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Konfldenzintervalle,In diesem Abschnitt wird dargestellt, wie mit den in den beiden vorangehenden Teilen bereitgestellten Mitteln — den theoretischen Verteilungen und dem Wahrscheinlichkeits-Begriff — der Induktionsschluss von den Parametern der Stichprobe auf die wahren Parameter der Grundgesamtheit vollzogen werden kann, ohne dass diese selbst bekannt sind.

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Was ist Statistik?,n schlechten Ruf der Statistik begründen: 25.7.92, Kölner Stadtanzeiger: „Im vergangenen Jahr erkrankten 115.000 Menschen an der Lebensmittelvergiftung durch Salmonellen“. 15.9.92, Westdeutsche Allgemeine: „Jedes fünfte Test-Ei enthielt Salmonellen... 200 Eier hatte die Universität Bochum untersucht

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Streuungen,uung der Werte kennzeichnen. Mit beiden Angaben zusammen kann man sich schon ein ungefähres Bild einer Verteilung machen. Streuungs-Parameter sind Kennwerte, die die „Flachheit“ der Verteilung beschreiben: je größer der Parameter, desto „flacher“ die Verteilung. Dabei spielt die Häufigkeit von Auspr

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Wahrscheinlichkeiten, Um diese Stichproben-Verteilungen angeben zu können, war es notwendig, dass die wahren Parameter der Grundgesamtheit bekannt sind. Das ist nun aber in der sozial-wissenschaftlichen Empirie selten der Fall, sondern man hat fast immer nur die Stichprobe vorliegen. Man muss also das umgekehrte Vorgehe

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,Nominalskalierte Zusammenhangsmaße, und 2. statistische Modelle berechnet, mit denen man abschätzen kann, wie genau eine Verallgemeinerung ist, die diese an einer Stichprobe gewonnenen Parameter auf eine Population insgesamt überträgt. Im Folgenden wird der Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen Thema sein. Ein Zusammenhang zwischen so

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Korrelation und Regression,en Kapiteln gab es eine Reihe von verschiedenen Maßen, unter denen, je nach dem Erkenntnisinteresse, eine Auswahl getroffen werden musste. Dieses Problem entfällt bei metrischen Daten, hier gibt es nur die zwei Maße Korrelation r und Determinationskoeffizient R., die eine ähnliche inhaltliche Interp