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2021 | Buch

Statistik mit „R“ für Nicht-Mathematiker

Praktische Tipps für die quantitativ-empirische Bachelor-, Master- und Doktorarbeit

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Über dieses Buch

Das Schreiben einer quantitativ-empirischen Graduierungsarbeit ist wie das Kochen in einer Mensa. Es sollte schnell gehen, das Essen schmecken, gesund und kostengünstig sein. Um das zu erreichen, müssen Rezepte eingehalten werden. Ohne Leidenschaft, aber professionell. Dieses essential gibt Ihnen solche Rezepte an die Hand, die Sie nur nachkochen müssen. Wie ist eine solche Arbeit aufgebaut? Wie formuliere ich Hypothesen und wie überprüfe ich diese korrekt? Es wird der Umgang mit der kostenfreien Statistiksoftware „R“ erklärt. Die benötigte Syntax finden Sie im essential. Sie müssen sie lediglich kopieren.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter
Kapitel 1. Einleitung
Zusammenfassung
Irgendwann muss in einer quantitativ-empirischen Arbeit gerechnet werden. Spätestens an dieser Stelle kann man erahnen, warum man sich während des Studiums durch diverse Statistik- und Methodenkurse quälen musste. Aber keine Angst, es geht hier nicht um die theoretischen Grundlagen der Statistik.
Karl-Heinz Fittkau
Kapitel 2. Die quantitativ-empirische Arbeit und unser Übungsbeispiel
Zusammenfassung
Quantitativ-empirische Arbeiten sind stark standardisiert. Ob wir eine Vielzahl von Messwerten mit Experimenten oder mit einer Befragung erheben ist unerheblich. Wichtig ist die Nachvollziehbarkeit der durchgeführten Untersuchung für denjenigen, der die Arbeit liest und bei Graduierungsarbeiten bewertet.
Karl-Heinz Fittkau
Kapitel 3. Drei Anmerkungen zur Statistik bei Befragungen
Zusammenfassung
Die Ziele wissenschaftlich durchgeführter Befragungen sind Beschreibung und Erklärung. Unter Beschreiung verstehen wir die Ermittlung der Verteilung der Befragten hinsichtlich einer interessierenden Fragestellung (z. B. „Wie hoch ist der Anteil der Mitarbeiter, die ihren Vorgesetzten vertrauen?“).
Karl-Heinz Fittkau
Kapitel 4. „R“, „RStudio“ und erste Funktionen
Zusammenfassung
Einführend werde ich unter Punkt 4 „R“ und „RStudio“ vorstellen, um dann in einen zweiten Unterpunkt wesentliche Begriffe und immer wiederkehrende Befehle zu erörtern.
Karl-Heinz Fittkau
Kapitel 5. Datenanalyse mit R – ausgewählte Probleme
Zusammenfassung
Bevor wir mit dem Rechnen beginnen können müssen wir entscheiden, wie wir mit unvollständigen Datensätzen umgehen. Zudem ist es unabdingbar die Items, die Bestandteil einer Likert-Skala sind zusammen zu fassen. Aber Vorsicht: manche sind falsch gepolt.
Karl-Heinz Fittkau
Kapitel 6. Kurze Zusammenfassung und letzte Tipps
Zusammenfassung
Ich weiß, Statistiklehrbücher sind immer eine Herausforderung. Bestseller werden anders geschrieben. Sie sollten sich aber trotzdem die Mühe machen, die unter Punkt 5 gerechneten Beispiele zu wiederholen. Kopieren Sie die Syntax aus diesem Essential in Ihr RStudio und schauen Sie, was passiert.
Karl-Heinz Fittkau
Kapitel 7. Anhang: Fragebogen „Beispieldatensatz_Essential“
Zusammenfassung
Die verwendeten Items haben die wahrgenommene Häufigkeit eines bestimmten Führungsverhaltens abgefragt: 1 = nie, 5 = immer, die Zwischenstufen 2, 3 und 4 wurden nicht bezeichnet.
Karl-Heinz Fittkau
Backmatter
Metadaten
Titel
Statistik mit „R“ für Nicht-Mathematiker
verfasst von
Prof. Dr. Dr. Karl-Heinz Fittkau
Copyright-Jahr
2021
Electronic ISBN
978-3-658-33647-9
Print ISBN
978-3-658-33646-2
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-33647-9