Biostatistik: Eine Einführung für Biologen und Agrarwissenschaftler

Description

Die Auswertung experimenteller Ergebnisse ist für Biologen und Agrarwissenschaftler ein wichtiges Handwerkszeug. Mit dieser gut verständlichen Einführung in Grundlagen und Anwendungen der Biometrie ist ein schneller Einstieg in die Statistik möglich. Soweit wie möglich wird ohne Formeln und mathematische Symbolik die hinter den Verfahren stehende Grundidee komplexer statistischer Verfahren erläutert. Die 5. Auflage enthält zusätzlich Schemata zur Versuchsplanung und Auswertung sowie ein erweitertes Glossar englischer Fachausdrücke.Table of ContentsCoverBiostatistik - Eine Einführung für Biologen und Agrarwissenschaftler,Fünfte, aktualisierte und erweiterte AuflageISBN 9783642292705 eISBN 9783642292712Vorwort zur 5. AuflageVorwort zur 1. AuflageInhaltsverzeichnisEinleitungKapitel I: Merkmalsauswahl §1 Wahl geeigneter Merkmale 1.1 Objektivität, Reliabilität, Validität 1.2 Die verschiedenen Skalen-NiveausKapitel 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 7.3 Einige DatentransformationenKapitel 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 Tests zu nominalskalierten Daten §10 Vertrauensbereiche 10.1 Konfidenzintervalle für bei Normalverteilung 10.2 Konfidenzintervalle für die Differenz von _x und _y bei NormalverteilungKapitel 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 15.3 Anschlusstests bei signifikanten Wechselwirkungen §16 Varianzanalyse mit zufälligen Effekten (Modell II) 16.1 Einfaktorielle Varianzanalyse mit zufälligen Effekten (Modell II) 16.2 Zweifaktorielle Varianzanalyse mit zufälligen Effekten (Modell II) 16.3 Zweifaktorielle Varianzanalyse mit festen und zufälligen Effekten (gemischtes Modell)Kapitel 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 VergleicheKapitel 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 mehrfacher Besetzung 21.1 Prüfung der Linearität 21.2 Durchführung der Regressionsanalyse (mit Wiederholung) §22 Ergänzungen zur Varianz- und Regressionsanalyse 22.1 Zur Kovarianzanalyse 22.2 Zur multiplen linearen RegressionKapitel VII: Resampling-basierte Inferenzstatistik §23 Drei Randomisierungs-Verfahren 23.1 Permutations-Tests 23.2 Die Jackknife-Methode 23.3 Die Bootstrap-MethodeKapitel VIII: Zur Versuchsplanung §24 Am Anfang sollte die Versuchsplanung stehen 24.1 Treffgenauigkeit und Präzision 24.2 Einige Grundsätze der Versuchsplanung 24.3 Verschiedene Versuchsanordnungen 24.4 Zur Wahl des StichprobenumfangsKapitel IX: Einige Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung §25 Bezeichnungen, Axiome, Rechenregeln 25.1 Zufallsereignisse 25.2 Der Wahrscheinlichkeitsbegriff 25.3 Die axiomatische Definition der Wahrscheinlichkeit 25.4 Bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit 25.5 Zufallsvariable 25.6 Kombinatorik oder die Kunst des Abzählens §26 Wahrscheinlichkeitsverteilungen 26.1 Zur Binomialverteilung 26.2 Zur Poissonverteilung 26.3 Zur Normalverteilung 26.4 Standardnormalverteilung und z-Transformation §27 Prüfverteilungen 27.1 Die Normalverteilung als Prüfverteilung 27.2 Zur t-Verteilung von Student 27.3 Zur 2-Verteilung 27.4 Zur F-VerteilungAnhang A: Schemata zur Versuchsplanung und AuswertungAnhang B: TabellenAuswahl englischer FachausdrückeLiteraturverzeichnisSachverzeichnis