Forschungsmethoden und Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler
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| Verlag | Pearson Studium |
| Auflage | 2018 |
| Seiten | 1120 |
| Format | 18,0 x 24,6 x 5,5 cm |
| Gewicht | 1999 g |
| Reihe | ps Psychologie |
| ISBN-10 | 3868943218 |
| ISBN-13 | 9783868943214 |
| Bestell-Nr | 86894321A |
Das beliebte und häufig eingesetzte Lehrbuch bietet eine umfassende und verständliche Einführung in alle wichtigen Grundlagen der psychologischen und sozialwissenschaftlichen Forschungsmethodik. Auf die Bedürfnisse von Studierenden angepasst, werden Konzepte und Verfahren möglichst intuitiv und anhand zahlreicher einprägsamer Beispiele aus dem Forschungsalltag erklärt ohne dabei an Präzision einzubüßen. Eine klare Sprache und viele einprägsame Beispiele unterstützen den Lernprozess..
In der Neuauflage wurden diverse neuere Entwicklungen mit aufgenommen. So wurden u.a. der Mehrebenenanalyse, Bootstrap-Verfahren und Randomisierungstests, dem Bayesianischen Ansatz sowie dem Kritischen Rationalismus als derzeit wohl wichtigstem wissenschaftstheoretischen Ansatz deutlich mehr Platz eingeräumt. Neu hinzugekommen sind zudem Kapitel zu Problemen der klassischen Inferenzstatistik in der Forschungspraxis, zu Replikation, Präregistrierung, Open Science sowie zur Experimentellen Einzelfallanalyse.
Inhaltsverzeichnis:
Teil I Grundlagen und Konzepte
1. Alltagswissen versus Wissenschaft: Beispiel Psychologie
2. Wissenschaftstheorie, Theorien und Hypothesen
3. Messen und Testen
4. Datenerhebung: Befragung und Beobachtung
5. Experimentelle Designs
Teil II Deskriptive und explorative Datenanalyse
6. Lage- und Streuungsmaße
7. Korrelation
8. Lineare Regression
9. Effektgrößen
Teil III Inferenzstatistik
10. Grundlagen der Inferenzstatistik
11. Konfidenzintervalle
12. Signifikanztests
13. t-Tests
14. Der F-Test in der einfaktoriellen Varianzanalyse
15. Weitere F-Tests
16. Kontrastanalyse
17. Verfahren zur Analyse nominalskalierter Daten: Chi Quadrat-Tests
18. Verfahren zur Analyse o rdinalskalierter Daten
19. Resampling-Verfahren
Teil IV Inferenzstatistik: Praktische Probleme und alternative Sichtweisen
20. Probleme der klassischen Inferenzstatistik in der Forschungspraxis
21. Replikation, Präregistrierung, Open Science
22. Bayesianische Statistik
Teil V Das Allgemeine Lineare Modell
23. Das Allgemeine Lineare Modell
24. Regressionsrechnung: Ergänzungen und Erweiterungen
25. Indirekte Effekte, latente Variablen und multiple Analyseebenen
Teil VI Weitere Verfahren in der Datenerhebung und Datenanalyse
26. Explorative Datenanalyse (EDA): Weitere Verfahren
27. Effektgrößen: Erweiterungen und Ergänzungen
28. Metaanalyse
29. Besonderheiten der Datenerhebung
Teil VII Alternative Vorgehensweisen 30. Experimentelle Einzelfallanalyse
31. Computermodellierung als Forschungsmethode
32. Qualitative Methoden
Teil VIII Reflexion
33. Methode und Inhalt
