Methodenlehre und Statistik

Schäfer, Thomas

ISBN

978-3-658-11935-5

Zusammenfassungen

Einfach und verständlich geschrieben

Behandelt die wichtigsten Themen aus Methodenlehre und Statistik kurz und prägnant

Viele Beispiele aus der Praxis

Das Buch bietet eine einfache und verständliche Einführung in die grundlegende Vorgehensweise der Datenerhebung in Psychologie und Sozialwissenschaften sowie in die statistische Darstellung und Analyse der erhobenen Daten. Es orientiert sich dabei am generellen Erkenntnisprozess in der Wissenschaft und verdeutlicht anhand dieses Prozesses die einzelnen Schritte von der Forschungsfrage zur wissenschaftlich fundierten Antwort. Nach einer Darstellung der unterschiedlichen Methoden der Datenerhebung werden die wichtigsten Möglichkeiten zur Aufbereitung und Visualisierung der Daten in Tabellen, Abbildungen und Kennwerten vorgestellt. Anschließend werden die zentralen Fragen und Testverfahren der Inferenzstatistik vorgestellt, die die Verallgemeinerung von Studienergebnissen auf die Population erlauben.

Errata

Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
Karteikarten
Glossar

Download

Begriff	Erklärung
Abhängige Messungen	Abhängige Messungen entstehen durch Messwiederholung an derselben Stichprobe oder durch gepaarte (gematchte) Stichproben. Sie zeichnen sich durch eine kleinere Fehlervarianz aus, da Störvariablen hier weniger Einfluss haben als bei unabhängigen Messungen.
Allgemeines Lineares Modell (ALM)	Das ALM spannt sich wie eine Art mathematischer Schirm über fast alle Arten von Signifikanztests und vereint die in verschiedenen Tests auftauchenden Berechnungen. Es führt alle Testverfahren auf lineare Zusammenhänge zwischen Variablen zurück, welche sich durch eine Regressionsgerade beschreiben lassen. Die Gleichung des ALM sagt aus, dass sich der konkrete Messwert einer Person aus einer Regressionskonstante, dem Einfluss einer Reihe von Prädiktoren und einem Fehler zusammensetzt.
Alpha-Fehler (Fehler erster Art)	Der Alpha-Fehler ist die Wahrscheinlichkeit, mit der man beim Signifikanztesten aufgrund eines Stichprobenergebnisses fälschlicherweise die Alternativhypothese annimmt und die Nullhypothese verwirft (obwohl diese eigentlich in der Population gilt).
Alternativhypothese	Die Alternativhypothese (auch als H1 bezeichnet) als Teil des Signifikanztests beschreibt den Effekt (Unterschied, Zusammenhang), den man als mindesten oder interessanten Effekt für die Population annimmt.
Anpassungstest	Der Anpassungstest prüft, ob eine empirische Häufigkeitsverteilung mit einer theoretisch zu erwartenden Häufigkeitsverteilung übereinstimmt. Die zu erwartende Verteilung kann einer Gleichverteilung, einer Normalverteilung oder einer beliebigen anderen Form von Verteilung entsprechen, welche sich aus theoretischen Überlegungen oder praktischen Erfahrungen ergeben kann.