Statistik II für Dummies: [auf einen Blick: die wichtigsten Grundlagen wiederholen ; Regressionsanalysen durchführen ; das Wichtigste über Chi-Quadrat-Tests, parameterfreie Statistik und Co verstehen]
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German English |
| Veröffentlicht: |
Weinheim
Wiley-VCH
2013
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| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | ... für Dummies
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| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Hier auch später erschienene, unveränderte Nachdrucke; erschien 2008 unter dem Titel: Weiterführende Statistik für Dummies |
| Beschreibung: | 371 S. Ill., graph. Darst. |
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Titel: Statistik II für Dummies
Autor: Rumsey, Deborah
Jahr: 2013
Inhaltsverzeichnis
Einleitung 19
Zu diesem Buch 19
Konventionen in diesem Buch 20
Was Sie nicht lesen müssen 21
Törichte Annahmen über den Leser 21
Wie dieses Buch aufgebaut ist 21
Teil I: Datenanalyse und Grundlagen der Modellbildung 22
Teil II: Vorhersagen unter Verwendung der Regression treffen 22
Teil III: Vergleich vieler Mittelwerte mit der ANOVA 22
Teil IV: Starke Verbindungen mit Chi-Quadrat-Tests aufbauen 22
Teil V: Rebellen ohne Verteilung: Nichtparametrische Statistik 22
Teil VI: Der Top-Ten-Teil 23
Die Symbole in diesem Buch 23
Wie es weitergeht 24
Teil 1
batenanalyse und Modellbitdunq - Grundlagen 25
Kapitel 1
Mehr als nur Zahtenüerarbeitung: öatenanaluse als Kunst
und Wissenschaft 27
Datenanalyse: Nicht mehr nur für Statistiker 27
Die gute alte Zeit 28
Der Nachteil der heutigen Statistik-Software 29
Regel Nr. 1: Informieren Sie sich VOR der Verarbeitung! 29
Nichts ist ewig (nicht einmal eine Gerade) 30
Datenschnüffeln ist nicht cool! 31
(Daten-)Fischen verboten! 32
Das große Ganze: Ein Überblick über weiterführende Statistik 36
Populationsparameter 37
Stichprobenkenngröße 37
Vertrauensintervall 38
Hypothesentest 38
Varianzanalyse (ANOVA, Analysis of Variance) 39
Multiple Vergleiche 40
Interaktionseffekte 41
Korrelation 43
Lineare Regression 44
Chi-Quadrat-Tests 45
Nichtparametrische Statistik 47
9
Statistik // für Oummies
Kapitel 2
Orientierung innerhalb der statistischen Techniken k9
Qualitative und quantitative Variablen in der statistischen Analyse 49
Statistiken für qualitative Variablen 51
Anteile vergleichen 51
Einen Anteil abschätzen 51
Nach Beziehungen zwischen qualitativen Variablen suchen 52
Modelle für Vorhersagen erstellen 53
Statistik für quantitative Variablen 55
Vergleiche anstellen 55
Verbindungen erkennen 55
Vorhersagen treffen 57
Verzerrung vermeiden 58
Betrachtung der Verzerrung durch die Brille der Statistik 58
Der Varianzstreitfall: der Kampf zwischen n-\ und n 59
Höchste Genauigkeit erzielen 61
Genauigkeit aus statistischer Perspektive verstehen 61
Genauigkeit mit dem Fehlerspielraum messen 61
Schlussfolgerungen treffen und Grenzen erkennen 65
Kapitel 3
(/ertrauen aufbauen und Modelte testen 67
Parameter anhand von Vertrauensintervallen schätzen 68
Die Grundlagen: Die allgemeine Form eines Vertrauensintervalls 68
Das Vertrauensintervall für einen Populationsmittelwert finden 69
Was ändert den Fehlerspielraum? 70
Ein Vertrauensintervall interpretieren 73
Modelle aufstellen und testen 74
Was sind Ho und Ha wirklich? 75
Ihre Hinweise in einer Teststatistik zusammenfassen 75
Die Stärke des Beweises mit einem p-Wert bestimmen 76
Typ-I- und Typ-II-Fehler ausschließen 77
Die Güte eines Hypothesentests 79
Teil II
Mit Hilfe der Regression Vorhersagen treffen 85
Kapitel k
Einfache lineare Regression Verstehen 87
Mit Streudiagrammen und Korrelationen Beziehungen untersuchen 87
Mit Hilfe von Streudiagrammen Beziehungen untersuchen 89
Informationen mit Hilfe des Korrelationskoeffizienten zuordnen 90
10
Inhaltsverzeichnis
Ein einfaches lineares Regressionsmodell erstellen 91
Die beste Gerade für die Modellierung Ihrer Daten 91
Der «/-Schnittpunkt der Regressionsgeraden 92
Die Steigung der Regressionsgeraden 93
Schätzungen anhand der Regressionsgeraden 94
Prüfen, ob das Modell passt (Daten, nicht Kleider!) 94
Definition der Bedingungen 94
Die Residuen finden und untersuchen 96
Mit r2 messen, ob das Modell geeignet ist 99
Ausreißer 100
Korrekte Schlüsse ziehen 101
Vermeiden Sie, Ursache- und Wirkungsdiskussionen 102
Extrapolation: No-No! 102
Die Grenzen eines einfachen linearen Regressionsmodells kennen 103
Kapitel 5
Wenn zu/ei Variablen besser sind als eine: Multiple Regression 105
Das multiple Regressionsmodell 105
Die Verwendungszwecke der multiplen Regression erkennen 105
Die allgemeine Form des multiplen Regressionsmodells 106
Die Analyseschritte 106
Alle x und y betrachten 107
Daten sammeln 108
Mögliche Beziehungen erkennen 109
Streudiagramme erstellen 109
Korrelationen: Untersuchung der Verbindung 110
Auf Multikollinearität prüfen 113
Das am besten angepasste Modell finden 114
Die Koeffizienten des multiplen Regressionsmodells bestimmen 114
Die Koeffizienten interpretieren 115
Koeffizienten testen 116
Vorhersage von y anhand der x-Variablen 118
Prüfen, wie gut das Modell angepasst ist 119
Die Voraussetzungen 119
Ein Plan für die Prüfung der Voraussetzungen 119
Kapitel 6
Ein Schritt Vor und zvlei zurück: Ausviahl des Regressionsmodells 125
Abstoßdistanzen schätzen - Der ultimative Kick 125
Variablen-Brainstorming und -Datensammlung 126
Streudiagramme und Korrelationen untersuchen 127
Die Vorwärtsselektion 130
Variablen hinzufügen - eine nach der anderen 131
Wie gut passt das Modell? 132
Die Vorwärtsselektion für die Abstoßdistanzen 133
11
Statistik II für bummies
Und jetzt das Ganze von hinten: Die Rückwärtsselektion 136
Variablen nacheinander eliminieren 136
Passt das Modell? 138
Variablen ausschließen, um die Abstoßdistanz zu bestimmen 138
Das Verfahren der besten Teilmengen 140
Alle Modelle erzeugen und dann das Beste davon auswählen 140
Die besten Teilmengen für das Beispiel der Abstoßdistanz 141
Vergleich der Modellauswahlverfahren 143
Warum erzeugen nicht alle Verfahren dieselben Ergebnisse? 143
Welche Vor- und Nachteile haben die einzelnen Verfahrensweisen? 144
Kapitel 7
Mit baten in die Kurte gehen: Nichtlineare Regression H7
Am Anfang war das Streudiagramm 147
Polynome für Kurven nutzen 149
Zurück zu den Polynomen 149
Suche nach dem besten Polynomialmodell 151
Die Prüfung mit einem Polynom zweiten Grades bestehen 152
Bewertung der Anpassung eines Polynomialmodells 155
Vorhersagen treffen 158
Nach oben? Nach unten? Exponentiell! 159
Zurück zu den exponentiellen Modellen 160
Die Suche nach dem besten exponentiellen Modell 160
Geheimnisse in exponentieller Geschwindigkeit verbreiten 162
Kapitel 8
Ja, Nein, Vielleicht: Vorhersagen mit (ogistischer Regression 167
Aufstellung des logistischen Regressionsmodells 167
Definition eines logistischen Regressionsmodells 167
Mit einer S-Kurve Wahrscheinlichkeiten abschätzen 168
Interpretation der Koeffizienten des logistischen Regressionsmodells 168
Abschätzen der Wahrscheinlichkeit, dass ein Film ein Kassenschlager wird -
mit der logistischen Regression 169
Allgemeine Schritte für die logistische Regression 170
Die Analyse in Minitab 171
Die Koeffizienten finden und das Modell erstellen 172
Schätzung von p 173
Die Anpassung des Modells überprüfen 174
12
Inhaltsverzeichnis
Teil III
Viele Mittelwerte Vergleichen - mit der Varianzanalyse 177
Kapitel 9
Einfache Varianzanalyse 179
Zwei Mittelwerte mit einem t-Test vergleichen 179
Mehr Mittelwerte mit einer ANOVA vergleichen 181
Kerne spucken: Eine Situation, die nach einer ANOVA schreit 181
DieANOVA-Schritte 182
Die Bedingungen prüfen 183
Unabhängigkeit prüfen 183
Was ist schon normal? 183
Die Streuung 185
Die Hypothesen aufstellen 185
DerF-Test 186
Die ANOVA in Minitab 186
Die Varianz in Quadratsummen zerlegen 187
Die mittleren Quadratsummen suchen 188
Die F-Statistik bestimmen 189
Schlüsse aus der ANOVA ziehen 190
Was kommt als Nächstes? 192
Die Anpassung des ANOVA-Modells überprüfen 192
Kapitel 10
Mit multiplen Vergleichen Paare finden 195
Nach der ANOVA 195
Mit Hilfe von Fisher und Tukey unterschiedliche Mittelwerte dingfest machen 197
Mit Fisher's LSD Unterschiede erkennen 198
Mit dem Tukey-Test vergleichen 200
Kapitel 11
Weiter mit der zweifachen ANOVA! 203
Das Modell für die zweifache ANOVA aufstellen 203
Die Behandlungen festlegen 204
Die Quadratsummen 204
Interaktionseffekte verstehen 205
Was ist eine Interaktion überhaupt? 206
Interaktion und Interaktionsdiagramme 206
Die Terme in der zweifachen ANOVA testen 209
Die zweifache ANOVA-Tafel erstellen 210
Ergebnisse interpretieren: Zahlen und Grafiken 210
13
Statistik II für Dummies
Kapitel 12
Grenzenlos: Wie Regression und ANOVA zusammenhängen 215
Regression in den Augen der Variation 215
Variabilität in den y feststellen und nach x suchen, die sie erklären 215
Die Variabilität in der Internet-Benutzung erkennen 216
Eine Erklärung für die Internet-Nutzung suchen 216
Ergebnisse durch Regression 217
Bewertung der Anpassung des Regressionsmodells 219
Regression und ANOVA: Treffen der Modelle 220
Quadratsummen vergleichen 220
Regression und die ANOVA-Tafel 223
F- und t-Statistik: Die letzte Hürde 224
Teil IV
Starke Verbindungen mit Chi-Quadrat-Tests herstellen 227
Kapitel 13
Mit Kreuztabellen Assoziationen bilden 229
Eine Kreuztabelle erstellen 230
Daten in einer Kreuztabelle anordnen 230
Die Zellenwerte eintragen 231
Randsummen erstellen 231
Die Wahrscheinlichkeiten zerlegen 232
Randwahrscheinlichkeiten 233
Gemeinsame Wahrscheinlichkeiten 234
Bedingte Wahrscheinlichkeiten 235
Unabhängigkeit anstreben 240
Auf Unabhängigkeit zwischen zwei Kategorien prüfen 241
Auf Unabhängigkeit zwischen zwei Variablen prüfen 242
Das Simpson-Paradoxon - keine Zauberei 243
Das Simpson-Paradoxon untersuchen 243
Die Frage nach dem Warum: Simpson-Paradoxon 246
Achten Sie immer auf das Simpson-Paradoxon! 247
Kapitel U
Ausreichend unabhängig für den Chi-Quadrat-Test sein 2b9
Ein Hypothesentest auf Unabhängigkeit 250
Daten sammeln und anordnen 251
Die Hypothesen festlegen 252
Bestimmung der erwarteten Zellenwerte 252
Die Bedingungen für den Test prüfen 255
Die Chi-Quadrat-Teststatistik berechnen 255
u
Inhaltsverzeichnis
Ihre Ergebnisse in der Chi-Quadrat-Tabelle nachschlagen 258
Ihre Schlüsse 261
Zwei Tests für den Vergleich von zwei Anteilen vergleichen 263
Zurück zum Z-Test für zwei Populationsanteile 264
Chi-Quadrat-Tests und Z-Tests für eine 2 x 2-Tabelle gleichsetzen 265
Kapitel 15
Her Chi-Quadrat-Test auf Güte der Anpassung 269
Die Teststatistik für die Güte der Anpassung bestimmen 269
Beobachtetes mit Erwartetem vergleichen 270
Die Statistik für die Güte der Anpassung berechnen 272
Interpretation der Statistik für die Güte der Anpassung mit Hilfe
von Chi-Quadrat 274
Als Erstes werden die Bedingungen geprüft 275
Die Schritte für den Chi-Quadrat-Test auf Güte der Anpassung 276
Teil V
Rebellen ohne Verteilung 279
Kapitel 16
Es Wird nichtparametrisch! 281
Argumente für die nichtparametrische Statistik 281
Kein Problem, wenn Bedingungen nicht erfüllt sind 281
Der Median 282
Wo also liegt der Haken? 284
Die Grundlagen der nichtparametrischen Statistik 285
Vorzeichen (Signum) 285
Rang 287
Vorzeichen-Rang 288
Rangsumme 289
Kapitel 17
öer Vorzeichentest und der Vorzeichen-Rangtest 291
Die Vorzeichen erkennen: Der Vorzeichentest 291
Den Median testen 293
Den Median schätzen 295
Tests für verbundene Stichproben 297
Noch einen Schritt weiter: Mit dem Vorzeichen-Rangtest 299
Eine Einschränkung des Vorzeichentests 299
Die Schritte für einen Vorzeichen-Rangtest 299
Gewichtsverlust mit Vorzeichen-Rängen 301
15
Statistik II für Dummies
Kapitel 18
Der Rangsummentest 305
Den Rangsummentest durchführen 305
Die Bedingungen prüfen 306
Der schrittweise Test 306
Die Stichprobengröße heraufsetzen 308
Einen Rangsummentest durchführen: Welcher Immobilienmakler verkauft
die Häuser schneller? 309
Die Bedingungen für diesen Test überprüfen 310
Die Hypothesen testen 311
Kapitel 19
Kruskat-Wallis und Witcox 315
Mit dem Kruskal-Wallis-Test mehr als zwei Populationen vergleichen 315
Die Bedingungen prüfen 316
Aufstellung des Testproblems 318
Den Test schrittweise durchführen 319
Die Differenzen erkennen: Der Wilcoxon-Rangsummentest 322
Paarweise Vergleiche 322
Vergleichstest stellen fest, wer anders ist 323
Die Mediane untersuchen, um festzustellen, wie sie sich unterscheiden 324
Kapitel 20
Korrelationen mit dem Spearman'sehen Rang bestimmen 327
Pearson und seine aufwändigen Bedingungen 327
Bewertungen mit Hilfe der Spearman-Rangkorrelation 329
Den Spearman-Rangkorrelationskoeffizienten bestimmen 329
Spearman in der Praxis: Talent und Leistung in eine Beziehung bringen 331
Teil VI
Der Top-Ten-Teit 335
Kapitel 21
Zehn Fehler in statistischen Schlüssen 337
Diese Statistiken beweisen . 337
Es ist nicht technisch statistisch signifikant, aber . 337
Das bedeutet, x verursacht y 338
Ich nahm an, die Daten seien normalverteilt. 339
Ich berichte nur über »wichtige« Ergebnisse 340
Eine größere Stichprobe ist immer besser 340
Es ist nicht technisch zufällig, aber . 341
16
Inhaltsverzeichnis
1.000 Antworten sind 1.000 Antworten 342
Natürlich gelten diese Ergebnisse für die gesamte Population! 343
Ich habe beschlossen, das wegzulassen! 344
Kapitel 22
Zehn Probleme aus der Praxis 36 7
Mittelwerte mit der einfachen ANOVA vergleichen 347
Multiple Vergleiche 348
Mit der zweifachen ANOVA zwei Faktoren betrachten 349
Vorhersage einer quantitativen Variablen mit Hilfe der Regression 350
Eine Wahrscheinlichkeit mit der logistischen Regression vorhersagen 351
Nichtlineare Regression für gekrümmte Daten 353
Mit Chi-Quadrat auf Unabhängigkeit testen 354
Spezielle Modelle mit dem Test auf Güte der Anpassung testen 355
Den Median mit dem Rangsummentest schätzen 355
Die Modellanpassung mit R1 überprüfen 356
Appendix
Tabellen zum Nachschlagen 359
/-Tabelle 359
Binomialtabelle 361
Chi-Quadrat-Tabelle 364
Rangsummentabelle 366
F-Tabelle 367
Stichwortverzeichnis 369
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| Exemplar 1 | ausleihbar Verfügbar Bestellen |