Deskriptive Statistik
Eine Einführung mit SPSS für Windows mit Übungsaufgaben und Lösungen
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Beschreibung
Statistische Verfahren werden sowohl in der Wirtschaft als auch in den Natur- und Sozialwissenschaften eingesetzt. Die Statistik gilt trotzdem als schwierig. Um diese Hemmschwelle zu überwinden, geben die Autoren eine didaktisch ausgefeilte, anwendungsbezogene Einführung in die Methoden der deskriptiven Statistik und Datenanalyse. Anhand praxisnaher Beispiele werden die Ideen des Datenmanagements und der Datenauswertung unter Einsatz von SPSS und R beschrieben. Viele Übungsaufgaben (mit Lösungen) unterstützen das (Selbst-) Studium der Leser. Das Buch deckt den Stoff Statistik I an deutschsprachigen Universitäten vollständig ab.
Neu in dieser Auflage sind der Einsatz des statistischen Softwarepaketes R und eine Kurzeinführung in dessen praktische Handhabung. Des weiteren wurde die Einführung in SPSS überarbeitet und ergänzt.
Statistische Verfahren werden in allen Naturwissenschaften, in der Wirtschaft, in der Technik und sogar zum Teil in den Geisteswissenschaften eingesetzt. Die Statistik gilt trotzdem als schwierig. Um diese Hemmschwelle zu überwinden, gibt der Autor in dem vorliegenden Buch eine anwendungsorientierte Einführung in die Methoden der deskriptiven Statistik und Datenanalyse. Er beschreibt anhand praxisnaher Beispiele die Ideen und Methoden des modernen Datenmanagements. Der Leser kann mittels der vielen Übungsaufgaben sein Wissen vertiefen, wobei die Musterlösungen ihm zeigen, wie eine Übung gelöst werden könnte. SPSS, die Statistik-Software, kommt in diesem Buch zum Einsatz.
Anwendungsorientierte Einführung in die Methoden der deskriptiven Statistik und Datenanalyse
Mit vielen Übungsaufgaben und Musterlösungen
Mit Beispielen aus der Statistik-Software SPSS für Windows
Autor*in
Helge Toutenburg
Themen in »Deskriptive Statistik«
Beschreibende Statistik Datananalyse Datenanalyse Datenaufbereitung Datenerhebung Deskriptive Statistik Häufigkeitsverteilung Lagemaß SPSS Schiefe Statistik Statistische Variable Streuungsmaß Zeitreihen lineare Regression