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Die Statistik ist die Zusammenfassung bestimmter Methoden, um empirische Daten zu analysieren.
[Bearbeiten] Etymologie (Herkunft des Wortes)
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.
[Bearbeiten] 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.
[Bearbeiten] Schritte der praktischen Umsetzung der Statistik
Siehe: Erhebung (Empirie)
[Bearbeiten] 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:
- Peter P. Eckstein: "Repetitorium Statistik", Gabler Verlag, Berlin 2006, 6. Auflage, ISBN 978-3-8349-0464-5
- Peter P. Eckstein: "Angewandte Statistik mit SPSS", Gabler Verlag, Berlin 2006, 5. Auflage, ISBN 3-8349-0307-8
- Christoph Weigand: Statistik mit und ohne Zufall. Physica, Heidelberg 2006, ISBN 3-7908-1693-0
- Jürgen Bortz: Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 6. Auflage. Springer, Berlin 2006, ISBN 3-540-21271-X
- Daniel Dorling, Stephen C. Simpson (Hrsg.): Statistics in Society. The Arithmetic of Politics. Hodder Arnold, London 1998, ISBN 0-340-71994-X (Arnold Applications of Statistics Series)
- Marek Fisz, Probability Theory and Mathematical Statistics. Wiley, London 1963
- Fahrmeir, Künstler, Pigeot, Tutz: Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer, Berlin 2002, ISBN 3-540-44000-3
- Freedman, Pisani, Purves: Statistics. 3. Auflage. Norton, New York 1998, ISBN 0-393-97121-X
- Hartung, Elpelt, Klösener: Statistik. Lehr- und Handbuch der angewandten Statistik. Oldenbourg, München 2002, ISBN 3-486-25905-9
- Bernard W. Lindgren: Statistical Theory. 4. Auflage. Chapmann & Hall, New York 1993 (empfehlenswert für Praktiker)
- Hans Benninghaus: Deskriptive Statistik. 11. Auflage. VS, Wiesbaden 2007, ISBN 978-3-531-34607-6
- Heinz Sahner: Schließende Statistik. 6. Auflage. VS, Wiesbaden 2005, ISBN 3-531-14687-4
- Otto Behre: Geschichte der Statistik in Brandenburg-Preussen bis zur Gründung des Königlichen Statistischen Bureaus. Carl Heymann, Berlin 1905
- Alain Desrosières: Die Politik der großen Zahlen. Eine Geschichte der statistischen Denkweise.. Springer, Berlin 2005, ISBN 3-540-20655-8.
- Theodore M. Porter: The Rise of Statistical Thinking, 1820-1900. Princeton University Press, 1988, ISBN 0-691-02409-X
- Theodore M. Porter: Karl Pearson. The Scientific Life in a Statistical Age. Princeton University Press, Princeton/NJ 2006, ISBN 0-691-12635-6
- Libby Schweber: Disciplining Statistics. Demography and Vital Statistics in France and England, 1830/1885. Duke University Press, Durham 2006, ISBN 0-8223-3814-9
- Stephen M. Stigler: Statistics on the Table. The History of Statistical Concepts and Methods. Harvard University Press, 2002, ISBN 0-674-00979-7
- Bernd Rönz, Hans Gerhard Strohe (Hrsg.): Lexikon Statistik. Gabler, Wiesbaden 1994, ISBN 3-409-19952-7
- Volker Oppitz: Lexikon Wirtschaftlichkeitsberechnung. Gabler, Wiesbaden 1995, ISBN 3-409-19951-9
- Walter Krämer: So lügt man mit Statistik. 7. Auflage. Campus, Frankfurt 1997, ISBN 3-593-35689-9
- Steven D. Levitt, Stephen J. Dubner: Freakonomics. Überraschende Antworten auf alltägliche Lebensfragen. Riemann, München 2006, ISBN 978-3-570-50064-4
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Anna Akhmatova et Marina Tsvetaeva
Deux femmes russes poètes prises au coeur de la tourmente russe du début du siècle, deux femmes russes reclues dans leur oeuvre
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