Weiterführende Statistik für Dummies: [wenn es mehr als die Grundlagen sein sollen ... ]
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Format: | Buch |
Sprache: | Deutsch Englisch |
Veröffentlicht: |
Weinheim
WILEY-VCH-Verl.
2008
|
Ausgabe: | 1. Aufl. |
Schriftenreihe: | ... für Dummies
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Schlagwörter: | |
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Beschreibung: | Neuausgabe erschien 2013 unter dem Titel: Statistik für Dummies II |
Umfang: | 370 S. Ill., graph. Darst. |
ISBN: | 9783527704132 3527704132 |
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adam_text | Inhaltsverzeichnis
Einleitung 19
Zu diesem Buch 19
Konventionen in diesem Buch 20
Was Sie nicht lesen müssen 21
Falsche Voraussetzungen 21
Wie dieses Buch aufgebaut ist 21
Teil I: Datenanalyse und Grundlagen der Modellbildung 22
Teil II: Vorhersagen unter Verwendung der Regression treffen 22
Teil III: Vergleich vieler Mittelwerte mit der ANOVA 22
Teil IV: Starke Verbindungen mit Chi-Quadrat-Tests aufbauen 22
Teil V: Rebellen ohne Verteilung: Nichtparametrische Statistik 22
Teil VI: Der Top-Ten-Teil 23
Die Symbole in diesem Buch 23
Wie es weitergeht 24
Teit I
öatenanatyse und Modeltbildunq - Grundtagen 25
Kapitel 1
Mehr als nur Zahtentferarbeitunq: Datenanatuse als Kunst
und Wissenschaft 27
Datenanalyse: Nicht mehr nur für Statistiker 27
Die gute alte Zeit 28
Der Nachteil der heutigen Statistik-Software 29
Regel Nr. 1: Informieren Sie sich VOR der Verarbeitung! 29
Nichts ist ewig (nicht einmal eine Gerade) 30
Datenschnüffeln ist nicht cool! 31
(Daten-)Fischen verboten! 32
Das große Ganze: Ein Überblick über weiterführende Statistik 36
Populationsparameter 37
Stichprobenkenngröße 37
Vertrauensintervall 38
Hypothesentest 38
Varianzanalyse (ANOVA, Analysis of Variance) 40
Multiple Vergleiche 41
Interaktionseffekte 41
Korrelation 43
Lineare Regression 44
Chi-Quadrat-Tests 46
Nichtparametrische Statistik 47
Weiterführende Statistik für Dummies ^ih^^mmammitmmmmmmm
Kapitel 2
Orientierung innerhalb der statistischen Techniken 69
Qualitative und quantitative Variablen in der statistischen Analyse 49
Statistiken für qualitative Variablen 51
Anteile vergleichen 51
Einen Anteil abschätzen 51
Nach Beziehungen zwischen qualitativen Variablen suchen 52
Modelle für Vorhersagen erstellen 53
Statistik für quantitative Variablen 55
Vergleiche anstellen 55
Verbindungen erkennen 55
Vorhersagen treffen 57
Verzerrung vermeiden 58
Betrachtung der Verzerrung durch die Brille der Statistik 58
Der Varianzstreitfall: der Kampf zwischen n - 1 und n 59
Höchste Genauigkeit erzielen 61
Genauigkeit aus statistischer Perspektive verstehen 61
Genauigkeit mit dem Fehlerspielraum messen 61
Schlussfolgerungen treffen und Grenzen erkennen 65
Kapitel 3
Vertrauen aufbauen und Modelte testen 7
Parameter anhand von Vertrauensintervallen schätzen 68
Die Grundlagen: Die allgemeine Form eines Vertrauensintervalls 68
Das Vertrauensintervall für einen Populationsmittelwert finden 69
Was ändert den Fehlerspielraum?
Ein Vertrauensintervall interpretieren •*
Modelle aufstellen und testen 7
Was sind Ho und Ha wirklich? 7
Ihre Hinweise in einer Teststatistik zusammenfassen 7
Die Stärke des Beweises mit einem p-Wert bestimmen 7
Typ-I- und Typ-II-Fehler ausschließen 77
Die Macht eines Hypothesentests
Teitll
Mit Hilfe der Regression Vorhersagen treffen 85
Kapitel 4
Einfache lineare Regression t/erstehen ^7
Mit Streudiagrammen und Korrelationen Beziehungen untersuchen 87
Mit Hilfe von Streudiagrammen Beziehungen untersuchen °~
Informationen mit Hilfe des Korrelationskoeffizienten zuordnen 90
i Inhaltsverzeichnis ¦¦
Ein einfaches lineares Regressionsmodell erstellen 91
Die beste Gerade für die Modellierung Ihrer Daten 91
Der ^-Schnittpunkt der Regressionsgeraden 92
Die Steigung der Regressionsgeraden 93
Schätzungen anhand der Regressionsgeraden 94
Prüfen, ob das Modell passt (Daten, nicht Kleider!) 94
Definition der Bedingungen 94
Die Residuen finden und untersuchen 96
Mit r2 messen, ob das Modell geeignet ist 99
Ausreißer 100
Korrekte Schlüsse ziehen 101
Vermeiden Sie, in den Ursache-und-Wirkung-Modus zu geraten 102
Extrapolation: No-No! 102
Die Grenzen eines einfachen linearen Regressionsmodells kennen 103
Kapitel 5
Wenn zu ei Variablen Besser sind als eine: Multiple Regression 105
Das multiple Regressionsmodell 105
Die Verwendungszwecke der multiplen Regression erkennen 105
Die allgemeine Form des multiplen Regressionsmodells 106
Die Analyseschritte 106
Alle x und y betrachten 107
Daten sammeln 108
Mögliche Beziehungen erkennen 109
Streudiagramme erstellen 109
Korrelationen: Untersuchung der Verbindung 110
Auf Multikollinearität prüfen 113
Das am besten angepasste Modell finden 114
Die Koeffizienten des multiplen Regressionsmodells bestimmen 114
Die Koeffizienten interpretieren 115
Koeffizienten testen 116
Vorhersage von y anhand der x-Variablen 118
Prüfen, wie gut das Modell angepasst ist 119
Die Bedingungen 119
Ein Plan für die Prüfung der Bedingungen 120
Kapitel 6
Ein Schritt Vor und zu/ei zurück: Ausutaht des Regressionsmodetts 125
Abstoßdistanzen schätzen - Der ultimative Kick 125
Variablen-Brainstorming und -Datensammlung 126
Streudiagramme und Korrelationen untersuchen 127
Die Vorwärtsselektion 130
Variablen hinzufügen - eine nach der anderen 131
Wie gut passt das Modell? 132
Die Vorwärtsselektion für die Abstoßdistanzen 133
Weiterführende Statistik für Dummies
Und jetzt das Ganze von hinten: Die Rückwärtsselektion 136
Variablen nacheinander eliminieren 136
Passt das Modell? 137
Variablen ausschließen, um die Abstoßdistanz zu bestimmen 138
Das Verfahren der besten Teilmengen 140
Alle Modelle erzeugen und dann das Beste davon auswählen 140
Die besten Teilmengen für das Beispiel der Abstoßdistanz 141
Vergleich der Modellauswahlverfahren 143
Warum erzeugen nicht alle Verfahren dieselben Ergebnisse? 143
Welche Vor- und Nachteile haben die einzelnen Verfahrensweisen? 144
Kapitel 7
Mit Baten in die Kurte gehen: Nichttineare Repression 165
Am Anfang war das Streudiagramm 145
Polynome für Kurven nutzen 147
Zurück zu den Polynomen 147
Suche nach dem besten Polynomialmodell 149
Die Prüfung mit einem Polynom zweiten Grades bestehen 150
Bewertung der Anpassung eines Polynomialmodells 153
Vorhersagen treffen 156
Nach oben? Nach unten? Exponentiell! 157
Zurück zu den exponentiellen Modellen 158
Die Suche nach dem besten exponentiellen Modell 158
Geheimnisse in exponentieller Geschwindigkeit verbreiten 160
Kapitel 8
Ja, Nein, Vielleicht: Vorhersagen mit togistischer Regression 165
Aufstellung des logistischen Regressionsmodells 165
Definition eines logistischen Regressionsmodells 165
Mit einer S-Kurve Wahrscheinlichkeiten abschätzen 166
Interpretation der Koeffizienten des logistischen Regressionsmodells 166
Abschätzen der Wahrscheinlichkeit, dass ein Film ein Kassenschlager wird -
mit der logistischen Regression 167
Allgemeine Schritte für die logistische Regression 168
Die Analyse in Minitab 169
Die Koeffizienten finden und das Modell erstellen I70
Schätzung von p 171
Die Anpassung des Modells überprüfen 1^
Inhaltsverzeichnis
Teil III
Viele Mittetu/erte Vergleichen - mit der Varianzanalyse 175
Kapitel 9
Einfache Varianzanalyse 177
Zwei Mittelwerte mit einem t-Test vergleichen 177
Mehr Mittelwerte mit einer ANOVA vergleichen 178
Kerne spucken: Eine Situation, die nach einer ANOVA schreit 178
DieANOVA-Schritte 179
Die Bedingungen prüfen 181
Unabhängigkeit prüfen 181
Was ist schon normal? 181
Die Streuung 183
Die Hypothesen aufstellen 183
DerF-Test 184
Die ANOVA in Minitab 184
Die Varianz in Quadratsummen zerlegen 185
Die mittleren Quadratsummen suchen 186
Die F-Statistik bestimmen 187
Schlüsse aus der ANOVA ziehen 188
Was kommt als Nächstes? 190
Die Anpassung des ANOVA-Modells überprüfen 190
Kapitel 10
Mit multiplen Veraleichen Paare finden 193
Nach der ANOVA 193
Mit Hilfe von Fisher und Tukey unterschiedliche Mittelwerte dingfest machen 195
Mit Fisher s LSD Unterschiede erkennen 196
Mit dem Tukey-Test vergleichen 198
Kapitel 11
Weiter mit der zweifachen ANOVA ! 201
Das Modell für die zweifache ANOVA aufstellen 201
Die Behandlungen festlegen 202
Die Quadratsummen 202
Interaktionseffekte verstehen 203
Was ist eine Interaktion überhaupt? 204
Interaktion und Interaktionsdiagramme 204
Die Terme in der zweifachen ANOVA testen 207
Die zweifache ANOVA-Tafel erstellen 208
Ergebnisse interpretieren: Zahlen und Grafiken 208
i Weiterführende Statistik für Dummies
Kapitel 12
Grenzentos: Wie Regression und ANOVA zusammenhängen 213
Regression in den Augen der Variation 213
Variabilität in den y feststellen und nach x suchen, die sie erklären 213
Die Variabilität in der Internet-Benutzung erkennen 214
Eine Erklärung für die Internet-Nutzung suchen 214
Ergebnisse durch Regression 215
Bewertung der Anpassung des Regressionsmodells 216
Regression und ANOVA: Treffen der Modelle 217
Quadratsummen vergleichen 217
Regression und die ANOVA-Tafel 221
F- und t-Statistik: Die letzte Hürde 222
leitW
Starke Verbindungen mit Chi-Quadrat-Tests herstellen 225
Kapitel 13
Mit Kreuztabeden Assoziationen bilden 227
Eine Kreuztabelle erstellen 228
Daten in einer Kreuztabelle anordnen 228
Die Zellenwerte eintragen 229
Randsummen erstellen 229
Die Wahrscheinlichkeiten zerlegen 230
Randwahrscheinlichkeiten 231
Gemeinsame Wahrscheinlichkeiten 232
Bedingte Wahrscheinlichkeiten 233
Unabhängigkeit anstreben 238
Auf Unabhängigkeit zwischen zwei Kategorien prüfen 239
Auf Unabhängigkeit zwischen zwei Variablen prüfen 240
Das Simpson-Paradoxon - keine Zauberei 241
Das Simpson-Paradoxon untersuchen 241
Die Frage nach dem Warum: Simpson-Paradoxon 244
Achten Sie immer auf das Simpson-Paradoxon! 245
Kapitel 1k
Ausreichend unabhängig für den Chi-Quadrat- Test sein 2k 7
Ein Hypothesentest auf Unabhängigkeit 248
Daten sammeln und anordnen ^r
Die Hypothesen festlegen 250
Bestimmung der erwarteten Zellenwerte 25«
Die Bedingungen für den Test prüfen 2-»
Die Chi-Quadrat-Teststatistik berechnen 25
i Inhaltsverzeichnis •
Ihre Ergebnisse in der Chi-Quadrat-Tabelle nachschlagen 256
Ihre Schlüsse 259
Zwei Tests für den Vergleich von zwei Anteilen vergleichen 261
Zurück zum Z-Test für zwei Populationsanteile 262
Chi-Quadrat-Tests und Z-Tests für eine 2 x 2-Tabelle gleichsetzen 263
Kapitel 15
Der Chi-Quadrat- Test auf Güte der Anpassung 26 7
Die Teststatistik für die Güte der Anpassung bestimmen 267
Beobachtetes mit Erwartetem vergleichen 268
Die Statistik für die Güte der Anpassung berechnen 270
Interpretation der Statistik für die Güte der Anpassung mit Hilfe
von Chi-Quadrat 272
Als Erstes werden die Bedingungen geprüft 273
Die Schritte für den Chi-Quadrat-Test auf Güte der Anpassung 274
TeitV
Rebelten ohne Verteilung 277
Kapitel 16
Es u/ird nichtparametrisch! 279
Argumente für die nichtparametrische Statistik 279
Kein Problem, wenn Bedingungen nicht erfüllt sind 279
Der Mediän 280
Wo also liegt der Haken? 282
Die Grundlagen der nichtparametrischen Statistik 283
Vorzeichen (Signum) 283
Rang 285
Vorzeichen-Rang 286
Rangsumme 287
Kapitel 17
Der Vorzeichentest und der Vorzeichen-Rangtest 289
Die Vorzeichen erkennen: Der Vorzeichentest 289
Den Mediän testen 291
Den Mediän schätzen 293
Tests für verbundene Stichproben 295
Noch einen Schritt weiter: Mit dem Vorzeichen-Rangtest 297
Eine Einschränkung des Vorzeichentests 297
Die Schritte für einen Vorzeichen-Rangtest 298
Gewichtsverlust mit Vorzeichen-Rängen 299
Weiterführende Statistik für Dummies
Kapitel 18
Der Rangsummentest 303
Den Rangsummentest durchführen 303
Die Bedingungen prüfen 304
Der schrittweise Test 304
Die Stichprobengröße heraufsetzen 306
Einen Rangsummentest durchführen: Welcher Immobilienmakler verkauft
die Häuser schneller? 307
Die Bedingungen für diesen Test überprüfen 308
Die Hypothesen testen 309
Kapitel 19
Kruskal-Wallis und Wilcox 313
Mit dem Kruskal-Wallis-Test mehr als zwei Populationen vergleichen 313
Die Bedingungen prüfen 314
Aufstellung des Testproblems 316
Den Test schrittweise durchführen 317
Die Differenzen erkennen: Der Wilcoxon-Rangsummentest 320
Paarweise Vergleiche 321
Vergleichstest stellen fest, wer anders ist 321
Die Mediane untersuchen, um festzustellen, wie sie sich unterscheiden 323
Kapitel 20
Korrelationen mit dem Spearman schen Rang Bestimmen 325
Pearson und seine aufwändigen Bedingungen 325
Bewertungen mit Hilfe der Spearman-Rangkorrelation 327
Den Spearman-Rangkorrelationskoeffizienten bestimmen 327
Spearman in der Praxis: Talent und Leistung in eine Beziehung bringen 329
Teil V
Der Top-Ten-Teit 333
Kapitel 21
Zehn Fehler in statistischen Schlüssen 335
Diese Statistiken beweisen ... 335
Es ist nicht technisch statistisch signifikant, aber ... 335
Das bedeutet, x verursacht y 336
Ich nahm an, die Daten seien normalverteilt... 337
Ich berichte nur über »wichtige« Ergebnisse 338
Eine größere Stichprobe ist immer besser **38
Es ist nicht technisch zufällig, aber ... 340
Inhaltsverzeichnis
1.000 Antworten sind 1.000 Antworten 340
Natürlich gelten diese Ergebnisse für die gesamte Population! 342
Ich habe beschlossen, das wegzulassen! 343
Kapitel 22
Zehn Probleme aus der Praxis 3k5
Mittelwerte mit der einfachen ANOVA vergleichen 345
Multiple Vergleiche 346
Mit der zweifachen ANOVA zwei Faktoren betrachten 347
Vorhersage einer quantitativen Variablen mit Hilfe der Regression 348
Eine Wahrscheinlichkeit mit der logistischen Regression vorhersagen 349
Nichtlineare Regression für gekrümmte Daten 351
Mit Chi-Quadrat auf Unabhängigkeit testen 352
Spezielle Modelle mit dem Test auf Güte der Anpassung testen 353
Den Mediän mit dem Rangsummentest schätzen 353
Die Modellanpassung mit Ä2 überprüfen 354
Appendix
Tabellen zum Nachschlagen 357
/-Tabelle 357
Binomialtabelle 359
Chi-Quadrat-Tabelle 362
Rangsummentabelle 364
F-Tabelle 365
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Inhaltsverzeichnis
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Teilbibliothek Mathematik & Informatik
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Exemplar 1 | Ausleihbar Am Standort |
Teilbibliothek Weihenstephan, Lehrbuchsammlung
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1003 MAT 620f 2010 L 940 Lageplan |
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Teilbibliothek Weihenstephan
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1004 MAT 620f 2009 A 6977 Lageplan |
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Exemplar 1 | Nicht ausleihbar Am Standort |