Wiley-VCH GmbH Wirtschaft|Mathematik-Statistik und Forschungsmethoden für Psychologen und Sozialwissenschaftler für Dummies

Dieses Buch enthält alles, was Sie über Statistik wissen sollten. Regression, Korrelation und Varianzanalyse werden Ihnen bald sehr vertraut sein. Und die mathematischen Grundlagen dafür werden Ihnen gleich mitgeliefert. Sie brauchen also kein Vorwissen. Außerdem erhalten Sie eine kurze Einführung in SPSS und lernen die für Sie wichtigen Funktionen dieses umfangreichen Programms kennen. Und dann ist das Buch auch noch eine Einführung in Forschungsmethoden. Es begleitet Sie von der Wahl des Forschungsdesigns bis zur Präsentation der Ergebnisse. Mit dieser Rundum-Versorgung ist die nächste Prüfung fast ein Klacks.

Einleitung 29
Ü ber dieses Buch 30
Was Sie nicht lesen mü ssen 31
Tö richte Annahmen ü ber den Leser 31
Wie dieses Buch aufgebaut ist 32
Symbole, die in diesem Buch verwendet werden 33
Wie es weitergeht 34
Teil I: Forschungsmethoden kennenlernen  35
Kapitel 1 Forschung und wozu sie dient 37
Was Forschung ist 37
Sinn der empirischen Forschung 38
Forschen in der Psychologie und den empirischen Sozialwissenschaften 38
Verschiedene Forschungsmethoden kennenlernen 46
Kapitel 2 Reliabilitä t und Validitä t 51
Die Validitä t von Studien beurTeilen 51
Die Reliabilitä t von Studien 55
Reliabilitä t und Validitä t von Tests 55
Kapitel 3 Forschungsethik 65
Ethik verstehen 65
Keinen Schaden zufü gen 66
Forschungsethik bei Studien mit menschlichen Teilnehmern 68
Wahrung der wissenschaftlichen Integritä t 72
Der Antrag bei der Ethikkommission 72
Teil II: Externe Validitä t verbessern  77
Kapitel 4 Erhebungsdesigns und -methoden 79
Erhebungsdesigns verstehen 79
Erhebungsmethoden 87
Mö glichst natü rliche Gestaltung von Studien 93
Kapitel 5 Methoden fü r die Stichprobenauswahl 97
Stichproben und Grundgesamtheiten 97
Verschiedene Mö glichkeiten der Stichprobenauswahl 99
Auch gute Stichproben kö nnen ’schlecht werden‘ 118
Kapitel 6 Fragebogen und psychometrische Tests 123
Messen psychologischer Variablen 123
Auswahl eines bereits vorhandenen Fragebogens 124
Entwickeln eines Fragebogens 131
Einzelbefragungen im Vergleich zu Gruppenbefragungen 136
Teil III: Interne Validitä t verbessern  139
Kapitel 7 Einfache Versuchsdesigns (Experimentaldesigns) 141
Versuchsdesigns verstehen 141
Einfache Versuchsdesigns 143
Gedanken zum Messwiederholungsdesign (oder: Warum man einen Prä test braucht) 145
Unabhä ngige-Gruppen-Designs 151
Das Beste aus beiden Welten: Prä test und Vergleichsgruppen kombinieren 157
Randomisierte kontrollierte Studien 158
Vorsicht bei quasi-experimentellen Versuchsdesigns 159
Kapitel 8 Komplexere Versuchsdesigns 161
Studien mit mehr als zwei Bedingungen durchfü hren 161
Realistische Hypothesen mit faktoriellen Versuchsdesigns prü fen 164
Kovariate verstehen 168
Gefahren, die beim Prä test lauern 170
Kapitel 9 Kleine experimentelle Studien 173
Versuche mit kleinen Stichproben durchfü hren 173
Designs mit unterbrochener Zeitreihe 174
Designs mit mehreren Ausgangswerten 181
Analyse von experimentellen Studien mit kleinen Stichproben 186
Kleine Studien, die keine Experimente sind 190
Teil IV: Qualitative Forschung  193
Kapitel 10 Qualitä t in der qualitativen Forschung 195
Qualitative Forschung verstehen 196
Stichprobenauswahl in der qualitativen Forschung 197
Qualitative Daten erheben 200
Qualitative Daten transkribieren 205
Kapitel 11 Qualitative Daten analysieren 207
Grundsä tze der Analyse qualitativer Daten 207
Ein Beispiel: Die thematische Analyse 213
Kapitel 12 Theoretische Ansä tze und Methodik in der qualitativen Forschung 219
Erfahrungsorientierte und diskursive Ansä tze im Vergleich 219
Interpretierende phä nomenologische Analyse 225
Die Grounded Theory verstehen 229
Teil V: Forschungsarbeiten dokumentieren und verö ffentlichen  233
Kapitel 13 Einen Forschungsbericht schreiben 235
Titelfindung 236
Konzentration auf den Abstract 237
Aufbau der Einleitung 239
Beschreibung der Methoden 241
Darstellung der Ergebnisse 245
Durchdringen der Diskussion 250
Das Literaturverzeichnis 252
Ergä nzende Informationen in Anhä ngen 252
Kapitel 14 Forschungsergebnisse prä sentieren 253
Ein Poster ist kein Forschungsbericht 253
Posterprä sentationen 260
Packende Vorträ ge halten 260
Kapitel 15 APA-Richtlinien fü r Forschungsberichte 269
Den APA-Stil anwenden 269
Warum, was und wann zitieren? 270
Literatur in einem Forschungsbericht zitieren 271
Gestaltung des Literaturverzeichnisses 274
Zahlen richtig verwenden und formatieren 279
Teil VI: Das Exposé   283
Kapitel 16 Literaturrecherche 285
Wozu eine Literaturü bersicht dient 285
Literatur fü r eine Ü bersicht finden 286
Gefundene Arbeiten beschaffen 302
Literaturdaten elektronisch speichern 304
Kapitel 17 Berechnung des Stichprobenumfangs 305
Effekte messen 305
Effektstä rken schä tzen 311
Studien mit geeigneter statistischer Teststä rke durchfü hren 312
Den Stichprobenumfang schä tzen 315
Kapitel 18 Ein Exposé erarbeiten 321
Ideen fü r ein Forschungsprojekt entwickeln 321
Die Machbarkeit einer Forschungsidee prü fen 323
Ein Exposé schreiben 325
Teil VII: Daten beschreiben  333
Kapitel 19 Statistik? Ich dachte, es geht um Psychologie! 335
Machen Sie sich ein Bild von Ihren Variablen 336
Was ist SPSS? 337
Deskriptive Statistik 338
Inferentielle oder analytische Statistik 339
Forschungsdesigns 341
Die ersten Schritte 344
Kapitel 20 Mit welchem Typ Daten haben wir es zu tun? 345
Diskrete und stetige Variablen 346
Verschiedene Messniveaus 347
Rollenbestimmung fü r Variablen 350
Kapitel 21 Alle Daten rein in SPSS 353
Die Variablenansicht 354
Das Datenansicht-Fenster 362
Ausgabefenster 370
Kapitel 22 Lagemaß e 373
Grundlagen fü r das Lagemaß 374
Der Modalwert 376
Der Median 382
Der Mittelwert 385
Die Qual der Wahl: Modalwert, Median oder Mittelwert? 387
Kapitel 23 Streuungsmaß e 389
Zur Definition der Streuung 389
Der Bereich 390
Interquartilabstand 394
Standardabweichung 398
Die freie Wahl zwischen Bereich, Interquartilabstand und Standardabweichung 404
Kapitel 24 Grafiken und Diagramme 405
Histogramme 405
Balkendiagramme 412
Kreisdiagramme 414
Boxplots 416
Teil VIII: Statistische Signifikanz  423
Kapitel 25 Wahrscheinlichkeit und Inferenz 425
Statistische Inferenz genauer betrachtet 425
Wahrscheinlichkeit verstehen 429
Kapitel 26 Hypothesen testen 435
Null- und Alternativhypothesen verstehen 435
Fehler bei der statistischen Inferenz 439
Ein- und zweiseitige Hypothesen 442
Konfidenzintervalle 443
Kapitel 27 Was ist bei der NormalverTeilung eigentlich normal? 449
Die NormalverTeilung verstehen 450
Bestimmung der Schiefe 453
NormalverTeilung und inferentielle Statistik 459
Kapitel 28 Standardisierte Werte 463
Die Grundlagen der standardisierten Werte 463
Z-Werte in der statistischen Analyse 466
Kapitel 29 Effektgrö ß e und Teststä rke 471
Zwischen Effektgrö ß e und statistischer Signifikanz unterscheiden 471
Die Effektgrö ß e fü r Korrelationen untersuchen 472
Die Effektgrö ß e beim Vergleich der Unterschiede zwischen
zwei Wertemengen 473
Die Effektgrö ß e fü r Unterschiede zwischen mehr als zwei Wertemengen 476
Statistische Teststä rke verstehen 484
Teil IX: Beziehungen zwischen Variablen  489
Kapitel 30 Korrelationen 491
Mit Streudiagrammen Beziehungen bewerten 491
Den Korrelationskoeffizienten verstehen 497
Gemeinsame Varianz untersuchen 497
Die Pearson-Korrelation 498
Die Spearman-Korrelation 505
Die Kendall-Korrelation 508
Partielle Korrelationen 512
Kapitel 31 Lineare Regression 517
Grundlagen der Regression 518
Einfache Regression 523
Regression mit mehreren Variablen 528
Die Voraussetzungen fü r die Regression ü berprü fen 535
Kapitel 32 Zusammenhä nge zwischen diskreten Variablen 547
Eine Kontingenztabelle zur Zusammenfassung der Ergebnisse 548
Berechnung von Chi-Quadrat 553
Die Stä rke des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen messen 560
Der McNemar-Test 563
Teil X: Forschungsdesigns zur Analyse unabhä ngiger Gruppen  567
Kapitel 33 Unabhä ngige t-Tests und Mann-Whitney-Tests 569
Designs fü r unabhä ngige Gruppen 570
Der unabhä ngige t-Test 571
Mann-Whitney-Test 579
Kapitel 34 ANOVA zwischen Gruppen 585
Einfache ANOVA zwischen Gruppen 586
Zweifache ANOVA zwischen Gruppen 597
Kruskal-Wallis-Test 606
Kapitel 35 Post-hoc-Tests und geplante Vergleiche fü r Designs mit unabhä ngigen Gruppen 611
Post-hoc-Tests fü r Designs mit unabhä ngigen Gruppen 612
Teil XI: Analysen fü r Forschungsdesigns mit wiederholten Messungen  623
Kapitel 36 Abhä ngige t-Tests und Wilcoxon-Tests 625
Design mit wiederholten Messungen 625
Abhä ngiger t-Test 626
Der Wilcoxon-Test 634
Kapitel 37 ANOVA innerhalb von Gruppen 641
Einfache ANOVA innerhalb von Gruppen 641
Zweifache ANOVA innerhalb von Gruppen 654
Der Friedman-Test 666
Kapitel 38 Post-hoc-Tests und geplante Vergleiche fü r Designs mit wiederholten Messungen 671
Post-hoc-Tests fü r Designs mit wiederholten Messungen 673
Geplante Vergleiche fü r Designs innerhalb von Gruppen 678
Unterschiede zwischen Bedingungen untersuchen: Die Bonferroni-Korrektur 684
Kapitel 39 Gemischte ANOVA 685
Die gemischte ANOVA kennenlernen 685
Haupteffekte und Interaktionen 687
Durchfü hrung der gemischten ANOVA in SPSS 688
Teil XII: Der Top-Ten-Teil  703
Kapitel 40 Zehn Stolperfallen, die Sie bei der Stichprobenauswahl vermeiden sollten 705
Zufallsstichproben und zufä llige ZuTeilung sind nicht dasselbe 705
Zufä llig bedeutet systematisch 706
In der quantitativen Forschung ist die Stichprobenauswahl immer wichtig 706
Die Zufallsstichprobe ist nicht alles 706
In der quantitativen Forschung ist die zufä llige Stichprobenauswahl (fast) immer am besten 707
Forschung ist nicht immer schlecht, nur weil keine Zufallsstichprobe vorliegt 707
Zufallsstichproben mü ssen groß sein 708
Je grö ß er die Stichprobe, desto besser – in Maß en 708
Keine Ausreden bei kleinen Stichproben 708
Vermeiden Sie es, Offenkundiges zu erklä ren 709
Kapitel 41 Zehn Tipps fü r Forschungsberichte 711
Fü r Einheitlichkeit sorgen 711
Die eigene Frage beantworten 712
Eine Geschichte erzä hlen 712
Wissen, mit wem man es zu tun hat 712
Den Text fließ en lassen 713
Zusammenfassen will gekonnt sein 713
Kritisch, aber nicht fatalistisch sein 713
Redundanz ist redundant 714
Kleinigkeiten grü ndlich und mehrfach prü fen 714
Korrekturlesen muss sein 715
Kapitel 42 Zehn gute Ratschlä ge fü r inferentielles Testen 717
Statistische Statistik ist nicht dasselbe wie praktische Signifikanz 717
Ohne Vorbereitung ist der Fehler vorprogrammiert 718
Suchen Sie nicht nach einem beliebigen signifikanten Ergebnis 718
Ü berprü fen Sie Ihre Voraussetzungen 718
Mein p ist grö ß er als dein p 718
Unterschiede und Beziehungen sind keine entgegengesetzten Trends 719
Wo ist mein Post-hoc-Test hingekommen? 719
Stetige Daten kategorisieren 719
Seien Sie konsistent 720
Lassen Sie sich helfen! 720
Kapitel 43 Zehn Tipps fü r das Zitieren Ihrer Ergebnisse 721
Den p-Wert zitieren 721
Andere Zahlen zitieren 722
Vergessen Sie die deskriptiven Statistiken nicht 722
Verwenden Sie den Mittelwert nicht zu hä ufig 722
Zitieren von Effektgrö ß en und der Richtung der Effekte 723
Fehlende Teilnehmer 723
Seien Sie vorsichtig mit der Sprache 724
Trennen Sie Korrelationen und Kausalitä t 724
Beantworten Sie Ihre eigene Frage 724
Schaffen Sie Struktur 724
Stichwortverzeichnis 725