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Das beliebte und häufig eingesetzte Lehrbuch bietet eine umfassende und verständliche Einführung in alle wichtigen Grundlagen der psychologischen und sozialwissenschaftlichen Forschungsmethodik. Auf die Bedürfnisse von Studierenden angepasst, werden Konzepte und Verfahren möglichst intuitiv und anhand zahlreicher einprägsamer Beispiele aus dem Forschungsalltag erklärt ohne dabei an Präzision einzubüßen. Eine klare Sprache und viele einprägsame Beispiele unterstützen den Lernprozess..
In der Neuauflage wurden diverse neuere Entwicklungen mit aufgenommen. So wurden u.a. der Mehrebenenanalyse, Bootstrap-Verfahren und Randomisierungstests, dem Bayesianischen Ansatz sowie dem Kritischen Rationalismus als derzeit wohl wichtigstem wissenschaftstheoretischen Ansatz deutlich mehr Platz eingeräumt. Neu hinzugekommen sind zudem Kapitel zu Problemen der klassischen Inferenzstatistik in der Forschungspraxis , zu Replikation, Präregistrierung, Open Science sowie zur Experimentellen Einzelfallanalyse .
Auteur
Prof. Dr. Peter Sedlmeier ist Inhaber der Professur für Forschungsmethodik und Evaluation am Institut für Psychologie der TU Chemnitz.
Dr. Frank Renkewitz ist Akademischer Rat, Fachgebiet Psychologie, an der Universität Erfurt.
Contenu
Teil I Grundlagen und Konzepte
Alltagswissen versus Wissenschaft: Beispiel Psychologie
Wissenschaftstheorie, Theorien und Hypothesen
Messen und Testen
Datenerhebung: Befragung und Beobachtung
Experimentelle Designs
Teil II Deskriptive und explorative Datenanalyse
Lage- und Streuungsmaße
Korrelation
Lineare Regression
Effektgrößen
Teil III Inferenzstatistik
Grundlagen der Inferenzstatistik
Konfidenzintervalle
Signifikanztests
t-Tests
Der F-Test in der einfaktoriellen Varianzanalyse
Weitere F-Tests
Kontrastanalyse
Verfahren zur Analyse nominalskalierter Daten: Chi Quadrat-Tests
Verfahren zur Analyse ordinalskalierter Daten
Resampling-Verfahren
Teil IV Inferenzstatistik: Praktische Probleme und alternative Sichtweisen
Probleme der klassischen Inferenzstatistik in der Forschungspraxis
Replikation, Präregistrierung, Open Science
Bayesianische Statistik
Teil V Das Allgemeine Lineare Modell
Das Allgemeine Lineare Modell
Regressionsrechnung: Ergänzungen und Erweiterungen
Indirekte Effekte, latente Variablen und multiple Analyseebenen
Teil VI Weitere Verfahren in der Datenerhebung und Datenanalyse
Explorative Datenanalyse (EDA): Weitere Verfahren
Effektgrößen: Erweiterungen und Ergänzungen
Metaanalyse
Besonderheiten der Datenerhebung
Teil VII Alternative Vorgehensweisen
Experimentelle Einzelfallanalyse
Computermodellierung als Forschungsmethode
Qualitative Methoden
Teil VIII Reflexion
Methode und Inhalt