Einfach und verständlich geschrieben: So meistert Ihr die Vorlesungen Statistik/Quantitative Methoden/Methodenlehre.
Mit Glossar der wichtigsten Statistik-Begriffe, Verteilungstabellen, Prüfungsaufgaben und Lösungen.
200 Extraseiten Anleitungen zu den Programmen SPSS, R und G*Power sowie Videos kostenlos auf der Begleitwebsite.
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Dieses Lehrbuch macht Dich fit für die Statistik-Prüfung – hier geht es u.a. um Varianzanalysen und Verfahren für Rang- und Nominaldaten. Also Dinge, die in vielen sozialwissenschaftlichen Studiengängen, wie z.B. Psychologie, Soziologie oder Erziehungswissenschaften, auf dem Lehrplan stehen. Mit diesem Buch wirst Du die Prüfung meistern, weil Dir hier alles sehr verständlich und ergänzt durch kostenfreie Videos und umfangreiche zusätzliche Materialien erklärt wird.
| Begriff | Erklärung |
|---|---|
| Abhängige Variable | Die gemessene Variable, deren Abhängigkeit von einer oder mehreren unabhängigen Variablen untersucht werden soll |
| Chi-Quadrat-Test (χ2-Test) | nichtparametrischer Test zur Analyse von Häufigkeiten. Testet die Abweichung der beobachteten von den erwarteten Häufigkeiten auf Signifikanz |
| Eta-Quadrat (η2) | Effektstärkenmaß. Gibt den Anteil der aufgeklärten Varianz an der Gesamtvarianz auf der Stichprobenebene mittels Quadratsummen an |
| Faktor | Bezeichnet in der Terminologie der Varianzanalyse eine unabhängige Variable. Die in einem Experiment realisierten Bedingungen einer unabhängigen Variable heißen Stufen eines Faktors |
| F-Wert | Kennwert des Varianzenvergleichs und speziell der Varianzanalyse; berechnet sich aus der Division der größeren Varianz durch die kleinere (ANOVA: Varianz „zwischen“ durch Varianz „innerhalb“). An der F-Verteilung wird geprüft, ob die Zählervarianz signifikant größer ist als die Nennervarianz |
- Kapitel 5 - Einfaktorielle Varianzanalyse (1)
- Kapitel 6 - Zweifaktorielle Varianzanalyse (1)
- Kapitel 7 - Varianzanalyse mit Messwiederholung (1)
- Kapitel 8 - Verfahren für Rangdaten (1)
- Kapitel 9 - Verfahren für Nominaldaten (1)
Videos zum Thema
2.1 Gesamtvarianz - Quantitative Methoden 2
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