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Statistik in der Psychologie

Vom Einführungskurs bis zur Dissertation

AutorDieter Rasch, Klaus D. Kubinger, Takuya Yanagida
VerlagHogrefe Verlag GmbH & Co. KG
Erscheinungsjahr2011
Seitenanzahl596 Seiten
ISBN9783840923562
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis52,99 EUR
Dieses Lehrbuch vermittelt die für das Psychologiestudium wichtigen Methoden der wissenschaftlichen Disziplin 'Statistik'. Nach einer Einführung in die gängigen Messmethoden werden die Grundlagen der Beschreibenden Statistik erläutert. Weitere Kapitel behandeln die Voraussetzungen und Methoden der Schließenden Statistik, wie Wahrscheinlichkeitstheorie und Zufallsziehungen, und erörtern Methoden zur Schätzung von grundlegenden Parametern wie Erwartungswert und Varianz. Ausführlich werden die Verfahren der Varianz-, Regressions- und Korrelationsanalyse sowie die einfache und multiple Regression dargestellt. Abschließend gehen die Autoren auf Grundlagen der Modellbildung und theoriebildende Verfahren wie die Cluster- und die Faktorenanalyse ein. Zur Illustration der Inhalte werden viele Beispiele aus der psychologischen Forschung verwendet, wobei immer auch das Vorgehen mit den Statistikprogrammen R und SPSS erläutert wird. Ein breiter Raum wird der Untersuchungsplanung gewidmet, die für empirische Forschungsarbeiten im Master- und Promotionsstudium unverzichtbar ist. Das Buch vermittelt somit nicht nur das notwendige Verständnis für die Inhalte der Statistik, sondern stellt für fortgeschrittene Studierende auch ein geeignetes Nachschlagewerk dar.

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Kapitelübersicht
  1. Vorwort
  2. Inhalt
  3. I Einführung
  4. II Beschreibende Statistik
  5. III Schließende Statistik für ein Merkmal
  6. IV Beschreibende und Schließende Statistik für zwei Merkmale
  7. V Schließende Statistik für mehr als zwei Merkmale
  8. VI Modellbildung und theoriebildende Verfahren
  9. Stichwortregister
Leseprobe
Besondere Methoden verlangen Untersuchungen, die ein bestimmtes Merkmal der Untersuchungseinheiten (also im gegebenen Fall der Psychologie zumeist Personen) nicht nur unter konstanten Bedingungen erfassen, sondern unter variierenden Bedingungen – bzw. wenn die Untersuchung auf mehr als zwei Grundgesamtheiten abzielt. Entweder werden dabei mindestens drei verschiedene Bedingungen betrachtet oder es geht gleich um mehrere, bis zu drei verschiedenen BedingungsFaktoren, mit jeweils mindestens zwei verschiedenen Ausprägungen (Bedingungsoder Faktoren-Stufen). All das behandelt Kapitel 10.

Sehr selten verwendet man in der psychologischen Forschung nur ein einzelnes Merkmal. Werden aber pro Person mehrere Merkmale erfasst, so können zwischen diesen gewisse Beziehungen bestehen; wir sprechen von statistischen Zusammenhängen. Wenn solche interessieren, benötigt man statistische Verfahren, wie sie vor allem im Kapitel 11 behandelt werden.

Bestehen tatsächlich statistische Zusammenhänge zwischen mehreren Merkmalen – oder ist dies auch nur zu vermuten/befürchten –, dann benötigt man zum Vergleich von verschiedenen Grundgesamtheiten ganz besondere Methoden. Diese beschreiben die Kapitel 12 und 13. Die Kapitel 14 und 15 geben schließlich eine Einführung in theoriebildende Verfahren, also solche, die (inhaltliche) Modelle bilden oder prüfen.

Der Anhang des Buches ist zweigeteilt: Anhang A gibt die Daten des nachfolgend aufgeführten Beispiels 1.1 wider; in Anhang B findet man Tabellen, deren Inhalt für bestimmte Berechnungen nützlich sein kann; oft ist es nämlich bequemer (und schneller), dort einen Wert nachzuschlagen als ihn mit Computerprogrammen zu berechnen. Den Abschluss bilden das Literaturverzeichnis und ein Sachwortregister.

Zusammenfassung des Bisherigen
Wir gehen davon aus, dass empirische Untersuchungen immer Daten in Bezug auf mindestens ein Merkmal liefern. Am besten geht einer solchen Untersuchung eine Planung voraus. Daten dienen dazu, eine bestimmte Fragestellung zu beantworten. Die Statistik als wissenschaftliche Disziplin bietet dazu die nötigen Methoden.

Die verschiedenen statistischen Methoden, die im Buch empfohlen und zur Beantwortung von Fragestellungen der Psychologie als Wissenschaft herangezogen werden müssen, sind oftmals nur unter Verwendung des Computers praktikabel. Es soll daher im vorliegenden Buch auch Bezug auf zwei Computerprogrammpakete genommen werden. Das Programmpaket R ist einerseits für jeden frei zugänglich und andererseits außerordentlich leistungsfähig. Deshalb verwenden wir hier durchgängig R. Da aber in der Psychologie für statistische Auswertungen gegenwärtig zumeist das kommerzielle Programmpaket IBM SPSS Statistics (zwischendurch kurze Zeit PASW bezeichnet; im Folgenden einfach mit SPSS abgekürzt) bevorzugt wird, soll auch dieses so weit wie möglich an den Beispielen illustriert werden.

Dabei ist allerdings die sachgemäße Anwendung solcher Programmpakete nicht trivial; deshalb werden hier die nötigen Prozeduren alle anhand von numerischen Beispielen vorgerechnet. Der Leser kann alles nachrechnen und damit die Anwendung üben.

Das Programmpaket R für die Untersuchungsplanung, statistische Datenanalyse und grafische Darstellung stellt eine Adaption der Programmiersprache S dar, die seit 1976 von John Chambers und Kollegen in den Bell Laboratories (zugehörig zu Alcatel-Lucent) in Entwicklung ist. Die Funktionalität von R kann durch frei verfügbare Pakete beliebig und von jedermann erweitert werden; und auch spezielle statistische Methoden sowie bestimmte Prozeduren von C und Fortran können implementiert werden. Derartige bereits existierende Pakete werden im Internet in standardisierten Archiven zur Verfügung gestellt. Als bekanntestes Archiv sei hier CRAN (Comprehensive R Archive Network) genannt, ein Servernetz, betreut vom R Development Core Team. Mit der Verbreitung von R nahm die Anzahl von R-Paketen bisher exponentiell zu: Während ca. 110 Pakete in Juni 2001 auf CRAN verfügbar waren, verzeichnete CRAN im September 2010 2 496 Pakete. – R ist unter Windows, Linux und Apple kostenlos erhältlich. Bis auf wenige Ausnahmen existieren in R Umsetzungen für alle Auswertungsverfahren der Statistik. Bezüglich der Untersuchungsplanung kann erstmals auf das etwa zeitgleich zu diesem Buch erscheinende „Versuchsplanungsbuch in R“ („Optimal Experimental Design with R“; Rasch, Pilz, Verdooren & Gebhardt, 2011) zurückgegriffen werden, das das Programmpaket OPDOE (OPtimal Design Of Experiments) benutzt. Es ermöglicht also die Berechnung der nötigen Anzahl von Untersuchungseinheiten, bietet aber auch die Möglichkeit des sequentiellen Arbeitens.

Das Programmpaket R ist kostenlos unter http://cran.r-project.org/ verfügbar, und zwar für die Betriebssysteme Linux, MacOS X und Windows. Die Installation unter Microsoft Windows erfolgt über „Windows“, von wo aus „base“ zu wählen ist, worauf man zur Installationsseite gelangt. Mit „Download R 2. X.X for Windows“ (X steht für die jeweils aktuelle Versionsnummer) kann die Setup-Datei heruntergeladen werden. Nach Starten dieser Datei führt der Setup-Assistent durch die einzelnen Installationsschritte. Für die Zwecke dieses Buches können alle Standardeinstellungen übernommen werden. Näheres zu R findet der Leser unter http://www.r-project.org/.

In R wird nach Starten des Programms das Eingabefenster geöffnet, mit der Eingabeaufforderung in rot: „>“. Hier können Befehle eingegeben und mit der EnterTaste ausgeführt werden. Die Ausgabe wird direkt unter der Befehlszeile dargestellt. Der Nutzer kann aber auch der Übersichtlichkeit wegen einen Zeilenumbruch sowie Texteinrückungen vornehmen, was alles nichts am Funktionsablauf ändert,

Eine besondere Arbeitsumgebung in R stellt der Workspace (Arbeitsplatz) dar. Darin sind verschiedene (Berechnungs-)Objekte zu speichern, die im Laufe der aktuellen Sitzung mit R erstellt werden. Solche Objekte enthalten Ergebnisse von Berechnungen (einzelne Werte, Tabellen etc.), aber auch Datensätze.
Inhaltsverzeichnis
Vorwort7
Inhalt9
I Einführung15
Kapitel 1 Konzept des Buches17
Kapitel 2 Messen in der Psychologie29
Kapitel 3 Psychologie: Eine empirische Wissenschaft41
Kapitel 4 Begriffsklärung: Merkmal, Zufall, Versuch und Erhebung51
II Beschreibende Statistik65
Kapitel 5 Numerische und grafische Datenaufbereitung67
III Schließende Statistik für ein Merkmal121
Kapitel 6 Voraussetzung: Wahrscheinlichkeit und Verteilung123
Kapitel 7 Voraussetzung: Zufallsauswahl und Randomisierung155
Kapitel 8 Eine Stichprobe aus einer Grund-gesamtheit – ein Merkmal175
Kapitel 9 Zwei Stichproben aus zwei Grund-gesamtheiten – ein Merkmal231
Kapitel 10 Stichproben aus mehr als zwei Grundgesamtheiten – ein Merkmal267
IV Beschreibende und Schließende Statistik für zwei Merkmale339
Kapitel 11 Regression und Korrelation341
V Schließende Statistik für mehr als zwei Merkmale403
Kapitel 12 Eine Stichprobe aus einer Grund-gesamtheit – mehr als zwei Merkmale405
Kapitel 13 Stichproben aus mehr als einer Grundgesamtheit – mehr als zwei Merkmale445
VI Modellbildung und theoriebildende Verfahren493
Kapitel 14 Modellbildung495
Kapitel 15 Theoriebildende Verfahren519
Stichwortregister593

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