Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Stuttgart
Verlag W. Kohlhammer
2016
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| Ausgabe: | 1. Auflage |
| Schriftenreihe: | Grundriss der Psychologie
28 |
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| Beschreibung: | 156 Seiten |
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Inhalt
Geleitwort. 9
Vorwort. 11
1 »Was soll das alles?« - Eine Einleitung. 15
1.1 Worum soll es gehen? . 15
1.2 Warum sollten uns wissenschaftliche
Aussagen interessieren?. 21
2 Theorie und Empirie. 29
2.1 Worum geht es in der (empirischen)
Wissenschaft?. 30
2.2 Welche Vorstellung von der Welt steckt
dahinter?. 32
2.3 Wie sind Theorie und Empirie
miteinander verknüpft? . 33
3 Messwerte und Fehler. 43
3.1 Was macht man eigentlich, wenn man
etwas misst? . 43
3.2 Welche Informationen enthalten
Messwerte?. 47
3.3 Da ist doch ein Fehler?. 56
4 Populationen und Stichproben? . 67
4.1 Was ist eine Zufallsstichprobe und warum
ist das so wichtig? . 68
4.2 Wo kommen die kleinen Stichproben
her? . 68
5 Ergebnisse und Kennwerte. 75
5.1 Wie kann man die Ergebnisse in einer
Stichprobe beschreiben?. 75
6 Inhalt
5.2 Was für Aspekte einer Stichprobe kann
man durch einen Wert beschreiben?. 79
5.3 Warum betrachtet man Kennwerte? . 86
6 Schätzer und Parameter. 89
6.1 Was ist ein Schätzer und was
schätzt er?. 89
6.2 Wie schätze ich einen
Populationskennwert? . 90
6.3 Was ist eine Stichprobenverteilung eines
Kennwerts? . 91
6.4 Was sind Stichprobenfehler?. 93
6.5 Was ist ein Populationsparameter?. 98
7 Parametrische Tests. 104
7.1 Ein »kleiner« Exkurs: Was ist ein
Maximum-Likelihood-Schätzer? . 108
7.2 Wir konstruieren eine
Stichprobenverteilung . 112
7.3 Kombiniere! . 115
8 Ein nicht-parametrischer Test. 120
9 »Ach so, das soll das alles!« - Ein Fazit. 127
9.1 Das Problem mit dem Messen. 128
9.2 Das Problem mit den Populationen. 130
9.3 Das Problem mit den
Zufallsstichproben. 131
9.4 Und nun? Was tun? . 132
Stichwortverzeichnis und Gloss(e)ar. 135
Frank Eggert
S M 1 f
In vielen Wissenschaften gilt die Anwendung von Statistik als
Ausweis von Wissenschaftlichkeit und erlaubt (vermeintlich)
allgemeingültige Aussagen. Um den Sinn und den bisweilen
anzutreffenden Unsinn der hierfür verwendeten Inferenz-
statistik zu verstehen, braucht man nicht so sehr Detailwissen
über die vielen verfügbaren Tests und Schätzmethoden,
sondern vor allem ein Verständnis für ihre konzeptuellen
Grundlagen in der Deskriptiven Statistik und Wahrscheinlich-
keitstheorie. Für all diejenigen, die genug vom sturen Lernen
haben und stattdessen den Sinn von Statistik in der Wissen-
schaft verstehen wollen, ist dieses Buch geschrieben worden. |
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