Statistik mit „R“ für Nicht-Mathematiker

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

verfasst von: Prof. Dr. Dr. Karl-Heinz Fittkau

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Buchreihe: essentials

Enthalten in: Springer Professional "Wirtschaft+Technik" , Springer Professional "Wirtschaft"

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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

Titel: Statistik mit „R“ für Nicht-Mathematiker
verfasst von: Prof. Dr. Dr. Karl-Heinz Fittkau
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
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