Das Studienbuch „Statistische Methoden in der Geographie, Band 1:
Univariate und bivariate Statistik“ ist 2017 in 6. Auflage
erschienen. Offensichtlich haben es die vier Autoren verstanden,
zahlreiche Leser, insbesondere Studenten der Geographie und
benachbarter Wissenschaften, für Statistik zu begeistern. Dazu trägt
sicherlich bei, dass die vielen durchgerechneten Beispiele praxisnah
sind bzw. aus der Praxis kommen. Abstrakte mathematisch-statistische
Formeln werden somit Anwendungsbeispielen aus der Praxis
gegenübergestellt und machen es dadurch dem Leser leichter zu
erkennen, wo und wie statistische Verfahren in der geographischen
Forschung oder in anderen Fachbereichen eingesetzt werden können.
Vorteilhaft ist auch, dass dabei immer wieder auf Grenzen bei der
Anwendung einer statistischen Methode hingewiesen wird. Da im Bd. 1
nur die uni- und bivariate Statistik behandelt wird, empfehlen die
Autoren auch den Kauf von Bd. 2 Multivariate Statistik, der vom selben
Verlag im Jahr 2008 in 3. Auflage herausgebracht wurde.
Die ersten drei von insgesamt sechs Kapiteln befassen sich quasi als
Einleitung summarisch mit der Stellung der Statistik in der
empirischen Forschung, den Grundbegriffen der Statistik und typischen
geographischen Fragestellungen sowie statistischen Methoden (S. 9-30).
Mit dem 4. Kapitel (S. 31-104), überschrieben mit „Charakterisierung
empirischer Verteilungen“, erfolgt dezidiert der Einstieg in die
statistischen Verfahren. Der Schwerpunkt liegt auf der Darstellung
der Methoden der deskriptiven Statistik.
Der Schluss von Eigenschaften einer Stichprobe auf Eigenschaften der
Grundgesamtheit hat in der Statistik zentrale Bedeutung. Das
„Schätzen, Testen, Vergleichen, Entscheiden“ genannte 5. Kapitel
(S. 105-181) befasst sich mit dieser Thematik. Der Fokus liegt auf der
Einführung in die Schätz- und Teststatistik. Die Autoren verhehlen
nicht, dass die Prüfung von Hypothesen, d. h. Vermutungen über
Grundgesamtheiten, mit Hilfe von Stichproben häufig problematisch ist
und die Ergebnisse kritisch hinterfragt werden müssen.
Das 6. und letzte Kapitel (S. 183-262) „Korrelations- und
Regressionsanalyse“ hat statistische Verfahren zum Gegenstand, wenn
man wissen will, von welcher Form und wie stark der Zusammenhang
zwischen mehreren Variablen ist.
Das Buch endet mit einem 43 Zitate enthaltenden Literaturverzeichnis,
einem Anhang, der acht Tafeln mit Zahlenwerten beinhaltet, und einem
Sachverzeichnis.
Das lesenswerte und zum Kauf empfohlene Buch ist didaktisch gut
strukturiert und stilsicher geschrieben. Die zahlreichen Tabellen,
informativen Abbildungen und grau unterlegten Textboxen sind ein
Gewinn, zumal sie dem Leser helfen, angesichts der Stofffülle nicht
den Überblick zu verlieren.
Die Daten und Rechenskripte stehen für einen Großteil der im Buch
dargestellten Beispiele in digitaler Form auf der Homepage des Verlags
bereit (http://www.borntraeger-cramer.de/9783443071547). Interessierte
können somit die Beispiele nachrechnen und prüfen, benötigen
allerdings das Statistik-Programm SPSS von IBM (ab Version 7). Für
Studenten kostet das Basispaket der aktuellen Version 25 zur Zeit 30€/Jahr.
Benedikt Toussaint
Jahrbuch des Nassauischen Vereins für Naturkunde Bd. 139, 2018, S. 175-176
