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Eine Einführung in die sozialwissenschaftliche Statistik unter besonderer Berücksichtigung und Darstellung des sozialwissenschaftlich fundierten Argumentierens mit Statistik.

 

 

Aus dem Inhalt:

Vorwort 11/ / Kapitel 1: Einführung in die Argumentation mit Statistik 15/ 1.1 Einleitung 15/ 1.2 Argumente in der empirischen Sozialforschung 18/ 1.2.1 Beispiele für Argumente 18/ 1.2.2 Methodische Anforderungen 21/ 1.3 Beispiele für die Argumentation mit Statistik 24/ 1.3.1 Erstes Beispiel: Eurovision Song Contest 24/ 1.3.2 Zweites Beispiel: Die Beliebtheit von Politikerinnen und Politikern 26/ 1.4 Inhaltliche Themen und der Aufbau des Buches 31/ / Kapitel 2: Univariate Verteilungen 35/ 2.1 Einleitung 35/ 2.2 Die Datenmatrix 35/ 2.3 Nominale (ungeordnet kategoriale) Variablen 38/ 2.4 Ordinale (geordnet kategoriale) Variablen 42/ 2.4.1 Ein empirisches Beispiel 44/ 2.4.2 Der Vergleich von zwei Variablen 47/ 2.4.3 Interpretation von ordinalen Trenddaten 49/ 2.5 Vom ordinalen zum metrischen Messniveau 53/ 2.6 Lage- und Streuungsmaße für metrisch skalierte Variablen 58/ 2.6.1 Der Mittelwert 58/ 2.6.2 Die durchschnittliche Abweichung 60/ 2.6.3 Varianz und Standardabweichung 60/ 2.6.4 Die Schiefe einer Verteilung 63/ 2.7 Weitere Variablen 64/ 2.7.1 Demokratiekenntnisse 64/ 2.7.2 Die Messung von Attraktivität: Selbst- und Fremdwahrnehmungen 66/ 2.7.3 Politische Aktivitäten 70/ 2.8 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 72/ / Kapitel 3: Wahrscheinlichkeiten 75/ 3.1 Einleitung 75/ 3.2 Axiome der Wahrscheinlichkeitsrechnung 77/ 3.3 Kombinatorik 79/ 3.4 Diskrete Verteilungen 83/ 3.4.1 Binomialverteilung 84/ 3.4.2 Hypergeometrische Verteilung 90/ 3.4.3 Weitere diskrete Verteilungen 93/ 3.5 Stetige Verteilungen 94/ 3.5.1 Normalverteilung 95/ 3.6 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 100/ / Kapitel 4: Stichproben und Populationen 103/ 4.1 Einleitung 103/ 4.2 Stichprobenziehung 104/ 4.2.1 Notation 106/ 4.3 Fehlerquellen in Umfragen 106/ 4.3.1 Das Problem der fehlenden Werte 110/ 4.3.2 Messfehler 113/ 4.4 Gewichtung 114/ 4.5 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 116/ / Kapitel 5: Hypothesentests und statistische Signifikanz 117/ 5.1 Einleitung 117/ 5.2 Testen auf statistische Signifikanz 118/ 5.3 Einseitiges und zweiseitiges Testen 119/ 5.4 Fehler der ersten und zweiten Art 121/ 5.5 Der Standardfehler des Mittelwertes 124/ 5.6 Testen auf einem hypothetischen Mittelwert 125/ 5.7 Kleine Fallzahlen 126/ 5.7.1 Die Suche nach guten Argumenten 128/ 5.8 Tests für unabhängige Stichproben 130/ 5.8.1 Ein Erklärungsansatz und weitergehende Berechnungen 133/ 5.9 Tests für abhängige Stichproben 135/ 5.10 Differenzen zwischen den Anteilen 138/ 5.11 Die Logik des Testens 140/ 5.12 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 143/ / Kapitel 6: Kreuztabellen 145/ 6.1 Einleitung 145/ 6.2 Ein einführendes Beispiel 147/ 6.3 PRE-Maße (Proportional Reduction in Error Measure) 148/ 6.4 Der Zusammenhang von zwei Merkmalen 151/ 6.5 Prozent und Prozentpunkte 157/ 6.6 Veränderungen über Zeit 158/ 6.7 Der Chi-Quadrat Test auf statistische Signifikanz 162/ 6.7.1 Der Aufbau von Tabellen 163/ 6.7.2 Die Logik von Erwartungswerten und die Berechnung von Chi-Quadrat 164/ 6.7.3 Freiheitsgrade 168/ 6.7.4 Die Chi-Quadrat-Verteilung 169/ 6.8 Die Stärke des Zusammenhangs 171/ 6.9 Weitere Beispiele 174/ 6.10 Multiples Testen 179/ 6.10.1 Alpha-Adjustierung 181/ 6.11 Tabellen mit mehr als zwei Variablen 182/ 6.12 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 185/ / Kapitel 7: Regression und Korrelation 187/ 7.1 Einleitung 187/ 7.2 Die Logik der Regressionsanalyse 189/ 7.3 Ein empirisches Beispiel mit aggregierten Daten 191/ 7.4 Vom Streudiagramm zur Regressionsanalyse 196/ 7.5 Die Steigung der Regressionsgeraden und die Regressionskonstante 201/ 7.6 Die Richtung des Zusammenhanges 209/ 7.7 Ausreißer in den Daten 211/ 7.8 Welches ist die (un)abhängige Variable? 214/ 7.9 Zentrierung der unabhängigen Variablen 216/ 7.10 Schiefe Verteilungen bei kontinuierlich skalierten Variablen 218/ 7.11 Statistische Signifikanz des Regressionskoeffizienten 220/ 7.12 Korrelation und Regression 223/ 7.13 Der Vergleich von Korrelationskoeffizienten 226/ 7.13.1 Der Vergleich unterschiedlicher Korrelationskoeffizienten 226/ 7.13.2 Vergleich von Korrelationskoeffizienten in unterschiedlichen Studien 226/ 7.13.3 Effekte durch die Interviewer 229/ 7.14 Korrelationsmatrizen 233/ 7.15 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 238/ Exkurs: Die Methode der kleinsten Quadrate 239/ Kapitel 8: Varianzanalyse 243/ / 8.1 Einleitung 243/ 8.2 Einfaktorielle Varianzanalyse 244/ 8.3 Beispiel: Der Zusammenhang von Parteikenntnissen und Wahlabsicht 247/ 8.4 Der Test auf Signifikanz und die F-Verteilung 249/ 8.5 Weitere Beispiele 254/ 8.6 Zweifaktorielle Varianzanalysen 259/ 8.6.1 Ein weiteres Beispiel 262/ 8.6.2 Das Modell der zweifaktoriellen Varianzanalyse 264/ 8.7 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 267/ / Kapitel 9: Zuverlässigkeit und Gültigkeit 269/ 9.1 Einleitung 269/ 9.2 Das Messmodell 270/ 9.3 Klassische Testtheorie 273/ 9.4 Messfehler bei latenten und manifesten Variablen 276/ 9.4.1 Das Konstrukt „Politische Gespräche“ 276/ 9.4.2 Das Konstrukt Parteikenntnisse 280/ 9.4.3 Die Stärke von Zusammenhängen 281/ 9.4.4 Die Verknüpfung von zwei Konstrukten 283/ 9.5 Messfehler und Antwortmuster 285/ 9.6 Die Qualität der Daten 288/ 9.7 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 292/ / Kapitel 10: Multiple Regression 295/ 10.1 Einleitung 295/ 10.2 Ein einführendes Beispiel 296/ 10.2.1 Mittelwertzentrierung 299/ 10.3 Standardisierte Regressionskoeffizienten 303/ 10.4 Adjustierung der erklärten Varianz 305/ 10.5 Effekte durch die Interviewer 306/ 10.6 Interaktionseffekte 311/ 10.7 Die Verwendung von dichotomen Merkmalen als unabhängige Variablen 313/ 10.8 Die Einbeziehung von ungeordneten kategorialen Variablen in das Regressionsmodell 317/ 10.9 Scheinbare Beziehungen (Scheinkorrelationen) 321/ 10.10 Fehlende Angaben 324/ 10.11 Nichtlineare Zusammenhänge 327/ 10.12 Beispiele aus der sozialwissenschaftlichen Forschung 331/ 10.12.1 Zur Erklärung von politischem Wissen 331/ 10.12.2 Kriterien zur Einschätzung der Attraktivität der Befragten 336/ 10.13 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 341/ / Kapitel 11: Multivariate Datenanalyse 343/ 11.1 Einleitung 343/ 11.2 Klassifikation der multivariaten Verfahren 343/ 11.2.1 Regressionsverfahren 345/ 11.2.2 Klassifikationsverfahren 346/ 11.2.3 Clusterverfahren 349/ 11.2.4 Skalierungsverfahren 355/ 11.3 Weitere multivariate Verfahren 361/ 11.4 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel 363/ Literatur 365/ / Online-Quellen 370