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By Prof. Dr. Walter Assenmacher (auth.)

Dieses Lehrbuch gibt einen umfassenden Uberblick uber Methoden der deskriptiven Statistik, die durch einige Verfahren der explorativen Datenanalyse erganzt wurden. Die zahlreichen statistischen Moglichkeiten zur Quantifizierung empirischer Phanomene werden problemorientiert dargestellt, wobei ihre Entwicklung schrittweise erfolgt, so da? Notwendigkeit und Nutzen der Vorgehensweise deutlich hervortreten. Dadurch soll ein fundiertes Verstandnis fur statistische Methoden geweckt werden. Dies wird durch reprasentative Beispiele unterstutzt. Ubungsaufgaben mit Losungen erganzen den textual content.

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Ist Deutschland tatsächlich auf dem Weg in die ,Mediendemokratie' und hin zu einer Amerikanisierung des Verhältnisses zwischen Politik(ern) und Medien? Am Beispiel der nordrhein-westfälischen Landtagswahl 2000 will die Studie diese Frage beantworten. Es wird gezeigt, in welchem Umfang die Parteieliten im komplexen Wechselspiel zwischen Mediensystem und politischem process an Macht gewinnen und wie sich die veränderten Formen politischer Kommunikation auf innerparteiliche Willensbildungsprozesse, auf die Planung und Gestaltung von Wahlkämpfen und nicht zuletzt auch auf die Wahrnehmung durch die Bevölkerung auswirken.

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SchlieBen die Balken unmittelbar an, so daB zwischen ihnen keine Freiraume vorkommen, liegt ein Rechteckdiagramm vor. Bei all dies en Diagrammen entsprechen die Hohen der Balken, Saulen oder Rechtecken den Haufigkeiten. Ein Stabdiagramm kann fur jede statistische Variable X erstellt werden. Die Freiheiten bei seiner Anfertigung, und damit die manipulatorischen Moglichkeiten, hangen von der Skalierung des darzustellenden Merkmals abo Bei nominal skalierten Merkmalen konnen wegen des Fehlens einer naturlichen Ordnung und Einheit die Auspragungen Xi an der Abszisse willkurlich angeordnet werden.

Jeder Merkmalstrager Wj,j = 1, ... , n weist fur jede Variable eine Beobachtung auf, es liegen somit insgesamt ng Beobachtungen vor. Um die Fulle an Beobachtungen zu strukturieren, verwendet man eine Beobachtungsmatrix mit folgendem Aufbau: Man bezeichnet diese Abb. 1: Beobachtungsmatrix ~e MerkVariable Xl X 2 ... X9 malstrager WI Xll Xl2 W2 X21 X22 ... X2g Wn Xnl Xn2 ... Xng XIg Matrix als multivariaten (mehrdimensionalen) Datensatz . Wird fur eine statistische Masse nur eine statistische Variable erhoben, liegt ein univariater (eindimensionaler) Datensatz vor.

Dies ftihrt zur Kumulation von Haufigkeiten, wobei zwischen klassierten und nicht klassierten Daten zu unterscheiden ist. Es sei X eine mindestens ordinal skalierte, nicht klassierte statistische Variable. Die Anzahl der Beobachtungen, die hochstens einen vorgegebenen Wert Xi aufweisen, ist einfach die Summe der absoluten Haufigkeiten n (X derjenigen Auspragungen Xr , fUr die gilt: :S Xr Xi. 8) in die absolute Haufigkeitssummenfunktion tiber: < Xi=l (kleinste Auspragung) , fUr x N(x) = [:(X oS x;) , fUr Xi , fUr X :S X < Xi+l, ~ Xi=m i = 1, ...

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