Buch, Deutsch, 655 Seiten, Book w. online files/update, Format (B × H): 205 mm x 269 mm, Gewicht: 1595 g
Reihe: Springer-Lehrbuch
Buch, Deutsch, 655 Seiten, Book w. online files/update, Format (B × H): 205 mm x 269 mm, Gewicht: 1595 g
Reihe: Springer-Lehrbuch
ISBN: 978-3-642-12769-4
Verlag: Springer
Das Lehrbuch vermittelt umfassend die Grundlagen und Methoden der Statistik. Es enthält zahlreiche anschauliche Beispiele und Übungsaufgaben, auch aus der psychologischen Forschung, sowie eine Formelsammlung und ein Glossar zum schnellen Rechnen und Nachschlagen. In der 7. Auflage wurden die Grundlagen für Einsteiger noch verständlicher formuliert, der Inhalt mit neuen Didaktikelementen noch klarer strukturiert. Neu ist auch eine Website mit SPSS-Anleitungen zu allen Beispielen, mit Lerntools für Studierende und Lehrmaterialien für Dozenten.
Zielgruppe
Graduate
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Sozialwissenschaften Psychologie Psychologie / Allgemeines & Theorie Psychologische Forschungsmethoden
- Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Mathematische Statistik
- Sozialwissenschaften Soziologie | Soziale Arbeit Soziologie Allgemein Empirische Sozialforschung, Statistik
- Medizin | Veterinärmedizin Medizin | Public Health | Pharmazie | Zahnmedizin Medizin, Gesundheitswesen Epidemiologie, Medizinische Statistik
Weitere Infos & Material
1 Einführung. Teil I Elementarstatistik. 2 Statistische Kennwerte. 3 Graphische Darstellungen einer Merkmalsverteilung. 4 Wahrscheinlichkeitstheorie. 5 Wahrscheinlichkeitsverteilungen. 6 Stichprobe und Grundgesamtheit. 7 Formulierung und Testen von Hypothesen. 8 t-Tests zur Überprüfung von Unterschieden. 9 Analyse von Häufigkeiten. 10 Korrelation. 11 Einfache Lineare Regressionsanalyse. Teil II Varianzanalytische Methoden. 12 Einfaktorielle Versuchspläne. 13 Zweifaktorielle Versuchspläne. 14 Drei- undmehrfaktorielle Varianzanalysen. 15 Versuchspläne mit Messwiederholungen. 16 Kovarianzanalyse. 17 Unvollständige, mehrfaktorielle Versuchspläne. 18 Theoretische Grundlagen der Varianzanalyse. 19 Partielle Korrelation und multiple lineare Regression. 20 Lineare Strukturgleichungsmodelle beobachteter Variablen. 21 Das allgemeine lineare Modell. 22 Faktorenanalyse. 23 Clusteranalyse. 24 Multivariate Mittelwertvergleiche. 25 Diskriminanzanalyse. 26 Kanonische Korrelationsanalyse. Anhang