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61 von 1427
Statistik ohne Albträume
eine Einführung für Biowissenschaftler
VerfasserIn: Van Emden, Helmut F.
Verfasserangabe: Helmut F. van Emden. Übers. von Michael Knorrenschild
Jahr: 2014
Verlag: Weinheim, Wiley-VCH
Mediengruppe: Buch
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 Vorbestellen Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a Standorte: NN.MNS Van E / College 6a - Naturwissenschaften Status: Verfügbar Frist: Vorbestellungen: 0
Inhalt
Helmuth van Emden gelang es hier eine leicht verdauliche, doch fundierte Grundlage der Statistik für die Biowissenschaften zu kreieren. Michael Knorrenschild, ein Mathematiker mit viel Lehrerfahrung in Deutschland übersetzte und adaptierte das Buch für den deutschen Markt.
 
 
 
Helmut van Emden is Emeritus Professor of Horticulture at the University of Reading, UK. He is internationally known for his research and teaching in applied entomologist, including in Germany where the Deutsche Entomologische Gesellschaft awarded him the Karl Escherisch Medal in 1993.
In the UK, he has also been President of the Royal Entomological Society and the Association of Applied Biologists. His main research interests have been aphids and host plant resistance to insects. He would not claim to be a statistician but, in teaching the subject to undergraduate students, has developed some novel and successful teaching methods presented on this book.
 
 
 
Michael Knorrenschild studierte Mathematik an der RWTH Aachen. Nach Auslandsaufenthalten und einem Abstecher in die Umweltforschung ist er seit 1996 Professor an der Hochschule Bochum. Dort lehrt er Mathematik für Ingenieure und Informatiker. Außerdem ist er Autor mehrerer Lehrbücher.
 
 
 
 
 
 
/ AUS DEM INHALT: / / /
 
 
Vorwort XI
 
 
 
1 Zum Gebrauch dieses Buches 1
 
1.1 Einführung 1
 
1.2 Der Text in den Kapiteln 1
 
1.3 Was Sie bei auftretenden Problemen tun sollten 2
 
1.4 Wichtig zu wissen 3
 
1.5 Zahlenbeispiele im Text 3
 
1.6 Die Kästen 3
 
1.7 Wissen testen 4
 
1.8 Noch einmal in Kürze 4
 
1.9 Warum überhaupt das Ganze? 4
 
1.10 Mehr zum Thema 6
 
 
 
2 Einführung 7
 
2.1 Was ist Statistik? 7
 
2.2 Schreibweisen 8
 
2.3 Schreibweisen für die Mittelwertberechnung 10
 
 
 
3 Streuung zusammengefasst 11
 
3.1 Einführung 11
 
3.2 Verschiedene Größen für Streuung 12
 
3.2.1 Wertebereich 12
 
3.2.2 Gesamtabweichung 12
 
3.2.3 Mittlere Abweichung 13
 
3.2.4 Varianz 14
 
3.3 Warum n - 1? IS
 
3.4 Warum quadrierte Abweichungen? 16
 
3.5 Die Standardabweichung 17
 
3.6 Das nächste Kapitel 19
 
3.7 Wissen testen 19
 
 
 
4 Summen von verschiedenen Quadraten 21
 
4.1 Einführung 21
 
4.2 Mit Rechenmaschinen geht die Berechnung der Summen von Quadraten schneller 22
 
4.2.1 Addierte Quadrate 22
 
4.2.2 Der Korrekturfaktor 22
 
4.3 Vorsicht vor Verwirrung mit dem Ausdruck "Summe der Quadrate" 23
 
4.4 Wissen testen 24
 
 
 
5 Die Normalverteilung 25
 
5.1 Einführung 25
 
5.2 Häufigkeitsverteilungen 25
 
5.3 Die Normalverteilung 26
 
5.4 Wie viel Prozent entsprechen einer Standardabweichungseinheit? 28
 
5.5 Sind die Prozentwerte immer die gleichen? 28
 
5.6 Andere vergleichbare Skalen aus dem Alltag 30
 
5.7 Die Standardabweichung als Schätzung der Häufigkeit des Auftretens einer Zahl in einer Stichprobe 30
 
5.8 Von Prozenten zu Wahrscheinlichkeiten 31
 
 
 
6 Die Relevanz der Normalverteilung bei biologischen Daten 35
 
6.1 Wiederholung 35
 
6.2 Ist unsere beobachtete Verteilung normal? 36
 
6.3 Was kann man tun, wenn die Verteilung zweifellos nicht normal ist? 38
 
6.3.1 Transformation 38
 
6.3.2 Gruppieren von Stichproben 40
 
6.3.3 Einfach nichts tun! 40
 
6.4 Wie viele Stichproben brauchen wir? 40
 
6.4.1 Faktoren, die die Anzahl der nötigen Stichproben beeinflussen 41
 
6.4.2 Die Berechnung der nötigen Stichprobenanzahl 41
 
 
 
7 Weitere Berechnungen zur Normalverteilung 43
 
7.1 Einführung 43
 
7.2 Ist "A" größer als "B"? 44
 
7.3 Die Messlatte für die Entscheidung 44
 
7.4 Herleitung des Standardfehlers einer Differenz zweier Mittelwerte 46
 
7.4.1 Schritt 1: Von der Varianz der Einzelwerte zur Varianz der Mittelwerte 47
 
7.4.2 Schritt 2: Von der Varianz der Einzelwerte zur Varianz der Differenzen 49
 
7.4.3 Schritt 3: Kombination von Schritt 1 und Schritt 2; der Standardfehler der Differenz der Mittelwerte (SFDM) 51
 
7.4.4 Zusammenfassung der Berechnung des SFDM aus der Varianz der Einzelwerte 52
 
7.5 Die Bedeutung des Standardfehlers der Differenz zweier Mittelwerte 53
 
7.6 Zusammenfassung 53
 
7.7 Wissen testen 57
 
 
 
8 Der f-Test 59
 
8.1 Einführung 59
 
8.2 Das Prinzip des t-Tests 60
 
8.3 Der f-Test in statistischen Begriffen 61
 
8.4 Warum t? 61
 
8.5 Tabellen für die t- Verteilung 62
 
8.6 Der Standard-t-Test 65
 
8.7 Der t-Test für Mittelwerte bei ungleichen Varianzen 70
 
8.8 Der gepaarte t-Test 76
 
8.9 Wissen testen 82
 
 
 
9 Einseitig oder zweiseitig? 83
 
9.1 Einführung 83
 
9.2 Warum ist die Varianzanalyse mit dem F-Test zweiseitig? 83
 
9.3 Der zweiseitige F-Test 84
 
9.4 Wievielseitig ist nun der f-Test? 85
 
9.5 Fazit zur Frage einseitig oder zweiseitig 86
 
 
 
10 Varianzanalyse - Was ist das? Wie geht das? 87
 
10.1 Einführung 87
 
10.2 Summen der Abweichungsquadrate in der Varianzanalyse 88
 
10.3 Ein fiktives Zahlenbeispiel zur Analyse mit Anova 88
 
10.4 Die Tabelle für die Summe der Abweichungsquadrate 90
 
10.5 Die Aufteilung der Streuung in Tabelle C mit Anova 90
 
10.6 Die Beziehung zwischen t und F 99
 
10.7 Einschränkungen bei der Varianzanalyse 101
 
10.8 Vergleich zwischen Gruppenmittelwerten in der Varianzanalyse 104
 
10.9 Der kleinste signifikante Unterschied (LSD) 106
 
10.10 Eine Warnung zum Gebrauch des kleinsten signifikanten Unterschieds 108
 
 
 
11 Versuchsplanung zur Varianzanalyse 113
 
11.1 Einführung 113
 
11.2 Volle Randomisierung 114
 
11.3 Randomisierte Blöcke 118
 
11.4 Unvollständige Blöcke 124
 
11.5 Lateinische Quadrate 126
 
11.6 Split-Plot-Pläne 135
 
11.7 Wissen testen 136
 
 
 
12 Einführung in die faktorielle Versuchsplanung 139
 
12.1 Was ist ein faktorieller Versuch? 139
 
12.2 Interaktion 141
 
12.3 Wie verändert ein faktorieller Versuch die Form der Varianzanalyse? 145
 
12.4 Summen der Abweichungsquadrate für Interaktionen 147
 
 
 
13 Zweifaktorielle Versuche 149
 
13.1 Einführung 149
 
13.2 Ein Beispiel für einen 2-Faktor-Versuch 149
 
13.3 Analyse des 2-Faktor-Versuchs 150
 
13.4 Zwei wichtige Punkte zur Erinnerung, bevor es ans nächste Kapitel geht 157
 
13.5 Analyse von faktoriellen Versuchen mit uneinheitlicher Anzahl Wiederholungen 157
 
13.6 Wissen testen 161
 
 
 
14 Faktorielle Versuche mit mehr als zwei Faktoren (kann bei Bedarf übersprungen werden) 163
 
14.1 Einführung 163
 
14.2 Verschiedene "Ordnungen" von Interaktion 164
 
14.3 Beispiel für einen 4-Faktor-Versuch 165
 
14.4 Wissen testen 184
 
 
 
15 Faktorielle Versuche mit Split-Plots 187
 
15.1 Einführung 187
 
15.2 Herleitung des Split-Plot-Plans aus dem randomisierten Versuchsplan 188
 
15.3 Freiheitsgrade in der Split-Plot-Analyse 191
 
15.4 Ein Zahlenbeispiel für einen Split-Plot-Versuch mitsamt Analyse 194
 
15.5 Vergleich von Split-Plot-und randomisierten Block-Plan 199
 
15.6 Anwendungen von Split-Plot-Plänen 202
 
15.7 Wissen testen 204
 
 
 
16 Der f-Test in der Varianzanalyse 205
 
16.1 Einführung 205
 
16.2 Kurze Wiederholung aus relevanten früheren Abschnitten 206
 
16.3 Test auf kleinsten signifikanten Unterschied 207
 
16.4 Mehrfachreihentests 208
 
16.5 Das Testen von Differenzen zwischen Mittelwerten 213
 
16.6 Darstellung der Testergebnisse auf Unterschiede zwischen Mittelwerten 215
 
16.7 Die Analyse der Versuchsergebnisse mit Varianzanalyse in den Kapiteln 11 bis 15 216
 
16.8 Wissen testen 226
 
 
 
17 Lineare Regression und Korrelation 229
 
17.1 Einführung 229
 
17.2 Ursache und Wirkung 230
 
17.3 Weitere Fallstricke, die nur auf Sie warten 230
 
17.4 Regression 235
 
17.5 Unabhängige und abhängige Variablen 236
 
17.6 Der Regressionskoeffizient b 236
 
17.7 Berechnung des Regressionskoeffizienten b 238
 
17.8 Die Regressionsgleichung 244
 
17.9 Ein durchgerechnetes Beispiel mit realen Daten 245
 
17.10 Korrelation 253
 
17.11 Verallgemeinerungen der Regressionsanalyse 256
 
17.11.1 Nichtlineare Regression 258
 
17.11.2 Mehrfache lineare Regression 260
 
17.11.3 Mehrfache nichtlineare Regression 261
 
17.11.4 Kovarianzanalyse 262
 
17.12 Wissen testen 265
 
 
 
18 Chi-Quadrat-Tests 267
 
18.1 Einführung 267
 
18.2 Wann und wann nicht 268
 
18.3 Das Problem niedriger Häufigkeiten 269
 
18.4 Yates' Kontinuitätskorrektur 269
 
18.5 Der -Anpassungstest 270
 
18.6 Der x2-Unabhängigkeitstest 279
 
18.7 Wissen testen 284
 
 
 
19 Nichtparametrische Methoden - was ist das? 287
 
19.1 Klarstellung 287
 
19.2 Einführung 288
 
19.3 Vor- und Nachteile der beiden Varianten 289
 
19.4 Einige Beispiele für die Datenorganisation in nichtparametrischen Tests 291
 
19.5 Die wesentlichen verfügbaren nichtparametrischen Methoden 294
 
 
 
Anhang A Wie viele Wiederholungen?' 297
 
A.l In diesem Kapitel 297
 
A.2 Die Konzepte dahinter 297
 
A.3 "Simple" Berechnung der Anzahl der notwendigen Wiederholungen 301
 
A.4 Genauere Berechnung der Anzahl der notwendigenWiederholungen 302
 
A.5 Wie man das Gegenteil beweist 304
 
 
 
Anhang B Statistische Tabellen 305
 
Richtig gelöst 315
 
Mehr zum Thema 333
 
Stichwortverzeichnis 335
 
Details
VerfasserIn: Van Emden, Helmut F.
VerfasserInnenangabe: Helmut F. van Emden. Übers. von Michael Knorrenschild
Jahr: 2014
Verlag: Weinheim, Wiley-VCH
Systematik: NN.MNS
ISBN: 978-3-527-33388-2
2. ISBN: 3-527-33388-6
Beschreibung: XIII, 339 S. : graph. Darst.
Beteiligte Personen: Knorrenschild, Michael
Sprache: Deutsch
Originaltitel: Statistics for terrified biologists
Fußnote: Literaturverz. S. 333
Mediengruppe: Buch