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Quantitative Methodik in der Geographie

Quantitative Methodik in der Geographie - Eine Einführung

Taschenbuch
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Produktdetails  
Verlag UTB
Auflage 2018
Seiten 395
Format 15,1 x 21,5 x 2,2 cm
Gewicht 602 g
Reihe Grundriss Allgemeine Geographie
ISBN-10 3825249336
ISBN-13 9783825249335
Bestell-Nr 82524933A

Produktbeschreibung  

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.

Inhaltsverzeichnis:

1. Empirische Wissenschaft - Geographie - Methodik171.1 Quantitative Methodik in der Geographie181.2 Konzeption und Zielsetzung des Lehrbuches191.3 Geographie als empirische Wissenschaft201.3.1 Erfassen und Verstehen von Realität201.3.2 Geographie: Erfassen und Verstehen raumbezogener Realitäten - Grundlegende Fragestellungen 41.3.3 Theoretische Ansätze zur Erfassung räumlicher Realitäten261.3.4 Entwicklung der Quantitativen Geographie272. Das Abbilden von Realität in Daten292.1 Erhebung von Informationen über Realität302.1.1 Informationen in der Realität - ganz einfach?302.1.2 Erfassen eines einfachen Sachverhaltes312.1.3 Erfassen eines komplexen Sachverhaltes322.2 Daten362.2.1 Primär- und Sekundärdaten362.2.2 Metadaten362.2.3 Datenqualität372.3 Datenerfassung und Datenquellen392.3.1 Primäre und sekundäre Erfassungstechniken392.3.2 Bedeutende Datenquellen402.4 Variablen als Informationsträger422.4.1 Anforderungen an eine Variable422.4.2 Skalenniveaus442.4.2.1 Nominales Skalennive au442.4.2.2 Ordinales Skalenniveau452.4.2.3 Metrisches Skalenniveau452.5 Datenerhebungen472.5.1 Einsatz von Voll- und Teilerhebungen472.5.2 Verhältnis Stichprobe zur Grundgesamtheit482.5.3 Teilerhebungen und Größe von Stichproben492.5.4 Nicht zufällige Stichproben502.5.5 Zufällige Stichproben522.5.5.1 Reine Zufallsauswahl522.5.5.2 Systematische Auswahl532.5.5.3 Erhebungsprobleme zufälliger Stichproben532.5.6 Mehrstufige Auswahlverfahren542.5.7 Weitere Erhebungsmethoden552.5.8 Räumliche Zufallsauswahlen552.6 Daten auf unterschiedlichen räumlichen Ebenen563. Charakterisierung von Sachverhalten - eine Einführung in die statistische Analyse613.1 Datenbeschaffung und erste Datenaufbereitung623.2 Beschreiben von Häufigkeitsverteilungen633.2.1 Absolute und relative Häufigkeiten633.2.2 Diagramme683.2.3 Formen von Häufigkeitsverteilungen723.3 Statistische Parameter zur Charakterisierung einer Variablen723.3.1 Ausgangssituation und Fragestellung723.3.2 Lageparameter733.3.2.1 Modus743.3.2.2 Median753.3.2.3 Quantile773.3.2.4 Das arithmetische Mittel783.3.2.5 Das gewichtete arithmetische Mittel793.3.2.6 Das gewogene arithmetische Mittel813.3.2.7 Das geometrische Mittel823.3.3 Streuungsmaße843.3.3.1 Spannweite und Quartilsabstand843.3.3.2 Mittlere Abweichung853.3.3.3 Varianz und Standardabweichung853.3.4 Relative Streuungsmaße873.3.5 Schiefe und Exzess903.4 Parameter räumlicher Verteilungen923.4.1 Ausgangssituation und Fragestellung923.4.2 Arithmetisches Mittelzentrum933.4.3 Medianzentrum943.4.4 Standarddistanz943.5 Standardisierung, Interpolation, Reihenglättung953.5.1 Ausgangssituation und Fragestellung953.5.2 Standardisierung953.5.3 Interpolation fehlender Werte993.5.4 Glättung von Datenreihen1003.5.5 Räumliche Interpolation durch Mittelwertbildung1044. Aufdecken von Zusammenhängen1074.1 Ähnlichkeit - Zusammenhang - Erklärung1084.1.1 Ähnlichkeit und kausale Zusammenhänge1084.1.2 Zusammenhangsstrukturen1094.1.3 Deterministische Zusammenhänge1114.2 Zusammenhangsmaße fü r nominalskalierte Daten1134.2.1 Ausgangssituation und Fragestellung1134.2.2 Der -Kontingenzkoeffizient für dichotome Merkmale1154.2.3 Der C-Kontingenzkoeffizient1164.2.4 Anwendungsbeispiel zum C-Kontingenzkoeffizienten1214.3 Zusammenhangsmaße für ordinalskalierte Daten1244.3.1 Ausgangssituation und Fragestellung1244.3.2 Der Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman1254.3.3 Anwendungsbeispiel zum Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman1264.4 Zusammenhangsmaße für intervallskalierte Daten1274.4.1 Ausgangssituation und Fragestellung1274.4.2 Der Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient nach Pearson1304.4.3 Anwendungsbeispiele zum Korrelationskoeffizient nach Pearson1324.4.4 Zusammenhang zwischen dem Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman und dem Produkt-Moment-Korrelationskoeffizienten nach Pearson1334.5 Regressionsana

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