Aktualisiert: 2023-01-29
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Aktualisiert: 2023-02-04
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Diese Neufassung mit angemessenerem Titel ist zugleich ein zum Lesen und Lernen geschriebenes einführendes und weiter führendes Lehrbuch und ein Nachschlagewerk mit Formel sammlung, Tabellensammlung, zahlreichen Querverbindungen aufzeigenden Seitenverweisen, ausführlicher Bibliographie, Namenverzeichnis und ausführlichem Sachverzeichnis. Sie enthält wieder eine Fülle von Verbesserungen, vor allem Ver einfachungen und Präzisierungen. Große Teile des Textes und der Literatur habe ich den neuen Erkenntnissen entsprechend überarbeitet, durch erweiterte Neufassungen ersetzt oder ein gefügt; dies gilt auch für den Tabellenteil (Übersicht gegenüber dem Titelblatt; S. 34, 53, 112, 127, 147, 172, 198,220,225,240, 256,272,424,425, Rückseite der vorletzten Seite). Weitere Er gänzungen enthält die zweite neu bearbeitete Auflage meines Taschenbuches "Statistische Methoden. Ein Soforthelfer für Praktiker in Naturwissenschaft, Medizin, Technik, Wirtschaft, Psychologie und Soziologie", das als handlicher ständiger Be gleiter zur Schnellorientierung dienen kann. Vielen kritischen Freunden des Buches - insbesondere Ingenieuren - sei für Anregungen gedankt, die beiden Büchern zugute gekommen sind. Den Medizinstudenten wird es interessieren, daß ich auch den Lernzielkatalog für die Ärztliche Prüfung des Faches Biomathematik, Medizinische Statistik und Dokumentation berücksichtigt habe. Frau Prof. Dr. Erna Weber und dem Akademie-Verlag Berlin sowie dem Autor Herrn Dr. J. Micha elis danke ich für die Erlaubnis aus der Arbeit: "Schwellenwerte des Friedman-Tests", Biometrisehe Zeitschrift 13 (1971), 122 die Tabellen 2 und 3 übernehmen zu dürfen. Den Mitarbeitern des Springer-Verlages sei für ihr bereitwilliges Eingehen auf alle Wünsche des Autors besonders gedankt. Weiterhin bin ich für Kritik und Verbesserungsvorschläge dankbar.
Aktualisiert: 2022-08-18
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Aktualisiert: 2023-02-04
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Häufig sind Sozialwissenschaftler mit der Tatsache konfron tiert, daß die von Ihnen zu analysierenden Daten nicht den Annahmen genügen, die in den zur Anwendung vorgesehenen statistischen Verfahren explizit als Modellvoraussetzungen formuliert sind. Dies gilt insbesondere für die klassischen statistischen Modelle. Als Ausweg bieten sich hier eine Viel zahl von Verfahren an, die in ihrer Gesamtheit recht global und oft auch ungenau mit der Bezeichnung nichtparametrische oder auch verteilungsfreie Statistik belegt werden. Zwar gelten auch hier jeweils spezifische Modellvoraussetzungen, diese sind in der Regel weniger einschränkend und damit der besonderen Datenlage der Sozialwissenschaften angemessener. Der vorliegende Band handelt von diesen statistischen Ver fahren. Das besondere didaktische Konzept der Darstellung ergibt sich aus der vorgefundenen allgemeinen Lehrbuchliteratur zu dem in Frage stehenden Sachbereich. Diese zeichnet sich ent weder aus durch rigorose mathematische Abstraktion auf ho hem Niveau oder begnügt sich mit rezeptartiger Präsentation einzelner Verfahren. Ubersteigt die erstgenannte Darstellungs form bei weitem die Notwendigkeiten sozialwissenschaftlicher Datenanalyse, so kann die zweite Form erst recht nicht be friedigen. Zwar haben sich die vorhandenen "Kochbücher" mit der in ihnen enthaltenen Vielzahl von Tests und anderen Ver fahren als Kompendien für den praktisch Forschenden durchaus bewährt, beim Novizen des Bereichs der nichtparametrischen Statistik hinterlassen sie jedoch eher Verwirrung als Ein sicht in die Zusammenhänge. Letztlich ist eine solche Ein sicht aber das einzige Mittel gegen eine falsche Anwendung statistischer Verfahren. 6 Demgegenüber soll hier ein Kompromiß zwischen diesen beiden Darstellungsformen versucht werden. Nicht alle möglichen nichtparametrischen Verfahren werden behandelt.
Aktualisiert: 2022-03-04
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Häufig sind Sozialwissenschaftler mit der Tatsache konfron tiert, daß die von Ihnen zu analysierenden Daten nicht den Annahmen genügen, die in den zur Anwendung vorgesehenen statistischen Verfahren explizit als Modellvoraussetzungen formuliert sind. Dies gilt insbesondere für die klassischen statistischen Modelle. Als Ausweg bieten sich hier eine Viel zahl von Verfahren an, die in ihrer Gesamtheit recht global und oft auch ungenau mit der Bezeichnung nichtparametrische oder auch verteilungsfreie Statistik belegt werden. Zwar gelten auch hier jeweils spezifische Modellvoraussetzungen, diese sind in der Regel weniger einschränkend und damit der besonderen Datenlage der Sozialwissenschaften angemessener. Der vorliegende Band handelt von diesen statistischen Ver fahren. Das besondere didaktische Konzept der Darstellung ergibt sich aus der vorgefundenen allgemeinen Lehrbuchliteratur zu dem in Frage stehenden Sachbereich. Diese zeichnet sich ent weder aus durch rigorose mathematische Abstraktion auf ho hem Niveau oder begnügt sich mit rezeptartiger Präsentation einzelner Verfahren. Ubersteigt die erstgenannte Darstellungs form bei weitem die Notwendigkeiten sozialwissenschaftlicher Datenanalyse, so kann die zweite Form erst recht nicht be friedigen. Zwar haben sich die vorhandenen "Kochbücher" mit der in ihnen enthaltenen Vielzahl von Tests und anderen Ver fahren als Kompendien für den praktisch Forschenden durchaus bewährt, beim Novizen des Bereichs der nichtparametrischen Statistik hinterlassen sie jedoch eher Verwirrung als Ein sicht in die Zusammenhänge. Letztlich ist eine solche Ein sicht aber das einzige Mittel gegen eine falsche Anwendung statistischer Verfahren. 6 Demgegenüber soll hier ein Kompromiß zwischen diesen beiden Darstellungsformen versucht werden. Nicht alle möglichen nichtparametrischen Verfahren werden behandelt.
Aktualisiert: 2023-04-04
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