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am 3. März 2017
Vorallem für Studierende aus dem Fachbereich Sozialwissenschaften. Wichtige Themen werden alle behandelt und gut bzw. verständlich erklärt. Selbst im Master noch zu gebrauchen.
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am 17. Juli 2001
Statistik ist für viele angehende Sozialwissenschaftler sicher eine Hürde. Wer denkt schon daran, sich dann mit Mathematik befassen zu müssen? Kühnel und Krebs geben eine verständliche Einführung in die Materie. Soweit wie das möglich ist, behandelt das Buch alle benötigten Themen. Zwar sind viele Beispiele im Buch zu finden, insbesondere für alles, was irgendwie berechnet werden könnte, aber dennoch wünschte ich mir, dass manches noch mehr verdeutlicht würde. Dem Leser oder sogar Nutzer des Buches muss ans Herz gelegt werden, Wichtiges von Unwichtigem selber zu trennen. Mut zur Lücke ist nötig, wenn die Sachverhalte, die eigentlich klar sind, für andere Rahmenbedingungen wiederholt werden; anderen mag das aber auch helfen.
Unter Umständen sollte auf die zweite Auflage des Buches gewartet werden, die sicher einige Verbesserungen in Hinsicht auf kleine Fehler enthalten wird.
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am 18. Februar 2013
Diese Rezension bezieht sich auf die 6. Auflage, Oktober 2012

Obwohl es andere Einführungsliteratur in die (Sozial-)Statistik gibt, die im Untertitel "verständlich" o.ä. Worte führen, habe ich dieses Buch v.a. aufgrund seiner Ausführlichkeit gekauft. Andere Bücher stellten nach Durchsicht leider nur eine "Mindesteintauchtiefe" in die Thematik dar und endeten schon vor oder bei bivariater Regression und vorherige Themen (z.B. t- und F-Test) werden sehr verkürzt behandelt. Da ist das Buch von Kühnel/Krebs schon deutlich umfangreicher und auch ausführlicher in den Themenbereichen.

Aber auch dieses Buch erhebt einen Anspruch auf 'Einfachheit': "...bietet eine anwendungsorientierte Einführung in die sozialwissenschaftliche Statistik und stellt in verständlicher Form die Grundzüge der statistischen Datenanalyse dar" (Rückseite). Leider kann ich dieser Auffassung nicht folgen. Die Beispiel verschaffen keine Verständlichkeit für den Studierenden, auch wenn diese (teilweise) recht praxisnah sind. Es ist den Autor_innen nämlich nicht gelungen, diese Einfachheit der Beispiele verständlich und mit der Möglichkeit und Anregung zur eigenen Abstraktion in die formale Statistik zu übertragen. Wenn, wie im Vorwort behauptet, die "Vorabversionen des Manuskripts zu diesem Buch (...) in Lehrveranstaltungen gemeinsam mit den Studierenden erprobt" wurden, dann hätte es nicht in der vorliegenden Qualität und Quantität zu dem genannten Problem kommen dürfen. Für meine kürzlich geschriebene Klausur in Statisitk habe ich in meiner Verzweifelung eigentlich immer nach den entsprechenden Kapiteln YouTube-Tutorials und/oder Websites von Universitäten aus dem anglophonen Sprachraum konsultiert, um das vorliegende Problem dennoch zu verstehen. Ich habe mich immer gefragt, ob jene Studierende nicht eher Mathe oder Naturwissenschaften studieren.

Wie auch in den Vorworten zu vorherigen Ausgaben -gleiches gilt für obiges Zitat- kann auch dem aktuellen Vorwort entnommen werden: "Um die Berührungsängste mit dem Fach zu mindern, wird aber jede Formel ausführlich erklärt und erläutert, sodass ein Verständnis allein mit Kenntniss der Grundrechenarten möglich ist." Es muss zu bedenken gegeben werden, das die Definition von Grundrechenarten bei den Autor_innen hier sehr weit gefasst wurde. Ich kann als Autor_in zwar voraussetzen, dass in der Oberstufe schon einmal was vom Summen- und Produktzeichen gehört wurde, und ebenso auch das Umstellen und Auflösen von Formeln bekannt ist. Dennoch sollte bedacht werden, dass die große Mehrheit das Fach Sozialwissenschaften/Soziologie/Politik/Pädagogik/etc. nicht wegen der guten Mahte-Note im Abitur gewählt hat. Den an einigen vielen Stellen, auch -und da liegt das eigentliche Problem- im Einführungsteil, hatten auch Kommiliton_innen mit guten Mathe- und naturwissenschaftlichen Kenntnissen aus dem Abitur einige erhebliche Probleme, den Autor_innen zu folgen.

Eigentlich ist das ganze ziemlich schade, da ich zwei Auflagen vor dieser "völlig überarbeitete(n) Neuauflage", "die nahezu einer Neubearbeitung gleichkommt", auch gelesen habe, und das Problem der Unverständlichkeit mit dieser Neuauflage nicht gelöst wurde.

Als Fazit bleibt nur festzustellen, dass alle mit eher geringen Mathe-Fähigkeiten sich erstmal ein anderes, eindeutig mehr in der Einführung und Verständlichkeit verortetes Buch zulegen sollten und nur im Fall der Erweiterung und Vertiefung auf dieses Buch zurückgreifen sollten.
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am 27. November 2001
eins vorweg: der preis ist spitze! man kann somit keinen fehlkauf machen. wer allerdings erwartet, einen schnellen überblick zu bekommen, wird bald enttäuscht werden. zuviele rechnungen in allen einzelheiten zeugen davon, dass die autoren den klassischen weg nehmen. hier gibt's die volle statistik Breitseite. Jeder Kleinstatistiker sollte zumindest ein Buch dieser Art besitzen. Allerdings wird man allein mit diesem Buch kaum aus dem Statistikdschungel herausfinden...
Eins sei noch angemerkt: Aus eigener Erfahrung kann ich unumwunden behaupten, dass Steffen Kühnel ein wahrer Meister seines Fachs ist, der uns hier einen Blick in seine Statistikzauberkiste werfen lässt und das sehr umfassend zum Wahnsinnspreis. Ein Buch für die Uni. Für Praktiker gibt's besseres.
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am 15. Juli 2013
Ich bin Soziologiestudentin und habe dieses Buch für meine erste Statistik-Vorlesung gekauft. Für mich lag dies nahe, da diese Vorlesung von einem der Autoren dieses Buches gehalten wird.

Ich war schon immer sehr schwach in Mathe und dieses Buch hilft mir für mein Verständnis nicht weiter.

Folgende Punkte kritisiere ich:

-Für einen Themenüberblick für Einsteiger ist das Buch zu dick.
-Formullierungen sind für mich zu kompliziert gewählt.
-Das Buch ist auf keinen Fall "für Dummies" und damit auch für Einsteiger harter Tobak. Matheversierte Leute kommen vlt. damit noch halbwegs zurecht. Für Sozialwissenschaftler im allgemeinen, die mit Statistik gerade beginnen, halte ich das Buch zu schwer.

Dieses Buch ist für mich als Statistik-Einsteiger und Mathe-Dummie absolut unbrauchbar.
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am 28. November 2013
Themen sehr gut strukturiert und klar aufgebaut, verlaufen von leicht auf schwer, viele Beispiele und gute Erklärungen, also nur zu empfehlen
Versandt ohne Probleme
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am 30. Dezember 2012
Für meine Statistikausbildung ist dieses Buch absolut unbrauchbar. Es gibt wenig Rechnungen, die man zuquantitativen Erfassung von Daten aber leider braucht. Nur kaufenswert für die, bei denen die Statistikausbildung anhand des Buches gemacht wird.
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am 13. Dezember 2016
... als Sozialwissenschaftler! Gehört bei uns an der Uni zur Standardlektüre für Statistik dazu und kann ich nur empfehlen. Besser ein eigenes zu besitzen, als ständig den dauer-verliehenen Büchern in der Uni Bibliothek hinterher rennen zu müssen.
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am 27. September 2011
Eine solch harte Bewertung eines Buches bedarf eines sehr wichtigen Grundes. Dieser Grund ist jedoch bei dem vorliegenden Buch gegeben. Ich beziehe mich auf die 4. Auflage von 2007. Wenn es hier auf Amazon technisch möglich wäre, hätte ich natürlich 0 Sterne vergeben. Um es ganz deutlich zu sagen: Dieses Buch ist mit einem Fehler behaftet, welcher grundsätzlich an der wissenschaftlichen Befähigung der Autoren zweifeln lässt. Daher sollten Studenten diesem Buch kein Vertrauen schenken!

Es gibt zwei Arten von Fehlern. Eine Art von Fehlern sind solche, welche auf normale menschliche Schwächen zurückführbar sind (Verrechnen, Schreibfehler etc.). Die andere Art von Fehlern sind solche, welche auf Inkompetenz der Autoren in Bezug auf ein bestimmtes Gebiet zurückführbar sind. Diese Rezension zeigt einen Fehler dieser zweiten Art in diesem Buch auf.

Auf S. 114 ihres monumentalen Werkes lesen wir:

"Die Tatsache, dass jedem Ereignis ein Komplementärereignis zugeordnet
werden kann, gilt auch für das Universum: Das Gegenteil zum Universum, dem
sicheren Ereignis, ist die leere Menge, das unmögliche Ereignis."

Und nun künden Kühnel/Krebs (Fußnote Nr.3) von der (frohen?) Botschaft einer neuen "Entdeckung":

"Dabei ergibt sich folgendes mengentheoretisches Paradox: Die Schnittmenge
von Universum und leerer Menge ist eine leere Menge ("Omega" geschnitten "Leere Menge" = "Leere Menge"); die Vereinigungsmenge von Universum und leerer Menge entspricht dem Universum ("Omega" vereinigt "Leere Menge" = "Omega"). Daraus folgt, dass die leere Menge eine Teilmenge des Universums ist. Da jedoch Universum (also "Omega"; Anmerkung von mir) und leere Menge disjunkte Ereignisse sind, kann die leere Menge keine Teilmenge des Universums sein."

1. Es ist doch schon sehr verwunderlich, wenn eine solche "Entdeckung" einer Paradoxie der Mengenlehre in die Fußnote abgeschoben wird.

2. Es ist eine absolute Dreistigkeit nach der Verkündung dieser Paradoxie einfach weiterzumachen, als sei nichts geschehen. Sollte die Paradoxie wirklich wahr sein, dann wäre auch ihr Aufbau der Wahrscheinlichkeitstheorie nichtig! Das scheint die Autoren aber nicht im geringsten zu stören.

Das Problem ist wie folgt: Kühnel/Krebs behaupten mit ihrer Aussage die Widersprüchlichkeit der Mengenlehre z.B. nach Zermelo-Fraenkel (ZF). Denn in ZF kann genau das Gegenteil hergeleitet werden. Da Widersprüche innerhalb der Mathematik verboten sind, wäre mit der Herleitung dieser Paradoxie tatsächlich die Ungültigkeit der Mengenlehre zumindest nach ZF gezeigt. Gegen die vermeintliche Paradoxie von Kühnel/Krebs kann nun nicht die bewiesene Widerspruchsfreiheit von ZF ins Feld geführt werden, da uns dieses Ergebnis leider nicht zur Verfügung steht (die Widerspruchsfreiheit wurde bis heute nicht gezeigt). Dies ist aber auch gar nicht nötig! Denn Kühnel/Krebs haben ja die Behauptung(!) aufgestellt, dass sie ihre Paradoxie herleiten können. Um es noch einmal ganz deutlich zu sagen: Kühnel/Krebs BEHAUPTEN lediglich, dass ihre Paradoxie hergeleitet werden kann. Aber behaupten kann jeder etwas. Und genau hier ist es mit ihrer Kritik an der Mengenlehre vorbei. Im gesamten Buch sucht der Leser vergeblich nach einem Beweis ihrer Behauptung. Ich bin auch fest davon überzeugt, dass Kühnel/Krebs diesen Beweis niemals geführt haben.

Um meinen Standpunkt ganz klar darzulegen: Gegen Behauptungen ist gar nichts einzuwenden. Behauptungen werden in der Mathematik regelmäßig aufgestellt. Die wissenschaftliche Redlichkeit hört aber dort auf, wo Autoren solche nicht mehr als Behauptungen kennzeichnen. Kühnel/Krebs sprechen von einer "Tatsache" ("Dabei ergibt sich folgendes Paradox..."). Wohlgemerkt handelt es sich bei diesem Buch sogar um ein Lehrbuch, welches als Vorbild für Studenten dienen sollte. Daher wiegt die Vorgehensweise in diesem Fall natürlich noch schwerer.

Abschließende Bemerkungen:

Ich hoffe nicht, dass Kühnel/Krebs der Fehler unterlaufen ist die Menge Omega
mit der Potenzmenge von Omega zu verwechseln. Denn dies würde bedeuten,
dass sie die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie nicht verstanden hätten. Dies ist jedoch nicht vereinbar mit dem Vorhaben ein Lehrbuch
zu schreiben, welches auch die Wahrscheinlichkeitstheorie behandelt. Auch
wenn dies natürlich an die spezielle Zuhörerschaft angepasst werden muss, so
sollte es doch nicht solche grundlegenden Fehler enthalten.

Angenommen es gehe um den Münzwurf. Dann wäre "Omega" = {K,W} und die
Potenzmenge wäre "P(Omega)" = {{K, W},{K},{W},Leere Menge} . Wie man sieht enthält
die Potenzmenge von Omega sowohl die leere Menge als auch Omega selbst als
Elemente. Omega enthält die leere Menge jedoch nicht als Element. Vielleicht
ist das die Quelle des Fehlers?

Zum Abschluss sei noch bemerkt, dass Kühnel/Krebs insgesamt durch eine
nachlässige Redensart auffallen, welche leicht in antinomische Zustände führt.
So z.B. auf S. 112, wo sie sagen: Die Gesamtheit aller Ereignisse wird als
Universum bezeichnet und durch Omega... symbolisiert. Und auf S. 114 sagen sie
(siehe Zitat ganz oben), dass Omega selber ein Ereignis sei und zwar das sichere
Ereignis. Dies würde ja bedeuten, dass Omega sich selbst als Element enthält.
In keiner Mengentheorie wird dies zugelassen, da es zu Widersprüchen führt.
Die Gesamtheit aller Ereignisse bildet eine Sigma-Algebra über Omega, für die dann
spezielle Eigenschaften gelten, wie z.B. wenn S eine Sigma-Algebra ist, muss Omega element S gelten. Omega selber enthält alle ELEMENTARereignisse.

Fazit:

Die empirischen Sozialforscher sollten endlich aufhören über Dinge, wie z.B. Mathematik, zu reden von denen sie keine Ahnung haben. In ihrer selbstherrlichen Übersteigerung haben nicht wenige von ihnen damit begonnen andere Wissenschaftler in den Sozialwissenschaften dafür zu diskreditieren, dass sie nicht mathematisch arbeiten. Wohl dem der sich seiner Fähigkeiten bewusst ist und wehe dem der den anderen zu richten versucht. Auch hier gilt das Schriftwort aus Matthäus Kapitel 7 Verse 1-5:

"Richtet nicht, damit ihr nicht gerichtet werdet! Denn mit demselben Gericht, mit dem ihr richtet, werdet ihr gerichtet werden; und mit demselben Maß, mit dem ihr [anderen] zumeßt, wird auch euch zugemessen werden. Was siehst du aber den Splitter im Auge deines Bruders, und den Balken in deinem Auge bemerkst du nicht? Oder wie kannst du zu deinem Bruder sagen: Halt, ich will den Splitter aus deinem Auge ziehen! ' und siehe, der Balken ist in deinem Auge? Du Heuchler, zieh zuerst den Balken aus deinem Auge, und dann wirst du klar sehen, um den Splitter aus dem Auge deines Bruders zu ziehen!"
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