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Diese Einführung in statistische Methoden ermöglicht Studienanfängern einen verständnisorientierten Einstieg in die Beschäftigung mit statistischen Verfahren, die einen zentralen Bestandteil des Psychologiestudiums darstellen. Statistische Methoden und inhaltliche Theoriebildung weisen sehr viele Parallelen auf und sind meist nicht voneinander zu trennen. Das didaktische Konzept der beiden Bände orientiert sich daran, ein größeres Verständnis und auch eine höhere Akzeptanz für statistische Inhalte auf Seiten der Studierenden zu schaffen, eine höhere praktische Kompetenz im Umgang mit Statistik zu erzielen und einen kritischen Umgang mit den Vor- und Nachteilen verschiedener Problemlöseansätze innerhalb der Statistik und im Vergleich zu nicht statistischen Methoden zu fördern. Statistische Methoden für Psychologen ermöglicht einen verständnisorientierten Einstieg in die zentralen Konzepte der Statistik, die für die Psychologie von Bedeutung sind. In der deskriptiven Statistik werden Meßtheorie, eindimensionale Häufigkeitsverteilungen, Kontingenzanalyse, Korrelationsanalyse und Regressionsanalyse behandelt. Alle statistischen Konzepte werden in den einzelnen Kapiteln nach derselben Logik eingeführt. Ausgehend von praxisnahen Beispielen werden typische Fragestellungen geschildert, auf eine Formalisierung der Problemstellung und des Lösungsansatzes hingearbeitet und statistische Lösungen mit einer Vielzahl anwendungsorientierter Beispiele und Aufgaben illustriert
List of contents
Aus dem Inhalt:
Vorwort
I Einleitung
Leseempfehlungen
I.A Grundlegende Begriffe und Überblick
I.A.1 Zur Unterscheidung Deskriptive Statistik vs. Inferenzstatistik
I.A.2 Wieso ist Statistik für das Psychologiestudium wichtig?
I.A.3 Definition wichtiger Begriffe
I.A.4 Übersicht über die Inhalte der beiden Bände ,Statistische Methoden für Psychologen
II Deskriptive Statistik
II.A Messtheorie
II.A.1 Definition des Begriffs ,Messung
II.A.2 Skalentypen
II.A.2.1 Nominalskala
II.A.2.2 Ordinalskala
II.A.2.3 Intervallskala
II.A.2.4 Verhältnisskala
II.A.2.5 Absolutskala
II.A.2.6 Zusammenfassung zu den Skalentypen
Leseempfehlungen
1. Aufgabenblock
II.B Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen
Einschub: Das Summenzeichen (S) und das Multiplikationszeichen (P)
II.B.1 Tabellarische und grafische Analyse
II.B.1.1 Darstellung der Häufigkeitsverteilung diskreter Daten, die nicht zu neuen Klassen zusammengefasst werden (mindestens ordinalskaliert)
II.B.1.2 Darstellung der Häufigkeitsverteilung nominalskalierter Merkmale
II.B.1.3 Darstellung der Häufigkeitsverteilung stetiger oder quasistetiger, mindestens intervallskalierter Merkmale
II.B.1.4 Zusammenfassung zur grafischen Darstellung von Daten
II.B.1.5 Verteilungsarten
II.B.2 Beschreibung eindimensionaler Häufigkeitsverteilungen durch Maßzahlen (Verteilungskennwerte)
II.B.2.1 Maße der zentralen Tendenz
II.B.2.1.a Modus oder Modalwert (häufigster Wert)
II.B.2.1.b Der Median (Zentral- oder 50%-Wert) und p-Quantile
II.B.2.1.c Das arithmetische Mittel (x)
2. Aufgabenblock
Einschub: Logarithmen
II.B.2.1.d Vertiefung: Das geometrische Mittel
Exkurs: Ein Beispiel aus der Psychophysik
II.B.2.2 Maße der Streuung
II.B.2.2.a Streuungsmaße für mindestens ordinalskalierte Messwerte: Spannweite (Range) und Quartilsabstand (Interquartilbereich)
II.B.2.2.b Streuungsmaße für mindestens intervallskalierte Messwerte: Die mittlere absolute Abweichung, die Varianz und die Streuung
II.B.3 Die z-Standardisierung
II.B.4 Die standardisierte Mittelwertsdifferenz d als Maß der Effektstärke
II.B.5 Die Schiefe einer Verteilung
Leseempfehlungen
3. Aufgabenblock
About the author
Dr. Markus Wirtz ist Studienrat an einem Kölner Gymnasium und Lehrbeauftragter für Philosophie an der Universität zu Köln. Schwerpunkte seiner Arbeit sind interkulturelle Religionsphilosophie, ostasiatische Philosophie, Grenzbereiche zwischen Philosophie und Kunst.
