Biostatistik: 20 Tabellen
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Stuttgart [u.a.]
Thieme
2008
|
| Ausgabe: | 2., unveränd. Aufl. |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XI, 206 S. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 9783131162724 |
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| adam_text | VII
Inhaltsverzeichnis
1. Einführung..........................................................................................1
1.1. Was ist Statistik?......................................................................................................1
1.2. Kurze Geschichte der Statistik.................................................................................4
2. Beschreibende Statistik...........................................................................7
2.1. Das Sammeln von Daten..........................................................................................7
2.1.1. Population und Stichprobe.................................................................................7
2.1.2. Monovariable und multivariable Daten..............................................................7
2.1.3. Skalen...............................................................................................................7
2.1.4. Wie „genau sind unsere Messungen?...............................................................8
2.2. Auswertung der Daten.............................................................................................9
2.2.1. Lageparameter...................................................................................................9
2.2.2. Streuungsparameter.........................................................................................10
2.3. Graphische Darstellung..........................................................................................12
2.3.1. Stem-and-Leaf.................................................................................................13
2.3.2. Histogramm und Polygondiagramm.................................................................14
2.3.4. Summenkurven................................................................................................15
2.3.5. Box-and-
Whiskers
...........................................................................................17
2.3.6. Durchschnitt mit Standardabweichung oder Standardfehler.............................18
2.4. Weitere Beispiele...................................................................................................18
S.Wahrscheinlichkeit...............................................................................19
3.1. Beginn der Wahrscheinlichkeitsrechnung...............................................................19
3.2. Das Venn-Diagramm.............................................................................................20
3.3. Ein paar Regeln.....................................................................................................21
3.4. Lösung des Problems von
le Mère..........................................................................
22
3.5. Das Problem von Galilei........................................................................................23
3.6. Bedingte Wahrscheinlichkeit und die Bayessche Formel........................................23
3.7. Weitere Anwendungen der bedingten Wahrscheinlichkeit......................................26
3.8. Wie wird Wahrscheinlichkeit definiert?.................................................................27
3.9. Der Erwartungswert...............................................................................................27
3.10. Weitere Beispiele.................................................................................................29
4. Wahrscheinlichkeitsverteilungen..............................................................30
4.1. Die
Binomial
Verteilung..........................................................................................30
4.1.1. Empirische Ableitung und der Wahrscheinlichkeitsbaum.................................30
4.1.2. Die Formel und das Pascalsche Dreieck...........................................................31
4.1.3. Durchschnitt und Varianz................................................................................32
4.2. Die Normalverteilung............................................................................................33
4.2.1. Normalverteilungen und Z-Transformation......................................................33
4.2.2. Aussagen über Wahrscheinlichkeiten...............................................................34
4.2.3. Gott prophezeit 1969 das Ende der Berliner Mauer..........................................37
4.2.4. Die Normalverteilung als Grenzfall der Binomialverteilung.............................38
4.2.5. Der zentrale Grenzwertsatz..............................................................................39
4.3. Die Poissonverteilung............................................................................................41
4.4. Von der Probe zur Population: Konfidenzschätzungen...........................................41
4.4.1. Das Problem mit Meinungsumfragen...............................................................42
VIII Inhaltsverzeichnis
4.4.2. Konfidenzintervalle beruhend auf Normalverteilung........................................43
4.4.2.1 Für Stichproben mit
η
> 30.........................................................................43
4.4.2.2. Für kleine Proben: die
t-
Verteilung............................................................44
4.4.3. Die „Schnürsenkelmethode ............................................................................46
4. 5. Weitere Beispiele..................................................................................................47
5. Qualitätskontrolle............................................. ...................................48
5.1. Kontrollkarten oder statistische Prozeßkontrolle....................................................48
5.2.
Acceptance Sampling.............................................................................................
49
5.3. Der Ansatz nach
Bayes
..........................................................................................50
5.4. Erfolg und Mißerfolg im Sport...............................................................................51
5.5. Weitere Beispiele...................................................................................................52
6. Das Formulieren und Testen von Hypothesen..............................................53
6.1. Der Ansatz nach
Bayes
..........................................................................................53
6.2. Das Problem der Induktion.....................................................................................55
6.3. Signifikanztest und Nullhypothese nach
Fisher
......................................................56
6.4. Entscheidungstheorie von Neyman-Pearson-Wolf..................................................58
6.4.1. Übersicht..:......................................................................................................58
6.4.2. Berechnung von
β
............................................................................................59
6.5. Computerintensive Methoden................................................................................62
6.6. Das „Hybridmodell der Lehrbücher......................................................................64
6.7. Bayessche Bewertung einer klinischen Untersuchung: eine Fallstudie....................65
6.8. Weitere Beispiele...................................................................................................67
7. Vergleich zweier Kennwerte: t-test und Alternativen.....................................68
7.1. Eine Probe und eine Population..............................................................................68
7.2. Zwei gepaarte Proben.............................................................................................69
7.3. Zwei unabhängige Proben......................................................................................70
7.3.1. Varianzen der Proben sind homogen................................................................70
7.3.2. Varianzen der Proben sind nicht homogen.......................................................71
7.4. Vergleich von Proportionen...................................................................................73
7.5. Powerberechnungen...............................................................................................74
7.6. Verteilungsunabhängige Prüfverfahren..................................................................75
7.6.1. Eine Probe und eine Population.......................................................................76
7.6.2. Zwei gepaarte Proben......................................................................................76
7.6.2.1.
Fishers
Test...............................................................................................76
7.6.2.2.
Wilcoxon Signed Rank
Test......................................................................78
7.6.3. Zwei unabhängige Proben................................................................................79
7.7. Weitere Beispiele...................................................................................................81
8. Vergleich von mehr als zwei Kennwerten: Varianzanalyse (ANOVA)................82
8.1. t-Test und Varianzanalyse......................................................................................82
8.2. Feste und zufällige Effekte.....................................................................................83
8.3. ANOVA mit 1 Faktor:
Modelli
.............................................................................84
8.3.1. Unterteilung der Varianz und Bestimmung von
F
............................................84
8.3.2. Multiple Vergleiche.........................................................................................87
8.3.2.1. A-priori-Vergleiche...................................................................................87
8.3.2.2. A-posteriori-Vergleiche.............................................................................88
Inhaltsverzeichnis
IX
t-
Test mit Bonferroni-Anpassung........................................................................88
Duncan-Test und Student-Newman-Keuls-Test..................................................89
TukeysTest........................................................................................................90
Lineare Kontraste...............................................................................................91
8.3.3. Konfidenzintervalle.........................................................................................92
8.4. ANOVA mit 1 Faktor: Modell
II
............................................................................92
8.5. ANOVA mit Blöcken (gemischtes Modell)............................................................93
8.5.1. Ein fester und ein zufalliger Effekt..................................................................93
8.5.2. Ein fester und zwei zufallige Effekte: lateinisches Quadrat..............................95
8.6. Mehrfaktorielle ANOVA (Modell
I)
......................................................................95
8.7. Fortgeschrittene Modelle.......................................................................................98
8.7.1. Hierarchische Modelle.....................................................................................98
8.7.2.
MÁNOVA
.......................................................................................................99
8.7.3. Kovarianzanalyse: ANCOVA..........................................................................99
8.8. Powerberechnungen.............................................................................................100
8.9. Voraussetzungen für ANOVA.............................................................................101
8.9.1. Zufällige Probenauswahl...............................................................................101
8.9.2. Unabhängigkeit.............................................................................................101
8.9.3. Normalverteilung der Restfehler....................................................................102
8.9.4. Homogenität der Varianzen...........................................................................102
8.9.5. Addiviti
tät
.....................................................................................................103
8.10. Verteilungsfreie (nichtparametrische) Alternativen............................................104
8.10.1. Ein Faktor: Kruskal-Wallis-Test..................................................................104
8.10.2. Ein Faktor mit Blockbildung: Friedman-Test...............................................106
8.10.3. Mehrere Faktoren mit Interaktionen.............................................................108
8.10.4. Multiple Vergleiche.....................................................................................108
8.11. Weitere Beispiele...............................................................................................109
9. Regression und Korrelation...................................................................110
9.1. Einfache lineare Regression.................................................................................110
9.1.1. Ein Beispiel: Cholesterin und Turnübungen...................................................111
9.1.2. Beste Anpassung an Daten: Methode der kleinsten Quadrate.........................112
9.1.3. Bestimmung von Achsenabschnitt und Steigung............................................113
9.1.4. Überprüfung des Modelies.............................................................................114
9.1.5. Korrelationskoeffizient und Bestimmtheitsmaß..............................................116
9.1.6. Konfidenzintervalle.......................................................................................116
9.1.7. Prüfung auf Linearität....................................................................................117
9.1.7.1. Mit Wiederholungen................................................................................118
9.1.7.2. Ohne Wiederholungen.............................................................................118
9.1.8. Voraussetzungen der linearen Regression......................................................122
9.2. Korrelation...........................................................................................................122
9.2.1. Allgemeine Voraussetzungen.........................................................................122
9.2.2. Korrelationskoeffizient nach
Pearson
.............................................................122
9.2.3. Rangkorrelationskoeffizient nach
Spearman
..................................................123
9.2.4. Rangkorrelationskoeffizient nach
Kendall
.....................................................124
9.2.5. Konkordanzkoeffizient nach Kendali.............................................................124
9.2.6. Permutationstests...........................................................................................125
9.3.Powerberechnungen..............................................................................................127
9.4. Vergleich mehrerer Regressionen: ANCOVA......................................................127
9.5. Mehrfache lineare Regressionen...........................................................................130
X
Inhaltsverzeichnis
9.6. Nichtlineare Regressionen....................................................................................133
9.6.1. Polynomiale Gleichungen..............................................................................133
9.6.2. Weitere nichtlineare Gleichungen..................................................................134
9.6.2.1. Exponentieller Zerfall..............................................................................134
9.6.2.2.
Exponentielles
Wachstum........................................................................135
9.6.2.3. Logistisches Wachstum...........................................................................136
9.6.2.4. Michaelis-Menten-Gleichung..................................................................136
9.6.2.5. Das Finden der besten Anpassung...........................................................137
9.7. Logistische Regression........................................................................................139
9.8. Wovor man sich bei Korrelation und Regression hüten muß................................140
9.8.1. Korrelation bedeutet nicht Kausalzusammenhang..........................................140
9.8.2. Extrapolation ausserhalb gemessener Werte...................................................140
9.8.3. Das statistische Netz von Münchhausen.........................................................141
9.8.4. Regression zum Mittelwert............................................................................143
9.8.5. Vermischung zweier oder mehrerer Populationen..........................................145
9.8.6. Quotienten und Transformationen..................................................................146
9.9. Weitere Beispiele.................................................................................................148
10. Beobachtete und erwartete Häufigkeiten: X2-Test und verwandte Methoden.....150
10.1. Berechnung und Voraussetzungen......................................................................150
10.2. Die Stetigkeitskorrektur nach
Yates
...................................................................151
10.3. Anwendungen und Alternativen.........................................................................151
10.4. Güte der Anpassung...........................................................................................152
10.4.1. Keine Parameter werden aus Daten geschätzt..............................................153
10.4.2. Parameter werden aus Daten geschätzt.........................................................154
10.4.2.1. Binomialverteilung................................................................................154
10.4.2.2. Poissonverteilung..................................................................................154
10.4.2.3. Normalverteilung...................................................................................155
10.5. Kontingenztafem................................................................................................156
10.6. Powerberechnungen...........................................................................................158
10.7. Der exakte Test nach
Fisher
...............................................................................158
10.8. Gepaarte Daten: der Test von McNemar.............................................................160
10.9.
Berksons
Trugschluß..........................................................................................162
10.10. Weitere Beispiele.............................................................................................163
11. Epidemiologische Methoden.................................................................164
11.1. Definition und geschichtlicher Überblick...........................................................164
11.2.
Placebos
.............................................................................................................164
11.3. Die Doppelblind-Methode..................................................................................164
1
1.4. Beurteilung des Risikos......................................................................................165
11.5. Methoden...........................................................................................................167
11.5.1. Der Vorteil des Odds-Quotienten.................................................................168
11.5. Mantel-Haenszel-Methoden...............................................................................169
11.5. Logistische Regression.......................................................................................171
11.5. Überlebensanalysen...........................................................................................173
11.6. Weitere Beispiele...............................................................................................174
12. Beurteilung von mehreren unabhängigen Studien......................................176
12.1. Traditionelle Zusammenfassung der Literatur....................................................177
Inhaltsverzeichnis
XI
12.2. Stimmenzählen..................................................................................................177
12.3. Ansatz nach
Bayes
.............................................................................................178
12.4. Meta-Analyse.....................................................................................................178
12.4.1. Sammlung der Studien.................................................................................178
12.4.2. Auswahl der Studien....................................................................................180
12.4.3. Rechnerische Auswertung............................................................................180
13. Statistik im Zeitalter der Mikrocomputer und des Internets.........................182
13.1. Computer und Statistikprogramme.....................................................................182
13.2.
Resampling
Stats................................................................................................
183
13.3.
Interessante
Websites.........................................................................................184
14. Lösungen.........................................................................................186
Kapitel 2.....................................................................................................................186
Kapitel 3.....................................................................................................................187
Kapitel 4....................................................................................................................188
Kapitel 5.....................................................................................................................189
Rapitelo
.....................................................................................................................190
Kapitel 7.....................................................................................................................191
Kapitel 8.....................................................................................................................191
Kapitel.....................................................................................................................192
Kapitel 10...................................................................................................................193
Kapitelll...................................................................................................................194
Literatur.............................................................................................195
Statistische Tabellen...............................................................................198
Z-Verteilung...............................................................................................................199
t-Verteilung................................................................................................................200
F-Verteilung...............................................................................................................201
r-Verteilung................................................................................................................202
χ2-
Verteilung..............................................................................................................203
Sachverzeichnis.....................................................................................204
|
| adam_txt |
VII
Inhaltsverzeichnis
1. Einführung.1
1.1. Was ist Statistik?.1
1.2. Kurze Geschichte der Statistik.4
2. Beschreibende Statistik.7
2.1. Das Sammeln von Daten.7
2.1.1. Population und Stichprobe.7
2.1.2. Monovariable und multivariable Daten.7
2.1.3. Skalen.7
2.1.4. Wie „genau" sind unsere Messungen?.8
2.2. Auswertung der Daten.9
2.2.1. Lageparameter.9
2.2.2. Streuungsparameter.10
2.3. Graphische Darstellung.12
2.3.1. Stem-and-Leaf.13
2.3.2. Histogramm und Polygondiagramm.14
2.3.4. Summenkurven.15
2.3.5. Box-and-
Whiskers
.17
2.3.6. Durchschnitt mit Standardabweichung oder Standardfehler.18
2.4. Weitere Beispiele.18
S.Wahrscheinlichkeit.19
3.1. Beginn der Wahrscheinlichkeitsrechnung.19
3.2. Das Venn-Diagramm.20
3.3. Ein paar Regeln.21
3.4. Lösung des Problems von
le Mère.
22
3.5. Das Problem von Galilei.23
3.6. Bedingte Wahrscheinlichkeit und die Bayessche Formel.23
3.7. Weitere Anwendungen der bedingten Wahrscheinlichkeit.26
3.8. Wie wird Wahrscheinlichkeit definiert?.27
3.9. Der Erwartungswert.27
3.10. Weitere Beispiele.29
4. Wahrscheinlichkeitsverteilungen.30
4.1. Die
Binomial
Verteilung.30
4.1.1. Empirische Ableitung und der Wahrscheinlichkeitsbaum.30
4.1.2. Die Formel und das Pascalsche Dreieck.31
4.1.3. Durchschnitt und Varianz.32
4.2. Die Normalverteilung.33
4.2.1. Normalverteilungen und Z-Transformation.33
4.2.2. Aussagen über Wahrscheinlichkeiten.34
4.2.3. Gott prophezeit 1969 das Ende der Berliner Mauer.37
4.2.4. Die Normalverteilung als Grenzfall der Binomialverteilung.38
4.2.5. Der zentrale Grenzwertsatz.39
4.3. Die Poissonverteilung.41
4.4. Von der Probe zur Population: Konfidenzschätzungen.41
4.4.1. Das Problem mit Meinungsumfragen.42
VIII Inhaltsverzeichnis
4.4.2. Konfidenzintervalle beruhend auf Normalverteilung.43
4.4.2.1 Für Stichproben mit
η
> 30.43
4.4.2.2. Für kleine Proben: die
t-
Verteilung.44
4.4.3. Die „Schnürsenkelmethode".46
4. 5. Weitere Beispiele.47
5. Qualitätskontrolle.'.48
5.1. Kontrollkarten oder statistische Prozeßkontrolle.48
5.2.
Acceptance Sampling.
49
5.3. Der Ansatz nach
Bayes
.50
5.4. Erfolg und Mißerfolg im Sport.51
5.5. Weitere Beispiele.52
6. Das Formulieren und Testen von Hypothesen.53
6.1. Der Ansatz nach
Bayes
.53
6.2. Das Problem der Induktion.55
6.3. Signifikanztest und Nullhypothese nach
Fisher
.56
6.4. Entscheidungstheorie von Neyman-Pearson-Wolf.58
6.4.1. Übersicht.:.58
6.4.2. Berechnung von
β
.59
6.5. Computerintensive Methoden.62
6.6. Das „Hybridmodell" der Lehrbücher.64
6.7. Bayessche Bewertung einer klinischen Untersuchung: eine Fallstudie.65
6.8. Weitere Beispiele.67
7. Vergleich zweier Kennwerte: t-test und Alternativen.68
7.1. Eine Probe und eine Population.68
7.2. Zwei gepaarte Proben.69
7.3. Zwei unabhängige Proben.70
7.3.1. Varianzen der Proben sind homogen.70
7.3.2. Varianzen der Proben sind nicht homogen.71
7.4. Vergleich von Proportionen.73
7.5. Powerberechnungen.74
7.6. Verteilungsunabhängige Prüfverfahren.75
7.6.1. Eine Probe und eine Population.76
7.6.2. Zwei gepaarte Proben.76
7.6.2.1.
Fishers
Test.76
7.6.2.2.
Wilcoxon Signed Rank
Test.78
7.6.3. Zwei unabhängige Proben.79
7.7. Weitere Beispiele.81
8. Vergleich von mehr als zwei Kennwerten: Varianzanalyse (ANOVA).82
8.1. t-Test und Varianzanalyse.82
8.2. Feste und zufällige Effekte.83
8.3. ANOVA mit 1 Faktor:
Modelli
.84
8.3.1. Unterteilung der Varianz und Bestimmung von
F
.84
8.3.2. Multiple Vergleiche.87
8.3.2.1. A-priori-Vergleiche.87
8.3.2.2. A-posteriori-Vergleiche.88
Inhaltsverzeichnis
IX
t-
Test mit Bonferroni-Anpassung.88
Duncan-Test und Student-Newman-Keuls-Test.89
TukeysTest.90
Lineare Kontraste.91
8.3.3. Konfidenzintervalle.92
8.4. ANOVA mit 1 Faktor: Modell
II
.92
8.5. ANOVA mit Blöcken (gemischtes Modell).93
8.5.1. Ein fester und ein zufalliger Effekt.93
8.5.2. Ein fester und zwei zufallige Effekte: lateinisches Quadrat.95
8.6. Mehrfaktorielle ANOVA (Modell
I)
.95
8.7. Fortgeschrittene Modelle.98
8.7.1. Hierarchische Modelle.98
8.7.2.
MÁNOVA
.99
8.7.3. Kovarianzanalyse: ANCOVA.99
8.8. Powerberechnungen.100
8.9. Voraussetzungen für ANOVA.101
8.9.1. Zufällige Probenauswahl.101
8.9.2. Unabhängigkeit.101
8.9.3. Normalverteilung der Restfehler.102
8.9.4. Homogenität der Varianzen.102
8.9.5. Addiviti
tät
.103
8.10. Verteilungsfreie (nichtparametrische) Alternativen.104
8.10.1. Ein Faktor: Kruskal-Wallis-Test.104
8.10.2. Ein Faktor mit Blockbildung: Friedman-Test.106
8.10.3. Mehrere Faktoren mit Interaktionen.108
8.10.4. Multiple Vergleiche.108
8.11. Weitere Beispiele.109
9. Regression und Korrelation.110
9.1. Einfache lineare Regression.110
9.1.1. Ein Beispiel: Cholesterin und Turnübungen.111
9.1.2. Beste Anpassung an Daten: Methode der kleinsten Quadrate.112
9.1.3. Bestimmung von Achsenabschnitt und Steigung.113
9.1.4. Überprüfung des Modelies.114
9.1.5. Korrelationskoeffizient und Bestimmtheitsmaß.116
9.1.6. Konfidenzintervalle.116
9.1.7. Prüfung auf Linearität.117
9.1.7.1. Mit Wiederholungen.118
9.1.7.2. Ohne Wiederholungen.118
9.1.8. Voraussetzungen der linearen Regression.122
9.2. Korrelation.122
9.2.1. Allgemeine Voraussetzungen.122
9.2.2. Korrelationskoeffizient nach
Pearson
.122
9.2.3. Rangkorrelationskoeffizient nach
Spearman
.123
9.2.4. Rangkorrelationskoeffizient nach
Kendall
.124
9.2.5. Konkordanzkoeffizient nach Kendali.124
9.2.6. Permutationstests.125
9.3.Powerberechnungen.127
9.4. Vergleich mehrerer Regressionen: ANCOVA.127
9.5. Mehrfache lineare Regressionen.130
X
Inhaltsverzeichnis
9.6. Nichtlineare Regressionen.133
9.6.1. Polynomiale Gleichungen.133
9.6.2. Weitere nichtlineare Gleichungen.134
9.6.2.1. Exponentieller Zerfall.134
9.6.2.2.
Exponentielles
Wachstum.135
9.6.2.3. Logistisches Wachstum.136
9.6.2.4. Michaelis-Menten-Gleichung.136
9.6.2.5. Das Finden der besten Anpassung.137
9.7. Logistische Regression.139
9.8. Wovor man sich bei Korrelation und Regression hüten muß.140
9.8.1. Korrelation bedeutet nicht Kausalzusammenhang.140
9.8.2. Extrapolation ausserhalb gemessener Werte.140
9.8.3. Das statistische Netz von Münchhausen.141
9.8.4. Regression zum Mittelwert.143
9.8.5. Vermischung zweier oder mehrerer Populationen.145
9.8.6. Quotienten und Transformationen.146
9.9. Weitere Beispiele.148
10. Beobachtete und erwartete Häufigkeiten: X2-Test und verwandte Methoden.150
10.1. Berechnung und Voraussetzungen.150
10.2. Die Stetigkeitskorrektur nach
Yates
.151
10.3. Anwendungen und Alternativen.151
10.4. Güte der Anpassung.152
10.4.1. Keine Parameter werden aus Daten geschätzt.153
10.4.2. Parameter werden aus Daten geschätzt.154
10.4.2.1. Binomialverteilung.154
10.4.2.2. Poissonverteilung.154
10.4.2.3. Normalverteilung.155
10.5. Kontingenztafem.156
10.6. Powerberechnungen.158
10.7. Der exakte Test nach
Fisher
.158
10.8. Gepaarte Daten: der Test von McNemar.160
10.9.
Berksons
Trugschluß.162
10.10. Weitere Beispiele.163
11. Epidemiologische Methoden.164
11.1. Definition und geschichtlicher Überblick.164
11.2.
Placebos
.164
11.3. Die Doppelblind-Methode.164
1
1.4. Beurteilung des Risikos.165
11.5. Methoden.167
11.5.1. Der Vorteil des Odds-Quotienten.168
11.5. Mantel-Haenszel-Methoden.169
11.5. Logistische Regression.171
11.5. Überlebensanalysen.173
11.6. Weitere Beispiele.174
12. Beurteilung von mehreren unabhängigen Studien.176
12.1. Traditionelle Zusammenfassung der Literatur.177
Inhaltsverzeichnis
XI
12.2. Stimmenzählen.177
12.3. Ansatz nach
Bayes
.178
12.4. Meta-Analyse.178
12.4.1. Sammlung der Studien.178
12.4.2. Auswahl der Studien.180
12.4.3. Rechnerische Auswertung.180
13. Statistik im Zeitalter der Mikrocomputer und des Internets.182
13.1. Computer und Statistikprogramme.182
13.2.
Resampling
Stats.
183
13.3.
Interessante
Websites.184
14. Lösungen.186
Kapitel 2.186
Kapitel 3.187
Kapitel 4.188
Kapitel 5.189
Rapitelo
.190
Kapitel 7.191
Kapitel 8.191
Kapitel.192
Kapitel 10.193
Kapitelll.194
Literatur.195
Statistische Tabellen.198
Z-Verteilung.199
t-Verteilung.200
F-Verteilung.201
r-Verteilung.202
χ2-
Verteilung.203
Sachverzeichnis.204 |
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