0item(s)

Sie haben keine Artikel im Warenkorb.

Product was successfully added to your shopping cart.
Josef Nipper | Norbert de Lange

Quantitative Methodik in der Geographie

Eine Einführung

Verfügbarkeit: Auf Lager

Lieferzeit: 2-3 Tage

EAN/ISBN
9783838549330
1. 2018

Details

Grundlegende Methoden der Geographie: Ausgehend von geographischen Fragestellungen und mit vielen Beispielen werden die wichtigsten Verfahren dargestellt wie das Beschaffen und Erfassen von Daten, Beschreibung durch statistische Parameter, das Aufdecken von Ähnlichkeiten und Zusammenhängen, die Verfahren Schätzen und Testen, die Indexbildung sowie Klassifizierung und Regionalisierung.
  • CoverCover
  • Titel3
  • Impressum4
  • Inhalt5
  • Vorwort15
  • 1 Empirische Wissenschaft – Geographie – Methodik17
  • 1.1 Quantitative Methodik in der Geographie18
  • 1.2 Konzeption und Zielsetzung des Lehrbuches19
  • 1.3 Geographie als empirische Wissenschaft20
  • 1.3.1 Erfassen und Verstehen von Realität20
  • 1.3.2 Geographie: Erfassen und Verstehen raumbezogener Realitäten – Grundlegende Fragestellungen24
  • 1.3.3 Theoretische Ansätze zur Erfassung räumlicher Realitäten26
  • 1.3.4 Entwicklung der Quantitativen Geographie27
  • 2 Das Abbilden von Realität in Daten29
  • 2.1 Erhebung von Informationen über Realität30
  • 2.1.1 Informationen in der Realität – ganz einfach?30
  • 2.1.2 Erfassen eines einfachen Sachverhaltes31
  • 2.1.3 Erfassen eines komplexen Sachverhaltes32
  • 2.2 Daten36
  • 2.2.1 Primär- und Sekundärdaten36
  • 2.2.2 Metadaten36
  • 2.2.3 Datenqualität37
  • 2.3 Datenerfassung und Datenquellen39
  • 2.3.1 Primäre und sekundäre Erfassungstechniken39
  • 2.3.2 Bedeutende Datenquellen40
  • 2.4 Variablen als Informationsträger42
  • 2.4.1 Anforderungen an eine Variable42
  • 2.4.2 Skalenniveaus44
  • 2.5 Datenerhebungen47
  • 2.5.1 Einsatz von Voll- und Teilerhebungen47
  • 2.5.2 Verhältnis Stichprobe zur Grundgesamtheit48
  • 2.5.3 Teilerhebungen und Größe von Stichproben49
  • 2.5.4 Nicht zufällige Stichproben50
  • 2.5.5 Zufällige Stichproben52
  • 2.5.6 Mehrstufige Auswahlverfahren54
  • 2.5.7 Weitere Erhebungsmethoden55
  • 2.5.8 Räumliche Zufallsauswahlen55
  • 2.6 Daten auf unterschiedlichen räumlichen Ebenen56
  • 3 Charakterisierung von Sachverhalten – eine Einführung in die statistische Analyse61
  • 3.1 Datenbeschaffung und erste Datenaufbereitung62
  • 3.2 Beschreiben von Häufigkeitsverteilungen63
  • 3.2.1 Absolute und relative Häufigkeiten63
  • 3.2.2 Diagramme68
  • 3.2.3 Formen von Häufigkeitsverteilungen72
  • 3.3 Statistische Parameter zur Charakterisierung einer Variablen72
  • 3.3.1 Ausgangssituation und Fragestellung72
  • 3.3.2 Lageparameter73
  • 3.3.4 Relative Streuungsmaße87
  • 3.3.5 Schiefe und Exzess90
  • 3.4 Parameter räumlicher Verteilungen92
  • 3.4.1 Ausgangssituation und Fragestellung92
  • 3.4.2 Arithmetisches Mittelzentrum93
  • 3.4.3 Medianzentrum94
  • 3.4.4 Standarddistanz94
  • 3.5 Standardisierung, Interpolation, Reihenglättung95
  • 3.5.1 Ausgangssituation und Fragestellung95
  • 3.5.2 Standardisierung95
  • 3.5.3 Interpolation fehlender Werte99
  • 3.5.4 Glättung von Datenreihen100
  • 3.5.5 Räumliche Interpolation durch Mittelwertbildung104
  • 4 Aufdecken von Zusammenhängen107
  • 4.1 Ähnlichkeit – Zusammenhang – Erklärung108
  • 4.1.1 Ähnlichkeit und kausale Zusammenhänge108
  • 4.1.2 Zusammenhangsstrukturen109
  • 4.1.3 Deterministische Zusammenhänge111
  • 4.2 Zusammenhangsmaße für nominalskalierte Daten113
  • 4.2.1 Ausgangssituation und Fragestellung113
  • 4.2.2 Der φ-Kontingenzkoeffizient für dichotome Merkmale115
  • 4.2.3 Der C-Kontingenzkoeffizient116
  • 4.2.4 Anwendungsbeispiel zum C-Kontingenzkoeffizienten121
  • 4.3 Zusammenhangsmaße für ordinalskalierte Daten124
  • 4.3.1 Ausgangssituation und Fragestellung124
  • 4.3.2 Der Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman125
  • 4.3.3 Anwendungsbeispiel zum Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman126
  • 4.4 Zusammenhangsmaße für intervallskalierte Daten127
  • 4.4.1 Ausgangssituation und Fragestellung127
  • 4.4.2 Der Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient nach Pearson130
  • 4.4.3 Anwendungsbeispiele zum Korrelationskoeffizient nach Pearson132
  • 4.4.4 Zusammenhang zwischen dem Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman und dem Produkt-Moment-Korrelationskoeffizienten nach Pearson133
  • 4.5 Regressionsanalyse135
  • 4.5.1 Ansatz der linearen Einfachregression135
  • 4.5.2 Bestimmen der Parameter der linearen Einfachregression136
  • 4.5.3 Anwendungsbeispiele zur linearen Einfachregression141
  • 4.5.4 Zusammenhang zwischen Korrelations- und Regressionsrechnung und Bewertung eines Regressionsansatzes143
  • 4.5.5 Residuenanalyse145
  • 4.5.6 Regressionsgerade als Trend einer Zeitreihe146
  • 4.5.7 Nichtlineare Regression150
  • 4.6 Anwendungsprobleme von Korrelation und Regression154
  • 4.6.1 Ausreißerproblematik154
  • 4.6.2 Zusammenhänge auf unterschiedlichen Aggregationsniveaus155
  • 4.6.3 Ökologische Verfälschung158
  • 4.6.4 Korrelations- und Regressionsansätze zwischen Raumeinheiten – das Ende dieser Ansätze in geographischen Fragestellungen?159
  • 5 Normieren und Vergleichen161
  • 5.1 Vergleiche – grundsätzliche Überlegungen und Fallstricke162
  • 5.2 Normierungsverfahren mit Hilfe mathematisch-statistischer Verfahren165
  • 5.2.1 Normierung durch Rangbildung165
  • 5.2.2 Normierung durch Kategorienbildung167
  • 5.2.3 Normierung durch Standardisierung168
  • 5.2.4 Normierung durch Setzen einer Unter- und einer Obergrenze170
  • 5.2.5 Normierung durch Referenzierung174
  • 5.3 Graphische Darstellungsverfahren für Vergleiche176
  • 5.3.1 Vergleich mittels Box-Plots176
  • 5.3.2 Vergleich mittels Polaritätsprofil179
  • 6 Analyse raumvarianter Strukturen183
  • 6.1 Zentrale Fragestellungen regionalanalytischer Methoden184
  • 6.2 Maße für Konzentration185
  • 6.2.1 Zielsetzungen185
  • 6.2.2 Analyse der Betriebsgrößenstruktur der landwirtschaftlichen Betriebe in Deutschland186
  • 6.2.3 Analyse der Verteilung des Lohn- und Einkommensteueraufkommens der deutschen Bundesländer189
  • 6.3 Analyse räumlicher Disparitäten191
  • 6.4 Analyse regional-sektoraler Strukturen196
  • 6.4.1 Ausgangsfragestellungen196
  • 6.4.2 Standortquotient199
  • 6.4.3 Koeffizient der Lokalisierung200
  • 6.4.4 Koeffizient der Spezialisierung203
  • 6.4.5 Diversifikationsindex204
  • 6.4.6 Koeffizienten zur Analyse räumlich-sektoraler Strukturen: eine kritische Stellungnahme206
  • 6.4.7 Wertschöpfung in Nordrhein-Westfalen 2012: die regional-sektorale Struktur209
  • 6.5 Analyse der Entwicklung räumlicher Strukturen – die Shift-Analyse211
  • 6.5.1 Ausgangsfragestellungen211
  • 6.5.2 Charakterisierung der Entwicklung der Teilregionen213
  • 6.5.3 Bestimmung der Ursachenkomplexe unterschiedlicher regionaler Entwicklungen mit einer Shift-Analyse214
  • 6.5.4 Entwicklung der Wertschöpfung in Nordrhein-Westfalen: die regionalsektorale Entwicklung zwischen 1997 und 2012217
  • 6.5.5 Die Shift-Analyse: eine kritische Stellungnahme221
  • 7 Analysen mit Unsicherheiten: Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten223
  • 7.1 Wahrscheinlichkeiten in der Geographie und typische Fragestellungen224
  • 7.2 Grundlagen aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung225
  • 7.2.1 Zufallsvariable225
  • 7.2.2 Relative Häufigkeit und Wahrscheinlichkeit226
  • 7.2.3 Berechnen von Wahrscheinlichkeiten für diskrete endliche Zufallsexperimente228
  • 7.3 Wahrscheinlichkeits- und Dichte- sowie Verteilungsfunktionen233
  • 7.3.1 Theoretische Verteilungen für diskrete endliche Zufallsvariablen233
  • 7.3.2 Theoretische Verteilungen für stetige Zufallsvariablen240
  • 7.3.3 Rechnen mit Über- und Unterschreitungswahrscheinlichkeit einer normalverteilten Zufallsvariablen249
  • 8 Analysen mit Unsicherheiten: Schätzen und Testen255
  • 8.1 Schätzen256
  • 8.1.1 Schätzen von Parametern256
  • 8.1.2 Punktschätzung258
  • 8.1.3 Intervallschätzung260
  • 8.1.4 Schätzfehler und Stichprobenumfang265
  • 8.2 Statistische Testverfahren268
  • 8.2.1 Allgemeine Fragestellungen statistischer Testverfahren268
  • 8.2.2 Testprinzip anhand des t-Tests auf Übereinstimmung mit einem Sollwert270
  • 8.2.3 Das allgemeine Testschema276
  • 8.2.4 t-Test zum Vergleich zweier Mittelwerte277
  • 8.2.5 F-Test zum Vergleich zweier Varianzen278
  • 8.2.6 Anwendungsbeispiel zum t-Test und zum F-Test278
  • 8.2.7 χ2-Anpassungstest280
  • 8.2.8 U-Test zum Vergleich von Stichprobenmittelwerten283
  • 8.2.9 Allgemeine Probleme statistischer Testverfahren286
  • 8.3 Statistische Testverfahren in der Korrelationsrechnung289
  • 8.3.1 Signifikanzprüfung des C-Kontingenzkoeffizienten289
  • 8.3.2 Signifikanzprüfung des Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman292
  • 8.3.3 Signifikanzprüfung des Produkt-Moment-Korrelationskoeffizienten nach Pearson293
  • 8.3.4 Anwendungsvoraussetzungen der Signifikanzprüfung des Produkt-Moment-Korrelationskoeffizienten294
  • 8.4 Schätz- und Testverfahren in der Regressionsrechnung295
  • 8.4.1 Anwendungsvoraussetzungen beim Einsatz von Schätz- und Testverfahren in der Regressionsrechnung295
  • 8.4.2 Test des Regressionskoeffizienten296
  • 8.4.3 Konfidenzintervall für Regressionskoeffizienten297
  • 9 Analyse von Konstrukten299
  • 9.1 Reduzierung von Komplexität – generelle Ansätze300
  • 9.2 Indizes zur Darstellung eines Konstruktes301
  • 9.2.1 Entwicklung eines konzeptionellen Modells301
  • 9.2.2 Auswahl und Berechnung der Indikatoren302
  • 9.2.3 Korrektur der Inputdaten302
  • 9.2.4 Datenanalyse und Validierung des Modells302
  • 9.2.5 Normierung der Daten302
  • 9.2.6 Bestimmung der Gewichte303
  • 9.2.7 Aggregation304
  • 9.2.8 Sensitivitätsanalyse306
  • 9.2.9 Fazit306
  • 9.3 Der Human Development Index307
  • 9.3.1 Ansatz des HDI307
  • 9.3.2 Metadaten des HDI307
  • 9.3.3 Der HDI bis zum Human Development Report 2009310
  • 9.3.4 Der HDI seit dem Human Development Report 2010312
  • 9.3.5 Der HDI in der Diskussion und Bewertung der Methodik314
  • 9.4 Faktorenanalyse zur Darstellung von Konstrukten317
  • 9.4.1 Einführung in die Rechnung mit Matrizen318
  • 9.4.2 Grundidee faktorenanalytischer Verfahren320
  • 9.4.3 Darstellung einer Hauptkomponentenanalyse322
  • 9.4.4 Faktorenanalyse im engeren Sinn330
  • 9.4.5 Eine Analyse des Entwicklungsstandes mit Hilfe einer Hauptkomponentenanalyse332
  • 9.5 Möglichkeiten und Grenzen von Indizes und einer Faktorenanalyse335
  • 10 Klassifizierung und Regionalisierung337
  • 10.1 Typ und Typisierung sowie Regionalisierung338
  • 10.1.1 Typen, Klassen und Typisierung338
  • 10.1.2 Regionalisierung338
  • 10.1.3 Klassifikationsprinzipien340
  • 10.2 Monovariate Klassifikationsansätze340
  • 10.2.1 Bestimmen der Klassenzahl341
  • 10.2.2 Klassen mit gleicher Breite342
  • 10.2.3 Quantile als Klassengrenzen344
  • 10.2.4 Klassengrenzen und Klassenbreiten auf Grundlage statistischer Parameter345
  • 10.2.5 Klassengrenzen durch Bestimmen natürlicher Lücken348
  • 10.2.6 Manuelle Vorgabe der Klassengrenzen349
  • 10.2.7 Bewertung der Klassifizierungsansätze350
  • 10.3 Multivariate Klassifikationen351
  • 10.3.1 Klassifikationen mit Hilfe eines Strukturdreiecks351
  • 10.3.2 Mehrdimensionale Klasseneinteilung mit Hilfe der hierarchischen Schwellenwertmethode353
  • 10.4 Clusteranalyse354
  • 10.4.1 Ziele und Ausgangsüberlegungen354
  • 10.4.2 Skalenniveau und Skalierung der Merkmale357
  • 10.4.3 Ähnlichkeits- und Distanzfunktionen bei qualitativen Variablen358
  • 10.4.4 Ähnlichkeits- und Distanzfunktionen bei metrischen Variablen359
  • 10.4.5 Homogenitätskriterien für Cluster361
  • 10.4.6 Korrelierte Variablen362
  • 10.4.7 Hierarchische Verfahren362
  • 10.4.7.7 Bewertung368
  • 10.4.8 Verfahren zur Verbesserung einer Anfangszerlegung368
  • 10.4.9 Die Klassifikation der Länder nach ihrem Entwicklungsstand auf der Basis von Kategorien des HDI372
  • Literatur375
  • Tafeln381
  • Register391