Inferenzstatistik verstehen

Dieses Buch bietet eine kompakte und verständnisorientierte Einführung in die Inferenzstatistik. Ein Schwerpunkt ist dabei die zugrundeliegende Logik der Inferenzstatistik und des Hypothesentestens. Dies ermöglicht es, die Tücken der Datenauswertung kennenzulernen und Ergebnisse richtig zu interpretieren. Darüber hinaus wird die Logik auf die gängigsten Verfahren (t-Test, Varianzanalyse mit und ohne Messwiederholung, Korrelation/Regression) übertragen. Eine Ergänzung liefern Beispiele aus dem Forschungsalltag inklusive exemplarischer Auswertungen mit den Programmen SPSS und R. Die zweite Auflage bietet neben zahlreichen sprachlichen Überarbeitungen verschiedene Querverweise auf aktuelle Entwicklungen der psychologischen Methodenforschung.

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 Querverweise auf aktuelle Entwicklungen der psychologischen Methodenforschung Includes supplementary material: sn.pub/extras

Autorentext

Markus Janczyk hat an den Universitäten Halle-Wittenberg und Reno (USA) Psychologie studiert, an der TU Dortmund promoviert und sich anschließend an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg habilitiert. Er ist derzeit Juniorprofessor für Kognitionspsychologie an der Eberhard Karls Universität Tübingen und interessiert sich in seiner Forschung vor allem für Handlungssteuerung, Doppelaufgabenperformanz und das Arbeitsgedächtnis.

Roland Pfister hat an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg Psychologie studiert und dort über die kognitiven Mechanismen bewusster Regelverstöße promoviert. Darüber hinaus beschäftigt er sich mit grundlegenden Mechanismen der Handlungskontrolle sowie dem Wechselspiel von Wahrnehmung und Handlung.

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.