Wolfgang Ludwig-Mayerhofer, Uta Liebeskind et al.: Statistik. Eine Einführung für Sozialwissenschaftler
Rezensiert von Roland Baur, 05.12.2014
Wolfgang Ludwig-Mayerhofer, Uta Liebeskind, Ferdinand Geißler: Statistik. Eine Einführung für Sozialwissenschaftler. Beltz Juventa (Weinheim und Basel) 2014. 272 Seiten. ISBN 978-3-7799-2613-9. D: 19,95 EUR, A: 20,60 EUR, CH: 27,90 sFr.
Thema
Das Buch bietet eine Einführung in die sozialwissenschaftliche Statistik für Sozialwissenschaftler.
Mit dem Buch verfolgen die Autoren und die Autorin das Anliegen, eine Einführung in die Statistik zu geben, ohne allzu tief auf die mathematischen Grundlagen einzugehen. Und gleichzeitig soll das Buch, das den Stoff eines sozialwissenschaftlichen Bachelorstudiums vermittelt, auch nicht vereinfachend sein. Als Besonderheit erwähnen die Autoren und die Autorin, dass die wichtigsten der vorgestellten Elemente aus der Statistik selbst nachgerechnet werden können. Oder es wird auf die Anwendung durch Software (SPSS und Stata) hingewiesen. Zudem wird der Anspruch verfolgt, auch Themen zu behandeln, die in der sozialwissenschaftlichen Forschungspraxis wichtig sind. Und drittens stehen speziell aufbereitete Datensätze auf der Verlagswebsite zur Verfügung, mit denen die Beispiele aus dem Buch nachgerechnet und die statistischen Auswertungsverfahren angewendet werden können.
Autoren und Autorin
Prof. Dr. phil. Wolfgang Ludwig-Mayerhofer ist Professor an der philosophischen Fakultät, Seminar für Sozialwissenschaften, der Universität Siegen.
Dr. phil. Uta Liebeskind ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Deutschen Zentrum für Hochschul- und Wissenschaftsforschung GmbH (DZHW) in Hannover.
Dipl. Soz. Ferdinand Geißler ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Sozialwissenschaften an der Humboldt-Universität in Berlin.
Aufbau
Das Buch gliedert sich in sechs Kapitel.
- Die Einleitung in Kapitel 1 behandelt kurz Statistik als Begriff und Thema und erläutert die verwendeten Datensätze und Grundlegendes zur Notation der mathematischen Formeln.
- Kapitel 2 ist den Daten, Forschungsdesigns und Stichproben gewidmet.
- Die univariate Analyse von Daten wird in Kapitel 3 behandelt.
- Das längere Kapitel 4 hat das statistische Schließen von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit zum Inhalt.
- Kapitel 5 gibt einen einführenden Einblick in die bivariate Analyse.
- Abgeschlossen wird das Buch mit dem Kapitel 6 zur Regressionsanalyse.
Inhalt
Einleitend wird in Kapitel 1 eine erste Annäherung an den Begriff und den Inhalt der der Statistik gegeben sowie auf die erwähnten Besonderheiten des Buches eingegangen. Der Nachvollzug der Beispiele wird durch aufbereitete Datensätze und kurze Auswertungsskripte für die beiden Statistik-Pakete IBM SPSS Statistics und Stata ermöglicht. Die verwendeten Datensätze entstammen dem sozio-oekomischen Panel (SOEP) und der deutschen Lebensverlaufsstudie (GLHS). Zusätzlich werden Datensätze der OECD zu verschiedenen Themen eingesetzt.
Im zweiten Kapitel werden zunächst Merkmale von Daten und Skalenniveaus beschrieben und erläutert. Weiter wird kurz auf Forschungsdesigns und deren Auswirkungen auf die möglichen Datenauswertungen eingegangen. Das Kapitel mit Ausführungen zur Struktur von Datensätzen geht auf typische Fragen wie die Codierung kategorialer Daten und auf das Problem der fehlenden Werte („missings“) ein.
Der univariaten Analyse eines Merkmals ist das Kapitel 3 gewidmet. Zunächst wird auf die Verteilungen von metrisch und ordinal skalierten Merkmalen eingegangen und grafische Darstellungen solcher Merkmale präsentiert. Es folgen die verschiedenen Maße der zentralen Tendenz. Den Kennzahlen der Streuung von Merkmalen sind die weiteren Unterkapitel gewidmet. Es werden u.a. Quantile, Varianz und Standardabweichung sowie Schiefe und Wölbung besprochen und mit Beispielen näher gebracht. Hinweise auf weiterführende Literatur und die Auswertungsskripte der verwendeten Beispiele folgen am Schluss dieses Kapitels (diese beiden Punkte schließen alle der Kapitel 3 bis 6 ab).
Das längere Kapitel 4 beschäftigt sich ausführlich mit dem statistischen Schließen von Stichproben auf die Grundgesamtheit. Zunächst wird auf Wahrscheinlichkeiten und Wahrscheinlichkeitsverteilungen eingegangen und das Konzept der Zufallsvariablen eingeführt. Dazu gehören die Darstellung von einfachen Zufallsstichproben, die Binomialverteilung sowie die Beschreibung von Lage- und Streuungsmaßen von Zufallsvariablen (diskrete und stetige). Es folgt die Heranführung an Verteilungsfunktionen, insbesondere die Standardnormalverteilung. Daran anschließend werden weitere wichtige Verteilungen (wie t- oder F-Verteilung) dargestellt. Es folgt das Unterkapitel zum statistischen Schätzen mittels Punkt- und Intervallschätzung. Einen Schwerpunkt des Kapitels 4 stellt das statistische Testen dar. Die Idee hinter den Signifikanztests wird ausführlich präsentiert und anhand eines Beispiels vorgeführt. Nach den Tests für metrische Merkmale werden auch nichtparametrische Tests eingeführt. Probleme des statistischen Testens werden unter den Stichwort der Teststärke und der Stärke von Zusammenhängen diskutiert und erläutert. Auf das Thema der komplexen Stichproben wird in Kapitel 4.4 eingegangen, was insofern von großer Bedeutung, als dass in der Forschungspraxis der Sozialwissenschaften die komplexen Zufallsstichproben gar nicht so selten vorkommen. Verschiedene Arten von komplexen Stichproben wie Schichtung oder Klumpung werden kurz vorgestellt und es wird der Umgang mit möglichen Designeffekten beschrieben.
Die bivariaten Analyse wird in Kapitel 5 behandelt. Zunächst werden Kreuztabellen, verschiedene Zusammenhangsmaße sowie der Chi-Quadrat-Test erläutert. Für metrische Merkmale wird u.a. Pearsons Korrelationskoeffizient berechnet, während für ordinalskalierte Merkmale der Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman erläutert wird. In Erweiterung des Tests auf Mittelwertunterschiede wird die Varianzanalyse vorgestellt.
Im abschließenden Kapitel 6 wird die Regressionsanalyse vorgestellt. Zunächst wird die Idee hinter der Regressionsanalyse erläutert, um anschließend die Erstellung eines Regressionsmodells anhand der verwendeten Datensätze zu dokumentieren.
Literaturverzeichnis und ein Index schließen das Buch ab.
Diskussion
Das Buch vermittelt einen grundlegenden Einblick in die statistische Datenauswertung und fördert speziell das konzeptuelle Verständnis der einzelnen Schritte gezielt. Die Betonung der sprachlichen Erklärung von Formeln anstelle von allzu weit führenden Herleitungen der mathematischen Formeln unterstützt die Leser/innen im Nachvollziehen des „Warum“ einer Auswertung. Das „Wie“, also die meistens softwaremäßig umgesetzte Ausführung einer Datenauswertung kann anhand der Beispieldatensätze und -skripte einfach nachvollzogen werden. Speziell erwähnens- und beachtenswert sind die Hinweise auf die komplexen Stichproben und die entsprechend angepassten Parameterschätzungen, welche für ein Einführungsbuch auf Bachelor-Stufe eher noch ungewohnt sind. Ebenfalls vermag der mehrmals eingestreute kritische Blick auf das statistische Testen sehr zu überzeugen, da er auf wesentliche Problemfelder hin- und auch auf Lösungswege verweist.
Fazit
Das Buch eignet sich gut als Einführung in die sozialwissenschaftliche Statistik und vermittelt sowohl eine solide Darstellung der uni- und bivariaten Datenauswertung als auch eine gut nachvollziehbare Einführung in die Logik des statistischen Schließens und Testens. Speziell gefallen haben an diesem Einführungsbuch, neben der sprachlichen Qualität der Erläuterungen, die Heranführung an das Thema der komplexen Stichproben und die Hinweise auf die Grenzen des statistischen Testens.
Rezension von
Roland Baur
Wissenschaftlicher Mitarbeiter. Fachhochschule Nordwestschweiz. Hochschule für Soziale Arbeit. Institut Professionsforschung und kooperative Wissensbildung
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