By Professor Dr. Wolfgang Köhler, Dr. Gabriel Schachtel, Dr. Peter Voleske (auth.)

ISBN-10: 3540592520

ISBN-13: 9783540592525

ISBN-10: 3662061171

ISBN-13: 9783662061176

Diese sehr intestine verständliche Einführung in die Biometrie ist für all jene geeignet, die möglichst rasch statistische Verfahren zur Auswertung experimenteller Ergebnisse lernen und handhaben möchten. Die Grundlagen wie die Anwendung werden gleichermaßen dargestellt, wobei biologische und agrarwissenschaftliche Beispiele besonders berücksichtigt werden. Durchgängig wird versucht, die Voraussetzungen der vorgestellten Verfahren herauszuarbeiten und zu den parametrischen auch die entsprechenden parameterfreien Verfahren anzugeben. Unter möglichst weitgehender Vermeidung von Formeln und mathematischer Symbolik soll zunächst dem Anwender ein Verständnis für die hinter dem Verfahren stehende Grundidee vermittelt werden. Dem folgt eine übersichtliche Rechenanleitung mit Beispiel. Als Begleittext zur Vorlesung ebenso geeignet wie zum Selbststudium.

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Dr. Alexander Pohl ist Assistent von Prof. Dr. Rolf Weiber am Lehrstuhl für Markting der Universität Trier.

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Die folgende Formel dient der Schätzung des mittleren Fehlers von :X, sie gibt also an, wie groß etwa die Streuung von :X um den wahren Mittelwert der Grundgesamtheit ist, genaueres siehe Abschn. 3. sx: s Y"' die Standardabweichung, der Stichprobenumfang. 01. 3 Der Variationskoeffazient Will man die Streuungen mehrerer Stichproben mit verschiedenen Mittelwerten vergleichen, so muß man dabei die unterschiedlich großen Mittelwerte berücksichtigen. Dies leistet der Variationskoeffizient, Variationsbreite und Interquartilbereich 39 der in Prozenten das Verhältnis der Standardabweichung zum Mittelwert ausdrückt: Formel zur Berechnung des Variationskoeffizienten cv: cv=~ oder cv%= ~ · 100% lxl wobei s lXI lxl die Standardabweichung, der Absolutbetrag des arithmetischen Mittels.

Wobei x; Y; der Meßwert des Merkmals X 1 am i-ten Individuum, der Meßwert des Merkmals X2 am i-ten Individuum, x(bzw. y) das arithmetische Mittel von X 1 (bzw. X2 ), n die Anzahl aller Wertepaare, der Laufindex von 1 bis n läuft. * Bei nichtlinearem Kurvenverlauf sagt r möglicherweise nichts über die Stärke des Zusammenhangs aus, vgl. Abb. 2 (g). Der Pearsonsche Maßkorrelationskoeffizient 49 Beispiel: Zu den Werten aus Tab. 25. 70. 12 Bemerkung 1: Wenn keine Mißverständnisse entstehen, lassen wir in Zukunft häufig die Indizes weg.

Abb. 3. Das gewogene arithmetische Mittel (a) linksgipflig 35 ( b) rechtsgipflig Hfgkt. Hfgkt. 2: Links- und rechtsgipflige Verteilung mit eingezeichneten Lageparametem. Bei diesem Verteilungstyp ist der Zentralwert Z die geeignete Maßzahl zur Charakterisierung der Lage. Aus der Lage von arithmetischem Mittel :X, Median Z und Modalwert D zueinander kann man hier auf die Schiefe der Verteilung schließen. 5 Das gewogene arithmetische Mittel Hat man mehrere Stichproben aus einer Grundgesamtheit entnommen, so kann man für jede Stichprobe einen Stichprobenmittelwert berechnen und für alle Stichproben einen gemeinsamen Gesamtmittelwert x.

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Biostatistik: Einführung in die Biometrie für Biologen und Agrarwissenschaftler by Professor Dr. Wolfgang Köhler, Dr. Gabriel Schachtel, Dr. Peter Voleske (auth.)


by Daniel
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