Statistik für Wirtschaftswissenschaftler

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1 Statistik für Wirtschaftswissenschaftler

2 Peter P. Eckstein Statistik für Wirtschaftswissenschaftler Eine realdatenbasierte Einführung mit SPSS 5., aktualisierte und erweiterte Auflage

3 Peter P. Eckstein HTW Berlin Berlin, Deutschland ISBN DOI / ISBN (ebook) Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über abrufbar. Springer Gabler Springer Fachmedien Wiesbaden 2008, 2010, 2012, 2014, 2016 Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung, die nicht ausdrücklich vom Urheberrechtsgesetz zugelassen ist, bedarf der vorherigen Zustimmung des Verlags. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Bearbeitungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichenund Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Der Verlag, die Autoren und die Herausgeber gehen davon aus, dass die Angaben und Informationen in diesem Werk zum Zeitpunkt der Veröffentlichung vollständig und korrekt sind. Weder der Verlag noch die Autoren oder die Herausgeber übernehmen, ausdrücklich oder implizit, Gewähr für den Inhalt des Werkes, etwaige Fehler oder Äußerungen. Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier Springer Fachmedien Wiesbaden ist Teil der Fachverlagsgruppe Springer Science+Business Media (

4 Vorwort V Vorwort zur 5. Auflage Die positive Resonanz, die das Lehrbuch erfuhr, bestärkte mich, eine fünfte, aktualisierte und erweiterte Auflage bereitzustellen. Die augenscheinlichen Neuerungen der fünften Auflage werden einerseits durch die Nutzung des Programmpakets IBM SPSS Statistics in der Version 23 und andererseits durch inhaltliche Erweiterungen auf der Basis aktualisierter Daten getragen. Die im Lehrbuch benutzten SPSS Datendateien stehen im Internet unter der im Anhang B angegebenen Adresse zur freien Verfügung. Zudem erfährt das vorliegende Lehrbuch eine inhaltliche Ergänzung durch das gleichfalls bei SPRINGER GABLER erschienene Lehrbuch Datenanalyse mit SPSS, im Rahmen dessen in einer fünften und erweiterten Auflage eine breite Palette realdatenbasierter Übungs- und Klausuraufgaben mit vollständigen Lösungen angeboten wird. Die vorliegende Auflage wäre ohne die Unterstützung von geschätzten Damen und Herren nicht möglich gewesen. In diesem Zusammenhang gilt mein besonderer Dank: Frau Mag. theol. Irene BUTTKUS und Frau Dipl.-Ing. Renate SCHIL- LING für die Betreuung dieses Buchprojekts seitens des Verlages, Frau Professor Dr. Monika KUMMER und Herrn Dr. Manfred MOCKER für die sachdienlichen Hinweise zur inhaltlichen Gestaltung des Lehrbuches sowie Herrn Diplom-Wirtschaftsinformatiker Frank STEINKE für die Gestaltung und Betreuung des Downloadbereichs. Äußerst dankbar bin ich meiner geliebten Gattin für ihre erwiesene Geduld bei der Fertigstellung des Lehrbuches. Wandlitz, im Juni 2015 Peter P. ECKSTEIN Aus dem Vorwort zur 1. Auflage Die Einrichtung von Bachelor- und Master-Studiengängen an den deutschen Universitäten und Hochschulen hat in logischer Konsequenz auch die Installation und Umsetzung geeigneter und effizienter Methoden der akademischen Bildung zur Folge. Der politische, gesellschaftliche und unternehmerische Ruf nach einer theoretisch anspruchsvollen, problemorientierten, praxisrelevanten und zeitlich straffen akademischen Bildung ist nicht zu überhören. Soll der fordernde Ruf nicht ungehört verhallen, bedarf es gleichermaßen Anstrengungen seitens der Lehrenden und der Studierenden. Bloßes theoretisches Dozieren ist ebenso wenig zielführend wie amorphes und stupides Absorbieren vermittelten Wissens. Eine theoretisch profunde, praxisrelevante, anschauliche und zugleich verständliche curriculare Wissensvermittlung gilt es durch ein konsequentes, kontinuierliches und effektives extracurriculares Selbststudium zu ergänzen. Das vorliegende Lehrbuch ist in diesem Sinne konzipiert und soll einen Beitrag zur Qualifizierung akademischer Lehre auf dem Gebiet der Statistik in wirtschaftswissenschaftlichen Bachelor- und Master-Studiengängen leisten.

5 VI Vorwort Der Zugang zur Statistik, der in diesem Lehrbuch angeboten wird, ist sowohl das Resultat meiner langjährigen Lehrerfahrungen auf dem Gebiet der Statistik als auch das Komprimat von vorlesungs- und übungsbegleitenden Skripten sowie der gleichsam bei SPRINGER GABLER in mehreren Auflagen publizierten Statistik-Lehrbücher. Anhand realer Daten werden mit Hilfe des Statistik-Programm- Pakets SPSS 15 einfache und anspruchsvolle Verfahren und Modelle der Deskriptiven Statistik, der Explorativen Datenanalyse, der Stochastik und der Induktiven Statistik paradigmatisch dargestellt. Dabei liegt der inhaltliche Schwerpunkt des Lehrbuches nicht auf der mathematischen Herleitung und theoretischen Begründung der dargestellten statistischen Verfahren, sondern auf ihrer wirtschaftswissenschaftlichen und realdatenbasierten Applikation, worin stets eine sachlogische Interpretation der Analyseergebnisse eingeschlossen ist. Das Lehrbuch ist in zwölf Kapitel gegliedert. Das erste Kapitel beinhaltet einige historische Notizen zur Statistik. Das zweite Kapitel hat die Erläuterung statistischer Grundbegriffe zum Gegenstand, ohne deren elementares Verständnis ein statistisches Arbeiten nicht möglich ist. Im dritten Kapitel werden zwei praxisrelevante Datenerhebungskonzepte paradigmatisch eingeführt: das sogenannte Urlisten- und das Fragebogenkonzept. Das vierte Kapitel hat eine Einführung in das Statistik-Programm-Paket SPSS 15 in der deutschen Ausgabe zum Inhalt. Das fünfte Kapitel ist der Beschreibung statistisch erhobener Daten gewidmet. Das sechste Kapitel hat eine elementare Einführung in die Stochastik zum Gegenstand, ohne die das Verständnis von Verfahren der statistischen Induktion, die ein spezieller Gegenstand des siebenten Kapitels sind, nicht denkbar ist. Im achten Kapitel werden klassische Verfahren der statistischen Zusammenhangsanalyse exemplarisch dargestellt. Während das neunte Kapitel eine Einführung in die Regressionsanalyse zum Gegenstand hat, vermittelt das zehnte Kapitel die Grundidee der Zeitreihenanalyse. Schließlich und endlich werden im elften und zwölften Kapitel zwei Analysekonzepte am praktischen Sachverhalt skizziert, ohne die man in der empirischen Wirtschaftsforschung nicht mehr auskommt: die Faktorenanalyse und die Clusteranalyse. Um die Arbeit mit dem Lehrbuch zu erleichtern, wurden die Beispiele, Tabellen und Abbildungen verschlüsselt. So besitzt zum Beispiel der Schlüssel Abbildung (Statistik als empirische Wissenschaft) die folgende Semantik: eine Abbildung, die im Abschnitt 1.2 dargestellt ist und innerhalb des Abschnittes 1.2 die fortlaufende Nummer 1 besitzt. Analog sind die Schlüssel für die Beispiele und Tabellen zu deuten. Berlin, im Februar 2008 Für meine Frau Regina Peter P. ECKSTEIN

6 VII 1 Statistik Historische Notizen Statistik-Begriff Grundbegriffe Einheit, Gesamtheit, Stichprobe Reine Zufallsauswahl Systematische Zufallsauswahl Geschichtete Zufallsauswahl Merkmal, Merkmalsausprägung, Skala Zustandsmenge Nominale Skala Ordinale Skala Metrische Skala Diskretes Merkmal Stetiges Merkmal Zusammenfassung Datenerhebung Grundbegriffe Urlistenkonzept Fragebogenkonzept SPSS Statistics Wofür steht SPSS? SPSS starten und beenden SPSS Editoren und Viewer SPSS Dialogfelder SPSS Hilfesystem und Optionen SPSS Daten- und Datei-Management SPSS Variablendefinition Daten eingeben und speichern Einlesen einer Datendatei SPSS Datendateien bearbeiten Dateien zusammenfügen, Fälle hinzufügen Merkmalsträger nummerieren Variablenwerte berechnen Merkmalsträger auswählen und/oder löschen Datendeskription Häufigkeiten und Häufigkeitsverteilungen... 74

7 VIII Empirische Verteilungsfunktion PARETO-Diagramm Analyse von Mehrfachantworten Kreisdiagramm Stabdiagramm Stem-and-Leaf-Plot Histogramm Lagemaße Modus Quantile Empirische Verteilungsfunktion Box-and-Whisker-Plot Arithmetisches Mittel Streuungsmaße Spannweite und zentraler Quantilsabstand Varianz und Standardabweichung Verteilungsmaße Schiefemaße Wölbungsmaß Standardisierung Stochastik Zufallsexperimente und Ereignisse Wahrscheinlichkeitsbegriffe Axiomatische Wahrscheinlichkeit Klassische Wahrscheinlichkeit Subjektive Wahrscheinlichkeit Statistische Wahrscheinlichkeit Rechenregeln für Wahrscheinlichkeiten Elementare Rechenregeln Additionsregel Bedingte Wahrscheinlichkeit Stochastische Unabhängigkeit Multiplikationsregel Totale Wahrscheinlichkeit BAYESsche Formel Zufallsgrößen Diskrete Zufallsgröße Stetige Zufallsgröße Wahrscheinlichkeitsverteilungen Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen

8 Binomialverteilung POISSON-Verteilung Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen Normalverteilung Exponentialverteilung Grenzwertsätze und das Gesetz großer Zahlen Statistische Induktion Stichprobenverfahren Stichprobenziehung Stichprobenvariablen und Stichprobenfunktionen Stichprobenverteilungen STUDENT t-verteilung Schätzverfahren Punktschätzung Intervallschätzung Konfidenzintervall für einen Erwartungswert Konfidenzintervall für einen Anteil Testverfahren Aufbau eines statistischen Tests Chi-Quadrat-Anpassungstest Chi-Quadrat-Verteilung KOLMOGOROV-SMIRNOV-Anpassungstest t-test für zwei unabhängige Stichproben Doppelter t-test WELCH-Test Einfaktorielle Varianzanalyse Varianzhomogene Faktorgruppen Varianzinhomogene Faktorgruppen FISHER-Verteilung Zusammenhangsanalyse Kontingenzanalyse Kontingenztabelle Konditionalverteilungen Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest Kontingenzmaß nach CRAMÉR CHAID-basierter Entscheidungsbaum Rangkorrelationsanalyse Maßkorrelationsanalyse Streudiagramm IX

9 X Maßkorrelationskoeffizient Maßkorrelationsbasierter Unabhängigkeitstest Partielle Maßkorrelationsanalyse Scheinkorrelation und Zeitreihenkorrelation Regressionsanalyse Bivariate lineare Regression Kleinste-Quadrate-Regression Grenzfunktion und Elastizitätsfunktion Bivariate nichtlineare Regression Multiple Regression Multiple lineare Regression Multiple nichtlineare Regression Residualanalyse Zeitreihenanalyse Zeitreihen Gleitende Durchschnitte Trend-Saison-Modelle Additives Trend-Saison-Modell Multiplikatives Trend-Saison-Modell Ex-post-Prognosekonzept ARIMA-Modelle ARIMA-Modell ohne saisonale Parameter ARIMA-Modell mit saisonalen Parametern BOX-JENKINS-Verfahren Faktorenanalyse Grundprinzip Faktorenextraktion Faktorenrotation Faktorwerte Clusteranalyse Grundprinzip und Verfahrensüberblick Geometrische Klassifikation Hierarchisch-agglomerative Klassifikation Partitionierende Klassifikation Anhang A Verzeichnis der SPSS Datendateien B Datenzugriff via Internet Stichwortverzeichnis