Einleitung 17

Zu diesem Buch17

Konventionen in diesem Buch18

Was Sie nicht lesen müssen 19

Törichte Annahmen über den Leser 19

Wie dieses Buch aufgebaut ist 20

Die Symbole in diesem Buch 21

Wie es weitergeht 22

Teil I Datenanalyse Und Modellbildung Grundlagen 23

Kapitel 1 Datenanalyse als Kunst und Wissenschaft 25

Datenanalyse: Nicht mehr nur für Statistiker 26

Regel Nr1: Informieren Sie sich VOR der Verarbeitung! 28

Das große Ganze: Ein Überblick über weiterführende Statistik 35

Kapitel 2 Orientierung innerhalb der statistischen Techniken 47

Qualitative und quantitative Variablen in der statistischen Analyse 48

Statistiken für qualitative Variablen 49

Statistik für quantitative Variablen 53

Verzerrung vermeiden 56

Höchste Genauigkeit erzielen 59

Schlussfolgerungen treffen und Grenzen erkennen 63

Kapitel 3 Vertrauen aufbauen und Modelle testen 65

Parameter anhand von Vertrauensintervallen schätzen 66

Modelle aufstellen und testen 72

Teil II Mit Hilfe Der Regression Vorhersagen Treffen 83

Kapitel 4 Einfache lineare Regression verstehen 85

Mit Streudiagrammen und Korrelationen Beziehungen untersuchen 86

Ein einfaches lineares Regressionsmodell erstellen 89

Prüfen, ob das Modell passt 93

Korrekte Schlüsse ziehen 100

Kapitel 5 Zwei Variablen besser als eine: Multiple Regression 103

Das multiple Regressionsmodell 103

Alle x und y betrachten 105

Daten sammeln 106

Mögliche Beziehungen erkennen 107

Auf Multikollinearität prüfen 112

Das am besten angepasste Modell finden 113

Vorhersage von y anhand der x-Variablen 117

Prüfen, wie gut das Modell angepasst ist 118

Kapitel 6 Ein Schritt vor, zwei zurück: Auswahl des Regressionsmodells 125

Abstoßdistanzen schätzen Der ultimative Kick 126

Variablen-Brainstorming und -Datensammlung 126

Streudiagramme und Korrelationen untersuchen 127

Die Vorwärtsselektion 131

Und jetzt das Ganze von hinten: Die Rückwärtsselektion 136

Das Verfahren der besten Teilmengen 143

Vergleich der Modellauswahlverfahren 147

Kapitel 7 Mit Daten in die Kurve gehen: Nichtlineare Regression 149

Am Anfang war das Streudiagramm 150

Polynome für Kurven nutzen 151

Nach oben? Nach unten? Exponentiell! 163

Kapitel 8 Ja, Nein, Vielleicht: Vorhersagen mit logistischer Regression 171

Aufstellung des logistischen Regressionsmodells 171

Allgemeine Schritte für die logistische Regression 174

Teil III Viele Mittelwerte Vergleichen Mit Der Varianzanalyse 181

Kapitel 9 Einfache Varianzanalyse 183

Zwei Mittelwerte mit einem t-Test vergleichen 183

Mehr Mittelwerte mit einer ANOVA vergleichen 185

Die Bedingungen prüfen 187

Die Hypothesen aufstellen 189

Der F-Test 190

Die Anpassung des ANOVA-Modells überprüfen 196

Kapitel 10 Mit multiplen Vergleichen Paare finden 199

Nach der ANOVA 199

Mit Fisher und Tukey unterschiedliche Mittelwerte dingfest machen 203

Kapitel 11 Weiter mit der zweifachen ANOVA! 209

Das Modell für die zweifache ANOVA aufstellen 210

Interaktionseffekte verstehen 212

Die Terme in der zweifachen ANOVA testen 216

Die zweifache ANOVA-Tafel erstellen 217

Ergebnisse interpretieren: Zahlen und Grafiken 217

Kapitel 12 Grenzenlos: Wie Regression und ANOVA zusammenhängen 221

Regression in den Augen der Variation 221

Regres...