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 Logik und klassische Methoden der schließenden Statistik Mit Auswertungsbeispielen für SPSS und R aus dem Forschungsalltag Formale Schreibweisen und Aspekte für Fortgeschrittene in separaten 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 an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg habilitiert. Er ist derzeit Professor an der Universität Bremen und leitet dort die Arbeitsgruppe Forschungsmethoden und Kognitive Psychologie. In seiner Forschung interessiert er sich vor allem für Handlungssteuerung, Multitasking, Gedächtnis und kognitive Modellierung.

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, dem Wechselspiel von Wahrnehmung und Handlung, sowie Geschichte der Psychologie.

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.