Statistik für Psychologen für Dummies

Uber die Autoren 7 Einleitung 21 Uber dieses Buch 21 Was Sie nicht lesen mussen 22 Torichte Annahmen uber den Leser 22 Wie dieses Buch aufgebaut ist 23 Symbole, die in diesem Buch verwendet werden 24 Wie es weitergeht 24 TEIL I DATEN BESCHREIBEN 25 Kapitel 1 Statistik? Ich dachte, es geht um Psychologie! 27 Machen Sie sich ein Bild von Ihren Variablen 28 Was ist SPSS? 29 Deskriptive Statistik 30 Lagemasse 30 Streuung 30 Diagramme 31 Standardisierte Messwerte 31 Inferentielle oder analytische Statistik 31 Hypothesen 32 Parametrische und nicht parametrische Tests 32 Forschungsdesigns 33 Korrelatives Design 33 Experimentelles Design 34 Design mit unabhangigen Gruppen 34 Design mit wiederholten Messungen 35 Die ersten Schritte 35 Kapitel 2 Mit welchem Typ Daten haben wir es zu tun? 37 Diskrete und stetige Variablen 38 Verschiedene Messniveaus39 Messeigenschaften 39 Messniveautypen 41 Rollenbestimmung fur Variablen 42 Unabhangige Variablen 42 Abhangige Variablen 43 Kovariaten 43 Kapitel 3 Alle Daten rein in SPSS 45 Die Variablenansicht 46 Variablennamen anlegen 47 Einen Variablentyp festlegen 48 Schon furs Auge: Optimierte Anzeige der Daten 49 Verwendung von Beschriftungen 49 Werte verwenden 50 Zum Umgang mit fehlenden Daten 52 Zuordnung des Messniveaus 53 Das Datenansicht-Fenster 54 Neue Daten eingeben 55 Neue Variablen anlegen 56 Daten sortieren 57 Variablen umcodieren 59 Ausgabefenster 63 Das Ausgabefenster verwenden 63 Ausgaben speichern 64 Kapitel 4 Lagemasse 67 Grundlagen fur das Lagemass 68 Der Modalwert 70 Den Modalwert bestimmen70 Vorteile und Nachteile des Modalwerts 71 Den Modalwert in SPSS ermitteln 71 Der Median 76 Den Median berechnen 76 Vor- und Nachteile bei der Verwendung des Medians 77 Bestimmung des Medians in SPSS 78 Der Mittelwert 79 Den Mittelwert bestimmen 79 Vor- und Nachteile des Mittelwerts 80 Den Mittelwert in SPSS bestimmen 80 Die Qual der Wahl: Modalwert, Median oder Mittelwert? 82 Kapitel 5 Streuungsmasse 83 Zur Definition der Streuung 83 Der Bereich 84 Vorteile und Nachteile bei der Verwendung des Bereichs 85 Den Bereich in SPSS bestimmen 85 Interquartilabstand 88 Vorteile und Nachteile des Interquartilabstands 90 Bestimmung des Interquartilabstands in SPSS 91 Standardabweichung 92 Vorteile und Nachteile der Standardabweichung 96 Die Standardabweichung in SPSS bestimmen 96 Die freie Wahl zwischen Bereich, Interquartilabstand und Standardabweichung 98 Kapitel 6 Grafiken und Diagramme 99 Histogramme 99 Histogramme besser verstehen 99 Histogramme in SPSS erstellen 103 Balkendiagramme 105 Balkendiagramme besser verstehen 106 Ein Balkendiagramm in SPSS erstellen 107 Kreisdiagramme 108 Kreisdiagramme besser verstehen 108 Ein Kreisdiagramm in SPSS erstellen 110 Boxplots 110 Boxplots besser verstehen 110 Einen Boxplot in SPSS erstellen 114 TEIL II STATISTISCHE SIGNIFIKANZ 117 Kapitel 7 Wahrscheinlichkeit und Inferenz 119 Statistische Inferenz genauer betrachtet 119 Population und Stichprobe 120 Die Grenzen der deskriptiven Statistik 121 Der Versuch, 95 % Vertrauen zu erzielen 122 Wahrscheinlichkeit verstehen 123 Definition der Wahrscheinlichkeit 123 Sich wechselseitig ausschliessende und unabhangige Ereignisse 124 Die bedingte Wahrscheinlichkeit und ihre Tucken 126 Quoten 127 Kapitel 8 Hypothesen testen 129 Null- und Alternativhypothesen verstehen 129 Die Nullhypothese testen 130 Die Alternativhypothese definieren 130 Entscheiden, ob die Nullhypothese ubernommen oder abgelehnt wird 131 Fehler bei der statistischen Inferenz 133 Der Typ-I-Fehler 134 Der Typ-II-Fehler 134 Und manchmal macht man alles richtig 135 Ein- und zweiseitige Hypothesen 136 Eine einseitige Hypothese verwenden 137 Anwendung einer zweiseitigen Hypothese 137 Konfidenzintervalle 138 Berechnung eines 95-%-Konfidenzintervalls 139 Bestimmung eines 95-%-Konfidenzintervalls in SPSS 141 Kapitel 9 Was ist bei der Normalverteilung eigentlich normal? 143 Die Normalverteilung verstehen 144 Definition der Normalverteilung 144 Bestimmen, ob eine Verteilung annahernd normal ist 145 Bestimmung der Schiefe 147 Grafische Bewertung der Schiefe148 Die Statistik fur die Schiefe in SPSS erhalten 150 Normalverteilung und inferentielle Statistik 153 Schlussfolgerungen hinsichtlich einzelner Werte treffen 153 Berucksichtigung der Stichprobenverteilung 155 Schlussfolgerungen uber Gruppenwerte treffen 156 Kapitel 10 Standardisierte Werte 157 Die Grundlagen der standardisierten Werte 157 Standardisierte Werte Definition 157 Standardisierte Werte von Hand berechnen 158 Standardisierte Werte mit SPSS berechnen 159 Z-Werte in der statistischen Analyse 161 Z-Werte und die Normalverteilung 161 Z-Werte in der inferentiellen Statistik verwenden 163 Kapitel 11 Effektgrosse und Teststarke 165 Zwischen Effektgrosse und statistischer Signifikanz unterscheiden 165 Die Effektgrosse fur Korrelationen untersuchen 166 Die Effektgrosse beim Vergleich der Unterschiede zwischen zwei Wertemengen 167 Eine Effektgrosse fur den Vergleich von Unterschieden zwischen zwei Wertemengen ermitteln 167 Eine Effektgrosse fur Unterschiede zwischen zwei Wertemengen interpretieren 170 Die Effektgrosse fur Unterschiede zwischen mehr als zwei Wertemengen 170 Eine Effektgrosse fur den Vergleich der Unterschiede zwischen mehr als zwei Wertemengen ermitteln 171 14 Inhaltsverzeichnis Interpretation einer Effektgrosse fur Unterschiede zwischen mehr als zwei Wertemengen 178 Statistische Teststarke verstehen 179 Faktoren, die die Teststarke beeinflussen 179 Teststarke und Stichprobengrosse 180 TEIL III BEZIEHUNGEN ZWISCHEN VARIABLEN 183 Kapitel 12 Korrelationen 185 Mit Streudiagrammen Beziehungen bewerten 185 Ein Streudiagramm auswerten 186 Ein Streudiagramm in SPSS zeichnen 189 Den Korrelationskoeffizienten verstehen 190 Gemeinsame Varianz untersuchen 191 Die Pearson-Korrelation 192 Wann die Pearson-Korrelation ansteht 192 Die Pearson-Korrelation in SPSS durchfuhren 193 Interpretation der Ausgabe 196 Die Ergebnisse zitieren 197 Die Spearman-Korrelation 198 Wann die Spearman-Korrelation zu verwenden ist 198 Die Spearman-Korrelation in SPSS berechnen 199 Die Ausgabe interpretieren 201 Die Ergebnisse zitieren 202 Die Kendall-Korrelation 202 Die Kendall-Korrelation in SPSS berechnen 203 Die Ausgabe interpretieren 205 Die Ergebnisse zitieren 205 Partielle Korrelationen 206 Eine partielle Korrelation in SPSS berechnen 206 Die Ausgabe interpretieren 207 Die Ergebnisse zitieren 208 Kapitel 13 Lineare Regression 209 Grundlagen der Regression 210 Eine Regressionslinie einfugen 210 Residuen ausarbeiten 212 Die Regressionsgleichung verwenden 213 Einfache Regression 214 Eine einfache Regression in SPSS durchfuhren 214 Die Ausgabe interpretieren 216 Die Ergebnisse zitieren 219 Regression mit mehreren Variablen 220 Mehrfachregression in SPSS 221 Die Ausgabe interpretieren 222 Die Ergebnisse zitieren 225 Die Voraussetzungen fur die Regression uberprufen 226 Normalverteilte Residuen 226 Linearitat 228 Ausreisser 229 Multikollinearitat 233 Homogenitat der Varianzen 235 Datentyp 237 Kapitel 14 Zusammenhange zwischen diskreten Variablen 239 Eine Kontingenztabelle zur Zusammenfassung der Ergebnisse 240 Beobachtete Haufigkeiten in Kontingenztabellen 240 Prozentwerte fur eine Kontingenztabelle berechnen 241 Kontingenztabellen in SPSS erstellen 243 Berechnung von Chi-Quadrat 245 Erwartete Haufigkeiten 246 Berechnung von Chi-Quadrat 246 Chi-Quadrat in SPSS berechnen 247 Die Ausgabe fur Chi-Quadrat in SPSS interpretieren 248 Die Ergebnisse der Chi-Quadrat-Analyse zitieren 251 Die Voraussetzungen der Chi-Quadrat-Analyse verstehen 251 Die Starke des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen messen 252 Das Odds-Verhaltnis 252 Phi- und Cramer-V-Koeffizienten 253 Bestimmung von Odds-Verhaltnis, Phi-Koeffizient und Cramer-V in SPSS 254 Der McNemar-Test 255 Den McNemar-Test berechnen 256 Einen McNemar-Test in SPSS durchfuhren 256 TEIL IV FORSCHUNGSDESIGNS ZUR ANALYSE UNABHANGIGER GRUPPEN 259 Kapitel 15 Unabhangige t-Tests und Mann-Whitney-Tests 261 Designs fur unabhangige Gruppen 262 Der unabhangige t-Test 262 Den unabhangigen t-Test in SPSS ausfuhren 263 Die Ausgabe interpretieren 266 Die Ergebnisse zitieren 268 Voraussetzungen fur den t-Test 268 16 Inhaltsverzeichnis Mann-Whitney-Test 271 Der Mann-Whitney-Test in SPSS 271 Die Ausgabe interpretieren 274 Die Ergebnisse zitieren 275 Voraussetzungen fur den Mann-Whitney-Test 276 Kapitel 16 ANOVA zwischen Gruppen 277 Einfache ANOVA zwischen Gruppen 278 Eine einfache ANOVA zwischen Gruppen berechnen 280 Eine einfache ANOVA zwischen Gruppen in SPSS berechnen 282 Die Ausgabe von SPSS fur eine einfache ANOVA zwischen Gruppen interpretieren 285 Die Ergebnisse einer einfachen ANOVA zwischen Gruppen zitieren 287 Voraussetzungen fur die einfache ANOVA zwischen Gruppen 288 Zweifache ANOVA zwischen Gruppen 289 Haupteffekte und Interaktionen 290 Eine zweifache ANOVA zwischen Gruppen in SPSS berechnen 291 Die SPSS-Ausgabe fur eine zweifache ANOVA zwischen Gruppen interpretieren 293 Die Ergebnisse einer zweifachen ANOVA zwischen Gruppen zitieren 297 Voraussetzungen fur eine zweifache ANOVA zwischen Gruppen 298 Kruskal-Wallis-Test 298 Einen Kruskal-Wallis-Test in SPSS durchfuhren 298 Die SPSS-Ausgabe fur einen Kruskal-Wallis-Test interpretieren 300 Die Ergebnisse eines Kruskal-Wallis-Tests zitieren 301 Voraussetzungen fur einen Kruskal-Wallis-Test 302 Kapitel 17 Post-hoc-Tests und geplante Vergleiche fur Designs mit unabhangigen Gruppen 303 Post-hoc-Tests fur Designs mit unabhangigen Gruppen 304 Multiplizitat 305 Auswahl eines Post-hoc-Tests 305 Einen Tukey HSD Post-hoc-Test in SPSS durchfuhren 306 Die SPSS-Ausgabe fur einen Tukey HSD Post-hoc-Test interpretieren 308 Die Ergebnisse eines Tukey HSD Post-hoc-Tests zitieren 311 Geplante Vergleiche fur Designs mit unabhangigen Gruppen 311 Einen geplanten Vergleich auswahlen 312 Einen Dunnett-Test in SPSS durchfuhren 312 Die SPSS-Ausgabe fur einen Dunnett-Test interpretieren 313 Die Ergebnisse eines Dunnett-Tests zitieren 314 TEIL V ANALYSEN FUR FORSCHUNGSDESIGNS MIT WIEDERHOLTEN MESSUNGEN 315 Kapitel 18 Abhangige t-Tests und Wilcoxon-Tests 317 Design mit wiederholten Messungen 317 Abhangiger t-Test 318 Einen abhangigen t-Test in SPSS durchfuhren 319 Die Ausgabe von SPSS interpretieren 321 Die Ergebnisse zitieren 323 Voraussetzungen fur den abhangigen t-Test 324 Der Wilcoxon-Test 326 Den Wilcoxon-Test in SPSS durchfuhren 327 Die Ausgabe interpretieren 329 Die Ergebnisse zitieren 331 Kapitel 19 ANOVA innerhalb von Gruppen 333 Einfache ANOVA innerhalb von Gruppen 333 Ein Beispiel fur eine einfache ANOVA334 Eine einfache ANOVA innerhalb von Gruppen in SPSS berechnen 338 Die SPSS-Ausgabe fur eine einfache ANOVA innerhalb von Gruppen interpretieren 341 Die Ergebnisse einer einfachen ANOVA innerhalb von Gruppen zitieren 345 Voraussetzungen fur eine einfache ANOVA innerhalb von Gruppen 345 Zweifache ANOVA innerhalb von Gruppen 346 Haupteffekte und Interaktionen 347 Eine zweifache ANOVA innerhalb von Gruppen in SPSS durchfuhren 348 Interpretation der SPSS-Ausgabe fur eine zweifache ANOVA innerhalb von Gruppen 352 Interpretation des Interaktionsdiagramms einer zweifachen ANOVA innerhalb von Gruppen 356 Die Ergebnisse einer zweifachen ANOVA innerhalb von Gruppen zitieren 357 Voraussetzungen fur eine zweifache ANOVA innerhalb von Gruppen 358 Der Friedman-Test 359 Einen Friedman-Test in SPSS durchfuhren 359 Interpretation der SPSS-Ausgabe fur einen Friedman-Test 360 Die Ergebnisse eines Friedman-Tests zitieren 362 Voraussetzungen des Friedman-Tests 362 Kapitel 20 Post-hoc-Tests und geplante Vergleiche fur Designs mit wiederholten Messungen 363 Wozu brauchen Sie Post-hoc-Tests und geplante Vergleiche? 364 Warum sollten Sie keine t-Tests verwenden? 364 18 Inhaltsverzeichnis Was ist der Unterschied zwischen Post-hoc-Tests und geplanten Vergleichen? 365 Post-hoc-Tests fur Designs mit wiederholten Messungen 365 Das Beispiel 366 Auswahl eines Post-hoc-Tests 366 Einen Post-hoc-Test fur eine ANOVA innerhalb von Gruppen in SPSS durchfuhren 367 Die SPSS-Ausgabe fur einen Post-hoc-Test interpretieren 368 Die Ergebnisse eines Post-hoc-Tests zitieren 370 Geplante Vergleiche fur Designs innerhalb von Gruppen 370 Das Beispiel 371 Auswahl eines geplanten Vergleichs 371 Einen einfachen Kontrast in SPSS durchfuhren 372 Interpretation der SPSS-Ausgabe fur geplante Vergleichstests 374 Die Ergebnisse geplanter Kontraste zitieren 375 Unterschiede zwischen Bedingungen untersuchen: Die Bonferroni-Korrektur 375 Kapitel 21 Gemischte ANOVA 377 Die gemischte ANOVA kennenlernen 377 Das Beispiel 378 Haupteffekte und Interaktionen 379 Durchfuhrung der gemischten ANOVA in SPSS 380 Die SPSS-Ausgabe fur eine zweifache gemischte ANOVA interpretieren 384 Die Ergebnisse einer zweifachen gemischten ANOVA zitieren 391 Voraussetzungen 392 TEIL VI DER TOP-TEN-TEIL 395 Kapitel 22 Zehn gute Ratschlage fur inferentielles Testen 397 Statistische Statistik ist nicht dasselbe wie praktische Signifikanz 397 Ohne Vorbereitung ist der Fehler vorprogrammiert 398 Suchen Sie nicht nach einem beliebigen signifikanten Ergebnis 398 Uberprufen Sie Ihre Voraussetzungen 398 Mein p ist grosser als dein p 398 Unterschiede und Beziehungen sind keine entgegengesetzten Trends 399 Wo ist mein Post-hoc-Test hingekommen? 399 Stetige Daten kategorisieren 399 Seien Sie konsistent 400 Lassen Sie sich helfen! 400 Kapitel 23 Zehn Tipps fur das Zitieren Ihrer Ergebnisse 401 Den p-Wert zitieren 401 Andere Zahlen zitieren 402 Vergessen Sie die deskriptiven Statistiken nicht 402 Verwenden Sie den Mittelwert nicht zu haufig 402 Zitieren von Effektgrossen und der Richtung der Effekte 403 Fehlende Teilnehmer 403 Seien Sie vorsichtig mit der Sprache 404 Trennen Sie Korrelationen und Kausalitat 404 Beantworten Sie Ihre eigene Frage 404 Schaffen Sie Struktur 404 Stichwortverzeichnis 405