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"Es ist unmöglich, Statistiken zu verstehen, wenn man nicht begriffen hat, wie sie zustande gekommen sind. Es ist ebenfalls unmöglich, aus ihnen Erkenntnisse abzuleiten […], wenn man die Verfahren ihres Zustandekommens […] nicht verstanden hat. Aus diesem Grund stellt für den modernen Wirtschaftswissenschaftler die angemessene Beherrschung moderner statistischer Verfahren eine notwendige (wenn auch keine hinreichende) Bedingung dar, keinen Unsinn zu produzieren."
Diese heutzutage mehr denn je zutreffende Einschätzung der Rolle der Statistik in den Wirtschaftswissenschaften von J.A. Schumpeter, einer der renommiertesten Ökonomen des 20. Jahrhunderts, stellt der Verfasser an den Beginn seines vorliegenden Lehrbuchs. Zweifelsohne ist es in den Wirtschaftswissenschaften in den letzten Jahren zunehmend wichtiger geworden, Aussagen bzw. Entscheidungen auf der Basis von Erkenntnissen abzuleiten, die auf der Auswertung von Daten basieren. Dabei greifen VWL und BWL bei der Beantwortung typischer Fragen, etwa
auf die in der Statistik entwickelten Methoden zur Erhebung und Auswertung von Daten zurück. Ein derartiger empirischer Arbeitsansatz wird in nahezu allen Bereichen der Wirtschaftswissenschaft verwendet, d. h. die Statistik gehört zum unentbehrlichen Handwerkszeug eines jeden Ökonomen.
Das vorliegende Lehrbuch ist aus einem Skript entstanden, das Raimund Alt, Senior Researcher bei ECONOMICA Institut für Wirtschaftsforschung, erstmals im Studienjahr 2003/2004 an der Fachhochschule des bfi Wien verwendet und in den folgenden Jahren ständig weiterentwickelt hat. Es stellt eine Einführung in die Grundlagen der Statistik dar und richtet sich vor allem an Studienanfänger wirtschaftswissenschaftlich orientierter Studiengänge. Die Schwerpunkte des Buches werden in drei Teilen abgehandelt:
I. Deskriptive Statistik: Darunter versteht man statistische Methoden zur Beschreibung und Auswertung von Daten. Dies kann in Form von Tabellen und Grafiken geschehen, durch die Errechnung von Mittelwerten oder durch die Berechnung komplexerer Parameter wie der Streuung und der Konzentrationsmaße. Des Weiteren werden hier Indexzahlen, Korrelationsmaße und Grundlagen der linearen Regression behandelt.
II. Wahrscheinlichkeitsrechnung: Hierbei geht es im Kern um die Gesetzmäßigkeiten des Eintretens von Ereignissen und die Bestimmung der entsprechenden Wahrscheinlichkeiten. Folglich stehen bedingte Wahrscheinlichkeiten, diskrete und stetige Zufallsvariablen, spezielle diskrete Verteilungen und die Normalverteilung im Fokus der Betrachtungen.
III. Induktive Statistik: Diese zielt darauf ab, von einer Stichprobe auf die Grundgesamtheit zu schließen. Dementsprechend geht es hier vor allem um die Themenbereiche Schätzen von Parametern, Testen von Hypothesen und um das klassische lineare Regressionsmodell, einschließlich des für praktische Anwendungen besonders relevanten multiplen linearen Regressionsmodells.
Das Werk wird durch einen sog. statistischen Wegweiser – eine Art Vorausschau auf weiterführende Themen wie Ökonometrie, Zeitreihenanalyse und empirische Wirtschaftsforschung – und durch einen umfassenden Anhang (u. a. mit Hinweisen zur Verwendung von Excel, Lösungen zu ausgewählten Aufgaben und englischen Fachbegriffen) abgerundet. Gegenüber der letzten Auflage wurden vor allem zahlreiche Tabellen und Abbildungen aktualisiert und einige Kapitel überarbeitet sowie zwei neue Exkurse und ein größerer Abschnitt über Lange Zeitreihen eingefügt.
Diese praxisorientierte Einführung mit durchgängigem Bezug zu Problemen der VWL und BWL zeichnet sich durch eine anspruchsvolle theoretische Fundierung jedoch ohne übertriebenen Formalismus aus und kann der vom Verfasser ins Auge gefassten Zielgruppe als Begleittext zu einschlägigen Lehrveranstaltungen als auch zum Selbststudium empfohlen werden. Allerdings dürften sich vermutlich die meisten studentischen Leser zu den im Anhang des Buches enthaltenen Lösungen zu ausgewählten Übungsaufgaben eine systematische und ausführliche Entwicklung des Lösungsweges wünschen und nicht nur die Präsentation der Endergebnisse.