Peter Sedlmeier, Markus Burkhardt

Datenanalyse mit R' Beschreiben, Explorieren, Schätzen und Testen (eBook, PDF)

• Format: PDF

Produktbeschreibung

Dieses Buch zeigt, wie man mit Hilfe von R alle statistischen Analysen durchführen kann, die üblicherweise im Bachelorstudium Psychologie und ähnlichen Studiengängen durchgeführt werden. Alle Berechnungen werden anhand forschungsnaher Datenbeispiele ausführlich erläutert und können selbst ausprobiert werden.

---

Dieser Download kann aus rechtlichen Gründen nur mit Rechnungsadresse in A, B, BG, CY, CZ, D, DK, EW, E, FIN, F, GR, HR, H, IRL, I, LT, L, LR, M, NL, PL, P, R, S, SLO, SK ausgeliefert werden.

Produktdetails

• Verlag: Pearson Benelux B.V.
• Seitenzahl: 336
• Erscheinungstermin: 1. Oktober 2021
• Deutsch
• ISBN-13: 9783863263072
• Artikelnr.: 62730714

Autorenporträt

Sedlmeier Peter Er ist Professor für Psychologie an der TU Chemnitz. Sein Schwerpunkt liegt in der Forschungsmethodik und Evaluation. Er hat Informatik und Psychologie an der Universität in Konstanz studiert. Außerdem hat er in neurologischen Kliniken in Konstanz, Salzburg, Münster und Paderborn gearbeitet. Des Weiteren arbeitete er zwei Jahre als Humboldt Stipendiat an der Universität in Chicago.

Burkhardt Markus ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur für Forschungsmethodik und Evaluation in der Psychologie an der Technischen Universität Chemnitz.

Inhaltsangabe

Das Buch ist in zwei Teile gegliedert

Teil I: Deskriptive und explorative Verfahren (Beschreiben und Explorieren):

- Einführung in R
- Lage- und Streuungsmaße, sowie univariate Verteilungen
- Korrelation und Regression (ungerichtete und gerichtete bivariate Zusammenhänge)
- Effektgrößen

Teil II: Inferenzstatistische Verfahren (Schätzen und Testen)

- Mittelwerte und Unterschiede zwischen zwei Mittelwerten
- Korrelation und einfache Regression
- Mehrere Mittelwerte, unspezifische Vorhersagen: ANOVA
- Mehrere Mittelwerte, spezifische Vorhersagen: Kontrastananalyse
- Nonparametrische Verfahren für nominalskalierte Daten
- Nonparametrische Verfahren für ordinalskalierte Daten
- Multiple Regression: die Basics
- Multiple Regression: einige Varianten
- Resampling-Verfahre