Deskriptive Statistik und moderne Datenanalyse by Thomas Cleff PDF

By Thomas Cleff

ISBN-10: 3834902020

ISBN-13: 9783834902023

Dieses Lehrbuch führt praxisorientiert in die Grundlagen, Techniken und Anwendungsmöglichkeiten der deskriptiven Statistik ein. Es geht auf die deskriptiven Basismethoden der univariaten und bivariaten Verfahren ein, die mit Hilfe computerbasierter Berechnungen auf betriebswirtschaftliche Beispiele angewendet werden. Die Inhalte reichen von der Erhebung und Skalierung, über die Präsentation und univariate examine quantitativer Daten, bis zur examine bivariater Zusammenhänge. Damit sind alle wichtigen Aspekte einer Lehrveranstaltung zur deskriptiven Statistik abgedeckt. Auf die Verwendung mathematischer Darstellungen und Herleitungen wird zugunsten einer "intuitiven" Herangehensweise weitgehend verzichtet. Das Lehrbuch zeigt die effiziente Anwendung deskriptiver Verfahren auf den Computerprogrammen Excel, SPSS und STATA und schult so die Kompetenz der Leser, Ergebnisse selbständig mit dem desktop berechnen und interpretieren zu können.

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Schäfer, W. 2005). In Simulationsmodellen werden Abläufe und Vorgänge – z. B. in einem Produktionssystem – „nachgespielt“. Der Computer mit seinem Zufallszahlengenerator eröffnet dabei die Möglichkeit, deren Abhängigkeit von stochastischen Einflussfaktoren (z. B. schwankende Ankunfts- oder Abfertigungsraten) offen zu legen. Aber auch Rollenspiele bei Führungsseminaren oder die Familienaufstellung der Psychologen können als Simulationen gelten. 3 Vom Modell zur „Business Intelligence“ Mit Hilfe statistischer Verfahren können selbst schwierigste Sachverhalte in ebenso komplexen statistischen Methoden verarbeitet werden.

3 2 Vom Zahlenwust zum Datensatz den Variablennamen gesteuert – also z. : Berechne eine Grafik für die Variable Angebot – während im zugehörigen Ergebnisausdruck das verständlichere Label erscheint. Nun gibt man die einzelnen Ergebnisse der Befragung in den Zeilen ein. Fragebogen 1 wird in der ersten Zeile erfasst, Fragebogen 2 in der zweiten etc. Ein Computer „versteht“ dabei nur Zahlenwerte. Für metrisch skalierte Variablen ist dies kein Problem, da die Variablenausprägungen in jedem Fall Zahlen darstellen.

Es sollte aber in jedem Fall genau angegeben werden, wie vorgegangen worden ist. 15 Abbildungsteil 1: Darstellung als „Säulendiagramm“12 40 60 80 100 körpergewicht Körpergewicht 120 Klassierung 60 50 0 (x1;x2] 70 60 (x2;x3] (x3;x4] 80 (x4;x5] 90 (x5;x6] (x6;x7] 6 4 0 2 Prozent Percent 8 10 Abbildungsteil 2: Darstellung als Histogramm:13 40 60 80 körpergewicht Körpergewicht 100 120 Liegt eine klassierte Darstellung metrischer Variablen vor, spricht man von einem Histogramm. 1 Höhe, sondern die Fläche (aus Höhe mal Breite) die relative Klassenhäufigkeit zum Ausdruck bringt.

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by Brian
4.4

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