Statistik am PC (eBook)

Michael Monka u.a. (Autor)

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2008 | 5. Auflage
519 Seiten
Carl Hanser Fachbuchverlag
978-3-446-41660-4 (ISBN)

Infos

Statistische Methoden dienen dazu, Datenbestände, wie sie zum Beispiel bei Umfragen, bei Marktstudien, bei Reihenexperimenten oder im betrieblichen Bereich anfallen, auszuwerten und zu analysieren. Anhand leicht nachvollziehbarer Beispiele zeigen die Autoren, wie sich Excel zur statistischen Problemlösung einsetzen lässt. Dabei werden die wichtigsten statistischen Standardverfahren aus den Bereichen (sowie die Methoden) der deskriptiven und induktiven Statistik vorgestellt.



Die Kapitel haben stets die gleiche Struktur: Einer Einführung in die Thematik folgt eine Darstellung statistischer Grundlagen. Formeln werden nur, wo nötig, herangezogen. Praxisnahe Beispiele verdeutlichen die jeweiligen statistischen Fragestellungen. Aufgaben und Lösungen rekapitulieren den Stoff. Die Beispiele sind mit der neuesten Excel-Version erstellt, lassen sich aber auch mit älteren Versionen ohne Einschränkungen behandeln.



Den Autoren gelingt das Kunststück, die Begriffe und Vorgehensweisen der Statistik so zu erklären, dass auch Interessenten mit geringem Zahlenverständnis die Lust am Lesen und Arbeiten erhalten bleibt. (Computerwoche)



Die Autoren



Michael MONKA ist Sozialwissenschaftler und Partner der Luther & Partner Managementberatung in Köln.

Nadine M. SCHÖNECK ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Soziologie der FernUniversität Hagen.

Werner VOSS ist Professor für Statistik an der Sozialwissenschaftlichen Fakultät der Ruhr-Universität Bochum.

Inhalt

Vorwort 1
Inhaltsverzeichnis 8
1 Was ist Statistik überhaupt? 14
1.1 Die Statistik lügt 14
1.2 Zielsetzungen 1
1.3 Zum Begriff der Statistik 16
1.4 Anwendungsbereiche 18
1.5 Methodengruppen 20
1.6 Grundbegriffe 22
2 Excel – Grundlagen 24
2.1 Im Schweiße meines Angesichts 24
2.2 Statistik und Excel 25
2.3 Der Start von Excel 26
2.4 Ein erstes Beispiel 28
2.5 Veränderungen 33
2.6 Mathematische Berechnungen 37
2.7 Drucken 45
2.8 Diagramme 46
2.9 Daten importieren 48
3 Sortieren, Gruppieren, Klassifizieren 50
3.1 Der Lottospieler 50
3.2 Wie man statistische Daten gewinnt 51
3.3 Von der Urliste zur Häufigkeitsverteilung 56
3.4 Zeitreihen 66
3.5 Kreuztabellen 66
4 Mittelwerte 70
4.1 Wo bitte ist die Mitte? 70
4.2 Wozu braucht man Mittelwerte? 70
4.3 Das arithmetische Mittel 72
4.4 Der häufigste Wert (Modus) 78
4.5 Der Zentralwert (Median) 81
4.6 Das geometrische Mittel 82
5 Streuungsmaße 86
5.1 Am Frühstückstisch 86
5.2 Spannweite 86
5.3 Mittlere lineare Abweichung 88
5.4 Standardabweichung 90
5.5 Quartile und Semiquartilsabstand 93
6 Konzentrationsmaße 98
6.1 Isabella 98
6.2 Was bedeutet Konzentration? 98
6.3 Herfindahl-Index 99
6.4 Maß von Lorenz/Münzner 101
6.5 Die Lorenzkurve 102
6.6 Der Lorenzkoeffizient 107
7 Grafische Darstellungen 112
7.1 Chinesische Tusche 112
7.2 Die Vorzüge grafischer Darstellungen 112
7.3 Säulendiagramm 114
7.4 Kreisdiagramm 118
7.5 Streudiagramm 120
8 Indexberechnungen 126
8.1 Alles wird immer teurer 126
8.2 Gliederungszahlen, Messziffern, Wachstumsraten 126
8.3 Umbasierung und Verkettung 131
8.4 Preisindex 133
8.5 Mengenindex 139
8.6 Wertindex 141
9 Regressionsrechnung (bivariat) 144
9.1 Auf dem Tennisplatz 144
9.2 Zielsetzungen 144
9.3 Mathematische Grundlagen 149
9.4 Die Methode der kleinsten Quadrate 150
9.5 Beispiel zur Regressionsrechnung 153
9.6 Fallstricke 160
10 Zusammenhangsrechnung 164
10.1 Das Klassenbuch 164
10.2 Korrelations- und Determinationskoeffizient 164
10.3 Rangkorrelation 175
10.4 Zusammenhangsmaße für Nominaldaten 177
10.5 Der Alleskönner 182
11 Trendfunktionen und Trendprognosen 186
11.1 Statistik lügt? 186
11.2 Zielsetzungen 186
11.3 Glättung einer Zeitreihe 189
11.4 Linearer Zeitreihentrend 192
11.5 Exponentieller Trend 197
11.6 Saisonale Schwankungen 198
12 Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie 204
12.1 Pfälzer Leberwurst 204
12.2 Ereignisse 205
12.3 Kombinatorik 207
12.4 Kombinatorische Praxisaufgaben 216
12.5 Bestimmung der Wahrscheinlichkeit 217
13 Wahrscheinlichkeitsverteilungen 224
13.1 Mensch ärgere Dich nicht! 224
13.2 Grafische Darstellung von Wahrscheinlichkeiten 225
13.3 Der Additionssatz 226
13.4 Der Multiplikationssatz 229
13.5 Zwei weitere Sätze 231
13.6 Zufallsvariable 235
13.7 Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen 237
13.8 Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen 239
13.9 Erwartungswert und Varianz von Zufallsvariablen 244
14 Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen 248
14.1 Das neue Fahrrad 248
14.2 Vorbemerkung 249
14.3 Binomialverteilung 249
14.4 Normalverteilung 260
14.5 Multinomialverteilung 269
14.6 Hypergeometrische Verteilung 270
14.7 Poisson-Verteilung 273
14.8 Student-t-Verteilung 275
14.9 Chi-Quadrat-Verteilung 275
14.10 F-Verteilung 276
15 Stichproben und Stichprobenverteilungen 278
15.1 Zufall? 278
15.2 Auswahlverfahren für Stichproben 278
15.3 Bewusste Auswahlen 280
15.4 Zufällige Auswahlen 281
15.5 Stichprobenverteilungen 287
15.6 Das zentrale Grenzwerttheorem 292
15.7 Stichprobenverteilungen wichtiger Maßzahlen 293
15.8 Notationen 303
16 Der parametrische Hypothesentest 304
16.1 An der Theke 304
16.2 Beispiel: Der Zigarettentest 305
16.3 Mittelwerttest 307
16.4 Entscheidungsfehler 311
16.5 Weitere Parametertests 319
16.6 Die Güte eines Tests 327
17 Hochrechnungen 332
17.1 Modifizierte Bundestagswahl 332
17.2 Aufgaben der Schätzstatistik 332
17.3 Punktschätzverfahren 333
17.4 Intervallschätzungen 338
18 Tests bei kleinen Stichprobenumfängen 344
18.1 Die sparsamste Lösung 344
18.2 Ausgangslage 344
18.3 Anteilswerttest 345
18.4 Anteilswertdifferenzentest (Fisher-Test) 347
18.5 Mittelwerttest 350
18.6 Mittelwertdifferenzentest 352
18.7 Varianzquotiententest 353
18.8 Mittelwerte aus mehr als zwei Stichproben 355
19 Anpassungstestverfahren 362
19.1 Total normal? 362
19.2 Aufgaben von Anpassungstests 362
19.3 Chi-Quadrat-Anpassungstest 365
19.4 Fisher-Test und Chi-Quadrat-Homogenitätstest 376
19.5 Kolmogoroff-Smirnow-Test 378
20 Testen statistischer Zusammenhänge 382
20.1 Die Streitfrage 382
20.2 Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest (Nominaldaten) 382
20.3 Unabhängigkeitstest bei Ordinaldaten 388
20.4 Test des Korrelationskoeffizienten r 390
20.5 Test des Regressionskoeffizienten 393
20.6 Schätzen der Regressionsgeraden 395
21 Multiple Regression und partielle Korrelation 398
21.1 Vom Sinn der Aufklärung 398
21.2 Drittvariablen 399
21.3 Partielle Korrelationsrechnung 401
21.4 Multiple lineare Regression 404
21.5 Multipler Determinationskoeffizient 407
21.6 Nichtmetrische Daten 408
22 Weitere Verfahren 410
22.1 Der Kollege 410
22.2 Was fehlt? 411
22.3 Zusätzliche Testverfahren 411
22.4 Multivariate Verfahren 415
23 Spezielle Diagramme 422
23.1 Wo die Liebe hinfällt 422
23.2 Das Layout von Diagrammen 422
23.3 Stabdiagramm, Histogramm und Ogive 435
23.4 Spezialitäten zu Streudiagrammen 443
23.5 Die grafische Darstellung von Zeitreihen 449
23.6 Sonstige Diagramme 456
23.7 Zeichnungen und Organigramme 469
Excel-Funktionen 486
Glossar 492
Register 510
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Textauszug

1 Was ist Statistik überhaupt? (S. 13)

„Ich glaube keiner Statistik, die ich nicht selbst gefälscht habe." (W. Churchill, brit. Premierminister, 1944)
1.1 Die Statistik lügt
Ein bekanntes deutsches Wirtschaftsforschungsinstitut veröffentlichte Mitte der 60er-Jahre des vergangenen Jahrhunderts eine statistische Prognose, nach der es mit der zukünftigen Wirtschaftsentwicklung in der Bundesrepublik Deutschland schlecht bestellt sei. Für die 70er-Jahre erwartete es deutliche konjunkturelle Einbrüche und vor allem stark anwachsende Arbeitslosenzahlen. Aufgrund der Veröffentlichung dieser Prognosen in einem viel beachteten Gutachten unternahmen die verantwortlichen Wirtschaftspolitiker, der Kanzler, der Wirtschaftsminister und der Finanzminister, alle Anstrengungen, um den prognostizierten Konjunktureinbruch zu verhindern. Zur Konjunkturbeeinflussung gibt es ja bekanntlich einige wirtschafts- und finanzpolitische Instrumente, die dann tatsächlich zum Einsatz kamen. Der Erfolg dieser Bemühungen war deutlich: Zwar konnte der konjunkturelle Einbruch nicht ganz verhindert, aber doch wesentlich abgeschwächt werden. Mehr noch: Es kam rasch wieder zu einer wirtschaftlichen Erholung, die unter dem Namen „Aufschwung nach Maß" den älteren Lesern vielleicht noch bekannt sein dürfte.

Dieser schöne Erfolg verführte einige Politiker dazu, bei nächstbester Gelegenheit – als nämlich von den Statistikern Befunde veröffentlicht wurden, die der Tagespolitik nicht sehr angenehm waren – davon zu sprechen, dass man der Statistik nicht trauen könne. „Das hat man doch gesehen, meine Damen und Herren", wurde vom Rednerpult des Bundestages herunter verkündet, „da wurden von den Statistikern schwerwiegende konjunkturelle Einbrüche prognostiziert – und was ist passiert? Ich frage dieses hohe Haus, was ist passiert? Genau das Gegenteil ist eingetreten! Dank unserer hervorragenden Politik ist uns ein Aufschwung nach Maß gelungen, meine Damen und Herren. Man darf den Statistikern nicht glauben, meine Damen und Herren!" Meine Schwiegermutter pflegte diese Erkenntnis kürzer zu formulieren. Sie sagte einfach: „Die Statistik lügt!"

Aufgabe dieses Buches ist es zu zeigen, was Statistik wirklich ist, genauer, was man mit statistischen Methoden machen kann. Dass man damit ab und zu auch ein bisschen schwindeln kann (man muss es aber nicht), wird sich dabei ebenfalls zeigen. Doch nun zur Sache.

1.2 Zielsetzungen
Tag für Tag lesen Sie in den Zeitungen oder hören in den Rundfunk- und Fernsehnachrichten von Sozialprodukt, Konjunktur, Wirtschaftswachstum, Arbeitslosenquote oder Preisniveau und Lebenshaltungskosten, von „neuer Armut", vom „Pisa-Schock" usw. Natürlich stehen diese und ähnliche Begriffe nicht für sich allein da, sondern werden interessant und aussagefähig, wenn sie mit Zahlen, mit statistischen Daten belegt sind:

Der Trend in der Entwicklung des Sozialprodukts in der Bundesrepublik Deutschland zeigt aufwärts.

Der Anteil potenzieller FDP-Wähler steigt seit etwa zwei Jahren signifikant an im Vergleich zum vorhergehenden langjährigen Durchschnitt.

In der Zeit von 1990 bis 2004 stiegen die Lebenshaltungskosten durchschnittlich pro Jahr um 1,8%.

Die Arbeitslosenquote lag im Jahr 2004 bei 8,1%.

Der Anteil von Abiturienten aus Familien schwächerer sozialer Schichten ist unterdurchschnittlich.

Solche und ähnliche Aussagen werden häufig von unseren Politikern formuliert. Man kann sie aber nur dann richtig verstehen und bewerten, wenn man weiß, was ein Trend ist und wie man ihn bestimmt, wenn man den Begriff der statistischen Signifikanz kennt, wenn man erfährt, wie die Statistiker Durchschnitte oder Prozentanteile berechnen und was sie unter Lebenshaltungskosten oder unter einem Preisindex verstehen.

Produkt-Details

• Erscheint lt. Verlag: 1.1.2008
• Verlagsort: München
• Sprache: deutsch
• Themenwelt: Mathematik / Informatik ► Informatik
• Themenwelt: Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik
• Themenwelt: Technik
• Schlagworte: Excel 2007 • Statistik • Statistik mit Excel 2007 • Statistische Lösungen
• ISBN-10: 3-446-41660-9 / 3446416609
• ISBN-13: 978-3-446-41660-4 / 9783446416604