Grundkurs Statistik in den Sozialwissenschaften: Eine leicht verständliche, anwendungsorientierte Einführung in das sozialwissenschaftlich notwendige statistische Wissen

Das Buch ist gedacht für Sozialwissenschaftlerinnen und Sozialwissenschaftler, die in einem Kurs vom Umfang eines Semesters das für sie notwendige Basiswissen erlangen wollen. Es vermittelt seinen Lesern 'statistical literacy', so dass sie Output-Tabellen aus Statistik-Programmen lesen, statistische Aussagen in wissenschaftlichen Publikationen einordnen, Meinungsumfragen statistisch fundiert kritisieren und eigene Datensätze mit den statistischen Grundverfahren beschreiben können. Es arbeitet mit wenig Mathematik, vielen Grafiken und Original-Output des Statistik-Programms SPSS. Professor Dr. Volker Müller-Benedict hat den Lehrstuhl für Methodenlehre an der Universität Flensburg inne.

Verlagstext: Das Buch ist gedacht für Sozialwissenschaftlerinnen und Sozialwissenschaftler, die in einem Kurs vom Umfang eines Semesters das für sie notwendige Basiswissen erlangen wollen. Es vermittelt seinen Lesern "statistical literacy", so dass sie Output-Tabellen aus Statistik-Programmen lesen, statistische Aussagen in wissenschaftlichen Publikationen einordnen, Meinungsumfragen statistisch fundiert kritisieren und eigene Datensätze mit den statistischen Grundverfahren beschreiben können. Es arbeitet mit wenig Mathematik, vielen Grafiken und Original-Output des Statistik-Programms SPSS

Diese Einführung in die Statistik für Sozialwissenschaftler beschränkt sich auf das, was an Hochschulen meist als Kurs "Statistik I" gelehrt wird: Beschreibung von Verteilungen, Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Anfänge von Korrelation und Regression. Das Buch ist überaus leserfreundlich, die Mathematik auf ein Minimum beschränkt, die Beispiele sind anschaulich (aus ALLBUS-Daten übernommen), der Bezug auf SPSS als die gängigste Software in diesem Gebiet fehlt nicht und die Umsetzung von statistischen Zahlen und Sachverhalten in Grafiken spielt eine große Rolle. Das Buch ist noch anschaulicher als zuletzt der Titel von S.-M. Kühnel und D. Krebs (ID 22/01), daher für Hochschulstandorte sehr empfohlen, vielleicht sogar für Schulbibliotheken denkbar. (3)

Dieses erfolgreiche Lehrbuch ist gedacht für Sozialwissenschaftlerinnen und Sozialwissenschaftler, die in einem Kurs vom Umfang eines Semesters das für sie notwendige Basiswissen erlangen wollen. Es behandelt: - uni- und bivariate Verteilungsparameter - ausführlich Zusammenhangsmaße für nominal-, ordinal- und intervallskalierte Variable- Normal-, Chi2-, und Binomialverteilung - Inferenz-Statistik so weit, dass Konfidenzintervalle und Signifikanz von Zusammenhängen berechnet werden können. Es arbeitet mit: - sparsamen Umgang mit exakten mathematilschen Formulierungen - vielen Grafiken, Tabellen und Interpretationen von Original-Output des Statistik-Programms SPSS - vielen Beispielen aus der bundesweiten repräsentativen wissenschaftlichen Umfrage ALLBUS

Diese Einführung in die Statistik für Sozialwissenschaftler beschränkt sich auf das, was an Hochschulen meist als Kurs "Statistik I" gelehrt wird: Beschreibung von Verteilungen, Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Anfänge von Korrelation und Regression. Das Buch ist überaus leserfreundlich, die Mathematik auf ein Minimum beschränkt, die Beispiele sind anschaulich (aus ALLBUS-Daten übernommen), der Bezug auf SPSS als die gängigste Software in diesem Gebiet fehlt nicht und die Umsetzung von statistischen Zahlen und Sachverhalten in Grafiken spielt eine große Rolle. Das Buch ist noch anschaulicher als zuletzt der Titel von S.-M. Kühnel und D. Krebs (ID 22/01), daher für Hochschulstandorte sehr empfohlen, vielleicht sogar für Schulbibliotheken denkbar. (3) (Jürgen Plieninger)

Das Buch ist gedacht für Sozialwissenschaftlerinnen und Sozialwissenschaftler, die in einem Kurs vom Umfang eines Semesters das für sie notwendige Basiswissen erlangen wollen. Es vermittelt seinen Lesern "statistical literacy", so dass sie - Output-Tabellen aus Statistik-Programmen lesen können, - statistische Aussagen in wissenschaftlichen Publikationen einordnen können, - Meinungsumfragen statistisch fundiert kritisieren können, - eigene Datensätze mit den statistischen Grundverfahren beschreiben können. Es arbeitet mit wenig Mathematik, vielen Grafiken und Original-Output des Statistik-Programms SPSS. - Was ist Statistik?, Sozialwissenschaftliche Datensammlung, Skalenniveau, Häufigkeiten, Lageparameter, Streuungen, Normalverteilung und andere theoretische Verteilungen, Wahrscheinlichkeiten, Konfidenzintervalle, Nominalskalierte Zusammenhangsmaße, Ordinalskalierte Zusammenhangsmaße, Korrelation und Regression.