Читать книгу Deskriptive Statistik verstehen - Christian FG Schendera - Страница 6

Оглавление

Inhalt

Vorwort

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

Ihre Meinung zu diesem Buch

Über den Autor

Literatur

Index

Deskriptive Statistik verstehen

Подняться наверх