Mit Ergebnissen empirischer Forschung, die in Kennwerten, Grafiken und Tabellen aufbereitet sind, kritisch und kompetent umgehen zu können, ist heute für Politologinnen und Politologen in Studium und Forschung eine unverzichtbare Voraussetzung. Diese kritische Lesekompetenz wird auch als ‘Statistical Literacy’ bezeichnet. Dieses Buch vermittelt die ‘Statistical Literacy’, indem es die Leser an ein echtes Verständnis der Annahmen und Vorgehensweisen in der Statistik herangeführt. Große Teile des Buches sind der Erläuterung und Einübung theoretischer Grundlagen gewidmet, wie der Messtheorie, der Argumentenlogik oder der Wahrscheinlichkeitstheorie. Die Idee hinter diesem didaktischen Konzept ist, dass ein Verständnis dafür, wie und warum bestimmte Ergebnisse zustande kommen, auch die Kritikfähigkeit erhöht. Zugleich ermöglicht ein solches Verständnis auch, über die reine Lesefähigkeit hinaus, eigene statistische Auswertungen problemadäquat durchzuführen. Die beiden Autoren haben dieses Buch aus ihrer eigenen Lehrerfahrung heraus in mehrjähriger Arbeit geschrieben und das didaktische Konzept gezielt für die Bedürfnisse der Politikwissenschaft entwickelt. Die CD zum Buch erweitert die Möglichkeiten zur autodidaktischen Aneignung der statistischen Verfahren durch eine praxisorientierte Einführung in die Statistik-Software SPSS. Beispiele und vertiefende Exkurse runden das Buch zu einem fundierten und zugleich praxisnahen Lehr- und Nachschlagewerk ab, das für Studierende und Forschende gleichermaßen geeignet ist.
Table des matières
Einleitung – Teil A: Wissenschaftstheorie – 1 Wissen – 2 Wahrheit und Wirklichkeit
3 Welt und Sprache – 4 Messen – 5 Deduktive Logik – 7 Induktive Logik und das Induktionsproblem – 8 Poppers Theorie der Bewahrung von wissenschaftlichen Theorien – 9 Probabilistische Hypothesen und die Logik eines statistischen Tests – 10 Erklaren und Verstehen – Teil B: Statistik – 11 Die Urliste, absolute und relative Haufigkeiten – 12 Die grafische Darstellung von Haufigkeitsverteilungen – 13 Maße zur Beschreibung von Verteilungen – 14 Bivariate Zusammenhange – 15 Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie – 16 Axiome und grundlegende Theoreme der Wahrscheinlichkeitstheorie – 17 Kombinatorik – 18 Die Binomialverteilung – 19 Die Normalverteilung – 20 Das zentrale Grenzwerttheorem – 21 Stichprobe und Grundgesamtheit – 22 Wie ‘normal’ ist die Normalverteilung? – 23 Die Logik eines statistischen Tests – 24 Tests auf Unterschiede von Mittelwerten zweier Stichproben – 25 Verteilungen, die von der Standardnormalverteilung abgeleitet werden konnen – 26 Die einfaktorielle Varianzanalyse – 27 Der Chi2-Test – 28 Die bivariate lineare Regressionsanalyse – Anhang – Literaturverzeichnis – Index
A propos de l’auteur
Dr. Joachim Behnke ist Politikwissenschaftler an der Universität Bamberg.
Dr. Nathalie Behnke ist Politikwissenschaftlerin an der Fern Universität Hagen.
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