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This book emphasizes that artificial or pseudo-populations play an
important role in statistical surveys from finite universes in two
manners: firstly, the concept of pseudo-populations may
substantially improve users' understanding of various aspects in
the sampling theory and survey methodology; an example of this
scenario is the Horvitz-Thompson estimator. Secondly, statistical
procedures exist in which pseudo-populations actually have to be
generated. An example of such a scenario can be found in simulation
studies in the field of survey sampling, where close-to-reality
pseudo-populations are generated from known sample and population
data to form the basis for the simulation process. The chapters
focus on estimation methods, sampling techniques, nonresponse,
questioning designs and statistical disclosure control. This book
is a valuable reference in understanding the importance of the
pseudo-population concept and applying it in teaching and research.
This book emphasizes that artificial or pseudo-populations play an
important role in statistical surveys from finite universes in two
manners: firstly, the concept of pseudo-populations may
substantially improve users' understanding of various aspects in
the sampling theory and survey methodology; an example of this
scenario is the Horvitz-Thompson estimator. Secondly, statistical
procedures exist in which pseudo-populations actually have to be
generated. An example of such a scenario can be found in simulation
studies in the field of survey sampling, where close-to-reality
pseudo-populations are generated from known sample and population
data to form the basis for the simulation process. The chapters
focus on estimation methods, sampling techniques, nonresponse,
questioning designs and statistical disclosure control. This book
is a valuable reference in understanding the importance of the
pseudo-population concept and applying it in teaching and research.
Dieses Buch beschaftigt sich mit den praktischen Fragestellungen
statistischer Erhebungen (= Surveys) wie sie sich etwa in der
empirischen akademischen Forschung, der offiziellen Statistik oder
der kommerziellen Markt- und Meinungsforschung stellen: Wodurch
unterscheiden sich verschiedene Stichprobendesigns? Wie sind sie
praktisch umzusetzen (z. B. mit der Statistik-Freeware R)? Wie
lassen sich die Daten- und die Ergebnisqualitat beeinflussen? Wie
kompensiert man Nonresponse? Wie koennen nichtzufallige
Stichprobenverfahren und Big Data-Analysen im Zusammenhang mit den
Aufgaben der Survey-Statistik funktionieren? Die Vermittlung des
Methodenverstandnisses wird unterstutzt durch die
verstandnisorientierte Veranschaulichung der Basisideen. Diese
Anschaulichkeit wird durch einfache und daher gut nachvollziehbare
Beispiele gestutzt. Fur die vorliegende 3. Auflage wurde das Buch
vollstandig uberarbeitet und inhaltlich unter anderem um die
Betrachtung des Spannungsfeldes zwischen Survey-Theorie und
-Praxis, die Grundlagen des Simulationsansatzes der
Survey-Statistik und eine Auseinandersetzung mit den sich
zunehmender Beliebtheit erfreuenden nichtzufalligen
Stichprobenverfahren (inklusive den damit verwandten Big
Data-Generierungsprozessen) erweitert. Jedes Kapitel wird zudem
durch Aufgabenstellungen erganzt, deren Umsetzung mit der Software
R angeleitet wird.
"Alternative Wahrheiten" beeintrachtigen jeden faktenbasierten
Diskurs - egal ob im Fernsehen, in Zeitungen oder in den sozialen
Medien. Oft werden dafur datengestutzte (Schein-)Argumente
vorgebracht und es stellt sich ganz automatisch die Frage nach der
Qualitat dieser Informationen. Dieses Buch zeigt anhand vieler
Beispiele, wie Sie mit einer grundlegenden Statistical Literacy
sowohl bewusste statistische Falschungen als auch unbewusste
Irrtumer aufdecken koennen. Denn beides hat denselben Effekt: Sie
werden fehlinformiert, wo Sie sich informiert glauben. Begleiten
Sie die Autoren auf einem Ausflug in die spannende Welt der Daten
und trainieren Sie Ihre statistischen Kompetenzen im kritischen
Umgang mit diesen: Hinterfragen Sie Statistiken, bewerten Sie deren
Qualitat, lernen Sie das korrekte Interpretieren und faktengerechte
Argumentieren mit Daten. Die zu beschreitenden Pfade sind gut
beschildert; die Autoren demonstrieren eindrucklich, dass sich eine
Basismethodenkompetenz auch mit uberschaubaren
Mathematikkenntnissen erreichen lasst. Die abwechslungsreichen
Themen und Darstellungen bieten auch Anregungen fur weitere eigene
Exkursionen.
Vier von zehn oder jeder Vierte ... Ein Blick in eine beliebige
Tageszeitung genugt: Statistiken sind ohne Zweifel ein wesentlicher
Bestandteil unserer Informationsgesellschaft. Dennoch ist das Image
des Faches Statistik denkbar schlecht. Die Diskrepanz zwischen
offenkundiger Bedeutung und schlechtem Ruf beruht zum Teil auf dem
fundamentalen Irrtum, die Qualitat der statistischen Methoden mit
der Qualitat ihrer Anwendung zu verwechseln. Denn ob aus
Unachtsamkeit, Unverstandnis oder Unvermoegen: In den Medien wird
mit Statistiken allzu oft Des-Information statt Information
betrieben. Dieses Buch ladt die Leser zu einer kritischen und
amusanten Irrfahrt durch falsche Schlagzeilen und unsinnige
Interpretationen statistischer Ergebnisse in Tageszeitungen oder
Zeitschriften ein. Staunen Sie daruber, dass ein Viertel aller
Studierenden alkoholabhangig ist, dass Manner ihren Rasierern
treuer sind als ihren Partnerinnen, dass hoeherer Schokoladenkonsum
mehr Nobelpreistrager erzeugt - und warum das alles blanker Unsinn
ist. Aber Achtung: Dieses Buch kann Sie zu einem mundigeren
Zeitungsleser machen!
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