Statistik - Deskriptive Verfahren - Holling, H.; Gediga, G. (Hogrefe Verlag, 2011)
Der Spaßfaktor der Statistik liegt bei vielen Studierenden eher im unteren Bereich, werden doch mit dem Lehrgebiet vielmals abstraktes Denken, mathematische Verfahren, Ableitungen und Beweise, Begriffe wie Regression und Modellbildung verbunden - die alle recht fern der täglichen Lebenswelt verortet werden. Dass Statistik aber einen sehr großen Einfluss auf diese, unsere Lebenswelt hat, dafür gibt es eine Vielzahl von Belegen und Beispielen, auch wenn diese nicht immer vordergründig erkennbar sind. Unbestritten sind auch Bedeutung und Wert statistischer Verfahren, wenn es in der Wissenschaft und Forschung darum geht, Erkenntnisse zu gewinnen und sie eben statistisch in ihrer Gültigkeit und Verlässlichkeit "abzusichern". Insofern ist die Beschäftigung mit dieser "spröde" erscheinenden Materie innerhalb der akademischen Ausbildung sowohl wissenschaftlich, aber auch hinsichtlich ihrer praktischen Auswirkungen notwendig und wichtig. Damit dies aber nicht zu einer langanhaltenden "Tortur" wird, ist zu empfehlen, sich einmal richtig vertieft mit den theoretischen Grundlagen und Prinzipien der Anwendung der verschiedenen statistischen Verfahren zu beschäftigen. Und hier sehen auch Heinz Holling und Günther Gediga den primären Ansatz und Nutzen dieses Buchs zur deskriptiven Statistik, und der zwei weiteren Bände zur Wahrscheinlichkeitstheorie und zu Schätzverfahren sowie zu statistischen Testverfahren. Natürlich bieten sie in der Einführung zum Thema alle wichtigen Grundbegriffe und Aufgaben der Statistik an und erläutern die Möglichkeiten der Klassifikation von Daten, sie verzichten aber bewusst auf grundlegende theoretisch-mathematische Herleitungen und Beweise, orientieren dafür eher an praktischen Anwendungsfällen. Dieses trägt sehr wesentlich dazu bei, die Statistik mit ihren Aufgaben und Potenzialen zu erkennen und anzuwenden. Dieser Band enthält dann auch alle wichtigen Themen der beschreibenden (deskriptiven) Statistik, wie Häufigkeitsverteilungen und Maßzahlen für Variable. Die grundlegenden Verfahren der uni- und bivariaten deskriptiven Statistik werden erläutert und die einfache und multiple Regression im Rahmen des linearen Modells ausführlich behandelt. Dabei wird ein besonderes Gewicht auf die Erläuterungen gelegt, wie die Ergebnisse inhaltlich zu interpretieren sind. Ergänzend wird das Vorgehen mit dem kommerziellen Softwarepaket SPSS und der kostenlos nutzbaren Statistiksoftware R illustriert. Dem Lehrbuchcharakter entsprechend werden die wichtigsten Aussagen wie Zusammenfassungen, Regeln und Definitionen hervorgehoben, was die Orientierung auf die inhaltlichen Schwerpunkte und das inhaltliche Verständnis erleichtern. Um für Interessierte das selbstständige Weiterlernen zu unterstützen, bietet der Verlag auf der Website zum Buch ergänzende und vertiefende Informationen wie die für das Buch benutzten Datensätze und die entsprechenden SPSS- bzw. R-Kommandos an.