Andreas Quatember Knihy

This book emphasizes that artificial or pseudo-populations play an important role in statistical surveys from finite universes in two firstly, the concept of pseudo-populations may substantially improve users’ understanding of various aspects in the sampling theory and survey methodology; an example of this scenario is the Horvitz-Thompson estimator. Secondly, statistical procedures exist in which pseudo-populations actually have to be generated. An example of such a scenario can be found in simulation studies in the field of survey sampling, where close-to-reality pseudo-populations are generated from known sample and population data to form the basis for the simulation process. The chapters focus on estimation methods, sampling techniques, nonresponse, questioning designs and statistical disclosure control . This book is a valuable reference in understanding the importance of the pseudo-population concept and applying it in teaching and research.

Zu diesem Buch: Dieses Buch bietet eine verständnisorientierte Einführung in jene statistischen Methoden, die den Studierenden der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften an Hochschulen im deutschsprachigen Raum in ihrer statistischen Grundausbildung vermittelt werden. Es gelingt dem Autor, durch Beschreibung der Ideen der Methoden und ihre Umsetzung in einfachen Beispielen ein anwendbares Basiswissen zu schaffen, auf das sowohl Studierende als auch Praktiker in ihrem Alltag aufbauen können. Besonderheiten dieses Buches:-> ideenorientierte (und nicht formelbasierte) Beschreibung der grundlegenden statistischen Methoden-> die erklärende Beschreibung steht vor der formalen Darstellung -> besonders zum Selbststudium geeignet, da es die Leser auf „lesbare Weise“ durch die statistischen Methoden führt-> beinhaltet Aufgaben, die mit Hilfe von auf dieser Website bereit gestellten Schritt-für-Schritt-Lerndateien den Einsatz von EXCEL in der Datenanalyse erläuternÜber den Autor: Dr. Andreas Quatember ist Assistenz-Professor am IFAS-Institut für Angewandte Statistik der Johannes Kepler Universität Linz und besitzt große Lehrerfahrung im Fachbereich Statistik an Universitäten und Fachhochschulen.

Vier von zehn oder jeder Vierte ... Ein Blick in eine beliebige Tageszeitung genügt: 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 zum Teil auf dem fundamentalen Irrtum, die Qualität der statistischen Methoden mit der Qualität ihrer Anwendung zu verwechseln. Denn ob aus Unachtsamkeit, Unverständnis oder Unvermögen: In den Medien wird mit Statistiken allzu oft Des-Information statt Information betrieben. Dieses Buch lädt die Leser zu einer kritischen und amüsanten Irrfahrt durch falsche Schlagzeilen und unsinnige Interpretationen statistischer Ergebnisse in Tageszeitungen oder Zeitschriften 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!

"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, dasssich eine Basismethodenkompetenz auch mit überschaubaren Mathematikkenntnissen erreichen lässt. Die abwechslungsreichen Themen und Darstellungen bieten auch Anregungen für weitere eigene Exkursionen. Inhaltsverzeichnis Worüber man nicht rechnen kann: Ein Vorwort.- Was man sieht: Desinformative Informationsgrafiken.- Wie wir etwas einschätzen: Riskante Zahlen.- Warum wir sicher sind: Sensitive Wahrscheinlichkeiten.- Wofür etwas steht: Zweifelhafte Repräsentativität.- Wieviel übrig bleibt: Spannende Abweichungen.- Wodurch man lernt: Vorbildliche Versuche.- Wem man glauben kann: Aufgedeckte Gaunereien.- Wenn es extrem wird: Krachende Rekorde.- Womit man rechnen musste: Corona Ein Kapitel für sich.

Über aus Stichproben abgeleiteten Erkenntnisse wie Wahlprognosen oder der Pisa-Studie wird tagtäglich in Tageszeitungen und Nachrichtensendungen berichtet. Im Sinne eines wissenschaftlichen Unterbaus setzt sich die Stichprobentheorie damit auseinander, wie die Auswahl jener Teile erfolgen muss, aus deren Beobachtung auf die Gesamtheit rückgeschlossen wird, und wie dieser Rückschluss vorgenommen werden soll. Die Kernfragen sind dabei: wie stark schwanken Stichprobenergebnisse und wie lässt sich diese Ungenauigkeit beeinflussen. Das Buch bietet eine verständnisorientierte Einführung in Stichprobenverfahren und Schätzmethoden und ihre Anwendung. Diese wird unterstützt durch einfach nachvollziehbare, das Verständnis gerade dadurch fördernde Beispiele. Dabei werden weder die Nonresponseproblematik noch Auswahltechniken wie das Quotenverfahren ausgeklammert.