Skip to main content
main-content

Über dieses Buch

In diesem Lehrbuch werden einerseits die grundlegenden Begriffe und Verfahren der deskriptiven und induktiven Statistik dargestellt, an Beispielen erklärt und durch Aufgaben mit ausführlichen Lösungen eingeübt. Andererseits soll die für ein Statistikbuch recht ausführliche Verbalisierung – auch in Form von Management Summaries – dabei helfen, statistische Erhebungs- und Auswertungsprozeduren kritisch zu reflektieren und so den Informationsgehalt von statistischen Ergebnissen im Entscheidungszusammenhang bzw. bei der Überprüfung von Hypothesen werten zu können. Die 6. Auflage wurde aktualisiert und um einen zentralen Aufgabenblock sowohl aus der deskriptiven als auch aus der induktiven Statistik ergänzt.

Das Lehrbuch ist so konzipiert, dass eine Quer- und Längsschnittsintegration in die meisten Bachelor-Curricula für Wirtschaftswissenschaftler an deutschsprachigen Hochschulen gewährleistet ist. Zusätzliche Lern- und Präsentationshilfen im Internet erleichtern das Selbststudium und den Einsatz des Buches als Ergänzungslektüre zu einer entsprechenden Lehrveranstaltung.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Kapitel 1. Grundlagen

Zusammenfassung
„Es gibt Notlügen, gemeine Lügen und Statistik“. Das Ziel ist natürlich nicht, zu lernen, wie man mit Statistik „lügt“, sondern begründen zu können, warum die Wirklichkeit nur unvollkommen in Zahlen abgebildet werden kann.
Irene Rößler, Albrecht Ungerer

Kapitel 2. Deskriptive Statistik: Univariate Verteilungen

Zusammenfassung
Wird eine Gesamtheit nur nach einzelnen Merkmalen (univariat) untersucht, so ist der erste Schritt eine sinnvolle Ordnung der Beobachtungswerte – z. B. bei mindestens ordinalen Merkmalen der Größe nach. Bei großen Gesamtheiten wird man zur Erhöhung der Übersichtlichkeit die Beobachtungswerte in Gruppen mit gleichen Ausprägungen zusammenfassen („Gruppieren“), bei stetigen oder quasistetigen Merkmalen die Beobachtungswerte vorgegebenen, überschneidungsfreien Intervallen zuordnen („Klassieren“). Die geordnete tabellarische bzw. grafische Darstellung des zahlenmäßigen Umfangs der Gruppen mit gleichen Merkmalsausprägungen wird Häufigkeitsverteilung genannt. (Absolute) Häufigkeitsverteilungen sind also Darstellungen – bei in den reellen Zahlenraum abgebildeten Merkmalsausprägungen Funktionen –, die jeder auftretenden Merkmalsausprägung eine Anzahl zuordnen. Die Gesamtsumme dieser Anzahlen ergibt den Gesamtumfang der statistischen Masse.
Irene Rößler, Albrecht Ungerer

Kapitel 3. Deskriptive Statistik: Bivariate Verteilungen

Zusammenfassung
Ein Lernen aus Daten findet sehr häufig durch eine Prüfung rechnerischer Zusammenhänge zwischen Untersuchungsvariablen statt, in einer ersten Stufe durch Kontingenztabellen und Reihenfolgevergleiche.
Irene Rößler, Albrecht Ungerer

Kapitel 4. Wahrscheinlichkeitsrechnung

Zusammenfassung
Die Wahrscheinlichkeitsrechnung wird hier nur so weit behandelt, wie sie dem Verständnis von Wahrscheinlichkeitsverteilungen zur Abbildung von Risiken bei Entscheidungen dient. Im Vordergrund steht damit auch nicht die Vorstellung verschiedener diskreter und stetiger theoretischer Verteilungen, sondern am Beispiel der Normalverteilung als Stichprobenverteilung die Bestimmung und Interpretation dieser Risiken insbesondere für die grundlegenden Anwendungskonzepte der induktiven Statistik.
Irene Rößler, Albrecht Ungerer

Kapitel 5. Induktive Statistik

Zusammenfassung
Die Stichprobenverteilung soll schon vor der Durchführung des Zufallsexperiments mit Wahrscheinlichkeiten quantifizierte Aussagen zu möglichen Realisationen t der betrachteten Schätz- bzw. Testfunktion T erlauben. Gibt man die Aussagewahrscheinlichkeit vor, z. B. 95 %, so kann man ein Intervall angeben, in das t bei dieser Wahrscheinlichkeit fallen wird.
Irene Rößler, Albrecht Ungerer

Kapitel 6. Wirtschaftsstatistische Anwendungen

Zusammenfassung
Die bisher behandelten grundlegenden statistischen Konzepte werden in diesem Kapitel in typischen Anwendungen nochmals aufgegriffen. Es wird davon ausgegangen, dass diese Verfahren in nachfolgenden betriebs- und volkswirtschaftlichen Fächern weiter vertieft werden. Zunächst werden Beispiele für die Nutzung kumulierter Häufigkeiten bei volkswirtschaftlichen Verteilungsfragen bzw. bei Kunden-/Produktanalysen im Marketing oder Strukturanalysen im Rechnungswesen behandelt.
Irene Rößler, Albrecht Ungerer

Backmatter

Weitere Informationen