Das Kap. 9 hat paradigmatische und realdatenbasierte Anwendungen von Verfahren und Modellen der statistischen Zeitreihenanalyse zum Gegenstand, die in der empirischen Wirtschaftsforschung zu einer breiten Anwendung gelangen. Eine elementare und paradigmatische Einführung in die statistische Zeitreihenanalyse findet man bei Eckstein 2019 (S. 409–454), Eckstein 2016 (S. 241–308) und Eckstein 2014 (S. 113–130). Vollständige Lösungen der im Abschn. 9.1 angebotenen Problemstellungen werden im Abschn. 9.2 bereitgestellt. Die mit * markierten Problemstellungen und Lösungen waren ein integraler Bestandteil von Klausuraufgaben in Bachelor- und Masterprogrammen.
Peter P. Eckstein

10. Faktorenanalyse

Zusammenfassung
Das Kap. 10 hat paradigmatische und realdatenbasierte Anwendungen von Verfahren und Modellen der statistischen Faktorenanalyse zum Gegenstand, die in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung zu einer breiten Anwendung gelangen. Eine elementare und paradigmatische Einführung in die statistische Faktorenanalyse findet man bei Eckstein 2019 (S. 455–478) und Eckstein 2016 (S. 323–342). Vollständige Lösungen der im Abschn. 10.1 angebotenen Problemstellungen werden im Abschn. 10.2 bereitgestellt. Die mit * markierten Problemstellungen und Lösungen waren ein integraler Bestandteil von Klausuraufgaben in Bachelor- und Masterprogrammen.
Peter P. Eckstein

11. Clusteranalyse

Zusammenfassung
Das Kap. 11 hat paradigmatische und realdatenbasierte Anwendungen von Verfahren der statistischen Clusteranalyse zum Gegenstand, die in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung zu einer breiten Anwendung gelangen. Eine elementare und paradigmatische Einführung in die statistische Clusteranalyse findet man bei Eckstein 2019 (S. 479–500) und Eckstein 2016 (S. 343–362). Vollständige Lösungen der im Abschn. 11.1 angebotenen Problemstellungen werden im Abschn. 11.2 bereitgestellt. Die mit * markierten Problemstellungen und Lösungen waren ein integraler Bestandteil von Klausuraufgaben in Bachelor- und Masterprogrammen.
Peter P. Eckstein

12. Baumanalyse

Zusammenfassung
Das Kap. 12 hat paradigmatische und realdatenbasierte Anwendungen von Verfahren der statistischen Baumanalyse zum Gegenstand, die in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung zu einer breiten Anwendung gelangen. Eine elementare und paradigmatische Einführung in die statistische Baumanalyse findet man bei Eckstein 2019 (S. 339–345) und Eckstein 2016 (S. 172–178). Vollständige Lösungen der im Abschn. 12.1 angebotenen Problemstellungen werden im Abschn. 12.2 bereitgestellt. Die mit * markierten Problemstellungen und Lösungen waren ein integraler Bestandteil von Klausuraufgaben in Bachelor- und Masterprogrammen.
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