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Statistik für Psychologen für Dummies (Für Dummies)

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de Limba Germană Carte Paperback – 15 Feb 2017

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Specificații

ISBN-13: 9783527709878
ISBN-10: 3527709878
Pagini: 407
Dimensiuni: 178 x 239 x 22 mm
Greutate: 0.70 kg
Editura: Wiley Vch
Seria Für Dummies

Locul publicării: Weinheim, Germany

Public țintă

Bachelor′s Students

Cuprins

Über die Autoren 7 Einleitung 21
Über dieses Buch 21
Was Sie nicht lesen müssen 22
Törichte Annahmen über den Leser 22
Wie dieses Buch aufgebaut ist 23
Symbole, die in diesem Buch verwendet werden 24
Wie es weitergeht 24
TEIL I DATEN BESCHREIBEN 25
Kapitel 1 Statistik? Ich dachte, es geht um Psychologie! 27
Machen Sie sich ein Bild von Ihren Variablen 28
Was ist SPSS? 29
Deskriptive Statistik 30
Lagemaße 30
Streuung 30
Diagramme 31
Standardisierte Messwerte 31
Inferentielle oder analytische Statistik 31
Hypothesen 32
Parametrische und nicht parametrische Tests 32
Forschungsdesigns 33
Korrelatives Design 33
Experimentelles Design 34
Design mit unabhängigen Gruppen 34
Design mit wiederholten Messungen 35
Die ersten Schritte 35
Kapitel 2 Mit welchem Typ Daten haben wir es zu tun? 37
Diskrete und stetige Variablen 38
Verschiedene Messniveaus39
Messeigenschaften 39
Messniveautypen 41
Rollenbestimmung für Variablen 42
Unabhängige Variablen 42
Abhängige Variablen 43
Kovariaten 43
Kapitel 3 Alle Daten rein in SPSS 45
Die Variablenansicht 46
Variablennamen anlegen 47
Einen Variablentyp festlegen 48
Schön fürs Auge: Optimierte Anzeige der Daten 49
Verwendung von Beschriftungen 49
Werte verwenden 50
Zum Umgang mit fehlenden Daten 52
Zuordnung des Messniveaus 53
Das Datenansicht–Fenster 54
Neue Daten eingeben 55
Neue Variablen anlegen 56
Daten sortieren 57
Variablen umcodieren 59
Ausgabefenster 63
Das Ausgabefenster verwenden 63
Ausgaben speichern 64
Kapitel 4 Lagemaße 67
Grundlagen für das Lagemaß 68
Der Modalwert 70
Den Modalwert bestimmen70
Vorteile und Nachteile des Modalwerts 71
Den Modalwert in SPSS ermitteln 71
Der Median 76
Den Median berechnen 76
Vor– und Nachteile bei der Verwendung des Medians 77
Bestimmung des Medians in SPSS 78
Der Mittelwert 79
Den Mittelwert bestimmen 79
Vor– und Nachteile des Mittelwerts 80
Den Mittelwert in SPSS bestimmen 80
Die Qual der Wahl: Modalwert, Median oder Mittelwert? 82
Kapitel 5 Streuungsmaße 83
Zur Definition der Streuung 83
Der Bereich 84
Vorteile und Nachteile bei der Verwendung des Bereichs 85
Den Bereich in SPSS bestimmen 85
Interquartilabstand 88
Vorteile und Nachteile des Interquartilabstands 90
Bestimmung des Interquartilabstands in SPSS 91
Standardabweichung 92
Vorteile und Nachteile der Standardabweichung 96
Die Standardabweichung in SPSS bestimmen 96
Die freie Wahl zwischen Bereich, Interquartilabstand und Standardabweichung 98
Kapitel 6 Grafiken und Diagramme 99
Histogramme 99
Histogramme besser verstehen 99
Histogramme in SPSS erstellen 103
Balkendiagramme 105
Balkendiagramme besser verstehen 106
Ein Balkendiagramm in SPSS erstellen 107
Kreisdiagramme 108
Kreisdiagramme besser verstehen 108
Ein Kreisdiagramm in SPSS erstellen 110
Boxplots 110
Boxplots besser verstehen 110
Einen Boxplot in SPSS erstellen 114
TEIL II STATISTISCHE SIGNIFIKANZ 117
Kapitel 7 Wahrscheinlichkeit und Inferenz 119
Statistische Inferenz genauer betrachtet 119
Population und Stichprobe 120
Die Grenzen der deskriptiven Statistik 121
Der Versuch, 95 % Vertrauen zu erzielen 122
Wahrscheinlichkeit verstehen 123
Definition der Wahrscheinlichkeit 123
Sich wechselseitig ausschließende und unabhängige Ereignisse 124
Die bedingte Wahrscheinlichkeit und ihre Tücken 126
Quoten 127
Kapitel 8 Hypothesen testen 129
Null– und Alternativhypothesen verstehen 129
Die Nullhypothese testen 130
Die Alternativhypothese definieren 130
Entscheiden, ob die Nullhypothese übernommen oder abgelehnt wird 131
Fehler bei der statistischen Inferenz 133
Der Typ–I–Fehler 134
Der Typ–II–Fehler 134
Und manchmal macht man alles richtig 135
Ein– und zweiseitige Hypothesen 136
Eine einseitige Hypothese verwenden 137
Anwendung einer zweiseitigen Hypothese 137
Konfidenzintervalle 138
Berechnung eines 95–%–Konfidenzintervalls 139
Bestimmung eines 95–%–Konfidenzintervalls in SPSS 141
Kapitel 9 Was ist bei der Normalverteilung eigentlich normal? 143
Die Normalverteilung verstehen 144
Definition der Normalverteilung 144
Bestimmen, ob eine Verteilung annähernd normal ist 145
Bestimmung der Schiefe 147
Grafische Bewertung der Schiefe148
Die Statistik für die Schiefe in SPSS erhalten 150
Normalverteilung und inferentielle Statistik 153
Schlussfolgerungen hinsichtlich einzelner Werte treffen 153
Berücksichtigung der Stichprobenverteilung 155
Schlussfolgerungen über Gruppenwerte treffen 156
Kapitel 10 Standardisierte Werte 157
Die Grundlagen der standardisierten Werte 157
Standardisierte Werte Definition 157
Standardisierte Werte von Hand berechnen 158
Standardisierte Werte mit SPSS berechnen 159
Z–Werte in der statistischen Analyse 161
Z–Werte und die Normalverteilung 161
Z–Werte in der inferentiellen Statistik verwenden 163
Kapitel 11 Effektgröße und Teststärke 165
Zwischen Effektgröße und statistischer Signifikanz unterscheiden 165
Die Effektgröße für Korrelationen untersuchen 166
Die Effektgröße beim Vergleich der Unterschiede zwischen zwei Wertemengen 167
Eine Effektgröße für den Vergleich von Unterschieden zwischen zwei Wertemengen ermitteln 167
Eine Effektgröße für Unterschiede zwischen zwei Wertemengen interpretieren 170
Die Effektgröße für Unterschiede zwischen mehr als zwei Wertemengen 170
Eine Effektgröße für den Vergleich der Unterschiede zwischen mehr als zwei Wertemengen ermitteln 171
14 Inhaltsverzeichnis Interpretation einer Effektgröße für Unterschiede zwischen mehr als zwei Wertemengen 178
Statistische Teststärke verstehen 179
Faktoren, die die Teststärke beeinflussen 179
Teststärke und Stichprobengröße 180
TEIL III BEZIEHUNGEN ZWISCHEN VARIABLEN 183
Kapitel 12 Korrelationen 185
Mit Streudiagrammen Beziehungen bewerten 185
Ein Streudiagramm auswerten 186
Ein Streudiagramm in SPSS zeichnen 189
Den Korrelationskoeffizienten verstehen 190
Gemeinsame Varianz untersuchen 191
Die Pearson–Korrelation 192
Wann die Pearson–Korrelation ansteht 192
Die Pearson–Korrelation in SPSS durchführen 193
Interpretation der Ausgabe 196
Die Ergebnisse zitieren 197
Die Spearman–Korrelation 198
Wann die Spearman–Korrelation zu verwenden ist 198
Die Spearman–Korrelation in SPSS berechnen 199
Die Ausgabe interpretieren 201
Die Ergebnisse zitieren 202
Die Kendall–Korrelation 202
Die Kendall–Korrelation in SPSS berechnen 203
Die Ausgabe interpretieren 205
Die Ergebnisse zitieren 205
Partielle Korrelationen 206
Eine partielle Korrelation in SPSS berechnen 206
Die Ausgabe interpretieren 207
Die Ergebnisse zitieren 208
Kapitel 13 Lineare Regression 209
Grundlagen der Regression 210
Eine Regressionslinie einfügen 210
Residuen ausarbeiten 212
Die Regressionsgleichung verwenden 213
Einfache Regression 214
Eine einfache Regression in SPSS durchführen 214
Die Ausgabe interpretieren 216
Die Ergebnisse zitieren 219
Regression mit mehreren Variablen 220
Mehrfachregression in SPSS 221
Die Ausgabe interpretieren 222
Die Ergebnisse zitieren 225
Die Voraussetzungen für die Regression überprüfen 226
Normalverteilte Residuen 226
Linearität 228
Ausreißer 229
Multikollinearität 233
Homogenität der Varianzen 235
Datentyp 237
Kapitel 14 Zusammenhänge zwischen diskreten Variablen 239
Eine Kontingenztabelle zur Zusammenfassung der Ergebnisse 240
Beobachtete Häufigkeiten in Kontingenztabellen 240
Prozentwerte für eine Kontingenztabelle berechnen 241
Kontingenztabellen in SPSS erstellen 243
Berechnung von Chi–Quadrat 245
Erwartete Häufigkeiten 246
Berechnung von Chi–Quadrat 246
Chi–Quadrat in SPSS berechnen 247
Die Ausgabe für Chi–Quadrat in SPSS interpretieren 248
Die Ergebnisse der Chi–Quadrat–Analyse zitieren 251
Die Voraussetzungen der Chi–Quadrat–Analyse verstehen 251
Die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen messen 252
Das Odds–Verhältnis 252
Phi– und Cramer–V–Koeffizienten 253
Bestimmung von Odds–Verhältnis, Phi–Koeffizient und Cramer–V in SPSS 254
Der McNemar–Test 255
Den McNemar–Test berechnen 256
Einen McNemar–Test in SPSS durchführen 256
TEIL IV FORSCHUNGSDESIGNS ZUR ANALYSE UNABHÄNGIGER GRUPPEN 259
Kapitel 15 Unabhängige t–Tests und Mann–Whitney–Tests 261
Designs für unabhängige Gruppen 262
Der unabhängige t–Test 262
Den unabhängigen t–Test in SPSS ausführen 263
Die Ausgabe interpretieren 266
Die Ergebnisse zitieren 268
Voraussetzungen für den t–Test 268
16 Inhaltsverzeichnis Mann–Whitney–Test 271
Der Mann–Whitney–Test in SPSS 271
Die Ausgabe interpretieren 274
Die Ergebnisse zitieren 275
Voraussetzungen für den Mann–Whitney–Test 276
Kapitel 16 ANOVA zwischen Gruppen 277
Einfache ANOVA zwischen Gruppen 278
Eine einfache ANOVA zwischen Gruppen berechnen 280
Eine einfache ANOVA zwischen Gruppen in SPSS berechnen 282
Die Ausgabe von SPSS für eine einfache ANOVA zwischen Gruppen interpretieren 285
Die Ergebnisse einer einfachen ANOVA zwischen Gruppen zitieren 287
Voraussetzungen für die einfache ANOVA zwischen Gruppen 288
Zweifache ANOVA zwischen Gruppen 289
Haupteffekte und Interaktionen 290
Eine zweifache ANOVA zwischen Gruppen in SPSS berechnen 291
Die SPSS–Ausgabe für eine zweifache ANOVA zwischen Gruppen interpretieren 293
Die Ergebnisse einer zweifachen ANOVA zwischen Gruppen zitieren 297
Voraussetzungen für eine zweifache ANOVA zwischen Gruppen 298
Kruskal–Wallis–Test 298
Einen Kruskal–Wallis–Test in SPSS durchführen 298
Die SPSS–Ausgabe für einen Kruskal–Wallis–Test interpretieren 300
Die Ergebnisse eines Kruskal–Wallis–Tests zitieren 301
Voraussetzungen für einen Kruskal–Wallis–Test 302
Kapitel 17 Post–hoc–Tests und geplante Vergleiche für Designs mit unabhängigen Gruppen 303
Post–hoc–Tests für Designs mit unabhängigen Gruppen 304
Multiplizität 305
Auswahl eines Post–hoc–Tests 305
Einen Tukey HSD Post–hoc–Test in SPSS durchführen 306
Die SPSS–Ausgabe für einen Tukey HSD Post–hoc–Test interpretieren 308
Die Ergebnisse eines Tukey HSD Post–hoc–Tests zitieren 311
Geplante Vergleiche für Designs mit unabhängigen Gruppen 311
Einen geplanten Vergleich auswählen 312
Einen Dunnett–Test in SPSS durchführen 312
Die SPSS–Ausgabe für einen Dunnett–Test interpretieren 313
Die Ergebnisse eines Dunnett–Tests zitieren 314
TEIL V ANALYSEN FÜR FORSCHUNGSDESIGNS MIT WIEDERHOLTEN MESSUNGEN 315
Kapitel 18 Abhängige t–Tests und Wilcoxon–Tests 317
Design mit wiederholten Messungen 317
Abhängiger t–Test 318
Einen abhängigen t–Test in SPSS durchführen 319
Die Ausgabe von SPSS interpretieren 321
Die Ergebnisse zitieren 323
Voraussetzungen für den abhängigen t–Test 324
Der Wilcoxon–Test 326
Den Wilcoxon–Test in SPSS durchführen 327
Die Ausgabe interpretieren 329
Die Ergebnisse zitieren 331
Kapitel 19 ANOVA innerhalb von Gruppen 333
Einfache ANOVA innerhalb von Gruppen 333
Ein Beispiel für eine einfache ANOVA334
Eine einfache ANOVA innerhalb von Gruppen in SPSS berechnen 338
Die SPSS–Ausgabe für eine einfache ANOVA innerhalb von Gruppen interpretieren 341
Die Ergebnisse einer einfachen ANOVA innerhalb von Gruppen zitieren 345
Voraussetzungen für eine einfache ANOVA innerhalb von Gruppen 345
Zweifache ANOVA innerhalb von Gruppen 346
Haupteffekte und Interaktionen 347
Eine zweifache ANOVA innerhalb von Gruppen in SPSS durchführen 348
Interpretation der SPSS–Ausgabe für eine zweifache ANOVA innerhalb von Gruppen 352
Interpretation des Interaktionsdiagramms einer zweifachen ANOVA innerhalb von Gruppen 356
Die Ergebnisse einer zweifachen ANOVA innerhalb von Gruppen zitieren 357
Voraussetzungen für eine zweifache ANOVA innerhalb von Gruppen 358
Der Friedman–Test 359
Einen Friedman–Test in SPSS durchführen 359
Interpretation der SPSS–Ausgabe für einen Friedman–Test 360
Die Ergebnisse eines Friedman–Tests zitieren 362
Voraussetzungen des Friedman–Tests 362
Kapitel 20 Post–hoc–Tests und geplante Vergleiche für Designs mit wiederholten Messungen 363
Wozu brauchen Sie Post–hoc–Tests und geplante Vergleiche? 364
Warum sollten Sie keine t–Tests verwenden? 364
18 Inhaltsverzeichnis Was ist der Unterschied zwischen Post–hoc–Tests und geplanten Vergleichen? 365
Post–hoc–Tests für Designs mit wiederholten Messungen 365
Das Beispiel 366
Auswahl eines Post–hoc–Tests 366
Einen Post–hoc–Test für eine ANOVA innerhalb von Gruppen in SPSS durchführen 367
Die SPSS–Ausgabe für einen Post–hoc–Test interpretieren 368
Die Ergebnisse eines Post–hoc–Tests zitieren 370
Geplante Vergleiche für Designs innerhalb von Gruppen 370
Das Beispiel 371
Auswahl eines geplanten Vergleichs 371
Einen einfachen Kontrast in SPSS durchführen 372
Interpretation der SPSS–Ausgabe für geplante Vergleichstests 374
Die Ergebnisse geplanter Kontraste zitieren 375
Unterschiede zwischen Bedingungen untersuchen: Die Bonferroni–Korrektur 375
Kapitel 21 Gemischte ANOVA 377
Die gemischte ANOVA kennenlernen 377
Das Beispiel 378
Haupteffekte und Interaktionen 379
Durchführung der gemischten ANOVA in SPSS 380
Die SPSS–Ausgabe für eine zweifache gemischte ANOVA interpretieren 384
Die Ergebnisse einer zweifachen gemischten ANOVA zitieren 391
Voraussetzungen 392
TEIL VI DER TOP–TEN–TEIL 395
Kapitel 22 Zehn gute Ratschläge für inferentielles Testen 397
Statistische Statistik ist nicht dasselbe wie praktische Signifikanz 397
Ohne Vorbereitung ist der Fehler vorprogrammiert 398
Suchen Sie nicht nach einem beliebigen signifikanten Ergebnis 398
Überprüfen Sie Ihre Voraussetzungen 398
Mein p ist größer als dein p 398
Unterschiede und Beziehungen sind keine entgegengesetzten Trends 399
Wo ist mein Post–hoc–Test hingekommen? 399
Stetige Daten kategorisieren 399
Seien Sie konsistent 400
Lassen Sie sich helfen! 400
Kapitel 23 Zehn Tipps für das Zitieren Ihrer Ergebnisse 401
Den p–Wert zitieren 401
Andere Zahlen zitieren 402
Vergessen Sie die deskriptiven Statistiken nicht 402
Verwenden Sie den Mittelwert nicht zu häufig 402
Zitieren von Effektgrößen und der Richtung der Effekte 403
Fehlende Teilnehmer 403
Seien Sie vorsichtig mit der Sprache 404
Trennen Sie Korrelationen und Kausalität 404
Beantworten Sie Ihre eigene Frage 404
Schaffen Sie Struktur 404
Stichwortverzeichnis 405