[Dummies 01] • Statistik für Dummies by Rumsey, Deborah J. -- Read -- Imperial Library of Trantor

Index

Cover Titelseite Impressum Inhaltsverzeichnis Einführung

Über dieses Buch Wie man dieses Buch benutzt Törichte Annahmen über den Leser Wie dieses Buch organisiert ist Die Symbole in diesem Buch Wie geht es weiter?

Teil I: Statistik im Alltag

Kapitel 1: Statistik kurz und knapp

Statistiken verstehen und nutzen Verteilungen bestimmen Glaubwürdige Schlussfolgerungen ziehen Detektivischen Spürsinn statt bloßer Skepsis entwickeln

Kapitel 2: Fehler in Statistiken

Die Kontrolle übernehmen:So viele Zahlen und so wenig Zeit Fehler, Übertreibungen und schlichte Lügen Die Bedeutung irreführender Statistiken

Kapitel 3: Das Handwerkszeug des Statistikers

Statistik besteht aus mehr als nur aus Zahlen Grundbegriffe der Statistik

Teil II: Grundlagen des Zahlenknackens

Kapitel 4: Grafiken und Diagramme

Statistik grafisch darstellen Ein Stück vom Kuchen abbekommen Private Ausgaben Von guten und schlechten Kreisdiagrammen Bewertung von Kreisdiagrammen Säulendiagramme im Einsatz Noch einmal die Lieblingsgenres der Kinogänger Säulendiagramme für mehrere Gruppen Statistiken mit Hilfe von Tabellen darstellen Die richtigen Zahlen im Auge behalten Das Liniendiagramm Daten mit einem Histogramm veranschaulichen Was Histogramme sonst noch verraten

Kapitel 5: Von Mittelwerten und Medianen

Daten mit statistischen Größen beschreiben Qualitative Daten beschreiben Quantitative Daten beschreiben

Teil III: Die Gewinnchancen ermitteln

Kapitel 6: Wie stehen die Chancen? Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung

Risiken basierend auf Wahrscheinlichkeiten eingehen Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung Interpretation von Wahrscheinlichkeiten Fehleinschätzungen vermeiden Die Verbindung zwischen Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Kapitel 7: Auf Gewinn spielen

Warum Kasinos Gewinne machen Hilfreiche Kenntnisse

Teil IV: Verteilungen und der zentrale Grenzwertsatz

Kapitel 8: Zufallsvariablen und die Binomialverteilung

Definition einer Zufallsvariablen Diskret im Gegensatz zu kontinuierlich Wahrscheinlichkeitsverteilungen Der Erwartungswert und die Varianz einer diskreten Zufallsvariablen Eine binomialverteilte Zufallsvariable erkennen Die Binomial-Bedingungen Schritt für Schritt prüfen Keine feste Anzahl von Versuchen Mehr als Erfolg oder Misserfolg Versuche sind nicht unabhängig Die Erfolgswahrscheinlichkeit p variiert Binomiale Wahrscheinlichkeiten per Formel ermitteln Wahrscheinlichkeiten anhand der Binomialtabelle ermitteln Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Werte von X ermitteln Größer-als, kleiner-als oder zwischen zwei Werten Erwartungswert und Standardabweichung der Binomialverteilung

Kapitel 9: Die Normalverteilung

Die Grundlagen der Normalverteilung Die Standardnormalverteilung oder Z-Verteilung Eigenschaften der Z-Verteilung Standardisierung von X nach Z Wahrscheinlichkeiten für die Z-Verteilung mit der Z-Tabelle ermitteln Wahrscheinlichkeiten für eine Normalverteilung ermitteln X ermitteln, wenn Prozente gesucht werden Ein Perzentil für eine Normalverteilung ermitteln Verzwickte Formulierungen in Perzentil-Aufgaben übersetzen Approximation der Binomialverteilung durch die Normalverteilung

Kapitel 10: Die t-Verteilung

Ein Vergleich1 von t- und Z-Verteilungen Der Einfluss der Variabilität auf t-Verteilungen Mit der t-Tabelle arbeiten Wahrscheinlichkeiten mit der t-Tabelle ermitteln Perzentile für die t-Verteilung berechnen t*-Werte für Konfidenzintervalle auswählen Verhalten mit der t-Tabelle studieren

Kapitel 11: Stichprobenverteilungen und der zentrale Grenzwertsatz

Definition einer Stichprobenverteilung Der Mittelwert einer Stichprobenverteilung Standardfehler messen Stichprobengröße und Standardfehler Standardabweichung der Population und Standardfehler Die Form einer Stichprobenverteilung Fall 1: Die Verteilung von X ist normal Fall 2: Die Verteilung von X ist nicht normal – der zentrale Grenzwertsatz Wahrscheinlichkeiten für den Stichprobenmittelwert ermitteln Die Stichprobenverteilung von Stichprobenverhältnissen Wahrscheinlichkeiten für das Stichprobenverhältnis ermitteln

Kapitel 12: Die Fehlergrenze berücksichtigen

Die Bedeutung des Vorzeichens Die Fehlergrenze berechnen Den Einfluss der Stichprobengröße ermitteln Die Fehlergrenze beschränken

Teil V: Abgesicherte Schätzwerte

Kapitel 13: Interpretation und Bewertung von Konfidenzintervallen

Statistiken mit parametern in Verbindung bringen Den bestmÖglichen SchÄtzwert abgeben Ergebnisse auf einem bestimmten Konfidenzniveau interpretieren IrrefÜhrende Konfidenzintervalle ausfindig machen

Kapitel 14: Genaue Konfidenzintervalle berechnen

Ein Konfidenzintervall berechnen Die Wahl des Konfidenzniveaus Mehr zur Breite des Konfidenzintervalls Die StichprobengrÖße nÄher betrachtet Die Streuung in der Grundgesamtheit

Kapitel 15: Häufig benutzte Konfidenzintervalle

Konfidenzintervall für den Mittelwert der Grundgesamtheit Konfidenzintervall für den Anteil an der Grundgesamtheit Konfidenzintervall für die Differenz zwischen zwei Mittelwerten Konfidenzintervall für die Differenz zwischen zwei Anteilen an Grundgesamtheiten

Teil VI: Hypothesen testen

Kapitel 16: Behauptungen, Tests und Schlussfolgerungen

Möglichkeiten, mit Behauptungen umzugehen Wissen, welche Optionen es gibt Einen Hypothesentest durchführen Definieren, was getestet werden soll Das Stichprobenergebnis berechnen Die Beweise gewichten und Entscheidungen treffen Typische Fehler beim Hypothesentesten Schritt für Schritt durch den Hypothesentest

Kapitel 17: Formeln und Beispiele für häufig benutzte Hypothesentests

Hypothesentest für den Mittelwert der Grundgesamtheit Hypothesentest für den Anteil an der Grundgesamtheit Hypothesentest für den Vergleich von zwei Mittelwerten Hypothesentest für gepaarte Differenzen Vergleich der Anteile in zwei unabhängigen Grundgesamtheiten

Teil VII: Statistische Studien richtig ausschöpfen

Kapitel 18: Umfragen, Umfragen und noch mehr Umfragen

Den Einfluss von Meinungsumfragen erkennen Hinter den Kulissen von Meinungsumfragen

Kapitel 19: Experimente: Medizinischer Durchbruch oder irreführendes Ergebnis?

Experimente und Beobachtungsstudien Gute Experimente planen Experimente sachkundig beurteilen

Kapitel 20: Die Suche nach dem Zusammenhang: Korrelationen und andere Assoziationen

Beziehungen mit Plots und Diagrammen bildlich darstellen Quantifizierung der Beziehung oder Korrelationen und andere Maße Assoziationen, Korrelationen und Kausalzusammenhänge Vorhersagen machen

Kapitel 21: Qualitätskontrolle oder: Was Statistik mit Zahnpasta zu tun hat

Erwartungen erfüllen Die Qualität aus der Zahnpastatube herausquetschen

Teil VIII: Der Top-Ten-Teil

Kapitel 22: Zehn Kriterien für eine gute Umfrage

Die Zielpopulation sollte klar definiert sein Die Stichprobe sollte die Zielpopulation abbilden Die Stichprobe sollte zufällig ausgewählt sein Die Stichprobe sollte groß genug sein Mit Anreizen Verweigerung minimieren Eine angemessene Art von Umfrage wählen Keine Suggestivfragen verwenden Der Zeitpunkt sollte gut gewählt sein Die Personen, die die Umfrage durchführen, sollten gut ausgebildet sein Die Umfrage sollte die ursprüngliche Fragestellung beantworten

Kapitel 23: Zehn häufige Fehler

Irreführende Grafiken Verzerrte Daten Keine Fehlergrenze Keine Zufallsstichproben Stichprobengröße verschweigen Falsch interpretierte Korrelationen Störvariablen Gepfuschte Zahlen Selektive Darstellung von Ergebnissen Die allmächtige Anekdote

Anhang A: Tabellen

Die t-Tabelle Die Z-Tabelle Die Binomialtabelle

Stichwortverzeichnis Wiley End User License Agreement

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