fEMPOWER: Ratgeber für angehende Wissenschaftlerinnen

Vorwort11Kapitel 1: Einführung in die Argumentation mit Statistik151.1 Einleitung151.2 Argumente in der empirischen Sozialforschung181.2.1 Beispiele für Argumente181.2.2 Methodische Anforderungen211.3 Beispiele für die Argumentation mit Statistik241.3.1 Erstes Beispiel: Eurovision Song Contest241.3.2 Zweites Beispiel: Die Beliebtheit von Politikerinnen und Politikern261.4 Inhaltliche Themen und der Aufbau des Buches31Kapitel 2: Univariate Verteilungen352.1 Einleitung 352.2 Die Datenmatrix352.3 Nominale (ungeordnet kategoriale) Variablen382.4 Ordinale (geordnet kategoriale) Variablen422.4.1 Ein empirisches Beispiel442.4.2 Der Vergleich von zwei Variablen472.4.3 Interpretation von ordinalen Trenddaten492.5 Vom ordinalen zum metrischen Messniveau532.6 Lage- und Streuungsmaße für metrisch skalierte Variablen582.6.1 Der Mittelwert582.6.2 Die durchschnittliche Abweichung602.6.3 Varianz und Standardabweichung602.6.4 Die Schiefe einer Verteilung632.7 Weitere Variablen642.7.1 Demokratiekenntnisse642.7.2 Die Messung von Attraktivität: Selbst- und Fremdwahrnehmungen662.7.3 Politische Aktivitäten702.8 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel72Kapitel 3: Wahrscheinlichkeiten753.1 Einleitung 753.2 Axiome der Wahrscheinlichkeitsrechnung773.3 Kombinatorik 793.4 Diskrete Verteilungen 833.4.1 Binomialverteilung843.4.2 Hypergeometrische Verteilung903.4.3 Weitere diskrete Verteilungen933.5 Stetige Verteilungen943.5.1 Normalverteilung953.6 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel100Kapitel 4: Stichproben und Populationen1034.1 Einleitung1034.2 Stichprobenziehung1044.2.1 Notation 1064.3 Fehlerquellen in Umfragen1064.3.1 Das Problem der fehlenden Werte1104.3.2 Messfehler1134.4 Gewichtung1144.5 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel116Kapitel 5: Hypothesentests und statistische Signifikanz1175.1 Einleitung1175.2 Testen auf statistische Signifikanz1185.3 Einseitiges und zweiseitiges Testen1195.4 Fehler der ersten und zweiten Art1215.5 Der Standardfehler des Mittelwertes1245.6 Testen auf einem hypothetischen Mittelwert1255.7 Kleine Fallzahlen1265.7.1 Die Suche nach guten Argumenten1285.8 Tests für unabhängige Stichproben1305.8.1 Ein Erklärungsansatz und weitergehende Berechnungen1335.9 Tests für abhängige Stichproben1355.10 Differenzen zwischen den Anteilen1385.11 Die Logik des Testens1405.12 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel143Kapitel 6: Kreuztabellen1456.1 Einleitung1456.2 Ein einführendes Beispiel1476.3 PRE-Maße (Proportional Reduction in Error Measure)1486.4 Der Zusammenhang von zwei Merkmalen1516.5 Prozent und Prozentpunkte1576.6 Veränderungen über Zeit1586.7 Der Chi-Quadrat Test auf statistische Signifikanz1626.7.1 Der Aufbau von Tabellen1636.7.2 Die Logik von Erwartungswerten und die Berechnung von Chi-Quadrat1646.7.3 Freiheitsgrade1686.7.4 Die Chi-Quadrat-Verteilung1696.8 Die Stärke des Zusammenhangs1716.9 Weitere Beispiele1746.10 Multiples Testen1796.10.1 Alpha-Adjustierung1816.11 Tabellen mit mehr als zwei Variablen1826.12 Die wichtigsten Erkenntnisse in diesem Kapitel185Kapitel 7: Regression und Korrelation1877.1 Einleitung1877.2 Die Logik der Regressionsanalyse1897.3 Ein empirisches Beispiel mit aggregierten Daten1917.4 Vom Streudiagramm zur Regressionsanalyse1967.5 Die Steigung der Regressionsgeraden und die Regressionskonstante2017.6 Die Richtung des Zusammenhanges2097.7 Ausreißer in den Daten2117.8 Welches ist die (un)abhängige Variable?2147.9 Zentrierung der unabhängigen Variablen2167.10 Schiefe Verteilungen bei kontinuierlich skalierten Variablen2187.11 Statistische Signifikanz des Regressionskoeffizienten2207.12 Korrelation und Regression2237.13 Der Vergleich von Korrelationskoeffizienten 2267.13.1 Der Vergleich unterschiedlicher Korrelationskoeffizienten 2267.13.2 Vergleich von Korrelationskoeffizienten in unte