Statistik komplett: für die Prüfungsvorbereitung im Bachelor- und Masterstudium, als Nachschlagewerk in Forschung und Praxis
Mit Glossar, Beispielen, EDV-Hinweisen und Übungsaufgaben
Neu: Die Grundlagen verständlicher für Einsteiger, neue Struktur und klarere Kapiteleinteilung, neue Didaktikelemente
Neu: Website mit SPSS-Syntax zu allen Beispielen, Lerntools für Studierende, Lehr-Materialien (Vorlesungsfolien, Abbildungen) für Dozenten
Der neue BORTZ-SCHUSTER wurde in der 7. Auflage komplett überarbeitet, ergänzt und didaktisch verbessert! An Bewährtem wurde festgehalten: Dieses Lehrbuch ist DIE Grundlage im Bachelorstudium, denn es ist alles Prüfungsrelevante drin, von Elementarstatistik über varianzanalytische Methoden bis zu multivariaten Methoden und Übungsaufgaben helfen bei der Prüfungsvorbereitung. Es ist weiterhin auch DAS Nachschlagewerk im Masterstudium und in der Forschung: Beispiele aus dem psychologischen Forschungsalltag helfen beim Nachvollziehen von Berechnungen und ein Glossar liefert schnell die wichtigsten Begriffsdefinitionen.
NEUES wurde sinnvoll ergänzt, die Didaktik optimiert: Die neue Auflage ist neu strukturiert, kürzere Kapitel sorgen für einen klareren Aufbau. Die Grundlagen werden für Einsteiger verständlicher und ausführlicher dargestellt. Markierungen kennzeichnen Vertiefungskapitel. Hinweise zu EDV-Anwendungen sind systematisch in Kästen hervorgehoben. Der BORTZ-SCHUSTER ist und bleibt ein unerlässliches Statistik-Lehrbuch für Studenten der Psychologie, der Sozialwissenschaften und für Anwender.
- Gesamt (204)
- Kapitel 1: Empirische Forschung und Skalenniveaus (21)
- Kapitel 2: Statistische Kennwerte (11)
- Kapitel 3: Grafische Darstellungen von Merkmalsverteilungen (5)
- Kapitel 4: Wahrscheinlichkeitstheorie (12)
- Kapitel 5: Wahrscheinlichkeitsverteilungen (12)
- Kapitel 6: Stichprobe und Grundgesamtheit (18)
- Kapitel 7: Hypothesentesten (21)
- Kapitel 8: Tests zur Überprüfung von Unterschiedshypothesen (8)
- Kapitel 9: Analyse von Häufigkeiten (9)
- Kapitel 10: Korrelation (13)
- Kapitel 11: Einfache lineare Regression (11)
- Kapitel 12: Einfaktorielle Versuchspläne (17)
- Kapitel 13: Kontraste und Mehrfachvergleiche für einfaktorielle Versuchspläne (14)
- Kapitel 14: Zweifaktorielle Pläne (8)
- Kapitel 15: Kontraste für zweifaktorielle Versuchspläne (9)
- Kapitel 16: Drei- und mehrfaktorielle Versuchspläne (8)
- Kapitel 17: Hierarchische Versuchspläne (7)
- Kapitel 18: Versuchspläne mit Messwiederholungen (9)
- Kapitel 19: Kovarianzanalyse (5)
- Kapitel 20: Lateinische Quadrate (5)
- Kapitel 21: Partielle Korrelation und multiple lineare Regression (17)
- Kapitel 22: Allgemeines lineares Modell (3)
- Kapitel 23: Faktorenanalyse (17)
- Kapitel 24: Pfadanalyse (5)
- Kapitel 25: Clusteranalyse (9)
- Kapitel 26: Multivariate Mittelwertvergleiche (4)
- Kapitel 27: Diskriminanzanalyse (7)
- Kapitel 28: Kanonische Korrelationsanalyse (3)
Begriff | Erklärung |
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A posteriori Kontrast | Der Unterschied zwischen zwei Gruppen wird im Nachhinein auf Signifikanz geprüft (Varianzanalyse) |
A priori Kontrast | Über den Unterschied zwischen zwei Gruppen besteht bereits vor der Untersuchung eine (meist gerichtete) Hypothese |
abhängige Variable | Merkmal, das in einem Quasi-Experiment erfasst wird, um zu überprüfen, wie sich systematisch variierte unabhängige Variablen auf die abhängige Variable auswirken |
Ähnlichkeitsmaße | Sie werden im Rahmen der Clusteranalyse benötigt, um die Ähnlichkeit der zu gruppierenden Objekte zu ermitteln |
Allgemeines Lineares Modell (ALM) | Verfahren, das die Varianzanalyse sowie die lineare Regressionsrechnung integriert |