Inferenzstatistik verstehen

1. Front Matter

   Pages i-x

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2. Einführung und deskriptive Statistik

   • Markus Janczyk, Roland Pfister

   Pages 1-10

3. Grundlagen der Inferenzstatistik 1: Zufallsvariablen

   • Markus Janczyk, Roland Pfister

   Pages 11-21

4. Grundlagen der Inferenzstatistik 2: Population und Parameterschätzung

   • Markus Janczyk, Roland Pfister

   Pages 23-33

5. Hypothesentests und Signifikanz

   • Markus Janczyk, Roland Pfister

   Pages 35-42

6. Unterschiedshypothesen bei maximal zwei Gruppen: t-Tests

   • Markus Janczyk, Roland Pfister

   Pages 43-64

7. Konfidenzintervalle

   • Markus Janczyk, Roland Pfister

   Pages 65-75

8. Fehlertypen, Effektstärken und Power

   • Markus Janczyk, Roland Pfister

   Pages 77-90

9. Einfaktorielle Varianzanalyse

   • Markus Janczyk, Roland Pfister

   Pages 91-118

10. Mehrfaktorielle Varianzanalyse

    • Markus Janczyk, Roland Pfister

    Pages 119-135

11. Varianzanalyse mit Messwiederholung

    • Markus Janczyk, Roland Pfister

    Pages 137-147

12. Zusammenhangshypothesen: Korrelation und Regression

    • Markus Janczyk, Roland Pfister

    Pages 149-165

13. Anmerkungen zum Schluss

    • Markus Janczyk, Roland Pfister

    Pages 167-168

14. Back Matter

    Pages 169-175

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Was bedeutet eigentlich dieser p-Wert? Und was heißt es, zu sagen: „Das Ergebnis ist signifikant!“? Dieses Buch bietet eine kompakte und verständnisorientierte Einführung in die Inferenzstatistik mit dem Ziel, solche Fragen korrekt beantworten zu können. Der Schwerpunkt des Buches liegt dabei auf der Logik, die der Inferenzstatistik und dem Hypothesentesten zugrunde liegt. Damit wird es der Leserin und dem Leser ermöglicht, die Tücken der Datenauswertung kennenzulernen und Ergebnisse richtig zu interpretieren. Darüber hinaus wird diese Logik auf die am häufigsten verwendeten Verfahren (t-Test, Varianzanalyse mit und ohne Messwiederholung, Korrelation/Regression) übertragen. Ergänzt werden die Kapitel durch Auswertungsbeispiele aus dem Forschungsalltag inklusive beispielhafter Auswertungen mit den Programmen SPSS und R.

• Datenauswertung
• Experimentelle Forschung
• Hypothesentesten
• Inferenzstatistik

“Gute und für Anfänger geeignete Einführung in die Inferenzstatistik. Auch positiv: Übungsbeispiele für R und SPSS.” (Dr. Alexander Hass, Institut für Kommunikationswissenschaft und Medienforschung, Ludwig-Maximilians-Universität München)

• Institut für Psychologie, Lehrstuhl für Psychologie III, Julius-Maximilians-Universität Würzburg, Würzburg, Germany

  Markus Janczyk, Roland Pfister

"Markus Janczyk hat an den Universitäten Halle-Wittenberg und Reno (USA) Psychologie studiert und an der TU Dortmund promoviert. Er ist derzeit wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg und interessiert sich in seiner Forschung vor allem für Handlungssteuerung und Doppelaufgabenperformanz.

 Roland Pfister hat an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg Psychologie studiert und promoviert dort derzeit über die Rolle von Handlungseffekten in der Handlungskontrolle sowie das Wechselspiel von Wahrnehmung und Handlung."

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