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Michael Eid, Mario Gollwitzer u.a.: Statistik und Forschungsmethoden

Rezensiert von Anne-Laura Weißleder, 09.04.2014

Cover Michael Eid, Mario Gollwitzer u.a.: Statistik und Forschungsmethoden ISBN 978-3-621-27524-8

Michael Eid, Mario Gollwitzer, Manfred Schmitt: Statistik und Forschungsmethoden. Lehrbuch ; mit Online-Materialien. Beltz Verlag (Weinheim, Basel) 2010. 1024 Seiten. ISBN 978-3-621-27524-8. D: 49,95 EUR, A: 51,40 EUR, CH: 81,00 sFr.
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Thema

Kenntnisse über Statistik und Forschungsmethoden ist in den empirischen Sozialwissenschaften unabdinglich. Das hier besprochene Lehrbuch vereint einführende und grundlegende statistische Ansätze, die in Bachelorstudiengängen gelehrt werden, mit komplexeren Verfahren, die in Masterstudiengängen behandelt werden. Außerdem beschreiben die AutorInnen wichtige Grundlagen über den Forschungsprozess und Methoden der Datengewinnung.

Aufbau

  1. Forschungsmethoden
  2. Messtheoretische und deskriptivstatistische Grundlagen
  3. Wahrscheinlichkeitstheorie und inferenzstatistische Grundlagen
  4. Methoden zum Vergleich von Gruppen
  5. Zusammenhangs- und Regressionsanalyse
  6. Modelle mit latenten Variablen

Inhaltlich bauen die Abschnitte aufeinander auf, d.h. bereits im Buch erklärte Verfahren werden in den folgenden Kapiteln vorausgesetzt. Daher macht es – vor allem für Einsteiger – Sinn, das Buch von vorne nach hinten durchzuarbeiten. Es ist durch Querverweise aber auch möglich, einzelne Kapitel zu lesen und so das vorausgesetzte Wissen im Buch schnell zu finden.

Zu Beginn jeden Kapitels sind Ziele formuliert, was die LeserInnen im Kapitel lernen sollen. Am Ende jedes Kapitels finden sich Fragen und Übungsaufgaben zur Überprüfung des Wissenserwerbs. Die Übungsaufgaben beinhalten häufig auch die Anwendung der Online-Materialen in einer Statistiksoftware wie R oder SPSS.

Ausgewählte Inhalte

Da es aufgrund des Umfanges des Lehrbuches kaum möglich ist, alle Inhalte angemessen widerzugeben, wird in dieser Rezension ein Kapitel zu Grundlagen (8 Grundlagen der Inferenzstatistik) sowie ein Abschnitt zu Methoden zum Vergleich von Gruppen (13.1 einfaktorielle Varianzanalyse) näher besprochen.

Nachdem in vorangegangenen Kapiteln bereits messtheoretische und deskriptivstatistische Grundlagen sowie grundlegende Begriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie eingeführt wurden, sollen im achten Kapitel die Konzepte statistischer Hypothesen, des Testens und Schätzens erklärt werden.

Die AutorInnen nutzen gleich zu Beginn des Kapitels ein Beispiel, das sich durch den ersten Teil des Kapitels zieht, um den LeserInnen den Nullhypothesentest nach Fischer und das binäre Entscheidungskonzept nach Neyman und Pearson näherzubringen. In diesem Rahmen werden auch wichtige Begriffe wie die Signifikanz und der p-Wert erläutert. Mithilfe von Grafiken werden der α- und β-Fehler sowie die Bedeutung der Teststärke und Effektgrößen erklärt.

Danach wird die Parameterschätzung eingeführt. Nachdem die Gütekriterien für die Eignung eines Schätzers definiert wurden, wird ausführlich das Konzept des Konfidenzintervalls behandelt, sowohl für Kennwerte als auch Effektgrößen.

Dann werden in diesem Kapitel Testplanung und Poweranalyse behandelt. Die Unterschiede zwischen Post-hoc und a-priori Poweranalyse werden herausgearbeitet. Zuletzt werden zusammenfassend die einzelnen Schritte beim statistischen Testen aufgeführt und das Testen in der wissenschaftlichen Praxis thematisiert.

Am Ende des Kapitels finden sich einige Fragen und Übungsaufgaben, anhand derer man das eigene Verständnis des Gelesenen überprüfen kann. Diese Fragen sind entweder Multiple-Choice-Fragen zum Ankreuzen oder Fragen, zu denen man eine kurze Antwort frei formulieren soll. In den Online-Materialien finden sich die Lösungen für die Fragen.

Im Abschnitt zur einfaktoriellen Varianzanalyse als ein Verfahren zum Testen von Mittelwertsunterschieden zwischen mehreren unabhängigen Stichproben, wird zuerst die Grundidee der Varianzanalyse erklärt. Darauffolgend wird zunächst deskiptivstatistisch die Messwertzerlegung eingeführt. Die AutorInnen erklären anhand eines Beispiels, wie Messwerte zerlegt werden und führen dabei die Begriffe der Residual- oder Fehlerwerte ein und unterstützen ihre Ausführungen mit Tabellen und Grafiken. Auch die Zerlegung der Quadratsummen und die Effektgröße η² werden erläutert.

Nachdem nun deskriptivstatistisch die grundlegenden Ideen der Varianzanalyse dargestellt wurden, gehen die AutorInnen weiter und betrachten die Hypothesenüberprüfung und die formalen Voraussetzungen für den F-Test. Nachdem von der Erfüllung aller Voraussetzungen ausgegangen wurde und der F-Test durchgeführt werden konnte, werden auch mögliche Alternativen bei Verletzunge der Voraussetzungen vorgestellt. Hier sind schon Kenntnisse aus vorangegangen Kapiteln – z.B. Kapitel 8 zu den Grundlagen der Inferenzstatistik – gefragt.

Auch hier gibt es wieder einen Bezug zu Praxis. Zum einen über Hinweise zur Ergebnisdarstellung in tabellarischer Form, der Schreibweise im laufenden Text oder auch der grafischen Darstellung. Aber auch in den Übungsaufgaben kann man die einfaktorielle Varianzanalyse anhand einer Datei der Online-Materialien praktisch umsetzen. Hier kann man anhand eines Datensatzes, der Online zur Verfügung steht, in einem Statistikprogram wie R oder SPSS eine einfaktorielle Varianzanalyse durchführen. Es wird auch eine Lösung mit den passenden Werten bereitgestellt.

Diskussion

Der Anspruch des Buches, verschiedene Leistungsniveaus anzusprechen, wird erfüllt. Durch den Aufbau ist es EinsteigerInnen möglich, sich von den Grundlagen zu immer komplexeren Verfahren durchzuarbeiten. Fortgeschrittene LeserInnen können direkt zu den gesuchten Inhalten springen und bei Bedarf mithilfe der Querverweise auch vorausgesetztes Wissen noch einmal nachlesen. Die Inhalte werden generell gut verständlich erklärt und anhand von Beispielen veranschaulicht. Auch die zahlreichen Tabellen und Grafiken dienen dem besseren Verständnis.

Die Fragen und Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels sind für das Selbststudium hilfreich für LeserInnen, sich selbst in ihrem Verständnis zu überprüfen. Für die Anwendung der bereitgestellten Online-Materialien in einer Statistiksoftware wird allerdings der geübte Umgang mit der Software vorausgesetzt und nicht weiter erklärt. In den Lösungen finden sich auch nur die statistischen Ergebnisse nicht etwa Hinweise dazu, wie man mithilfe der Software zu diesen Ergebnissen gelangt. Gerade für die auf einer Programmiersprache basierende Software R wäre dies hilfreich.

Fazit

Den AutorInnen ist es gelungen, ein umfassendes Werk über Statistik für empirische Sozialwissenschaften zu verfassen. Alle zentralen Verfahren werden ausführlich im gut verständlich im Buch behandelt.

Für studentische LeserInnen sind auch die Übungsaufgaben hilfreich. Generell sind die Online-Materialien positiv zu bewerten, da so der Schritt von der reinen Theorie in die praktische Umsetzung getan wird.

Das Buch ist also LeserInnen auf verschiedenen Leistungsniveaus zu empfehlen und kann sowohl als Begleitung für die universitäre Statistiklehre auf Bachelor- oder Masterniveau genutzt werden als auch als Nachschlagewerk.

Rezension von
Anne-Laura Weißleder

Es gibt 10 Rezensionen von Anne-Laura Weißleder.

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Zitiervorschlag
Anne-Laura Weißleder. Rezension vom 09.04.2014 zu: Michael Eid, Mario Gollwitzer, Manfred Schmitt: Statistik und Forschungsmethoden. Lehrbuch ; mit Online-Materialien. Beltz Verlag (Weinheim, Basel) 2010. ISBN 978-3-621-27524-8. In: socialnet Rezensionen, ISSN 2190-9245, https://www.socialnet.de/rezensionen/16262.php, Datum des Zugriffs 10.08.2022.


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