Forschungsmethoden und Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler

Inhaltsverzeichnis


Teil I Grundlagen und Konzepte

1.     Alltagswissen versus Wissenschaft: Beispiel Psychologie

2.     Wissenschaftstheorie, Theorien und Hypothesen

3.     Messen und Testen

4.     Datenerhebung: Befragung und Beobachtung

5.     Experimentelle Designs

Teil II Deskriptive und explorative Datenanalyse

6.     Lage- und Streuungsmaße

7.     Korrelation

8.     Lineare Regression

9.     Effektgrößen

Teil III Inferenzstatistik

10.   Grundlagen der Inferenzstatistik

11.   Konfidenzintervalle

12.   Signifikanztests

13.   t-Tests

14.   Der F-Test in der einfaktoriellen Varianzanalyse

15.   Weitere F-Tests

16.   Kontrastanalyse

17.   Verfahren zur Analyse nominalskalierter Daten: Chi Quadrat-Tests

18.   Verfahren zur Analyse ordinalskalierter Daten

19.   Resampling-Verfahren

Teil IV Inferenzstatistik: Praktische Probleme und alternative Sichtweisen

20.   Probleme der klassischen Inferenzstatistik in der Forschungspraxis

21.   Replikation, Präregistrierung, Open Science

22.   Bayesianische Statistik

Teil V Das Allgemeine Lineare Modell

23.   Das Allgemeine Lineare Modell

24.   Regressionsrechnung: Ergänzungen und Erweiterungen

25.   Indirekte Effekte, latente Variablen und multiple Analyseebenen

Teil VI Weitere Verfahren in der Datenerhebung und Datenanalyse

26.   Explorative Datenanalyse (EDA): Weitere Verfahren

27.   Effektgrößen: Erweiterungen und Ergänzungen

28.   Metaanalyse

29.   Besonderheiten der Datenerhebung

Teil VII Alternative Vorgehensweisen

30.   Experimentelle Einzelfallanalyse

31.   Computermodellierung als Forschungsmethode

32.   Qualitative Methoden

Teil VIII Reflexion

33.   Methode und Inhalt

Forschungsmethoden und Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler

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Beschreibung

In der Neuauflage wurden diverse neuere Entwicklungen mit aufgenommen. So wurden u.a. der Mehrebenenanalyse, Bootstrap-Verfahren und Randomisierungstests,  dem Bayesianischen Ansatz sowie dem Kritischen Rationalismus als derzeit wohl wichtigstem wissenschaftstheoretischen Ansatz deutlich mehr Platz eingeräumt. Neu hinzugekommen sind zudem Kapitel zu Problemen der klassischen Inferenzstatistik in der Forschungspraxis, zu Replikation, Präregistrierung, Open Science sowie zur Experimentellen Einzelfallanalyse.

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    4.     Datenerhebung: Befragung und Beobachtung

    5.     Experimentelle Designs

    Teil II Deskriptive und explorative Datenanalyse

    6.     Lage- und Streuungsmaße

    7.     Korrelation

    8.     Lineare Regression

    9.     Effektgrößen

    Teil III Inferenzstatistik

    10.   Grundlagen der Inferenzstatistik

    11.   Konfidenzintervalle

    12.   Signifikanztests

    13.   t-Tests

    14.   Der F-Test in der einfaktoriellen Varianzanalyse

    15.   Weitere F-Tests

    16.   Kontrastanalyse

    17.   Verfahren zur Analyse nominalskalierter Daten: Chi Quadrat-Tests

    18.   Verfahren zur Analyse ordinalskalierter Daten

    19.   Resampling-Verfahren

    Teil IV Inferenzstatistik: Praktische Probleme und alternative Sichtweisen

    20.   Probleme der klassischen Inferenzstatistik in der Forschungspraxis

    21.   Replikation, Präregistrierung, Open Science

    22.   Bayesianische Statistik

    Teil V Das Allgemeine Lineare Modell

    23.   Das Allgemeine Lineare Modell

    24.   Regressionsrechnung: Ergänzungen und Erweiterungen

    25.   Indirekte Effekte, latente Variablen und multiple Analyseebenen

    Teil VI Weitere Verfahren in der Datenerhebung und Datenanalyse

    26.   Explorative Datenanalyse (EDA): Weitere Verfahren

    27.   Effektgrößen: Erweiterungen und Ergänzungen

    28.   Metaanalyse

    29.   Besonderheiten der Datenerhebung

    Teil VII Alternative Vorgehensweisen

    30.   Experimentelle Einzelfallanalyse

    31.   Computermodellierung als Forschungsmethode

    32.   Qualitative Methoden

    Teil VIII Reflexion

    33.   Methode und Inhalt