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Statistik ohne Albträume : eine Einführung für Biowissenschaftler

Author: Helmut F Van Emden
Publisher: Weinheim : Wiley-VCH, 2014.
Series: Verdammt clever!
Edition/Format:   Print book : GermanView all editions and formats
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Genre/Form: Lehrbuch
Material Type: Internet resource
Document Type: Book, Internet Resource
All Authors / Contributors: Helmut F Van Emden
ISBN: 9783527333882 3527333886 9783527688012 3527688013 9783527688029 3527688021 9783527688036 352768803X
OCLC Number: 897337166
Description: 339 Seiten : Illustrationen.
Contents: Vorwort XI 1 Zum Gebrauch dieses Buches 1 1.1 Einfuhrung 1 1.2 Der Text in den Kapiteln 1 1.3 Was Sie bei auftretenden Problemen tun sollten 2 1.4 Wichtig zu wissen 3 1.5 Zahlenbeispiele im Text 3 1.6 Die Kasten 3 1.7 Wissen testen 4 1.8 Noch einmal in Kurze 4 1.9 Warum uberhaupt das Ganze? 4 1.10 Mehr zumThema 6 2 Einfuhrung 7 2.1 Was ist Statistik? 7 2.2 Schreibweisen 8 2.3 Schreibweisen fur die Mittelwertberechnung 10 3 Streuung zusammengefasst 11 3.1 Einfuhrung 11 3.2 Verschiedene Grossen fur Streuung 12 3.2.1 Wertebereich 12 3.2.2 Gesamtabweichung 12 3.2.3 Mittlere Abweichung 13 3.2.4 Varianz 14 3.3 Warum n 1? 15 3.4 Warum quadrierte Abweichungen? 16 3.5 Die Standardabweichung 17 3.6 Das nachste Kapitel 19 3.7 Wissen testen 19 4 Summen von verschiedenen Quadraten 21 4.1 Einfuhrung 21 4.2 Mit Rechenmaschinen geht die Berechnung der Summen von Quadraten schneller 22 4.2.1 Addierte Quadrate 22 4.2.2 Der Korrekturfaktor 22 4.3 Vorsicht vor Verwirrung mit dem Ausdruck Summe der Quadrate 23 4.4 Wissen testen 24 5 Die Normalverteilung 25 5.1 Einfuhrung 25 5.2 Haufigkeitsverteilungen 25 5.3 Die Normalverteilung 26 5.4 Wie viel Prozent entsprechen einer Standardabweichungseinheit? 28 5.5 Sind die Prozentwerte immer die gleichen? 28 5.6 Andere vergleichbare Skalen aus dem Alltag 30 5.7 Die Standardabweichung als Schatzung der Haufigkeit des Auftretens einer Zahl in einer Stichprobe 30 5.8 Von Prozenten zuWahrscheinlichkeiten 31 6 Die Relevanz der Normalverteilung bei biologischen Daten 35 6.1 Wiederholung 35 6.2 Ist unsere beobachtete Verteilung normal? 36 6.3 Was kann man tun, wenn die Verteilung zweifellos nicht normal ist? 38 6.3.1 Transformation 38 6.3.2 Gruppieren von Stichproben 40 6.3.3 Einfach nichts tun! 40 6.4 Wie viele Stichproben brauchen wir? 40 6.4.1 Faktoren, die die Anzahl der notigen Stichproben beeinflussen 41 6.4.2 Die Berechnung der notigen Stichprobenanzahl 41 7 Weitere Berechnungen zur Normalverteilung 43 7.1 Einfuhrung 43 7.2 Ist A grosser als B ? 44 7.3 Die Messlatte fur die Entscheidung 44 7.4 Herleitung des Standardfehlers einer Differenz zweier Mittelwerte 46 7.4.1 Schritt 1: Von der Varianz der Einzelwerte zur Varianz der Mittelwerte 47 7.4.2 Schritt 2: Von der Varianz der Einzelwerte zur Varianz der Differenzen 49 7.4.3 Schritt 3: Kombination von Schritt 1 und Schritt 2; der Standardfehler der Differenz der Mittelwerte (SFDM) 51 Helmut F. van Emden: Statistik ohne Albtraume 2014/10/8 page VII le-tex 7.4.4 Zusammenfassung der Berechnung des SFDM aus der Varianz der Einzelwerte 52 7.5 Die Bedeutung des Standardfehlers der Differenz zweier Mittelwerte 53 7.6 Zusammenfassung 53 7.7 Wissen testen 57 8 Dert-Test 59 8.1 Einfuhrung 59 8.2 Das Prinzip des t-Tests 60 8.3 Der t-Test in statistischen Begriffen 61 8.4 Warum t? 61 8.5 Tabellen fur die t-Verteilung 62 8.6 Der Standard-t-Test 65 8.7 Der t-Test fur Mittelwerte bei ungleichen Varianzen 70 8.8 Der gepaarte t-Test 76 8.9 Wissen testen 82 9 Einseitig oder zweiseitig? 83 9.1 Einfuhrung 83 9.2 Warum ist die Varianzanalyse mit dem F-Test zweiseitig? 83 9.3 Der zweiseitige F-Test 84 9.4 Wievielseitig ist nun der t-Test? 85 9.5 Fazit zur Frage einseitig oder zweiseitig 86 10 Varianzanalyse Was ist das?Wie geht das? 87 10.1 Einfuhrung 87 10.2 Summen derAbweichungsquadrate in derVarianzanalyse 88 10.3 Ein fiktives Zahlenbeispiel zur Analyse mit Anova 88 10.4 Die Tabelle fur die Summe der Abweichungsquadrate 90 10.5 Die Aufteilung der Streuung in Tabelle C mit Anova 90 10.6 Die Beziehung zwischen t undF 99 10.7 Einschrankungen bei der Varianzanalyse 101 10.8 Vergleich zwischen Gruppenmittelwerten in der Varianzanalyse 104 10.9 Der kleinste signifikante Unterschied (LSD) 106 10.10 EineWarnung zum Gebrauch des kleinsten signifikanten Unterschieds 108 11 Versuchsplanung zur Varianzanalyse 113 11.1 Einfuhrung 113 11.2 Volle Randomisierung 114 11.3 Randomisierte Blocke 118 11.4 Unvollstandige Blocke 124 11.5 Lateinische Quadrate 126 11.6 Split-Plot-Plane 135 11.7 Wissen testen 136 12 Einfuhrung in die faktorielle Versuchsplanung 139 12.1 Was ist ein faktorieller Versuch? 139 12.2 Interaktion 141 12.3 Wie verandert ein faktorieller Versuch die Form der Varianzanalyse? 145 12.4 Summen der Abweichungsquadrate fur Interaktionen 147 13 Zweifaktorielle Versuche 149 13.1 Einfuhrung 149 13.2 Ein Beispiel fur einen 2-Faktor-Versuch 149 13.3 Analyse des 2-Faktor-Versuchs 150 13.4 Zwei wichtige Punkte zur Erinnerung, bevor es ans nachste Kapitel geht 157 13.5 Analyse von faktoriellen Versuchen mit uneinheitlicher Anzahl Wiederholungen 157 13.6 Wissen testen 161 14 Faktorielle Versuche mitmehr als zwei Faktoren (kann bei Bedarf ubersprungenwerden) 163 14.1 Einfuhrung 163 14.2 Verschiedene Ordnungen von Interaktion 164 14.3 Beispiel fur einen 4-Faktor-Versuch 165 14.4 Wissen testen 184 15 Faktorielle Versuchemit Split-Plots 187 15.1 Einfuhrung 187 15.2 Herleitung des Split-Plot-Plans aus dem randomisierten Versuchsplan 188 15.3 Freiheitsgrade in der Split-Plot-Analyse 191 15.4 Ein Zahlenbeispiel fur einen Split-Plot-Versuch mitsamt Analyse 194 15.5 Vergleich von Split-Plot- und randomisierten Block-Plan 199 15.6 Anwendungen von Split-Plot-Planen 202 15.7 Wissen testen 204 16 Der t-Test in der Varianzanalyse 205 16.1 Einfuhrung 205 16.2 KurzeWiederholung aus relevanten fruheren Abschnitten 206 16.3 Test auf kleinsten signifikanten Unterschied 207 16.4 Mehrfachreihentests 208 16.5 Das Testen von Differenzen zwischen Mittelwerten 213 16.6 Darstellung der Testergebnisse auf Unterschiede zwischen Mittelwerten 215 16.7 Die Analyse der Versuchsergebnisse mit Varianzanalyse in den Kapiteln 11 bis 15 216 16.8 Wissen testen 226 17 Lineare Regression und Korrelation 229 17.1 Einfuhrung 229 17.2 Ursache undWirkung 230 17.3 Weitere Fallstricke, die nur auf Sie warten 230 17.4 Regression 235 17.5 Unabhangige und abhangige Variablen 236 17.6 Der Regressionskoeffizient b 236 17.7 Berechnung des Regressionskoeffizienten b 238 17.8 Die Regressionsgleichung 244 17.9 Ein durchgerechnetes Beispiel mit realen Daten 245 17.10 Korrelation 253 17.11 Verallgemeinerungen der Regressionsanalyse 256 17.11.1 Nichtlineare Regression 258 17.11.2 Mehrfache lineare Regression 260 17.11.3 Mehrfache nichtlineare Regression 261 17.11.4 Kovarianzanalyse 262 17.12 Wissen testen 265 18 Chi-Quadrat-Tests 267 18.1 Einfuhrung 267 18.2 Wann 2 und wann nicht 268 18.3 Das Problem niedriger Haufigkeiten 269 18.4 Yates Kontinuitatskorrektur 269 18.5 Der 2-Anpassungstest 270 18.6 Der 2-Unabhangigkeitstest 279 18.7 Wissen testen 284 19 Nichtparametrische Methoden was ist das? 287 19.1 Klarstellung 287 19.2 Einfuhrung 288 19.3 Vor- und Nachteile der beiden Varianten 289 19.4 Einige Beispiele fur die Datenorganisation in nichtparametrischen Tests 291 19.5 Die wesentlichen verfugbaren nichtparametrischen Methoden 294 Anhang A Wie vieleWiederholungen? 297 A.1 In diesem Kapitel 297 A.2 Die Konzepte dahinter 297 A.3 Simple Berechnung der Anzahl der notwendigen Wiederholungen 301 A.4 Genauere Berechnung der Anzahl der notwendigen Wiederholungen 302 A.5 Wie man das Gegenteil beweist 304 Anhang B Statistische Tabellen 305 Richtig gelost 315 Mehr zum Thema 333 Stichwortverzeichnis 335
Series Title: Verdammt clever!
Responsibility: Helmut F. van Emden.
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"Sehr sorgf?ltig und schrittweise werden die Voraussetzungen f?r parametrische Tests und Varianzanalyse diskutiert, ebenso wie die Wahl geeigneter Verfahren f?r die Versuchsplanung. Die Read more...

 
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