Der richtige Einsatz von Forschungsmethoden und die statistische Analyse von Daten sind für Lernende in den Bereichen Psychologie und Sozialwissenschaften eine essenzielle Fähigkeit. Dieses vielseitig geschätzte Lehrbuch der Autoren Prof. Sedlmeier und Dr. Renkewitz bietet eine umfassende und leicht verständliche Einführung in alle wichtigen Grundlagen.
Das Lehrbuch ist speziell auf die Bedürfnisse von Studierenden zugeschnitten und vermittelt komplexe Konzepte und Verfahren methodisch und klar. Dabei werden Methodik und Statistik im Zusammenspiel betrachtet. Das gesamte Spektrum der Methodenausbildung für Bachelor- und Masterstudiengänge der Psychologie und angrenzender sozialwissenschaftlicher Bereiche wird in diesem Titel abgedeckt. Zahlreiche praktischen Beispiele machen selbst die anspruchsvollsten Themen leicht zugänglich, ohne dabei an Präzision zu verlieren. In der neuen Auflage wurden alle Kapitel überarbeitet und ergänzt. Es gibt zudem ein neues Kapitel zur Clusteranalyse, die in vielen Masterstudiengängen behandelt wird.
Inhaltsverzeichnis
VorwortTEIL 1: GRUNDLAGEN UND KONZEPTE Kapitel 1 Alltagswissen versus Wissenschaft: Beispiel PsychologieKapitel 2 Wissenschaftstheorie, Theorien und HypothesenKapitel 3 Messen und TestenKapitel 4 Datenerhebung: Befragung und BeobachtungKapitel 5 Experimentelle Designs
TEIL 2: DESKRIPTIVE UND EXPLORATIVE DATENANALYSE Kapitel 6 Lage- und Streuungsmaß eKapitel 7 KorrelationKapitel 8 Lineare RegressionKapitel 9 Effektgrö ß en
TEIL 3: INFERENZSTATISTIK Kapitel 10 Grundlagen der InferenzstatistikKapitel 11 KonfidenzintervalleKapitel 12 SignifikanztestsKapitel 13 t-TestsKapitel 14 Der F-Test in der einfaktoriellen VarianzanalyseKapitel 15 Weitere F-TestsKapitel 16 KontrastanalyseKapitel 17 Verfahren zur Analyse nominalskalierter Daten: Chi-Quadrat ( 2-)TestsKapitel 18 Verfahren zur Analyse ordinalskalierter DatenKapitel 19 Resampling-Verfahren
TEIL 4: INFERENZSTATISTIK: PRAKTISCHE PROBLEME UND ALTERNATIVE SICHTWEISEN Kapitel 20 Probleme der klassischen Inferenzstatistik in der ForschungspraxisKapitel 21 Replikation, Prä registrierung, Open ScienceKapitel 22 Bayesianische Statistik
TEIL 5: DAS ALLGEMEINE LINEARE MODELL Kapitel 23 Das Allgemeine Lineare ModellKapitel 24 Regressionsrechnung: Ergä nzungen und ErweiterungenKapitel 25 Indirekte Effekte, latente Variablen und multiple Analyseebenen
TEIL 6: WEITERE VERFAHREN IN DER DATENERHEBUNG UND DATENANALYSE Kapitel 26 Explorative Datenanalyse (EDA): Weitere VerfahrenKapitel 27 Visuelle Klassifikation und ClusteranalyseKapitel 28 Effektgrö ß en: Erweiterungen und Ergä nzungenKapitel 29 MetaanalyseKapitel 30 Besonderheiten der Datenerhebung
TEIL 7: ALTERNATIVE VORGEHENSWEISEN Kapitel 31 Experimentelle EinzelfallanalyseKapitel 32 Qualitative Methoden
TEIL 8: REFLEXION Kapitel 33 Methode und InhaltKapitel 34 Anhang
