Peter Sedlmeier, Frank Renkewitz
Forschungsmethoden und Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler (eBook, ePUB)
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Peter Sedlmeier, Frank Renkewitz
Forschungsmethoden und Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler (eBook, ePUB)
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Der richtige Einsatz von Forschungsmethoden und die statistische Analyse von Daten sind für Lernende in den Bereichen Psychologie und Sozialwissenschaften eine essenzielle Fähigkeit. Dieses vielseitig geschätzte Lehrbuch der Autoren Prof. Sedlmeier und Dr. Renkewitz bietet eine umfassende und leicht verständliche Einführung in alle wichtigen Grundlagen.
- Geräte: eReader
- ohne Kopierschutz
- eBook Hilfe
- Größe: 69.3MB
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Der richtige Einsatz von Forschungsmethoden und die statistische Analyse von Daten sind für Lernende in den Bereichen Psychologie und Sozialwissenschaften eine essenzielle Fähigkeit. Dieses vielseitig geschätzte Lehrbuch der Autoren Prof. Sedlmeier und Dr. Renkewitz bietet eine umfassende und leicht verständliche Einführung in alle wichtigen Grundlagen.
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
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- Verlag: Pearson Benelux B.V.
- Erscheinungstermin: 26. August 2024
- Deutsch
- ISBN-13: 9783868945386
- Artikelnr.: 72263973
- Verlag: Pearson Benelux B.V.
- Erscheinungstermin: 26. August 2024
- Deutsch
- ISBN-13: 9783868945386
- Artikelnr.: 72263973
- Herstellerkennzeichnung Die Herstellerinformationen sind derzeit nicht verfügbar.
PETER SEDLMEIER ist Professor für Forschungsmethodik und Evaluation in der Psychologie an der Technischen Universität Chemnitz. FRANK RENKEWITZ ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Sozial-, Organisations- und Wirtschaftspsychologie an der Universität Erfurt.
Vorwort
TEIL 1: GRUNDLAGEN UND KONZEPTE
Kapitel 1 Alltagswissen versus Wissenschaft: Beispiel Psychologie
Kapitel 2 Wissenschaftstheorie, Theorien und Hypothesen
Kapitel 3 Messen und Testen
Kapitel 4 Datenerhebung: Befragung und Beobachtung
Kapitel 5 Experimentelle Designs
TEIL 2: DESKRIPTIVE UND EXPLORATIVE DATENANALYSE
Kapitel 6 Lage- und Streuungsmaße
Kapitel 7 Korrelation
Kapitel 8 Lineare Regression
Kapitel 9 Effektgrößen
TEIL 3: INFERENZSTATISTIK
Kapitel 10 Grundlagen der Inferenzstatistik
Kapitel 11 Konfidenzintervalle
Kapitel 12 Signifikanztests
Kapitel 13 t-Tests
Kapitel 14 Der F-Test in der einfaktoriellen Varianzanalyse
Kapitel 15 Weitere F-Tests
Kapitel 16 Kontrastanalyse
Kapitel 17 Verfahren zur Analyse nominalskalierter Daten: Chi-Quadrat
(¿2-)Tests
Kapitel 18 Verfahren zur Analyse ordinalskalierter Daten
Kapitel 19 Resampling-Verfahren
TEIL 4: INFERENZSTATISTIK: PRAKTISCHE PROBLEME UND ALTERNATIVE
SICHTWEISEN
Kapitel 20 Probleme der klassischen Inferenzstatistik in der
Forschungspraxis
Kapitel 21 Replikation, Präregistrierung, Open Science
Kapitel 22 Bayesianische Statistik
TEIL 5: DAS ALLGEMEINE LINEARE MODELL
Kapitel 23 Das Allgemeine Lineare Modell
Kapitel 24 Regressionsrechnung: Ergänzungen und Erweiterungen
Kapitel 25 Indirekte Effekte, latente Variablen und multiple Analyseebenen
TEIL 6: WEITERE VERFAHREN IN DER DATENERHEBUNG UND DATENANALYSE
Kapitel 26
Explorative Datenanalyse (EDA): Weitere Verfahren
Kapitel 27 Visuelle Klassifikation und Clusteranalyse
Kapitel 28 Effektgrößen: Erweiterungen und Ergänzungen
Kapitel 29 Metaanalyse
Kapitel 30 Besonderheiten der Datenerhebung
TEIL 7: ALTERNATIVE VORGEHENSWEISEN
Kapitel 31 Experimentelle Einzelfallanalyse
Kapitel 32 Qualitative Methoden
TEIL 8: REFLEXION
Kapitel 33 Methode und Inhalt
Kapitel 34 Anhang
TEIL 1: GRUNDLAGEN UND KONZEPTE
Kapitel 1 Alltagswissen versus Wissenschaft: Beispiel Psychologie
Kapitel 2 Wissenschaftstheorie, Theorien und Hypothesen
Kapitel 3 Messen und Testen
Kapitel 4 Datenerhebung: Befragung und Beobachtung
Kapitel 5 Experimentelle Designs
TEIL 2: DESKRIPTIVE UND EXPLORATIVE DATENANALYSE
Kapitel 6 Lage- und Streuungsmaße
Kapitel 7 Korrelation
Kapitel 8 Lineare Regression
Kapitel 9 Effektgrößen
TEIL 3: INFERENZSTATISTIK
Kapitel 10 Grundlagen der Inferenzstatistik
Kapitel 11 Konfidenzintervalle
Kapitel 12 Signifikanztests
Kapitel 13 t-Tests
Kapitel 14 Der F-Test in der einfaktoriellen Varianzanalyse
Kapitel 15 Weitere F-Tests
Kapitel 16 Kontrastanalyse
Kapitel 17 Verfahren zur Analyse nominalskalierter Daten: Chi-Quadrat
(¿2-)Tests
Kapitel 18 Verfahren zur Analyse ordinalskalierter Daten
Kapitel 19 Resampling-Verfahren
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SICHTWEISEN
Kapitel 20 Probleme der klassischen Inferenzstatistik in der
Forschungspraxis
Kapitel 21 Replikation, Präregistrierung, Open Science
Kapitel 22 Bayesianische Statistik
TEIL 5: DAS ALLGEMEINE LINEARE MODELL
Kapitel 23 Das Allgemeine Lineare Modell
Kapitel 24 Regressionsrechnung: Ergänzungen und Erweiterungen
Kapitel 25 Indirekte Effekte, latente Variablen und multiple Analyseebenen
TEIL 6: WEITERE VERFAHREN IN DER DATENERHEBUNG UND DATENANALYSE
Kapitel 26
Explorative Datenanalyse (EDA): Weitere Verfahren
Kapitel 27 Visuelle Klassifikation und Clusteranalyse
Kapitel 28 Effektgrößen: Erweiterungen und Ergänzungen
Kapitel 29 Metaanalyse
Kapitel 30 Besonderheiten der Datenerhebung
TEIL 7: ALTERNATIVE VORGEHENSWEISEN
Kapitel 31 Experimentelle Einzelfallanalyse
Kapitel 32 Qualitative Methoden
TEIL 8: REFLEXION
Kapitel 33 Methode und Inhalt
Kapitel 34 Anhang
Vorwort
TEIL 1: GRUNDLAGEN UND KONZEPTE
Kapitel 1 Alltagswissen versus Wissenschaft: Beispiel Psychologie
Kapitel 2 Wissenschaftstheorie, Theorien und Hypothesen
Kapitel 3 Messen und Testen
Kapitel 4 Datenerhebung: Befragung und Beobachtung
Kapitel 5 Experimentelle Designs
TEIL 2: DESKRIPTIVE UND EXPLORATIVE DATENANALYSE
Kapitel 6 Lage- und Streuungsmaße
Kapitel 7 Korrelation
Kapitel 8 Lineare Regression
Kapitel 9 Effektgrößen
TEIL 3: INFERENZSTATISTIK
Kapitel 10 Grundlagen der Inferenzstatistik
Kapitel 11 Konfidenzintervalle
Kapitel 12 Signifikanztests
Kapitel 13 t-Tests
Kapitel 14 Der F-Test in der einfaktoriellen Varianzanalyse
Kapitel 15 Weitere F-Tests
Kapitel 16 Kontrastanalyse
Kapitel 17 Verfahren zur Analyse nominalskalierter Daten: Chi-Quadrat
(¿2-)Tests
Kapitel 18 Verfahren zur Analyse ordinalskalierter Daten
Kapitel 19 Resampling-Verfahren
TEIL 4: INFERENZSTATISTIK: PRAKTISCHE PROBLEME UND ALTERNATIVE
SICHTWEISEN
Kapitel 20 Probleme der klassischen Inferenzstatistik in der
Forschungspraxis
Kapitel 21 Replikation, Präregistrierung, Open Science
Kapitel 22 Bayesianische Statistik
TEIL 5: DAS ALLGEMEINE LINEARE MODELL
Kapitel 23 Das Allgemeine Lineare Modell
Kapitel 24 Regressionsrechnung: Ergänzungen und Erweiterungen
Kapitel 25 Indirekte Effekte, latente Variablen und multiple Analyseebenen
TEIL 6: WEITERE VERFAHREN IN DER DATENERHEBUNG UND DATENANALYSE
Kapitel 26
Explorative Datenanalyse (EDA): Weitere Verfahren
Kapitel 27 Visuelle Klassifikation und Clusteranalyse
Kapitel 28 Effektgrößen: Erweiterungen und Ergänzungen
Kapitel 29 Metaanalyse
Kapitel 30 Besonderheiten der Datenerhebung
TEIL 7: ALTERNATIVE VORGEHENSWEISEN
Kapitel 31 Experimentelle Einzelfallanalyse
Kapitel 32 Qualitative Methoden
TEIL 8: REFLEXION
Kapitel 33 Methode und Inhalt
Kapitel 34 Anhang
TEIL 1: GRUNDLAGEN UND KONZEPTE
Kapitel 1 Alltagswissen versus Wissenschaft: Beispiel Psychologie
Kapitel 2 Wissenschaftstheorie, Theorien und Hypothesen
Kapitel 3 Messen und Testen
Kapitel 4 Datenerhebung: Befragung und Beobachtung
Kapitel 5 Experimentelle Designs
TEIL 2: DESKRIPTIVE UND EXPLORATIVE DATENANALYSE
Kapitel 6 Lage- und Streuungsmaße
Kapitel 7 Korrelation
Kapitel 8 Lineare Regression
Kapitel 9 Effektgrößen
TEIL 3: INFERENZSTATISTIK
Kapitel 10 Grundlagen der Inferenzstatistik
Kapitel 11 Konfidenzintervalle
Kapitel 12 Signifikanztests
Kapitel 13 t-Tests
Kapitel 14 Der F-Test in der einfaktoriellen Varianzanalyse
Kapitel 15 Weitere F-Tests
Kapitel 16 Kontrastanalyse
Kapitel 17 Verfahren zur Analyse nominalskalierter Daten: Chi-Quadrat
(¿2-)Tests
Kapitel 18 Verfahren zur Analyse ordinalskalierter Daten
Kapitel 19 Resampling-Verfahren
TEIL 4: INFERENZSTATISTIK: PRAKTISCHE PROBLEME UND ALTERNATIVE
SICHTWEISEN
Kapitel 20 Probleme der klassischen Inferenzstatistik in der
Forschungspraxis
Kapitel 21 Replikation, Präregistrierung, Open Science
Kapitel 22 Bayesianische Statistik
TEIL 5: DAS ALLGEMEINE LINEARE MODELL
Kapitel 23 Das Allgemeine Lineare Modell
Kapitel 24 Regressionsrechnung: Ergänzungen und Erweiterungen
Kapitel 25 Indirekte Effekte, latente Variablen und multiple Analyseebenen
TEIL 6: WEITERE VERFAHREN IN DER DATENERHEBUNG UND DATENANALYSE
Kapitel 26
Explorative Datenanalyse (EDA): Weitere Verfahren
Kapitel 27 Visuelle Klassifikation und Clusteranalyse
Kapitel 28 Effektgrößen: Erweiterungen und Ergänzungen
Kapitel 29 Metaanalyse
Kapitel 30 Besonderheiten der Datenerhebung
TEIL 7: ALTERNATIVE VORGEHENSWEISEN
Kapitel 31 Experimentelle Einzelfallanalyse
Kapitel 32 Qualitative Methoden
TEIL 8: REFLEXION
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Kapitel 34 Anhang