Statistische Methoden
Strukturen, Grundlagen, Anwendungen in Psychologie und Sozialwissenschaften
Das vorliegende Statistikbuch vereinigt zwei Aspekte der Statistikausbildung für Sozial- und Humanwissenschaftler, die in Vorlesungen und Lehrbüchern meist getrennt abgehandelt werden: die theoretischen Grundlagen und die praktischen Anwendungen - bis...
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Produktinformationen zu „Statistische Methoden “
Das vorliegende Statistikbuch vereinigt zwei Aspekte der Statistikausbildung für Sozial- und Humanwissenschaftler, die in Vorlesungen und Lehrbüchern meist getrennt abgehandelt werden: die theoretischen Grundlagen und die praktischen Anwendungen - bis hinein in die gängige Statistik-Software. Es ist deshalb sowohl zum autodidaktischen Lernen als auch als begleitendes Lehrbuch zu den Vorlesungen zur Statistik in den Sozial- und Humanwissenschaften konzipiert.
Die theoretischen und strukturellen Grundlagen von statistischen Maßen und Testverfahren hat Markus Pospeschill mit Blick auf Studierende, die bei den Anwendungen der Statistik über Wissenslücken stolpern, mit Hilfe von Concept Maps visualisiert. Diese"Begriffslandkarten"zeigen immer wieder die Verbindungen zwischen verschiedenen Wissensbereichen der Statistik auf, legen die Lernwege durch das Buch offen, bieten Gedächtnis- und Orientierungshilfen und erleichtern schließlich das Nachschlagen bei der Suche nach bestimmten Inhalten. Diese anschauliche Didaktik ermöglicht eine übersichtliche und knappe, zugleich überraschend lesbare Darstellung der grundlegenden Methoden und Messverfahren der Statistik.
Die Anwendungen werden anhand praktischer Beispiele und Aufgaben verdeutlicht, die bei der Auswertung und Dokumentation wissenschaftlicher Ergebnisse mit typischen Ausgaben gängiger Statistiksoftware wie SPSS, STATISTICA oder SAS ausgearbeitet werden können und auf einen ersten Einstieg in diese Programme verweisen.
Die theoretischen und strukturellen Grundlagen von statistischen Maßen und Testverfahren hat Markus Pospeschill mit Blick auf Studierende, die bei den Anwendungen der Statistik über Wissenslücken stolpern, mit Hilfe von Concept Maps visualisiert. Diese"Begriffslandkarten"zeigen immer wieder die Verbindungen zwischen verschiedenen Wissensbereichen der Statistik auf, legen die Lernwege durch das Buch offen, bieten Gedächtnis- und Orientierungshilfen und erleichtern schließlich das Nachschlagen bei der Suche nach bestimmten Inhalten. Diese anschauliche Didaktik ermöglicht eine übersichtliche und knappe, zugleich überraschend lesbare Darstellung der grundlegenden Methoden und Messverfahren der Statistik.
Die Anwendungen werden anhand praktischer Beispiele und Aufgaben verdeutlicht, die bei der Auswertung und Dokumentation wissenschaftlicher Ergebnisse mit typischen Ausgaben gängiger Statistiksoftware wie SPSS, STATISTICA oder SAS ausgearbeitet werden können und auf einen ersten Einstieg in diese Programme verweisen.
Das vorliegende Statistikbuch vereinigt zwei Aspekte der Statistikausbildung für Sozial- und Humanwissenschaftler, die in Vorlesungen und Lehrbüchern meist getrennt abgehandelt werden: die theoretischen Grundlagen und die praktischen Anwendungen - bis hinein in die gängige Statistik-Software. Es ist deshalb sowohl zum autodidaktischen Lernen als auch als begleitendes Lehrbuch zu den Vorlesungen zur Statistik in den Sozial- und Humanwissenschaften konzipiert.
Die theoretischen und strukturellen Grundlagen von statistischen Maßen und Testverfahren hat Markus Pospeschill mit Blick auf Studierende, die bei den Anwendungen der Statistik über Wissenslücken stolpern, mit Hilfe von Concept Maps visualisiert. Diese "Begriffslandkarten" zeigen immer wieder die Verbindungen zwischen verschiedenen Wissensbereichen der Statistik auf, legen die Lernwege durch das Buch offen, bieten Gedächtnis- und Orientierungshilfen und erleichtern schließlich das Nachschlagen bei der Suche nach bestimmten Inhalten. Diese anschauliche Didaktik ermöglicht eine übersichtliche und knappe, zugleich überraschend lesbare Darstellung der grundlegenden Methoden und Messverfahren der Statistik.
Die Anwendungen werden anhand praktischer Beispiele und Aufgaben verdeutlicht, die bei der Auswertung und Dokumentation wissenschaftlicher Ergebnisse mit typischen Ausgaben gängiger Statistiksoftware wie SPSS, STATISTICA oder SAS ausgearbeitet werden können und auf einen ersten Einstieg in diese Programme verweisen.
"Wer Statistik lehrt, weiß dass dieses Fach nicht zu den Lieblingsdisziplinen der Studierenden zählt. Manche werden von den mathematischen Grundlagen erschlagen, manche gehen im Dschungel der Methoden verloren, andere 'überleben' durch Anwendung von Kochrezepten und fast alle beklagen, dass ihnen unverständlich bleibt, wann welches Verfahren, warum und mit welchem Ziel verwendet wird. Das vorliegende Buch könnte dazu beitragen, diesen Missstand zu ändern. Es bietet eine gute Balance zwischen einer hinreichend tiefen mathematischen Begründung der Verfahren und ihrer praktischen Anwendung, es ist didaktisch gut aufbereitet und es hilft, statistische Methoden als Mittel zur Erkenntnisgewinnung in empirischen Wissenschaften zu verstehen. Ich wünsche ihm deshalb eine weite Verbreitung, so dass möglichst vielen Studierenden die bisherigen Schrecken der statistischen Methodenlehre erspart bleiben mögen." - Privatdozent Dr. H. D. Zimmer, Fachrichtung Psychologie, Universität des Saarlandes
"Dieses Buch zeichnet sich aus durch eine klare, verständliche Darstellung. Concept maps verdeutlichen die Zusammenhänge. Leicht nachvollziehbare Beispiele und Darstellungsformen gängiger Softwareprodukte sowie Aufgaben ermöglichen eine autodidaktische Ausbildung des Lesers." - Dr. Wolfgang Möckel, Universität Oldenburg
Die theoretischen und strukturellen Grundlagen von statistischen Maßen und Testverfahren hat Markus Pospeschill mit Blick auf Studierende, die bei den Anwendungen der Statistik über Wissenslücken stolpern, mit Hilfe von Concept Maps visualisiert. Diese "Begriffslandkarten" zeigen immer wieder die Verbindungen zwischen verschiedenen Wissensbereichen der Statistik auf, legen die Lernwege durch das Buch offen, bieten Gedächtnis- und Orientierungshilfen und erleichtern schließlich das Nachschlagen bei der Suche nach bestimmten Inhalten. Diese anschauliche Didaktik ermöglicht eine übersichtliche und knappe, zugleich überraschend lesbare Darstellung der grundlegenden Methoden und Messverfahren der Statistik.
Die Anwendungen werden anhand praktischer Beispiele und Aufgaben verdeutlicht, die bei der Auswertung und Dokumentation wissenschaftlicher Ergebnisse mit typischen Ausgaben gängiger Statistiksoftware wie SPSS, STATISTICA oder SAS ausgearbeitet werden können und auf einen ersten Einstieg in diese Programme verweisen.
"Wer Statistik lehrt, weiß dass dieses Fach nicht zu den Lieblingsdisziplinen der Studierenden zählt. Manche werden von den mathematischen Grundlagen erschlagen, manche gehen im Dschungel der Methoden verloren, andere 'überleben' durch Anwendung von Kochrezepten und fast alle beklagen, dass ihnen unverständlich bleibt, wann welches Verfahren, warum und mit welchem Ziel verwendet wird. Das vorliegende Buch könnte dazu beitragen, diesen Missstand zu ändern. Es bietet eine gute Balance zwischen einer hinreichend tiefen mathematischen Begründung der Verfahren und ihrer praktischen Anwendung, es ist didaktisch gut aufbereitet und es hilft, statistische Methoden als Mittel zur Erkenntnisgewinnung in empirischen Wissenschaften zu verstehen. Ich wünsche ihm deshalb eine weite Verbreitung, so dass möglichst vielen Studierenden die bisherigen Schrecken der statistischen Methodenlehre erspart bleiben mögen." - Privatdozent Dr. H. D. Zimmer, Fachrichtung Psychologie, Universität des Saarlandes
"Dieses Buch zeichnet sich aus durch eine klare, verständliche Darstellung. Concept maps verdeutlichen die Zusammenhänge. Leicht nachvollziehbare Beispiele und Darstellungsformen gängiger Softwareprodukte sowie Aufgaben ermöglichen eine autodidaktische Ausbildung des Lesers." - Dr. Wolfgang Möckel, Universität Oldenburg
Inhaltsverzeichnis zu „Statistische Methoden “
I. Einführung und Deskriptive Statistik1 Grundbegriffe der Statistik1.1 Beispiele für Statistik1.2 Funktion und Aufgaben der Statistik1.3 Populationen und Stichproben1.4 Daten1.5 Wissenschaftliche Methoden1.6 Qualitäten von Skalen1.7 Notation in der Statistik1.8 Zusammenfassung1.9 Concept-Map1.10 Übungsaufgaben1.10.1 Fragen1.10.2 Antworten2 Häufigkeitsverteilungen2.1 Beispiel für Häufigkeitsverteilungen2.2 Häufigkeitstabellen2.3 Grafiken für Häufigkeitsverteilungen2.4 Die Form von Häufigkeitsverteilungen2.5 Perzentile, Perzentilränge und Interpolation2.6 Häufigkeiten in Statistik-Software2.7 Beispielrechnungen2.8 Concept-Map2.9 Übungsausgaben3 Maße der zentralen Tendenz3.1 Mittelwert3.2 Median3.3 Modalwert3.4 Varianten von zentralen Tendenzmaßen3.5 Strategien zur Wahl zentraler Tendenzmaße3.6 Zentrale Tendenzmaße und Verteilungsformen3.7 Maße der zentralen Tendenz in Statistik-Software3.8 Maße der zentralen Tendenz in Publikationen3.9 Zusammenfassung3.10 Concept-Map3.11 Übungsaufgaben4 Maße der Variabilität4.1 Spannweite4.2 Interquartilabstand4.3 Mittlere Streuung4.4 Standardabweichung und Varianz4.5 Variationskoeffizient4.6 Variabilitätsmaße im Vergleich4.7 Maße der Variabilität in Statistik-Software4.8 Zusammenfassung4.9 Concept-Map4.10 Übungsaufgaben5 z-Werte: Transformation von Werten und Standardisierung von Verteilungen5.1 Grundlage von z-Werten5.2 z-Werte und standardisierte Verteilungen5.3 Andere statistische Verteilungen5.4 z-Werte in Statistik-Software5.5 Zusammenfassung5.6 Concept-Map5.7 Übungsaufgaben6. Konzept der Wahrscheinlichkeit6.1 Grundbegriffe zur Wahrscheinlichkeit6.2 Klassische Konzeption6.3 Wahrscheinlichkeit und Normalverteilung6.4 Perzentile und Perzentilränge6.5 Wahrscheinlichkeit und Binomialverteilung6.6 Zusammenfassung6.7 Concept-Map6.8 Übungsaufgaben 7 Wahrscheinlichkeit und
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Stichproben: Die Verteilung von Stichprobenmittelwerten7.1 Die Verteilung von Stichprobenmittelwerten7.2 Wahrscheinlichkeit und die Verteilung von Stichprobenmittelwerten7.3 Standardfehler und Stichprobenfehler7.4 Standardfehler in Statistik-Software7.5 Standardfehler in Publikationen7.6 Zusammenfassung7.7 Concept-Map7.8 ÜbungsaufgabenII Grundlagen inferenzstatistischer Analysen (vorläufig)8 Grundlagen des Hypothesentests8.1 Überblick8.2 Null- und Alternativhypethese8.3 Fehler bei statistischen Entscheidungen8.4 Aussagen zur Signifikanz8.5 Ein- und zweiseitige Tests8.6 a- und ß-Fehler8.7 Power-Analyse8.8 Zusammenfassung8.9 Concept-Map8.10 ÜbungsaufgabenIII Univariate Tests für Unterschiedshypothesen (vorläufig)9 Tests für intervallskalierte Daten9.1 Überblick9.2 t-Test für eine Stichprobe9.3 t-Test für zwei unabhängige Stichproben9.4 t-Test für zwei abhängige Stichproben9.5 F- und Levene-Test9.5 Beispielrechnungen9.6 Zusammenfassung9.7 Concept-Map9.8 Übungsaufgaben10 Tests für ordinalskalierte Daten10.1 Überblick10.2 Mann-Whitney U-Test10.3 Wilcoxon-Test10.4 Vorzeichen-Test10.5 Kruskal-Wallis H-Test10.6 Median-Test10.7 Friedman-Test10.8 Kendalls W10.9 Beispielrechnungen10.10 Zusammenfassung10.11 Concept-Map10.12 Übungsaufgaben11 Tests für nominalskalierte Daten11.1 Überblick11.2 Chi-Quadrat-Test11.3 2 k Chiquadrat-Test11.4 k l Chiquadrat-Test11.5 4-Felder Chiquadrat-Test11.6 Fishers Exakter Test11.7 McNemar-Test11.8 Beispielrechnungen11.9 Zusammenfassung11.10 Concept-Map11.11 ÜbungsaufgabenIV Univariate Tests für Zusammenhangshypothesen12 Korrelationsmaße12.1 Überblick12.2 Pearson-Korrelation12.3 Kendalls Tau 12.4 Spearmans Rho12.5 Partial-Korrelation12.6 Kontingenzkoeffizient12.6 Phi-Koeffizient12.7 Cramers Index12.8 Relatives Risiko12.8 Weitere Ähnlichkeitsmaße12.9 Beispielrechnungen12.10 Zusammenfassung12.11 Concept-Map12.12 Übungsauf
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Autoren-Porträt von Markus Pospeschill
Markus Pospeschill ist als Akademischer Rat an der Universität des Saarlandes (Fachrichtung Psychologie) tätig. Er studierte Psychologie und Pädagogik an der Universität Oldenburg, jeweils mit Diplomabschluss, war wissenschaftlicher Mitarbeiter in zahlreichen Forschungsprojekten und promovierte über die neuronal-konnektionistische Modellierung kognitiver Prozesse an der Universität des Saarlandes. In Saarbrücken forscht und lehrt er im Bereich der psychologischen Methodenlehre, rechnergestützten Statistik und dynamischen Modellierung kognitiver Prozesse. Zudem obliegt ihm die methodisch-statistische Beratung und Betreuung von Studierenden und Mitarbeitern in der Psychologie. 2005 erhielt er einen Ruf an die Universität Regensburg.
Bibliographische Angaben
- Autor: Markus Pospeschill
- 2006, 484 Seiten, mit zahlreichen Abbildungen, Maße: 18,2 x 25 cm, Gebunden, Deutsch
- Verlag: Springer Spektrum
- ISBN-10: 3827415500
- ISBN-13: 9783827415509
Rezension zu „Statistische Methoden “
Wie oft hat man sich nicht schon die Zähne an Statistik ausgebissen! (...) Dem hat Markus Popeschill nun ein Ende gesetzt und ein modernes Kurzlehrbuch zur statistischen Methodenlehre entwickelt, das alle relevanten Bereiche (...) abdeckt. Mit Hilfe von Merkkästen, Beispielen und vielen zusammenfassenden Mindmaps gewinnt der Leser Orientierung im Zahlendjungel und kann auch bereits Gelerntes locker wieder auffrischen.PsycoLitNewsletter, Juni 2007
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