Читать книгу Deskriptive Statistik verstehen - Christian FG Schendera - Страница 6
ОглавлениеInhalt
Vorwort
1 | Deskriptive Statistik: Was ist deskriptive Statistik? |
1.1 | Was ist deskriptive Statistik? |
1.2 | Was ist deskriptive Statistik nicht? |
2 | Ein Heimspiel: Grundlagen der deskriptiven Statistik |
2.1 | Fußball erklärt die deskriptive Statistik. Oder umgekehrt …? |
2.2 | Zahlen, Ziffern und Werte: Grundbegriffe |
2.3 | Messniveau einer Variablen: oder: Was hat Messen mit meinen Daten zu tun? |
2.3.1 | Nominalskala |
2.3.2 | Ordinalskala |
2.3.3 | Intervallskala |
2.3.4 | Verhältnisskala |
2.3.5 | Absolutskala |
2.3.6 | Weitere Skalenb egriffe |
2.4 | Konsequenzen des Messniveaus für die praktische Arbeit mit Daten |
3 | Vor dem Anpfiff: Was sollte ich vor dem Beschreiben über die Daten wissen? |
3.1 | Das Spiel beginnt: Wie wurden die Daten erhoben? …. |
3.2 | Was sind verborgene Strukturen? Ziehung und Auswahlwahrscheinlichkeit: Ein Stadion als eigene Welt…. |
3.3 | Sind die Daten fit: Darf eine deskriptive Statistik überhaupt erstellt werden? |
3.4 | Auszeit: Was sind Datentabellen? Am Beispiel einer Bundesligatabelle |
3.5 | Was kann ich an meinen Daten beschreiben? Ein big picture |
4 | Das Herz der deskriptiven Statistik: Maßzahlen |
4.1 | Beschreiben von Mengen und Anteilen |
4.2 | Beschreiben des Zentrums: Lagemaße |
4.3 | Beschreiben der Streuung: Streumaße |
4.4 | Beschreiben der Form: Formmaße |
4.5 | Beschreiben von Grenzen und Bereichen |
4.6 | Beschreiben von Treffern: ROC! ROC! |
4.6.1 | Wetten, dass? Maßzahlen |
4.6.2 | ROC’n’Roll: Interpretation von ROC-Kurven |
4.7 | Beschreiben von Zeit |
4.7.1 | Maß: Geometrisches Mittel |
4.7.2 | Funktion: Regressionsfunktion |
4.7.3 | Trends: Zeitreihen und Prognosen |
4.8 | Beschreiben von Prozessen, z.B. Pipelines |
4.9 | SAS und SPSS für die deskriptive Statistik |
4.9.1 | SAS Menüs und Prozeduren: Übersicht |
4.9.2 | SPSS Menüs und Prozeduren: Übersicht |
5 | Für das Auge: Tabellen und Grafiken |
5.1 | Strukturieren von Information, am Beispiel von Tabellen |
5.1.1 | Vor- und Nachteile von Tabellen |
5.1.2 | Ausrichtung und Dimensionalität von Tabellen |
5.1.3 | Ein einfaches Beispiel: 0×klassierte Tabellen |
5.2 | 1×klassierte Tabellen: Grundlagen und Vertiefungen |
5.2.1 | Grundlagen: Eine Variable auf Nominalniveau |
5.2.2 | Vertiefung I: Eine Variable auf Ordinalniveau (Ranginformation) .. |
5.2.3 | Vertiefung II: Kategorialvariablen mit Lücken (Missings) |
5.2.4 | Metrische Variablen: 1×klassiert (Mittelwerttabellen) |
5.3 | Höher klassierte Tabellen und mehr |
5.3.1 | Eine Kreuztabelle: Zwei Kategorialvariablen |
5.3.2 | Ein weiteres Beispiel: Zwei intervallskalierte Variablen 2×klassiert |
5.4 | Grafiken: Kommunikation über das Auge |
5.4.1 | Crashkurs und Dos and Don’ts |
5.4.2 | Datenpunkte: Einzelne Werte (univariat) |
5.4.3 | Aggregierung und Gruppierung einer Variablen |
5.4.4 | Messwertpaare: Streudiagramme und mehr |
5.4.5 | Ein Ausblick: Weitere Varianten |
6 | Dream-Team: Datenqualität und Deskriptive Statistik |
6.1 | Vollständigkeit |
6.2 | Einheitlichkeit |
6.3 | Doppelte (Doub letten) |
6.4 | Fehlende Werte (Missings) |
6.5 | Ausreißer |
6.6 | Plausibilität |
6.7 | Trainingseinheiten |
7 | Jonglieren mit Zahlen als Gewicht und Text |
7.1 | Deskriptive Statistik mit Gewichten |
7.1.1 | Deskriptive Maße mit Gewicht |
7.1.2 | Hintergrund: Was sind eigentlich Gewichte? |
7.1.3 | Die Macht von Gewichten: Ihre Folgen |
7.2 | Wie schreibe ich eine deskriptive Statistik? Zahlen im Text |
7.2.1 | Allgemein gebräuchliche Zahlen |
7.2.2 | Präzise Zahlen und Messungen |
7.2.3 | Symbole und Statistiken |
8 | Werkzeuge: Einführung in EG und SPSS |
8.1 | SAS Enterprise Guide |
8.1.1 | Start des Enterprise Guide |
8.1.2 | Der Arbeitsbereich: Fenster in das Datenmeer |
8.1.3 | Die Datentabelle |
8.1.4 | Attribute und ihre Funktionen |
8.2 | IBM SPSS Statistics |
8.2.1 | Start von SPSS |
8.2.2 | Fenster „Datenansicht“ |
8.2.3 | Fenster „Variablenansicht“ |
Ihre Meinung zu diesem Buch
Über den Autor
Literatur
Index