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Über dieses Buch

Dieses Buch zeigt IDieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie mit dem R Commander beinahe mühelos Informationen aus Daten gewinnen und Datensätze systematisch analysieren können. Beides ist (k)eine Kunst!

Die statistischen Methoden werden anhand eines einzigen Datensatzes vorgestellt und diskutiert. So wird deutlich, wie die Methoden aufeinander aufbauen und nach und nach immer mehr Informationen aus den Daten entnommen werden können. Die verwendeten Funktionen von R und dem R Commander werden dabei ausführlich erklärt – die Vorgehensweise lässt sich leicht auf andere Datensätze übertragen. Das Buch liefert somit eine einfache Einführung in eine professionelle und kostenfreie Statistiksoftware.

Verschiedene didaktische Elemente erleichtern die Orientierung und das Arbeiten mit dem Buch: An den Checkpoints sind die wichtigsten Aspekte aus jedem Kapitel kurz zusammengefasst. In der Rubrik Freak-Wissen werden weiterführende Aspekte angesprochen, um Lust auf mehr zu machen. Alle Beispiele werden mit Hand und mit R bzw. mit dem R Commander gerechnet. Zahlreiche Anwendungen und Lösungen sowie weitere Datensätze stehen auf der Internetplattform des Autors zur Verfügung. Passende Foliensätze sind für Lehrende auf der Verlagsseite des Buchs abrufbar.

Für die zweite Auflage wurde das Buch aktualisiert und ergänzt - etwa um Abschnitte zu ANOVA, Effektstärke, Preis- und Mengenindizes sowie um Übungen, insbesondere solche mit echten Daten.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Basiswissen und Werkzeuge, um Statistik anzuwenden

Frontmatter

Kapitel 1. Statistik ist Spaß

Zusammenfassung
Statistik ist Spaß und interessant. Interessant, weil wir mit Statistik Zusammenhänge entdecken und verstehen, wie sich Personen und auch anderes, z. B. Unternehmen, verhalten. Spaß, einfach weil es Spaß macht, Sachen zu entdecken. Gleichzeitig ist Statistik wichtig. Wenn wir beobachten und auswerten können, wie sich Personen, Unternehmen oder andere Objekte verhalten, dann verstehen wir vieles einfach besser. In diesem Kapitel klären wir, warum Statistik interessant und relevant ist, gleichzeitig klären wir wichtige Begriffe.
Franz Kronthaler

Kapitel 2. R und R Commander: Eine kurze Einführung

Zusammenfassung
Bevor wir zur Installation und zur Beschreibung von R und dem R Commander kommen, möchte ich gerne noch ein paar Informationen zu R geben.
Franz Kronthaler

Beschreiben, nichts als beschreiben

Frontmatter

Kapitel 3. Mittelwerte: Wie verhalten sich Personen und Objekte im Schnitt

Zusammenfassung
Mittelwerte benutzen wir, um zu analysieren, wie sich unsere Personen und Objekte im Durchschnitt verhalten, z. B. wie viel Fleisch die Cheeseburger im Durchschnitt enthalten. Dafür stehen uns verschiedene Mittelwerte zur Verfügung: der arithmetische Mittelwert, der Median, der Modus und der geometrische Mittelwert. Diese Werte werden auch Masse der zentralen Tendenz genannt. Die Bedeutung und Anwendung sehen wir uns gleich an. Damit sind wir endgültig bei der Datenanalyse angelangt.
Franz Kronthaler

Kapitel 4. Streuung: Die Abweichung vom durchschnittlichen Verhalten

Zusammenfassung
Mittelwerte sind nur die eine Seite der Medaille. Sie sind nur so gut, wie sie die untersuchten Personen oder Objekte repräsentieren. Die andere Seite der Medaille ist die Abweichung der einzelnen beobachteten Werte von ihrem Mittelwert. Wenn die einzelnen Werte näher am Mittelwert liegen, dann repräsentiert der Mittelwert die Werte besser, liegen sie weiter vom Mittelwert entfernt, ist der Mittelwert nicht mehr so aussagekräftig.
Franz Kronthaler

Kapitel 5. Grafiken: Die Möglichkeit Daten visuell darzustellen

Zusammenfassung
Wir haben bereits einige Maßzahlen kennengelernt, den arithmetischen Mittelwert, den Median, den Modus, den geometrischen Mittelwert, die Spannweite, die Standardabweichung, die Varianz und den Quartilsabstand. Mit diesen Maßzahlen haben wir berechnet, wie sich Personen oder Objekte bei verschiedenen Variablen im Durchschnitt verhalten und wie die einzelnen Personen oder Objekte davon abweichen bzw. streuen Zahlen sind aber manchmal nur schwer vermittelbar. Das ist ein wichtiger Grund, warum wir Grafiken benötigen. Grafiken helfen uns, Zahlen zu vermitteln und schaffen bleibende Eindrücke.
Franz Kronthaler

Kapitel 6. Korrelation: Vom Zusammenhang

Zusammenfassung
Die Korrelation oder die Zusammenhangsberechnung ist neben den Mittelwerten und der Streuung ein weiteres zentrales Konzept der Statistik. Hier fragen wir nach einem Zusammenhang zwischen zwei Variablen, z. B. der Anzahl an Cheeseburgern, die Personen pro Woche essen und der Menge an Speck, die sie um den Bauch tragen.
Franz Kronthaler

Kapitel 7. Verhältnis- und Indexzahlen: Die Chance, Neues aus altem Wissen zu erzeugen

Zusammenfassung
Bisher haben wir Variablen analysiert, die uns vorliegen. Was aber ist, wenn uns die Information noch nicht vorliegt, sondern in unseren Daten versteckt ist. Wir können dann aus unseren existierenden Variablen die Information erzeugen, indem wir Variablen in eine Beziehung zueinander setzen oder gewichten.
Franz Kronthaler

Von Wenigen zu Allen

Frontmatter

Kapitel 8. Von Daten und der Wahrheit

Zusammenfassung
Es ist jetzt an der Zeit, noch einmal über unsere Daten zu sprechen. Warum haben wir diese und wie kommen wir zu diesen? Daten haben wir, um ein Problem zu lösen oder eine Fragestellung zu beantworten. Am Anfang steht daher immer ein Problem bzw. eine Fragestellung. Wir wollen etwas wissen.
Franz Kronthaler

Kapitel 9. Hypothesen: Nur eine Präzisierung der Frage

Zusammenfassung
Hypothese ist ein Begriff, der im Forschungsprozess immer wieder benutzt wird, der aber vielen Personen unklar ist. Auch Dozierende haben verschiedentlich eine falsche Vorstellung von dem, was eine Hypothese ist. Eine Hypothese ist grundsätzlich etwas ganz Einfaches. Salopp ausgedrückt ist es nur eine Übersetzung der Fragestellung in eine testbare Aussage. Gleichzeitig ist eine Hypothese aber auch etwas ganz Großartiges. Mit einer Hypothese erzeugen wir statistisch abgesichertes Wissen.
Franz Kronthaler

Kapitel 10. Normalverteilung und weitere Testverteilungen

Zusammenfassung
Wir wissen nun, was eine Hypothese ist und dass wir diese nutzen, Forschungsfragen zu beantworten bzw. Aussagen zu testen. Wir wissen aber noch nicht, wie das Testen funktioniert. Um dies zu verstehen, müssen wir uns zunächst klar machen, dass der Zufall nicht ganz zufällig ist. Wir werden sehen, dass der Zufall normal-, aber auch anders verteilt sein kann. Das bedeutet ganz konkret, wir können eine Aussage darüber treffen, wie zufällig der Zufall eintritt. Interessant, nicht?
Franz Kronthaler

Kapitel 11. Hypothesentest: Was gilt?

Zusammenfassung
Wir wissen nun, was eine Hypothese ist, wir kennen ferner wichtige Testverteilungen. Was wir noch nicht wissen ist, wie wir mit Hilfe der Testverteilungen Hypothesen testen und Aussagen über unsere Grundgesamtheit erzeugen. Das Ziel dieses Kapitels ist es, genau das zu erlernen. Wir klären den Begriff statistische Signifikanz.
Franz Kronthaler

Verfahren zum Testen von Hypothesen

Frontmatter

Kapitel 12. Der Mittelwerttest

Zusammenfassung
Erinnern wir uns, im Kap. 3 haben wir den arithmetischen Mittelwert kennengelernt und berechnet. Beispielsweise haben wir für unsere Unternehmen herausgefunden, dass diese im Durchschnitt in den letzten 5 Jahren um 7.1 % gewachsen sind, dass sie für Marketing im Durchschnitt 19.81 % und für Produktverbesserung im Durchschnitt 4.65 % vom Umsatz aufwenden. Ferner wissen wir, dass die Unternehmensgründer im Durchschnitt 34.25 Jahre alt sind und dass sie über eine Branchenberufserfahrung von 7.42 Jahre verfügen. Gelten diese Ergebnisse aber auch für die Grundgesamtheit? Wir können dies testen.
Franz Kronthaler

Kapitel 13. Der Test auf Differenz von Mittelwerten bei unabhängigen Stichproben

Zusammenfassung
Im letzten Kapitel sind wir der Frage nachgegangen, wie alt unsere Unternehmensgründer im Durchschnitt sind und wir haben einen Mittelwerttest durchgeführt. Diese Fragestellung können wir erweitern. Beispielsweise können wir uns dafür interessieren, ob Frauen bei der Gründung eines Unternehmens älter sind als Männer.
Franz Kronthaler

Kapitel 14. Der Test auf Differenz von Mittelwerten bei abhängigen Stichproben

Zusammenfassung
Beim Mittelwerttest für unabhängige Stichproben haben wir untersucht, ob sich zwei unabhängige Gruppen bezüglich eines Sachverhaltes unterscheiden. Wir haben zwei verschiedene Gruppen untersucht und diese dann verglichen. Beim Test auf Differenz von Mittelwerten bei abhängigen Stichproben untersuchen wir ein und dieselbe Gruppe zweimal und fragen uns, ob eine bestimmte Maßnahme einen Einfluss auf die Gruppe hat.
Franz Kronthaler

Kapitel 15. Die Varianzanalyse zum Testen auf Gruppenunterschiede bei mehr als zwei Gruppen

Zusammenfassung
Beim Mittelwerttest mit zwei unabhängigen Gruppen haben wir getestet, ob sich zwei Gruppen hinsichtlich eines Sachverhaltes unterscheiden, z. B. ob es einen Unterschied im Gründungsalter zwischen Männern und Frauen gibt Was machen wir aber, wenn wir mehr als zwei Gruppen gleichzeitig vergleichen möchten. Die Frage könnte z. B. sein: Unterscheiden sich Unternehmensgründer im Gründungsalter in ihrer Nationalität? Wir haben dann sicher mehr als zwei Gruppen, die gleichzeitig zu vergleichen sind und können auf die Varianzanalyse zurückgreifen.
Franz Kronthaler

Kapitel 16. Der Test auf Korrelation bei metrischen, ordinalen und nominalen Daten

Zusammenfassung
In Kap. 6 sind wir der Frage nach dem Zusammenhang zwischen zwei Variablen nachgegangen, also wie und ob sich zwei Variablen gemeinsam bewegen. Wir haben dies sowohl für metrische und ordinale als auch für nominale Variablen untersucht. Beispielsweise untersuchten wir einen Zusammenhang zwischen den Variablen Marketing und Produktverbesserung oder zwischen den Variablen Erwartung und Selbsteinschätzung. Berechnet haben wir die Korrelationskoeffizienten anhand der Stichprobe. Mit dem Test auf Korrelation überprüfen wir nun, ob der in der Stichprobe entdeckte Zusammenhang auch für die Grundgesamtheit gilt. Nur dann ist unser Stichprobenergebnis für Handlungsempfehlungen und Schlussfolgerungen von Bedeutung.
Franz Kronthaler

Kapitel 17. Weitere Testverfahren für nominale Variablen

Zusammenfassung
Mittlerweile haben wir eine ganze Reihe von Testverfahren kennengelernt. Es fehlt uns noch ein wichtiger Strang, die Testverfahren für nominale Daten. Diese wollen wir uns jetzt ansehen. Die Testverfahren für nominale Daten werden oft kurz χ2-Tests genannt, da die Testverteilung in der Regel die χ2-Verteilung ist.
Franz Kronthaler

Kapitel 18. Zusammenfassung Teil IV – Überblick über die Testverfahren

Zusammenfassung
Zum Schluss des vierten Teiles des Buches ist es sinnvoll die diskutierten Testverfahren in einer Tabelle zusammenfassend darzustellen. Diese Tabelle kann als Hilfsmittel dienen, ein Testverfahren zu wählen.
Franz Kronthaler

Regressionsanalyse

Frontmatter

Kapitel 19. Die lineare Einfachregression

Zusammenfassung
Das Ziel der linearen Einfachregression ist zu erklären, welchen Einfluss eine Variable X auf eine Variable Y ausübt und was mit der Variable Y passiert, wenn sich die Variable X verändert oder verändert wird. Y ist entsprechend die abhängige Variable und X die unabhängige Variable.
Franz Kronthaler

Kapitel 20. Die multiple Regressionsanalyse

Zusammenfassung
Im vorangegangenen Kapitel haben wir gesehen, dass in der Regel eine unabhängige Variable nicht genügt, um die abhängige Variable ausreichend zu beschreiben. Normalerweise haben mehrere Faktoren einen Einfluss. Wir benötigen typischerweise die multiple Regressionsanalyse, auch multivariate Regressionsanalyse genannt, um einen Sachverhalt zu beschreiben.
Franz Kronthaler

Wie geht es weiter?

Frontmatter

Kapitel 21. Kurzbericht zu einer Forschungsfrage

Zusammenfassung
Nach der Datenauswertung müssen wir die Ergebnisse in der Regel schriftlich, in Form einer Studienarbeit, einer Bachelor- oder Masterarbeit, oder eines Fachzeitschriftenartikels festhalten. Dabei sind immer folgende Punkte zu diskutieren:
Franz Kronthaler

Kapitel 22. Weiterführende statistische Verfahren

Zusammenfassung
Mit der multiplen Regressionsanalyse haben wir eines der wichtigsten multivariaten Analyseverfahren kennengelernt. Es ist jedoch nicht das Einzige. Darüber hinaus gibt es weitere multivariate Analyseverfahren, die bei bestimmten Fragestellungen eingesetzt werden. Die Wichtigsten stellen wir hier noch kurz vor.
Franz Kronthaler

Kapitel 23. Interessante und weiterführende Statistikbücher

Zusammenfassung
Zum Schluss möchte ich noch einige Hinweise zu interessanten und weiterführenden Statistikbüchern geben. Dieser Abschnitt soll eine kleine Hilfe für diejenigen sein, die sich mit der Statistik vertieft auseinandersetzen wollen. Er kann aber natürlich nicht die eigene Recherchearbeit nach geeigneter Literatur ersetzen. Neben den erwähnten Büchern gibt es eine ganze Reihe weiterer guter Lehrbücher.
Franz Kronthaler

Kapitel 24. Ein weiterer Datensatz zum Üben – Praktikant eines Unternehmens

Zusammenfassung
Ein zentrales Feature des Buches ist die Anwendung der diskutierten Verfahren auf andere Datensätze. Um das zu verdeutlichen, wird im Folgenden ein weiterer Datensatz abgebildet. Studenten können diesen Datensatz nutzen, um zu üben.
Franz Kronthaler

Backmatter

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