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Inhaltsübersicht |
6 |
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Inhalt |
8 |
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Danksagung |
22 |
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Danksagung zur 2. Auflage |
23 |
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Vorwort und Wegweiser |
24 |
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Warum dieses Buch? |
24 |
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Wie kann man mit diesem Buch unterrichten? |
26 |
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Wie kann man mit dem Buch lernen? |
27 |
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Orientierung |
28 |
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I Forschungsmethoden |
34 |
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1 Was sind Methoden, und wozu sind sie gut? |
36 |
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1.1 Erkenntnismethoden und Interventionsmethoden |
36 |
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1.2 Methoden der Datengewinnung und der Datenauswertung |
37 |
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1.3 Warum sind Methodenkenntnisse wichtig? |
38 |
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Zusammenfassung |
39 |
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2 Struktur und Ablauf wissenschaftlicher Untersuchungen |
40 |
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2.1 Hypothesen, Ebenen wissenschaftlicher Aussagen und die Überbrückungsproblematik |
40 |
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2.2 Schritte im Forschungsprozess |
44 |
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Zusammenfassung |
50 |
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3 Methoden der Datengewinnung |
52 |
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3.1 Kriterien für die Wahl einer Erhebungsmethode |
52 |
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3.2 Ordnungsmöglichkeiten |
53 |
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|
3.3 Darstellung einzelner Erhebungsmethoden |
56 |
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3.4 Multimethodale Erfassung menschlichen Erlebens und Verhaltens |
77 |
|
|
Zusammenfassung |
82 |
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|
4 Forschungsansätze und -strategien in der Psychologie |
84 |
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|
4.1 Methodologische Grundbegriffe |
85 |
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|
4.2 Voraussetzungen für kausale Schlussfolgerungen |
88 |
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|
4.3 Experimenteller Ansatz |
89 |
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|
4.4 Quasi-experimenteller Ansatz |
96 |
|
|
4.5 Korrelativer Ansatz |
98 |
|
|
4.6 Sekundärund Metaanalysen |
100 |
|
|
Zusammenfassung |
101 |
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|
II Messtheoretischeund deskriptivstatistische Grundlagen |
106 |
|
|
5 Messtheoretische Grundlagen |
108 |
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5.1 Skalenniveau |
108 |
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|
5.2 Messen in der Psychologie: Grundideen am Beispiel der Nominalskala |
111 |
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|
5.3 Definition der Nominalskala |
115 |
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|
5.4 Definition der Ordinalskala |
120 |
|
|
5.5 Kardinalskalierte oder metrische Variablen |
126 |
|
|
5.6 Inklusionsregel zulässiger Transformationen |
129 |
|
|
Zusammenfassung |
130 |
|
|
6 Univariate Deskriptivstatistik |
132 |
|
|
6.1 Grundbegriffe der Deskriptivstatistik |
132 |
|
|
6.2 Deskriptivstatistik für nominalskalierte Variablen |
138 |
|
|
6.3 Deskriptivstatistik für ordinalskalierte Variablen |
140 |
|
|
6.4 Deskriptivstatistik für metrische Variablen |
147 |
|
|
6.5 Standardwerte und |
170 |
|
|
Transformation |
170 |
|
|
6.6 Bivariate und multivariate Deskriptivstatistik |
171 |
|
|
Zusammenfassung |
172 |
|
|
III Wahrscheinlichkeitstheorieund inferenzstatistische Grundlagen |
174 |
|
|
7 Wahrscheinlichkeitstheorie und Wahrscheinlichkeitsverteilungen |
176 |
|
|
7.1 Wahrscheinlichkeiten für Zufallsereignisse |
177 |
|
|
7.2 Wahrscheinlichkeitsverteilungen für diskrete Zufallsvariablen |
196 |
|
|
7.3 Wahrscheinlichkeitsverteilungen für stetige Zufallsvariablen |
209 |
|
|
Zusammenfassung |
221 |
|
|
8 Grundlagen der Inferenzstatistik |
224 |
|
|
8.1 Der Nullhypothesentest nach Fisher |
225 |
|
|
8.2 Binäres Entscheidungskonzept von Neyman und Pearson |
229 |
|
|
8.3 Effektgrößen |
236 |
|
|
8.4 Statistisches Testen an Stichproben |
238 |
|
|
8.5 Parameterschätzung |
250 |
|
|
8.6 Konfidenzintervalle für Effektgrößen |
265 |
|
|
8.7 Testplanung und Poweranalyse |
271 |
|
|
8.8 Das Überprüfen statistischer Hypothesen in der Psychologie: Zusammenfassung und allgemeine Empfehlungen |
274 |
|
|
Zusammenfassung |
278 |
|
|
9 Die Welt inferenzstatistischer Verfahren: Überblick, Systematik, Auswahlstrategien |
283 |
|
|
9.1 Warum braucht man verschiedene statistische Tests? |
283 |
|
|
9.2 Unterscheidungsmerkmale statistischer Tests |
284 |
|
|
9.3 Population, Stichprobe und Repräsentativität: Konsequenzen für inferenzstatistische Verfahren |
289 |
|
|
9.4 Auswahl eines Verfahrens |
297 |
|
|
9.5 Weiterer Aufbau des Buches |
302 |
|
|
Zusammenfassung |
302 |
|
|
IV Methoden zum Vergleich von Gruppen |
304 |
|
|
10 Abweichungen von einem fixen Wert |
306 |
|
|
10.1 Vergleich eines Mittelwerts mit einem fixen Wert (Einstichprobentest) |
306 |
|
|
10.2 Vergleich eines Medians mit einem fixen Wert |
311 |
|
|
10.3 Vergleich einer Stichprobenvarianz mit einer Populationsvarianz |
315 |
|
|
10.4 Vergleich einer relativen Häufigkeit mit einer theoretischen Wahrscheinlichkeit (Binomialtest) |
320 |
|
|
10.5 Vergleich einer Häufigkeitsverteilung mit einer fixen Verteilung |
323 |
|
|
10.6 Überprüfung von Verteilungsannahmen (Anpassungstests) |
327 |
|
|
Zusammenfassung |
335 |
|
|
11 Unterschiede zwischen zwei unabhängigen Stichproben |
338 |
|
|
11.1 Vergleich zweier Stichprobenmittelwerte (Zweistichprobentests) |
338 |
|
|
11.2 Vergleich zweier Stichprobenmediane |
350 |
|
|
11.3 Vergleich zweier Stichprobenvarianzen (Varianzhomogenitätstests) |
359 |
|
|
11.4 Vergleich von Häufigkeitsverteilungen zwischen zwei unabhängigen Stichproben |
364 |
|
|
5 Zentrale ?2-Verteilung |
371 |
|
|
Zusammenfassung |
376 |
|
|
12 Unterschiede zwischen zwei abhängigen Stichproben |
379 |
|
|
12.1 Vergleich der zentralen Tendenz zweier abhängiger Stichproben |
381 |
|
|
12.2 Vergleich von Häufigkeitsverteilungen zwischen zwei abhängigen Stichproben |
394 |
|
|
Zusammenfassung |
401 |
|
|
13 Unterschiede zwischen mehreren unabhängigen Stichproben: Varianzanalyse und verwandte Verfahren |
404 |
|
|
13.1 Einfaktorielle Varianzanalyse |
405 |
|
|
13.2 Zweifaktorielle Varianzanalyse |
445 |
|
|
13.3 Test auf Gruppenunterschiede für Rangdaten (Kruskal-Wallis-Test) |
471 |
|
|
13.4 Verfahren für kategoriale abhängige Variablen |
474 |
|
|
Zusammenfassung |
474 |
|
|
14 Unterschiede zwischen mehreren abhängigen Stichproben: Varianzanalyse mit Messwiederholung und verwandte Verfahren |
479 |
|
|
14.1 Einfaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung |
480 |
|
|
14.2 Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung |
504 |
|
|
14.3 Nichtparametrischer Test für Medianunterschiede zwischen abhängigen Stichproben (Friedman-Test) |
521 |
|
|
14.4 Verfahren für kategoriale abhängige Variablen |
524 |
|
|
Zusammenfassung |
524 |
|
|
V Zusammenhangs- undRegressionsanalyse |
528 |
|
|
15 Zusammenhänge zwischen zwei Variablen: Korrelationsund Assoziationsmaße |
530 |
|
|
15.1 Erläuterung des Korrelationsprinzips an drei Beispielen |
530 |
|
|
15.2 Tabellarische und graphische Darstellung von bivariaten Messwertreihen |
532 |
|
|
15.3 Korrelationskoeffizienten |
536 |
|
|
15.4 Inferenzstatistik zu bivariaten Zusammenhangsmaßen |
571 |
|
|
Zusammenfassung |
589 |
|
|
16 Abhängigkeiten zwischen zwei Variablen: Einfache lineare Regression |
593 |
|
|
16.1 Kleinste-Quadrate-Kriterium |
596 |
|
|
16.2 Regressionsgleichung |
599 |
|
|
16.3 Regressionsresiduum |
600 |
|
|
16.4 Quadratsummenzerlegung und Varianzzerlegung |
601 |
|
|
16.5 Determinationskoeffizient und Indeterminationskoeffizient |
602 |
|
|
16.6 Negatives Regressionsgewicht und Regressionsrichtung |
604 |
|
|
16.7 Regression standardisierter Werte |
606 |
|
|
16.8 Bedeutung der linearen Regression |
607 |
|
|
16.9 Inferenzstatistik der einfachen linearen Regression |
608 |
|
|
Zusammenfassung |
618 |
|
|
17 Partialkorrelation und Semipartialkorrelation |
620 |
|
|
17.1 Aufgaben und Ziele der Partial- und Semipartialkorrelation |
620 |
|
|
17.2 Partialkorrelation |
625 |
|
|
17.3 Semipartialkorrelation |
630 |
|
|
17.4 InferenzstatistischeAbsicherung der Partial- undder Semipartialkorrelation |
632 |
|
|
Zusammenfassung |
633 |
|
|
18 Multiple Regressionsanalyse |
635 |
|
|
18.1 Zielsetzungen der multiplen Regressionsanalyse |
635 |
|
|
18.2 Notation |
637 |
|
|
18.3 Lineare Regression für zwei metrische unabhängige Variablen |
638 |
|
|
18.4 Bedeutung der Regressionsgewichte |
642 |
|
|
18.5 Lineare Regression für mehrere metrische unabhängige Variablen |
647 |
|
|
18.6 Multiple Korrelation und Determinationskoeffizient |
648 |
|
|
18.7 Inferenzstatistik zur multiplen Regressionsanalyse |
651 |
|
|
18.8 Suppressorvariable |
666 |
|
|
18.9 Moderierte Regressionsanalyse |
670 |
|
|
18.10 Analyse nicht-linearer Zusammenhänge |
678 |
|
|
18.11 Analyse kategorialer unabhängiger Variablen |
681 |
|
|
18.12 Gemeinsame Analyse kategorialer und metrischer unabhängiger Variablen |
696 |
|
|
18.13 Regressionsdiagnostik |
711 |
|
|
Zusammenfassung |
727 |
|
|
19 Hierarchische lineare Modelle (Mehrebenenanalyse) |
732 |
|
|
19.1 Hierarchische Datenstrukturen |
732 |
|
|
19.2 Modelle ohne Level-2-Prädiktoren |
740 |
|
|
19.3 Modelle mit Level-2-Prädiktoren |
752 |
|
|
19.4 Modellvergleich und Varianzaufklärung |
760 |
|
|
19.5 Poweranalyse und optimaler Stichprobenumfang |
764 |
|
|
Zusammenfassung |
766 |
|
|
20 Log-lineare Modelle und Logit-Modelle |
768 |
|
|
20.1 Zielsetzungen der log-linearen Analyse |
768 |
|
|
20.2 Log-lineare Analyse einer 2×2-Kontingenztabelle |
771 |
|
|
20.3 Inferenzstatistische Absicherung |
778 |
|
|
20.4 Überprüfung von Modellen |
783 |
|
|
20.5 Log-lineares Modell für eine 2×2×2-Kontingenztabelle |
790 |
|
|
20.6 Logit-Modell |
795 |
|
|
Zusammenfassung |
797 |
|
|
21 Logistische Regressionsanalyse |
800 |
|
|
21.1 Grundidee der logistischen Regressionsanalyse für dichotome abhängige Variablen |
800 |
|
|
21.2 Parameterschätzung |
812 |
|
|
21.3 Hypothesenprüfung |
814 |
|
|
21.4 Effektstärkemaße |
819 |
|
|
21.5 Klassifikation |
821 |
|
|
21.6 Bestimmung der optimalen Stichprobengröße |
823 |
|
|
21.7 Voraussetzungen der Maximum-Likelihood-Schätzungund Hypothesentestung |
824 |
|
|
21.8 Regressionsdiagnostik |
826 |
|
|
21.9 Logistisches Regressionsmodell für mehrkategoriale nominalskalierte abhängige Variablen |
831 |
|
|
21.10 Logistisches Regressionsmodell für ordinalskalierte abhängige Variablen |
836 |
|
|
Zusammenfassung |
840 |
|
|
VI Modelle mit latenten Variablen |
844 |
|
|
22 Messfehlertheorie und Klassische Testtheorie |
846 |
|
|
22.1 Theoretische Konzepte der Klassischen Testtheorie |
847 |
|
|
22.2 Messmodelle |
855 |
|
|
22.3 Vergleich der verschiedenen Testmodelle |
874 |
|
|
22.4 Funktion von Testmodellen für die Psychodiagnostik |
875 |
|
|
Zusammenfassung |
880 |
|
|
23 Mehrdimensionale Messmodelle und konfirmatorische Faktorenanalyse |
882 |
|
|
23.1 Ein einführendes Beispiel: Die Konvergenz von Selbst- und Fremdbericht |
882 |
|
|
23.2 True-Score-Modelle vs. Faktormodelle |
889 |
|
|
23.3 Grundidee der Faktorenanalyse |
891 |
|
|
23.4 Allgemeine Fragen bei der konfirmatorischen Faktorenanalyse |
892 |
|
|
23.5 Schätzmethoden |
904 |
|
|
23.6 Beurteilung der Modellanpassungsgüte |
909 |
|
|
23.7 Bestimmung der optimalen Stichprobengröße |
917 |
|
|
23.8 Faktorenanalyse für ordinale Variablen |
918 |
|
|
23.9 Weitere Messmodelle mit latenten Variablen |
923 |
|
|
Zusammenfassung |
923 |
|
|
24 Exploratorische Faktorenanalyse und Hauptkomponentenanalyse |
926 |
|
|
24.1 Grundprinzipien der exploratorischen Faktorenanalyse |
927 |
|
|
24.2 Die Maximum-Likelihood-Faktorenanalyse |
928 |
|
|
24.3 Hauptachsenanalyse und Hauptkomponentenanalyse |
940 |
|
|
24.4 Vergleich der Ansätze und praktische Empfehlungen |
951 |
|
|
24.5 Faktorenanalyse für dichotome und ordinale Variablen |
954 |
|
|
24.6 Einzelfall-Faktorenanalyse und dynamische Faktorenanalyse |
955 |
|
|
Zusammenfassung |
955 |
|
|
25 Pfadanalyse und lineare Strukturgleichungsmodelle |
959 |
|
|
25.1 Pfadanalyse |
960 |
|
|
25.2 Lineare Strukturgleichungsmodelle |
974 |
|
|
Zusammenfassung |
985 |
|
|
Literatur |
988 |
|
|
Hinweise zu den Online-Materialien |
1003 |
|
|
Online-Feedback |
1003 |
|
|
Sachwortverzeichnis |
1004 |
|
|
Anhang A: Tabellen |
1018 |
|
|
1 Binominalverteilung |
1018 |
|
|
2 Standardnormalverteilung |
1029 |
|
|
3 Zentrale t-Verteilung |
1031 |
|
|
4 Wilcoxon-Vorzeichen-Rangtest |
1032 |
|
|
5 Zentrale ?2-Verteilung |
1033 |
|
|
6 Kritische Werte für den Kolmogorov-Smirnov-Test und den Lilliefors-Test |
1034 |
|
|
7 Wilcoxon-Rangsummen-Test |
1037 |
|
|
8 Zentrale F -Verteilung |
1039 |
|
|
9 Kritische Werte für die Differenz EtaK ? EtaD |
1047 |
|
|
Anhang B: Matrixalgebra |
1049 |
|
|
1 Matrix |
1049 |
|
|
2 Vektor |
1049 |
|
|
3 Grundlegende Rechenoperationen mit Matrizen |
1050 |
|
|
4 Spezielle Matrizen |
1053 |
|
|
5 Demonstration der Berechnung einiger statistischer Kennwerte mittels Matrixalgebra |
1054 |
|