Statistik verstehen und sinnvoll nutzen : Anwendungsorientierte Einführung für Wirtschaftler

das Buch ist als einführendes Lehrbuch konzipiert. Hauptadressaten sind Studierende wirtschaftswissenschaftlicher Studiengänge und Praktiker aus der Wirtschaft, die sich mit grundlegenden Arbeits- und Methodengebieten der quantitativen Datenanalyse vertraut machen wollen. Häufig ist beiden Zielgruppen die Statistik nicht leicht zugänglich. Hier setzt das vorliegende Lehrbuch an, das den Lernprozess durch eine Reihe von Maßnahmen gezielt erleichtern soll: * Stoffauswahl: für Wirtschaftler typische Anwendungsgebiete und in der Praxis verwendete und bewährte statistische Methoden. * Kapitelgliederung: systematisch mit Einführung, typischem Praxisbeispiel, Lösungsansätze, Methodenbeschreibung, Ergebnisinterpretation, Würdigung, Formelzusammenstellung, Übung. * Methodenbeschreibung: systematisch mit Konzept (in Worten), Operationalisierung und Formalisierung (in Symbolen), Durchführung am Einführungsbeispiel (in Zahlen). * Formeln: Entwicklung von Formeln aus Methodenbeschreibung, mathematische Ableitungen nur dort, wo unverzichtbar. * Abbildungen : Tabellen, Diagramme und Bilder zur Veranschaulichung. * Übungen: kapitelweise mit Fragen, Aufgaben und Musterlösungen. **Aus dem Inhalt:**1. Beschreibende Statistik mit Grundlagen, Aufbereitung, Präsentation und Auswertung (Kenngrößen) univariater Querschnittdaten, Konzentrationsanalyse, Längsschnittdatenanalyse mit Maß- und Indexzahlen, mehrdimensionale Analyse. 2. Analysierende Statistik mit Regression, Korrelation, Kontingenz, Zeitreihenanalyse und zeitreihenbasierter Prognoserechnung. 3. Wahrscheinlichkeitsanalyse mit Grundlagen, Zufallsgrößen und Wahrscheinlich-keitsverteilungen sowie wichtigen diskreten und stetigen Verteilungsmodellen. 4. Schließende Statistik mit Stichprobenstatistik, Schätzen und Testen bei univariaten Verteilungen und von Zusammenhängen. Vorwort Inhaltsübersicht 1 Einführung 1.1 Begriff, Charakteristika und Bedeutung der Statistik 1.2 Hauptaufgaben und -Sachgebiete 1.3 Wirtschaftliche Anwendungsgebiete 1.4 Statistik-Know-How für Wirtschaftler 1.5 Stoffauswahl, -gewichtung und -darstellung 1.6 Übung A Beschreibende Statistik 2 Grundlagen der beschreibenden Statistik 2.1 Statistische Untersuchungen 2.2 Grundbegriffe 2.3 Datenerhebung 2.4 Blick in die Wirtschaftsstatistik 2.5 Übung 3 Aufbereitung und Präsentation univariater Querschnittdaten 3.1 Von den Erhebungsdaten zur Häufigkeitsverteilung 3.2 Relativierung durch Verhältniszahlen 3.3 Grafische Darstellungen 3.4 Verdichtung von Daten durch Klassieren 3.5 Verdichten von Daten durch Summieren 3.6 Weitere Präsentations- und typische Verteilungsformen 3.7 Empirische Untersuchung „Statistische Methoden in der Managementpraxis“ 3.8 Definitionen, Regeln, Symbole und Formeln 3.9 Übung 4 Auswertung univariater Querschnittdaten mit Kenngrößen 4.1 Lagemaße 4.2 Streuungsmaße 4.3 Schiefe 4.4 Vielfältige Maßgrößen und wichtige Zusammenhänge 4.5 Definitionen, Regeln, Symbole und Formeln 4.6 Übung 5 Konzentrationsanalyse 5.1 Relative Analyse 5.2 ABC- Analyse 5.3 Konzentrationsmaße 5.4 Absolute Analyse 5.5 Definitionen, Regeln, Symbole und Formeln 5.6 Übung 6 Univariate Längsschnittdatenanalyse 6.1 Datenaufbereitung 6.2 Grafische Darstellung 6.3 Maßzahlen 6.4 Indexzahlen 6.5 Aufbereitung von Mess-und Indexreihen 6.6 Anwendungen in der Wirtschaftspraxis 6.7 Definitionen, Regeln, Symbole und Formeln 6.8 Übung 7 Mehrdimensionale Datenanalyse 7.1 Mehrdimensionale Datenaufbereitung 7.2 Tabellarische Präsentation 7.3 Rechnergestützte mehrdimensionale Datenmodelle 7.4 Grundlegende Untersuchungsarten 7.5 Univariate Aufbereitungen und Auswertungen 7.6 Gegenüberstellungen und Vergleiche 7.7 Beziehungszahlen 7.8 Statistiken aus der Wirtschaftspraxis 7.9 Übung B Analysierende Statistik 8 Grundlagen bivariater Zusammenhangsanalysen 8.1 Einführungsbeispiel Haushaltseinkommen und Konsumausgaben 8.2 Einführungsbeispiel Sozialverhalten und analytische Fähigkeiten 8.3 Einführungsbeispiel Mensaessen und Hochschule 8.4 Übung 9 Regressionsanalyse 9.1 Methode der kleinsten Quadrate 9.2 Lineare Regression 9.3 Nicht-lineare Regression 9.4 Auswertungsmöglichkeiten 9.5 Fehler- und Gütemaße 9.6 Definitionen, Regeln, Symbole und Formeln 9.7 Übung 10 Korrelationsanalyse 10.1 Maßkorrelation 10.2 Rangkorrelation 10.3 Kontingenz 10.4 Definitionen, Regeln, Symbole und Formeln 10.5 Übung 11 Zeitreihenanalyse 11.1 Ansätze und Modelle 11.2 Trendanalyse 11.3 Saisonanalyse 11.4 Restanalyse 11.5 Analyse bei multiplikativer Verknüpfung 11.6 Zeitreihenzerlegung und Prognose 11.7 Definitionen, Regeln, Symbole und Formeln 11.8 Übung 12 Prognoserechnung 12.1 Prognosearten und -ansätze 12.2 Beschreibende Prognoseverfahren 12.3 Erklärende Prognoseverfahren 12.4 Beurteilung und Auswahl 12.5 Definitionen, Regeln, Symbole und Formeln 12.6 Übung C Wahrscheinlichkeitsanalyse 13 Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsanalyse 13.1 Grundbegriffe 13.2 Operationen mit Ereignissen 13.3 Wahrscheinlichkeitsbegriffe 13.4 Addieren von Wahrscheinlichkeiten 13.5 Multiplizieren von Wahrscheinlichkeiten 13.6 Weitere wichtige Sätze 13.7 Definitionen, Regeln, Symbole und Formeln 13.8 Übung 14 Zufallsgrößen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen 14.1 Zufallsgrößen 14.2 Wahrscheinlichkeitsverteilung einer diskreten Zufallsgröße 14.3 Wahrscheinlichkeitsverteilung einer stetigen Zufallsvariablen 14.4 Kenngrößen von Wahrscheinlichkeitsverteilungen 14.5 Definitionen, Regeln, Symbole und Formeln 14.6 Übung 15 Wichtige diskrete Verteilungen 15.1 Binomialverteilung 15.2 Hypergeometrische Verteilung 15.3 Definitionen, Regeln, Symbole und Formeln 15.4 Übung 16 Wichtige stetige Verteilungen 16.1. Normalverteilung 16.2 Standard-Normalverteilung 16.3 Hauptanwendungsgebiete 16.4 Chi-Quadrat-Verteilung 16.5 Studentverteilung 16.6 Definitionen, Regeln, Symbole und Formeln 16.7 Übung D Schließende Statistik 17 Stichprobenstatistik 17.1 Bedeutung von Stichproben 17.2 Stichprobenverfahren 17.3 Grundbegriffe der Stichprobentheorie 17.4 Homograder Fall 17.5 Heterograder Fall 17.6 Definitionen, Regeln, Symbole und Formeln 17.7 Übung 18 Schätzen bei univariaten Verteilungen 18.1 Punktschätzungen und Schätzer 18.2 Schätzmethoden 18.3 Güte von Schätzern 18.4 Konfidenzintervall für den Mittelwert 18.5 Konfidenzintervalle für den Anteilswert 18.6 Bereichsschätzung bei Ein-Schritt-Prognosen beschreibenden Prognoseverfahren 18.7 Verteilungsschätzung 18.8 Symbole, Definitionen, Regeln und Formeln 18.9 Übung 19 Testen bei univariaten Verteilungen 19.1 Anteilstest 19.2 Mittelwerttest 19.3 Anpassungstest 19.4 Symbole, Definitionen , Regeln und Formeln 19.5 Übung 20 Testen und Schätzen von Zusammenhängen 20.1 Unabhängigkeitstest bei mindestens nominal skalierten Daten 20.2 Unabhängigkeitstest bei mindestens ordinal skalierten Daten 20.3 Schätzen einer linearen Funktion 20.4 Bereichsschätzungen für bedingte Prognosen 20.5 Fehlerstrukturanalyse 20.6 Definitionen, Regeln, Symbole und Formeln 20.7 Übung Anhang Lösungen von Übungsaufgaben Verteilungstabellen Literaturverzeichnis Stichwortverzeichnis das Buch ist als einführendes Lehrbuch konzipiert. Hauptadressaten sind Studierende wirtschaftswissenschaftlicher Studiengänge und Praktiker aus der Wirtschaft, die sich mit grundlegenden Arbeits- und Methodengebieten der quantitativen Datenanalyse vertraut machen wollen. Häufig ist beiden Zielgruppen die Statistik nicht leicht zugänglich. Hier setzt das vorliegende Lehrbuch an, das den Lernprozess durch eine Reihe von Maßnahmen gezielt erleichtern soll:

• Stoffauswahl: für Wirtschaftler typische Anwendungsgebiete und in der Praxis verwendete und bewährte statistische Methoden.
• Kapitelgliederung: systematisch mit Einführung, typischem Praxisbeispiel, Lösungsansätze, Methodenbeschreibung, Ergebnisinterpretation, Würdigung, Formelzusammenstellung, Übung.
• Methodenbeschreibung: systematisch mit Konzept (in Worten), Operationalisierung und Formalisierung (in Symbolen), Durchführung am Einführungsbeispiel (in Zahlen).
• Formeln: Entwicklung von Formeln aus Methodenbeschreibung, mathematische Ableitungen nur dort, wo unverzichtbar.
• Abbildungen : Tabellen, Diagramme und Bilder zur Veranschaulichung.
• Übungen: kapitelweise mit Fragen, Aufgaben und Musterlösungen.

Aus dem Inhalt:

1. Beschreibende Statistik mit Grundlagen, Aufbereitung, Präsentation und Auswertung (Kenngrößen) univariater Querschnittdaten, Konzentrationsanalyse, Längsschnittdatenanalyse mit Maß- und Indexzahlen, mehrdimensionale Analyse.
2. Analysierende Statistik mit Regression, Korrelation, Kontingenz, Zeitreihenanalyse und zeitreihenbasierter Prognoserechnung.
3. Wahrscheinlichkeitsanalyse mit Grundlagen, Zufallsgrößen und Wahrscheinlich-keitsverteilungen sowie wichtigen diskreten und stetigen Verteilungsmodellen.
4. Schließende Statistik mit Stichprobenstatistik, Schätzen und Testen bei univariaten Verteilungen und von Zusammenhängen.

Das Buch ist als einführendes Lehrbuch konzipiert. Hauptadressaten sind Studierende wirtschaftswissenschaftlicher Studiengänge und Praktiker aus der Wirtschaft, die sich mit grundlegenden Arbeits- und Methodengebieten der quantitativen Datenanalyse vertraut machen wollen. Häufig ist beiden Zielgruppen die Statistik nicht leicht zugänglich. Hier setzt das vorliegende Lehrbuch an, das den Lernprozess durch eine Reihe von Maßnahmen gezielt erleichtern soll: Stoffauswahl: für Wirtschaftler typische Anwendungsgebiete und in der Praxis verwendete und bewährte statistische Methoden. Kapitelgliederung: systematisch mit Einführung, typischem Praxisbeispiel, Lösungsansätze, Methodenbeschreibung, Ergebnisinterpretation, Würdigung, Formelzusammenstellung, Übung. Methodenbeschreibung: systematisch mit Konzept (in Worten), Operationalisierung und Formalisierung (in Symbolen), Durchführung am Einführungsbeispiel (in Zahlen). Formeln: Entwicklung von Formeln aus Methodenbeschreibung, mathematische Ableitungen nur dort, wo unverzichtbar. Abbildungen: Tabellen, Diagramme und Bilder zur Veranschaulichung. Übungen: kapitelweise mit Fragen, Aufgaben und Musterlösungen. Aus dem Inhalt: 1. Beschreibende Statistik mit Grundlagen, Aufbereitung, Präsentation und Auswertung (Kenngrößen) univariater Querschnittdaten, Konzentrationsanalyse, Längsschnittdatenanalyse mit Maß- und Indexzahlen, mehrdimensionale Analyse. 2. Analysierende Statistik mit Regression, Korrelation, Kontingenz, Zeitreihenanalyse und zeitreihenbasierter Prognoserechnung. 3. Wahrscheinlichkeitsanalyse mit Grundlagen, Zufallsgrößen und Wahrscheinlich-keitsverteilungen sowie wichtigen diskreten und stetigen Verteilungsmodellen. 4. Schließende Statistik mit Stichprobenstatistik, Schätzen und Testen bei univariaten Verteilungen und von Zusammenhängen