Peter M. Schulze – författare

Obwohl – oder gerade weil – heute eine Vielzahl der bei einer statistischen Analyse notwendigen Berechnungen von Computern übernommen werden, ist das grundlegende Verständnis und die Kenntnis von Möglichkeiten und Grenzen statistischer Verfahren umso wichtiger. Dieses Buch trägt dazu im wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Bereich bei. Es wurde daher Wert auf eine Darstellung der Verfahren gelegt, die es dem Leser ermöglicht, die jeweiligen Ableitungen bzw. Rechengänge selbstständig nachzuvollziehen. Mit vielen ausführlichen Beispielen aus dem wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Bereich!

Das Buch richtet sich an Studierende und Absolventen aus wirtschaftswissenschaftlichen Fächern. Darüber hinaus an Statistiker, Wirtschaftsingenieure und Personen, die z. B. in Banken, Versicherungen, Finanz- und Wertpapieranalyse häusern, Unternehmensberatungen, Stiftungen und internationalen Wirtschaftsorganisationen mit der quantitativen Analyse von Datensätzen betraut sind.Für Anwender ist insbesondere interessant, dass dieses Buch von Grund auf in die Software einführt, damit das Erlernen im Selbststudium ermöglicht und gleichzeitig einen Überblick über die den Berechnungen zugrunde liegenden statistisch-ökonometrischen Hintergrund liefert.

Obwohl statistische Analysen aufgrund der technischen Möglichkeiten immer einfacher werden, ist das grundlegende Verständnis und die Kenntnis von den Möglichkeiten und Grenzen statistischer Verfahren umso wichtiger. Mit vielen ausführlichen Beispielen aus dem wirtschaftswissenschaftlichen Bereich zeigt dieses Buch die Vielfalt der Anwendungsmöglichkeiten auf. Durch die Behandlung sowohl der beschreibenden als auch der induktiven Statistik lässt sich das Lehrbuch in Modulen zur Statistik und zur empirischen beziehungsweise quantitativen Forschungsmethodik einsetzen.

Obwohl - oder gerade weil - heute eine Vielzahl der bei einer statistischen Analyse notwendigen Berechnungen von Computern übernommen werden, ist das grundlegende Verständnis und die Kenntnis von Möglichkeiten und Grenzen statistischer Verfahren umso wichtiger. Dieses Buch trägt dazu im wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Bereich bei.

Income questions are frequently answered with rounded values or income brackets. This has an impact on the quality of data, which is demonstrated for the European Community Household Panel (ECHP) and the German Socio-Economic Panel (SOEP). A matching of register and interview data for the Finnish sub-sample of the ECHP allows an analysis of the measurement error caused by rounding with regard to cross-sectional statistics and the mobility of incomes. The emphasis is on income quantiles, poverty measures and income mobility. The finding is that most income values are rounded after one or two significant digits, and the accuracy improves only slightly after the initial wave. The results are that rounding behaviour can change across panel waves, and can also be different across countries and types of income. Characteristics like gender, job type and mode of interview were significantly correlated with rounding behaviour.