Statistik — Neuauflagen.

Ein paar von den besseren Büchern zur ökologischen Statistik sind in den letzten Monaten neu aufgelegt worden. Ich gebe eine kommentierte Liste und wünsche, dass ich diesmal auch für diejenigen Assistenten von Nutzen bin, die sich gerne über mein Blog nerven.

Insbesondere Legendre & Legendre: „Numerical Ecology“ war schon längst überfällig. Es wird als Referenz regelmässig zitiert und ist seit Jahren vergriffen.

Lehrbuch:
Gotelli, Nicholas J.; Ellison, Aaron M. (2013): A primer of ecological statistics. Second edition. Sunderland, Massachussetts U.S.A.: Sinauer Associates, Inc,
ist in der zweiten Auflage erschienen und um ein Kapitel über die Schätzung von Biodiversität und Artenhäufigkeit ergänzt (Diversitätsmasse für die Biodiversitäts-Schnurine in der Ökopolitik). Eigentlich alle statistischen Verfahren für unser Studium werden in einer aufbauenden Reihenfolge eingeführt. Die Autoren betreiben selber ökologische Forschung und nehmen Beispiele aus ihrer Forschung. So kann man sich immer gut vorstellen, was vorgeht. Das Buch macht nur sehr bescheiden Gebrauch von Analysis und Matrixberechnungen. Ökologiestudenten, die Mathematik als „gelernt und vergessen“ behandeln, sollten damit klarkommen.
Gotelli und Ellison bringen zu jedem wichtigen Thema auch eine Zusammenfassung, wo sie die Verfahren vergleichen und sagen, wann sich welches besser eignet. Man bekommt gute Angaben, wo dass die Voraussetzungen bezüglich der Qualität der Daten erfüllt sein müssen (Normalverteilung, Unabhängigkeit der Stichproben, Homoscedasticity, solche Sachen halt) und welche Verfahren gegen Verletzungen dieser Annahmen einigermassen robust sind.
Meinen aktuellen Interessen folgend, schaue ich noch bei den multivariaten Verfahren vorbei. Gut erklärt wird, warum Detrended Correspondance Analysis wirklich nicht mehr gebraucht werden soll und dass sich die Probleme mit der Correspondance Analysis (horseshoe effect) lösen lassen, indem man andere Distanzmasse als die euklidischen Distanzen nimmt. Tönt schön, aber leider, leider haben die Autoren das augenscheinlich auch noch nie gemacht und geben keine Beispiele.
Zu diesem Lehrbuch würde ich mir ein ergänzendes Buch wünschen, in dem Orignalpublikationen als Beispiele für gut gemachte ökologische Forschung mit korrekt benutzter Statistik zusammengestellt und kommentiert werden — eine Art Kompendium für „best practice“ in der Branche.

Nachschlagewerk:
Crawley, Michael J. (2013): The R book. 2. Aufl. Oxford: Wiley-Blackwell
Ich selber konnte nicht allzuviel mit der ersten Auflage anfangen. Mir war der Aufbau zu chaotisch, zu zufällig und viel zu oft fand man nach langem Suchen dann doch nicht, was man braucht. Dennoch das Buch wird von vielen als „Bibel“ gesehen. Also weise ich auf die Neuflage hin und werde sicher gelegentlich hineinschauen, ob sie mir besser passt als die erste Auflage.

Referenzwerk:
Legendre, Pierre; Legendre, Louis (2012): Numerical ecology. 3. Aufl. Amsterdam, Boston: Elsevier (Developments in environmental modelling, 24).
Wenn man es wirklich wissen will, dann sollte man zu diesem Werk greifen. Mir hilft es dort, wo Gotelli und Ellison erklären worum es im Prinzip geht und ich wissen will, wie man es wirklich macht, wennschon dennschon.
Das Buch ist sehr technisch gehalten. Ich finde sehr viele Matrixoperationen, erstaunlicherweise aber kaum Analysis — oder aber ich habe etwas wichtiges noch nicht mitbekommen. Der Text ist in 10-Punkt-Schrift gesetzt, 990 Seiten lang. Und dazwischen gibt es dann noch seitenlang das kleingedruckte in 8-Punkt-Schrift — dies als Vorwarnung. Mit Sicherheit ist das nicht ein Lehrbuch zum Durchlesen, sondern ein Nachschlagewerk, wo man sich 20 Seiten zu Gemüt führt, um ein spezialisiertes Thema zu vertiefen.
Mir gefällt, dass zu jedem statistischen Verfahren ein Abschnitt hinzugefügt ist mit den ökologischen Anwendungen. Hier werden Originalpublikationen kurz zusammengefasst. Dann wird beschrieben, welche Statistik darin verwendet wurde. Immer wieder wird auch kommentiert, ob die Autoren mit anderen statistischen Verfahren schneller, einfacher oder besser zum Ziel gekommen wären. Ich habe beim Schmöckern Beispiele gesehen, wo augenscheinlich die Autoren mit einem zehntel der von ihnen erhobenen Daten dieselbe Frage hätten beantworten können, wenn sie denn nur mit einer anderen Statistik vertraut wären.
Zu jedem Kapitel finden wir eine Auflistung spezialiserter Statistiksoftware für das beschriebene Verfahren und dann jedesmal auch, welch R-packages dafür da sind.

Bezugsquelle:
Ich kaufe bei bookdepository.co.uk ein. Unter dem Strich kommen englischsprachige Bücher von dort am billigsten. Das Porto ist in den angegebenen Preisen inbegriffen. Weil Bookdepository jedes Buch in einem separaten Paket versendet, entfallen in den allermeisten Fällen die Mehrwertsteuer und die Verzollungsgebühren. Eine Kreditkarte ist notwendig für diese online-Käufe.

Advertisements

Was Du denkst:

Trage deine Daten unten ein oder klicke ein Icon um dich einzuloggen:

WordPress.com-Logo

Du kommentierst mit Deinem WordPress.com-Konto. Abmelden / Ändern )

Twitter-Bild

Du kommentierst mit Deinem Twitter-Konto. Abmelden / Ändern )

Facebook-Foto

Du kommentierst mit Deinem Facebook-Konto. Abmelden / Ändern )

Google+ Foto

Du kommentierst mit Deinem Google+-Konto. Abmelden / Ändern )

Verbinde mit %s