Aktualisiert: 2023-07-02
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BASIC in der medizinischen Statistik
Schlüsselwort: Wilcoxon-Test
BASIC in der medizinischen Statistik
BASIC in der medizinischen Statistik
Nichtparametrische Verfahren der Statistik
In den letzten Jahrzehnten ist die nichtparametrische Statistik rasch und umfassend gewachsen. Für die verschiedensten Fragestellungen und Modelle der Datenerzeugung wurden nichtparametrische Verfahren entwickelt, und auch in die gängigen Statistik-Programmpakete haben viele dieser Verfahren Eingang gefunden. Es ist daher heute selbstverständlich, Anwender der Statistik und insbesondere Studenten der angewandten Statistik mit den Grundlagen und Methoden der nichtparametrischen Statistik in eigenen Kursen und Vorlesungen vertraut zu machen.
Die Vorlesungen, die der Autor an verschiedenen Hochschulen gehalten hat, haben die Stoffauswahl und Präsentation wesentlich bestimmt. Das Buch richtet sich an Leser, die im Bereich der klassischen parametrischen Statistik, zumindest was das Begriffliche angeht, einigermaßen sattelfest sind – konkrete Formelkenntnisse sind nur in sehr bescheidenem Umfang erforderlich. Das Lehrbuch beschränkt sich auf eine sorgfältige Darstellung der grundlegenden Fragestellungen, damit sich die Leser jederzeit in der weiterführenden Literatur über nichtparametrische Verfahren zurechtfinden. Eine große Zahl von Abbildungen fördert die Anschaulichkeit der Darstellung.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Nichtparametrische Verfahren der Statistik
In den letzten Jahrzehnten ist die nichtparametrische Statistik rasch und umfassend gewachsen. Für die verschiedensten Fragestellungen und Modelle der Datenerzeugung wurden nichtparametrische Verfahren entwickelt, und auch in die gängigen Statistik-Programmpakete haben viele dieser Verfahren Eingang gefunden. Es ist daher heute selbstverständlich, Anwender der Statistik und insbesondere Studenten der angewandten Statistik mit den Grundlagen und Methoden der nichtparametrischen Statistik in eigenen Kursen und Vorlesungen vertraut zu machen.
Die Vorlesungen, die der Autor an verschiedenen Hochschulen gehalten hat, haben die Stoffauswahl und Präsentation wesentlich bestimmt. Das Buch richtet sich an Leser, die im Bereich der klassischen parametrischen Statistik, zumindest was das Begriffliche angeht, einigermaßen sattelfest sind – konkrete Formelkenntnisse sind nur in sehr bescheidenem Umfang erforderlich. Das Lehrbuch beschränkt sich auf eine sorgfältige Darstellung der grundlegenden Fragestellungen, damit sich die Leser jederzeit in der weiterführenden Literatur über nichtparametrische Verfahren zurechtfinden. Eine große Zahl von Abbildungen fördert die Anschaulichkeit der Darstellung.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Nichtparametrische Verfahren der Statistik
In den letzten Jahrzehnten ist die nichtparametrische Statistik rasch und umfassend gewachsen. Für die verschiedensten Fragestellungen und Modelle der Datenerzeugung wurden nichtparametrische Verfahren entwickelt, und auch in die gängigen Statistik-Programmpakete haben viele dieser Verfahren Eingang gefunden. Es ist daher heute selbstverständlich, Anwender der Statistik und insbesondere Studenten der angewandten Statistik mit den Grundlagen und Methoden der nichtparametrischen Statistik in eigenen Kursen und Vorlesungen vertraut zu machen.
Die Vorlesungen, die der Autor an verschiedenen Hochschulen gehalten hat, haben die Stoffauswahl und Präsentation wesentlich bestimmt. Das Buch richtet sich an Leser, die im Bereich der klassischen parametrischen Statistik, zumindest was das Begriffliche angeht, einigermaßen sattelfest sind – konkrete Formelkenntnisse sind nur in sehr bescheidenem Umfang erforderlich. Das Lehrbuch beschränkt sich auf eine sorgfältige Darstellung der grundlegenden Fragestellungen, damit sich die Leser jederzeit in der weiterführenden Literatur über nichtparametrische Verfahren zurechtfinden. Eine große Zahl von Abbildungen fördert die Anschaulichkeit der Darstellung.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Nichtparametrische Statistik
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: 2023-07-03
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BASIC in der medizinischen Statistik
Statistik
Prüfungsrelevanz und ein durchdachtes didaktisches Konzept zeichnen auch die vierte Auflage des mittlerweile zum Standardwerk gewordenen Lehrbuchs der Statistik aus. Die Neuauflage berücksichtigt neuere Entwicklungen in der Statistik. Auch wurde Wert auf eine Form der Darstellung gelegt, die das Verständnis von Zusammenhängen und Verbindungen in der Statistik fördert. Interpretationshilfen und Hinweise zur Bestimmung optimaler Stichprobenumfänge für die wichtigsten Verfahren, ein strukturierendes Layout, das wichtige Merksätze und Beispiele hervorhebt, und nicht zuletzt Übungsaufgaben, deren Lösungen verständlich und nachvollziehbar gehalten sind - all dies macht den "BORTZ" für Studenten der Sozialwissenschaften wie auch für Anwender zu einem wertvollen und unerläßlichen Lehrbuch.
Aktualisiert: 2022-05-26
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Nichtparametrische Statistik
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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Nichtparametrische Verfahren der Statistik
In den letzten Jahrzehnten ist die nichtparametrische Statistik rasch und umfassend gewachsen. Für die verschiedensten Fragestellungen und Modelle der Datenerzeugung wurden nichtparametrische Verfahren entwickelt, und auch in die gängigen Statistik-Programmpakete haben viele dieser Verfahren Eingang gefunden. Es ist daher heute selbstverständlich, Anwender der Statistik und insbesondere Studenten der angewandten Statistik mit den Grundlagen und Methoden der nichtparametrischen Statistik in eigenen Kursen und Vorlesungen vertraut zu machen.
Die Vorlesungen, die der Autor an verschiedenen Hochschulen gehalten hat, haben die Stoffauswahl und Präsentation wesentlich bestimmt. Das Buch richtet sich an Leser, die im Bereich der klassischen parametrischen Statistik, zumindest was das Begriffliche angeht, einigermaßen sattelfest sind – konkrete Formelkenntnisse sind nur in sehr bescheidenem Umfang erforderlich. Das Lehrbuch beschränkt sich auf eine sorgfältige Darstellung der grundlegenden Fragestellungen, damit sich die Leser jederzeit in der weiterführenden Literatur über nichtparametrische Verfahren zurechtfinden. Eine große Zahl von Abbildungen fördert die Anschaulichkeit der Darstellung.
Aktualisiert: 2022-08-18
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Nichtparametrische Statistik
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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Nichtparametrische Verfahren der Statistik
In den letzten Jahrzehnten ist die nichtparametrische Statistik rasch und umfassend gewachsen. Für die verschiedensten Fragestellungen und Modelle der Datenerzeugung wurden nichtparametrische Verfahren entwickelt, und auch in die gängigen Statistik-Programmpakete haben viele dieser Verfahren Eingang gefunden. Es ist daher heute selbstverständlich, Anwender der Statistik und insbesondere Studenten der angewandten Statistik mit den Grundlagen und Methoden der nichtparametrischen Statistik in eigenen Kursen und Vorlesungen vertraut zu machen.
Die Vorlesungen, die der Autor an verschiedenen Hochschulen gehalten hat, haben die Stoffauswahl und Präsentation wesentlich bestimmt. Das Buch richtet sich an Leser, die im Bereich der klassischen parametrischen Statistik, zumindest was das Begriffliche angeht, einigermaßen sattelfest sind – konkrete Formelkenntnisse sind nur in sehr bescheidenem Umfang erforderlich. Das Lehrbuch beschränkt sich auf eine sorgfältige Darstellung der grundlegenden Fragestellungen, damit sich die Leser jederzeit in der weiterführenden Literatur über nichtparametrische Verfahren zurechtfinden. Eine große Zahl von Abbildungen fördert die Anschaulichkeit der Darstellung.
Aktualisiert: 2023-04-04
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