Forschungsmethoden und Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler: [ein Lehrbuch für Psychologen und Sozialwissenschaftler]
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | , |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München [u.a.]
Pearson
2013
|
| Ausgabe: | 2., aktualisierte und erw. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Always learning
ps psychologie |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Hier auch später erschienene, unveränderte Nachdrucke. - 1. Aufl. u.d.T.: Sedlmeier, Peter: Forschungsmethoden und Statistik in der Psychologie Nebentitel: Forschungsmethoden und Statistik |
| Beschreibung: | XXVI, 934 S. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 9783868941319 3868941312 |
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Inhaltsverzeichnis
Vorwort zur 2. Auflage XXIII
Vorwort zur 1. Auflage XXIV
Teil
I
Grundlagen und Konzepte
г
Kapitel 1 Alltagswissen versus Wissenschaft: Beispiel Psychologie
з
1.1 Die Fallstricke der Alltagspsychologie. 5
1.1.1 Fehler beim Wahrnehmen. 5
1.1.2 Fehler beim Erinnern.
g
1.1.3 Fehler beim logischen Denken. jq
1.1.4 Fehler beim Umgang mit Wahrscheinlichkeiten.
ц
1.2 Sprachgebrauch in Alltag und Wissenschaft. J2
1.2.1 Missverständnisse beim Verstehen von Sprache im Alltag . 12
1.2.2 Präzisierung der Sprache in der Wissenschaft. 13
1.3 Die wissenschaftliche Methode. 15
1.3.1 Theorien, Hypothesen und ihre Präzisierung. 16
1.3.2 Design. Yj
1.3.3 Durchführung von Studien. 17
1.3.4 Datenanalyse und
-interpretation
.
^g
1.4 Was gewinnen wir durch die wissenschaftliche Vorgehensweise? 18
Kapitel 2 Wissenschaftstheorie, Theorien und Hypothesen 21
2.1 Was ist die Wirklichkeit und wie können wir sie erkennen? 23
2.1.1 Das Leib-Seele-Problem. 24
2.1.2 Induktion
vs.
Deduktion. 25
2.2 Wissenschaftstheoretische Ansätze im Überblick. 26
2.2.1 Konventionelle Ansätze. 2ß
2.2.2 Wirklichkeit als Konstruktion. 33
2.3 Spezialprobleme der Psychologie. gg
2.3.1 Latente Variablen. 2^
2.3.2 Verhältnis zwischen Forscher und „Erforschten" 37
2.4 Woher kommen Theorien?. gg
2.4.1
Bed, Bathroom and Bicycle
.
3g
2.4.2
Die
systematische Suche nach Theorien. 41
2.5 Von Theorien zu Hypothesen. 42
2.5.1 Wie sehen Theorien in der Psychologie aus?. 42
2.5.2 Von der Theorie zur Hypothesenprüfung:
Grundlegende Vorgehensweise. 4g
2.5.3 Von der Theorie zur Hypothesenprüfung.· Beispiele 45
2.5.4 Hypothesenprüfung und Wissenschaftstheorie. 48
Kapitel
3
Messen
und
Testen 5i
3.1 Was ist
Messen?
. 53
3.2
Messtheorie
. 56
3.2.1 Messtheoretische Probleme. 58
3.3
Skaleimiveaus
. 61
3.3.1 Nominalskala. 61
3.3.2
Ordinalskala
. 62
3.3.3 Intervallskala. 64
3.3.4 Verhältnisskala. 65
3.3.5 Absolutskala. 67
3.4 Tests. 67
3.5 Gütekriterien beim Testen und Messen. 69
3.5.1 Objektivität. 70
3.5.2 Reliabilität. 71
3.5.3 Validität. 75
Kapitel 4 Datenerhebung: Befragung und Beobachtung 81
4.1 Befragung: Unterschiedliche Perspektiven. 83
4.1.1 Mündlich oder schriftlich?. 83
4.1.2 Freie oder festgelegte Antwortmöglichkeiten?. 86
4.1.3 Einzel- oder Gruppenbefragung?. 87
4.1.4 Wie sehr standardisieren?. 88
4.2 Befragung: Fehlermöglichkeiten und Gegenmaßnahmen. 92
4.2.1 Potenzielle Probleme bei der Gestaltung und Anordnung
von
Items
. 93
4.2.2 Potenzielle Probleme bei der Durchführung der Befragung. 99
4.3 Befragung: Ein kurzes Resümee. 100
4.3.1 Wann welche Art von Befragung?. 101
4.3.2 Einige abschließende Hinweise. 102
4.4 Beobachtung: Unterschiedliche Perspektiven. 103
4.5 Beobachtung: Fehlermöglichkeiten und Gegenmaßnahmen. 111
4.6 Beobachtung: Ein kurzes Resümee. 115
4.6.1 Warm welche Form von Beobachtung?. 116
4.6.2 Einige abschließende Hinweise. 116
4.7 Generalisierbarkeit von Befragungs-und Beobachtungsergebnissen. 116
4.7.1 Auswahl der Situation. 116
4.7.2 Auswahl der Studienteilnehmer. 117
Kapitel 5 Experimentelle Designs H9
5.1 Warum werden Experimente durchgeführt?. 121
5.2 Die Logik des Experiments. 122
5.2.1 Grundlage für Kausalschlüsse. 123
5.2.2 Interne Validität. 128
5.3 Kontrolltechniken. 129
5.3.1 Kontrolle personengebundener Störvariablen. 130
5.3.2 Kontrolle von Störvariablen in der Versuchssituation. 134
5.4 Externe Validität. 140
5.4.1 Wie wichtig ist die externe Validität?. 141
5.4.2 Wie kann die externe Validität erhöht werden?. 143
5.5 Within-Subjects-Designs. 144
5.5.1 Warum werden Within-Subjects-Designs eingesetzt?. 147
5.5.2 Positionseffekte und ihre Kontrolle. 152
5.5.3 Carry-Over-Effekte. 158
5.6 Mehrfaktorielle Designs. 159
5.6.1 Haupteffekte und Interaktionen in 2
χ
2-Designs. 161
5.6.2 Komplexere Designs. 166
5.6.3 Interaktionen und externe Validität. 168
5.7 Quasi-Experimente. 169
Teil
II
Deskriptive und
explorative
Datenanalyse 175
Kapitel 6 Lage- und Streuungsmaße 177
6.1 Warum brauchen wir Streuungsmaße?. 179
6.2 Lage und Streuung auf einen Blick. 180
6.2.1 Stamm-Blatt-Diagramme. 180
6.2.2
Box-Plots
. 184
6.3 Lagemaße im Detail. 187
6.3.1 Arithmetisches Mittel. 187
6.3.2
Median
und Quantile. 188
6.3.3 Modalwert. 189
6.3.4 Weitere Lagemaße. 189
6.4 Streuungsmaße im Detail. 190
6.4.1 Standardabweichung und Varianz. 190
6.4.2 Interquartilsabstand und andere Quantilsabstände. 191
6.4.3 Weitere Streuungsmaße. 191
6.5 Wann welches Maß?. 192
6.5.1 Skalenniveau. 192
6.5.2 Form der Verteilung. 193
6.6 Standardisierung: z-Werte. 194
6.7 Population
vs.
Stichprobe. 195
Kapitel 7 Korrelation 197
7.1 Die grafische Darstellung von Korrelationen: Streudiagramme. 199
7.2 Korrelationsmuster. 202
7.2.1 Lineare und kurvilineare Zusammenhänge. 202
7.2.2 Richtung und Stärke von Zusammenhängen. 203
7.2.3 Die Bedeutung des Korrelationsmusters für die weitere Analyse. . 206
7.3 Der Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient. 207
7.3.1 z-Werte und der Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient. 214
7.4 Verzerrungen des Produkt-Moment-Korrelationskoeffizienten. 216
7.4.1 Ausreißerwerte. 217
7.4.2 Einschränkungen der Variabilität. 218
7.4.3 Zusammenfassung von heterogenen Untergruppen. 220
7.5 Korrelation und Kausalität. 221
7.6
Partialkorrelation
. 224
7.7 Andere Zusammenhangsmaße. 225
7.7.1 Korrelation zweier dichotomer Merkmale - der Phi-Koeffizient. . 226
7.7.2 Korrelation zweier ordinalskalierter Merkmale -
Kendalls
Tau . . 229
Kapitel 8 Lineare Regression 235
8.1 Grundbegriffe der Regressionsrechnung. 237
8.1.1 Prädiktor und Kriterium. 237
8.1.2 Deterministische Zusammenhänge und die Geradengleichung . . 238
8.1.3
Stochastische
Zusammenhänge und die Regressionsgerade. 240
8.1.4 Das Kriterium der kleinsten Quadrate. 243
8.1.5 Bestimmung der Regressionsgeraden. 244
8.1.6 Die Beziehung zwischen der Korrelation und dem
Regressionsgewicht
b
. 246
8.1.7 Regression mit z-standardisierten Variablen. 249
8.1.8 Der Regressionseffekt. 251
8.1.9 Die Vorhersage von
X
aus
Y
. 253
8.2 Die Güte der Vorhersage. 255
8.2.1 Varianzzerlegung. 257
8.2.2 Der Determinationskoeffizient r2. 261
8.2.3 Der Standardschätzfehler. 263
8.3 Probleme und Verzerrungen in der Regressionsrechnung. 265
8.4 Ein Ausblick auf die multiple Regression. 266
8.4.1 Multiple Regression mit z-standardisierten Variablen. 267
8.4.2 Eine Illustration mit zwei Prädiktoren. 268
8.4.3 Gütemaße in der multiplen Regression. 272
Kapitel 9 Effektgrößen 279
9.1 Was sind Effektgrößen?. 281
9.2 Abstandsmaße. 281
9.3 Zusammenhangsmaße. 285
9.4 Effektgrößen aus Effektgrößen. 288
9.4.1 Abstandsmaße aus Abstandsmaßen. 288
9.4.2 Korrelationen aus Abstandsmaßen. 289
9.4.3 Abstandsmaße aus Korrelationen. 290
9.5 Wie bedeutsam ist eine Effektgröße?. 291
9.6 Weitere Effektgrößen-Maße. 293
9.6.1 Relatives Risiko. 294
9.6.2
Odds
Ratio. 295
9.6.3 Mehr zu Effektgrößen in diesem Buch. 296
Teil
III Inferenzstatistik
297
Kapitel 10 Grundlagen der Inferenzstatistik 299
10.1 Wahrscheinlichkeiten, kurz gefasst. 301
10.1.1 Was ist Wahrscheinlichkeit?. 301
10.1.2 Wahrscheinlichkeit von Konjunktionen und bedingte
Wahrscheinlichkeiten. 303
10.2 Von der Population über Stichproben zur Stichprobenverteilung. 306
10.2.1 Simulationsbeispiel für Anteile. 307
10.2.2 Simulationsbeispiel für Mittelwerte. 308
10.2.3 Die tatsächliche Vorgehensweise: Von der Stichprobe
zur Population. 310
10.3 Stichprobenverteilung für Anteile. 311
10.3.1 Binomialverteilung „per Hand". 312
10.3.2 Binomialverteilung mit Binomialformel. 313
10.4 Lage- und Streuungsmaße von Stichprobenverteilungen. 314
10.4.1 Binomialverteilung. 315
10.4.2 Stichprobenverteilungen für Mittelwerte. 318
10.5 Der Einfluss der Stichprobengröße auf die Stichprobenverteilung. 323
10.5.1 Empirisches Gesetz der großen Zahlen. 323
10.5.2 Zentraler Grenzwertsatz. 325
10.6 Rekapitulation und Ausblick. 328
Kapitel 11 Konfidenzintervalle 331
11.1 Was ist ein Konfldenzintervall?. 333
11.1.1 Wahrscheinlichkeitsintervalle: Ein Gedankenexperiment. 333
11.1.2 Konfidenzintervalle für Anteile. 334
11.1.3 Auswirkungen der Höhe der Konfidenz und der
Stichprobengröße. 336
11.1.4 Die Berechnung von Konfidenzintervallen. 338
11.2 Konfidenzintervalle für Mittelwerte. 341
11.3 Konfidenzintervalle für Mittelwertsunterschiede. 344
11.3.1 Unabhängige Messungen. 344
11.3.2 Abhängige (gepaarte) Messungen. 347
11.4 Die Interpretation von Konfidenzintervallen. 353
Kapitel 12 Signifikanztests 357
12.1 Wie funktioniert ein Signifikanztest?. 359
12.2 Vorgehensweise nach R.
A. Fisher
. 361
12.2.1 Beispiel 1: Vorzeichentest. 362
12.2.2 Beispiel 2:
ŕ-Test
für Mittelwert. 364
12.2.3 Probleme mit der Vorgehensweise nach
Fisher
. 365
12.3
Neymans
&
Pearsons
Verbesserungsvorschläge. 366
12.3.1 Warum braucht man die Alternativhypothese und wie
wird sie bestimmt?. 366
12.3.2 Fehler erster und zweiter Art (a und
β
). 368
12.3.3 Die „Verhaltensinterpretation" des Signifikanztestergebnisses. . . 368
12.4 Welche Faktoren beeinflussen das Ergebnis eines Signifikanztests?. 369
12.4.1 Populations-Effektgröße. 369
12.4.2 Stichprobengröße. 370
12.4.3 Abwägung der Fehler erster und zweiter Art. 372
12.4.4 Minimierung des „experimentellen Fehlers". 373
12.4.5 Homogenität der
Population(en)
. 374
12.5 Poweranalyse. 374
12.5.1 Die Suche nach der Stichprobengröße: „A
priori-Analyse"
. 375
12.5.2 Die Suche nach einem
Kompromiss
zwischen
a
und/3. 375
12.5.3 Die Suche nach weiteren Interpretationsmöglichkeiten:
„post hoe-Analyse"
. 376
12.6 Vorgehensweise nach Neyman und
Pearson
. 376
12.6.1 Beispiel 1: Vorzeichentest nach Neyman und
Pearson
. 377
12.6.2 Beispiel 2:
ŕ-Test
nach Neyman und
Pearson
. 381
12.6.3 Akzeptanz des Ansatzes in Psychologie und
Sozialwissenschaften. 383
12.7 Das konventionelle Verfahren: Der „Hybrid". 383
12.7.1 Bestandteile. 384
12.7.2 Vorgehensweise und Ergebnisinterpretation. 385
12.8 Signifikanztests: Was man noch wissen sollte. 386
12.8.1 Spezifikation von Null- und Alternativhypothese. 386
12.8.2 Wie man p-Werte nicht interpretieren sollte. 388
12.8.3 Signifikanztest und Konfidenzintervall. 389
12.8.4 Allgemeine Hinweise und Empfehlungen. 391
Kapitel 13
ŕ-Tests
395
13.1 Unterschied zwischen zwei Mittelwerten. 397
13.1.1 Unabhängige Stichproben. 397
13.1.2 Abhängige Stichproben. 402
13.2 Weitere
ŕ-Tests
. 406
13.2.1 Korrelation. 406
13.2.2 Regression. 409
13.3 Effektgrößenberechnung aus Testergebnissen von t-Tests. 409
13.3.1 Generelle Idee. 410
13.3.2 Eine Stichprobe (Mittelwert
vs.
vorgegebener Wert). 410
13.3.3 Zwei unabhängige Stichproben. 411
13.3.4 Zwei abhängige Stichproben. 412
13.3.5 Korrelation und Regression. 414
Kapitel
14 Der F-Test in der einfaktoriellen Varianzanalyse 417
14.1 Warum nicht mehrere
ŕ-Tests?
. 419
14.2 Die Logik der Varianzanalyse. 422
14.2.1 Zwei Wege zu einer Schätzung der Populationsvarianz. 423
14.2.2 Varianzzerlegung. 432
14.3 Voraussetzungen der einfaktoriellen Varianzanalyse. 440
14.4 Post-hoc-Tests. 441
14.5 Effektgrößen in der einfaktoriellen Varianzanalyse. 444
14.6 Power in der einfaktoriellen Varianzanalyse. 446
Kapitel 15 Weitere F-Tests 451
15.1 Mehrfaktorielle Varianzanalyse. 453
15.1.1 Varianzzerlegung in der zweifaktoriellen Varianzanalyse. 455
15.1.2 ANOVA-Tabelle. 464
15.1.3 Varianzanalysen mit mehr als zwei Faktoren. 465
15.1.4 Voraussetzungen der mehrfaktoriellen Varianzanalyse. 466
15.1.5 Mehrfaktorielle Varianzanalysen mit ungleichen
Stichprobengrößen. 466
15.1.6 Effektgrößen in der mehrfaktoriellen Varianzanalyse. 467
15.1.7 Power in der mehrfaktoriellen Varianzanalyse. 470
15.2 Varianzanalyse mit abhängigen Stichproben. 473
15.2.1 Varianzzerlegung in der einfaktoriellen Varianzanalyse
mit abhängigen Stichproben. 475
15.2.2 ANOVA-Tabelle. 484
15.2.3 Voraussetzungen der Varianzanalyse mit abhängigen
Stichproben. 485
15.2.4 Effektgrößen in der Varianzanalyse mit abhängigen
Stichproben. 486
15.2.5 Power in der Varianzanalyse mit abhängigen Stichproben. 487
15.2.6 Erweiterungen zur Varianzanalyse mit abhängigen Stichproben . . 488
15.3 Der F-Test in der Regressionsrechnung. 489
15.4 Weitere Varianten der Varianzanalyse. 492
Kapitel 16 Kontrastanalyse 497
16.1 Kontraste
vs.
„Omnibus-Hypothesen". 499
16.1.1 Die Problematik von Omnibus-Hypothesen. 499
16.1.2 Kontraste als präzise Hypothesen. 500
16.2 Kontrastanalyse für unabhängige Stichproben. 504
16.2.1
Fantast
und
řKontrast
. 504
16.2.2 Orthogonale Kontraste. 509
16.2.3 Effektgrößen bei der Kontrastanalyse für unabhängige
Stichproben. 511
16.2.4 Poweranalyse bei der Kontrastanalyse für unabhängige
Stichproben. 516
16.3 Kontrastanalyse für unabhängige Stichproben bei komplexen
Fragestellungen. 518
16.3.1 „Haupteffekte" und „Interaktionen". 518
16.3.2 Beliebige Fragestellungen. 521
16.4 Kontrastanalyse für abhängige Stichproben. 523
16.4.1 Bestimmen der zusammengefassten Werte. 523
16.4.2
ŕ-Test
für die Kontrastanalyse bei abhängigen Stichproben. 524
16.4.3 Effektgrößen bei der Kontrastanalyse für abhängige Stichproben . 528
16.4.4 Poweranalyse bei der Kontrastanalyse für abhängige
Stichproben. 529
16.5 Vergleich zweier Hypothesen mithilfe der Kontrastanalyse. 530
16.5.1 Unabhängige Stichproben. 530
16.5.2 Abhängige Stichproben. 533
Kapitel 17 Verfahren zur Analyse nominalskalierter Daten:
Chi-Quadrat (x2-)Tests 539
17.1 Der^2-Test für eine Variable. 542
17.1.1 Die Gleichverteilungsannahme als Nullhypothese. 542
17.1.2 Derx2-Wert . 544
17.1.3 ^-Verteilung und Freiheitsgrade. 545
17.1.4 Andere Verteilungsannahmen als Nullhypothese. 547
17.1.5 Effektgrößen. 549
17.1.6 Power. 551
17.2 Derxz-Test für zwei Variablen . 553
17.2.1 Die Unabhängigkeitsannahme als Nullhypothese. 555
17.2.2 Berechnung des/2-Werts . 557
17.2.3 Freiheitsgrade und Signifikanzprüfung. 557
17.2.4 Effektgrößen. . 559
17.2.5 Power. 563
17.3 Voraussetzungen der^2-Tests. 563
Kapitel 18 Verfahren zur Analyse ordinalskalierter Daten 567
18.1 Voraussetzungsverletzungen in parametrischen Tests. 569
18.2 Der U-Test. 570
18.2.1 Zuordnung der Rangplätze. 571
18.2.2 Null- und Alternativhypothese. 572
18.2.3 Der (7-Wert. 573
18.2.4 Signifikanzprüfung in kleinen Stichproben. 575
18.2.5 Signifikanzprüfung in großen Stichproben. 575
18.2.6 Rangbindungen. 577
18.3 Der Wilcoxon-Test. 577
18.3.1 Durchführung des Wilcoxon-Tests. 578
18.3.2 Eine Voraussetzung des Wilcoxon-Tests. 580
18.4 Powerbestimmung im [/-Test und Wilcoxon-Test. 580
Kapitel
19
Inferenzstatistik:
Erweiterungen und Ergänzungen 583
19.1 Der
Bootstrap: Inferenz
nach Münchhausen-Art. 585
19.1.1 Grundlegende Idee und Vorgehensweise. 585
19.1.2 Vorteile des
Bootstrap
. 586
19.1.3 Anwendungsbeispiele. 587
19.1.4 Praktische Vorgehensweise. 588
19.2 Der Bayesianische Ansatz: Hypothesen erhalten Wahrscheinlichkeiten. 589
19.2.1 Illustration der grundlegenden Idee und Vorgehensweise. 590
19.2.2 Signifikanztesten
vs. Bayesianisches
Hypothesentesten. 593
19.2.3 Test mehrerer Hypothesen. 595
19.2.4 Auswirkung der Priorverteilung. 598
19.2.5 Wiederholtes Testen: Die Replikation von Studien. 599
19.2.6 Einfluss der Stichprobengröße. 600
19.2.7 Komplexere Verfahren. 602
19.2.8 Bayes-Statistik in der Praxis. 603
19.3 Inferenzstatistik in Psychologie und Sozialwissenschaften. 603
19.3.1 Klassisch
vs. Bayesianisch
. 604
19.3.2 Was kann Inferenzstatistik nicht?. 605
Teil
IV
Das Allgemeine Lineare Modell 607
Kapitel 20 Das Allgemeine Lineare Modell 609
20.1 Was ist das Allgemeine Lineare Modell?. 611
20.2 Der i-Test als Spezialfall der einfachen Regression. 613
20.3 Varianzanalyse mit zwei Gruppen als Spezialfall der einfachen
Regression. 620
20.4 Varianzanalyse mit mehr als zwei Gruppen als Spezialfall der
multiplen Regression. 624
Kapitel 21 Regressionsrechnung: Ergänzungen und Erweiterungen 629
21.1 Multiple Regression: Ergänzungen. 631
21.1.1 Schrittweise Regression. 631
21.1.2 Effektgrößen bei der multiplen Regression. 635
21.1.3 Inferenzstatistik bei der multiplen Regression. 638
21.1
A
Analyse nichtlinearer Beziehungen. 642
21.2 Kovarianzanalyse mittels Regressionsrechnung. 643
21.3 Moderatoranalyse: Die generelle Behandlung von Interaktionen. 646
21.3.1 Interaktion als multiplikative Komponente. 647
21.3.2 Zentrieren der Prädiktorvariablen. 649
21.3.3 Interaktion zwischen zwei nominalskalierten Variablen. 651
21.3.4 Interaktion zwischen einer nominal- und einer
intervallskalierten Variable. 652
21.3.5 Interaktion zwischen zwei intervallskalierten Variablen. 654
21.3.6 Interaktion in komplexeren Fällen. 657
Kapitel
22 Indirekte Effekte, latente Variablen und
multiple Analyseebenen 66
1
22.1 Pfadanalyse. 663
22.1.1 Zusammenhang zwischen Regressionsrechnung
und Pfadanalyse. 663
22.1.2 Pfadanalyse mit Mediatorvariable. 667
22.2 Strukturgleichungsmodelle. 669
22.2.1 Identifizierbarkeit. 671
22.2.2
Mess-
und Straktuimodelle. 674
22.2.3 Schätzen der freien Parameter. 675
22.2.4 Die Überprüfung des Modells: Gütemaße. 679
22.2.5 Anwendungsvoraussetzungen. 680
22.3 Exploratorische Faktorenanalyse. 681
22.3.1 Datenbeispiel. 683
22.3.2 Fundamentaltheorem der Faktorenanalyse. 684
22.3.3 Extraktionsverfahren. 684
22.3.4 Ladungen, Kommunalitäten, Eigenwerte. 687
22.3.5 Faktorauswahl. 689
22.3.6 Rotation und Interpretation. 690
22.4 Mehrebenenanalyse. 692
22.4.1 Warum Mehrebenenanalyse?. 692
22.4.2 Regressionsgleichung für ein einfaches Mehrebenenmodell. 694
22.4.3 Feste versus zufällige Effekte. 697
22.4.4 Analysemöglichkeiten: einige Beispiele. 698
22.4.5 Möglichkeiten und Grenzen der Mehrebenenanalyse. 701
Teil
V
Weitere Verfahren der Datenerhebung
und Datenanalyse
7оз
Kapitel 23
Explorative
Datenanalyse (EDA): Weitere Verfahren 705
23.1 Robustheit von EDA-Verfahren:
Box-Plots
. 707
23.2 Varianten von Streuungsdiagrammen. 708
23.2.1 Streuungsdiagramme mit
Box-Plots
. 708
23.2.2
Influence-Plot.
709
23.2.3
Bubble-Plot
. 710
23.3 „Aufspüren" und „Geradebiegen" nichtlinearer Zusammenhänge. 711
23.3.1 Lowess. 711
23.3.2 Potenzleiter. 714
23.4 Multivariate Zusammenhänge auf einen Blick:
Die Streuungsdiagramm-Matrix. 718
23.5 Mehrdimensionale grafische Klassifikation von Personen oder Objekten . 720
23.5.1 Rechteck-Icons. 720
23.5.2 Histogramm- und Profilplots. 721
23.5.3
Star-Plots
. 721
23.5.4 Chernoff-Gesichter. 722
23.6 EDA im Kontext. 723
Kapitel 24 Effektgrößen: Erweiterungen und Ergänzungen 727
24.1
Populations-
versus Stichprobeneffektgrößen. 729
24.2 Effektgrößenschätzung bei unvollständigen Angaben. 731
24.2.1 Nur p-Werte und Stichprobengrößetn) angegeben. 731
24.2.2 Nur „globale" Angaben. 733
24.3 Die Vergleichbarkeit von Effektgrößen. 733
24.3.1 Effektgrößen aus Rohdaten
vs.
Signifikanztestergebnissen. 734
24.3.2 Die Vergleichbarkeit von unterschiedlichen korrelativen Maßen. . 734
24.3.3 Abstandsmaße
vs.
korrelative Maße. 735
24.3.4 Unabhängige
vs.
abhängige Stichproben. 735
24.3.5 Signifikanztest auf Unterschied zweier Effektgrößen. 736
24.4 Konfidenzintervalle für rund
g
. 737
24.4.1 Approximative Konfidenzintervalle für rund
g
. 738
24.4.2 Bootstrap-Konfidenzintervalle. 740
24.4.3 Exakte Konfidenzintervalle. 744
24.5 Konfidenzintervalle für weitere Effektgrößen. 749
24.5.1 Konfidenzintervalle für Anteile. 750
24.5.2 Konfidenzintervalle für Relative Risiken (RR) und
Odds Ratios (OR)
. 751
Kapitel 25 Metaanalyse 755
25.1 Metaanalyse in Grundzügen. 757
25.1.1 Empirische Stichprobenverteilungen als Ausgangsbasis. 758
25.1.2 Metaanalyse
vs.
„Signifikanzen-Zählen". 759
25.1.3
„Fixed effects"
versus
„random effects"
. 759
25.1.4 Wichtige Einflussgrößen. 760
25.2 Praktische Durchführung. 762
25.2.1 Suche nach passenden Studien. 762
25.2.2 Auswahl von Studien: Kriterien. 763
25.2.3 Berechnung und Kombination von Effektgrößen. 763
25.2.4 Analyse potenzieller Moderatorvariablen. 766
25.3 Potenzielle Probleme und Möglichkeiten zu ihrer Kontrolle. 768
25.3.1 Selektive Auswahl von Studien: Funnel-Plot. 769
25.3.2 „Äpfel und Birnen":
Psychometrische
Metaanalyse. 771
25.4 Metaanalyse im Kontext. 775
25.4.1 Varianten von Metaanalysen. 775
25.4.2 Verhältnis von Einzelstudien und Metaanalysen. 776
25.4.3 Die Aussagekraft von gemittelten Effektgrößen. 776
Kapitel
26 Besonderheiten der Datenerhebung 779
26.1 Die Problematik fehlender Daten
(missing data).
781
26.1.1 Fehlende Daten: drei unterschiedliche Fälle. 782
26.1.2 Diagnosemöglichkeiten: Fehlen die Daten zufällig?. 783
26.1.3 „Traditioneller" (suboptimaler) Umgang mit fehlenden Daten . . . 783
26.1.4 Empfehlenswerte Ersetzungsverfahren. 785
26.1.5 Der Umgang mit fehlenden Daten: Rekapitulation. 787
26.2 Verfälschte Stichproben. 787
26.2.1 Selektive Stichproben. 787
26.2.2
„Nonsampling
Error":
Verfälschung durch
„Nichtziehen"
. 790
26.2.3 Ziehen nach Ergebnis. 793
26.3 Unverfälschte Antworten bei sensiblen Fragen:
Randomized Response .
. 796
26.3.1
Randomized Response
für Anteile
I
. 796
26.3.2
Randomized Response
für Anteile
II
. 798
26.3.3
Randomized Response
für Mittelwerte. 800
Kapitel 27 Computermodellierung als Forschungsmethode 803
27.1 Warum Computermodellierung?. 805
27.1.1 „Reichere" Modelle. 805
27.1.2 Präzisere Vorhersagen. 805
27.1.3 Aufhebung künstlicher Trennungen. 806
27.2 Was kann man wie modellieren?. 807
27.2.1 Art der Repräsentation: Symbolisch
vs.
subsymbolisch. 807
27.2.2 Art der modellierten Prozesse: Kognition, Sozialverhalten
und Evolution. 808
27.3 Produktionssysteme. 809
27.3.1 Architektur und Funktionsweise. 809
27.3.2 Ein spezifisches Modell: ACT-R. 811
27.3.3 Wofür sind Produktionssystem-Modelle geeignet?. 813
27.4 Verteilte Modelle. 813
27.4.1 Architektur und Funktionsweise. 814
27.4.2 Beispiele. 815
27.4.3 Wofür sind einfache verteilte Modelle geeignet?. 819
27.5 Neuronale Netzwerke. 819
27.5.1 Architektur und Funktionsweise. 820
27.5.2 Beispiele. 823
27.5.3 Wofür sind neuronale Netzwerke geeignet?. 828
27.6 Genetische Algorithmen. 828
27.6.1 Architektur und Funktionsweise. 829
27.6.2 Beispiele. 831
27.6.3 Wofür sind genetische Algorithmen geeignet?. 834
27.7 Praktische Vorgehensweise. 835
27.7
Λ
Bewertung von Simulationsergebnissen. 835
27.7.2 Programmierung. 836
27.7.3 Simulationsumgebungen. 836
27.8 Möglichkeiten und Grenzen der Computermodellierung. 837
Kapitel
28 Qualitative Methoden 841
28.1 Qualitative Methoden im Überblick. 843
28.1.1 Zielstellung qualitativer Forschung: Drei Sichtweisen. 843
28.1.2 Die wissenschaftliche Methode: Qualitative Version. 845
28.1.3 Die Vielfalt qualitativer Ansätze. 847
28.2 Spezinsche Ansätze: Eine Auswahl. 848
28.2.1 Qualitative Inhaltsanalyse. 848
28.2.2
Grounded Theory.
851
28.2.3 Diskursanalyse. 856
28.3 Der qualitative Forschungsprozess. 860
28.3.1 Datensammlung. 860
28.3.2 Datenanalyse. 861
28.3.3 Gütekriterien. 863
28.4 Qualitative Methoden: Eine kritische Bewertung. 865
28.4.1 Qualitative „Messung". 866
28.4.2 Qualitative Methoden und Falsifizierbarkeit . 868
28.4.3 Wie man qualitative Forschung nicht betreiben sollte. 869
28.4.4 Wann sind qualitative Methoden nützlich?. 870
Teil
VI
Reflexion 873
Kapitel 29 Methode und Inhalt 875
29.1 Bewährte Methoden und neue Ansätze. 877
29.1.1 Inferenzstatistik: Erweiterte Perspektiven. 878
29.1.2 Die Rolle von Simulationen. 878
29.1.3 Die Rolle der qualitativen Methoden. 879
29.2 Forschungsmethoden und Statistik als Argument. 880
29.2.1 Die zwei Funktionen von Forschungsmethoden und Statistik. . . 880
29.2.2 Überzeugende Argumente: Die MAGIC-Kriterien. 880
29.2.3 Die Rolle des Signifikanztests in der statistischen
Argumentation. 881
29.3 Die Methodenbrille: Sehhilfe oder Sehbehinderung?. 884
Anhang 887
Anhang A: Tabellen 888
Anhang B:
Bibliografie
907
Anhang C: Register 927 |
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| author | Sedlmeier, Peter Renkewitz, Frank 1970- |
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Beschreibung
THWS Würzburg Zentralbibliothek Lesesaal
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1000 MR 2000 S449(2) |
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| Exemplar 1 | ausleihbar Verfügbar Bestellen |
THWS Schweinfurt Zentralbibliothek Lesesaal
| Signatur: |
2000 CM 3000 S449(2) |
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| Exemplar 1 | ausleihbar Checked out – Rückgabe bis: 21.07.2025 Vormerken |