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Kurz-Zusammenfassung Quantitative Forschung (Statistik)

Dokument-Nr.:  F-AK52

UNIDOG-Autor: Himmie

Zugehöriger Dozent(en):
(Nicht Verfasser des Dokuments)

Dipl. Psychologin Annika Rötters


Kauf- / Tauschwert: 3,00 €
Kategorie: Zusammenfassung / Skript
Dokument-Typ: Fachthema-Zusammenfassung
Seiten: 10
Semester: WS2015-2016

Erzielte Note:
1,0

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Inhalt / Beschreibung

Dies ist eine Kurz-Zusammenfassung anhand des gesamten Forschungsprozesses. Eine ausführliche Ausarbeitung des Faches gibt es von mir als separates Dokument - auch hier bei unidog. Viel Erfolg damit! 

1. Fragestellung

2. Theorie

3. Hypothesen ableiten

  • gerichtete, ungerichtete Hypothesen
  • 4 Gütekriterien
  • Variablen
  • Skalenniveaus

4. Versuchsplan aufstellen

  • Reliabilität, Validität, Objektivität
  • Forschungsdesign (korrelativ, experimentell)

5. Untersuchung durchführen/ Daten sammeln

  • zufällige Messfehler 
  • systematische Messfehler

6. Daten auswerten

    6.1 Daten beschreiben (Deskriptive Statistik)

  • Maße der zentralen Tendenz (Median, Modus/ Modalwert, Quantile, arithm. Mittel)
  • Streuung - Verteilung - Häufigkeiten beschreiben 
  • Häufigkeiten, Verteilungen, Zusammenhänge in Graphen darstellen (Histogramm, Balkendiagramm, Boxplots, Streudiagramm, Liniendiagramm)


    6.2 Daten analysieren + Inferenzstatistik  + Entscheidungen treffen

  • lineare, nonlineare statistische Modelle, Modellgüte 
  • Standardfehler (SE)
  • Vertrauensintervalle festlegen
  • Signifikanztests
  • Entscheidungsfehler (Alpha-Fehler, Beta-Fehler)
  • Teststärke/ Effektstärke und praktische Relevanz (Cohen's d; Pearson's r)
  • Voraussetzungen für parametrische Verfahren
  • Prüfung auf Erfüllung der Voraussetzungen (Shapiro-Wilk-Test; Leven's Test)
  • Zusammenhänge zwischen Variablen prüfen (Korrelationsanalyse) - Dritt-Variablen-Problem - Partialkorrelation, Semipartialkorrelation
  • Vorhersage-Analyse (Regressionsanalyse), Methode der kleinsten Quadrate (Residuen)
  • Überprüfung des Fit eines Regressionsmodells (SST, SSR, SSM)
  • Bestimmtheitsmaß R
  • Annahmen, die erfüllt sein müssen, um Rückschlüsse von einem Regressionsmodell auf Population zu ziehen
  • t-Test
  • Varianzanalyse (ANOVA)
  • Arten von Varianzen und Kovarianzanalyse (ANCOVA)
  • Kontrastanalysen
  • Haupteffekte + Wechselwirkung
  • Non-parametrische Verfahren (Chi-Quadrat-Test, Wilkoxon Test, Kruskal-Wallis-Test)
  • Non-parametrische Zusammenhangsmaße (Spearman's Korrelationskoeffizient, Kandall's Tau, (Punkt-)Biseriale Korrelation
  • Faktorenanalyse (weggelassen, da es nicht klausurrelevant war)
Dokumentbewertung (1)

Inhalt:
Klausurrelevanz:
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Kommentare

carlacarvalho 15.11.2017
Ich habe das Dokument mit 5 Sternen bewertet.
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