Die Formeln für Mittelwert und Standardabweichung kennt man auswendig, viel mehr aber meist nicht! Zur Unterstützung gibt es nun diese kompakte Formelsammlung, die die wichtigsten Formeln und Testverfahren der Statistik übersichtlich zusammengestellt. So knapp wie möglich, so umfangreich wie nötig: mit Voraussetzungen für die Anwendung eines Tests, Angaben zu Stichprobengrößen und Konfidenzintervallen.
Ob deskriptive oder Inferenzstatistik – die ersten Formeln und statistischen Testverfahren (t-Test, F-Test etc.) mögen noch verständlich und gut herzuleiten sein. Aber alle Formeln kann man sich nicht merken – und das muss man auch nicht. Der übersichtliche Aufbau und die Zusammenstellung aller notwendigen Informationen zu einer Formel oder einem Test ermöglichen schnelles und unkompliziertes Nachschlagen.
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Inhalt / Vorwort und Danksagung 7 / I Forschungsmethoden
1 Was sind Methoden, und wozu sind sie gut? 9
2 Struktur und Ablauf wissenschaftlicher Untersuchungen 10
3 Methoden der Datengewinnung 12
4 Forschungsansätze und -Strategien in der Psychologie 20 / II Messtheoretische und deskriptivstatistische Grundlagen
5 Messtheoretische Grundlagen 25
6 Univariate Deskriptivstatistik 29 / III Wahrscheinlichkeitstheorie und inferenzstatistische
Grundlagen
7 Wahrscheinlichkeitstheorie und Wahrscheinlichkeitsverteilungen 37
8 Grundlagen der Inferenzstatistik 51
9 Die Welt inferenzstatistischer Verfahren: Überblick, Systematik,
Auswahlstrategien 59 / IV Methoden zum Vergleich von Gruppen
10 Einstichproben- und Anpassungstests 64
11 Unterschiede zwischen zwei unabhängigen Stichproben 81
12 Unterschiede zwischen zwei abhängigen Stichproben 98
13 Unterschiede zwischen mehreren unabhängigen Stichproben:
Varianzanalyse ohne Messwiederholung und verwandte Verfahren 107
14 Unterschiede zwischen mehreren abhängigen Stichproben:
Varianzanalyse mit Messwiederholung und verwandte Verfahren 128
15 Unterschiede zwischen mehreren Stichproben auf mehreren abhängigen
Variablen: Multivariate Varianzanalyse 147 /
V Zusammenhangs- und Regressionsanalyse
16 Zusammenhänge zwischen zwei Variablen: Korrelations- und
Assoziationsmaße 153
17 Abhängigkeiten zwischen zwei Variablen: Einfache lineare Regression 172
18 Partialkorrelation und Semipartialkorrelation 176
19 Multiple Regressionsanalyse 180
20 Hierarchische lineare Modelle (Mehrebenenanalyse) 196
21 Log-lineare Modelle und Logit-Modelle 210
22 Logistische Regressionsanalyse 218 / VI Modelle mit latenten Variablen
23 Messfehlertheorie und Klassische Testtheorie 227
24 Mehrdimensionale Messmodelle und konfirmatorische Faktorenanalyse 232
25 Exploratorische Faktorenanalyse und Hauptkomponentenanalyse 242
26 Pfadanalyse und lineare Strukturgleichungsmodelle 249 / Anhang: Matrixalgebra 253
Literaturverzeichnis 263