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Hypothesenprüfung (Enzyklopädie der Psychologie : Themenbereich B : Ser. 1 ; Bd. 5)

AutorHubert Feger, Jürgen Bredenkamp
VerlagHogrefe Verlag Göttingen
Erscheinungsjahr1983
Seitenanzahl650 Seiten
ISBN9783840905155
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis88,99 EUR

Das Buch beschäftigt sich mit der Überprüfung wissenschaftlicher Kausalhypothesen mithilfe experimenteller Ansätze. Gegenstand sind zunächst die begrifflichen Voraussetzungen (Hypothese, Variable, Validität). Danach wird differenziert auf die Versuchsplananlagen und die Versuchspläne eingegangen. Besondere Beachtung finden Überlegungen zu den verschiedenen Validitätsaspekten und der Präzision. Diese vornehmlich versuchsplanerischen Aspekte werden ergänzt durch die zugehörigen Überlegungen zur statistischen Auswertung der erhobenen Daten. 

Weitere Ergänzungen betreffen die Varianten des Experiments (Feldexperiment, Quasi-Experiment usw.), die Überlegungen zur ethischen Problematik von empirischen Untersuchungen und die Einbindung der experimentellen Hypothesenprüfung in den Zusammenhang der Erstellung, Prüfung und Veränderung von Theorien. Das Buch ist in erster Linie für Studierende der Psychologie und verwandter Sozialwissenschaften gedacht. Ziel ist es, die Studierenden theoretisch und praktisch mit der experimentellen Hypothesenprüfung vertraut zu machen. Zu diesem Zweck wird z.B. die Durchführung der besprochenen statistischen Auswertungsverfahren auch mithilfe des Programmpakets SPSS besprochen.   

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Kapitelübersicht
  1. Inhaltsverzeichnis
  2. Übersicht
  3. Planung und Auswertung von Experimenten: Einleitung und Variablenvalidität
  4. Planung und Auswertung von Experimenten: Interne Validität, Populations- und Situationsvalidität, Beziehungen zwischen den Validitätsarten und Statistische Validität
  5. Planung und Auswertung von Experimenten: Strategie zur Entscheidung zwischen statistischen Hypothesen: Der Signifikanztest
  6. Planung und Auswertung von Experimenten: Störfaktoren der statistischen Validität und ihre Ausschaltung
  7. Planung und Auswertung von Experimenten: Maße der statistischen Assoziation: Die experimentellen Effekte
  8. Planung und Auswertung von Experimenten: Bestimmung des Stichprobenumfanges
  9. Planung und Auswertung von Experimenten: Strategie zur Entscheidung über wissenschaftliche Hypothesen mittels Signifikanztests
  10. Messung, Analyse und Prognose von Veränderungen: Einleitung und Univariate Zeitreihenanalyse
  11. Messung, Analyse und Prognose von Veränderungen: Zeitreihenexperimente
  12. Messung, Analyse und Prognose von Veränderungen: Veränderungsmessung mit Hilfe von Differenzenwerten
  13. Messung, Analyse und Prognose von Veränderungen: Wachstumskurven- und Varianzanalyse
  14. Messung, Analyse und Prognose von Veränderungen: Pooling von ,,Querschnitt"- mit ,,Zeitreihen "-Analyse
  15. Messung, Analyse und Prognose von Veränderungen: Strukturgleichungsmodelle
  16. Messung, Analyse und Prognose von Veränderungen: Markoff-Modelle für qualitative Variable bei diskreter Zeit
  17. Messung, Analyse und Prognose von Veränderungen: Multivariate ,,Zeitreihen"- und Panelanalyse mit zeitkontinuierlichen Modellen sowie Schlußbemerkungen
  18. Statistische Entscheidungstheorie und Bayes-Statistik: Einleitung, Problemstellung und Klassische Statistik
  19. Statistische Entscheidungstheorie und Bayes-Statistik: Sequentielle Testverfahren, Likelihood-Quotienten-Test und Bayes-Statistik
  20. Statistische Entscheidungstheorie und Bayes-Statistik: Parameter-Schätzung, Erhebung von a-priori- Wahrscheinlichkeiten, Bewertung der Ausgänge von Entscheidungen, Entscheidungskriterien und Schlußbemerkung
  21. Computer-Simulation: Einleitung und Paradigma der Computer-Simulation in der Psychologie
  22. Computer-Simulation: Simulationsmodelle und psychologische Theorienbildung
  23. Computer-Simulation: Validierung und Anwendbarkeit von Simulationsmodellen sowie Kommentiertes Literaturverzeichnis
  24. Autoren-Register und Sach-Register
Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Autorenverzeichnis6
Inhaltsverzeichnis8
1. Kapitel Übersicht18
1. Zur Prüfung sog. Kausalhypothesen18
2. Zum Problem der Validität des statistischen Schlusses31
3. Dynamische Modelle35
Literatur39
2. Kapitel Planung und Auswertung von Experimenten41
1. Einleitung43
1.1 Einige Begriffsbestimmungen43
1.2 Das Experiment als Methode zur Prüfung von Kausalaussagen44
1.3 Die Validität eines Experiments46
2. Variablenvalidität ( VV)50
2.1 Mangelnde Eindeutigkeit der Zuordnung als Störfaktor (VV)51
2.2 Mangelnde konzeptuelle Replikation als Störfaktor (VV)52
2.4 Zu geringes Skalenniveau als Störfaktor (VV)55
2.5 Konfundierung von theoretischen Begriffen als Störfaktor ( VV)59
Zusammenfassung63
3. Interne Validität63
3.1 Variation personaler und situationaler Merkmale als Störfaktoren ( IV)64
3.1.1 Variation situationaler Merkmale64
3.1.2 Variation personaler Merkmale65
3.2 Störfaktoren (IV) bei Meßwiederholung65
3.3 Zur Kontrolle der Störfaktoren (IV) bei interindividueller Bedingungsvariation67
3.3.1 Konstanthaltung und Elimination68
3.3.2 Randomisierung69
3.3.3 Einführung eines Kontrollfaktors72
3.4 Zur Kontrolle der Störfaktoren (IV) bei intraindividueller Bedingungsvariation ( Meßwiederholung)73
3.5 Versuchspläne mit interindividueller Bedingungsvariation und Vortest75
3.6 Zur Definition des Experiments und anderer Untersuchungsmethoden76
4. Populations- und Situationsvalidität77
4.1 Populationsvalidität (PV)77
4.2 Situationsvalidität (SV)80
4.3 Zur Kontrolle der Störfaktoren (PV und SV)81
5. Beziehungen zwischen den Validitätsarten82
6. Statistische Validität84
7. Eine Strategie zur Entscheidung zwischen statistischen Hypothesen: Der Signifikanztest87
7.1 Überblick über verschiedene alternative Strategien87
7.2 Kurzer Abriß einiger Charakteristika von Signifikanztests90
7.3 Mögliche Fehler beim statistischen Testen93
7.3.1 Fehler unter Gültigkeit der Null- Hypothese ( Fehler 1. Art)93
7.3.2 Fehler unter Gültigkeit der Alternativhypothese ( Fehler 2. Art)95
7.4 Die Determinanten eines Signifikanztests98
7.4.1 Forschungs- und Publikationspraxis 1: Signifikanzniveau und p-Werte100
7.4.2 Forschungs- und Publikationspraxis II: Experimentelle Effekte und Teststärke102
7.4.3 Forschungs- und Publikationspraxis III: Entwicklung einer vorläufigen Zielvorstellung103
7.5 Arten statistischer Hypothesen und ihre Prüfung105
7.5.1 Gerichtete und ungerichtete Hypothesen und ihre Prüfung105
7.5.2 Parametrische und nicht- parametrische Hypothesen und ihre Prüfung106
7.5.3 Zur Wahl zwischen parametrischen und nicht- parametrischen Verfahren108
7.5.4 Zur Frage der relativen Effizienz112
7.6 Zusammenfassung113
8. Störfaktoren der statistischen Validität und ihre Ausschaltung114
8.1 Falsche statistische Hypothesen und Verfahren114
8.1.1 Die wichtigsten Beziehungen zwischen114
8.1.2 Falsche Umsetzung der wissenschaftlichen in eine statistische Hypothese als Störfaktor ( StatV)118
8.1.3 Falsche Auswahl der zu prüfenden statistischen Hypothese119
8.1.4 Falsche statistische Analyse119
8.2 Verletzung der Annahmen bei statistischen Tests als Störfaktor ( StatV)120
8.2.1 Das Allgemeine120
8.2.2 Additivität123
8.2.3 Normalverteilung der Modellresiduen ( Fehler)125
8.2.4 Homogenität der Fehlervarianzen in den Populationen128
8.2.5 Unabhängigkeit der Fehlerterme132
8.2.6 Problem der Zufallsstichproben136
8.3 Kumulierung der Wahrscheinlichkeiten für Fehler erster und zweiter Art137
8.3.1 Multiple Mittelwertsvergleiche140
8.3.2 Monotone Trendhypothesen143
8.4 Mangelnde Präzision144
8.4.1 Parallelisierung als Kontrolltechnik ( StatV)145
8.4.2 Kovarianzanalyse als Kontrolltechnik ( StatV)147
8.4.3 Homogenisierung als Kontrolltechnik ( StatV)148
8.4.4 Konstanthaltung und Elimination als Kontrolltechniken ( StatV)148
8.4.5 Eingenistete Faktoren als Kontrolltechnik ( StatV)149
8.4.6 Wiederholte Messungen als Kontrolltechnik (StatV)150
8.4.7 Zur Beziehung zwischen der Präzision und den anderen Aspekten der experimentellen Validität160
8.5 Falsche Analyse und Interpretation statistischer Interaktionen161
8.6 Zusammenfassung172
9. Maße der statistischen Assoziation: Die experimentellen Effekte174
9.1 Einleitung174
9.2 Experimentelle Effekte und praktische Bedeutsamkeit175
9.3 Experimentelle Effekte bei parametrischen Hypothesen175
9.3.1 Maße der Nicht-Zentralität176
9.3.2 Korrelationskoeffizienten und - quotienten177
9.4 Experimentelle Effekte bei nicht-parametrischen Hypothesen183
9.4.1 Experimentelle Effekte bei ordinalen Daten183
9.4.2 Experimentelle Effekte bei nominalen Daten184
9.5 Zur Kritik der Maße der statistischen Assoziation185
9.6 Zusammenfassung186
10. Bestimmung des Stichprobenumfanges187
10.1 Überblick187
10.2 Allgemeine Prinzipien der Stichprobengrößenbestimmung189
10.3 Bestimmung des Stichprobenumfanges bei univariaten Varianz- und Regressionsanalysen191
10.3.1 Bei Kenntnis191
10.3.2 Bei prä- experimenteller Schätzung der Varianz 0,’192
10.3.3 Ohne Kenntnis der Populationsvarianz 0,’194
10.4 Hinweise zur Stichprobenumfassungsbestimmung bei weiteren Gruppen von parametrischen Testverfahren197
10.4.1 Varianzanalyse mit zufälligen und gemischten Effekten197
10.4.2 Nicht- orthogonale Varianzanalysen198
10.4.3 Multivariate Varianz- und Regressionsanalysen199
10.5 Hinweise zur Stichprobenumfangsbestimmung bei nicht- parametrischen Verfahren200
10.5.1 Nominale Daten200
10.5.2 Ordinale Daten200
10.6 Abschließende Bemerkungen zur Stichprobengrößenbestimmung201
11. Eine Strategie zur Entscheidung über wissenschaftliche Hypothesen mittels Signifikanztests202
11.1 Stadium der Planung des Experiments202
11.1.1 Überblick202
11.1.2 Zur Festlegung der beiden Fehlerwahrscheinlichkeiten203
11.1.3 Zur Festlegung des experimentellen Mindesteffektes EEM205
11.1.4 Zur Frage der Willkür bei der Planung von Experimenten205
11.2 Stadium der Entscheidung über die Kausalhypothese205
3. Kapitel Messung, Analyse und Prognose von Veränderungen256
1. Einleitung256
2. Univariate Zeitreihenanalyse260
2.1 Integrierte Prozesse der Ordnung d: ARIMA(0,d,0)-Modelle263
2.2 Autoregressive Prozesse der Ordnung p: ARIMA(p,0,0) u. ARIMA(p,d,0)-Modelle265
2.3 Moving-average Prozesse der Ordnung q: ARIMA(0,0,q)-Modelle268
2.4 Das allgemeine ARIMA (p,d,q)-Modell270
2.5 Autokorrelations- und partielle Autokorrelationsfunktion273
2.6 Saisonale Einflüsse280
2.7 Modellidentifikation281
2.8 Multiple Zeitreihenanalyse : Transferfunktionsmodelle285
2.9 Multivariate Zeitreihenanalyse296
2.10 Multiple und multivariate Transfermodelle299
2.10.1 Multiple Transfermodelle299
2.10.2 Multivariate Transfermodelle300
3. Zeitreihenexperimente301
3.1 N = 1-Experimente302
3.1.1 Verteilungsfreie Prüfmethoden: Randomisierungs- bzw. Permutationstests304
3.1.2 Verteilungsgebundene Prüfverfahren: Lineares Modell310
3.1.3 Verteilungsgebundene Prüfverfahren: Interventionsanalyse mit dem Transfermodell von Box & Tiao (1975)321
3.2 N > 1 Quasiexperimentelle Zeitreihendesigns (univariater Fall für eine Gruppe)332
3.2.1 N > T, M = 1, G = 1332
3.2.2 G > 1 Quasiexperimentelle Zeitreihendesigns bei mehreren Gruppen344
3.2.3 M > 1 Quasiexperimentelle Zeitreihendesigns mit mehreren abhängigen Variablen344
4. Veränderungsmessung mit Hilfe von Differenzenwerten345
4.1 Korrelation zwischen Anfangswert und Differenzwert346
4.2 Schätzung individueller Veränderungswerte347
4.3 Der Differenz- bzw. Endwert in der Regressionsanalyse350
4.4 Kovarianz- bzw. Regressionsmodell bei zeitbezogenen Daten355
4.5 Reliabilität - Stabilität360
5. Wachstumskurven- und Varianzanalyse361
5.1 Der Eingruppenfall361
5.1.1 Der ,,wiederholte Messungen“-Ansatz (T z 2, G = 1, N > 1)361
5.1.2 Zur Identifikation und Interpretation der Effektparameter366
5.2 Berücksichtigung von gruppenspezifischen Faktoren374
5.3 Schätzung des Modells381
5.4 Hypothesentests383
5.5 Mehrfachantwort (echt multivariate) -Analyse*386
6. Pooling von ,,Querschnitt“- mit ,,Zeitreiben “-Analyse387
6.1 Modellüberlegungen387
6.2 Schätzprobleme392
7. Strukturgleichungsmodelle392
7.1 Kovarianz- und korrelationsorientierte Analysen von Zeitreihen von Querschnitten: Stabilität von Konstrukten393
7.2 Wachstumskurvenanalyse als Strukturgleichungsmodell398
7.3 Erwartungswertorientierte Analysen von Zeitreihen von Querschnitten: Zeitbezogene Hypothesen für diskrete Zeitpunkte401
7.4 Erwartungswertorientierte Analysen von Zeitreihen von Querschnitten: Schereneffekte bei Mittelwertsverläufen auf latenten Variablen407
8. Markoff-Modelle für qualitative Variable bei diskreter Zeit412
8.1 Markoffketten 1. Ordnung mit einer Variablen418
8.2 Markoffketten 2. Ordnung (1 Variable)424
8.3 Markoffketten mit mehreren Variablen426
8.4 Schätzung der Übergangswahrscheinlichkeiten427
8.4.1 bei Zeitinhomogenität428
8.4.2 bei Zeithomogenität428
8.5 Tests429
8.6 Spezielle Probleme und Lösungen bei der Anwendung von Markoffketten429
8.7 Einführung unabhängiger Variablen432
8.7.1 Subgruppenmodelle432
8.7.2 Übergangswahrscheinlichkeiten als Funktionen von unabhängigen Variablen432
8.7.3 Interaktive Markoffketten433
8.8 Einführung latenter Klassen433
8.8.1 Mover-Stayer-Modell433
8.8.2 Generelles Modell latenter Zustände434
8.9 Weitere Modelle: zeitkontinuierliche Markoffprozesse434
9. Multivariate ,,Zeitreiben“- und Panelanalyse mit zeitkontinuierlichen Modellen436
9.1 ,,Zeitreihenanalyse“ (N=1, T >> M, M > 1)436
9.1.1 Stochastische Systeme447
9.1.2 Diskrete Approximation des stochastischen zeitkontinuierlichen Modells450
9.1.3 Identifikation und Schätzung des zeitkontinuierlichen Systems453
9.2 Panelanalyse (repeated-measurements) (N > M, TL 2, M > 1)460
9.2.1 Zeitkontinuierliches Modell460
9.2.2 Diskrete Approximation des stochastischen zeitkontinuierlichen Panelmodells mit LISREL466
9.2.3 Identifikation und Schätzung der zeitkontinuierlichen Panelmodelle467
10. Schlußbemerkungen469
4. Kapitel Statistische Entscheidungstheorie und Bayes-Statistik488
1. Einleitung: Problemstellung488
1.1 Exkurs über Meßtheorie und Skalierung489
1.2 Schema des Erkenntnisgewinns in einer empirischen Wissenschaft491
2. Klassische Statistik493
2.1 Vorgehensweise der klassischen Statistik493
2.2 Eigenschaften klassischer Tests501
2.3 Zur Frage der Stichprobengröße503
2.4 Zur Effektstärke507
2.5 Zusammenfassung des klassischen Signifikanztests508
3. Sequentielle Testverfahren511
4. Likelihood-Quotienten-Test516
5. Bayes-Statistik517
5.1 Vorgehensweise der Bayes-Statistik517
5.2 Robustheit der Schätzung (principle of stable estimation)518
5.3 Vergleich mit der klassischen Statistik520
5.4 Integration von Daten aus verschiedenen Quellen521
6. Parameter-Schätzung522
6.1 Lösung der kleinsten Quadrate522
6.2 Maximum-Likelihood-Schätzung523
6.3 Konjugierte Verteilungen524
6.4 Das Principle of Stable Estimation bei der Parameterschätzung524
7. Die Erhebung von a-priori- Wahrscheinlichkeiten524
8. Die Bewertung der Ausgänge von Entscheidungen527
8.1 Bewertung multiattributiver Ausgänge532
9. Entscheidungskriterien536
10. Schlußbemerkung540
5. Kapitel Computer-Simulation547
1. Einleitung547
2. Das Paradigma der Computer-Simulation in der Psychologie550
2.1 Zur Klassifikation von Simulationsmodellen550
2.2 Programmbeispiel: ,,Simple Concept Attainment“553
2.2.1 Flußdiagrammdarstellung553
2.2.2 Das Hauptprogramm (Versuchsablaufprogramm)555
2.2.3 Zur ,,Binnenstruktur“ der Informationsverarbeitung559
2.2.4 Die Modellvarianten561
2.2.5 Abschließende Funktionsdefinitionen564
2.3 Diskussion des Programmbeispiels566
2.3.1 Modellcharakteristika566
2.3.2 Nicht-numerisches Programmieren567
2.3.3 ,,Listenverarbeitung”568
2.3.4 Modulares Programmieren571
3. Simulationsmodelle und psychologische Theorienbildung572
3.1 Empirische Grundlagen psychologischer Simulationsmodelle573
3.1.1 Methoden der Datengewinnung573
3.1.2 Möglichkeiten der Datenauswertung575
3.2 Informationelle Produktionssysteme580
3.2.1 Die Modellarchitektur von Produktionssystemen581
3.2.2 Beispiel eines Produktionssystems als Simulationsmodell582
3.2.3 Transparenz und Abbildtreue von Produktionssystemen588
3.3 Das Interpreterproblem von Produktionssystemen592
3.3.1 Lesarten von Produktionsregeln593
3.3.2 Konfliktlösungsstrategien (,,conflict resolution“)594
3.3.3 Adaptivität (Lernfähigkeit) von Produktionssystemen595
3.3.4 ,,Bewußtseinsfunktionen” des Interpreters596
3.4 ,,Künstliche Intelligenz“ oder: Wie man dem Rechner das Rechnen beibringen kann597
4. Validierung und Anwendbarkeit von Simulationsmodellen604
4.1 Wirklichkeitsbezug und Modellrelationen605
4.1.1 Modellbildung als homomorphe Abbildung605
4.1.2 Kommutatives Diagramm608
4.2 Das Eindeutigkeitstheorem von Anderson610
4.3 Empirische Tests von Simulationsmodellen612
4.3.1 Turing-Test613
4.3.2 Protokoll-Trace-Vergleich614
4.4 Nicht-Falsifizierbarkeit von KI-Systemen615
4.4.1 Der strukturalistische Theoriebegriff616
4.4.2 Die logische Komponente der Theorie der Informationsverarbeitung618
4.4.3 Die empirische Komponente der Theorie der Informationsverarbeitung624
4.4.4 Der instrumentelle Gebrauch der Theorie der Informationsverarbeitung626
5. Kommentiertes Literaturverzeichnis627
Autoren-Register634
Sach-Register647

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