Datenqualität in Stichprobenerhebungen
Eine verständnisorientierte Einführung in die Survey-Statistik
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Beschreibung
Dieses Buch beschäftigt sich mit den praktischen Fragestellungen statistischer Erhebungen (= Surveys) wie sie sich etwa in der empirischen akademischen Forschung, der offiziellen Statistik oder der kommerziellen Markt- und Meinungsforschung stellen:
- Wodurch unterscheiden sich verschiedene Stichprobendesigns?
- Wie sind sie praktisch umzusetzen (z. B. mit der Statistik-Freeware R)?
- Wie lassen sich die Daten- und die Ergebnisqualität beeinflussen?
- Wie kompensiert man Nonresponse, Ausreißer und fehlende Werte?
- Wie können nichtzufällige Stichprobenverfahren und Big Data-Analysen im Zusammenhang mit den Aufgaben der Survey-Statistik funktionieren?
Die Vermittlung des Methodenverständnisses wird unterstützt durch eine verständnisorientierte Veranschaulichung der Grundideen. Diese Anschaulichkeit wird durch einfache und daher gut nachvollziehbare Beispiele unterstützt. Zu jedem Kapitel gibt es Übungsaufgaben, deren Bearbeitung mit der kostenlosen Statistik-Software R angeleitet wird. Eine dafür benötigte Übungspopulation sowie exemplarische Lösungen zu diesen Aufgaben sind online abrufbar.
Für die vorliegende 4. Auflage wurde das Buch überarbeitet und anwendungsorientiert erweitert – insbesondere um ein Kapitel zum Umgang mit Ausreißern und fehlenden Werten.
Die Autoren
Andreas Quatember ist außerordentlicher Professor in der Abteilung für Datengewinnung und Datenqualität des Instituts für Angewandte Statistik (IFAS) der Johannes Kepler Universität (JKU) Linz, Österreich. Er lehrt die Datenwissenschaft Statistik und ist auch Autor mehrerer populärwissenschaftlicher Bücher.
Matthias Templ ist Professor am Institut für Wettbewerbsfähigkeit und Kommunikation an der Fachhochschule Nordwestschweiz in Olten und Dozent an der ETH Zürich sowie der Technischen Universität Wien. Seine Forschungsschwerpunkte umfassen unter anderem die Bereiche computergestützte Statistik, robuste Statistik und Datenanonymisierung.
Dieses Buch beschäftigt sich mit den praktischen Fragestellungen statistischer Erhebungen (= Surveys) wie sie sich etwa in der empirischen akademischen Forschung, der offiziellen Statistik oder der kommerziellen Markt- und Meinungsforschung stellen:
- Wodurch unterscheiden sich verschiedene Stichprobendesigns?
- Wie sind sie praktisch umzusetzen (z. B. mit der Statistik-Freeware R)?
- Wie lassen sich die Daten- und die Ergebnisqualität beeinflussen?
- Wie kompensiert man Nonresponse, Ausreißer und fehlende Werte?
- Wie können nichtzufällige Stichprobenverfahren und Big Data-Analysen im Zusammenhang mit den Aufgaben der Survey-Statistik funktionieren?
Die Vermittlung des Methodenverständnisses wird unterstützt durch eine verständnisorientierte Veranschaulichung der Grundideen. Diese Anschaulichkeit wird durch einfache und daher gut nachvollziehbare Beispiele unterstützt. Zu jedem Kapitel gibt es Übungsaufgaben, deren Bearbeitung mit der kostenlosen Statistik-Software R angeleitet wird. Eine dafür benötigte Übungspopulation sowie exemplarische Lösungen zu diesen Aufgaben sind online abrufbar.
Für die vorliegende 4. Auflage wurde das Buch überarbeitet und anwendungsorientiert erweitert – insbesondere um ein Kapitel zum Umgang mit Ausreißern und fehlenden Werten.
Anschauliche Beschreibungen der einzelnen Stichprobenverfahren und Schätzmethoden fördern intuitiven Zugang Methodenverständnis wird verständnisorientiert anhand von Basisideen vermittelt Nachvollziehbare Beispiele haben Priorität vor detailliertem Formelverständnis Nimmt Bezug auf Spannungen zwischen Theorie und Praxis. Exemplarische Umsetzungen mit R
Autor*in
Andreas Quatember
Themen in »Datenqualität in Stichprobenerhebungen«
Erhebungsmethoden Quotenauswahl Schätzmethoden Stichprobentheorie Stichprobenverfahren Surveystatistik Survey-Statistik Nonresponse Simulationsstudien Bootstrapverfahren Sampling statistische Erhebungen mit R auswerten