VorwortTEIL 1: GRUNDLAGEN UND KONZEPTE Kapitel 1 Alltagswissen versus Wissenschaft: Beispiel PsychologieKapitel 2 Wissenschaftstheorie, Theorien und HypothesenKapitel 3 Messen und TestenKapitel 4 Datenerhebung: Befragung und BeobachtungKapitel 5 Experimentelle Designs
TEIL 2: DESKRIPTIVE UND EXPLORATIVE DATENANALYSE Kapitel 6 Lage- und StreuungsmaßeKapitel 7 KorrelationKapitel 8 Lineare RegressionKapitel 9 Effektgrößen
TEIL 3: INFERENZSTATISTIK Kapitel 10 Grundlagen der InferenzstatistikKapitel 11 KonfidenzintervalleKapitel 12 SignifikanztestsKapitel 13 t-TestsKapitel 14 Der F-Test in der einfaktoriellen VarianzanalyseKapitel 15 Weitere F-TestsKapitel 16 KontrastanalyseKapitel 17 Verfahren zur Analyse nominalskalierter Daten: Chi-Quadrat (¿2-)TestsKapitel 18 Verfahren zur Analyse ordinalskalierter DatenKapitel 19 Resampling-Verfahren
TEIL 4: INFERENZSTATISTIK: PRAKTISCHE PROBLEME UND ALTERNATIVE SICHTWEISEN Kapitel 20 Probleme der klassischen Inferenzstatistik in der ForschungspraxisKapitel 21 Replikation, Präregistrierung, Open ScienceKapitel 22 Bayesianische Statistik
TEIL 5: DAS ALLGEMEINE LINEARE MODELL Kapitel 23 Das Allgemeine Lineare ModellKapitel 24 Regressionsrechnung: Ergänzungen und ErweiterungenKapitel 25 Indirekte Effekte, latente Variablen und multiple Analyseebenen
TEIL 6: WEITERE VERFAHREN IN DER DATENERHEBUNG UND DATENANALYSE Kapitel 26 Explorative Datenanalyse (EDA): Weitere VerfahrenKapitel 27 Visuelle Klassifikation und ClusteranalyseKapitel 28 Effektgrößen: Erweiterungen und ErgänzungenKapitel 29 MetaanalyseKapitel 30 Besonderheiten der Datenerhebung
TEIL 7: ALTERNATIVE VORGEHENSWEISEN Kapitel 31 Experimentelle EinzelfallanalyseKapitel 32 Qualitative Methoden
TEIL 8: REFLEXION Kapitel 33 Methode und InhaltKapitel 34 Anhang
