Joerg M Diehl Einführung in die Inferenzstatistik

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Inhaltsangabe zu „Einführung in die Inferenzstatistik“ von Joerg M Diehl

Entsprechend dem didaktischen Konzept des ersten Bandes, Diehl, Kohr: "Deskriptive Statistik" bietet dieser zweite Teil eine leichtverständliche Einführung in die Methoden der "schließenden" Statistik. Breiten Raum haben die Autoren der Erörterung der Logik und der Probleme des statistischen Hypotesentestens gewidmet. Neben den parametrischen und nichtparametrischen Verfahren werden folgende Themen in speziellen Kapiteln behandelt: - Konfidenzintervallbestimmung - Kontrolle des Betafehlers - Maße der praktischen Signifikanz - Robustheit parametrischer Tests. Die Durchführung der statistischen Verfahren wird anhand realistischer Beispiele ausführlich illustriert. Neben der Auswertung mittels Taschenrechner wird dabei auch die Durchführung der Analysen mit Hilfe der Statistik-Programmpakete SPSSX und BMDP gezeigt. Das Buch ist aufgrund seiner ungewöhnlich ausführlichen Darstellungsweise auch für das Selbststudium geeignet. Besondere mathematische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Joerg M. Diehl, Prof., Dr., lehrt Psychologie an der Justus-Liebig-Universität in Gießen. Roland Arbinger, Dr., arbeitet am Zentrum für empirische pädagogische Forschung der Universität Koblenz- Landau. Inhalt 1. Einführung in die Fragestellungen der Inferenzstatistik 2. Das Konzept der Stichprobenverteilung 3. Test der Hypothese, daß ein Populationsmittel den Wert "a" hat: Verwendung der Standardnormalverteilung 4. Test der Hypothese, daß ein Populationsmittel den Wert "a" hat: Verwendung der T- Verteilung 5. Test der Hypothese, daß die Mittel von zwei unabhängigen Populationen den gleichen Wert haben: Verwendung der Standardnormalverteilung 6. Test der Hypothese, daß die Mittel von zwei unabhängigen Populationen den gleichen Wert haben: Verwendung der T-Verteilung 7. Test der Hypothese, daß die Mittel von zwei abhängigen Populationen den gleichen Wert haben 8. Konfidenzintervalle für das Mittel einer Population und die Differenz der Mittelwerte zweier Populationen 9.Test der Hypothese, daß die Mittel von drei oder mehr unabhängigen, varianzhomogenen Populationen den gleichen Wert haben 10. Test der Hypothese, daß die Mittel von drei oder mehr unabhängigen, varianzheterogenen Populationen den gleichen Wert haben 11. Multiple Mittelwertsvergleiche bei drei oder mehr unabhängigen Stichproben 12. Auswertung von zweifaktoriellen Plänen mit unabhängigen Stichproben: Gleiche Zellenbesetzungen 13. Auswertung von zweifaktoriellen Plänen mit unabhängigen Stichproben: Ungleiche Zellenbesetzungen 14. Test der Hypothese, daß die Mittel von drei oder mehr abhängigen Populationen den gleichen Wert haben 15. Schlüsse auf Populationsvarianzen 16. Schlüsse auf die Populationskorrelation zweier Variablen 17. Statistische Tests für dichotome Variablen aus einer Stichprobe: Binomial- und Vorzeichentest 18. Statistische Tests für dichotome Variablen aus zwei unabhängigen Stichproben 19. Statistische Tests für qualitative Variablen aus mehr als zwei unabhängigen Stichproben 20. Statistische Tests für qualitative Variablen aus abhängigen Stichproben 21. Statistische Tests zur Überprüfung von Unabhängigkeits- bzw. Zusammenhangshypothesen bei qualitativen Variablen 22. Tests auf Güte der Anpassung 23. Verteilungsfreie Tests für quantitative Variablen aus zwei unabhängigen Stichproben 24. Statistische Tests für quantitative Variablen aus mehr als zwei unabhängigen Stichproben: Nichtparametrische einfache Varianzanalyse 25. Nichtparametrische Tests für quantitative Variablen aus zwei abhängigen Stichproben 26. Nichtparametrische Tests für quantitative Variablen aus mehr als zwei abhängigen Stichproben 27. Verteilungsfreie Tests auf Unabhängigkeit und Assoziationsmaße für quantitative Variablen 28. Maße der praktischen Signifikanz 29. Die Kontrolle des Fehlers II. Art Tabellen

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