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    1. Naturvetenskap och teknik
    2. Matematik och naturvetenskap
    3. Matematik

    Statistik II für Dummies

    AvDeborah J. Rumsey

    Häftad, Tyska, 2019

    Del i serien Für Dummies

    289 kr

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    Sie müssen komplexe wissenschaftliche Untersuchungen auswerten? Sie wollen oder müssen dafür Ihren Statistikwerkzeugkasten erweitern? In diesem Buch werden Sie Modelle aufbauen und testen. Sie werden Variablen schätzen, korrelieren und zusammenfassen. Die dabei verwendeten Techniken sind verschiedene Arten der Regression, Varianzanalyse, Chi-Quadrat-Tests und nichtparametrische Prozeduren. Sehr viele Beispiele, teilweise unter Einsatz von SPSS, decken all die verschiedenen Aufgabenstellungen ab, denen Sie begegnen könnten.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2019-02-13
    • Mått:176 x 240 x 21 mm
    • Vikt:680 g
    • Format:Häftad
    • Språk:Tyska
    • Serie:Für Dummies
    • Antal sidor:384
    • Upplaga:2
    • Förlag:Wiley-VCH Verlag GmbH
    • ISBN:9783527715558

    Utforska kategorier

    • Matematik inom Naturvetenskap och teknik

    Mer om författaren

    Deborah Rumsey ist Autorin zahlreicher Statistik- und Mathematik-Bücher in der »... für Dummies«-Reihe, unter anderem von »Statistik für Dummies« und »Wahrscheinlichkeitsrechnung für Dummies«.

    Innehållsförteckning

    • Einleitung 17Zu diesem Buch17Konventionen in diesem Buch18Was Sie nicht lesen müssen 19Törichte Annahmen über den Leser 19Wie dieses Buch aufgebaut ist 20Die Symbole in diesem Buch 21Wie es weitergeht 22Teil I Datenanalyse Und Modellbildung – Grundlagen 23Kapitel 1 Datenanalyse als Kunst und Wissenschaft 25Datenanalyse: Nicht mehr nur für Statistiker 26Regel Nr1: Informieren Sie sich VOR der Verarbeitung! 28Das große Ganze: Ein Überblick über weiterführende Statistik 35Kapitel 2 Orientierung innerhalb der statistischen Techniken 47Qualitative und quantitative Variablen in der statistischen Analyse 48Statistiken für qualitative Variablen 49Statistik für quantitative Variablen 53Verzerrung vermeiden 56Höchste Genauigkeit erzielen 59Schlussfolgerungen treffen und Grenzen erkennen 63Kapitel 3 Vertrauen aufbauen und Modelle testen 65Parameter anhand von Vertrauensintervallen schätzen 66Modelle aufstellen und testen 72Teil II Mit Hilfe Der Regression Vorhersagen Treffen 83Kapitel 4 Einfache lineare Regression verstehen 85Mit Streudiagrammen und Korrelationen Beziehungen untersuchen 86Ein einfaches lineares Regressionsmodell erstellen 89Prüfen, ob das Modell passt 93Korrekte Schlüsse ziehen 100Kapitel 5 Zwei Variablen besser als eine: Multiple Regression 103Das multiple Regressionsmodell 103Alle x und y betrachten 105Daten sammeln 106Mögliche Beziehungen erkennen 107Auf Multikollinearität prüfen 112Das am besten angepasste Modell finden 113Vorhersage von y anhand der x-Variablen 117Prüfen, wie gut das Modell angepasst ist 118Kapitel 6 Ein Schritt vor, zwei zurück: Auswahl des Regressionsmodells 125                                                                   Abstoßdistanzen schätzen – Der ultimative Kick 126Variablen-Brainstorming und -Datensammlung 126Streudiagramme und Korrelationen untersuchen 127Die Vorwärtsselektion 131Und jetzt das Ganze von hinten: Die Rückwärtsselektion 136Das Verfahren der besten Teilmengen 143Vergleich der Modellauswahlverfahren 147Kapitel 7 Mit Daten in die Kurve gehen: Nichtlineare Regression 149Am Anfang war das Streudiagramm 150Polynome für Kurven nutzen 151Nach oben? Nach unten? Exponentiell! 163Kapitel 8 Ja, Nein, Vielleicht: Vorhersagen mit logistischer Regression 171Aufstellung des logistischen Regressionsmodells 171Allgemeine Schritte für die logistische Regression 174Teil III Viele Mittelwerte Vergleichen – Mit Der Varianzanalyse 181                                                                   Kapitel 9 Einfache Varianzanalyse 183Zwei Mittelwerte mit einem t-Test vergleichen 183Mehr Mittelwerte mit einer ANOVA vergleichen 185Die Bedingungen prüfen 187Die Hypothesen aufstellen 189Der F-Test 190Die Anpassung des ANOVA-Modells überprüfen 196Kapitel 10 Mit multiplen Vergleichen Paare finden 199Nach der ANOVA 199Mit Fisher und Tukey unterschiedliche Mittelwerte dingfest machen 203Kapitel 11 Weiter mit der zweifachen ANOVA! 209Das Modell für die zweifache ANOVA aufstellen 210Interaktionseffekte verstehen 212Die Terme in der zweifachen ANOVA testen 216Die zweifache ANOVA-Tafel erstellen 217Ergebnisse interpretieren: Zahlen und Grafiken 217Kapitel 12 Grenzenlos: Wie Regression und ANOVA zusammenhängen    221Regression in den Augen der Variation 221Regression und ANOVA: Treffen der Modelle 226Teil IV Starke Verbindungen Mit Chi-Quadrat-Tests 233Kapitel 13 Mit Kreuztabellen Assoziationen bilden 235Eine Kreuztabelle erstellen 236Die Wahrscheinlichkeiten zerlegen 238Unabhängigkeit anstreben 247Das Simpson-Paradoxon – keine Zauberei 249Kapitel 14 Ausreichend unabhängig für den Chi-Quadrat-Test 255Ein Hypothesentest auf Unabhängigkeit 256Zwei Tests für den Vergleich von zwei Anteilen vergleichen 269Kapitel 15 Der Chi-Quadrat-Test auf Güte der Anpassung 275Die Teststatistik für die Güte der Anpassung bestimmen 275Interpretation der Statistik für die Güte der Anpassung mit Hilfe von Chi-Quadrat 280Teil V Rebellen Ohne Verteilung 285Kapitel 16 Es wird nichtparametrisch! 287Argumente für die nichtparametrische Statistik 287Die Grundlagen der nichtparametrischen Statistik 292Kapitel 17 Der Vorzeichentest und der Vorzeichen-Rangtest 299Die Vorzeichen erkennen: Der Vorzeichentest 299Noch einen Schritt weiter: Mit dem Vorzeichen-Rangtest 307Kapitel 18 Der Rangsummentest 313Den Rangsummentest durchführen 314Einen Rangsummentest durchführen: Wer verkauft die Häuser schneller? 317Kapitel 19 Kruskal-Wallis und Wilcoxon 325Mit dem Kruskal-Wallis-Test mehr als zwei Populationen vergleichen 325Die Differenzen erkennen: Der Wilcoxon-Rangsummentest 332Kapitel 20 Korrelationen mit dem Spearman’schen Rang bestimmen 339Pearson und seine aufwändigen Bedingungen 340Bewertungen mit Hilfe der Spearman-Rangkorrelation 341Teil VI Der Top-Ten-Teil 347Kapitel 21 Zehn Fehler in statistischen Schlüssen 349Diese Statistiken beweisen… 349Es ist technisch nicht statistisch signifikant, aber… 350Das bedeutet, x verursacht y 350Ich nahm an, die Daten seien normalverteilt… 351Ich berichte nur über »wichtige« Ergebnisse 352Eine größere Stichprobe ist immer besser 353Es ist technisch nicht zufällig, aber… 3531000 Antworten sind 1000 Antworten 354Natürlich gelten diese Ergebnisse für die gesamte Population! 356Ich habe beschlossen, das wegzulassen! 357Kapitel 22 Zehn Probleme aus der Praxis 359Mittelwerte mit der einfachen ANOVA vergleichen 359Multiple Vergleiche 360Mit der zweifachen ANOVA zwei Faktoren betrachten 361Vorhersage einer quantitativen Variablen mit Hilfe der Regression 362Eine Wahrscheinlichkeit mit der logistischen Regression vorhersagen 363Nichtlineare Regression für gekrümmte Daten 365Mit Chi-Quadrat auf Unabhängigkeit testen 366Spezielle Modelle mit dem Test auf Güte der Anpassung testen 367Den Medianmit dem Rangsummentest schätzen 367Die Modellanpassung mit R2 überprüfen 368Anhang A: Tabellen zum Nachschlagen 371t-Tabelle 371Binomialtabelle 373Chi-Quadrat-Tabelle 376Rangsummentabelle 378F-Tabelle 379Stichwortverzeichnis 383
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