Verständliche Einführung in die Logik und Interpretation der Inferenzstatistik

Mit Auswertungsbeispielen für SPSS und R aus dem Forschungsalltag

Formale Schreibweisen und Aspekte für Fortgeschrittene in abgetrennten Vertiefungskästen

Verständliche Einführung in die Logik und Interpretation der Inferenzstatistik Mit Auswertungsbeispielen für SPSS und R aus dem Forschungsalltag Formale Schreibweisen und Aspekte für Fortgeschrittene in abgetrennten Vertiefungskästen Includes supplementary material: sn.pub/extras

Autorentext

"Markus Janczyk hat an den Universitäten Halle-Wittenberg und Reno (USA) Psychologie studiert und an der TU Dortmund promoviert. Er ist derzeit wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg und interessiert sich in seiner Forschung vor allem für Handlungssteuerung und Doppelaufgabenperformanz.

Roland Pfister hat an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg Psychologie studiert und promoviert dort derzeit über die Rolle von Handlungseffekten in der Handlungskontrolle sowie das Wechselspiel von Wahrnehmung und Handlung."

Klappentext

Was bedeutet eigentlich dieser p-Wert? Und was heißt es, zu sagen: "Das Ergebnis ist signifikant!"? Dieses Buch bietet eine kompakte und verständnisorientierte Einführung in die Inferenzstatistik mit dem Ziel, solche Fragen korrekt beantworten zu können. Der Schwerpunkt des Buches liegt dabei auf der Logik, die der Inferenzstatistik und dem Hypothesentesten zugrunde liegt. Damit wird es der Leserin und dem Leser ermöglicht, die Tücken der Datenauswertung kennenzulernen und Ergebnisse richtig zu interpretieren. Darüber hinaus wird diese Logik auf die am häufigsten verwendeten Verfahren (t-Test, Varianzanalyse mit und ohne Messwiederholung, Korrelation/Regression) übertragen. Ergänzt werden die Kapitel durch Auswertungsbeispiele aus dem Forschungsalltag inklusive beispielhafter Auswertungen mit den Programmen SPSS und R.

Inhalt
Einführung und deskriptive Statistik.- Grundlagen der Inferenzstatistik 1: Zufallsvariablen.- Grundlagen der Inferenzstatistik 2: Population und Parameterschätzung.- Hypothesentests und Signifikanz.- Unterschiedshypothesen bei maximal zwei Gruppen: t-Tests. Konfidenzintervalle.- Fehlertypen, Effektstärke und Power.- Einfaktorielle Varianzanalyse.- Mehrfaktorielle Varianzanalyse.- Variananalyse mit Messwiederholung.- Zusammenhangshypothesen: Korrelation und Regression.- Anmerkungen zum Schluss.