Großer Wert wurde auf eine übersichtliche Darstellung gelegt, um dem Leser die Auswahl des richtigen statistischen Verfahrens zu erleichtern. Zusätzliche Übungen, welche für diese Neuauflage noch erweitert wurden, mit ausführlichen Lösungsvorschlägen geben dem Leser weitere Anregungen und die Möglichkeit, erworbenes Verständnis selbst abzuprüfen.

Das beliebte Einführungswerk orientiert sich am Lehrplan der Statistikvorlesungen von Studiengängen wie Psychologie, Wirtschaft, Erziehungs- oder Sportwissenschaften sowie an den dafür notwendigen praktischen Anforderungen. Gemäß dem Buchtitel "Statistik im Klartext" wird bewusst auf langwierige theoretische Herleitungen verzichtet. Stattdessen werden zahlreiche anschauliche Beispiele geboten, um den Praxisbezug herzustellen und auch mathematisch weniger Geübten einen Zugang zu ermöglichen. Beispiele zu diversen Verfahren werden zudem mit Hilfe der Statistiksoftware R erläutert. Für diese Neuauflage wird auch das Programm R und seine Möglichkeiten beleuchtet Zum besseren Verständnis wird mit Hilfe der shinyapp Schritt für Schritt durch die Thematik geführt.

Autorentext

FABIAN HEIMSCH ist Professor für Statistik und Business Analytics an der University of Applied Sciences Northwestern Switzerland.

RUDOLF NIEDERER ist Professor für Statistik und empirische Wirtschafts- und Sozialforschung an der University of Applied Sciences Northwestern Switzerland.

Zusammenfassung

Das beliebte Einführungswerk orientiert sich am Lehrplan der Statistikvorlesungen von Studiengängen wie Psychologie, Wirtschaft, Erziehungs- oder Sportwissenschaften sowie an den dafür notwendigen praktischen Anforderungen. Gemäß dem Buchtitel "Statistik im Klartext" wird bewusst auf langwierige theoretische Herleitungen verzichtet. Stattdessen werden zahlreiche anschauliche Beispiele geboten, um den Praxisbezug herzustellen und auch mathematisch weniger Geübten einen Zugang zu ermöglichen. Beispiele zu diversen Verfahren werden zudem mit Hilfe der Statistiksoftware R erläutert. Für diese Neuauflage wird auch das Programm R und seine Möglichkeiten beleuchtet Zum besseren Verständnis wird mit Hilfe der shinyapp Schritt für Schritt durch die Thematik geführt.

Inhalt

• Deskriptive Statistik
• Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Zufallsvariablen und Verteilungen
• Grundlagen der analytischen Statistik
• Streubereiche und Konfidenzintervalle
• Überprüfung auf Verteilungsformen
• Übersicht über statistische Tests
• t-Test: Vergleich von zwei Mittelwerten
• Nicht-parametrische Tests
• Korrelation und Regression
• Kreuztabellen
• Varianzanalyse: Vergleich von mehreren Mittelwerten
• Faktorenanalyse
• Reliabilitätsanalyse