Deskriptive Statistik und moderne Datenanalyse: Eine by Thomas Cleff

By Thomas Cleff

Dieses Lehrbuch führt praxisorientiert in die Grundlagen, Techniken und Anwendungsmöglichkeiten der deskriptiven Statistik ein. Es geht auf die deskriptiven Basismethoden der univariaten und bivariaten Verfahren ein, die mit Hilfe computerbasierter Berechnungen auf betriebswirtschaftliche Beispiele angewendet werden. Die Inhalte reichen von der Erhebung und Skalierung, über die Präsentation und univariate examine quantitativer Daten, bis zur examine bivariater Zusammenhänge. Damit sind alle wichtigen Aspekte einer Lehrveranstaltung zur deskriptiven Statistik abgedeckt. Auf die Verwendung mathematischer Darstellungen und Herleitungen wird zugunsten einer "intuitiven" Herangehensweise weitgehend verzichtet. Das Lehrbuch zeigt die effiziente Anwendung deskriptiver Verfahren auf den Computerprogrammen Excel, SPSS und STATA und schult so die Kompetenz der Leser, Ergebnisse selbständig mit dem laptop berechnen und interpretieren zu können.

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Auch hier ist nicht selten kommunikative Kompetenz gefragt, um Mitarbeiter davon zu überzeugen, das „Eigentum“ der Daten – die Leistungen und vielleicht auch Fehlleistungen offenbaren könnten – für eine systematische Auswertung freizugeben. Selbst wenn ein Unternehmen den strategischen Entschluss getroffen hat, bestimmte Daten systematisch zu sammeln, heißt das noch lange nicht, dass sofort mit der Auswertung begonnen werden kann. Wer darf die Daten auswerten, wer ist dazu überhaupt in der Lage, wer hat die Zeit dazu?

Wichtiger ist in diesem Zusammenhang die Frage, wie mit den Antwortausfällen innerhalb der Datenanalyse umgegangen werden soll. Prinzipiell sollten Antwortausfälle keine Transformation in inhaltlich interpretierbare Werte erfahren, weshalb einige Analysemethoden die Weiterverarbeitung fehlender Werte nicht zulassen. 4 2 Vom Zahlenwust zum Datensatz von Daten führen, für die Informationen vorliegen. Beispielsweise ist im Rahmen der Regressionsanalyse oder der Faktorenanalyse die Berücksichtigung eines Befragten unmöglich, wenn bei einer einzigen Variablen Angaben fehlen.

Letztlich liegt genau in diesem Punkt aber die Gefahr einer systematischen Verzerrung. Die Vermeidung der Gefahr systematischer Verzerrungen durch den Ausfall von Informationen über bestimmte Subpopulationen ist deshalb ein besonders zu beachtendes Problem. , Presser, S. 1981, S. ). Hieraus eine Strategie zur Senkung der Quote der Meinungslosigkeit abzuleiten, ist nicht nur äußerst fragwürdig, sondern ergebnisverzerrend. Die zur „Ich-Weiß-Nicht“-Kategorie neigenden Befragten sehen sich nicht zwangsläufig zu substantiell bzw.

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