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Datenqualität in Stichprobenerhebungen = Eine verständnisorientierte Einführung in die Survey-Statistik /

紀錄類型:	書目-語言資料,印刷品 : Monograph/item
正題名/作者:	Datenqualität in Stichprobenerhebungen/ von Andreas Quatember.
其他題名:	Eine verständnisorientierte Einführung in die Survey-Statistik /
作者:	Quatember, Andreas.
面頁冊數:	X, 205 S. 23 Abb.online resource. :
Contained By:	Springer Nature eBook
標題:	Statistics . -
電子資源:	https://doi.org/10.1007/978-3-662-60274-4
ISBN:	9783662602744

Datenqualität in Stichprobenerhebungen = Eine verständnisorientierte Einführung in die Survey-Statistik /
Quatember, Andreas.

Datenqualität in StichprobenerhebungenEine verständnisorientierte Einführung in die Survey-Statistik /[electronic resource] :von Andreas Quatember. - 3rd ed. 2019. - X, 205 S. 23 Abb.online resource. - Statistik und ihre Anwendungen. - Statistik und ihre Anwendungen.

Vom Teil aufs Ganze – Einführung in die Stichprobentheorie -- Die Mutter aller Zufallsstichprobenverfahren – Die uneingeschränkte Zufallsauswahl -- Es geht auch anders – Weitere Schätzmethoden -- Zerlegen macht’s genauer – Die geschichtete uneingeschränkte Zufallsauswahl -- Nahe Liegendes gemeinsam erheben spart Geld – Die uneingeschränkte Klumpenauswahl -- Nahe beisammen und doch auseinander – Die zweistufige uneingeschränkte Zufallsauswahl -- Grenzt an Zauberei – Die größenproportionale Zufallsauswahl -- Welcher Zweck heiligt solche Mittel? - Die nichtzufälligen Auswahlen -- Anhang -- Literatur -- Sachverzeichnis.

Dieses Buch beschäftigt sich mit den praktischen Fragestellungen statistischer Erhebungen (= Surveys) wie sie sich etwa in der empirischen akademischen Forschung, der offiziellen Statistik oder der kommerziellen Markt- und Meinungsforschung stellen: Wodurch unterscheiden sich verschiedene Stichprobendesigns? Wie sind sie praktisch umzusetzen (z. B. mit der Statistik-Freeware R)? Wie lassen sich die Daten- und die Ergebnisqualität beeinflussen? Wie kompensiert man Nonresponse? Wie können nichtzufällige Stichprobenverfahren und Big Data-Analysen im Zusammenhang mit den Aufgaben der Survey-Statistik funktionieren? Die Vermittlung des Methodenverständnisses wird unterstützt durch die verständnisorientierte Veranschaulichung der Basisideen. Diese Anschaulichkeit wird durch einfache und daher gut nachvollziehbare Beispiele gestützt. Für die vorliegende 3. Auflage wurde das Buch vollständig überarbeitet und inhaltlich unter anderem um die Betrachtung des Spannungsfeldes zwischen Survey-Theorie und -Praxis, die Grundlagen des Simulationsansatzes der Survey-Statistik und eine Auseinandersetzung mit den sich zunehmender Beliebtheit erfreuenden nichtzufälligen Stichprobenverfahren (inklusive den damit verwandten Big Data-Generierungsprozessen) erweitert. Jedes Kapitel wird zudem durch Aufgabenstellungen ergänzt, deren Umsetzung mit der Software R angeleitet wird. Der Autor Andreas Quatember ist außerordentlicher Professor in der Abteilung für Datengewinnung und Datenqualität des Instituts für Angewandte Statistik (IFAS) der Johannes Kepler Universität (JKU) Linz (Österreich). Er lehrt die Datenwissenschaft Statistik und ist auch Autor mehrerer populärwissenschaftlicher Bücher.

ISBN: 9783662602744

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