Rainer Leonhart

Psychologische Methodenlehre /Statistik (eBook, PDF)

• Format: PDF

Produktbeschreibung

Oftmals ein ungeliebtes Fach – aber fundierte Kenntnisse der Statistik und empirischer Methoden sind für angehende PsychologInnen unverzichtbar! Dieses Basislehrbuch vermittelt die Grundlagen in kompakter Form und hilft beim Pauken für die Prüfung. Die Zusammenstellung und Vermittlung des Lehrstoffes ist insbesondere für Bachelor-Studiengänge geeignet: - Lösungen zu den Übungsfragen und Vertiefungsthemen - Merksätze, Definitionen und Boxen erleichtern das Lernen - 40 Tabellen und 21 Abbildungen machen Fakten deutlich - im Glossar werden wichtige Fachbegriffe erklärt - Übungsfragen fördern das Verständnis - Ideal für die Prüfungsvorbereitung

Produktdetails

• Verlag: UTB GmbH
• Seitenzahl: 193
• Erscheinungstermin: 20. Februar 2017
• Deutsch
• ISBN-13: 9783838530642
• Artikelnr.: 71192325

Autorenporträt

Leonhart, Rainer
Dr. Rainer Leonhart lehrt an der Uni Freiburg.

Inhaltsangabe

Vorwort9 1 Einführung in die Forschungsmethoden13 1.1 Wissenschaftstheorie14 1.1.1 Wissenschaftlicher Zirkel14 1.1.2 Thesen zum Wissenschaftsverständnis16 1.1.3 Kriterien der Wissenschaftlichkeit22 1.2 Wissenschaftliche Datenerhebung und –auswertung23 1.2.1 Erhebungsform23 1.2.2 Setting24 1.3 Experimente und Kausalität26 1.3.1 Ursache und Wirkung26 1.3.2 Unabhängige und abhängige Variable28 1.3.3 Kausaler Zusammenhang29 1.3.4 Störvariablen30 1.3.5 Versuchspläne31 1.3.6 Ergebnisse von Experimenten33 1.4 Validität von Untersuchungen34 1.4.1 Max-Min-Kon-Prinzip35 1.4.2 Reliabilität35 2 Datenerhebung und deskriptive Statistik37 2.1 Messen und Skalenniveau38 2.1.1 Merkmal und Variable38 2.1.2 Skalenniveaus39 2.2 Häufigkeiten und Kategorien39 2.3 Maße zur Stichprobenbeschreibung41 2.3.1 Maße der zentralen Tendenz41 2.3.2 Maße der Dispersion42 2.3.3 Maße der Verteilungsform45 2.4 Normalverteilung, Transformationen, Normierung und Normalisierung46 2.5 Grafische Darstellungsmöglichkeiten49 2.5.1 Darstellung einer einzelnen stetigen Variablen50 2.5.2 Darstellung einer einzelnen diskreten Variablen52 2.5.3 Stichprobenvergleiche bei stetigen Variablen52 2.5.4 Zusammenhang zweier stetiger Variablen52 2.6 Wahrscheinlichkeitstheorie54 2.7 Stichprobentheorie56 2.7.1 Zufallsgesteuerte Auswahlverfahren57 2.7.2 Nichtzugefallsgesteuerte Auswahlverfahren58 2.7.3 Stichprobenkennwerte und Populationskennwerte58 2.7.4 Standardfehler59 3 Inferenzstatistik62 3.1 Grundlagen des Hypothesenprüfens64 3.1.1 Hypothesen64 3.1.2 Fehler67 3.2 Einfache parametrische Testverfahren70 3.2.1 z-Test70 3.2.2 t-Test für eine Stichprobe71 3.2.3 t-Test für abhängige Stichproben72 3.2.4 Prüfung der Varianzhomogenität72 3.2.5 t-Test für homogene Stichproben73 3.2.6 t-Test für heterogene Stichproben74 3.3 Nichtparametrische Testverfahren74 3.3.1 Binomial-Test75 3.3.2 X2-Test75 3.3.3 McNemar-Test76 3.3.4 Q-Test von Cochran77 3.3.5 Mediantest78 3.3.6 U-Test von Mann-Whitney78 3.3.7 Vorzeichentest79 3.3.8 H-Test von Kruskal und Wallis80 3.3.9 Friedman-Test80 3.4 Optimaler Stichprobenumfang81 4 Korrelation86 4.1 Kovarianz und Produkt-Moment-Korrelation86 4.2 Weitere Korrelationskoeffizienten89 4.2.1 Rangkorrelation nach Spearman91 4.2.2 Punkttetrachorische Korrelation (“-Koeffizient)91 4.3 Multiple Korrelation92 4.3.1 Partialkorrelation92 4.3.2 Semipartialkorrelation93 4.3.3 Multiple Korrelation93 5 Höhere inferenzstatistische Verfahren97 5.1 Lineare Regressionsanalyse98 5.2 Multiple Regressionsanalyse102 5.3 Einfaktorielle Varianzanalyse106 5.3.1 Grundlagen der einfaktoriellen Varianzanalyse107 5.3.2 Durchführung der einfaktoriellen Varianzanalyse108 5.4 Mehrfaktorielle Varianzanalyse113 5.4.1 Grundlagen der mehrfaktoriellen Varianzanalyse114 5.4.2 Durchführung der mehrfaktoriellen Varianzanalyse114 5.4.3 Interaktionseffekte116 5.5 Varianzanalysen mit Messwiederholung und Kovarianzanalyse123 6 Versuchsplanung128 6.1 Validitätsgefährdungen bei Experimenten128 6.1.1 Validität statistischer Schlussfolgerungen129 6.1.2 Interne Validität130 6.1.3 Konstruktvalidität131 6.1.4 Inhalts- und Kriteriumsvalidität134 6.1.5 Zusammenhang zwischen Validitäten135 6.2 Experimentelle Designs136 6.2.1 Randomisierte Zuweisung von Probanden136 6.2.2 Prä-Post-Messungmit Kontrollgruppe137 6.2.3 Faktorielle Designs138 6.2.4 Solomon-Vier-Gruppen-Plan141 6.2.5 Hierarchische Versuchspläne142 6.2.6 Lateinische und lateinisch-griechische Quadrate143 6.3 Quasi-experimentelle Designs mit Prä-Messung und Kontrollgruppe145 6.3.1 Verbesserungsmöglichkeiten des Designs146 6.3.2 Kohortenstudie148 6.4 Quasi-experimentelle Designs ohne Prä-Messung und/oder ohne Kontrollgruppe149 6.4.1 Designs ohne Prä-Messung und ohne Kontrollgruppe150 6.4.2 Designs mit Prä-Messung, aber ohne Kontrollgruppe151 6.4.3 Designs ohne Prä-Messung, aber mit Kontrollgruppe154 6.4.4 Designs mit Prä-Messung und mit Kontrollgruppe155 6.5 Analyse von nicht vergleichbaren Gruppen155 7 Praktische Probleme bei der Durchführung von Experimenten159 7.1 Ethische Voraussetzungen159 7.2 Möglichkeiten und Probleme von randomisierter Zuweisung162 7.3 Mögliche Probleme bei der Treatmentimplementierung165 7.4 Schwund von Probanden und fehlendeWerte168 Literatur173 Glossar175 Anhang: Tabellen der Verteilungsfunktionen179 Register186

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Vorwort9 1 Einführung in die Forschungsmethoden13 1.1 Wissenschaftstheorie14 1.1.1 Wissenschaftlicher Zirkel14 1.1.2 Thesen zum Wissenschaftsverständnis16 1.1.3 Kriterien der Wissenschaftlichkeit22 1.2 Wissenschaftliche Datenerhebung und -auswertung23 1.2.1 Erhebungsform23 1.2.2 Setting24 1.3 Experimente und Kausalität26 1.3.1 Ursache und Wirkung26 1.3.2 Unabhängige und abhängige Variable28 1.3.3 Kausaler Zusammenhang29 1.3.4 Störvariablen30 1.3.5 Versuchspläne31 1.3.6 Ergebnisse von Experimenten33 1.4 Validität von Untersuchungen34 1.4.1 Max-Min-Kon-Prinzip35 1.4.2 Reliabilität35 2 Datenerhebung und deskriptive Statistik37 2.1 Messen und Skalenniveau38 2.1.1 Merkmal und Variable38 2.1.2 Skalenniveaus39 2.2 Häufigkeiten und Kategorien39 2.3 Maße zur Stichprobenbeschreibung41 2.3.1 Maße der zentralen Tendenz41 2.3.2 Maße der Dispersion42 2.3.3 Maße der Verteilungsform45 2.4 Normalverteilung, Transformationen, Normierung und Normalisierung46 2.5 Grafische Darstellungsmöglichkeiten49 2.5.1 Darstellung einer einzelnen stetigen Variablen50 2.5.2 Darstellung einer einzelnen diskreten Variablen52 2.5.3 Stichprobenvergleiche bei stetigen Variablen52 2.5.4 Zusammenhang zweier stetiger Variablen52 2.6 Wahrscheinlichkeitstheorie54 2.7 Stichprobentheorie56 2.7.1 Zufallsgesteuerte Auswahlverfahren57 2.7.2 Nichtzugefallsgesteuerte Auswahlverfahren58 2.7.3 Stichprobenkennwerte und Populationskennwerte58 2.7.4 Standardfehler59 3 Inferenzstatistik62 3.1 Grundlagen des Hypothesenprüfens64 3.1.1 Hypothesen64 3.1.2 Fehler67 3.2 Einfache parametrische Testverfahren70 3.2.1 z-Test70 3.2.2 t-Test für eine Stichprobe71 3.2.3 t-Test für abhängige Stichproben72 3.2.4 Prüfung der Varianzhomogenität72 3.2.5 t-Test für homogene Stichproben73 3.2.6 t-Test für heterogene Stichproben74 3.3 Nichtparametrische Testverfahren74 3.3.1 Binomial-Test75 3.3.2 X2-Test75 3.3.3 McNemar-Test76 3.3.4 Q-Test von Cochran77 3.3.5 Mediantest78 3.3.6 U-Test von Mann-Whitney78 3.3.7 Vorzeichentest79 3.3.8 H-Test von Kruskal und Wallis80 3.3.9 Friedman-Test80 3.4 Optimaler Stichprobenumfang81 4 Korrelation86 4.1 Kovarianz und Produkt-Moment-Korrelation86 4.2 Weitere Korrelationskoeffizienten89 4.2.1 Rangkorrelation nach Spearman91 4.2.2 Punkttetrachorische Korrelation ("-Koeffizient)91 4.3 Multiple Korrelation92 4.3.1 Partialkorrelation92 4.3.2 Semipartialkorrelation93 4.3.3 Multiple Korrelation93 5 Höhere inferenzstatistische Verfahren97 5.1 Lineare Regressionsanalyse98 5.2 Multiple Regressionsanalyse102 5.3 Einfaktorielle Varianzanalyse106 5.3.1 Grundlagen der einfaktoriellen Varianzanalyse107 5.3.2 Durchführung der einfaktoriellen Varianzanalyse108 5.4 Mehrfaktorielle Varianzanalyse113 5.4.1 Grundlagen der mehrfaktoriellen Varianzanalyse114 5.4.2 Durchführung der mehrfaktoriellen Varianzanalyse114 5.4.3 Interaktionseffekte116 5.5 Varianzanalysen mit Messwiederholung und Kovarianzanalyse123 6 Versuchsplanung128 6.1 Validitätsgefährdungen bei Experimenten128 6.1.1 Validität statistischer Schlussfolgerungen129 6.1.2 Interne Validität130 6.1.3 Konstruktvalidität131 6.1.4 Inhalts- und Kriteriumsvalidität134 6.1.5 Zusammenhang zwischen Validitäten135 6.2 Experimentelle Designs136 6.2.1 Randomisierte Zuweisung von Probanden136 6.2.2 Prä-Post-Messungmit Kontrollgruppe137 6.2.3 Faktorielle Designs138 6.2.4 Solomon-Vier-Gruppen-Plan141 6.2.5 Hierarchische Versuchspläne142 6.2.6 Lateinische und lateinisch-griechische Quadrate143 6.3 Quasi-experimentelle Designs mit Prä-Messung und Kontrollgruppe145 6.3.1 Verbesserungsmöglichkeiten des Designs146 6.3.2 Kohortenstudie148 6.4 Quasi-experimentelle Designs ohne Prä-Messung und/oder ohne Kontrollgruppe149 6.4.1 Designs ohne Prä-Messung und ohne Kontrollgruppe150 6.4.2 Designs mit Prä-Messung, aber ohne Kontrollgruppe151 6.4.3 Designs ohne Prä-Messung, aber mit Kontrollgruppe154 6.4.4 Designs mit Prä-Messung und mit Kontrollgruppe155 6.5 An