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Inferenzstatistik verstehen: Von A wie Signifikanztest bis Z wie Konfidenzintervall

Kataloginformation Katalogdatensatz500249197 .

Kataloginformation
Feldname	Details
Vorliegende Sprache	ger
Hinweise auf parallele Ausgaben	380758245 Buchausg. u.d.T.: ‡Janczyk, Markus: Inferenzstatistik verstehen
ISBN	978-3-642-34824-2
Name	Janczyk, Markus
Name	Pfister, Roland
ANZEIGE DER KETTE	Pfister, Roland
T I T E L	Inferenzstatistik verstehen
Zusatz zum Titel	Von A wie Signifikanztest bis Z wie Konfidenzintervall
Verlagsort	Berlin, Heidelberg
Verlag	Springer Berlin Heidelberg
Erscheinungsjahr	2013
Erscheinungsjahr	2013
Umfang	Online-Ressource (X, 175 S. 52 Abb., 15 Abb. in Farbe, digital)
Reihe	Springer-Lehrbuch Masterclass
Notiz / Fußnoten	Description based upon print version of record
Weiterer Inhalt	Vorwort; Inhaltsverzeichnis; Kapitel 1 - Einführung und deskriptive Statistik; 1.1 Wichtige mathematische Schreibweisen; 1.1.1 Das Summenzeichen; 1.1.2 Mengentheoretische Schreibweisen; 1.1.3 Variablentransformationen; 1.2 Deskriptive Statistik; 1.2.1 Arithmetisches Mittel; 1.2.2 Stichprobenvarianz; 1.3 Vorbemerkungen zu R und SPSS; 1.3.1 Das Statistikpaket R; 1.3.2 Das Statistikpaket SPSS; Kapitel 2 - Grundlagen der Inferenzstatistik 1: Zufallsvariablen; 2.1 Diskrete Zufallsvariablen; 2.1.1 Das Konzept der Zufallsvariablen; 2.1.2 Diskrete Wahrscheinlichkeitsfunktionen. 2.1.3 Erwartungswert diskreter Zufallsvariablen2.1.4 Varianz diskreter Zufallsvariablen; 2.2 Stetige Zufallsvariablen; 2.2.1 Dichtefunktionen stetiger Zufallsvariablen; 2.2.2 Erwartungswert und Varianz stetiger Zufallsvariablen; 2.3 Die Normalverteilung; Kapitel 3 - Grundlagen der Inferenzstatistik 2: Population und Parameterschätzung; 3.1 Stichprobe vs. Population; 3.1.1 Das Problem; 3.1.2 Stichprobenstatistiken und Populationsparameter; 3.2 Der Populationsparameter µ; 3.3 Gütekriterien von Parameterschätzern; 3.4 Der Populationsparameter σ2X; Kapitel 4 - Hypothesentests und Signifikanz. 4.1 Inhaltliche und statistische Hypothesen4.1.1 Klassifikation statistischer Hypothesen; 4.1.2 Alternativ- und Nullhypothese; 4.2 Die Idee des Signifikanztests; 4.2.1 Eine fiktive Situation...; 4.2.2 ...und die Logik des Signifikanztests; Kapitel 5 - Unterschiedshypothesen bei maximal zwei Gruppen: t-Tests; 5.1 Der t-Test für unabhängige Stichproben; 5.1.1 Die t-Verteilung; 5.1.2 Entscheidungen auf Basis kritischer t-Werte; 5.1.3 Entscheidungen auf Basis von p-Werten; 5.1.4 Voraussetzungen beim t-Test für zwei Stichproben; 5.1.5 Testen ungerichteter Hypothesen; 5.1.6 Eine Beispielrechnung. 5.2 Der Einstichproben-t-Test5.3 Der t-Test für zwei abhängige Stichproben; 5.4 Zusammenfassung des Vorgehens; 5.5 Beispiele und Übungen; 5.5.1 t-Tests mit R; 5.5.2 t-Tests mit SPSS; Kapitel 6 - Konfidenzintervalle; 6.1 Die allgemeine Form von Konfidenzintervallen; 6.2 Konfidenzintervalle für Mittelwerte; 6.2.1 Rechnerische Durchführung; 6.2.2 Einflussfaktoren auf die Größe von Konfidenzintervallen; 6.2.3 Interpretation von Konfidenzintervallen; 6.3 Konfidenzintervalle und Hypothesentests; 6.3.1 Der Einstichprobenfall; 6.3.2 Konfidenzintervalle für Mittelwertsdifferenzen. 6.4 Konfidenzintervalle bei abhängigen Stichproben6.5 Gegenüberstellung der Konfidenzintervalle; 6.6 Konfidenzintervalle mit R und SPSS; Kapitel 7 - Fehlertypen, Effektstärken und Power; 7.1 Fehlentscheidungen in der Inferenzstatistik; 7.2 Effektstärken; 7.3 Power und Fehler 2. Art; 7.4 Optimaler Stichprobenumfang; 7.5 Das Zusammenspiel der Fehler 1. und 2. Art; 7.6 Beispiele und Übungen; 7.6.1 Effektstärken mit R; 7.6.2 Effektstärken mit SPSS; Kapitel 8 - Einfaktorielle Varianzanalyse; 8.1 Grundlagen der einfaktoriellen Varianzanalyse. 8.1.1 Warum Varianzanalysen? a-Inflation und a-Adjustierung
Titelhinweis	Buchausg. u.d.T.: ‡Janczyk, Markus: Inferenzstatistik verstehen
ISBN	ISBN 978-3-642-34825-9
Klassifikation	JM
	PSY000000
	*62F03
	62-04
	62-01
	62H20
	62J10
	62J05
	519.54
	150
	005.55
	BF1-990
	SK 830
	SK 850
Kurzbeschreibung	Einführung und deskriptive Statistik -- Grundlagen der Inferenzstatistik 1: Zufallsvariablen -- Grundlagen der Inferenzstatistik 2: Population und Parameterschätzung -- Hypothesentests und Signifikanz -- Unterschiedshypothesen bei maximal zwei Gruppen: t-Tests. Konfidenzintervalle -- Fehlertypen, Effektstärke und Power -- Einfaktorielle Varianzanalyse -- Mehrfaktorielle Varianzanalyse -- Variananalyse mit Messwiederholung -- Zusammenhangshypothesen: Korrelation und Regression -- Anmerkungen zum Schluss.
2. Kurzbeschreibung	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.
1. Schlagwortkette	Inferenzstatistik
1. Schlagwortkette	Lehrbuch
1. Schlagwortkette ANZEIGE DER KETTE	Inferenzstatistik -- Lehrbuch
2. Schlagwortkette	Inferenzstatistik
ANZEIGE DER KETTE	Inferenzstatistik
SWB-Titel-Idn	381116972
Signatur	Springer E-Book
Bemerkungen	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse	$uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-34825-9
Internetseite / Link	Resolving-System
Siehe auch	Volltext
Siehe auch	Inhaltstext

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