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Statistik

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Die Statistik ist die Zusammenfassung bestimmter Methoden, um Massenerscheinungen zu quantifizieren und zu interpretieren.

Etymologie

Das Wort Statistik stammt vom lateinischen „statisticum“ („den Staat betreffend“) und dem italienischen „statista“ („Staatsmann" oder „Politiker“). Die deutsche Statistik, eingeführt von Gottfried Achenwall (1749), bezeichnete ursprünglich die Lehre von den Daten über den Staat, also Staatstheorie. Im 19. Jahrhundert hatte der Engländer Sir John Sinclair das Wort erstmals in seiner heutigen Bedeutung des allgemeinen Sammelns und Auswertens von Daten benutzt.

Übersicht und Einteilung

Von Statistiken wird gefordert, dass sie „objektiv“ (unabhängig vom Standpunkt des Statistikerstellers), „reliabel“ (verlässlich), „valide“ (überkontextuell gültig), „signifikant“ (bedeutend) und „relevant“ (wichtig) sind.

Die Statistik wird in die folgenden drei Teilbereiche eingeteilt:

  • Die deskriptive Statistik (auch beschreibende Statistik oder empirische Statistik): mit der vorliegende Daten in geeigneter Weise beschrieben und zusammengefasst werden. Mit ihren Methoden verdichtet man quantitative Daten zu Tabellen, graphischen Darstellungen und Kennzahlen. Bei einigen Institutionen, z. B. bei der amtlichen Statistik, sozio-oekonomischen Panel (SOEP), ist die Erstellung solcher Statistiken die Hauptaufgabe.
  • Die induktive Statistik (auch mathematische Statistik, schließende Statistik oder Inferenzstatistik): In der induktiven Statistik leitet man aus den Daten einer Stichprobe Eigenschaften einer Grundgesamtheit ab. Die Wahrscheinlichkeitstheorie liefert die Grundlagen für die erforderlichen Schätz- und Testverfahren.
  • Die explorative Statistik (hypothesen-generierende Statistik, Datenschürfung (data mining)): Methodisch eine Zwischenform der beiden vorgenannten Teilbereiche, bekommt als Anwendungsform jedoch zunehmend eine eigenständige Bedeutung. Mittels deskriptiver Verfahren und induktiver Test-Methoden sucht sie systematisch mögliche Zusammenhänge (oder Unterschiede) zwischen Daten in vorhandenen Datenbeständen und will sie zugleich in ihrer Stärke und Ergebnissicherheit bewerten. Die so gefundenen Ergebnisse lassen sich als Hypothesen verstehen, die erst, nachdem darauf aufbauende, induktive Testverfahren mit entsprechenden (prospektiven) Versuchsplanungen sie bestätigten, als statistisch gesichert gelten können.

Schritte der praktischen Umsetzung der Statistik

Siehe: Erhebung (Empirie)

Schulen und Denkrichtungen

Es wird in Lehrbüchern oft der Eindruck vermittelt, es gäbe nur die eine, sich ständig weiterentwickelnde Statistik. Im Gegensatz dazu kann man verschiedene Denkschulen ausmachen, die ein Problem durchaus unterschiedlich analysieren, bewerten und numerisch berechnen:

Literatur

Grundlagen:

  • Weigand, Christoph: Statistik mit und ohne Zufall. 1. Auflage. Physica-Verlag, ISBN 3-7908-1693-0
  • Bortz, Jürgen: Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 6. Auflage. Springer, Berlin 2006, ISBN 3-540-21271-X
  • Dorling, Daniel; Simpson, Stephen C. (Hg), Statistics in Society: The Arithmetic of Politics (Arnold Applications of Statistics Series), Hodder Arnold 1998, ISBN 0-340-71994-X
  • Fahrmeir, Künstler, Pigeot, Tutz: Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer Verlag, Berlin 2002, ISBN 3-540-44000-3
  • Freedman, Pisani, Purves: Statistics. 1998 (Third Edition), ISBN 0-393-97121-X
  • Hartung, Elpelt, Klösener: Statistik: Lehr- und Handbuch der angewandten Statistik. R. Oldenbourg Verlag, München 2002, ISBN 3-486-25905-9
  • Lindgren, Bernard W.: Statistical Theory. New York 1993
    Empfehlenswert für Praktiker.
  • Benninghaus, Hans: Deskriptive Statistik. VS Verlag, Wiesbaden, 10. Auflage. 2005.
  • Sahner, Heinz: Schließende Statistik. VS Verlag, Wiesbaden 6. Auflage. 2005.
  • Michel Volle, Le métier de statisticien. Economica, 2. Auflage, 1984, ISBN 2-7178-0824-8

Geschichte:

  • Behre, Otto, Geschichte der Statistik in Brandenburg-Preussen bis zur Gründung des Königlichen Statistischen Bureaus, Berlin, Carl Heymann, 1905
  • Alain Desrosières: Die Politik der großen Zahlen. Eine Geschichte der statistischen Denkweise. Springer Verlag, Berlin 2005, ISBN 3-540-20655-8.
  • Porter, Theodore M., The Rise of Statistical Thinking, 1820-1900, Princeton University Press, 1988, ISBN 0-691-02409-X
  • Porter, Theodore M., Karl Parson: The Scientific Life in a Statistical Age, Princeton University Press, 2006, ISBN 0-691-12635-6
  • Schweber, Libby, Disciplining Statistics: Demography and Vital Statistics in France and England, 1830/1885, Duke University Press, 2006, ISBN 0-8223-3814-9
  • Stigler, Stephen M. , Statistics on the Table: The History of Statistical Concepts and Methods, Harvard University Press, 2002, ISBN 0-674-00979-7

Spezialgebiete:

  • Bahrenberg, G., Giese, E., Nipper, J.: Statistische Methoden in der Geographie, Teubner Studienbücher, Stuttgart / Leipzig, 1999, ISBN 3-443-07101-5
  • Behrendt, H., Runggaldier, K.: Statistik für den Rettungsdienst. Eine allgemeine Einführung. Edewecht, Verlagsgesellschaft Stumpf und Kossendey 2005, ISBN 3-938179-01-5
  • Schulze, P.M., Prinz, A., Schweinberger, A.: Angewandte Statistik und Ökonometrie mit WinRATS, Oldenbourg-Verlag: München, Wien 2006, ISBN 3-486-58033-7
  • Jay Bennett (ed.): Statistics in Sport, New York 1998, ISBN 0-340-70072-6
  • Levine, Berenson, Stephan: Statistics for Managers, New Jersey 1999
  • Lambacher-Schweizer: Stochastik Leistungskurs, Für die Sekundarstufe II. LS Mathematik. Hrsg. v. August Schmid u. Wilhelm Schweizer. KLETT. Nachdr. 1999. ISBN 3-12-739370-9
    Didaktisch gut gemacht, viele Aufgaben mit Lösungen in einem separaten Lösungsband.
  • Volker Oppitz, Volker Nollau: Taschenbuch Wirtschaftlichkeitsrechnung, Carl Hanser Verlag 2003, 400 S., ISBN 3-446-22463-7
  • Newbold, Carlson, Thorne: Statistics for Business and Economics, New Jersey 2003
  • Dietrich, Schulze: „Statistische Verfahren zur Maschinen- und Prozessqualifikation“, 4. Auflage, Carl Hanser Verlag, München 2003. ISBN 3-446-22077-1
  • Bleymüller, Gehlert, Gülicher: Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Verlag Franz Vahlen München 2004. ISBN 3-8006-3115-6
  • Faes, Günter: Einführung in R, Ein Kochbuch zur statistischen Datenanalyse mit R, BoD 2007, ISBN 978-3-8334-9184-9
  • Dolic, Dubravko: Statistik mit R, Oldenbourg 2004, ISBN 3-486-27537-2
  • Josef Schira: Statistische Methoden der VWL und BWL Theorie und Praxis, Pearson Studium 2005, ISBN 3-8273-7163-5
  • Rainer Schlittgen „Das Statstiklabor - Einführung und Benutzerhandbuch“, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2005, ISBN 3-540-22389-4

Lexika:

  • Rönz, Strohe: Lexikon Statistik, Gabler-Verlag 1994, ISBN 3-409-19952-7
  • Volker Oppitz: Gabler Lexikon Wirtschaftlichkeitsberechnung, Gabler-Verlag 1995, 629 S., ISBN 3-409-19951-9

Populärliteratur:

  • Walter Krämer: So lügt man mit Statistik. 7. überarb. Auflage. Campus Verlag, Frankfurt/New York 1997, ISBN 3-593-35689-9
  • Steven D. Levitt und Stephen J. Dubner:Freakonomics- Überraschende Antworten auf alltägliche Lebensfragen, Riemann Verlag, München 2006, ISBN 978-3-570-50064-4

Siehe auch

Wikibooks: Einführung in Statistik – Lern- und Lehrmaterialien
Wiktionary: Statistik – Bedeutungserklärungen, Wortherkunft, Synonyme, Übersetzungen
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