Naturwissenschaftliche Fächer, in denen viele Mess- bzw. Modelldaten anfallen, erfordern die korrekte, sinnvolle und genaue Anwendung statistischer Analysemethoden.
Das gilt nicht nur für Meteorologen und alle Geowissenschaftler, an die sich dieses Buch primär richtet.
Auch von allen anderen Naturwissenschaftlern wie Biologen sowie in den Wirtschafts- und Geisteswissenschaften kann es erfolgreich genutzt werden.
In der vorliegenden bereits 5. vollständig überarbeiteten und ergänzten Auflage wurde das Grundkonzept einer ersten, grundlegenden und nicht zu überladenen Einführung beibehalten, aber im Detail Einiges verbessert, präzisiert und ergänzt. Der gesamte Text wurde durchgesehen, alle Formeln und Rechenbeispiele überprüft und diverse kleinere Fehler der Vorauflagen korrigiert.
Zunächst erfolgt eine Einführung in die allgemeinen Grundlagen wie auch in die „Philosophie“ und Problematik der Statistik. Das geschieht in einfach verständlicher Art, ohne dabei vertiefte mathematische Vorkenntnisse vorauszusetzen. Darüber hinaus werden aber auch neuere und aufwendigere Methoden wie Cluster-, EOF-, neuronale Netz- und verschiedene Aspekte der Zeitreihenanalyse ausführlich behandelt sowie die Bayes’sche Statistik und Resampling-Methoden (Bootstrapping und Jackknife) angesprochen, einschließlich Hinweisen auf weiterführende Literatur.
Ein neuer Abschnitt zum Thema „Nachweisgrenze“ mit engem Bezug zu den schon bisher behandelten Methoden der Fehlerrechnung, Schätz- und Testtheorie wurde in das Werk aufgenommen. Das Phänomen der Autokorrelation wird trotz der bisher schon recht ausführlichen Darstellungen nun an einigen weiteren Stellen noch zusätzlich betont.
Zahlreiche Rechenbeispiele, durchweg einfacher Art, erläutern die Praxis der statistischen Arbeitsweise. So ist die „Praktische Statistik“ weiterhin ein zuverlässiger und hilfreicher Leitfaden, der alle wichtigen Methoden vorstellt sowie erläutert und auf weitere speziellere Methoden zumindest hinweist.

Professor Schönwiese vom Institut für Atmosphäre und Umwelt an der Goethe- Universität Frankfurt am Main dürfte manchen Lesern im Zusammenhang mit dem Klimawandel bekannt sein. Die Auswertung von meteorologischen Messwerten und der in Klimamodellen anfallenden Daten erfordert die korrekte, sinnvolle und genaue Anwendung statistischer Analysenmethoden. Es ist daher nicht überraschend, dass der Autor sich mit seinem Buch, das in 1. Auflage 1985 erschien und in der aktuellen 5. Auflage 2013, sich primär an Meteorologen und Geowissenschaftler wendet. Es kann aber auch von allen anderen Naturwissenschaftlern und ebenso von Wirtschafts- und Geisteswissenschaftlern, die umfangreiche Daten auswerten müssen, erfolgreich genutzt werden.

Das Buch gliedert sich in 14 Kapitel mit zusammen 272 Seiten, einen Tabellenanhang (A) mit 11 Seiten, einen Literaturteil (B) mit 8 Seiten, eine Symbolliste und ein Stichwortverzeichnis.

Beim Leser dieses Buches werden keine vertieften mathematischen Vorkenntnisse vorausgesetzt, wohl aber ein Verständnis für die Möglichkeiten und fast noch mehr für die Grenzen der Statistik. Die den meisten Kapiteln vorgestellte Einführung in die jeweilige Thematik weist daher auf die Problematik hin. Das erste Kapitel dient einer generellen Einführung in die Statistik. Die folgenden Kapitel 2 bis 9 sind eher statischen Standardverfahren gewidmet, die anschließenden Kapitel 10 bis 14 befassen sich laut Aussage des Autors mit weitergehenden bzw. speziellen Methoden, die jedoch in nicht wenigen wissenschaftlichen Disziplinen teilweise eher Standard sind wie z. B. Clusteranalyse, Korrelations- und Regressionsrechnungen oder Faktorenanalyse.

Das 1. Kapitel dient einer Einführung in die allgemeinen Grundlagen der Statistik. Das 2. Kapitel befasst sich mit der eindimensionalen Stichprobenbeschreibung (u. a. Mittelung, Quantile, Variation, empirische Häufigkeitsverteilung, Momente und Erwartungswert). Im 3. Kapitel werden mehrdimensionale Stichproben beschrieben (u. a. Mittelungsmaße, Variationsmaße, empirische Häufigkeitsverteilung). Der Focus des 4. Kapitels liegt auf den theoretischen Verteilungen (u. a. Rechteckverteilung, Binominalverteilung, Student-Verteilung, WEIBULL-Verteilung). Das 5. Kapitel geht auf Schätzverfahren wie Punktschätzung und Intervallschätzung ein. Das 6. Kapitel ist mit Fehlerrechnung überschrieben. Angesprochen werden Fehlerverteilungsgesetze, Fehlerschätzung, Fehlerübertragung sowie Nachweisgrenze. Das 7. Kapitel handelt das Problem der Repräsentanz ab (Repräsentanz der Punktaussage sowie örtliche und zeitliche Repräsentanz. Das 8. Kapitel führt in das Prinzip statistischer Hypothesenprüfungen ein. Spezielle Prüfverfahren wie u. a. Vergleich zweier Stichprobenmittelwerte oder die Bildung von Vertrauensbereichen werden erläutert. Das 9. Kapitel beschäftigt sich mit der Varianzanalyse (u. a. einfache und doppelte Varianzanalyse, Homogenitätsuntersuchungen von Stichproben). Das 10. Kapitel führt in die Cluster- Analyse ein. Das 11. Kapitel ist der Korrelation und Regression gewidmet. Abgehandelt werden u. a. die zweidimensionale und mehrdimensionale lineare Korrelation und Regression von Stichproben, die nichtlineare Korrelations- und Regressionsrechnung, Hypothesenprüfverfahren sowie Polynome und Transformation. Das 12. Kapitel führt in die empirischen Orthogonalfunktionen (EOF), in die Anwendung der Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse sowie in die kanonische Korrelationsanalyse ein. Ebenfalls sehr knapp wird im 13. Kapitel auf neuronale Netze eingegangen. Das abschließende 14. Kapitel befasst sich mit der Zeitreihenanalye (u. a. Homogenität und Inhomogenität von Zeitreihen, Trendanalysen, spektrale Varianzanalyse, Kreuzspektrum- und Kohärenzanalyse sowie Extremwertanalyse).

Manche Kapitel bzw. darin angesprochene statistische Verfahren sind nach Meinung des Rezensenten zu knapp ausgefallen und wären daher womöglich verzichtbar gewesen. Hinweise auf die relevante weiterführende Literatur gleichen diesen Mangel nicht aus. Die wichtigsten statistischen Methoden sind jedoch ausführlich und verständlich beschrieben. Unbedingt positiv zu bewerten sind die grau unterlegten 110 Rechenbeispiele aus der meteorologischen und geowissenschaftlichen Praxis, die den Rechenweg aufzeigen und die statistische Arbeitsweise erläutern. Die vielen aussagekräftigen Abbildungen und Tabellen sind zusammen mit dem gut formulierten Text alles in allem ein hilfreicher Leitfaden für alle diejenigen, die sich mit Statistik „herumplagen“ müssen.

Benedikt Toussaint

Mitteilungen Nr. 65 des Nassauischen Vereins für Naturkunde

Waren statistische Methoden vor 20 Jahren in den Geowissenschaften noch eher wenig im Gebrauch, so muss man heute über ein gewisses Repertoire an statistischen Methoden verfügen, um Manuskripte in angesehenen Fachzeitschriften unterzubringen. Entsprechend ist es angemessen und zeitgemäß, Handbücher zu diesem Thema anzubieten. Das vorliegende Buch liegt nun in der fünften, erweiterten Aufl age vor. Bereits die Umschlaggestaltung verrät, dass Autor und Verlag sehr um Verbesserungen bemüht waren. Der Einband der vierten Aufl age vermittelte noch den Eindruck eines Vorlesungs-Skriptes, während die aktuelle Auflage durch die Umschlaggestaltung wesentlich einladender und reifer wirkt. Das gleiche gilt auch für die Gestaltung des Buches insgesamt.
Die Gliederung des Buches hat sich nicht geändert; auf die „Grundlagen“ folgen Kapitel über „Ein-„ und „Mehrdimensionale Stichprobenbeschreibung“, „Theoretische Verteilung“, „Schätzverfahren“, „Fehlerrechnung“ (mit einem neuen Unterkapitel zur „Nachweisgrenze“), „Repräsentanz“, „Hypothesenprüfungen“, „Varianzanalyse“, „Clusteranalysen“, „Korrelation und Regression“, „EOF-, Haupt komponenten- und Faktorenanalyse“, „Neuronale Netze“ sowie „Zeitreihenanalyse“. Zum Schluss folgen noch mehrere Tabellen sowie die Literatur. Der Literatur hängt auch noch ein Abschnitt mit der Überschrift „Rechenprogramme“ an. Letzteres ließe sich noch anwenderfreundlicher mit einer kurzen Beschreibung der wichtigsten verfügbaren Programme gestalten, egal ob kostenlos oder teuer, denn für viele der vorgestellten Methoden sind Programme und Computer- Sprachen frei verfügbar wie beispielsweise PAST oder R mit all seinen Anwendungsmöglichkeiten.
Wahrscheinlich ist dieses Buch im Moment im deutschsprachigen Markt nach wie vor konkurrenzlos. Allein in Kombination mit dem sehr moderaten Preis ist es sicher schon lohnend für Geowissenschaftler, sich dieses Werk zuzulegen. Im Referat zur 4. Auflage (761.) empfahl der Rez. das englischsprachige Buch „Palaeontological data analysis“ von Ø. Hammer & D.A.T. Harper (2005). Diese Aussage sei hier dahingehend präzisiert, dass letzteres Werk sich gezielt an Paläontologen richtet. Sucht man ein Buch über statistische Methoden in den Geowissenschaften und der Meteorologie außerhalb der Paläontologie, so ist eindeutig das Werk von Schönwiese vorzuziehen.

Christian Klug, Zürich

Zentralblatt für Geologie und Paläontologie Teil II, Jg., 2015, 5-6