Grundlagen der statistischen Datenanalyse

Grundkenntnisse der statistischen Datenanalyse gehören heute in den Curricula der Politikwissenschaft und anderer Sozialwissenschaften zum Standardp- gramm. Dies ist eine logische Konsequenz der Entwicklung dieser Disziplinen in den vergangenen Jahrzehnten, in denen das Instrumentarium der quantitativen Forschung immer weiter ausgefeilt wurde, und in denen daher mit Hilfe der qu- titativen empirischen Forschung wichtige Erkenntnisse gewonnen werden ko- ten. Die Wahl- und Einstellungsforschung, der internationale Vergleich mak- ökonomischer Größen wie Arbeitslosigkeit, Bruttosozialprodoukt oder Lebe- standard, die Demographie oder Politikfeldanalyse sind nur einige Beispiele für die fruchtbare Anwendung quantitativer Daten und deren statistischer Analyse. Die quantitative empirische Forschung mit Hilfe der Statistik ist somit ein wich- ger und verbreiteter Bestandteil des sozialwissenschaftlichen Instrumentariums geworden, die man zumindest passiv, möglichst aber auch aktiv, beherrschen so- te. Mit dem vorliegenden Buch wollen dieses Grundwissen, aber vor allem ein Grundverständnis vermitteln. Es sollte kein "Kochbuch" werden, nach dem Motto: "Wenn man die Fragestellung XY beantworten will, nehme man 2000 Befragte, 5 Variablen und drei multivariate Analyseverfahren, diese werden gründlich dur- geschüttelt und zwei Stunden lang ausgekocht, dann werden die Ergebnisse mit Salz und Pfeffer gewürzt und dekorativ mit ein paar Basilikumblättchen ange- ten. " Vielmehr sind wir überzeugt, dass ein echtes Verständnis für die Logik - wohl der generellen Vorgehensweise empirischer Forschung als auch einzelner statistischer Verfahren eine notwendige Voraussetzung ist, um vernünftige Erg- nisse empirischer Forschung zu produzieren und diese aufgeklärt zu diskutierenoder zu kritisieren.

Wissenschaftstheorie. - Wissen. - Wahrheit und Wirklichkeit. - Welt und Sprache. - Messen. - Deduktive Logik. - Beweis, Erklärung und Prognose. - Induktive Logik und das Induktionsproblem. - Poppers Theorie der Bewährung von wissenschaftlichen Theorien. - Probabilistische Hypothesen und die Logik eines statistischen Tests. - Erklären und Verstehen. - Statistik. - Die Urliste, absolute und relative Häufigkeiten. - Die grafische Darstellung von Häufigkeitsverteilungen. - Maße zur Beschreibung von Verteilungen. - Bivariate Zusammenhänge. - Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie. - Axiome und grundlegende Theoreme der Wahrscheinlichkeitstheorie. - Kombinatorik. - Die Binomialverteilung. - Die Normalverteilung. - Das zentrale Grenzwerttheorem. - Stichprobe und Grundgesamtheit. - Wie normal ist die Normalverteilung? . - Die Logik eines statistischen Tests. - Tests auf Unterschiede von Mittelwerten zweier Stichproben. - Verteilungen, die von der Standardnormalverteilung abgeleitet werden können. - Die einfaktorielle Varianzanalyse. - Der Chi2-Test. - Die bivariate lineare Regressionsanalyse.