Biometrie: Einführung in Die Statistik Für Biologen Und Agrarwissenschaftler

ISBN-13: 9783540131663 / Niemiecki / Miękka / 1984

W. Kahler; G. Schachtel; P. Voleske

Opis

Dieses Buch richtet sich an die Anwender statistischer Methoden aus der Biologie und den Agrarwissenschaften. Es versucht die be handelten statistischen Verfahren mit moglichst wenig Formalismus, durch anschauliche Beispiele und mit Hilfe graphischer Darstellun gen ausfuhrlich zu erlautern. Die Auswahl des behandelten Stoffes erfolgte unter dem Gesichtspunkt, dass im Verlauf eines Semesters ein Einblick sowohl in die beschreibende als auch in die schliessende Statistik und in die Versuchsplanung moglich ist. Auf eine Aufarbei tung der Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung wurde ver zichtet. Zur Wiederholung empfehlen wir z. B. das entsprechende Kapitel aus dem Buch von Batschelet (siehe Literaturhinweise). Ziel dieses Lehrbuches ist es nicht, aus einem Anwender einen Statistiker zu machen, sondern es gilt, den Dialog zwischen bei den zu ermoglichen. Dieser Dialog in Form von statistischer Beratung wird als wesentlich angesehen und sollte nicht erst nach Durchfuh rung der Datenerhebung, sondern moglichst schon im Stadium der Versuchsplanung beginnen. Die Anwendung rechenaufwendiger und komplizierter statisti scher Verfahren ist durch den Einsatz von Computern und durch die damit verbundene zunehmende Verbreitung statistischer Programm pakete wesentlich erleichtert worden. Einerseits ermoglicht dies eine verbesserte und umfangreichere Auswertung der in einem Datensatz enthaltenen Informationen, andererseits verfuhrt dieser unkompli zierte Zugang zu unkritischer Anwendung der verschiedensten stati stischen Methoden, ohne die zugrundeliegenden Voraussetzungen der Verfahren zu berucksichtigen."

Spis treści

I Merkmalsauswahl.- § 1 Wahl geeigneter Merkmale.- 1.1 Objektivität, Reliabilität, Validität.- 1.2 Die verschiedenen Skalen-Niveaus.- II Beschreibende Statistik.- § 2 Tabellen zur Darstellung monovariabler Verteilungen.- § 3 Graphische Darstellung monovariabler Verteilungen.- 3.1 Verschiedene Arten graphischer Darstellung.- 3.2 Die Schaubilder einiger Verteilungstypen.- 3.3 Das Summenhäufigkeits-Polygon.- 3.4… als die Bilder lügen lernten.- § 4 Charakteristische Maßzahlen monovariabler Verteilungen.- 4.1 Die Lageparameter.- 4.2 Die Streuungsmaße.- 4.3 Zur Anwendung der eingeführten Maßzahlen.- § 5 Graphische Darstellung bivariabler Verteilungen.- § 6 Zur Korrelationsanalyse.- 6.1 Der Pearsonsche Maßkorrelationskoeffizient.- 6.2 Das Bestimmtheitsmaß.- 6.3 Zur Interpretation von Korrelationskoeffizient und Bestimmtheitsmaß.- 6.4 Der Spearmansche Rangkorrelationskoeffizient.- 6.5 Der Kontingenzkoeffizient.- § 7 Zur Regressionsrechnung.- 7.1 Die Ermittlung einer Geradengleichung.- 7.2 Einige Achsentransformationen.- III Einführung in die schließende Statistik.- § 8 Grundgedanken zur Test-Theorie.- 8.1 Zielsetzung statistischer Tests.- 8.2 Fehler 1. Art und 2. Art.- 8.3 Einseitige und zweiseitige Fragestellung.- 8.4 Prüfstatistik und Prüfverteilung.- 8.5 Vorgehen bei statistischen Tests.- § 9 Eine Auswahl wichtiger Tests.- 9.1 Tests bei normalverteilten Grundgesamtheiten.- 9.2 Tests zu ordinalskalierten Daten (Rangtests).- 9.3 Test zu nominalskalierten Daten.- § 10 Vertrauensbereiche für µ bei Normalverteilung.- IV Varianzanalyse bei normalverteilten Gesamtheiten.- § 11 Grundgedanken zur Varianzanalyse.- 11.1 Zerlegung der Varianz nach Streuungsursachen.- 11.2 Unterscheidung in feste und zufällige Effekte.- § 12 Einfaktorielle Varianzanalyse (Modell I).- 12.1 Mathematische Bezeichnungen.- 12.2 Zu den Voraussetzungen der Varianzanalyse.- 12.3 Zerlegung in Streuungskomponenten.- 12.4 Durchführung der einfaktoriellen Varianzanalyse (Modell I).- § 13 Zweifaktorielle Varianzanalyse (Modell I).- 13.1 Das zweifaktorielle Modell.- 13.2 Durchführung der zweifaktoriellen ANOVA (mehrfache Besetzung, Modell I).- 13.3 Die zweifaktorielle ANOVA ohne Wiederholungen (Modell I).- § 14 Prüfung der Voraussetzungen.- 14.1 Zwei Tests auf Varianzhomogenität.- § 15 Multiple Mittelwertvergleiche.- 15.1 Einige a priori-Testverfahren.- 15.2 Einige a posteriori-Testverfahren.- § 16 Einfaktorielle Varianzanalyse (Modell II).- V Varianzanalyse bei ordinalskalierten Daten.- § 17 Parameterfreie Verfahren für mehrere unabhängige Stichproben.- 17.1 Der H-Test (Kruskal-Wallis).- 17.2 Der Nemenyi-Test für multiple Vergleiche.- § 18 Parameterfreie Verfahren für mehrere verbundene Stichproben.- 18.1 Der Friedman-Test (Rangvarianzanalyse).- 18.2 Der Wilcoxon-Wilcox-Test für multiple Vergleiche.- VI Regressionsanalyse.- § 19 Grundgedanken zur Regressionsanalyse.- 19.1 Interessierende Fragestellungen.- 19.2 Zu den Voraussetzungen einer Regressionsanalyse.- 19.3 Mathematische Bezeichnungen.- § 20 Lineare Regression bei einfacher Besetzung.- 20.1 Signifikanzprüfung auf Anstieg.- 20.2 Berechnung von Konfidenzintervallen.- 20.3 Durchführung der Regressionsanalyse (ohne Wiederholung).- § 21 Lineare Regression bei mehrfach-Besetzung.- 21.1 Prüfung der Linearität.- 21.2 Durchführung der Regressionsanalyse (mit Wiederholung).- VII Zur Versuchsplanung.- § 22 Am Anfang sollte die Versuchsplanung stehen.- 22.1 Treffgenauigkeit und Präzision.- 22.2 Einige Grundsätze der Versuchsplanung.- 22.3 Verschiedene Versuchsanordnungen.- 22.4 Zur Wahl des Stichprobenumfangs.- Literaturhinweise.- Tabellenanhang.- Auswahl englischer Fachausdrücke.

O autorze

Peter Voleske ist Biometriker in der pharmazeutischen Industrie. Gabriel Schachtel ist Privatdozent am Institut für Biometrie und Populationsgenetik der Uniersität Gießen.