Dissertationskolloquium
Dieses Buch bietet auch in seiner 7., aktualisierten Auflage breit gefächerte Einführung in all jene statistischen Methoden, die an Universitäten und Fachhochschulen in der Grundausbildung gelehrt werden und die in der beruflichen Praxis am häufigsten benötigt werden.
Das verständnisorientierte, beispielbasierte Lehrbuch eignet sich durch seine anschauliche Darstellung selbst komplexer Methoden auch ideal zum Selbststudium ohne besondere mathematische Vorkenntnisse.
Anhand zahlreicher lebensnaher Beispiele, begleitender Übungsmaterialien und ausführlicher Excel-Lerndateien wird den Formeln in der Statistik ihr »Schrecken« genommen.
Für die vorliegende 7. Auflage wurden Daten aktualisiert, Erklärungen präzisiert und auch ergänzt. Zudem wurden in der digitalen Version veranschaulichende Clips in Form vertonter Folien zur weiteren Unterstützung des Verständnisses eingefügt. Das Buch lernt eben auch mit. Es passt sich an und verändert sich. Kurzum: Es lebt!
Ein aktuelles und lebendiges Lehrbuch für Studierende, Forschende in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften und alle, die statistische Methoden im beruflichen Alltag benötigen.
Werner G. Müller und Andreas Quatember (2022). Fakt oder Fake? Wie Ihnen Statistik bei der Unterscheidung helfen kann., öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster Springer, Berlin, Heidelberg. DOI: 10.1007/978-3-662-65352-4
„Alternative Wahrheiten“ beeinträchtigen jeden faktenbasierten Diskurs – egal ob im Fernsehen, in Zeitungen oder in den sozialen Medien. Oft werden dafür datengestützte (Schein-)Argumente vorgebracht und es stellt sich ganz automatisch die Frage nach der Qualität dieser Informationen.
Dieses Buch zeigt anhand vieler Beispiele, wie Sie mit einer grundlegenden Statistical Literacy sowohl bewusste statistische Fälschungen als auch unbewusste Irrtümer aufdecken können. Denn beides hat denselben Effekt: Sie werden fehlinformiert, wo Sie sich informiert glauben.
Begleiten Sie die Autoren auf einem Ausflug in die spannende Welt der Daten und trainieren Sie Ihre statistischen Kompetenzen im kritischen Umgang mit diesen: Hinterfragen Sie Statistiken, bewerten Sie deren Qualität, lernen Sie das korrekte Interpretieren und faktengerechte Argumentieren mit Daten. Die zu beschreitenden Pfade sind gut beschildert. Die Autoren demonstrieren eindrücklich, dass sich eine Basismethodenkompetenz auch mit überschaubaren Mathematikkenntnissen erreichen lässt. Die abwechslungsreichen Themen und Darstellungen bieten den ein oder anderen Ausblick und somit auch Anregungen für weitere eigene Exkursionen.
Quatember, A. (2019). Datenqualität in Stichprobenerhebungen. Eine verständnisorientierte Einführung in die Survey-Statistik, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster. 3. vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage, Springer Spektrum, Berlin.
Dieses Buch beschäftigt sich mit den praktischen Fragestellungen statistischer Erhebungen (=Surveys) wie sie sich etwa in der empirischen akademischen Forschung, der offiziellen Statistik oder der kommerziellen Markt- und Meinungsforschung stellen:
Wodurch unterscheiden sich verschiedene Stichprobendesigns?
Wie sind sie praktisch umzusetzen (z. B. mit der Statistik-Freeware R)?
Wie lassen sich die Daten- und die Ergebnisqualität beeinflussen?
Wie kompensiert man Nonresponse?
Wie können nichtzufällige Stichprobenverfahren und Big Data-Analysen im Zusammenhang mit den Aufgaben der Survey-Statistik funktionieren?
Die Vermittlung des Methodenverständnisses wird unterstützt durch die verständnisorientierte Veranschaulichung der Basisideen. Diese Anschaulichkeit wird durch einfache und daher gut nachvollziehbare Beispiele gestützt.
Für die vorliegende 3. Auflage wurde das Buch vollständig überarbeitet und inhaltlich unter anderem um die Betrachtung des Spannungsfeldes zwischen Survey-Theorie und -Praxis, die Grundlagen des Simulationsansatzes der Survey-Statistik und eine Auseinandersetzung mit den sich zunehmender Beliebtheit erfreuenden nichtzufälligen Stichprobenverfahren (inklusive den damit verwandten Big Data-Generierungsprozessen) erweitert. Jedes Kapitel wird zudem durch Aufgabenstellungen ergänzt, deren Umsetzung mit der Software R angeleitet wird.
Quatember, A. (2015). Pseudo-Populations - A Basic Concept in Statistical Surveys, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster. Springer, Heidelberg.
For two reasons, artificial or pseudo-populations are a basic concept in statistical surveys: At first, this unified framework may substantially improve the users’ intuitive understanding of various aspects in the sampling theory. This is shown in the book for the probability and non-probability sampling schemes, different estimation strategies, small area estimation, the repair methods for occurred nonresponse, data imputation and weighting adjustment, as well as for randomized response questioning designs that are aimed to avoid nonresponse at all.
At second, in some cases pseudo-populations actually have to be generated physically: Examples are simulation studies in the field of survey sampling and a certain type of the finite population bootstrap.
Quatember, A. (2015). Statistischer Unsinn - Wenn Medien an der Prozenthürde scheitern. , öffnet eine externe URL in einem neuen FensterSpringer Spektrum, Berlin.
Statistiken sind ohne Zweifel ein wesentlicher Bestandteil unserer Informationsgesellschaft. Dennoch ist das Image des Faches Statistik denkbar schlecht. Die Diskrepanz zwischen offenkundiger Bedeutung und schlechtem Ruf beruht auf dem fundamentalen Irrtum, die Qualität der statistischen Methoden mit der Qualität ihrer Anwendung zu verwechseln. Dieses Buch lädt die Leser zu einer kritischen und amüsanten Irrfahrt durch falsche Schlagzeilen und unsinnige Interpretationen statistischer Ergebnisse in den Medien ein. Staunen Sie darüber, dass ein Viertel aller Studierenden alkoholabhängig ist, dass Männer ihren Rasierern treuer sind als ihren Partnerinnen, dass höherer Schokoladenkonsum mehr Nobelpreisträger erzeugt – und warum das alles blanker Unsinn ist.
Aber Achtung: Dieses Buch kann Sie zu einem mündigeren Zeitungsleser machen!
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