„Alternative Wahrheiten“ beeinträchtigen jeden faktenbasierten Diskurs – egal ob im Fernsehen, in Zeitungen oder in den sozialen Medien. Oft werden dafür datengestützte (Schein-)Argumente vorgebracht und es stellt sich ganz automatisch die Frage nach der Qualität dieser Informationen.
Dieses Buch zeigt anhand vieler Beispiele, wie Sie mit einer grundlegenden Statistical Literacy sowohl bewusste statistische Fälschungen als auch unbewusste Irrtümer aufdecken können. Denn beides hat denselben Effekt: Sie werden fehlinformiert, wo Sie sich informiert glauben.
Begleiten Sie die Autoren auf einem Ausflug in die spannende Welt der Daten und trainieren Sie Ihre statistischen Kompetenzen im kritischen Umgang mit diesen: Hinterfragen Sie Statistiken, bewerten Sie deren Qualität, lernen Sie das korrekte Interpretieren und faktengerechte Argumentieren mit Daten. Die zu beschreitenden Pfade sind gut beschildert. Die Autoren demonstrieren eindrücklich, dass sich eine Basismethodenkompetenz auch mit überschaubaren Mathematikkenntnissen erreichen lässt. Die abwechslungsreichen Themen und Darstellungen bieten den ein oder anderen Ausblick und somit auch Anregungen für weitere eigene Exkursionen.
Werner G. Müller und Andreas Quatember (2022). Fakt oder Fake? Wie Ihnen Statistik bei der Unterscheidung helfen kann. Springer, Berlin, Heidelberg. DOI: 10.1007/978-3-662-65352-4
Dieses Buch bietet eine breit gefächerte Einführung in all jene statistischen Methoden, die in der statistischen Grundausbildung gelehrt werden und die Anwendende in ihrer beruflichen Praxis am häufigsten benötigen. Das verständnisorientierte, beispielbasierte Studienbuch eignet sich durch seine anschauliche Darstellung selbst komplexer Methoden auch ideal zum Selbststudium ohne besondere mathematische Vorkenntnisse. Anhand zahlreicher Beispiele, Übungsmaterialien und ausführlicher Schritt-für-Schritt Excel-Lerndateien (auf der E-Learning Plattform MyLab) wird den Formeln in der Statistik ihr »Schrecken« genommen. Für die vorliegende 240 Seiten umfassende 6. Auflage wurden Daten aktualisiert, Erklärungen verfeinert, Methoden ergänzt und Excel-Lerndateien neu erstellt. Ein aktuelles und lebendiges Studienbuch für Studierende, Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler*innen und alle Anwendenden statistischer Methoden im beruflichen Alltag, in dem in unserer Informationsgesellschaft wer Statistik versteht klar im Vorteil ist.
Dieses Lehrbuch führt leicht verständlich und anwendungsorientiert in die beschreibende und schließende Statistik sowie in die Wahrscheinlichkeitsrechnung ein:
In der vierten Auflage wurden inhaltliche Ergänzungen (Boxplots und Fisher-Test) vorgenommen und die Software-bezogenen Inhalte an die jeweils aktuellen Versionen angepasst (IBM SPSS Statistics 25, Microsoft EXCEL 2019).
Quatember, A. (2019). Datenqualität in Stichprobenerhebungen. Eine verständnisorientierte Einführung in die Survey-Statistik. 3. vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage, Springer Spektrum, Berlin.
Dieses Buch beschäftigt sich mit den praktischen Fragestellungen statistischer Erhebungen (=Surveys) wie sie sich etwa in der empirischen akademischen Forschung, der offiziellen Statistik oder der kommerziellen Markt- und Meinungsforschung stellen:
Wodurch unterscheiden sich verschiedene Stichprobendesigns?
Wie sind sie praktisch umzusetzen (z. B. mit der Statistik-Freeware R)?
Wie lassen sich die Daten- und die Ergebnisqualität beeinflussen?
Wie kompensiert man Nonresponse?
Wie können nichtzufällige Stichprobenverfahren und Big Data-Analysen im Zusammenhang mit den Aufgaben der Survey-Statistik funktionieren?
Die Vermittlung des Methodenverständnisses wird unterstützt durch die verständnisorientierte Veranschaulichung der Basisideen. Diese Anschaulichkeit wird durch einfache und daher gut nachvollziehbare Beispiele gestützt.
Für die vorliegende 3. Auflage wurde das Buch vollständig überarbeitet und inhaltlich unter anderem um die Betrachtung des Spannungsfeldes zwischen Survey-Theorie und -Praxis, die Grundlagen des Simulationsansatzes der Survey-Statistik und eine Auseinandersetzung mit den sich zunehmender Beliebtheit erfreuenden nichtzufälligen Stichprobenverfahren (inklusive den damit verwandten Big Data-Generierungsprozessen) erweitert. Jedes Kapitel wird zudem durch Aufgabenstellungen ergänzt, deren Umsetzung mit der Software R angeleitet wird.
Dieses Buch vermittelt die klassischen Verfahren der nichtparametrischen Statistik, indem es sie leicht verständlich und detailliert darstellt. Zahlreiche Beispiele veranschaulichen die konkrete Umsetzung und Problemlösung mit Hilfe der statistischen Programmpakete SAS, R und SPSS. Die ausführlichen Lösungen und weitere Ergänzungen werden online zur Verfügung gestellt. Das Buch ermöglicht Lesern mit geringen Vorkenntnissen in Statistik den Zugang zu nichtparametrischen Verfahren und ist bestens zum Selbststudium sowie als Nachschlagewerk für einfache statistische Analysen geeignet. Es richtet sich insbesondere an Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften.
For two reasons, artificial or pseudo-populations are a basic concept in statistical surveys: At first, this unified framework may substantially improve the users’ intuitive understanding of various aspects in the sampling theory. This is shown in the book for the probability and non-probability sampling schemes, different estimation strategies, small area estimation, the repair methods for occurred nonresponse, data imputation and weighting adjustment, as well as for randomized response questioning designs that are aimed to avoid nonresponse at all. At second, in some cases pseudo-populations actually have to be generated physically: Examples are simulation studies in the field of survey sampling and a certain type of the finite population bootstrap.
Statistiken sind ohne Zweifel ein wesentlicher Bestandteil unserer Informationsgesellschaft. Dennoch ist das Image des Faches Statistik denkbar schlecht. Die Diskrepanz zwischen offenkundiger Bedeutung und schlechtem Ruf beruht auf dem fundamentalen Irrtum, die Qualität der statistischen Methoden mit der Qualität ihrer Anwendung zu verwechseln. Dieses Buch lädt die Leser zu einer kritischen und amüsanten Irrfahrt durch falsche Schlagzeilen und unsinnige Interpretationen statistischer Ergebnisse in den Medien ein. Staunen Sie darüber, dass ein Viertel aller Studierenden alkoholabhängig ist, dass Männer ihren Rasierern treuer sind als ihren Partnerinnen, dass höherer Schokoladenkonsum mehr Nobelpreisträger erzeugt – und warum das alles blanker Unsinn ist. Aber Achtung: Dieses Buch kann Sie zu einem mündigeren Zeitungsleser machen!
A state-of-the-art presentation of optimum spatio-temporal sampling design - bridging classic ideas with modern statistical modeling concepts and the latest computational methods. Spatio-temporal Design presents a comprehensive state-of-the-art presentation combining both classical and modern treatments of network design and planning for spatial and spatio-temporal data acquisition. A common problem set is interwoven throughout the chapters, providing various perspectives to illustrate a complete insight to the problem at hand. Motivated by the high demand for statistical analysis of data that takes spatial and spatio-temporal information into account, this book incorporates ideas from the areas of time series, spatial statistics and stochastic processes, and combines them to discuss optimum spatio-temporal sampling design.
An Approach Using Finite Mixtures of Markov Chain Models
MATLAB Package bayesf
The new Version 2.0 of the Matlab-Package bayesf to analyze some of the finite mixture and Markov switching models discussed in the book is now available.
Das Buch beinhaltet teils bereits in Zeitschriften veröffentlichte und hier weiterentwickelte, teils erstmals vorgestellte Ergebnisse der Auseinandersetzung des Autors mit der statistischen Stichprobentheorie. Alle behandelten Themen entstammen dem Spannungsfeld zwischen der Theorie der Stichprobenmethode und der Praxis ihrer Anwendung. Nach einer Darstellung der geschichtlichen Entwicklung der Stichprobentheorie und -praxis setzt sich der Autor mit dem vielzitierten Begriff der Repräsentativität einer Stichprobe auseinander. Alle gängigen Stichprobenverfahren und Befragungstechniken (einschließlich der Befragung via Internet) werden aus diesem Blickwinkel betrachtet. Die daran anschließenden Kapitel widmen sich den verschiedenen Stichprobenverfahren, ihren Vor- und Nachteilen insbesondere in Hinblick auf die Genauigkeit der damit erzielbaren Stichprobenergebnisse. Ferner werden praktische Fragen wie z.B. jene nach dem für eine Untersuchung benötigten Stichprobenumfang oder nach der Verwendbarkeit geschichteter Auswahlstrategien bei Unkenntnis der für ihre Anwendung benötigten Vorinformationen behandelt. Neben den in Büchern aus dem Bereich der Stichprobentheorie üblicherweise geführten Blick auf die Zufallsverfahren werden in diesem Buch aber auch die meistverwendeten Auswahlverfahren der Markt- und Meinungsforschung, die Quotenverfahren, miteinbezogen. An die Darstellung der Vorgangsweise der Quotenverfahren schließt erstmals in einem solchen Rahmen eine gründliche theoretische Auseinandersetzung mit den statistischen Eigenschaften der damit gewonnenen Schätzer an. Die Ausführungen werden hinsichtlich ihrer praktischen Umsetzbarkeit betrachtet, was die vorgegebene Thematik der Stichprobentheorie und -praxis jeweils abrundet. Demgemäss richtet sich dieses Buch nicht nur an Statistiker, sondern einfach an alle Anwender der Stichprobenmethode, die sich in ihrem Bereich mit der Effizienz verschiedener Stichprobenverfahren auseinandersetzen, kommen sie nun aus den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, der Psychologie, der Medizin oder der Markt- und Meinungsforschung.
Kapitel 1: Zur Geschichte der Stichprobentheorie
Kapitel 2: Wie repräsentativ sind "repräsentative Stichproben!"
Kapitel 3: Uneingeschränkte Zufallsauswahlen
Kapitel 4: Geschichtete Zufallsauswahlen
Kapitel 5: Geklumpte Zufallsauswahlen
Kapitel 6: Die Praxis der Stichprobentheorie: Die Quotenverfahren
Erschienen im SHAKER-Verlag Aachen (2001) ISBN 3-8265-9607-2
Diese zum Selbststudium geeignete Einführung in die Anwendung der Programmpakete Microsoft Excel und SPSS für Windows beschreibt die praktische Durchführung statistischer Analysen. Ihr Aufbau ist parallel zu Band 1 der "Statistik für Sozial- und Wirtschaftswissenschaftler" angelegt. Die beschriebenen Prozeduren werden in ihren Einzelschritten dargestellt, dass sie auch für den Anfänger leicht verständlich sind.
244 Seiten mit 221 Abbildungen. Erschienen im Springer-Verlag Wien (2001).
ISBN 3-211-83511-3
In den letzten Jahrzehnten wurden für die verschiedensten Fragestellungen und Modelle der Datenerzeugung nichtparametrische Verfahren entwickelt, von denen viele auch in gängigen Statistik-Programmpaketen Eingang gefunden haben. Das Buch richtet sich an Leser, die in klassischer parametrischer Statistik bewandert sind - konkrete formelkenntnisse sind nur in bescheidenem Umfang erforderlich. Die Darstellung beschränkt sich auf eine sorgfältige Ausarbeitung der grundlegenden Fragestellungen. Eine große Zahl von Abbildungen fördert die Anschaulichkeit der Darstellung.
233 Seiten mit 102 Abbildungen. Erschienen im Springer-Verlag Wien (2001).
ISBN 3-211-83600-4
Diese Einführung in die Sozial- und Wirtschaftsstatistik behandelt vor allem die deskriptive Statistik, die Wahrscheinlichkeitsrechnung und die mathematische Statistik. Der Stoff wird in leicht faßbarer Form, immer von Beispielen ausgehend, dargestellt, somit eignet sich das Buch hervorragend zum Selbststudium. Die allgemeine Anlage und Form der Darstellung wurde laufend verbessert und an tausenden Studenten mit Erfolg erprobt. Im Gegensatz zu vergleichbaren Büchern wird großer Wert auf eine klare und verständliche Darstellung der Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematischen Statistik gelegt, um dem Leser eine solide Basis für die Benützung statistischer Programmpakete zu vermitteln.
Im Anhang finden sich 9 Tabellen.
201 Seiten mit 58 Abbildungen. Erschienen im Springer-Verlag Wien (1992, 2000).
ISBN 3-211-83455-9 (2. Auflage)
ISBN 3-211-82369-7 (1.Auflage)
Das Buch bietet eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik auf mittlerem mathematischen Niveau. Die Pädagogik der Darstellung unterscheidet sich in wesentlichen Teilen - Einführung der Modelle für unabhängige und abhängige Experimente, Darstellung des Suffizienzbegriffes, Ausführung des Zusammenhanges zwischen Testtheorie und Theorie der Bereichschätzung, allgemeine Diskussion der Modellentwicklung - erheblich von der anderer vergleichbarer Lehrbücher.
Die Darstellung ist, soweit auf diesem Niveau möglich, mathematisch exakt, verzichtet aber bewusst und ebenfalls im Gegensatz zu vergleichbaren Texten vollkommen auf die Erörterung von Meßbarkeitsfragen. Der Lernende wird dadurch erheblich entlastet, ohne dass wesentliche Substanz verloren geht.
512 Seiten mit 165 Abbildungen. Erschienen im Springer-Verlag Wien (1989)
ISBN 3-211-82162-7 (Wien)
ISBN 0-387-82162-7 (New York)
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Altenberger Straße 69
4040 Linz, Österreich
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