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Ein Klassiker mit hoher Verbreitung in der Praxis. Die
Zusammenstellung der fur die Praxis der mathematisch-statistischen
Arbeiten wichtigen Verfahren mit ihren Grundlagen, den benotigten
Formeln und den erforderlichen Tabellen oder Nomogrammen ist
einmalig. Der Verzicht auf Beweise und Ableitungen gelingt, weil
durchgerechnete Beispiele die wesentlichsten Methoden anschaulich
erlautern.
Anwendungen finden sich in vielen Bereichen der
Naturwissenschaften, Ingenieurwissenschaften,
Wirtschaftswissenschaften, Medizin und Sozialwissenschaften. Sie
dienen beispielsweise dazu, anfallende Daten auszuwerten und
Zusammenhange zwischen Einfluss- und Zielgrossen darzulegen."
VI Ein Beispiel fur viele sei aus dem Abschnitt Testverfahren
hervorgehoben. Hypothesen werden in der neuen Darstellung nicht
mehr "angenommen" oder "abgelehnt," sondern je nach dem
experimentellen Befund ent weder "nicht verworfen" oder
"verworfen." Damit wollen wir dem weitverbreiteten Irrtum
entgegenarbeiten, dass mit der "Annahme einer Hypothese" ihre
Richtigkeit "statistisch nachgewiesen" sei. Wenn sich Hypothese und
Versuchsergebnis nicht widersprechen, so ist es sinnvoll, die
Hypothese (gewissermassen als Arbeitshypothese) bei zubehalten, sie
also nicht zu verwerfen. Keinesfalls ( ) ist bei dieser Sachlage
bewiesen, dass sie richtig ist. Stehen Hypothese und Versuchs
ergebnis im Widerspruch zueinander, so muss man die Hypothese
zugunsten einer Gegenhypothese verwerfen. Das ist eine echte Ent
scheidung: Die Hypothese ist falsch. Die von U. GRAF in der ersten
Auflage gewahlte zweckmassige Anordnung der Stichworte liess sich
bei dem erweiterten Umfang des Werkes leider nicht mehr
verwirklichen. Dagegen haben wir, ebenso wie fruher, die
wichtigsten Formeln durch eine Reihe kurzer Beispiele erlautert.
Man kann daruber streiten, ob Beispiele in ein Tafelwerk gehoren.
Die freundliche Aufnahme dieses Teils in den fruheren Be
sprechungen hat uns jedoch ermutigt, die Zahl der Beispiele sogar
noch etwas zu vermehren."
statistischer Gedankengange vermieden werden. Dabei spielt es keine
Rolle, wenn der Statistiker mit seiner SchluBweise sehr vorsichtig
ist, denn auch ein Urteil, das zuniichst noch nicht genugend
gesichert ist, wird sich, sofern es richtig ist, bei weiteren
Untersuchungen immer als gesichert herausstellen. Die statistische
Auswertung kann also trotz ihrer vorsichtigen Bewertungsweise
niemals eine fortschrittliche Ent- wicklung aufhalten, sondern sie
hochstens etwas verlangsamen, wobei aber - und das ist das groBe
Plus - schwere Fehlentscheidungen ver- mieden werden. Daruber
hinaus vermittelt die statistische SchluBweise Erkenntnisse und
Moglichkeiten (etwa bei der laufenden Qualitiits- uberwachung, den
Kontrollkarten u. a. ), die nur durch sie alleingeliefert werden
konnen und die bei Toleranzen, Liefer- und Abnahmebedin- gungen,
Normen usw. ihre fruchtbarste Anwendung finden. Dem Springer-Verlag
danken wir fur aIle seine Muhe und fur sein verstiindnisvolles
Eingehen auf aIle unsere Wunsche. Dusseldorf und
Rheydt-Odenkirchen, im Februar 1952 Ulrich Graf Hans-Joachim
Henning Inhaltsverzeichnis Seite A. Einleitung 1 B. Statistiscbe
Grundbegrifle 2 l. Grundgesamtheit, Stichprobe und Zufallsauswahl 2
Beispiell. Festigkeitsbestimmung an einem Seidengarn (italienische
Grege vom Titer 20/22 den) (I) . . . . . . . . . . . . 5 2.
Mittelwert, mittlere quadratische Abweichung und Streuung 6
Beispiel 2. Festigkeitsbestimmung an einem Seidengarn (II). 6
Beispiel 3. Drehungsmessung an einem Reyon-Kreppgarn (I) 6 Beispiel
4. Drehungsmessung an einem Reyon-Kreppgarn (II) . 7 Beispiel 5.
Drehungsmessung an einem Reyon-Kreppgarn (III) 8 Beispiel 6.
Festigkeitsbestimmung an einem Seidengarn (III) . 9 Beispiel 7.
Festigkeitsbestimmung an einem Seidengarn (IV) 10 Beispiel 8.
Festigkeitsmessung an einem Seidengarn (V) . . . 12 3.
Haufigkeitspolygon, Staffelbild und Summenlinie . . . . . .
Ein Klassiker mit hoher Verbreitung in der Praxis. Die
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