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 |
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 |
2013 |
Umfang |
Online-Ressource (X, 175 S. 52 Abb., 15 Abb. in Farbe, digital) |
Reihe |
Springer-Lehrbuch Masterclass |
Notiz / Fußnoten |
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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 |
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 |