
Forschungsmethoden und Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler
Pearson Studium (Publisher)
Published on 6. December 2024
Book
Hardback
960 pages
978-3-86894-459-4 (ISBN)
Description
Das Lehrbuch ist speziell auf die Bedürfnisse von Studierenden zugeschnitten und vermittelt komplexe Konzepte und Verfahren methodisch und klar. Dabei werden Methodik und Statistik im Zusammenspiel betrachtet. Das gesamte Spektrum der Methodenausbildung für Bachelor- und Masterstudiengänge der Psychologie und angrenzender sozialwissenschaftlicher Bereiche wird in diesem Titel abgedeckt. Zahlreiche praktischen Beispiele machen selbst die anspruchsvollsten Themen leicht zugänglich, ohne dabei an Präzision zu verlieren. In der neuen Auflage wurden alle Kapitel überarbeitet und ergänzt. Es gibt zudem ein neues Kapitel zur Clusteranalyse, die in vielen Masterstudiengängen behandelt wird.
More details
Series
Edition
4., aktualisierte Auflage
Language
German
Place of publication
Munich
Germany
Publishing group
Pearson Studium ein Imprint von Pearson Benelux B.V.
Dimensions
Height: 246 mm
Width: 178 mm
Thickness: 58 mm
Weight
1900 gr
ISBN-13
978-3-86894-459-4 (9783868944594)
Schweitzer Classification
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Additional editions

Frank Renkewitz | Peter Sedlmeier
Forschungsmethoden und Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler
E-Book
08/2024
4th Edition
Pearson Education DE
€52.99
Available for download
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Peter Sedlmeier | Frank Renkewitz
Forschungsmethoden und Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler
Book
09/2018
Pearson Studium
€49.95
Article exhausted; check for reprint
Persons
PETER SEDLMEIER ist Professor für Forschungsmethodik und Evaluation in der Psychologie an der Technischen Universität Chemnitz.FRANK RENKEWITZ ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Sozial-, Organisations- und Wirtschaftspsychologie an der Universität Erfurt.
Content
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
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