Statistische Verfahren werden in der Medizin und in allen Naturwissenschaften, in der Wirtschaft, in der Technik und zunehmend auch in den Sozial- und Geisteswissenschaften eingesetzt. Die Statistik gilt trotzdem als schwierig. Um diese Hemmschwelle zu überwinden, geben die Autoren in dem vorliegenden Buch eine anwendungsorientierte Einführung in die Methoden der induktiven Statistik und Datenanalyse. Sie beschreiben anhand praxisnaher Beispiele die Ideen und Werkzeuge des modernen statistischen Datenmanagements. Der Leser kann mittels der vielen Übungsaufgaben sein Wissen vertiefen, wobei die Musterlösungen ihm zeigen, wie eine Übung gelöst werden könnte. Sowohl die Statistik-Software SPSS als auch als Neuerung - die Programmiersprache R kommen in diesem Buch zum Einsatz. Das Buch beinhaltet ferner eine Einführung zur Problematik fehlender Daten. Diese Erweiterung ist einmalig für ein deutschsprachiges Lehrbuch der Statistik.

Statistik wird in Medizin, Wirtschaft, Technik, in allen Naturwissenschaften und zunehmend auch in den Sozial- und Geisteswissenschaften eingesetzt. Trotzdem gilt sie als schwierig. Diese anwendungsorientierte Einführung mit praxisnahen Beispielen hilft Studenten dabei, die Hemmschwelle zu überwinden. Mittels der vielen Übungsaufgaben können sie ihr Wissen vertiefen, wobei Musterlösungen ihnen zeigen, wie eine Übung gelöst werden könnte. In der 4., überarbeiteten Auflage kommen die Statistik-Software SPSS und als Neuerung die Programmiersprache R zum Einsatz. Ferner beinhaltet sie eine Einführung zur Problematik fehlender Daten. Diese Erweiterung ist einmalig für ein deutschsprachiges Lehrbuch der Statistik.

Klappentext

Statistische Verfahren werden mittlerweile in fast allen gesellschaftlichen Bereichen verwendet, gelten aber nach wie vor als schwierig. Die vorliegende Einführung in die induktive Statistik will diese Hemmschwelle überwinden. Die Autoren beschreiben anhand praxisnaher Beispiele die Ideen und Werkzeuge des modernen statistischen Datenmanagements und sprechen auch die Problematik fehlender Daten an. Der Leser lernt die Statistik-Software SPSS und die Programmiersprache R kennen. Übungsaufgaben mit Musterlösungen dienen der Wissensvertiefung.

Inhalt
Wahrscheinlichkeitstheorie.- Kombinatorik.- Elemente der Wahrscheinlichkeitsrechnung.- Zufällige Variablen.- Diskrete und stetige Standardverteilungen.- Grenzwertsätze und Approximationen.- Induktive Statistik.- Schätzung von Parametern.- Prüfen statistischer Hypothesen.- Nichtparametrische Tests.- Modellierung von UrsacheWirkungsbeziehungen.- Lineare Regression.- Varianzanalyse.- Analyse von Kontingenztafeln.- Lebensdaueranalyse.- Fehlende Daten.- Einführung in statistische Software.- Einführung in SPSS.- Einführung in R.