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Mathias Jesussek, Hannah Volk-Jesussek: Statistik leichtgemacht

Rezensiert von Dr. Elitsa Uzunova, 18.05.2022

Mathias Jesussek, Hannah Volk-Jesussek: Statistik leichtgemacht. Endlich ohne Probleme Statistik verstehen. Datatab e.U. (Seiersberg) 2021. 224 Seiten.

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Thema

Das e-Buch bietet einen leichten Einstieg in die Grundlagen der Statistik und erklärt verständlich anhand von anschaulichen Beispielen die Durchführung von deskriptiven und inferenzstatistischen Analysen.

Autorschaft

Dr. Mathias Jesussek, PhD in technischen Wissenschaften, ist ein Experte auf den Gebieten der numerischen Mathematik und Algorithmen für Datenanalyse und Webentwicklung.

Dr. Hannah Volk-Jesussek, PhD in Sozialwissenschaften, ist Dozentin auf dem Gebiet der quantitativ-empirischen Forschungsmethoden und Statistik.

Entstehungshintergrund

Das Buch ist als Begleitwerk bei der Nutzung des Online-Statistik-Rechners DATAtab [1] entstanden, kann aber auch als eigenständiges Einführungsbuch verwendet werden. Es zielt darauf ab, Logik und Ablauf von statistischen Auswertungen zu erklären, die Wahl von passenden statistischen Analysen anzuleiten sowie deren Umsetzung in DATAtab leicht verständlich und anschaulich darzustellen.

Aufbau

Das Buch besteht aus einer Einleitung und 12 thematischen Kapiteln. Obwohl es insgesamt 224 Seiten hat, liest es sich schnell, da die Texte kurz und verständlich gehalten sind. Mit 10 Tabellen und 95 Abbildungen werden die Inhalte sehr anschaulich vermittelt.

Inhalt

Kapitel 1 stellt die deskriptive Statistik und Inferenzstatistik sowie deren Unterschiede und Anwendungsgebiete vor und legt damit die Grundlagen für die Nutzung der Monografie.

Kapitel 2 und 3 erklären die zentralen Begriffe, die bei der Erfassung und Analyse von Daten relevant sind: Variablen und Merkmalsausprägungen, Skalen- bzw. Messniveaus, Stichprobe und Grundgesamtheit u.a. Aufbauend darauf werden in den Kapiteln 6 bis 13 verschiedene statistische Verfahren vorgestellt, die bei Daten unterschiedlicher Skalenniveaus oder bei bestimmten Stichproben eingesetzt werden können.

Im Kapitel 4 zur deskriptiven Statistik werden die für jede quantitative Auswertung relevanten Lage- und Streuungsmaße vorgestellt. Es werden zunächst niederschwellig und mittels anschaulichen Abbildungen die Unterschiede zwischen den Lagemaßen Modalwert, Median und Mittelwert, die Auskunft über die Mitte einer (Daten-)Verteilung geben, erklärt. Analog dazu wird auf die Standardabweichung, die Spannweite und den Quantilsabstand eingegangen, welche die Streuung einer Stichprobe um einen Mittelwert beschreiben. Anschließend wird gezeigt, wie Daten in Häufigkeits- und Kreuztabellen zusammengefasst werden können. Die damit zusammenhängende Visualisierung mithilfe von Diagrammen wird anhand der Software DATAtab demonstriert.

Der Abschnitt zur Inferenzstatistik (Kapitel 5) beschäftigt sich ausführlich mit den Grundlagen der Hypothesenüberprüfung. Dabei zeichnen die Verfassenden in verständlicher Weise den Weg von den Fragestellungen, über die Entwicklung von Hypothesen bis zu deren Überprüfung mittels statistischen Tests nach. Hier erfahren die Lesenden mehr über die verschiedenen Arten von Hypothesen (Unterschieds- und Zusammenhangshypothesen, gerichtete und ungerichtete Hypothesen). Es wird eine Übersicht über die verschiedenen statistischen Tests zur Prüfung von Hypothesen und ihre Anwendungsfälle gegeben. In einem separaten Unterpunkt wird das Thema Signifikanz behandelt, indem die zentralen Begriffe „p-Wert“ und „Signifikanzniveau“ erklärt werden.

In Kapitel 6 werden zwei wichtige Voraussetzungen für die Durchführung statistischer Tests erklärt, nämlich die Überprüfung der Varianzhomogenität und der Normalverteilung. Es wird gezeigt, wie die entsprechenden statistischen Berechnungen (Levene-Test und Kolmogorov-Smirnov Test) vorgenommen werden können.

Kapitel 7 umfasst die Tests zur Prüfung von Unterschieden. Hier werden die verschiedenen Varianten von t-Tests vorgestellt (für eine Stichprobe sowie für abhängigen oder unabhängigen Stichproben) sowie die entsprechenden Verfahren für Daten, die nicht normal verteilt sind oder die lediglich ein ordinales Skalenniveau aufweisen. Abschließend wird gezeigt, wie mit DATAtab die Effektstärke (Cohen’s D) berechnet werden kann.

Kapitel 8 beinhaltet die statistischen Tests zur Analyse von Häufigkeiten, deren Durchführung und Interpretation, nämlich der Binomial-Test und der Chi-Quadrat-Test. Zunächst wird die Prüfung der Voraussetzungen erläutert und dann die Berechnung der entsprechenden statistischen Koeffizienten angeleitet.

Kapitel 9 beschäftigt sich mit dem Thema Varianzanalyse und geht auf die statistischen Verfahren zur Prüfung von Unterschieden bei mehr als zwei Gruppen ein. Es werden zunächst die einfaktorielle und die zweifaktorielle ANOVA verglichen. Anschließend werden die Voraussetzungen für diese Gruppe von statistischen Verfahren aufgeführt und die Berechnung der verschiedenen Analysen (mit und ohne Messwiederholung) gezeigt. Das Kapitel wird mit dem nichtparametrischen Gegenstück von ANOVA – dem Kruskal-Wallis-Test – abgeschlossen.

Im Kapitel 10 werden die Verfahren zur Prüfung von Zusammenhängen erklärt und demonstriert: Korrelation und Partialkorrelation. In einem Exkurs wird auf das Thema Korrelation und Kausalität eingegangen. Es wird erklärt, wie Korrelationskoeffizienten interpretiert werden und welche Varianten von Korrelationsanalysen auf Daten verschiedener Skalenniveaus angewendet werden können.

Die drei abschließenden Kapitel des Buchs behandeln drei große Komplexe statistischer Verfahren: die Regressionsanalyse zur Modellierung von Beziehungen zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (Kapitel 11) sowie die Faktorenanalyse (Kapitel 12) und die Clusteranalyse (Kapitel 13) zur Aufdeckung von Strukturen und Mustern in großen Variablensets. Zunächst werden die Grundlagen der Analysen anhand verständlicher Anwendungsbeispiele vermittelt. Anschließend werden die Spezifika jeder Analyseart und die verschiedenen Varianten der Verfahren dargestellt.

Das Buch schließt mit weiterführenden Literaturhinweisen.

Diskussion

Es ist größtenteils gelungen, die richtige Balance zwischen Grundlagenwissen und „Handwerk“ bei der Durchführung von statistischen Analysen zu finden. Das Buch vermittelt nur so viel Theorie, wie notwendig, um die entsprechende Analyseart zu verstehen und korrekt einzusetzen. Für ein tiefergreifendes Verständnis der vorgestellten statistischen Konzepte bräuchte es sicherlich weiterführende Literatur. Die Literaturhinweise am Ende des Buchs stellen hierfür einen guten Ausgangspunkt dar.

Es fällt nicht immer leicht, sich im Buch zu orientieren, da alle Kapitel auf einer Ebene liegen und nicht in thematisch zusammenhängenden Abschnitten zusammengefasst sind. Die Platzierung des Kapitels 8 „Analyse von Häufigkeiten“ zwischen den Tests zur Prüfung von Unterschieden bei bis zu zwei (Kapitel 7) und bei mehr als zwei Gruppen (Kapitel 9) ist ebenfalls etwas kontraintuitiv.

Obwohl die zentralen statistischen Konzepte sehr gut vermittelt werden, fehlt eine Anleitung zur Wahl eines passenden Tests. Im begleitenden Statistik-Tool werden automatisch Verfahren vorgeschlagen, die zum Skalenniveau der vorliegenden Daten passen. Bei mehreren möglichen Tests könnte es in Statistik Unerfahrenen schwer fallen, die passenden Methoden zu wählen. Es reicht nicht aus, die statistischen Verfahren zu identifizieren, die mit den vorliegenden Daten möglich sind, sondern es muss in jedem konkreten Forschungsanliegen entschieden werden, welche Analysen tatsächlich sinnvoll sind. Hierfür könnte weiterführendes Literaturstudium oder Anleitung durch eine erfahrene Person hilfreich sein.

„Statistik leichtgemacht“ hat nicht den Anspruch, klassische Statistik-Lehrbücher zu ersetzen. Vielmehr ist es als praktische Begleitung für Personen gedacht, die einen niedrigschwelligen Einstieg in die Statistik suchen, und es erfüllt diesen Zweck sehr gut.

Fazit

Personen, die sich erstmalig in Statistik einarbeiten wollen, werden auf eine leicht verständliche Art und Weise darin angeleitet, ihre Daten zu erkunden, die Voraussetzungen für die gewählte Analyseart zu prüfen sowie die Ergebnisse zu visualisieren und zu berichten. Obwohl sich alle Beispiele auf die Software DATAtab beziehen, lassen sich die beschriebenen Schritte zum Replizieren der Analysen auf alle gängigen Statistiksoftwaretools übertragen. Der entscheidende Vorteil des Buchs liegt in der verständlichen Erklärung der Logik und Durchführung komplexer Analysen. Dies erleichtert den Einstieg in die statistische Auswertung für angehenden Forschenden wie bspw. Studierende oder Promovierende erheblich.


[1] DATAtab Team (2022). DATAtab: Online Statistics Calculator. DATAtab e.U. Graz, Austria. URL https://datatab.net

Rezension von
Dr. Elitsa Uzunova
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Es gibt 1 Rezension von Elitsa Uzunova.


Zitiervorschlag
Elitsa Uzunova. Rezension vom 18.05.2022 zu: Mathias Jesussek, Hannah Volk-Jesussek: Statistik leichtgemacht. Endlich ohne Probleme Statistik verstehen. Datatab e.U. (Seiersberg) 2021.

Besprochenes Werk hier kaufen . In: socialnet Rezensionen, ISSN 2190-9245, https://www.socialnet.de/rezensionen/29086.php, Datum des Zugriffs 01.07.2022.


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