Statistik für Wirtschaftswissenschaftler: Eine realdatenbasierte Einführung mit SPSS

Dieses Lehrbuch führt umfassend und praxisrelevant in die statistische Methodenlehre ein. Verfahren der Deskriptiven Statistik, der Explorativen Datenanalyse, der Stochastik, der Induktiven Statistik sowie der Multivariaten Statistik werden auf der Basis realer Daten mit Hilfe des Statistik-Programmpakets SPSS anschaulich und leicht verständlich vermittelt. In seiner konzeptionellen und inhaltlichen Anlage ist das Lehrbuch in idealer Weise als ein vorlesungsbegleitendes und selbststudienunterstützendes Kompendium für Studierende in wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Studiengängen geeignet. Vorwort zur 4. Auflage 5 Aus dem Vorwort zur 1. Auflage 5 Inhaltsverzeichnis 7 1 Statistik 11 1.1 Historische Notizen 12 1.2 Statistik-Begriff 19 2 Grundbegriffe 21 2.1 Einheit, Gesamtheit, Stichprobe 22 Reine Zufallsauswahl 26 Systematische Zufallsauswahl 27 Geschichtete Zufallsauswahl 28 2.2 Merkmal, Merkmalsausprägung, Skala 31 Zustandsmenge 33 Nominale Skala 34 Ordinale Skala 35 Metrische Skala 36 Diskretes Merkmal 38 Stetiges Merkmal 39 Zusammenfassung 40 3 Datenerhebung 41 3.1 Grundbegriffe 42 3.2 Urlistenkonzept 44 3.3 Fragebogenkonzept 47 4 SPSS Statistics 51 4.1 Wofür steht SPSS? 52 4.2 SPSS starten und beenden 53 4.3 SPSS Editoren und Viewer 54 4.4 SPSS Dialogfelder 57 4.5 SPSS Hilfesystem und Optionen 58 4.6 SPSS Daten- und Datei-Management 60 4.6.1 SPSS Variablendefinition 61 4.6.2 Daten eingeben und speichern 66 4.6.3 Einlesen einer Datendatei 68 4.6.4 SPSS Datendateien bearbeiten 71 5 Datendeskription 81 5.1 Häufigkeiten und Häufigkeitsverteilungen 82 Empirische Verteilungsfunktion 84 PARETO-Diagramm 88 Analyse von Mehrfachantworten 90 Kreisdiagramm 96 Stabdiagramm 99 Stem-and-Leaf-Plot 102 Histogramm 106 5.2 Lagemaße 108 5.2.1 Modus 109 5.2.2 Quantile 110 5.2.3 Arithmetisches Mittel 118 5.3 Streuungsmaße 124 5.3.1 Spannweite und zentraler Quantilsabstand 124 5.3.2 Varianz und Standardabweichung 128 5.4 Verteilungsmaße 134 5.4.1 Schiefemaße 135 5.4.2 Wölbungsmaß 137 5.5 Standardisierung 138 6 Stochastik 141 6.1 Zufallsexperimente und Ereignisse 142 6.2 Wahrscheinlichkeitsbegriffe 150 Axiomatische Wahrscheinlichkeit 150 Klassische Wahrscheinlichkeit 151 Subjektive Wahrscheinlichkeit 153 Statistische Wahrscheinlichkeit 154 6.3 Rechenregeln für Wahrscheinlichkeiten 156 Elementare Rechenregeln 156 Additionsregel 157 Bedingte Wahrscheinlichkeit 158 Stochastische Unabhängigkeit 160 Multiplikationsregel 161 Totale Wahrscheinlichkeit 162 BAYESsche Formel 164 6.4 Zufallsgrößen 166 Diskrete Zufallsgröße 167 Stetige Zufallsgröße 174 6.5 Wahrscheinlichkeitsverteilungen 179 6.5.1 Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen 179 6.5.2 Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen 190 6.6 Grenzwertsätze und das Gesetz großer Zahlen 204 7 Statistische Induktion 211 7.1 Stichprobenverfahren 212 7.1.1 Stichprobenziehung 212 7.1.2 Stichprobenvariablen und Stichprobenfunktionen 215 7.1.3 Stichprobenverteilungen 222 7.2 Schätzverfahren 228 7.2.1 Punktschätzung 228 7.2.2 Intervallschätzung 233 7.3 Testverfahren 246 7.3.1 Aufbau eines statistischen Tests 247 7.3.2 Chi-Quadrat-Anpassungstest 250 7.3.3 KOLMOGOROV-SMIRNOV-Anpassungstest 263 7.3.4 t-Test für zwei unabhängige Stichproben 269 7.3.5 Einfaktorielle Varianzanalyse 277 8 Zusammenhangsanalyse 287 8.1 Kontingenzanalyse 288 8.1.1 Kontingenztabelle 288 8.1.2 Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest 296 8.1.3 CHAID-basierter Entscheidungsbaum 299 8.2 Rangkorrelationsanalyse 305 8.3 Maßkorrelationsanalyse 311 9 Regressionsanalyse 325 9.1 Bivariate lineare Regression 326 Kleinste-Quadrate-Regression 327 Grenzfunktion und Elastizitätsfunktion 328 9.2 Bivariate nichtlineare Regression 340 9.3 Multiple Regression 346 multiple lineare Regressionsfunktion 347 multiple nichtlineare Regressionsfunktion 351 Residualanalyse 355 10 Zeitreihenanalyse 357 10.1 Zeitreihen 358 10.2 Gleitende Durchschnitte 364 10.3 Trend-Saison-Modelle 369 Additives Trend-Saison-Modell 370 Multiplikatives Trend-Saison-Modell 377 Ex-post-Prognosekonzept 380 10.4 ARIMA-Modelle 382 ARIMA-Modell ohne saisonale Parameter 383 ARIMA-Modell mit saisonalen Parametern 390 BOX-JENKINS-Diagnostik 394 11 Faktorenanalyse 397 11.1 Grundprinzip 398 11.2 Faktoren-Extraktion 399 11.3 Faktoren-Rotation 409 11.4 Faktorwerte 413 12 Clusteranalyse 417 12.1 Grundprinzip und Verfahrensüberblick 418 12.2 Geometrische Klassifikation 421 12.3 Hierarchisch-agglomerative Klassifikation 425 12.4 Partitionierende Klassifikation 431 Anhang 437 A Verzeichnis der SPSS Datendateien 438 B Datenzugriff via Internet 440 Stichwortverzeichnis 441 Dieses Lehrbuch führt umfassend und praxisrelevant in die statistische Methodenlehre ein. Verfahren der Deskriptiven Statistik, der Explorativen Datenanalyse, der Stochastik, der Induktiven Statistik sowie der Multivariaten Statistik werden auf der Basis realer Daten mit Hilfe des Statistik-Programmpakets SPSS anschaulich und leicht verständlich vermittelt. In seiner konzeptionellen und inhaltlichen Anlage ist das Lehrbuch in idealer Weise als ein vorlesungsbegleitendes und selbststudienunterstützendes Kompendium für Studierende in wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Studiengängen geeignet. Die vierte Auflage basiert auf der Version 22 des Programmpakets IBM SPSS Statistics. Alle in diesem Lehrbuch verwendeten SPSS Datendateien stehen unter der im Anhang angegebenen Internet-Adresse zur freien Verfügung bereit. Der Inhalt · Statistische Grundbegriffe · Datenerhebung · SPSS Statistics · Datendeskription · Stochastik · Statistische Induktion · Zusammenhangsanalyse · Regressionsanalyse · Zeitreihenanalyse · Faktorenanalyse · Clusteranalyse Die Zielgruppen · Studierende an Hochschulen und Universitäten, insbesondere der wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Bachelor- und Master-Studiengänge · Praktiker, die das Statistik-Paket SPSS nutzen Der Autor Professor Dr. Peter P. Eckstein lehrt Statistik, Ökonometrie und Empirische Wirtschaftsforschung an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin Front Matter....Pages I-X Statistik....Pages 1-10 Grundbegriffe....Pages 11-30 Datenerhebung....Pages 31-40 SPSS Statistics....Pages 41-70 Datendeskription....Pages 71-130 Stochastik....Pages 131-200 Statistische Induktion....Pages 201-276 Zusammenhangsanalyse....Pages 277-314 Regressionsanalyse....Pages 315-346 Zeitreihenanalyse....Pages 347-386 Faktorenanalyse....Pages 387-406 Clusteranalyse....Pages 407-426 Back Matter....Pages 427-434