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Vorbestellen	Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a	Standorte: GS.H Webe / College 3a - Gesellschaft, Politik / Regal 3a-1	Status: Verfügbar	Frist:	Vorbestellungen: 0
Vorbestellen	Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a	Standorte: NN.MNS Webe / College 6a - Naturwissenschaften	Status: Verfügbar	Frist:	Vorbestellungen: 0
Vorbestellen	Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a	Standorte: NN.MNS Webe / College 6a - Naturwissenschaften	Status: Entliehen	Frist: 17.05.2024	Vorbestellungen: 0

VERLAGSTEXT: Sie müssen Arbeit mit statistischem Anteil schreiben und wissen nicht recht wie Sie vorgehen sollen, auch wenn Sie über theoretische Kenntnisse in Statistik verfügen? Dann hilft Ihnen dieses Buch. Daniela Weber und Daniela Keller erklären Ihnen Schritt für Schritt wie Sie vorgehen sollten. Sie starten mit den Fragen, die Sie sich schon zu Beginn stellen sollten, erklären dann einige Grundbegriffe und Methoden und erläutern dann wie Sie an die nötigen Daten kommen und diese schließlich auswerten. Zum Schluss erklären Ihnen die Autorinnen wie Sie Ihre Ergebnisse richtig beschreiben. So hilft Ihnen dieses Buch Ihrer Arbeit eine valide statistische Grundlage zu geben.

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Autoreninfo

*** Daniela Weber hat zwei Wirtschaftsstudiengänge abgeschlossen und betreibt seit 2005 eine Betreuungsagentur für Studierende, die sich mit wissenschaftlichen Arbeiten plagen.

*** Daniela Keller studierte in Würzburg Mathematik und gründete während des Studiums eine Statistikberatung für Studenten und Dozenten. Außerdem hält sie Statistik-Workshops ab und betreibt eine Online-Plattform zu Fragen rund um die Statistik.

 

 

Aus dem Inhalt:

Auf einen Blick / / Einführung 15 / Teil I: Was ist zu tun? 21 / Kapitell: Begriffe und Möglichkeiten im studentischen Forschungsprozess 23 / Kapitel 2: Forschungsfragen und-design 33 / Kapitel 3: Untersuchungsarten 47 / / Teil II: Wie an die Daten kommen? 59 / Kapitel 4: Untersuchung planen nach Arten 61 / Kapitel 5: Untersuchung organisieren und durchführen 77 / Kapitel 6: Tools für die Erhebung und Auswertung 85 / Teil III: Daten statistisch auswerten 103 / Kapitel 7: Der Übergang von der Planung zur Auswertung 105 / Kapitel 8: Erst einmal beschreiben: Deskriptive Statistik 121 / Kapitel 9: Einfache Signifikanztests zum Hypothesenprüfen 141 / Kapitel 10: Komplexere Methoden anwenden 163 / Kapitel 11: Im Detail: Voraussetzungen untersuchen 181 / Kapitel 12: Explorative Methoden 199 / Kapitel 13: Fallzahlplanung und Poweranalyse 219 / / Teil IV: Die Ergebnisse beschreiben 231 / Kapitel 14: Den Ergebnisteil schreiben 233 / Kapitel 15: Diskutieren, was das nun bedeutet 243 / Kapitel 16: Ordnung muss sei: Was gehört wohin? 249 / / Teil V: Top-Ten-Teil 257 / Kapitel 17: Die 10 häufigsten Fragen bei der Erhebung und Auswertung 259 / Kapitel 18: 10 Statistische Begriffe, die Sie kennen müssen 265 / Kapitel 19: 10 Statistische Methodentypen, die Sie unterscheiden sollten 269 / Abbildungsverzeichnis 273 / Stichwortverzeichnis 279 / / / Inhaltsverzeichnis / / Einführung 15 / / TEIL I / WAS IST ZU TUN? 21 / Kapitel 1 / Begriffe und Möglichkeiten im studentischen / Forschungsprozess 23 / Die Idee vom wissenschaftlich Arbeiten und Forschen 24 / Begriffe und Konzepte, die Ihnen begegnen werden 25 / Grundbegriffe in der empirischen Forschung 26 / Variablen als Bausteine statistischer Untersuchungen 28 / Daten beurteilen mit Gütekriterien 29 / Hilfreiche Tools - ein erster Überblick 30 / / Kapitel 2 / Forschungsfragen und -design 33 / Die Forschungsfrage als Ausgangspunkt 33 / Hypothesen präzisieren Forschungsfragen 35 / Eigenschaften von Hypothesen 35 / Grundsätzliche Struktur von Hypothesen 36 / Statistische Hypothesen formulieren 37 / Das passende Design zur Fragestellung 39 / Vorüberlegungen zur Designauswahl 39 / Das Forschungsdesign beschreiben 42 / Operationalisierung: Phänomene messbar machen 43 / Der weitere Ablauf der Forschung 44 / Pre-Test der Messung (siehe Kapitel 5) 44 / Richtige, echte Daten erheben (siehe Kapitel 5) 44 / Die Daten aufbereiten (siehe Kapitel 7) 44 / Datenauswertung und -analyse durchführen (siehe Kapitel 7-12) 45 / Einen Forschungsbericht schreiben (siehe Kapitel 13-16) 45 / / Kapitel 3 / Untersuchungsarten 47 / Field Research: Primärerhebungen 47 / Klassisch: Daten mit Fragebögen erheben 48 / Aus den Naturwissenschaften: das Experiment 51 / Nur gucken, nicht anfassen: Beobachtungsstudien 52 / Desk Research: Sekundärdatenanalyse 54 / Welche Untersuchung darf es sein - eine Auswahlhilfe 56 / / TEIL II / WIE AN DIE DATEN KOMMEN? 59 / Kapitel 4 / Untersuchung planen nach Arten 61 / Den eigenen Fragebogen zusammenstellen 61 / Von Items und Skalen 62 / Wording 67 / Bestandteile eines Fragebogens 68 / Beobachtungen planen 69 / Experimente anlegen 73 / Stichprobe bestimmen 75 / / Kapitel 5 / Untersuchung organisieren und durchführen 77 / Pre-Tests ansetzen 77 / Mit Fragebögen in die Welt ziehen 78 / Gute Vorbereitung ist alles 78 / Präsenz-Teilnehmende finden 79 / Live und in Farbe: Fragebögen richtig einsetzen 80 / Virtuelle Befragungen durchführen 81 / Den Entwurf im Online-Tool umsetzen 81 / Online Teilnehmende finden 82 / Die richtigen Beobachtungen machen 83 / Das eigentliche Experiment 83 / / Kapitel 6 / Tools für die Erhebung und Auswertung 85 / Hilfe bei der Datenerhebung 85 / Offline-Befragungen einrichten 86 / Online-Fragebögen aufsetzen 87 / Portale für die Teilnehmenden-Suche 90 / Unterstützung bei der Auswertung 92 / Vorüberlegungen bei der Auswahl 92 / Überblick über die Statistikpakete 93 / Kurzeinführung in die einzelnen Statistikpakete 96 / / TEIL III / DATEN STATISTISCH AUSWERTEN 103 / Kapitel 7 / Der Übergang von der Planung zur Auswertung 105 / Der Beispieldatensatz 105 / Datencheck und -bereinigung erledigen 108 / Die Stichprobe beschreiben 112 / Gütekriterien berechnen und Skalen bilden 113 / Objektivität und Skalierbarkeit (nicht statistisch prüfbar) 114 / Reliabilität messen 114 / Validität bestimmen 117 / Skalen bilden 118 / / Kapitel 8 / Erst einmal beschreiben: Deskriptive Statistik 121 / Eine Frage des Niveaus - Variabientypen 121 / Item und Skala 123 / Überlebensdaten 125 / Deskriptive Kennwerte für verschiedene Variabientypen 126 / Zwei nominale Variablen 126 / Zwei ordinale Variablen oder eine ordinale und eine metrische Variable 127 / Zwei metrische Variablen 127 / Eine nominale und eine metrische Variable oder eine metrischeVariable über mehrere Messzeitpunkte hinweg 128 / Eine nominale und eine ordinale Variable oder eine ordinaleVariable über mehrere Messzeitpunkte hinweg 130 / Eine nominale Variable und eine Überlebenszeit-Variable 130 / Die passsende Abbildung für verschiedene Variabientypen 132 / Zwei nominale Variablen: gruppiertes Balkendiagramm 132 / Zwei ordinale oder metrische Variablen oder derenKombi: Streudiagramm 132 / Eine nominale und eine metrische Variable oder eine metrischeVariable über mehrere Messzeitpunkte hinweg: Mittelwertdiagramm oder Boxplot 133 / Eine nominale und eine ordinale Variable oder eine ordinale Variable über mehrere Messzeitpunkte hinweg: Boxplot 135 / Eine nominale Variable und eine Überlebenszeit-Variable: / Gruppierte Kaplan-Meier-Kurve 136 / Auch deskriptiv: Effektstärkemaße 137 / / Kapitel 9 / Einfache Signifikanztests zum Hypothesenprüfen 141 / So funktioniert ein Signifikanztest 142 / Nullhypothese und Signifikanz 142 / Fehler beim statistischen Testen 143 / Teststatistik und p-Wert 144 / Einfache Signifikanztests 146 / McNemar-Test bei zwei verbundenen dichotomen Variablen 147 / Fishers Exakter Test bei zwei unverbundenen dichotomen Variablen 148 / Chi-Quadrat-Unabhängigkeits-Test bei zwei unverbundenen nominalen Variablen 149 / Kendall- oder Spearman-Korrelation bei zwei ordinalen oder metrischen Variablen 149 / Pearson-Korrelation bei zwei metrischen Variablen 151 / Lograng-Test für eine Überlebenszeit-Variable mit Gruppenvergleich 152 / Einstichproben-Wilcoxon-Test bei einer ordinalen oder metrischen Variablen 152 / Einstichproben-t-Test bei einer metrischen Variablen 153 / Mann-Whitney-U-Testfür eine ordinale oder metrische Variable in zwei Gruppen 153 / t-Test für unabhängige Stichproben bei einer metrischen Variablen in zwei Gruppen 153 / Wilcoxon-Test für zwei verbundene ordinale oder metrische Variablen 154 / Gepaarter t-Test für zwei verbundene metrische Variablen 154 / Kruskal-Wallis-Test für eine ordinale oder metrische Variable in mehr als zwei Gruppen 155 / Einfaktorielle ANOVA für eine metrische Variable in mehr als zwei Gruppen 155 / Friedman-Test für mehr als zwei verbundene ordinale oder metrische Variablen 156 / Messwiederholungs-ANOVAfür mehr als zwei verbundene metrische Variablen 157 / Post-Hoc-Tests für Paarvergleiche 158 / / Kapitel 10 / Komplexere Methoden anwenden 163 / Mehrfaktorielle ANOVA 163 / Lineare Regression 168 / Binär logistische Regression 173 / Moderationsanalyse 176 / Mediationsanalyse 177 / Weitere Methoden 178 / / Kapitel 11 / Im Detail: Voraussetzungen untersuchen 181 / Zellbesetzung 182 / Normalverteilung 183 / Auf Normalverteilung testen 184 / Normalverteilung grafisch untersuchen 185 / Ähnliche Verteilungsform 186 / Varianzhomogenität 188 / Homoskedastizität 190 / Sphärizität 191 / Linearität 191 / Loglinearität 192 / Keine Ausreißer 194 / Keine Multikollinearität 194 / Unabhängigkeit der Residuen 195 / Was tun, wenn die Voraussetzungen nicht erfüllt sind? 196 / Zellbesetzung zu schwach 196 / Keine Normalverteilung 196 / Keine Varianzhomogenität oder keine Homoskedastizität 197 / Keine Sphärizität 197 / Keine Linearität 197 / Ausreißer 198 / Multikollinearität 198 / Abhängige Residuen 198 / / Kapitel 12 / Explorative Methoden 199 / Explorative Faktorenanalyse 200 / Voraussetzungen der Explorativen Faktorenanalyse 200 / Anzahl der Faktoren bestimmen 202 / Auswahl der Methoden: Extraktion und Rotation 204 / Durchführung Schritt für Schritt 205 / Clusteranalyse 208 / Auswahl des Algorithmus: fusionierend oder partitionierend 209 / Auswahl des Distanz- oder Ähnlichkeitsmaßes 210 / Auswahl des Fusionskriteriums 212 / Auswahl der Clustervariablen 213 / Clusteranzahl bestimmen 213 / Durchführung Schritt für Schritt 215 / / Kapitel 13 / Fallzahlplanung und Poweranalyse 219 / A-Priori-Fallzahlplanung 220 / Umsetzung mit Software 222 / Simulationen und Daumenregeln 226 / Post-Hoc-Fallzahlplanung und -Poweranalyse 228 / / TEIL IV / DIE ERGEBNISSE BESCHREIBEN 231 / Kapitel 14 / Den Ergebnisteil schreiben 233 / Inhalt und Aufbau konstruieren 233 / Durchschaubar: transparentes Berichten 235 / Der passende Schreibstil 235 / Die Ergebnisse beschreiben 235 / Statistische Kennwerte richtig verpackt 237 / Tabellen und Abbildungen im Ergebnisteil verwenden 239 / Für Mengen von Zahlen geeignet: Tabellen 239 / Optisch aufgepeppt: Abbildungen 240 / Checkliste für Ihre Tabellen und Abbildungen 242 / / Kapitel 15 / Diskutieren, was das nun bedeutet 243 / Ansätze für die Diskussion 244 / Argumentation sinnvoll präsentieren 244 / Wissenschaftsethik und Werturteile 246 / Typische Limitationen in quantitativen Arbeiten 247 / / Kapitel 16 / Ordnung muss sei: Was gehört wohin? 249 / Die Einleitung: Abgrenzungen und Überschneidungen 249 / Der Hauptteil der Arbeit 251 / Theoretische Grundlagen 251 / Forschungsstand 251 / Empirische Eigenleistung 252 / Das Fazit 253 / Beispiele für Gliederungen und den empirischen Anteil 253 / Die persönlichen Ebene und das Expose 255 / / / TEIL V / TOP-TEN-TEIL 257 / Kapitel 17 / Die 10 häufigsten Fragen bei der / Erhebung und Auswertung 259 / Welche Vorteile hat eine quantitative Erhebung? 259 / Kann ich bei einer empirischen Arbeit auf den Theorieteil verzichten? 260 / Brauche ich (genau) eine Forschungsfrage? 260 / Muss ich mich mit Statistik auskennen? 260 / Kann ich meine Daten allein erheben? 261 / Ich sitze vor einem Berg von Daten. Wo fange ich nur an? 261 / Brauche ich unbedingt die deskriptive Statistik oder kann ich direkt Signifikanztests rechnen? 261 / Hilfe, meine Daten sind nicht normalverteilt! Wasmache ich jetzt? 262 / Wie gehe ich mit Ausreißern um? 262 / Was mache ich, wenn meine Ergebnisse nicht signifikant sind? 263 / / Kapitel 18 / 10 Statistische Begriffe, die Sie kennen müssen 265 / Nominal 265 / Ordinal 265 / Metrisch 266 / Grundgesamtheit 266 / Stichprobe 266 / Repräsentativ 266 / Nullhypothese 267 / p-Wert 267 / Signifikanz 267 / Power 267 / / Kapitel 19 / 10 Statistische Methodentypen, die Sie unterscheiden sollten 269 / Beschreibende Methoden 269 / Explorative Methoden 270 / Konfirmatorische Methoden 270 / Nicht-parametrische Methoden 270 / Parametrische Methoden 270 / Einfaktorielle Methoden 271 / Mehrfaktorielle Methoden 271 / Univariate Methoden 271 / Bivariate Methoden 271 / Multivariate Methoden 272 / Abbildungsverzeichnis 273 / Stichwortverzeichnis 279