Lerne mit uns komplexe Statistik!: drei Studis erklären fortgeschrittene statistische Verfahren und ihre SPSS-Anwendungen
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| 1. Verfasser: | |
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin
Springer
[2020]
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| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis Klappentext |
| Beschreibung: | XII, 228 Seiten 35 Illustrationen 24 cm x 16.8 cm |
| ISBN: | 9783662617502 3662617501 |
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Inhaltsverzeichnis I Hypothesenprüfungen і Einstieg in die mehrfaktoriellen Varianzanalysen. Fiktiver Datensatz. Übersicht. 3 4 9 Mehrfaktorielle Varianzanalysen. Mehrfaktorielle Varianzanalyse mit unabhängigen Stichproben. Basisablauf: Zweifaktorielle Varianzanalyse. Ergänzungen: Beispiel für eine vermutete disordinale Interaktion. Mehrfaktorielle Varianzanalyse mit abhängigen Stichproben. Basisablauf: Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholungen auf beiden Faktoren. Basisablauf: Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung auf einem der beiden Faktoren. 11 12 16 28 32 45 3.1 3.2 Einstieg in die Partialkorrelationen, Regressionsanalysen und Diskriminanzanalysen. Realer Datensatz.
Übersicht. 57 58 62 4 4.1 4.2 Partialkorrelationen. Basisablauf: Prüfung auf „Scheinkorrelation". Ergänzungen: Weitere Partialkorrelationen. 67 69 75 5 5.1 5.2 5.3 5.3.1 5.3.2 5.4 5.4.1 5.4.2 5.5 5.5.1 5.5.2 5.6 77 79 89 101 102 110 117 119 126 127 128 134 5.6.1 5.6.2 Multiple Regressionsanalyse. Basisablauf: Zwei normal geeignete Prädiktoren. Basisablauf: Traditioneller Suppressoreffekt. Moderatorvariablen. Basisablauf: Dichotome Moderatorvariable als Interaktionseffekt. Basisablauf: Dichotome Moderatorvariable im Gruppenvergleich. Mediatorvariablen. Basisablauf: Totale Mediatorvariable. Partielle Mediatorvariable. Nominalskalierte
Prädiktorvariablen. Basisablauf: Dreistufige nominalskalierte Prädiktorvariable. Hinweis auf das allgemeine lineare Modell. Zwei Anwendungsbereiche der multiplen Regressionsanalyse mit typischerweise mehr als 2 Prädiktoren. Diagnostik. Polynome höheren Grades. 6 6.1 Diskriminanzanalyse. Basisablauf: Zwei Prädiktoren. 137 140 1.1 1.2 շ 2.1 2.1.1 2.1.2 2.2 2.2.1 2.2.2 3 33 134 135 135
XII Inhaltsverzeichnis 6.2 Basisablauf: Traditioneller Suppressoreffekt. 151 6.3 Hinweisezu verwandten Verfahren. 166 6.3.1 6.3.2 6.3.3 Multivariater t-Test. 166 Multivariate Varianzanalyse. 167 Logistische Regressionsanalyse. 168 7 Ergänzungen zu der Regressionsanałyse und der Diskriminanzanalyse. 173 7.1 Bedeutungendereinzeinen Prädiktoren. 174 7.2 Kreuzvalidierung. 174 7.2.1 Kreuzvalidierung bei der multiplen Regressionsanalyse. 175 7.2.2 Kreuzvalidierung bei der Diskriminanzanalyse. 176 II Sonderfall, Prüfungen der Voraussetzungen und Robustheitsstudien 8 Varianzhomogenität: Levene-Test. 181 8.1 Sonderfall-Basisablauf: Zwei unabhängige Stichproben. 183 8.2 Basisablauf:
Prüfung der Varianzhomogenität (Modellvoraussetzung). 187 8.3 Indirekte Prüfung der Varianzen. 189 9 Prüfung der Normalverteilungsannahme von stetigen, (mindestens) intervallskalierten Variablen. 191 9.1 Visuelle Analysen. 9.1.1 Häufigkeitsverteilung mit eingezeichneter Normalverteilung. 193 193 9.1.2 P-P-Plot. 196 9.2 Signifikanztests. 9.2.1 9.2.2 z-Tests für die Schiefe und die Kurtosis. 199 Kolmogorov-Smimov-Test/Lilliefors-Test. 203 9.3 Gesamtbewertung der visuellen Analysen und der Signifikanztests. 205 10 Robustheitsstudien zu den Signifikanztests. 207 10.1 Monte-Carlo-Studien. 208 10.1.1 z-Test (Stichprobe/Population) und Monte-Carlo-Studien. 209 10.1.2 10.1.3 t-Test
(Stichprobe/Population) und Monte-Carlo-Studien. 210 Weitere Signifikanztests, Variationen und Robustheitskriterium. 211 198 10.2 Die beiden gegensätzlichen Standpunkte bei den Robustheitsstudien. 213 10.2.1 10.2.2 10.2.3 10.2.4 Positive und differenzierte Robustheitsnachweise. Negative und differenzierte Robustheitsnachweise. Konfrontationsschlag mit der Realität von Micceri. Konterschlag gegen Micceri von Sawilowsky und Blair. 214 216 218 219 10.2.5 Abschließende Bemerkungen. 219 Serviceteil Literatur. 224 Stichwortverzeichnis. 227
Lerne mit uns komplexe Statistik! Du versuchst, komplexe statistische Verfahren wie multivariate Varianzanalysen, mul tiple Regressions- oder Diskriminanzanalysen zu verstehen - und Dir raucht der Kopf? Folge in diesem Buch den Dialogen von drei befreundeten Psychologiestudierenden, denn sie arbeiten sich schrittweise durch den Stoff und erklären es alltagsnah und ver ständlich. Dies hilft Dir vielleicht dabei, den Spaß an der Statistik (wieder) zu finden und insbesondere, die komplizierteren Verfahren besser zu verstehen. Der Inhalt • Lebendiger Dialog zwischen drei befreundeten Psychologiestudierenden zu interessanten inhaltlichen Fragestellungen • Komplexe Abläufe werden Schritt für Schritt gut nachvollziehbar dargestellt • Einheitliches Ablaufschema für die statistischen Verfahren • Verzicht auf Wahrscheinlichkeitsrechnung und theoretische mathematische Modelle • Cartoons zur humorvollen Auflockerung • Verwendung von realen Datensätzen • Detaillierte SPSS-Ablaufschemata Die Zielgruppen • Studierende der Psychologie und Sozialwissenschaften • Alle, die so ihre Schwierigkeiten mit der Statistik und den klassischen Lehrbüchern haben |
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Inhaltsverzeichnis I Hypothesenprüfungen і Einstieg in die mehrfaktoriellen Varianzanalysen. Fiktiver Datensatz. Übersicht. 3 4 9 Mehrfaktorielle Varianzanalysen. Mehrfaktorielle Varianzanalyse mit unabhängigen Stichproben. Basisablauf: Zweifaktorielle Varianzanalyse. Ergänzungen: Beispiel für eine vermutete disordinale Interaktion. Mehrfaktorielle Varianzanalyse mit abhängigen Stichproben. Basisablauf: Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholungen auf beiden Faktoren. Basisablauf: Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung auf einem der beiden Faktoren. 11 12 16 28 32 45 3.1 3.2 Einstieg in die Partialkorrelationen, Regressionsanalysen und Diskriminanzanalysen. Realer Datensatz.
Übersicht. 57 58 62 4 4.1 4.2 Partialkorrelationen. Basisablauf: Prüfung auf „Scheinkorrelation". Ergänzungen: Weitere Partialkorrelationen. 67 69 75 5 5.1 5.2 5.3 5.3.1 5.3.2 5.4 5.4.1 5.4.2 5.5 5.5.1 5.5.2 5.6 77 79 89 101 102 110 117 119 126 127 128 134 5.6.1 5.6.2 Multiple Regressionsanalyse. Basisablauf: Zwei normal geeignete Prädiktoren. Basisablauf: Traditioneller Suppressoreffekt. Moderatorvariablen. Basisablauf: Dichotome Moderatorvariable als Interaktionseffekt. Basisablauf: Dichotome Moderatorvariable im Gruppenvergleich. Mediatorvariablen. Basisablauf: Totale Mediatorvariable. Partielle Mediatorvariable. Nominalskalierte
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XII Inhaltsverzeichnis 6.2 Basisablauf: Traditioneller Suppressoreffekt. 151 6.3 Hinweisezu verwandten Verfahren. 166 6.3.1 6.3.2 6.3.3 Multivariater t-Test. 166 Multivariate Varianzanalyse. 167 Logistische Regressionsanalyse. 168 7 Ergänzungen zu der Regressionsanałyse und der Diskriminanzanalyse. 173 7.1 Bedeutungendereinzeinen Prädiktoren. 174 7.2 Kreuzvalidierung. 174 7.2.1 Kreuzvalidierung bei der multiplen Regressionsanalyse. 175 7.2.2 Kreuzvalidierung bei der Diskriminanzanalyse. 176 II Sonderfall, Prüfungen der Voraussetzungen und Robustheitsstudien 8 Varianzhomogenität: Levene-Test. 181 8.1 Sonderfall-Basisablauf: Zwei unabhängige Stichproben. 183 8.2 Basisablauf:
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Lerne mit uns komplexe Statistik! Du versuchst, komplexe statistische Verfahren wie multivariate Varianzanalysen, mul tiple Regressions- oder Diskriminanzanalysen zu verstehen - und Dir raucht der Kopf? Folge in diesem Buch den Dialogen von drei befreundeten Psychologiestudierenden, denn sie arbeiten sich schrittweise durch den Stoff und erklären es alltagsnah und ver ständlich. Dies hilft Dir vielleicht dabei, den Spaß an der Statistik (wieder) zu finden und insbesondere, die komplizierteren Verfahren besser zu verstehen. Der Inhalt • Lebendiger Dialog zwischen drei befreundeten Psychologiestudierenden zu interessanten inhaltlichen Fragestellungen • Komplexe Abläufe werden Schritt für Schritt gut nachvollziehbar dargestellt • Einheitliches Ablaufschema für die statistischen Verfahren • Verzicht auf Wahrscheinlichkeitsrechnung und theoretische mathematische Modelle • Cartoons zur humorvollen Auflockerung • Verwendung von realen Datensätzen • Detaillierte SPSS-Ablaufschemata Die Zielgruppen • Studierende der Psychologie und Sozialwissenschaften • Alle, die so ihre Schwierigkeiten mit der Statistik und den klassischen Lehrbüchern haben |
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