Was bedeutet eigentlich dieser p-Wert? Und was ist ein signifikantes Ergebnis? Dieses Buch bietet eine kompakte und verständnisorientierte Einführung in die Inferenzstatistik und beantwortet Fragen wie diese. Ein Schwerpunkt ist dabei die Logik, die der Inferenzstatistik und dem Testen von Hypothesen zugrunde liegt: Die Leserin und der Leser lernen die am häufigsten verwendeten Verfahren (t-Test, Varianzanalyse mit und ohne Messwiederholung, Korrelation/Regression) sowie die Tücken der Datenauswertung kennen und entwickeln das nötige Verständnis, um Ergebnisse korrekt interpretieren zu können. Die einzelnen Kapitel werden durch konkrete Auswertungsbeispiele aus dem Forschungsalltag ergänzt ¿ inklusive exemplarischer Umsetzung mit den Programmen SPSS und R. Neben den klassischen Methoden sind auch Querverweise auf aktuelle Entwicklungen der psychologischen Methodenforschung enthalten. Die 3. Auflage bietet inhaltliche Überarbeitungen und Ergänzungen, etwa zur Bayes-Statistik.

Dieses Buch bietet eine kompakte und verständnisorientierte Einführung in die Inferenzstatistik. Ein Schwerpunkt ist dabei die zugrundeliegende Logik der Inferenzstatistik und des Hypothesentestens. Dies ermöglicht es, die Tücken der Datenauswertung kennenzulernen und Ergebnisse richtig zu interpretieren. Darüber hinaus wird die Logik auf die gängigsten Verfahren (t-Test, Varianzanalyse mit und ohne Messwiederholung, Korrelation/Regression) übertragen. Eine Ergänzung liefern Beispiele aus dem Forschungsalltag inklusive exemplarischer Auswertungen mit den Programmen SPSS und R. Die zweite Auflage bietet neben zahlreichen sprachlichen Überarbeitungen verschiedene Querverweise auf aktuelle Entwicklungen der psychologischen Methodenforschung.

Einführung und deskriptive Statistik.- Grundlagen der Inferenzstatistik 1: Zufallsvariablen.- Grundlagen der Inferenzstatistik 2: Population und Parameterschätzung.- Hypothesentests und Signifikanz.- Unterschiedshypothesen bei maximal zwei Gruppen: t-Tests. Konfidenzintervalle.- Fehlertypen, Effektstärke und Power.- Einfaktorielle Varianzanalyse.- Mehrfaktorielle Varianzanalyse.- Variananalyse mit Messwiederholung.- Zusammenhangshypothesen: Korrelation und Regression.- Anmerkungen zum Schluss.