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

  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

  Autorentext
  Dr. Rainer Leonhart lehrt an der Uni Freiburg.

  Inhalt
  Vorwort 9 1 Einführung in die Forschungsmethoden 13 1.1 Wissenschaftstheorie 14 1.1.1 Wissenschaftlicher Zirkel 14 1.1.2 Thesen zum Wissenschaftsverständnis 16 1.1.3 Kriterien der Wissenschaftlichkeit 22 1.2 Wissenschaftliche Datenerhebung und auswertung 23 1.2.1 Erhebungsform 23 1.2.2 Setting 24 1.3 Experimente und Kausalität 26 1.3.1 Ursache und Wirkung 26 1.3.2 Unabhängige und abhängige Variable 28 1.3.3 Kausaler Zusammenhang 29 1.3.4 Störvariablen 30 1.3.5 Versuchspläne 31 1.3.6 Ergebnisse von Experimenten 33 1.4 Validität von Untersuchungen 34 1.4.1 Max-Min-Kon-Prinzip 35 1.4.2 Reliabilität 35 2 Datenerhebung und deskriptive Statistik 37 2.1 Messen und Skalenniveau 38 2.1.1 Merkmal und Variable 38 2.1.2 Skalenniveaus 39 2.2 Häufigkeiten und Kategorien 39 2.3 Maße zur Stichprobenbeschreibung 41 2.3.1 Maße der zentralen Tendenz 41 2.3.2 Maße der Dispersion 42 2.3.3 Maße der Verteilungsform 45 2.4 Normalverteilung, Transformationen, Normierung und Normalisierung 46 2.5 Grafische Darstellungsmöglichkeiten 49 2.5.1 Darstellung einer einzelnen stetigen Variablen 50 2.5.2 Darstellung einer einzelnen diskreten Variablen 52 2.5.3 Stichprobenvergleiche bei stetigen Variablen 52 2.5.4 Zusammenhang zweier stetiger Variablen 52 2.6 Wahrscheinlichkeitstheorie 54 2.7 Stichprobentheorie 56 2.7.1 Zufallsgesteuerte Auswahlverfahren 57 2.7.2 Nichtzugefallsgesteuerte Auswahlverfahren 58 2.7.3 Stichprobenkennwerte und Populationskennwerte 58 2.7.4 Standardfehler 59 3 Inferenzstatistik 62 3.1 Grundlagen des Hypothesenprüfens 64 3.1.1 Hypothesen 64 3.1.2 Fehler 67 3.2 Einfache parametrische Testverfahren 70 3.2.1 z-Test 70 3.2.2 t-Test für eine Stichprobe 71 3.2.3 t-Test für abhängige Stichproben 72 3.2.4 Prüfung der Varianzhomogenität 72 3.2.5 t-Test für homogene Stichproben 73 3.2.6 t-Test für heterogene Stichproben 74 3.3 Nichtparametrische Testverfahren 74 3.3.1 Binomial-Test 75 3.3.2 X2-Test 75 3.3.3 McNemar-Test 76 3.3.4 Q-Test von Cochran 77 3.3.5 Mediantest 78 3.3.6 U-Test von Mann-Whitney 78 3.3.7 Vorzeichentest 79 3.3.8 H-Test von Kruskal und Wallis 80 3.3.9 Friedman-Test 80 3.4 Optimaler Stichprobenumfang 81 4 Korrelation 86 4.1 Kovarianz und Produkt-Moment-Korrelation 86 4.2 Weitere Korrelationskoeffizienten 89 4.2.1 Rangkorrelation nach Spearman 91 4.2.2 Punkttetrachorische Korrelation (-Koeffizient) 91 4.3 Multiple Korrelation 92 4.3.1 Partialkorrelation 92 4.3.2 Semipartialkorrelation 93 4.3.3 Multiple Korrelation 93 5 Höhere inferenzstatistische Verfahren 97 5.1 Lineare Regressionsanalyse 98 5.2 Multiple Regressionsanalyse 102 5.3 Einfaktorielle Varianzanalyse 106 5.3.1 Grundlagen der einfaktoriellen Varianzanalyse 107 5.3.2 Durchführung der einfaktoriellen Varianzanalyse 108 5.4 Mehrfaktorielle Varianzanalyse 113 5.4.1 Grundlagen der mehrfaktoriellen Varianzanalyse 114 5.4.2 Durchführung der mehrfaktoriellen Varianzanalyse 114 5.4.3 Interaktionseffekte 116 5.5 Varianzanalysen mit Messwiederholung und Kovarianzanalyse 123 6 Versuchsplanung 128 6.1 Validitätsgefährdungen bei Experimenten 128 6.1.1 Validität statistischer Schlussfolgerungen 129 6.1.2 Interne Validität 130 6.1.3 Konstruktvalidität 131 6.1.4 Inhalts- und Kriteriumsvalidität 134 6.1.5 Zusammenhang zwischen Validitäten 135 6.2 Experimentelle Designs 136 6.2.1 Randomisierte Zuweisung von Probanden 136 6.2.2 Prä-Post-Messungmit Kontrollgruppe 137 6.2.3 Faktorielle Designs 138 6.2.4 Solomon-Vier-Gruppen-Plan 141 6.2.5 Hierarchische Versuchspläne 142 6.2.6 Lateinische und lateinisch-griechische Quadrate 143 6.3 Quasi-experimentelle Designs mit Prä-Messung und Kontrollgruppe 145 6.3.1 Verbesserungsmöglichkeiten des Designs 146 6.3.2 Kohortenstudie 148 6.4 Quasi-experimentelle Designs ohne Prä-Messung und/oder ohne Kontrollgruppe 149 6.4.1 Designs ohne Prä-Messung und ohne Kontrollgruppe 150 6.4.2 Designs mit Prä-Messung, aber ohne Kontrollgruppe 151 6.4.3 Designs ohne Prä-Messung, aber mit Kontrollgruppe 154 6.4.4 Designs mit Prä-Messung und mit Kontrollgruppe 155 6.5 Analyse von nicht vergleichbaren Gruppen 155 7 Praktische Probleme bei der Durchführung von Experimenten 159 7.1 Ethische Voraussetzungen 159 7.2 Möglichkeiten und Probleme von randomisierter Zuweisung 162 7.3 Mögliche Probleme bei der Treatmentimplementierung 165 7.4 Schwund von Probanden und fehlendeWerte 168 Literatur 173 Glossar 175 Anhang: Tabellen der Verteilungsfunktionen 179 Register 186