1;Inhaltsverzeichnis;6 2;1 Einleitung;16 2.1;1.1 Notwendigkeit statistischer Kenntnisse;16 2.2;1.2 Daten und die statistische Arbeit;17 2.3;1.3 Statistische Welt: Was umfasst sie?;18 2.4;1.4 Projektdurchführung und Protokoll;20 2.5;1.5 Inhaltsüberblick;22 3;2 Graphische Mittel Wie werden Daten graphisch dargestellt?;24 3.1;2.1 Qualitative (kategorielle) Daten;24 3.2;2.2 Quantitative Daten;27 3.3;2.3 Multivariate Daten;31 4;3 Statistische Maßzahlen Wie werden Daten quantitativ beschrieben?;40 4.1;3.1 Maßzahlen der mittleren Lage;40 4.2;3.2 Maßzahlen der Lage;41 4.3;3.3 Maßzahlen der Streuung;43 5;4 Statistische Maßzahlen: Formeln;48 5.1;4.1 Bezeichnungen;48 5.2;4.2 Maßzahlen der mittleren Lage;49 5.3;4.3 Maßzahlen der Lage;49 5.4;4.4 Maßzahlen der Streuung (Variabilität);50 6;5 Statistische Begriffe Warum sind Population, Stichprobe, Randomisierung und Bias wichtig?;54 6.1;5.1 Population, Stichprobe und Variable;54 6.2;5.2 Auswahlverfahren;57 6.3;5.3 Bias (Verfälschung);58 7;6 Statistische Verteilungen Wie sind Daten oder Mittelwerte verteilt?;64 7.1;6.1 Stichprobenverteilung;64 7.2;6.2 Normalverteilung;66 7.3;6.3 Normalverteilte Variablen;67 8;7 Vertrauensintervall Wie werden wichtige Resultate präsentiert?;74 8.1;7.1 Vertrauensintervall für einen Populationsmittelwert;74 8.2;7.2 Vertrauensintervall zum Vergleich zweier Populationsmittelwerte;82 9;8 Der statistische Test Wie werden Hypothesen geprüft?;86 9.1;8.1 Allgemeine Bemerkungen;86 9.2;8.2 Hypothesen;90 9.3;8.3 Parametrische und nichtparametrische Tests;92 10;9 Analyse von gepaarten Stichproben Wie werden Mittelwerte von gepaarten Daten beurteilt?;96 10.1;9.1 Gepaarter t-Test bei normalverteilten Daten;96 10.2;9.2 Verschiedene Testsituationen;102 10.3;9.3 Normalitätsprüfung;104 10.4;9.4 Wilcoxon-Vorzeichen-Rangsummentest;106 10.5;9.5 Vorzeichen-Test;110 11;10 Analyse eines Gruppenmittelwerts Wie wird eine Gruppe alleine beurteilt?;112 11.1;10.1 t-Test, der parametrische Test;113 11.2;10.2 Wilcoxon-Vorzeichen-Rangsummentest;115 11.3;10.3 Nichtparametrische Vertrauensintervalle;116 11.4;10.4 Vorzeichen-Test;117 11.5;10.5 Fehlerwahrscheinlichkeiten ? und ?;118 12;11 Analyse von zwei unverbundenen Stichproben Wie werden Mittelwerte von zwei ungepaarten Stichproben untersucht?;124 12.1;11.1 Ungepaarter t-Test;124 12.2;11.2 Wilcoxon-Mann-Whitney-Rangsummentest;128 12.3;11.3 Nichtparametrisches Vertrauensintervall;133 12.4;11.4 Median-Test;134 12.5;11.5 Große Stichprobenumfänge bei zwei Gruppen;136 13;12 Häufigkeiten und Proportionen Wie werden kategorielle Daten analysiert?;142 13.1;12.1 Beurteilung einer Proportion;143 13.2;12.2 Vergleich von zwei Proportionen ungepaarter Stichproben;146 13.3;12.3 Gepaarte Stichproben, 2×2-Tabelle;148 13.4;12.4 Kontingenztabellen, Analyse mehrerer Häufigkeiten;150 14;13 Wahl des Stichprobenumfangs Wie groß muss die Stichprobe sein?;158 14.1;13.1 Allgemeine Überlegungen, Einstichprobenfall;158 14.2;13.2 Poweranalyse in anderen Fällen;161 15;14 Vergleich von mehreren Stichproben -Varianzanalyse Wie werden mehr als zwei Stichproben (Gruppen) miteinander verglichen?;164 15.1;14.1 Allgemeine Überlegungen;164 15.2;14.2 Mittelwertsvergleiche mit Varianzanalysen;167 16;15 Ein-Weg-Varianzanalyse Wie wird der Einfluss eines (kategoriellen) Faktors auf eine metrische Variable untersucht?;170 16.1;15.1 Parametrisches Verfahren: F -Test;170 16.2;15.2 Nichtparametrische Ein-Weg-Varianzanalyse, Kruskal-Wallis-Test;176 17;16 Zwei-Weg-Varianzanalyse, Randomisierter Blockplan Wie wird der Einfluss von zwei Faktoren auf eine metrische Variable untersucht?;182 17.1;16.1 Parametrische Zwei-Weg-Varianzanalyse mit F -Test;182 17.2;16.2 Nichtparametrische Zwei-Weg-ANOVA, Friedman-Test;188 18;17 Allgemeine Varianzanalyse Wie wird der Einfluss mehrerer Faktoren auf eine metrische Variable beurteilt?;196 18.1;17.1 Allgemeine Bemerkungen;196 18.2;17.2 Beispiel mit drei Einfluss-Faktoren;197 19;18 Lineare Abhängigkeit, Korrelation Wie wird der Zusammenhang zwischen zwei