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Über dieses Buch

Dieses fundierte Lehrbuch führt umfassend und praxisrelevant in die statistische Methodenlehre für wirtschaftswissenschaftliche Studiengänge ein. Verfahren der Deskriptiven Statistik, der Explorativen Datenanalyse, der Stochastik, der Induktiven Statistik sowie der Multivariaten Statistik werden auf der Basis realer Daten anschaulich und leicht verständlich vermittelt. In seiner konzeptionellen Anlage eignet sich das Lehrbuch in idealer Weise als vorlesungsbegleitendes und selbststudienunterstützendes Kompendium.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

1. Statistik

Das Ziel des ersten Kapitels besteht in der Vermittlung elementarer historischer Fakten zur Statistik, worin final die Bestimmung und die Erläuterung des modernen Statistikbegriffs eingeschlossen ist, der allerdings in der einschlägigen Literatur und in der statistischen Praxis unterschiedlich weit gefasst und interpretiert wird.
Peter P. Eckstein

2. Grundbegriffe

Das zweite Kapitel hat die inhaltliche Bestimmung und die paradigmatische Erläuterung statistischer Grundbegriffe zum Gegenstand, ohne die sowohl ein elementares Verständnis als auch ein sinnvoller sowie zielführender Einsatz der Verfahren und Methoden, die in den nachfolgenden Kapiteln skizziert und appliziert werden, nicht möglich ist.
Peter P. Eckstein

3. Datenerhebung

Das dritte Kapitel hat eine Einführung in ausgewählte, typische und häufig applizierte Verfahren einer statistischen Erhebung zum Gegenstand. Dabei stehen zwei Konzepte der statistischen Primärerhebung, die in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung eine breite Anwendung erfahren, im Vordergrund. Es ist dies zum einem das sogenannte Urlistenkonzept und zum anderen das sogenannte Fragebogenkonzept. Die beiden paradigmatisch skizzierten primärstatistischen Erbebungskonzepte können gleichsam als „Musterlösungen“ für eine Vielzahl praktischer Problemstellungen angesehen werden.
Peter P. Eckstein

4. SPSS Statistics

Das Ziel dieses Kapitels besteht in der Vermittlung elementarer Kenntnisse im Arbeiten mit dem Programmpaket IBM SPSS Statistics 20, das im Kontext aller weiteren Betrachtungen der Einfachheit halber kurz nur mit SPSS bezeichnet wird. Die Abbreviaturen IBM und SPSS stehen für „International Business Machines Corporation“ und „Statistical Package for Social Sciences“. Die vorliegende Version 20 des Moduls „Statistics“ ist ein umfassendes und leistungsfähiges Programmpaket zur Analyse, Modellierung und Vorhersage statistischer Daten.
Peter P. Eckstein

5. Datendeskription

Der Gegenstand des fünften Kapitels besteht in einer elementaren und paradigmatischen (grch.: paradeigma → Musterbeispiel) Einführung in die statistische Deskription (lat.: descriptio → Beschreibung) empirisch erhobener Daten. Das Kernstück der Datendeskription bildet die univariate (lat: unus → eins + varia → Allerlei) statistische Verteilungsanalyse, die auf die Beschreibung der Häufigkeitsverteilung eines statistischen Erhebungsmerkmals abstellt. Dabei steht die Charakterisierung der Verteilung mit Hilfe geeigneter grafischer Darstellungen und/oder Verteilungsmaßzahlen im Vordergrund.
Peter P. Eckstein

6. Stochastik

Das sechste Kapitel hat elementare Verfahren und Modelle der Stochastik zum Gegenstand, die heute zum Standardprogramm der statistischen Methodenlehre an Hochschulen und Universitäten gehören. Dabei werden einzig und allein aus didaktisch-methodischen Gründen bewusst einige mathematische Sachverhalte vereinfacht dargestellt.
Peter P. Eckstein

7. Statistische Induktion

Der Schluss vom Teil aufs Ganze unter Einbeziehung der Wahrscheinlichkeit ist die Grundidee der statistischen Induktion (lat.: inductio → das Hineinführen), die auch als Schließende, Konfirmatorische (lat.: confirmare → bestätigen) oder Inferentielle (engl.: inference → Schlussfolgerung) Statistik bezeichnet wird. Die Induktive bzw. die „vom Teil aufs Ganze schließende“ Statistik basiert auf mathematisch-statistischen Verfahren, mit deren Hilfe man anhand von Zufallsstichproben und unter Einbeziehung von Wahrscheinlichkeitsmodellen versucht, Aussagen über unbekannte Parameter bzw. Verteilungen von statistischen Grundgesamtheiten zu treffen.
Peter P. Eckstein

8. Zusammenhangsanalyse

Dieses Kapitel hat Verfahren der statistischen Zusammenhangsanalyse zum Gegenstand, die in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung häufig appliziert werden. In der statistischen Zusammenhangsanalyse, die stets sachlogisch zu begründen ist und keine Kausalitätsanalyse (lat.: causalis → ursächlich) ersetzt, steht das Messen der Intensität und/oder der Richtung von Zusammenhängen zwischen zwei oder mehreren Merkmalen mit Hilfe geeigneter Maßzahlen im Vordergrund.
Peter P. Eckstein

9. Regressionsanalyse

Dieses Kapitel hat die statistische Regressionsanalyse (lat.: regressio → das Zurückführen, Rückgang (auf ein mittleres Niveau)) zum Gegenstand. Im Kontext einer Regressionsanalyse, die ein Teilgebiet der multivariaten (lat.: multus → vielfach + varia → Allerlei) Statistik ist, steht das Messen einseitig gerichteter statistischer Abhängigkeiten zwischen zwei oder mehreren Merkmalen mit Hilfe geeigneter Modelle und Maßzahlen im Vordergrund.
Peter P. Eckstein

10. Zeitreihenanalyse

Die Zeitreihenanalyse hat die statistische Beschreibung und die kurzfristige statistische Vorhersage von zeitlich geordneten Merkmalswerten eines oder mehrerer metrischer Merkmale mit Hilfe mathematisch-statistischer Verfahren und Modelle zum Gegenstand. Im Unterschied zur Regressionsanalyse, die auf die Modellierung der statistischen Abhängigkeit eines zu erklärenden Merkmals von einem oder mehreren erklärenden Merkmalen abstellt, steht in der Zeitreihenanalyse die Modellierung der statistischen Abhängigkeit eines zeitlich geordneten metrischen Merkmals von der Zeit und/oder von seinen vorhergehenden Werten im Vordergrund.
Peter P. Eckstein

11. Faktorenanalyse

Dieses Kapitel hat eine elementare und paradigmatische Einführung in die Faktorenanalyse zum Gegenstand, die aus statistisch-methodischer Sicht in die Familie der multivariaten (lat.: multus → vielfach + varia → Allerlei) statistischen Analyseverfahren eingeordnet wird. Die Faktorenanalyse, die ursprünglich in der Psychologie (grch.: psyche → Seele + logos → Lehre) aus dem Bemühen erwuchs, ein besseres Verständnis des latenten (lat.: latens → verborgen) Begriffs „Intelligenz“ zu gewinnen, findet vor allem in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung eine breite Anwendung.
Peter P. Eckstein

12. Clusteranalyse

Dieses Kapitel hat eine elementare und paradigmatische Einführung in die Clusteranalyse (engl.: cluster → Klumpen, Gruppe, Bündel) zum Gegenstand. Die Clusteranalyse wird aus statistisch-methodischer Sicht in die Familie der multivariaten (lat.: multus → vielfach + varia → Allerlei) Verfahren eingeordnet und erfährt vor allem in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung eine breite Anwendung.
Peter P. Eckstein

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