By Prof. Dr. Jürgen Bortz, Prof. em. Dr. Dr. Dr. h.c. mult. Gustav A. Lienert, Prof. Dr. Klaus Boehnke (auth.)

Für die, die es genau wissen wollen!

Verteilungsfreie Methoden werden vor allem zur statistischen Hypothesenprüfung bei kleineren Stichproben mit nicht normal-verteilten Daten eingesetzt. Kurz und knapp werden diese verteilungsfreien, non-parametrischen Verfahren in der "Kurzgefassten Statistik" von Jürgen Bortz vorgestellt. Hier, in der three. Auflage der "Verteilungsfreien Methoden in der Biostatistik", werden die Verfahren so aufbereitet, dass auch Leser ohne spezielle mathematische Vorkenntnisse den Rechengang nachvollziehen können. Dazu dienen einfache Zahlenbeispiele aus der Psychologie, der Biomedizin und den Sozialwissenschaften, die anhand eines einheitlichen Schemas die jeweiligen Verfahren veranschaulichen. Mit forty seven Signifikanztafeln.

Sowohl als Einführungslektüre als auch als detailliertes Nachschlagewerk geeignet!

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Unter „Zufallsstichprobe“ wird dabei nicht nur eine zufallsmäßig aus einer Population entnommene Stichprobe bezeichnet, sondern auch ein nach Zufall ausgewählter Anteil einer solchen Stichprobe. In diesem Zusammenhang spricht man auch von randomisierten Stichproben. Stichproben und Populationen von qualitativen und quantitativen Beobachtungen müssen beschrieben und der wissenschaftlichen Kommunikation zugänglich gemacht werden. Die vollständigste und zugleich übersichtlichste Beschreibung erfolgt durch die (graphische oder tabellarische) Darstellung ihrer Häufigkeitsverteilungen in der Art, wie sie in 7 Abschn.

Wir fragen nach der Wahrscheinlichkeit der Gremienzusammensetzung angesichts dieser Populationsverhältnisse. Nach Gl. 23) ergibt sich p…n1 = 0Y n2 = 1Y n3 = 3† = 43 Á 0Y50 Á 0Y31 Á 0Y23 = 0Y0096 X 03 Á 13 Á 33 Diese Wahrscheinlichkeit ist sehr gering und spricht nicht für eine „repräsentative“ Auswahl. Fragen wir – im Sinne der Überschreitungswahrscheinlichkeit –, wie wahrscheinlich diese und noch extremere Auswahlen sind (extremer im Sinne einer noch stärkeren Abweichung von der Populationsverteilung), benötigen wir die Punktwahrscheinlichkeiten der extremeren Auswahlen.

B. für den Vergleich zweier Populationen, falsch ist. Die Gefahr, einen solchen Fehler zu begehen, nennen wir Risiko II. Auf die Bedeutsamkeit dieses Fehlers gehen wir in 7 Abschn. 6 näher ein. 5 Statistische Prüfgrößen und statistische Tests Wenn wir vom Risiko I als dem Endresultat der statistischen Analyse gesprochen haben, so müssen wir uns jetzt fragen: Auf welche Weise ermitteln wir nun dieses Risiko I bzw. den Wahrscheinlichkeitswert P? Die Bestimmung von P erfolgt in jedem Fall über eine sog.

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