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Verkauf durch Sack Fachmedien

Wendt / Hofstätter

Quantitative Methoden der Psychologie

Eine Einführung Band 1 Deskriptive, Inferenz- und Korrelationsstatistik

Medium: Buch
ISBN: 978-3-540-79602-2
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Erscheinungstermin: 01.01.1974
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Verteilungen und die Summenkurve 19 Arithmetisches Mittel oder Durchschnittswert 20 Berechnung aus Haufigkeitstabellen 20 Berechnung mit "angenommenem Mittelwert" 22 Gewogenes (oder gewichtetes) Mittel 24 25 Geometrisches und harmonisches Mittel 26 Modus. ". ". 26 Zentralwert oder Median. Centile und Quartile, kumulierte Verteilung 27 Interpolation von Centilen 28 Summenpolygone. 29 30 Prozentrange.".".

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9783540796022
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-3-540-79602-2
  • Verlag: Springer Berlin Heidelberg
  • Erscheinungstermin: 01.01.1974
  • Sprache(n): Deutsch
  • Auflage: 4., neubearbeitete Aufl
  • Produktform: Kartoniert, Paperback
  • Gewicht: 488 g
  • Seiten: 322
  • Format (B x H x T): 152 x 229 x 19 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

Themen

Autoren/Hrsg.

Autoren

Wendt, D.

Hofstätter, P.R.

I Wissen und Zufall.- 1. Grundlegendes zur Methodik der Psychologie.- Theorie: Abbildung der Realität.- Arten von Variablen.- S-O-R-Variable.- Abhängige, unabhängige und konstant gehaltene Variable.- Deduktion von Hypothesen.- Experimente und Daten.- Überprüfung: Test.- Probabilistische Gesetzmäßigkeiten.- 2. Statistische Entscheidungstechnik.- Zufallsbestätigung von Hypothesen.- Ein Beispiel.- Das Verläßlichkeitsniveau — eine Toleranzgrenze für Zufallsbestätigungen.- Fehler I. Art und Fehler II. Art.- Zusammenfassung.- Zum Begriff des „Wissens“ in empirischen Wissenschaften.- II Die Analyse von Verteilungen.- 3. Deskriptive Statistik.- Urliste, Intervalleinteilung, Strichliste, Häufigkeitstabelle.- Graphische Darstellungen: Polygone und Histogramme.- Diskrete und kontinuierliche Variable.- Interpretation von Verteilungskurven.- Die Mittelwerte von Verteilungen und die Summenkurve.- Arithmetisches Mittel oder Durchschnittswert.- Berechnung aus Häufigkeitstabellen.- Berechnung mit „angenommenem Mittelwert“.- Gewogenes (oder gewichtetes) Mittel.- Geometrisches und harmonisches Mittel.- Modus.- Zentralwert oder Median.- Centile und Quartile, kumulierte Verteilung.- Interpolation von Centilen.- Summenpolygone.- Prozentränge.- Variabilitätsmaße.- Variationsbreite (range) und Quartilmaß.- AD-Streuung oder durchschnittliche absolute Abweichung.- Standardabweichung oder SD-Streuung und Varianz.- Erwartungstreue Schätzung.- Die Quadratsumme.- Interpretation von Variabilitätsmaßen.- Variabilitätsindex und Variabilitätskoeffizient.- Interpretation von Variabilitätskoeffizienten.- Meßwerttransformation und -vergleich durch Standardisierung.- 4. Wahrscheinlichkeiten und theoretische Verteilungen.- Funktionelle Abhängigkeit zwischen Meßwert und Häufigkeit.- Momente von Verteilungen.- Empirische und theoretische Verteilungen.- Begriff der Wahrscheinlichkeit.- Axiome der Wahrscheinlichkeit.- Rechenregeln für Wahrscheinlichkeiten.- Bedingte Wahrscheinlichkeiten.- Satz von Bayes.- Die Binomialverteilung.- Parameter der Binomialverteilung.- Warte-Zeiten: Die negative Binomialverteilung.- Die Normalverteilung.- Diskussion der Gleichung der Normalverteilung.- Die Standard-Normalverteilung: Benutzung der Tabelle.- Zur Interpretation nicht-normaler Verteilungen.- Überlagerung von Partialkollektiven.- Variablentransformation.- Schiefe und Exzess von Verteilungen.- Die Poisson-Verteilung.- 5. Der Vergleich einer empirischen mit einer theoretischen Verteilung.- Der Chi-Quadrat-Test.- Theoretische Chi-Quadrat-Verteilung.- Anwendung der Chi-Quadrat-Verteilung zum Vergleich empirischer Verteilungen mit theoretischen.- Berechnung der Freiheitsgrade und Anwendung der Chi-Quadrat-Tabelle.- Interpretation des Chi-Quadrat-Tests.- Chi-Quadrat bei mehr als 30 Freiheitsgraden.- Chi-Quadrat-Test einer Normalverteilung.- Chi-Quadrat-Test einer Gleichverteilung.- Chi-Quadrat-Test einer Binomialverteilung.- Chi-Quadrat-Tests von Kontingenztafeln: Vier-Felder-Tafeln.- Vereinfachte Berechnung bei Vier-Felder-Tafeln.- Vergleich zweier empirischer Verteilungen.- Nachträgliche Datengruppierung.- Chi-Quadrat-Test von Prozentangaben.- Statistische und praktische Signifikanz.- Chi-Quadrat-Tests von größeren Kontingenztafeln.- Aufteilung des Chi-Quadrats und Analyse mehrdimensionaler Kontingenztafeln.- Ein Beispiel.- Stetigkeits-Korrektur für Chi-Quadrat nach Yates.- Kolmogoroff-Smirnov-Test als alternatives Verfahren zum Vergleich zweier Stichproben.- Kolmogoroff-Smirnov-Test zum Vergleich theoretischer und empirischer Verteilung.- Zusammenfassung.- 6. Der Stichprobencharakter von Versuchsgruppen.- Die Unsicherheit von Kennwerten: Fehlergrenzen.- Standardfehler des arithmetischen Mittels.- Mutungsbereiche und Vertrauensbereiche.- Student’s t-Verteilung für Stichprobenmittelwerte.- Beispiel zum Gebrauch der t-Tabelle (Tafel C).- Standardfehler von Median, Quartilmaß, Standabweichung, Prozenten, Summen und Differenzen.- Kritischer Bruch und t-Test: Unterschiede von Mittelwerten.- F-Test zur Prüfung der Varianzhomogenität.- t-Test mit gemittelter Varianzschätzung.- Einseitige und zweiseitige Fragestellung.- t-Test für Paardifferenzen.- Signifikanz von Prozent-Differenzen.- 7. Die Varianzanalyse.- Allgemeines Prinzip.- Die Zerlegung des Streuungsquadrats.- Handlichere Formeln für die Quadratsumme.- Beispiel einer einfachen Varianzanalyse.- Zusammenfassung der Rechenschritte der einfachen Varianzanalyse.- Doppelte Varianzanalyse.- Wechselwirkung.- Graphische Veranschaulichung der Wechselwirkung.- Interpretation der Wechselwirkung.- Berechnung der Quadratsummen für Wechselwirkungen.- Zusammenfassung der Rechenformeln für die doppelte Varianzanalyse.- Anwendungsmöglichkeiten der doppelten Varianzanalyse.- Feste und Zufallsfaktoren bei der doppelten Varianzanalyse.- Mehrfache Varianzanalyse: Faktorielle Versuchspläne.- Ein Beispiel.- Feste und Zufallsfaktoren bei der mehrfachen Varianzanalyse.- Interpretation der Ergebnisse.- Voraussetzungen zur Anwendung der Varianzanalyse.- 8. Verteilungsunabhängige Verfahren.- Robustheit der parametrischen Verfahren.- Median-Test für unabhängige Stichproben.- White-Test für zwei unabhängige Stichproben.- Kruskal-Wallis-Test für mehr als zwei unabhängige Stichproben.- Vorzeichen-Test für Paardifferenzen.- Vorzeichen-Test mit großen Stichproben.- Wilcoxon-Test für Paardifferenzen.- Friedman-Test für mehr als zwei Parallelgruppen.- Schlußbemerkung.- III Korrelationsstatistik.- 9. Die Verbindung von Merkmalssystemen.- Zusammenhänge zwischen Variablen und Interpretationsmöglichkeiten.- Zweidimensionale Häufigkeitsverteilungen.- Stricheltabelle und Korrelation.- 10. Die Berechnung von Regression und Korrelation.- Regressionslinie.- Methode der kleinsten Quadrate.- Parameter der Regressionslinie.- Vorhersage von Y aufgrund von X, und umgekehrt.- Regressionslinien und Korrelationskoeffizient.- Berechnung des Korrelationskoeffizienten.- Berechnung von Korrelationen aus Urlisten.- Berechnung von Korrelation und Regression aus Häufigkeitstabellen.- Vorhersage von Variablen aufgrund von Regressionsrechnung.- Standardfehler des Korrelationskoeffizienten.- Fisher’s z-Transformation für Korrelationskoeffizienten.- Differenzen von Korrelationskoeffizienten.- 11. Sonderformen der Korrelationsrechnung.- Doppelreihen-Korrelation.- Punkt-Doppelreihen-Korrelation.- Vierfelder- oder tetrachorische Korrelation.- Phi-Koeffizient.- Kontingenzkoeffizient.- Spearman’s Rangkorrelationskoeffizient rs.- Kendall’s Rangkorrelationskoeffizient.- Kendall’s Konkordanz-Koeffizient W.- Schlußbemerkung.- 12. Die Verwendung von Korrelationskoeffizienten.- Vorhersage aufgrund korrelativer Zusammenhänge.- Unsicherheit der Vorhersage: Standardschätzfehler.- Vertrauensbereich der Schätzung.- Aufteilung der Varianz: determinierte und freie Variation.- Schätzeffekt.- Taylor-Russell-Tafeln.- Spearman-Brown-Formel.- Minderungskorrektur aufgrund der Zuverlässigkeit.- Partialkorrelation.- Multiple Korrelation und Regression.- Zur Kausalinterpretation von Korrelationen: Abhängigkeits- und Pfadanalyse.- 13. Die Dimensions- oder Faktorenanalyse.- Grundmodell der Faktorenanalyse.- Korrelationsmatrix.- Kommunalitäten.- Extraktion des ersten Centroid-Faktors.- Geometrisches Modell der Faktorenanalyse.- Extraktion des zweiten und weiterer Centroidfaktoren.- Reflexion.- Ein Beispiel.- Kommunalitäten-Vergleich und Iteration.- Abbruchkriterien.- Rückrechnung der Korrelationen.- 14. Rotation und Interpretation der Dimensionen.- Rotation in einer Ebene.- Rückrechnung der Korrelationen.- Rotation in mehreren Ebenen.- Rotationsziele.- Aufteilung der Varianz: Ladungsquadrate als Determinationskoeffizienten.- Varianzanteil eines Faktors.- Ein Beispiel.- 15. Typenanalyse und verwandte Methoden.- Ähnlichkeiten zwischen Personen: Q-Technik.- P-, T-, S- und O-Technik der Faktorenanalyse.- Das Polaritätsprofil oder semantische Differential.- IV Parameterschätzung und Beurteilung von Modellen.- 16. Kurvenangleichung und nicht-lineare Regression.- Methode der kleinsten Quadrate.- Reduktion nicht-linearer auf lineare Funktionen.- Ein Beispiel.- Prüfung der Güte der Anpassung.- Die Enge nicht-linearer Korrelationen: Eta-Quadrat.- Test auf Linearität der Regression.- Ein Beispiel.- Zur Wahl des best-passenden Kurventyps.- 17. Effizienz von Faktoren in varianzanalytischen Versuchsplänen: ?2.- Intraklassen-Korrelation.- 18. Parameter-Schätzung.- Eigenschaften von Parameter-Schätzungen.- Erwartungstreue.- Konsistenz.- Effizienz.- Erschöpfendheit (sufficiency).- Methoden der Schätzung: kleinste Quadrate.- Maximum-Likelihood-Schätzung.- Iterative Parameter-Suche.- 19. Bayes-Verfahren.- Ein Beispiel.- Daten aus verschiedenen Quellen.- Vergleich zweier konkurrierender Hypothesen.- Ein Beispiel: Vergleich zweier Lernmodelle.- Robustheit der Schätzung (Principle of stable estimation).- Bayes-Verfahren für Kontinua: Revision einer Beta-Verteilung.- Konjugierte Verteilungen.- Revision einer Dirichlet-Verteilung.- Revision einer Gamma-Verteilung.- Revision einer negativen Binomial-Verteilung.- Revision einer Normalverteilung.- Testen von Nullhypothesen.- Ein Beispiel.- Voreiliges Verwerfen von Nullhypbthesen.- Bayes-Entscheidungsverfahren.- Schlußbemerkung.- Tafel A.- Tafel B.- Tafel C.- Tafel D.- Tafel E.- Tafel F.- Tafel G.- Tafel H.- Tafel I.- Tafel K.- Tafel L.- Tafel M.- Tafel N.- Tafel O.- Tafel P.- Tafel Q.- Tafel R.