GRUNDELEMENTE DER STATISTIK

von Matthias Kuchenbrod


"Die Zahlen... sind von der höchsten Bedeutung für alles geschichtliche Leben und Werden - wenn wir von den Zahlen bekennen müssen, dass wir sie nicht wissen, was können wir dann überhaupt von den geschichtlichen Erscheinungen mit Sicherheit sagen?"

HANS DELBRÜCK

„Es besteht keine Sicherheit in den Wissenschaften, wo nicht eine der mathematischen Wissenschaften angewandt werden kann, oder wenn sie nicht mit der Mathematik verbunden sind."

LEONARDO DA VINCI

"Begonnen hatte ich zu Anfang damit, Hektare und Grundbucheinträge zusammenzuzählen; am Ende meiner Suche gelangte ich dahin, lebendige Menschen handeln, kämpfen und denken zu sehen.“

EMMANUEL LE ROY LADURIE, >Die Bauern des Languedoc<


Die Statistik ist eine "methodische Hilfswissenschaft" (G. Mackenroth), die in den verschiedensten Disziplinen zum Einsatz kommt. Im folgenden sollen einige einfache, ausgewählte Grundbegriffe der Statistik vorgestellt werden, die für die alltägliche Arbeitspraxis des Wirtschaftshistorikers bedeutsam sind. Ziel ist es, die Fähigkeit zu vermitteln, die in den Quellen und in der Literatur vorgefundenen Statistiken auf der Basis der adäquaten Fachterminologie zu interpretieren. Selbstredend können hier nur die allerersten Grundbegriffe behandelt werden, weshalb zur Vertiefung generell auf die weiterführende Literatur verwiesen sei. Die Auswahl beschränkt sich auf Beispiele aus der deskriptiven Statistik.


Geschichtliches:

Ansätze zu einer statistischen Erfassung und Aufbereitung größerer Datenmassen findet man in der Geschichte bereits in den antiken Hochkulturen. Die Statistik diente den damaligen staatlichen Instanzen als Instrument zur flächendeckenden Erfassung der Bevölkerungszahlen, des Steuerpotentials, des Bodeneigentums, des Außenhandels und der Wehrfähigkeit des jeweiligen politischen Gebildes. Im europäischen Mittelalter verkümmerten die entwickelten statistischen Techniken wieder. Dies änderte sich erst mit dem Aufkommen des absolutistisch-bürokratischen Anstaltsstaates mit seinem größeren Verwaltungsinteresse. Unterstützt durch die vorwiegend merkantilistische Wirtschaftspolitik dieser Zeit drang die Statistik nun auch in die kameralistischen bzw. staatswissenschaftlichen Lehrstühle an den Universitäten ein, wo sie u.a. den zukünftigen Verwaltungsbeamten nahegebracht werden sollte. Die intellektuell entfaltete Staatswissenschaft des 18. und 19. Jh. betrachtete die Statistik, über ihre Nützlichkeit für die Staatsverwaltung hinaus, als festes Element des historisch-beschreibenden Teils der sogen. "Staats-, Landes- und Volkskunde". Die Statistik sollte sich in dieser Konzeption vor allen mit jenen Sphären der Realität auseinandersetzen, die von der politischen Geschichtsschreibung nicht abgedeckt wurden, deren Beachtung aber für ein vollständiges Bild der Wirklichkeit notwendig war. Schätzten die Staatswissenschaftler die Statistik lediglich als eine quantifizierende Form der Zustandsbeschreibung, so entwickelten in England seit dem 17. Jh eine Reihe von wissenschaftlichen Außenseitern, die sogen. "politischen Arithmetiker", zunehmend komplexere statistische Analysetechniken, mit deren Hilfe aus dem vorhandenen Zahlenmaterial Rückschlüsse auf die Funktionsweise von Staat, Wirtschaft und Gesellschaft gezogen werden konnten. Somit wurde der Weg einer zunehmenden Theoretisierung und Formalisierung der Statistik eröffnet, aus dem sich dann die moderne Form dieser Disziplin herleitete.


Allgemeine Grundbegriffe:

"Die Statistik ist die Zusammenfassung bestimmter Methoden, um Massenerscheinungen zu quantifizieren und zu interpretieren." (WAGENFÜHR 1971, S. 17)

Zur Erreichung dieses Zwecks gibt es zwei methodische Grundwege:

  1. die deskriptive Statistik: Hier werden erfaßte Grundgesamtheiten von Daten beschrieben und interpretiert.
  2. die induktive (analytische) Statistik: Hier werden Stichproben ausgewählt, um dadurch Rückschlüsse auf eine nicht erfaßbare Gesamtheit von Daten zu gewinnen.

Die Datenbasis jeder statistischen Operation besteht aus Elementen, die als Merkmalsträger dienen. Die interessierenden Merkmale können qualitativer (z.B. Geschlecht, Beruf etc.) oder quantitativer Natur sein (z.B. Alter, Einkommen). Die quantifizierbaren Merkmale werden auch als statistische Variablen bezeichnet. Sie können diskret (z.B. Einwohnerzahlen, Kinder pro Familie) oder stetig sein (z.B. Preise). Im letzteren Fall können sie innerhalb bestimmter Grenzen alle Werte annehmen. Anhand ihrer Merkmale werden die einzelnen Daten zu Gruppen zusammengefaßt bzw. unterteilt. Neben der Gruppenbildung ist die Aggregation von statistischen Elementen oder Merkmalen die wichtigste Methode zur Organisierung von statistischen Massen. Hierbei werden Teilgesamtheiten zu einer Gesamtheit aufsummiert, die sich an räumlichen, zeitlichen oder sachlichen Aspekten orientieren kann.

Wichtig ist außerdem die auf den Kameralisten von Schlözer zurückgehende Unterscheidung zwischen:

  1. Bestandsmassen: Diese sind zeitpunktbezogen (z.B. Zahl der Arbeitslosen am 1. Jan. 1999).
  2. Bewegungsmassen: Diese stellen eine zeitraumbezogene Stromgröße dar (z.B. der Zuwachs an Arbeitslosen vom Jan. bis Dez. 1998).

Die Datenbasis kann auf zwei Wegen gewonnen werden:

  1. Primärstatistiken: Diese basieren auf eigenen Erhebungen (z.B. Umfragen).
  2. Sekundärstatistiken: Diese basieren auf bereits durchgeführten Erhebungen, deren Resultate aber durch zusätzliche Interpretationsanstrengungen weiter aufgeschlüsselt werden können.

Gegenüber statistischen Quellen ist im übrigen, genau wie gegenüber von Textquellen, eine quellenkritische Haltung nötig (s. Quellenkritik). So ist etwa der Kontext der jeweiligen statistischen Erhebung (z.B. sind statistische Publikationen aus totalitären Systemen mit Vorsicht zu benutzen) wie auch ihre Methode (z.B. Angemessenheit der Aufstellung der einzelnen Gruppen und Kategorien) zu begutachten. Auch die häufig graphische Publikationsform statistischer Quellen muß überprüft werden. Trotz korrekter Angabe der Zahlenverhältnisse ist hier nicht selten eine visuelle Manipulation im Spiel (s. dazu auch KRÄMER 1994).


Ein- und zweidimensionale Häufigkeitsverteilung:

Bei der Häufigkeitsverteilung geht es um die Frage, wie stark sich die Elemente einer statistischen Masse hinsichtlich eines oder mehrerer Merkmale auf verschiedene, definierte Gruppen verteilen. Neben der absoluten Häufigkeit interessiert hier vor allem die relative Häufigkeit, also der Anteil der jeweiligen Gruppe an der statistischen Gesamtmasse.

  1. Schritt: Ordnung der Elemente anhand ihrer Größe. Indem man den niedrigsten und den höchsten Wert, also die Extremwerte, miteinander vergleicht, gewinnt man die Spannbreite der statistischen Masse.
  2. Schritt: Gruppenbildung. Das interessierende Merkmal muß unter quantitativen oder qualitativen Gesichtspunkten in Klassen aufgeteilt werden. Den einzelnen Klassen werden dann die Merkmalsträger zugeordnet, so daß sich ein Überblick über die Verteilung ihrer Häufigkeit ergibt

Für die quantitative Gruppenbildung gibt es eine Reihe von Faustregeln, die jedoch von Fall zu Fall verschieden gehandhabt werden müssen. Einen ersten Anhaltspunkt gibt die Formel des Statistikers H.A. Sturges:

i = Spannweite / (1 + 3,322 * logN)

N steht dabei für die Summe der Häufigkeiten, i für den zu wählenden Umfang des Klassenintervalls. Die Spannweite entspricht der Differenz zwischen dem höchsten und dem niedrigsten Wert der statistischen Masse.

Diese Formel darf jedoch nicht schematisch angewandt werden. Man sollte unabhängig von dem jeweiligen Resultat der Formel darauf achten, daß nicht zuviele (höchsten 20-30) und nicht zuwenige(mindestens 3) Gruppen entstehen. Auch sollten keine Klassen gebildet werden, die keine Elemente enthalten. Darüberhinaus weist die Entstehung von Klassen mit einer zu extremen Häufung auf eine zu geringe Differenzierung des Klassenschemas hin. Die Klassengrenzen müssen im übrigen immer eindeutig geregelt werden, was besonders für den Fall von Merkmalsträgern gilt, die genau auf einer Klassengrenze zu liegen kommen.

Bsp.:

Schichtleistungen in 50 wichtigen europäischen Steinkohlebergbauunternehmungen im Jahre 1957 (entnommen aus WAGENFÜHR 1971, S. 74)

Schichtleistung in kg

Anzahl der Unternehmungen (=absolute Häufigkeit)

Anteil an allen Unternehmungen in % (=relative Häufigkeit)

900 bis unter 1200

2

4

1200 bis unter 1500

2

4

1500 bis unter 1800

15

30

1800 bis unter 2100

22

44

2100 bis unter 2400

7

14

2400 bis unter 2700

2

4

Gesamt:

50

100

Einfacher liegt der Fall im übrigen, wenn die Merkmalsträger nicht quantitativ sondern qualitativ bestimmten Gruppen zugeordnet werden sollen (z.B. Kohleförderung der einzelnen europäischen Länder im Jahre 1960). Hier läßt man sich in der Klassenbildung selbstredend durch die Sachlage lenken.

Neben der hier behandelten eindimensionalen Häufigkeit gibt es auch Fälle, in denen eine zweidimensionale Häufigkeitsverteilung interessiert. Der Merkmalsträger wird also jeweils hinsichtlich zweier Merkmale eingeordnet.

Bsp.:

Verwendung von betriebseigenen Schleppern (in 1000) in der Landwirtschaft im Jahre 1958 (entnommen aus WAGENFÜHR 1971, S. 142)

Größenklasse der Betriebe Betriebseigene Zweiachs- und Kettenschlepper am 31.12 mit einer Nennleistung von
  bis 12 PS 13-17 PS 18-24 PS 25-34 PS 35 und mehr PS insgesamt
unter 5 ha 58 37 13 4 1 113
5 bis unter 10 ha 48 88 43 7 1 187
10 bis unter 20 ha 15 64 98 29 3 209
20 bis unter 50 ha 6 19 54 51 9 139
50 ha und darüber 1 3 7 15 11 37
Insgesamt 128 211 215 106 25 685

Die relative Häufigkeit kann in diesem Fall auf die Spaltensumme oder auf die Zeilensumme bezogen werden.


Mittelwertbildung

Die Mittelwertbildung ist nur sinnvoll, wenn es sich um eine homogene Datenmasse handelt.

Das einfache arithmetische Mittel errechnet man, indem man die Summe aller Werte durch die Anzahl der Summanden dividiert. Das Resultat dieses Rechenprozesses ist in der Regel jedoch wenig aussagekräftig, da in das einfache arithmetische Mittel alle vorkommenden Werte, unabhängig von ihrer tatsächlichen Häufigkeit, in gleicher Gewichtung eingehen. Angebrachter ist daher im allgemeinen das gewogene arithmetische Mittel, bei dem die Häufigkeit der einzelnen Werte mitberücksichtigt wird.

Bsp: Die acht Mitglieder einer Familie setzen sich hinsichtlich ihrer Körpergröße folgendermaßen zusammen:

3 Mitglieder: 1,95 m

5 Mitglieder: 1,60 m

Der einfache Mittelwert, sprich die Durchschnittsgröße der Familienmitglieder, beträgt 1,77 m ((1,95+1,60)/2).

Das gewogene arithmetische Mittel lautet dagegen:

(5*1,60 + 3*1,95)/8=1,73 m

Im gewogenen Mittel kommt also die Dominanz der "Kleinwüchsigen" in dieser Familie eher zum Ausdruck, während im einfachen Mittel die "Großwüchsigen" einen Einfluß auf das Resultat nehmen, der ihrem faktischen Anteil an der Familie nicht entspricht.

Natürlich deckt sich auch mit dem gewogenen Mittelwert keiner der Mitglieder der Familie. Um Einblick in den Grad ihrer Abweichung, der sogen. Standardabweichung zu gewinnen, muß man zunächst die Summe der Quadrate der Abweichungen der einzelnen Werte vom arithmetischen Mittel errechnen, und diese dann durch die Anzahl der Werte dividieren. Aus dem Ergebnis ist die Wurzel zu ziehen, um so die Standardabweichung zu erhalten.

Ein willkürliches Bsp.:

Die Werte seien: 2 (3x), 3 (2x), 4, 5, 6, 8 (5x), 11, 12,

Gewogenes arith. Mittel: 6

Anzahl der Werte: 15

Standardabweichung: 3,1

Aus der Standardabweichung läßt sich der Variationskoeffizient errechnen:

(Standardabweichung / arith. Mittel)*100

(3,1 / 6)*100 = 51,6%

Dabei gilt als Faustregel: Ein Variationskoeffizient von bis zu 10% steht für eine sehr homogene statistische Datenmenge. Dagegen zeugen Abweichungen von über 80% von einer sehr inhomogenen Menge.


Meßzahlen, Indices, Beziehungs- und Gliederungszahlen

Meßzahlen und Indices: Hier soll das Verhältnis zweier gleichartiger Größen zum Ausdruck kommen.

z.B.: (Anzahl der produzierten Automobile in der BRD im Jahre 1958 / Anzahl der produzierten Automobile in der BRD im Jahre 1953)*100

= (1495000 / 490000)*100 = 305,1

Die Anzahl der produzierten Automobile hat sich innerhalb dieses Zeitraumes verdreifacht.

In der Regel benutzt man Meßzahlen, um aussagekräftige Zeitreihen zu bilden oder um räumliche Vergleiche auf einer einheitlichen Basis (Index) anzustellen. Das Basisjahr (hier 1953) bildet dabei stets den Divisor des Bruches, das Berichtsjahr (hier 1958) stets den Dividend.

z.B.: Weltbestand an Kraftwagen von 1929 bis 1959 (1929 als Basisjahr)

1929 1934 1939 1949 1954 1959
100 110 136 182 255 349

(Zahlen aus HdSW 3, S. 437)

Die Zahl 100 als Vergleichsbasis ermöglicht einen schnelleren Überblick über den Zuwachs an Automobilen als die absoluten Zahlen. Wichtig ist bei dieser Technik jedoch, daß die Basiszahlen aus Jahren oder - bei räumlichen Vergleichen - aus Geschichtsregionen stammen, die als "normal" betrachtet werden können. Hier bedarf es eines gewissen Fingerspitzengefühls. Für das 20. Jahrhundert gilt beispielsweise das Jahr 1913 als das letzte "Normaljahr" vor der Störung und Beschränkung der nationalen und internationalen Wirtschaftsabläufe durch die (kriegs-)wirtschaftspolitischen Maßnahmen der Konfliktstaaten.

Ein in der Sozial- und Wirtschaftsgeschichte besonders wichtiger Index ist der Preisindex der Lebenshaltung. Er ermöglicht den Vergleich des Konsumverhaltens über längere Perioden hinweg. Das Basisjahr wird, wie immer bei der Erstellung von Indices, gleich 100 gesetzt. Man unterscheidet nun zwei verschiedene Formeln, um Basisjahr und Berichtsjahr in ein prozentuales Verhältnis zueinander zu setzen. Zunächst der Laspeyres-Index:

((Menge des Basisjahres * Preise des Berichtsjahres) / (Menge des Basisjahres * Preise des Basisjahres)) *100

Der Paasche Index dagegen lautet:

((Menge des Berichtsjahres * Preise des Berichtsjahres) / (Menge des Berichtsjahres * Preise des Basisjahres)) * 100

Die Laspeyres-Formel zeigt die relative Veränderung einer Sachkomponente unter Einbeziehung einer Gewichtsgröße des Basiszeitraums an (im obigen Fall eine Preisveränderung im Berichtsjahr gegenüber dem Basisjahr bei konstanter Basismenge). Der Vorteil der Laspeyres-Formel liegt darin, daßman für die Erstellung von Zeitreihen lediglich die Verbrauchsmengen des Basisjahres, nicht aber diejenigen der verschiedenen Berichtsjahre kennen muß.

Anders bei der Paaschen Formel: Hier wird die relative Veränderung einer Sachkomponente unter Verwendung einer Gewichtsgröße des Berichtszeitraums angezeigt. Im obigen Beispiel dient dies der Ermittlung der relativen Preisänderungen der Lebenshaltung bei Berücksichtigung der aktuellen Verbrauchsgewohnheiten des jeweiligen Berichtsjahres.

Beziehungszahlen: Hier werden zwei verschiedene statistische Gesamtheiten in Beziehung zueinander gesetzt. In der Regel ist der Bezugspunkt eine Maßeinheit.

z.B.: Anzahl der Schweine im Deutschen Reich im Jahre 1900 pro 100 ha landwirtschaftlicher Nutzfläche = 16807014 / 33 008 6 = 51

(Zahlen aus J. CONRAD: Grundriß zum Studium der politischen Ökonomie. 4. Teil: Statistik 1904)

Gliederungszahlen messen das prozentuale Verhältnis eines Teils zu einer Datengesamtheit.

Bsp.: Kinderarbeit in der belgischen Textilindustrie im Jahre 1880:

Beschäftigte Kinder im Alter bis 16 Jahre: 16645

Gesamtzahl der Arbeiter: 91795

Prozentualer Anteil der Kinder an der Gesamtarbeiterschaft der Branche: (16645 / 91795)*100=18,1%

(Zahlen aus J. CONRAD: Grundriß zum Studium der politischen Ökonomie. 4. Teil: Statistik 1904)


Zeitreihen:

In Zeitreihen werden Merkmalsträger chronologisch geordnet aufgenommen. Ihre Lage in einem Koordinatensystem wird also durch zwei Kritierien definiert: dem Zeitpunkt (x-Achse) und ihrer individuellen quantitativen Ausprägung (y-Achse).

Zeitreihen gehören mit zu den wichtigsten Instrumenten des Wirtschafts- und Sozialhistorikers, da in ihnen lange Prozesse, strukturelle Veränderungen und punktuelle Einbrüche ihren Niederschlag finden.

Ohler führt folgende Beispiele für relevante Einflüsse auf Zeitreihen an (OHLER 1980, S. 140):

  1. Langfristig (über Jahrhunderte hinweg): Bevölkerungswachstum, Besiedlungsdichte, Löhne und Preise u.ä. (Säkularer Trend);
  2. regelmäßige Veränderungen: Hohe Umsätze im Lebensmitteleinzelhandel am Wochenende, hoher Umsatz im Einzelhandel vor Festen (Weihnachten), Brotpreise in vorindustrieller Zeit (Gipfel kurz vor der Ernte), >Baby-Boom< im Februar, höhere Sterblichkeit in den Wintermonaten u.ä.;
  3. unregelmäßige Veränderungen, bedingt durch Krieg und Konjunktur... , ferner Folgen von Seuchen (die Große Pest 1348 und später). Es handelt sich hier oft um kurzfristige, sich nicht wiederholende Fluktuationen.

Einbrüche oder regelmäßige Muster von Zeitreihen, die sich nicht auf den ersten Blick erklären lassen, offenbaren häufig Forschungsprobleme.

Die Kurve, die durch die Koordinaten von Zeitpunkt und individueller Ausprägung beschrieben wird, läßtsich durch eine Trendbestimmung, die den Grundzug einer Bewegung aufzeigt, vereinfachen und dadurch aussagekräfter gestalten. Die einfachste Methode den Trend einer Entwicklung festzustellen besteht in der Ermittlung der gleitenden Durchschnitte. Hierbei werden die ursprünglichen y-Werte der Koordinaten durch das arithmetische Mittel einer jeweils zu bestimmenden Anzahl benachbarter Daten ersetzt. Um diese Mittelwerte zu erreichen wird jeweils der letzte Wert subtrahiert und der folgende addiert:

Bsp.: ein zehngliedriger gleitender Durchschnitt

Y1=0,1*(x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10)

Y2=0,1*(x2+x3+x4... x8+x9+x10+x11)

Y3=0,1*(x3+x4.....+x10+x11+x12)

etc.etc. Dabei sei Y jeweils der zu errechnende Mittelwert.

Die Methode besticht durch ihre Einfachheit und wird daher häufig angewandt. Sie ist jedoch mit einigen Problemen behaftet. So ist es z.B. unmöglich die Frage, wieviele benachbarte Daten jeweils zu einem Mittelwert zusammengeführt werden sollen, ohne Willkür zu entscheiden. Faßt man zuvieleWerte zusammen, so wird die Trendlinie so "glatt", daß entscheidende Schwankungen der Kurve verloren gehen.

Eine Altenative zu den gleitenden Durchschnitten besteht in der Abgrenzung jeweils eines bestimmten Zeitintervalls (z.B. ein Jahrzehnt), dessen Durchschnitt bestimmt, und auf der x-Achse eingetragen wird.

Eine einfache Methode innerhalb einer Zeitreihe saisonale, also regelmäßig im Jahresverlauf wiederkehrende Muster aufzudecken, besteht in der Bildung von Monatsindices. Hierzu werden zunächst die statistischen Ereignisse der einzelnen Monate für jedes Jahr aufaddiert. Dann operiert man mit folgender Formel:

Monatsindex = ((100*365)/S)*(s/t)

S = Summe der Jahresereignisse

s = Summe der Monatsereignisse

t = Tagesanzahl des jeweiligen Monats

Ordnet man nun dem ganzen Jahr 1200 Saisonpunkte zu, so kommen im Durchschnitt auf jeden Monat 100 Punkte. Der Monatsindex läßt sich mit diesem Durchschnittswert vergleichen und analysieren. Man kann die Monatsindices dann in ein Koordinatensystem eintragen, um das saisonale Muster auch optisch zu verdeutlichen. Diese Methode ist besonders wichtig innerhalb der Agrar- aber auch der Bevölkerungsgeschichte.


Korrelation:

Bei Korrelationsberechnungen geht es um den Nachweis eines Zusammenhangs zwischen zwei verschiedenen Werten innerhalb eines Koordinatensystems.

Es sind folgende Fälle denkbar:

  1. Unabhängigkeit beider Werte;
  2. positive Korrelation: hohen Werten von X entsprechen hohe Werte von Y und umgekehrt;
  3. negative Korrelation: hohen Werten von X entsprechen niedrige Y-Werte und umgekehrt.

Im Falle einer gegebenen positiven oder negativen Korrelation lassen sich folgende Verhältnisse annehmen:

  1. einseitige Steuerung: X bewirk Y (z.B. schlechte Ernte zieht Teuerung nach sich);
  2. Gegenseitige Steuerung: X wirkt auf Y, Y wirkt auf X zurück (z.B. Vergrößerung der agrarisch genutzten Fläche erlaubt mehr Menschen das Überleben. Bevölkerungswachstum setzt ein, welches schließlich in einem höheren Bedarf an landwirtschaftlicher Fläche endet);
  3. Drittseitige Steuerung: X und Y hängen beide von einem dritten Wert ab (z.B. Zunahme der Arbeitslosigkeit und Verfall der Aktienkurse resultieren beide aus Auftragsflaute).

Diese komplexen Fälle zeigen bereits, daß eine bloße statistische Korrelation noch keine Erklärung bzw. ein gesichertes Kausalverhältnis beinhaltet. Erst innerhalb theoretischer Erklärungsmuster können Korrelationen wirklich ergründet werden. Ihr statistischer Nachweis zeigt allerding der Theoriebildung den Weg.


Die graphische Darstellung statistischer Resultate:

Im Rahmen von mündlichen Vorträgen oder Referaten sollte man statistische Daten stets visualisieren (auf Folien oder Kopien), da nur so sichergestellt wird, daß die Zuhörer die entscheidenden Resultate rasch aufschlüsseln können. Dagegen sollten in der Hausarbeit (oder in Publikationen) die Statistiken stets in Form von Tabellen wiedergegeben werden, da der Leser hier eventl. an einer Überprüfung oder aber an einer Weiterverwendung der exakten Zahlen interessiert ist. Graphische Aufbereitungen sollten hier die exakten Daten lediglich flankieren.

Im übrigen muß sich heute niemand mehr die Mühe machen, die Daten mit Hilfe von Formeln oder mechanischer Hilfsmittel in eine stimmige Grafik zu überführen. Moderne Tabellenkalkulationsprogramme (z.B. "Excel" etc.) enthalten in der Regel auch eine Funktion zur Umwandlung von Statistiken in Grafiken, die dann in Texte eingefügt oder anderweitig verwendet werden können. Bei der Ausarbeitung der Grafik sollte man auf eine reißerische Darstellung verzichten, die im Wissenschaftsbetrieb nicht geschätzt wird. Die Grafik sollte die anvisierten Punkte klar herausarbeiten, jedoch ohne die von den Daten wiedergegebene Realität im Interesse der eigenen Theorie zu verzerren. Jeder Grafik, wie auch jeder Tabelle, sollten die gewählten Maßeinheiten und alle weiteren Informationen, die zu ihrem Verständnis notwendig sind, beigefügt werden. Dazu gehört auch eine exakte Betitelung, die den Inhalt der Statistik kurz umreißt. Selbstredend muß auch die Quelle, aus der die Zahlen entnommen wurden, kenntlich gemacht werden.


Statistische Quellen:

Die wichtigste fortlaufende statistische Quelle für die deutsche Geschichte stellt das >Statistische Jahrbuch<dar, das seit 1880 vom Statistischen Reichsamt herausgegeben wurde (>Stat. Jb. für das Deutsche Reich<) und welches seit 1952 vom Statistischen Bundesamt fortgeführt wird (>Stat. Jb. für die Bundesrepublik Deutschland<). Die Bände enthalten primär Material zu den Themen Wirtschaft und Bevölkerung, das häufig in Zeitreihen zusammengefaßt ist. Andere Länder - zumindest aber die Industrienationen - besitzen jeweils ähnliche offizielle statistische Publikationsreihen.

Wertvolle Hinweise auf gedruckte und ungedruckte, historisch relevante statistische Quellen (bes. stat. Publikationsreihen u. spez. Bibliographien) aus der ganzen Welt geben jeweils:


ANDERMANN, K. / EHMER, H.: Bevölkerungsstatistik an der Wende vom Mittelalter zur Neuzeit. Sigmaringen 1990

ANONYM: Art. >Statistik<. In: Westermann Lexikon der Geographie. Bd. 4. Hrsg. v. W. Tietze. Braunschweig 1970, S. 375ff
ANONYM: Art. >Agrarstatistik<. In: Illustriertes Landwirtschafts-Lexikon. 3. Aufl. Hrsg. v. Dr. Werner. Berlin 1900, S. 20

BARTELS, H.: Art. >Statistik, amtliche, in der Bundesrepublik Deutschland<. In: Handwörterbuch der Wirtschaftswissenschaft. Ungekürzte Studienausgabe. Bd. 7. Hrsg. v. W. Albers u.a. Stuttgart u.a. 1988, S. 224ff
BECKERATH, E.v. u.a. (Hrsg.): Handwörterbuch der Sozialwissenschaften. Bd. 10. Stuttgart u.a 1959 (S. 58f, S. 62f, S. 64f, S. 77, S. 81, S. 86 u. S. 88f)
BEHRE, O.: Geschichte der Statistik in Brandenburg-Preussen bis zur Gründung des Königlich Statistischen Bureaus. Berlin 1905
BICK, W. u.a. (Hrsg.): Sozialforschung und Verwaltungsdaten. Stuttgart 1984
BLENCK, E.: Das Königliche Statistische Bureau im ersten Jahrhundert seines Bestehens 1805 bis 1905. Berlin 1905
BOELCKE, W.A.: Wirtschafts- und Sozialgeschichte. Darmstadt 1987, S. 95ff
BOESE, F: Geschichte des Vereins für Sozialpolitik 1872 - 1932. Im Auftrage des Liquidationsausschusses verfaßt vom Schriftführer. Schriften des Vereins für Sozialpolitik Bd. 188. Berlin 1939
BORCHARDT, K.: Vademecum für den Volkswirt. Stuttgart 1973 (bes. S. 177ff)
BURGDORFER, F. (Hrsg.): Die Statistik in Deutschland nach ihrem heutigen Stand. Ehrengabe für Friedrich Zahn. 2 Bde. Berlin 1940
CIPOLLA, C.M.: Between Two Cultures. An Introduction to Economic History. New York u. London 1992
EVERT: Art. >Landwirtschaftsstatistik<. In: Wörterbuch der Volkswirtschaft. Bd. 2. Hrsg. v. L. Elster. Jena 1898, S. 162ff
FISCHER, W. / KUNZ, A. (Hrsg.): Grundlagen der historischen Statistik von Deutschland. Quellen, Methoden, Forschungsziele. Opladen 1991
GRAFF, H.: Die deutsche Kriminalstatistik. Geschichte und Gegenwart. Stuttgart 1975
GREIFZU, J.: Art. >Privatwirtschaftsstatistik<. In: Handwörterbuch des Kaufmanns. Lexikon für Handel und Industrie. Bd. 4. Hrsg. v. K. Bott. Hamburg u. Berlin 1927, S. 450ff
HESSE, A.: Art. >Landwirtschaftsstatistik<. In: Wörterbuch der Volkswirtschaft. 4. Aufl. Bd. 2. Hrsg. v. L. Elster. Jena 1932, S. 792ff
DERS.: Art. >Statistik<. In: Wörterbuch der Volkswirtschaft. 4. Aufl. Bd. 3. Hrsg. v. L. Elster. Jena 1933, S. 451ff
ISAAC, A.: Art. >Betriebsstatistik in der Industrie<.
In: Handwörterbuch der Betriebswirtschaft. Bd. 1. 3. Aufl. Hrsg. v. H. Seischab u. K. Schwantag. Stuttgart1956, Sp. 871ff
KÖLLMANN, W. / KRAUS, A. (Hrsg.): Quellen zur Bevölkerungs- Sozial- und Wirtschaftsstatistik Deutschlands 1815 - 1875. 5 Bde. Boppard am Rh. 1980ff
KRÜGER, K: Historische Statistik. In: Geschichte. Ein Grundkurs. Hrsg. v. H.-J. Goertz. 2. Aufl. Reinbek bei Hamburg 2001, S. 59ff
MAYR, G. von: Statistik und Gesellschaftslehre. 3 Bde. Freiburg i.Br. u. Leipzig 1895ff
MEWES, B. (Hrsg.): Städtestatistik in Verwaltung und Wissenschaft. Berlin 1950
NEUSS, E.: Aktenkunde der Wirtschaft. Teil I: Kapitalistische Wirtschaft. Berlin 1954
OHLER, N.: Quantitative Methoden für Historiker. München 1980, S. 198ff
RUBERG, C.: Art. >Betriebsstatistik im Handel<. In: Handwörterbuch der Betriebswirtschaft. Bd. 1. 3. Aufl. Hrsg. v. H. Seischab u. K. Schwantag. Stuttgart1956, Sp. 865ff
SCHMID, C.: Zugang zu den Daten der Demographie. In: Handbuch der Demographie. Bd. 1. Hrsg. v. U. Mueller u.a. Berlin 2000, S. 476ff
SCHMITZ, H.: Art. >Statistisches Bundesamt / Statistische Landesämter<. In: Handwörterbuch des politischen Systems der Bundesrepublik Deutschland. 5. Aufl. Hrsg. v. U. Andersen u. W. Woyke. Opladen 2003, S. 609ff
WILSON, C. / PARKER, G.: Introduction to the Sources of European Economic History. Western Europe 1500 - 1800. London 1978
WIRMINGHAUS, A.: Art. >Statistik<. In: Wörterbuch der Volkswirtschaft. Bd. 2. Hrsg. v. L. Elster. Jena 1898, S. 620ff
ZAHN, Fr. u.a.: Art. >Statistik<. In: Handwörterbuch der Staatswissenschaften. 4. Aufl. Bd. 7. Hrsg. v. L. Elster u.a. Jena 1926, S. 869ff
ZAHN, Fr. (Hrsg.): Die Statistik in Deutschland nach ihrem heutigen Stand. 2 Bde. München u. Berlin 1911
ZÖRNER, R.: Art. >Statistik<. In: Handwörterbuch der Betriebswirtschaft. Bd. 5. Hrsg. v. H. Nicklisch. Stuttgart 1928, Sp. 1ff
ZORN, W.: Quellen und Hilfsmittel 1800-1970. In: Handbuch der deutschen Wirtschafts- und Sozialgeschichte. Bd. 2. Hrsg. v. H. Aubin u. W. Zorn. Stuttgart 1976, S. 1ff

Die folgende Liste relativ leicht zugänglicher Monographien und Aufsätze mit statistischem Inhalt (bes. zur deutschen Geschichte u. zu internat. Vergleichen) soll lediglich einen ersten Anhalt bieten:

ABEL, W.: Agrarkrisen und Agrarkonjunktur. Eine Geschichte der Land- und Ernährungswirtschaft Mitteleuropas seit dem hohen Mittelalter. Hamburg u. Berlin 1978
ANONYM.: Art.>Statistiken<. In: Lexikon für Theologie und Kirche. Sonderausgabe. Bd. 11. Hrsg. v. W. Kasper u.a.. Freiburg u.a. 2006, Sp. 240ff
BAIROCH, P.: Europe´s National Product 1800 - 1975: In: Journal of European Economic History 5 (1976), S. 273ff
DERS.: International Industrialization Levels from 1750 to 1980. In: Journal of European Economic History 11 (1982), S. 269ff
BALLERSTEDT, E. u.a.: Soziologischer Almanach. Handbuch  gesellschaftspolitischer Daten und Indikatoren für die Bundesrepublik Deutschland. Frankfurt a.M. 1975 (4. Aufl. 1983)
BITTERMANN, E.: Die landwirtschaftliche Produktion in Deutschland 1800-1950. Halle/S. 1956
BRY, G.: Wages in Germany 1871-1945. Princeton 1960
BUCHHOLZ, E.E. u.a.: Bevölkerungs-Ploetz. Raum und Bevölkerung in der Weltgeschichte. 4 Bde. 3. Aufl. Würzburg 1965ff
BURHOP, C. / WOLFF, G.B: A Compromise Estimate of German Net National Product, 1851-1913 and its Implications for Growth and Business Cycles. In: Journal of Economic History 65 (2005), S. 613ff
BÜTTNER, Th.: Überblick über moderne Bevölkerungsgeschichte nach Weltregionen. In: Handbuch der Demographie. Bd. 1. Hrsg. v. U. Mueller u.a. Berlin 2000, S. 1172ff
DEUTSCHE BUNDESBANK (Hrsg.): Währung und Wirtschaft in Deutschland, 1876 - 1975. Frankfurt a.M. 1976
DEUTSCHER VERBAND FÜR DAS KAUFMÄNNISCHE UNTERRICHTSWESEN (Hrsg.): Handbuch der Wirtschaftskunde Deutschlands. 5 Bde. Leipzig 1901ff
FISCHER, W. u.a.: Sozialgeschichtliches Arbeitsbuch I: Materialien zur Statistik des Deutschen Bundes 1815-1870. München 1982
FLORA, P.: Indikatoren der Modernisierung. Opladen 1979
DERS.: State, Economy and Society in Western Europe 1815 - 1975. A Data Handbook. 2 Bde. Frankfurt a.M. u.a. 1983ff (Bd. I: The Growth of Mass Democracies and Welfare States; Bd. II: TheGrowth of Industrial Societies and Capitalist Economies)
GEIßLER, R.: Die Sozialstruktur Deutschlands. 5. Aufl. Wiesbaden 2008
GEISTBECK, M.: Weltverkehr. Die Entwicklung von Schiffahrt, Eisenbahn, Post und Telegraphie bis zum Ende des 19. Jahrhunderts (1895). Hildesheim 1986
HAUSNER, O.: Vergleichende Statistik von Europa. 2 Bde. Lemberg 1865
HOFFMANN, W.G. / MÜLLER, H.: Das deutsche Volkseinkommen 1851-1957. Tübingen 1959
HOFFMANN, W.G. u.a.: Das Wachstum der deutschen Wirtschaft seit der Mitte des 19. Jahrhunderts. Berlin u.a. 1965
HOHORST, G. u.a.: Sozialgeschichtliches Arbeitsbuch II: Materialien zur Statistik des Kaiserreichs 1870 - 1914. 2. Aufl. München 1978
KAISERLICHES STATISTISCHES AMT (Hrsg.): Statistisches Handbuch für das Deutsche Reich. 2 Bde. Berlin 1907
KÖLLMANN, W. / KRAUS, A. (Hrsg.): Quellen zur Bevölkerungs- Sozial- und Wirtschaftsstatistik Deutschlands 1815 - 1875. 5 Bde. Boppard am Rh. 1980ff
LIVI-BACCI, M.: A Concise History of World Population. Cambridge Mass. / Oxford 1992
DERS.: Europa und seine Menschen. Eine Bevölkerungsgeschichte. München 1999
MADDISON, A.: Dynamic Forces in Capitalist Development. A Long-Run Comparative View. Oxford 1991
DERS.: Monitoring the World Economy 1820 - 1992. Paris 1995
DERS.: The World Economy: A Millennial Perspective. Paris 2001
MacEVEDY, C. / JONES, R.: Atlas of World Population History. Harmondsworth 1980
MITCHELL, B.R.: Statistischer Anhang 1700-1914. In: Europäische Wirtschaftsgeschichte. Bd. 4: Die Entwicklung der industriellen Gesellschaften. Hrsg. v. C.M. Cipolla u. K. Borchardt. Stuttgart u. New York 1977, S. 485ff
DERS.: Statistischer Anhang 1920-1970. In: Europäische Wirtschaftsgeschichte. Bd. 5: Die europäischen Volkswirtschaften im zwanzigsten Jahrhundert. Hrsg. v. C.M. Cipolla u. K. Borchardt. Stuttgart u. New York 1980, S. 413ff
DERS.: British Historical Statistics. Cambridge 1988
DERS.: International Historical Statistics Europe, 1750 - 1988. 3. Aufl. London u.a. 1992
DERS.: International Historical Statistics. The Americas, 1750 - 1988. 2. Aufl. London u.a.1993
DERS.: International Historical Statistics. Africa, Asia and Oceania, 1750 - 1988. 2. Aufl. London u.a. 1995
NEUMANN-SPALLART, F.X v.: Übersichten der Weltwirtschaft. 5 Bde. Stuttgart 1882ff (davor seit 1870 regelmäßig in Behms Geographischen Jahrbuch; fortgesetzt von F. v. Juraschek)
OTT, H. / SCHÄFER, H. (Hrsg.): Wirtschafts-Ploetz. Die Wirtschaftsgeschichte zum Nachschlagen. Freiburg u. Würzburg 1984
PETZINA, D. u.a.: Sozialgeschichtliches Arbeitsbuch III: Materialien zur Statistik des Deutschen Reiches 1914 - 1945. München 1978
PFEIFFER, E.: Vergleichende Zusammenstellung der europäischen Staatsausgaben. 2. Aufl. Stuttgart 1877
PIES, E.: Löhne und Preise von 1300 bis 2000. Abhängigkeit und Entwicklung über 7 Jahrhunderte. 2. Aufl. Wuppertal 2003
RITSCHL, A / SPOERER, M.: Das Bruttosozialprodukt in Deutschland nach den amtlichen Volkseinkommens- und Sozialproduktsstatistiken 1901-1995. In: Jahrbuch für Wirtschaftsgesichte 1997, S. 53f
ROTHENBACHER, F.: Historische Haushalts- und Familienstatistik von Deutschland 1815-1990. Frankfurt a.M. / New York 1997
SAUTER, U.: Deutsche Geschichte seit 1815: Daten, Fakten, Dokumente. Bd. I: Daten und Fakten. Tübingen u. Basel 2004
SCHÄFERS, B.: Sozialstruktur und sozialer Wandel in Deutschland. 8. Aufl. Stuttgart 2004
SCHÄFERS, B. / ZAPF, W. (Hrsg.): Handwörterbuch zur Gesellschaft Deutschlands. 2.Aufl. Bonn 2001
STATISTISCHES BUNDESAMT (Hrsg.): Bevölkerung und Wirtschaft 1872 - 1972. Stuttgart / Mainz 1972
STATISTISCHES BUNDESAMT (Hrsg.): Von den zwanziger zu den achtziger Jahren. Stuttgart 1987
TEUTEBERG, H.J. / WIEGELMANN, G.: Unsere tägliche Kost. Geschichte und regionale Prägung. 2. Aufl. Münster 1986
TRAPP, W.: Kleines Handbuch der Münzkunde und des Geldwesens in Deutschland. Stuttgart 1999
VIEBAHN, G. von (Hrsg.): Statistik des zollvereinten und nördlichen Deutschlands. 3 Bde. Berlin 1858ff
VOIGTLAENDER, H.: Löhne und Preise in vier Jahrtausenden. Speyer 1994
WAGENFÜHR, R.: Die Industriewirtschaft. Entwicklungstendenzen der deutschen und internationalen Industrieproduktion, 1860 - 1932. Berlin 1933
DERS.: Die Marshall-Plan-Länder und ihre Stellung in der Weltwirtschaft. Statistische Untersuchungen. Köln 1948
DERS.: Mensch und Wirtschaft. Eine Nationalökonomie für jedermann. Köln 1952
DERS.: Die Welt in Zahlen. Ein wirtschafts- und sozialstatistisches Taschenbuch. Frankfurt a.M. 1959
DERS.: Die deutsche Industrie im Kriege 1939 - 1945. 3. Aufl. Berlin 2006
WAGENFÜHR, R. / BRZOSNIOWSKY, I.: Deutschland in Zahlen. Statistisches Taschenbuch Jahrgang 1949. Köln 1949
WEBER, A.F.: The Growth of Cities in the Nineteenth Century. A Study in Statistics. Ithaka/NY 1899 (ND 1967)
WILSON, C. / PARKER, G.: Introduction to the Sources of European Economic History. Western Europe 1500 - 1800. London 1978
WINKLER, W.: Statistisches Handbuch des gesamten Deutschtums. Berlin 1927

 

Neben den hier aufgeführten Titeln sei generell auf die jeweils themenrelevanten Handbuchartikel verwiesen, die ebenfalls häufig statistisches Material enthalten.

Links zu statistischen Daten im Internet bietet meine Seite >Die Geschichtswissenschaft im Internet<.


Vertiefende Literatur

Elementare Einführungen in die statistische Methodenlehre
ALLEN, R.G.D.: Statistik für Volkswirte. 2. Aufl. Tübingen 1964

BUTTLER, G. / FICKEL, N.: Einführung in die Statistik. Reinbek bei Hamburg 2002
KELLERER, H.: Statistik im modernen Wirtschafts- und Sozialleben. Reinbek bei Hamburg 1960
KRÄMER, W.: Statistik verstehen. Eine Gebrauchsanweisung. München 2001
MATTHÄUS, W.-G. / SCHULZE, J.: Statistik mit Excel. Beschreibende Statistik für jedermann. Stuttgart u.a. 2003
MONKA, M. / VOSS, W.: Statistik am PC. Lösungen mit Excel. 3 Aufl. München u. Wien 2002
SCHARNBACHER, K.: Statistik im Betrieb. Lehrbuch mit praktischen Beispielen. 13. Aufl. Wiesbaden 2002
WAGENFÜHR, R.:
Statistik leicht gemacht. 2 Bde. Köln 1971
ZWERENZ, K.: Statistik verstehen mit Excel. München u. Wien 2001

Empfehlenswerte Grundlagenwerke zu wirtschafts- und sozialstatistischen Methoden
BLEYMÜLLER, J. u.a.: Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. 14. Aufl. München 2004
DEGEN, H. / LORSCHEID, P.: Statistik-Lehrbuch mit Wirtschafts- und Bevölkerungsstatistik. 2. Aufl. München u. Wien 2002
KOBELT, H. / STEINHAUSEN, D.: Wirtschaftsstatistik für Studium und Praxis. 6. Aufl. Stuttgart 2000
SCHAFFRANEK, M.: Wirtschafts- und Bevölkerungsstatistik. Stuttgart u.a. 1980

Spezielle Methodenprobleme
BAHRENBERG, G. u.a.: Statistische Methoden in der Geographie. Bd. 2: Multivariate Statistik. 3. Aufl. Berlin u. Stuttgart 2008
BUTTLER, G. / FICKEL, N.: Statistik mit Stichproben. Reinbek bei Hamburg 2002
MANLY, B.F.J.: Multivariate Statistical Methods. A Primer. 3. Aufl. London u.a. 2005
MATTHÄUS, W.-G.: Statistische Tests mit Excel leicht erklärt. Beurteilende Statistik für jedermann. Wiesbaden 2007
SCHLITTGEN, Rainer: Angewandte Zeitreihenanalyse. München u. Wien 2001
WOLF, Chr. / BEST, H. (Hrsg.): Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse. Wiesbaden 2010

Statistische Quellenkritik
KRÄMER, W.: So lügt man mit Statistik. 5. Aufl. Frankfurt a.M. / New York 1994
DUBBEN, H.-D. / BECK-BORNHOLDT, H.-P.: Der Hund, der Eier legt. Erkennen von Fehlinformationen durch Querdenken. 4. Aufl. Reinbek bei Hamburg 2009

Statistische Nachschlagewerke
RÖNZ, B. / STROHE, G. (Hrsg.): Lexikon Statistik. Wiesbaden 1994
WEINHOLD, G.: Kleines Wörterbuch der Wirtschaftsstatistik. Stuttgart / Köln 1955

Einführungen in die quantitative empirische Wirtschafts- und Sozialforschung
FRANSES, Ph.H.: A Concise Introduction to Econometrics. An Intuitive Guide. Cambridge 2002
HACKL, P.: Einführung in die Ökonometrie. München 2005
HUJER, R. / CREMER, R.: Methoden der empirischen Wirtschaftsforschung. München 1978
KOOP, G.: Analysis of Economic Data. New York u.a. 2000
ROTH, E. u.a. (Hrsg.): Sozialwissenschaftliche Methoden. Lehr- und Handbuch für Forschung und Praxis. 5. Aufl. München u. Wien 1999
STIER, W.: Empirische Forschungsmethoden. 2. Aufl. Berlin u.a. 1999
WINKER, P.: Empirische Wirtschaftsforschung und Ökonometrie. 2. Aufl. Berlin u.a. 2007
WOOLDRIDGE, J.M.: Introductory Econometrics. A Modern Approach. 4.Aufl. South-Western 2009

Ökonomische und soziale Indikatoren

BRÜMMERHOFF, D.: Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung. 8. Aufl. München u. Wien 2007
HORN, R.V.: Statistical Indicators for the Economic and Social Sciences. Cambridge 1993
STUTELY, R.: The Economist Guide of Economic Indicators. Making Sense of Economics. 5. Aufl. London 2003

TEMPLE, P.: First Steps in Economic Indicators. London 2003

Spezielle Literatur für Historiker
FEINSTEIN, Ch.H. / THOMAS, M: Making History Count. A Primer in Quantitative Methods for Historians. Cambridge 2002
FLOUD, R.: Einführung in quantitative Methoden für Historiker. Stuttgart 1980
McCLOSKEY,
D.N.: Econometric History. Basingstoke 1987
OHLER, N.: Quantitative Methoden für Historiker. Eine Einführung. München 1980
RULOFF, D.: Historische Sozialforschung. Einführung und Überblick. Stuttgart 1985
THOME, H.: Grundkurs Statistik für Historiker. Teil I: Deskriptive Statistik. In: Historical Social Research. Suppl. 2 (1989). Köln 1989
DERS.: Grundkurs Statistik für Historiker. Teil II: Induktive Statistik und Regressionsanalyse. In: Historical Social Research. Suppl.3 (1990). Köln 1990
DERS.: Zeitreihenanalyse. Eine Einführung für Sozialwissenschaftler und Historiker. München u. Wien 2005

Geschichte der Statistik
BRANDT, K.: Geschichte der deutschen Volkswirtschaftslehre. Bd. 2: Vom Historismus bis zur Neoklassik. Freiburg  i.Br. 1993 (bes. S. 82ff)
DESROSIÈRES, A.: La politique des grands nombres: Histoire de la raison statistique. Paris 1993 (dt. Übers. 2005)
LORENZ, Ch.: Art. >Statistik (I): Geschichte<. In: Handwörterbuch der Sozialwissenschaften. Hrsg. v. E. von Beckerath u.a. Bd.10. Stuttgart u.a. 1959, S. 29ff
RÜMELIN, G.: Geschichte der Statistik. Tübingen 1975
TOOZE, J.A.: Die Vermessung der Welt. Ansätze zu einer Kulturgeschichte der Wirtschaftsstatistik. In: Wirtschaftsgeschichte als Kulturgeschichte. Dimensionen eines Perspektivenwechsels. Hrsg. v. H. Berghoff u. J. Vogel. Frankfurt a.M. u. New York 2004, S. 325ff


Zurück zum Inhaltsverzeichnis