Das Lehrbuch umfasst die zentralen Aspekte der Beschreibenden und der Schließenden Statistik und betont die inhaltlichen Bezüge zwischen beiden Bereichen. Schwerpunkte werden in den Bereichen der Stichprobenziehung sowie der Abhängigkeitsmessung gelegt, da diese Themengebiete sehr starke grundlegende Relevanz für die Praxis sowohl in beruflichen als auch wissenschaftlichen Fragestellungen aufweisen. Deshalb wird auch die multiple lineare Regression diskutiert und mit der anschließenden Skizzierung des multiplen Linearen Modells ein Ausblick auf die Ökonometrie gegeben. Vorrangiges Lernziel ist die Schaffung eines grundsätzlichen Verständnisses der Funktionsweise statistischer Methoden im Sinne einer Statistical Literacy. Das umfasst ein Verstehen der Voraussetzungen traditioneller statistischer Verfahren und der Notwendigkeit solcher Prämissen. Formale Darstellungen sind folglich im Buch auf das Wesentliche reduziert. Anhand von praxisorientierten Beispielen wirdein inhaltliches Verständnis quantitativer Fragestellungen, statistischer Methodik und ihrer Relevanz in der Informationsgesellschaft vermittelt. "Stolperfallen der Statistik", wie z.B. Verletzungen der jeweiligen Methodik der zu Grunde liegenden Annahmen, werden anhand von medialen Meldungen aufgegriffen und illustriert.

Autorentext

Prof. Dr. Björn Christensen arbeitet am Institut für Statistik und Operations Research der Fachhochschule Kiel. Er verfügt über mehrjährige berufliche Erfahrung im Bereich der statistischen Analyse und Prognose.

Prof. Dr. Sören Christensen arbeitet am Mathematischen Seminar der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel. Gemeinsam mit seinem Bruder Björn schreibt er regelmäßig Kolumnen zur Mathematik und Statistik.

Prof. Dr. Martin Missong arbeitet am Fachbereich Wirtschaftswissenschaft der Universität Bremen, insbesondere zum Thema "Statistical Literacy". Seine Forschungsinteressen gelten der quantitativen Risikoanalyse und der Schnittstelle von Rechtswissenschaft und Statistik.

Inhalt
Einleitung: Was ist und was soll Statistik?.- Beschreibende Statistik.- Wahrscheinlichkeitsrechnung.- Schließende Statistik.- Anwendung: Lineares Modell und Ökonometrie. <p