Aktualisiert: 2023-07-02
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Quantitative Methoden der Psychologie
Schlüsselwort: Kontingenztafel
Quantitative Methoden der Psychologie
Deskriptive Statistik
Deskriptive Statistik
Deskriptive Statistik
Moderne Nichtparametrische Verfahren der Risikoanalyse
Formeln und Tabellen der mathematischen Statistik
VI Ein Beispiel für viele sei aus dem Abschnitt Testverfahren hervorgehoben. Hypothesen werden in der neuen Darstellung nicht mehr "angenommen" oder "abgelehnt", sondern je nach dem experimentellen Befund ent weder "nicht verworfen" oder "verworfen". Damit wollen wir dem weitverbreiteten Irrtum entgegenarbeiten, daß mit der "Annahme einer Hypothese" ihre Richtigkeit "statistisch nachgewiesen" sei. Wenn sich Hypothese und Versuchsergebnis nicht widersprechen, so ist es sinnvoll, die Hypothese (gewissermaßen als Arbeitshypothese) bei zubehalten, sie also nicht zu verwerfen. Keinesfalls (!) ist bei dieser Sachlage bewiesen, daß sie richtig ist. Stehen Hypothese und Versuchs ergebnis im Widerspruch zueinander, so muß man die Hypothese zugunsten einer Gegenhypothese verwerfen. Das ist eine echte Ent scheidung: Die Hypothese ist falsch. Die von U. GRAF in der ersten Auflage gewählte zweckmäßige Anordnung der Stichworte ließ sich bei dem erweiterten Umfang des Werkes leider nicht mehr verwirklichen. Dagegen haben wir, ebenso wie früher, die wichtigsten Formeln durch eine Reihe kurzer Beispiele erläutert. Man kann darüber streiten, ob Beispiele in ein Tafelwerk gehören. Die freundliche Aufnahme dieses Teils in den früheren Be sprechungen hat uns jedoch ermutigt, die Zahl der Beispiele sogar noch etwas zu vermehren.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Formeln und Tabellen der mathematischen Statistik
VI Ein Beispiel für viele sei aus dem Abschnitt Testverfahren hervorgehoben. Hypothesen werden in der neuen Darstellung nicht mehr "angenommen" oder "abgelehnt", sondern je nach dem experimentellen Befund ent weder "nicht verworfen" oder "verworfen". Damit wollen wir dem weitverbreiteten Irrtum entgegenarbeiten, daß mit der "Annahme einer Hypothese" ihre Richtigkeit "statistisch nachgewiesen" sei. Wenn sich Hypothese und Versuchsergebnis nicht widersprechen, so ist es sinnvoll, die Hypothese (gewissermaßen als Arbeitshypothese) bei zubehalten, sie also nicht zu verwerfen. Keinesfalls (!) ist bei dieser Sachlage bewiesen, daß sie richtig ist. Stehen Hypothese und Versuchs ergebnis im Widerspruch zueinander, so muß man die Hypothese zugunsten einer Gegenhypothese verwerfen. Das ist eine echte Ent scheidung: Die Hypothese ist falsch. Die von U. GRAF in der ersten Auflage gewählte zweckmäßige Anordnung der Stichworte ließ sich bei dem erweiterten Umfang des Werkes leider nicht mehr verwirklichen. Dagegen haben wir, ebenso wie früher, die wichtigsten Formeln durch eine Reihe kurzer Beispiele erläutert. Man kann darüber streiten, ob Beispiele in ein Tafelwerk gehören. Die freundliche Aufnahme dieses Teils in den früheren Be sprechungen hat uns jedoch ermutigt, die Zahl der Beispiele sogar noch etwas zu vermehren.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Mathematische Grundlagen der empirischen Forschung
Mathematische Grundlagen der empirischen Forschung
Mathematische Grundlagen der empirischen Forschung
Elementare Einführung in die angewandte Statistik
Dieses gut eingeführte Lehrbuch liegt inzwischen in der 9. Auflage vor. Behandelt werden die Grundbegriffe der Statistik, speziell elementare Stichprobentheorie, Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Testtheorie, Regression und Korrelation sowie die Varianzanalyse. Das Ziel des Autors ist es, die einzelnen Verfahren nicht nur zu beschreiben, sondern auch zu begründen, warum sie benutzt werden dürfen. Dabei wird die entsprechende Theorie elementar und möglichst anschaulich beschrieben. Manchmal wird auf ein Ergebnis aus der "Elementaren Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung" des Autors verwiesen. Die Begriffsbildung und die entsprechende Motivation werden zu Beginn eines Abschnitts in anschaulichen Beispielen vorgenommen. Weitere Beispiele und durchgerechnete Übungsaufgaben sollen zum besseren Verständnis beitragen, welches man in den enthaltenen Aufgaben mit Lösungen direkt anwenden kann. Für die 9. Auflage hat der Autor zusätzlich eine Übersicht über die wichtigsten Formeln erarbeitet.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Grundlegende Statistik mit R
Das Buch zeigt, wie die statistische Aufbereitung und Auswertung von Daten mit Hilfe des frei verfügbaren Paktes R vorgenommen werden kann. Mit Hilfe von aufeinander aufbauenden Lerneinheiten wird das notwendige Rüstzeug vermittelt, um auch ohne vorherige Programmierkenntnisse statistische Auswertungen durchführen zu können. Dabei werden eine Reihe statistischer Methoden (empirische und theoretische Verteilungen, Simulation, verschiedene Hypothesentests, Regressions- und Varianzanalysen, logistische Regression, Zeitreihenanalysen) beispielhaft angewendet.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Statistische Auswertungsmethoden für Ingenieure
Ob Praktiker oder Student: Wer seine Versuchsergebnisse sinnvoll auswerten, beurteilen und darstellen möchte, findet in diesem Buch praktische Unterstützung. Der Autor hat alle hier beschriebenen Methoden immer wieder verwendet und auf Praxisrelevanz überprüft. Zu nahezu jedem Verfahren wird ein Praxisbeispiel durchgerechnet. Auch Beweise werden - wo sie tieferen Einblick bieten - im Kleindruck aufgeführt. Das mathematische Wissen eines Abiturienten ist ausreichend für das Verständnis.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aufgaben und Lösungen zur angewandten Statistik
Planung und Auswertung von Untersuchungen im Rahmen des allgemeinen linearen Modells
Planung und Auswertung von Untersuchungen im Rahmen des allgemeinen linearen Modells
Planung und Auswertung von Untersuchungen im Rahmen des allgemeinen linearen Modells
Statistische Methoden 2
Statistische Methoden 2
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