Deskriptive Statistik und moderne Datenanalyse: eine computergestützte Einführung mit Excel, SPSS und STATA ; [Bachelor geeignet!]
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Gabler
2008
|
| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Lehrbuch
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis Inhaltstext Inhaltsverzeichnis Klappentext |
| Beschreibung: | Angekündigt als: Cleff, Thomas: Statistik und moderne Datenanalyse in der Betriebswirtschaftslehre |
| Beschreibung: | XX, 202 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 9783834902023 3834902020 |
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Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
Vorwort.
V
Inhaltsverzeichnis.
VII
Abbildungsverzeichnis.
X
Tabellenverzeichnis.XIV
Formelsammlung.
XV
1 Statistik und empirische Forschung.1
1.1 Statistik lügt?.1
1.2 Zwei Arten von Statistik.3
1.3 Statistik als Erkenntnisprozess.5
1.4 Phasen empirischer Forschung.7
1.4.1 Von der Erkundung zur Theorie.8
1.4.2 Von der Theorie zum Modell.9
1.4.3 Vom Modell zur „Business
Intelligence"
.13
2 Vom Zahlenwust zum Datensatz.15
2.1 Möglichkeiten der Datenbeschaffung.15
2.2 Die Entscheidung für ein Skalenniveau.19
2.3 Datenerfassung mit dem Computer: Skalierung und Kodierung.23
2.4 Fehlende Werte oder
Missing Values.
25
2.5 Ausreißer und offensichtlich falsche Werte.27
2.6 Übungsaufgaben zum Abschnitt.29
3 Vom Datensatz zur Information.31
3.1 Erste Auswertungsschritte und grafische Darstellungen.31
3.2 Lageparameter als Informationsreduktion.39
3.2.1 Modus oder Modalwert.40
3.2.2 Der Mittelwert.41
3.2.3 Geometrisches Mittel.46
3.2.4 Harmonisches Mittel.48
3.2.5 Der
Median
.50
3.2.6 Quartile und Quantile.53
3.3 Boxplot - Erster Einblick in die Verteilung.55
VII
Inhal tsverzeichnis
3.4 Streuungsparameter.58
3.4.1 Die Standardabweichung und die Varianz.59
3.4.2 Der Variationskoeffizient.61
3.5 Schiefe und Kurtosis.62
3.6 Robustheit von Parametern.66
3.7 Konzentrationsmaße.67
3.8 Berechnung univariater Parameter mit dem Computer.70
3.8.1 Berechnung univariater Parameter mit SPSS.70
3.8.2 Berechnung univariater Parameter mit
STATA
.71
3.8.3 Berechnung univariater Parameter mit Excel.72
3.9 Übungsaufgaben zum Abschnitt.74
4
Divariate
Zusammenhänge.79
4.1
Divariate
Skalenniveau-Kombinationen.79
4.2 Zusammenhang zweier nominaler Variablen.80
4.2.1 Kontingenztabellen.80
4.2.2 Die Chi-Quadrat Berechnung.82
4.2.3 Der Phi-Koeffizient.87
4.2.4 Der Kontingenzkoeffizient.90
4.2.5
Cramers V
.92
4.2.6 Nominale Zusammenhänge mit SPSS.93
4.2.7 Nominale Zusammenhänge mit
Stata
.97
4.2.8 Nominale Zusammenhänge mit Excel.97
4.2.9 Übungsaufgaben zum Abschnitt.99
4.3 Zusammenhang zweier metrischer Variablen.102
4.3.1 Das Streudiagramm.102
4.3.2 Der Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson.106
4.4 Zusammenhang ordinalskalierter Variablen.110
4.4.1 Die Rangkorrelation nach
Spearman (Rho)
.112
4.4.2
Kendalls
Tau
(τ)
.118
4.5 Zusammenhangsmaße zweier Variablen mit unterschiedlichem
Skalenniveau.124
4.5.1 Zusammenhang nominaler und metrischer Variablen.124
4.5.2 Zusammenhang nominaler und ordinaler Variablen.127
4.5.3 Zusammenhang ordinaler und metrischer Variablen.127
VIII
Inhaltsverzeichnis
4.6 Korrelationsrechnung mit dem Computer.129
4.6.1 Korrelationsrechnung mit SPSS.129
4.6.2 Korrelationsrechnung mit
STATA
.130
4.6.3 Korrelationsrechnung mit Excel.131
4.7 Scheinkorrelationen.134
4.7.1 Partielle Korrelation.136
4.7.2 Partielle Korrelation mit SPSS.138
4.7.3 Partielle Korrelation mit
STATA
.139
4.7.4 Partielle Korrelation mit Excel.140
4.8 Übungsaufgaben zum Abschnitt.142
5 Regressionsanalyse.145
5.1 Erste Schritte einer Regressionsanalyse.145
5.2 Koeffizienten der bivariaten Regression.148
5.3 Multivariate Regressionskoeffizienten.152
5.4 Die Anpassungsgüte der Regression.153
5.5 Regressionsrechnung mit dem Computer.157
5.5.1 Regressionsrechnung mit Excel.157
5.5.2 Regressionsrechnung mit SPSS und
STATA
.158
5.6 Anpassungsgüte multivariater Regressionen.160
5.7 Regression mit unabhängiger
Dummy-
Variable.161
5.8 Hebelwirkungen von Beobachtungen.164
5.9 Nichtlineare Regressionen.166
5.10 Ansätze einer Regressionsdiagnostik.170
5.11 Übungsaufgaben zur Regression.177
6 Lösungen der Übungsaufgaben.185
7 Literatur.197
8 Stichwortverzeichnis.199
IX
Dieses Lehrbuch führt praxisorientiert in die Grundlagen,
Techniken und Anwendungsmöglichkeiten der deskriptiven
Statistik ein. Es behandelt die deskriptiven Basismethoden der
univariaten und bivariaten Verfahren, die mit Hilfe computer¬
basierter Berechnungen auf betriebswirtschaftliche Beispiele
angewendet werden. Die
inhalte
reichen von der Erhebung
und Skalierung über die Präsentation und univariate Analyse
quantitativer Daten bis zur Analyse bivariater Zusammenhän¬
ge. Damit sind alle wichtigen Aspekte einer Lehrveranstal¬
tung zur deskriptiven Statistik abgedeckt.
Auf mathematische Darstellungen und Herleitungen wird
zugunsten einer intuitiven Herangehensweise weitgehend
verzichtet. Das Lehrbuch zeigt die effiziente Anwendung
deskriptiver Verfahren auf den Computerprogrammen Excel,
SPSS und
STATA
und schult so die Kompetenz, Ergebnisse
selbständig mit dem Computer berechnen und interpretieren
zu können. Zahlreiche Aufgaben mit Lösungen unterstützen
eine gezielte Prüfungsvorbereitung.
„Deskriptive Statistik und moderne Datenanalyse" richtet
sich an Studenten und Dozenten der Wirtschaftswissenschaf¬
ten an Fachhochschulen, Universitäten und Berufsakade¬
mien. Unternehmenspraktiker, die sich mit statistischen
Fragen beschäftigen, erhalten anwendungsorientiertes Basis¬
wissen.
Professor Dr. Thomas Cleff lehrt Quantitative Methoden der
Betriebswirtschaftslehre an der Hochschule Pforzheim. |
| adam_txt |
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
Vorwort.
V
Inhaltsverzeichnis.
VII
Abbildungsverzeichnis.
X
Tabellenverzeichnis.XIV
Formelsammlung.
XV
1 Statistik und empirische Forschung.1
1.1 Statistik lügt?.1
1.2 Zwei Arten von Statistik.3
1.3 Statistik als Erkenntnisprozess.5
1.4 Phasen empirischer Forschung.7
1.4.1 Von der Erkundung zur Theorie.8
1.4.2 Von der Theorie zum Modell.9
1.4.3 Vom Modell zur „Business
Intelligence"
.13
2 Vom Zahlenwust zum Datensatz.15
2.1 Möglichkeiten der Datenbeschaffung.15
2.2 Die Entscheidung für ein Skalenniveau.19
2.3 Datenerfassung mit dem Computer: Skalierung und Kodierung.23
2.4 Fehlende Werte oder
Missing Values.
25
2.5 Ausreißer und offensichtlich falsche Werte.27
2.6 Übungsaufgaben zum Abschnitt.29
3 Vom Datensatz zur Information.31
3.1 Erste Auswertungsschritte und grafische Darstellungen.31
3.2 Lageparameter als Informationsreduktion.39
3.2.1 Modus oder Modalwert.40
3.2.2 Der Mittelwert.41
3.2.3 Geometrisches Mittel.46
3.2.4 Harmonisches Mittel.48
3.2.5 Der
Median
.50
3.2.6 Quartile und Quantile.53
3.3 Boxplot - Erster Einblick in die Verteilung.55
VII
Inhal tsverzeichnis
3.4 Streuungsparameter.58
3.4.1 Die Standardabweichung und die Varianz.59
3.4.2 Der Variationskoeffizient.61
3.5 Schiefe und Kurtosis.62
3.6 Robustheit von Parametern.66
3.7 Konzentrationsmaße.67
3.8 Berechnung univariater Parameter mit dem Computer.70
3.8.1 Berechnung univariater Parameter mit SPSS.70
3.8.2 Berechnung univariater Parameter mit
STATA
.71
3.8.3 Berechnung univariater Parameter mit Excel.72
3.9 Übungsaufgaben zum Abschnitt.74
4
Divariate
Zusammenhänge.79
4.1
Divariate
Skalenniveau-Kombinationen.79
4.2 Zusammenhang zweier nominaler Variablen.80
4.2.1 Kontingenztabellen.80
4.2.2 Die Chi-Quadrat Berechnung.82
4.2.3 Der Phi-Koeffizient.87
4.2.4 Der Kontingenzkoeffizient.90
4.2.5
Cramers V
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4.2.6 Nominale Zusammenhänge mit SPSS.93
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Stata
.97
4.2.8 Nominale Zusammenhänge mit Excel.97
4.2.9 Übungsaufgaben zum Abschnitt.99
4.3 Zusammenhang zweier metrischer Variablen.102
4.3.1 Das Streudiagramm.102
4.3.2 Der Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson.106
4.4 Zusammenhang ordinalskalierter Variablen.110
4.4.1 Die Rangkorrelation nach
Spearman (Rho)
.112
4.4.2
Kendalls
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.118
4.5 Zusammenhangsmaße zweier Variablen mit unterschiedlichem
Skalenniveau.124
4.5.1 Zusammenhang nominaler und metrischer Variablen.124
4.5.2 Zusammenhang nominaler und ordinaler Variablen.127
4.5.3 Zusammenhang ordinaler und metrischer Variablen.127
VIII
Inhaltsverzeichnis
4.6 Korrelationsrechnung mit dem Computer.129
4.6.1 Korrelationsrechnung mit SPSS.129
4.6.2 Korrelationsrechnung mit
STATA
.130
4.6.3 Korrelationsrechnung mit Excel.131
4.7 Scheinkorrelationen.134
4.7.1 Partielle Korrelation.136
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4.7.4 Partielle Korrelation mit Excel.140
4.8 Übungsaufgaben zum Abschnitt.142
5 Regressionsanalyse.145
5.1 Erste Schritte einer Regressionsanalyse.145
5.2 Koeffizienten der bivariaten Regression.148
5.3 Multivariate Regressionskoeffizienten.152
5.4 Die Anpassungsgüte der Regression.153
5.5 Regressionsrechnung mit dem Computer.157
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5.10 Ansätze einer Regressionsdiagnostik.170
5.11 Übungsaufgaben zur Regression.177
6 Lösungen der Übungsaufgaben.185
7 Literatur.197
8 Stichwortverzeichnis.199
IX
Dieses Lehrbuch führt praxisorientiert in die Grundlagen,
Techniken und Anwendungsmöglichkeiten der deskriptiven
Statistik ein. Es behandelt die deskriptiven Basismethoden der
univariaten und bivariaten Verfahren, die mit Hilfe computer¬
basierter Berechnungen auf betriebswirtschaftliche Beispiele
angewendet werden. Die
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und Skalierung über die Präsentation und univariate Analyse
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Inhaltsverzeichnis
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THWS Würzburg Zentralbibliothek Lesesaal
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