Udo Kuckartz, Stefan Rädiker et al.: Statistik. Eine verständliche Einführung
Rezensiert von Roland Baur, 15.09.2011
Udo Kuckartz, Stefan Rädiker, Thomas Ebert, Julia Schehl:Statistik. Eine verständliche Einführung. VS Verlag für Sozialwissenschaften (Wiesbaden) 2010. 274 Seiten. ISBN 978-3-531-16662-9. 14,95 EUR.
Reihe: Lehrbuch.
Thema
Einführung in die sozialwissenschaftliche Statistik
Autoren und Autorin
Die Autoren und die Autorin arbeiten an der Philipps-Universität Marburg. Dr. Udo Kuckartz ist Leiter der Marburger Arbeitsgruppe Methoden & Evaluation (MAGMA), Stefan Rädiker, Thomas Ebert und Julia Schehl sind wissenschaftliche Mitarbeitende von MAGMA.
Entstehungshintergrund
Für die neuen Bachelor- und Masterstudiengänge in den sozialwissenschaftlichen Disziplinen wurde dieses Lehrbuch entwickelt. Als Begleitbuch zu einem einsemestrigen Hochschulkurs ergänzt und vertieft es die Inhalte der Vorlesungen oder Seminare (auf 13 inhaltliche Termine ausgerichtet).
Aufbau
Das Lehrbuch verfolgt drei Ansprüche: forschungsorientiert, verständlich und anwendungsorientiert zu sein. Die Orientierung an der Forschung hat zur Folge, dass hauptsächlich diejenigen statistischen Verfahren vorgestellt werden, welche in Artikeln renommierter (deutschsprachiger) Fachzeitschriften wiederholt Verwendung finden. Verständlichkeit soll dadurch erreicht werden, dass die Forschungslogik und die Interpretation von Resultaten im Vordergrund stehen, und nicht mathematische Formeln und stochastische Hintergründe. Anwendungsorientiert soll das Lehrbuch durch Praxisbeispiele werden, in dem Beispiele selber am PC durchgeführt werden können. Die Anleitungen sind auf SPSS und SYSTAT ausgerichtet, womit auf das Rechnen von Hand oder mit Taschenrechner bewusst verzichtet wurde. SPSS gibt es in einer Studierendenversion, die kostenlose Version von SYSTAT wird unter dem MYSTAT für Studierende angeboten.
Inhalt
Diese drei leitenden Ansprüche bestimmen auch die inhaltliche Gliederung und Darstellung der einzelnen Kapitel. Es steht jeweils ein inhaltliches, aber nicht unbedingt formelmäßiges, Verständnis des besprochenen Verfahrens im Vordergrund. Diese Darstellung wird ergänzt mit Hinweisen zur Interpretation von Resultaten, den Anleitungen zum selber durchrechnen („So geht es mit SPSS/SYSTAT“) und einem Beispiel aus aktuellen Forschungsartikeln.
Die Orientierung am Forschungsprozess, speziell der Datenauswertung, gibt die behandelten Themen vor. Die Datenerhebung mit all ihren verschiedenen Erhebungsmethoden wird nicht besprochen.
Das Kapitel 1 beginnt daher bereits mit der Datenaufbereitung und dem Codeplan und geht weiter auf das Problem fehlender Werte ein.
Im Kapitel 2 werden Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellungen vorgestellt.
Auf die üblichen statistischen Kennzahlen wie Mittelwerte und Streuungsmaße geht Kapitel 3 ein. Auch die kompakten Boxplots und Standardisierungsverfahren werden dabei erläutert.
Kapitel 4 geht von univariaten Auswertungen zu bivariaten Auswertungen über und stellt Kreuztabellen, Chi-Quadrat und weitere Zusammenhangsmaße vor. Die grafische Darstellung von Kreuztabellen wird zusätzlich thematisiert.
Kapitel 5 stellt mit der Vorstellung der Wahrscheinlichkeit und der Wahrscheinlichkeitsverteilungen den Übergang von der deskriptiven zur schließenden Statistik her. Wahrscheinlichkeit wird definiert und anhand einfacher Beispiele werden grundlegende Rechenformeln eingeführt. Die vorgestellten Wahrscheinlichkeitsverteilungen umfassen die Binomial-, Normal-, t-, Chi-Quadrat- und F-Verteilungen.
Im anschließenden Kapitel 6 wird die Logik des statistischen Schließens behandelt. Dies anhand der Verteilung von Stichprobenkennwerten, der Konfidenzintervalle, der statistischen Hypothese und des Hypothesentests. Abgeschlossen wird dieses Kapitel mit Ausführungen zu ein- und zweiseitigen Tests, Alpha- und Beta-Fehler sowie zur Signifikanz und zur Effektgröße.
Kapitel 7 nimmt wieder den eher praktischen Aspekt auf und behandelt anhand des t-Tests den Vergleich zweier Mittelwerte. Verschiedene Varianten des t-Tests werden entlang eines Entscheidungsbaums und eines ausführlichen Beispiels vorgestellt. Unabhängige und abhängige Stichproben werden getrennt behandelt.
Mehr als zwei Mittelwerte werden mittels Varianzanalyse (Kapitel 8) vergleichbar. Auch in diesem Kapitel werden die unterschiedlichen Formen der Varianzanalyse zunächst im Überblick vorgestellt, um anschließend detailliert vorgeführt zu werden (Einfaktorielle- und mehrfaktorielle Varianzanalyse).
Statistische Zusammenhänge werden im Kapitel 9 anhand der Korrelation thematisiert. Der Einstieg erfolgt über die grafische Darstellung von Zusammenhängen, um im Weiteren die Korrelation intervallskalierter Variablen vorzustellen. Abgeschlossen wird das Kapitel mit der Korrelation der in den Sozialwissenschaften häufig vorkommenden ordinal- und nominalskalierten Variablen sowie Ausführungen zu Korrelation und Kausalität. Wieder erlauben es die Rechenbeispiele, das Gelernte selber anzuwenden.
Skalenbildung ist das Thema des Kapitels 10. Dazu wird erläutert, was eine Skala ist und Skalierungsverfahren vorgestellt. Die häufig verwendete Likert-Skala wird in einem eigenen Unterkapitel behandelt. Den Abschluss dieses Kapitels bilden Überlegungen zur Qualität einer Skala und die Rechenbeispiele.
Kapitel 11 hat die Regression zum Inhalt, also die Analyse komplexerer Zusammenhänge, welche auch Vorhersagen erlaubt. Der Anfang macht die einfache lineare Regression, welche gefolgt wird von Erläuterungen zur multiplen linearen Regression. Das Ende des Kapitels bilden ein Ausblick auf die logistische Regression und Anwendungsbeispiele zur linearen und logistischen Regression.
Am Ende des Buchs listet ein Glossar wichtige Begriffe auf und der Anhang A gibt einen Überblick über große Datensätze aus sozialwissenschaftlichen Studien. Anhang B beinhaltet Tabellen zur Standardnormalverteilung, t-, Chi-Quadrat-, F-Verteilung sowie zur Binomialverteilung. Das abschließende Register ist ein Index wichtiger Begriffe, die im Buch vorkommen.
Diskussion
Der Anspruch auf eine forschungsorientierte, verständliche und anwendungsorientierte Einführung in die wichtigsten statistischen Verfahren der Sozialwissenschaften wird in diesem Lehrbuch in geeigneter Form umgesetzt. Die vorgestellten statistischen Verfahren zählen zu den gebräuchlichen in den Sozialwissenschaften, Kenntnisse davon zu haben erleichtert die spätere vertiefende Auseinandersetzung mit den vorgestellten und weiteren statistischen Auswertungsverfahren. Die zahlreichen Beispiele und die vielen Abbildungen und Tabellen erleichtern das Verständnis der beschriebenen Sachverhalte, wobei die Interpretation der Resultate und nicht die mathematische Herleitung der Formeln im Vordergrund stehen. Die Anwendungsbeispiele „So geht es mit …“ zeigen die Anwendung in den beiden Statistikprogrammen SPSS und SYSTAT auf, sie sind aber nicht unmittelbar nachvollziehbar, da die entsprechenden Datensätze zuerst besorgt werden müssten. Vor allem die Kapitel zur Wahrscheinlichkeitsverteilung (Kapitel 5) und zur Logik des statistischen Schließens (Kapitel 6) verweisen soweit nötig auch mittels Formeln auf statistische Grundlagen, deren Verständnis durch die Beispiele und den erläuternden Text sehr erleichtert werden.
Fazit
Das Lehrbuch gibt eine verständliche und anwendungsorientierte Einführung in die sozialwissenschaftliche Statistik. Die gebräuchlichen statistischen Verfahren werden vorgestellt und auch anhand von Beispielen näher gebracht. Der weitgehende Verzicht auf eine mathematische Herangehensweise, zugunsten der Betonung des inhaltlichen Verständnisses sowie der Anwendbarkeit erlaubt es, das Lehrbuch sowohl im Unterricht als Ergänzung als auch zum Selbststudium gewinnbringend einzusetzen.
Rezension von
Roland Baur
Wissenschaftlicher Mitarbeiter. Fachhochschule Nordwestschweiz. Hochschule für Soziale Arbeit. Institut Professionsforschung und kooperative Wissensbildung
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