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Statistik für Psychologen für Dummies

Statistik für Psychologen für Dummies

Donncha Hanna, Martin Dempster

ISBN: 978-3-527-70987-8

Feb 2017

407 pages

Select type: Paperback

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Über die Autoren 7

Einleitung 21

Über dieses Buch 21

Was Sie nicht lesen müssen 22

Törichte Annahmen über den Leser 22

Wie dieses Buch aufgebaut ist 23

Symbole, die in diesem Buch verwendet werden 24

Wie es weitergeht 24

TEIL I DATEN BESCHREIBEN 25

Kapitel 1 Statistik? Ich dachte, es geht um Psychologie! 27

Machen Sie sich ein Bild von Ihren Variablen 28

Was ist SPSS? 29

Deskriptive Statistik 30

Lagemaße 30

Streuung 30

Diagramme 31

Standardisierte Messwerte 31

Inferentielle oder analytische Statistik 31

Hypothesen 32

Parametrische und nicht parametrische Tests 32

Forschungsdesigns 33

Korrelatives Design 33

Experimentelles Design 34

Design mit unabhängigen Gruppen 34

Design mit wiederholten Messungen 35

Die ersten Schritte 35

Kapitel 2 Mit welchem Typ Daten haben wir es zu tun? 37

Diskrete und stetige Variablen 38

Verschiedene Messniveaus39

Messeigenschaften 39

Messniveautypen 41

Rollenbestimmung für Variablen 42

Unabhängige Variablen 42

Abhängige Variablen 43

Kovariaten 43

Kapitel 3 Alle Daten rein in SPSS 45

Die Variablenansicht 46

Variablennamen anlegen 47

Einen Variablentyp festlegen 48

Schön fürs Auge: Optimierte Anzeige der Daten 49

Verwendung von Beschriftungen 49

Werte verwenden 50

Zum Umgang mit fehlenden Daten 52

Zuordnung des Messniveaus 53

Das Datenansicht-Fenster 54

Neue Daten eingeben 55

Neue Variablen anlegen 56

Daten sortieren 57

Variablen umcodieren 59

Ausgabefenster 63

Das Ausgabefenster verwenden 63

Ausgaben speichern 64

Kapitel 4 Lagemaße 67

Grundlagen für das Lagemaß 68

Der Modalwert 70

Den Modalwert bestimmen70

Vorteile und Nachteile des Modalwerts 71

Den Modalwert in SPSS ermitteln 71

Der Median 76

Den Median berechnen 76

Vor- und Nachteile bei der Verwendung des Medians 77

Bestimmung des Medians in SPSS 78

Der Mittelwert 79

Den Mittelwert bestimmen 79

Vor- und Nachteile des Mittelwerts 80

Den Mittelwert in SPSS bestimmen 80

Die Qual der Wahl: Modalwert, Median oder Mittelwert? 82

Kapitel 5 Streuungsmaße 83

Zur Definition der Streuung 83

Der Bereich 84

Vorteile und Nachteile bei der Verwendung des Bereichs 85

Den Bereich in SPSS bestimmen 85

Interquartilabstand 88

Vorteile und Nachteile des Interquartilabstands 90

Bestimmung des Interquartilabstands in SPSS 91

Standardabweichung 92

Vorteile und Nachteile der Standardabweichung 96

Die Standardabweichung in SPSS bestimmen 96

Die freie Wahl zwischen Bereich, Interquartilabstand und Standardabweichung 98

Kapitel 6 Grafiken und Diagramme 99

Histogramme 99

Histogramme besser verstehen 99

Histogramme in SPSS erstellen 103

Balkendiagramme 105

Balkendiagramme besser verstehen 106

Ein Balkendiagramm in SPSS erstellen 107

Kreisdiagramme 108

Kreisdiagramme besser verstehen 108

Ein Kreisdiagramm in SPSS erstellen 110

Boxplots 110

Boxplots besser verstehen 110

Einen Boxplot in SPSS erstellen 114

TEIL II STATISTISCHE SIGNIFIKANZ 117

Kapitel 7 Wahrscheinlichkeit und Inferenz 119

Statistische Inferenz genauer betrachtet 119

Population und Stichprobe 120

Die Grenzen der deskriptiven Statistik 121

Der Versuch, 95 % Vertrauen zu erzielen 122

Wahrscheinlichkeit verstehen 123

Definition der Wahrscheinlichkeit 123

Sich wechselseitig ausschließende und unabhängige Ereignisse 124

Die bedingte Wahrscheinlichkeit und ihre Tücken 126

Quoten 127

Kapitel 8 Hypothesen testen 129

Null- und Alternativhypothesen verstehen 129

Die Nullhypothese testen 130

Die Alternativhypothese definieren 130

Entscheiden, ob die Nullhypothese übernommen oder abgelehnt wird 131

Fehler bei der statistischen Inferenz 133

Der Typ-I-Fehler 134

Der Typ-II-Fehler 134

Und manchmal macht man alles richtig 135

Ein- und zweiseitige Hypothesen 136

Eine einseitige Hypothese verwenden 137

Anwendung einer zweiseitigen Hypothese 137

Konfidenzintervalle 138

Berechnung eines 95-%-Konfidenzintervalls 139

Bestimmung eines 95-%-Konfidenzintervalls in SPSS 141

Kapitel 9 Was ist bei der Normalverteilung eigentlich normal? 143

Die Normalverteilung verstehen 144

Definition der Normalverteilung 144

Bestimmen, ob eine Verteilung annähernd normal ist 145

Bestimmung der Schiefe 147

Grafische Bewertung der Schiefe148

Die Statistik für die Schiefe in SPSS erhalten 150

Normalverteilung und inferentielle Statistik 153

Schlussfolgerungen hinsichtlich einzelner Werte treffen 153

Berücksichtigung der Stichprobenverteilung 155

Schlussfolgerungen über Gruppenwerte treffen 156

Kapitel 10 Standardisierte Werte 157

Die Grundlagen der standardisierten Werte 157

Standardisierte Werte – Definition 157

Standardisierte Werte von Hand berechnen 158

Standardisierte Werte mit SPSS berechnen 159

Z-Werte in der statistischen Analyse 161

Z-Werte und die Normalverteilung 161

Z-Werte in der inferentiellen Statistik verwenden 163

Kapitel 11 Effektgröße und Teststärke 165

Zwischen Effektgröße und statistischer Signifikanz unterscheiden 165

Die Effektgröße für Korrelationen untersuchen 166

Die Effektgröße beim Vergleich der Unterschiede zwischen zwei Wertemengen 167

Eine Effektgröße für den Vergleich von Unterschieden zwischen zwei Wertemengen ermitteln 167

Eine Effektgröße für Unterschiede zwischen zwei Wertemengen interpretieren 170

Die Effektgröße für Unterschiede zwischen mehr als zwei Wertemengen 170

Eine Effektgröße für den Vergleich der Unterschiede zwischen mehr als zwei Wertemengen ermitteln 171

14 Inhaltsverzeichnis Interpretation einer Effektgröße für Unterschiede zwischen mehr als zwei Wertemengen 178

Statistische Teststärke verstehen 179

Faktoren, die die Teststärke beeinflussen 179

Teststärke und Stichprobengröße 180

TEIL III BEZIEHUNGEN ZWISCHEN VARIABLEN 183

Kapitel 12 Korrelationen 185

Mit Streudiagrammen Beziehungen bewerten 185

Ein Streudiagramm auswerten 186

Ein Streudiagramm in SPSS zeichnen 189

Den Korrelationskoeffizienten verstehen 190

Gemeinsame Varianz untersuchen 191

Die Pearson-Korrelation 192

Wann die Pearson-Korrelation ansteht 192

Die Pearson-Korrelation in SPSS durchführen 193

Interpretation der Ausgabe 196

Die Ergebnisse zitieren 197

Die Spearman-Korrelation 198

Wann die Spearman-Korrelation zu verwenden ist 198

Die Spearman-Korrelation in SPSS berechnen 199

Die Ausgabe interpretieren 201

Die Ergebnisse zitieren 202

Die Kendall-Korrelation 202

Die Kendall-Korrelation in SPSS berechnen 203

Die Ausgabe interpretieren 205

Die Ergebnisse zitieren 205

Partielle Korrelationen 206

Eine partielle Korrelation in SPSS berechnen 206

Die Ausgabe interpretieren 207

Die Ergebnisse zitieren 208

Kapitel 13 Lineare Regression 209

Grundlagen der Regression 210

Eine Regressionslinie einfügen 210

Residuen ausarbeiten 212

Die Regressionsgleichung verwenden 213

Einfache Regression 214

Eine einfache Regression in SPSS durchführen 214

Die Ausgabe interpretieren 216

Die Ergebnisse zitieren 219

Regression mit mehreren Variablen 220

Mehrfachregression in SPSS 221

Die Ausgabe interpretieren 222

Die Ergebnisse zitieren 225

Die Voraussetzungen für die Regression überprüfen 226

Normalverteilte Residuen 226

Linearität 228

Ausreißer 229

Multikollinearität 233

Homogenität der Varianzen 235

Datentyp 237

Kapitel 14 Zusammenhänge zwischen diskreten Variablen 239

Eine Kontingenztabelle zur Zusammenfassung der Ergebnisse 240

Beobachtete Häufigkeiten in Kontingenztabellen 240

Prozentwerte für eine Kontingenztabelle berechnen 241

Kontingenztabellen in SPSS erstellen 243

Berechnung von Chi-Quadrat 245

Erwartete Häufigkeiten 246

Berechnung von Chi-Quadrat 246

Chi-Quadrat in SPSS berechnen 247

Die Ausgabe für Chi-Quadrat in SPSS interpretieren 248

Die Ergebnisse der Chi-Quadrat-Analyse zitieren 251

Die Voraussetzungen der Chi-Quadrat-Analyse verstehen 251

Die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen messen 252

Das Odds-Verhältnis 252

Phi- und Cramer-V-Koeffizienten 253

Bestimmung von Odds-Verhältnis, Phi-Koeffizient und Cramer-V in SPSS 254

Der McNemar-Test 255

Den McNemar-Test berechnen 256

Einen McNemar-Test in SPSS durchführen 256

TEIL IV FORSCHUNGSDESIGNS ZUR ANALYSE UNABHÄNGIGER GRUPPEN 259

Kapitel 15 Unabhängige t-Tests und Mann-Whitney-Tests 261

Designs für unabhängige Gruppen 262

Der unabhängige t-Test 262

Den unabhängigen t-Test in SPSS ausführen 263

Die Ausgabe interpretieren 266

Die Ergebnisse zitieren 268

Voraussetzungen für den t-Test 268

16 Inhaltsverzeichnis Mann-Whitney-Test 271

Der Mann-Whitney-Test in SPSS 271

Die Ausgabe interpretieren 274

Die Ergebnisse zitieren 275

Voraussetzungen für den Mann-Whitney-Test 276

Kapitel 16 ANOVA zwischen Gruppen 277

Einfache ANOVA zwischen Gruppen 278

Eine einfache ANOVA zwischen Gruppen berechnen 280

Eine einfache ANOVA zwischen Gruppen in SPSS berechnen 282

Die Ausgabe von SPSS für eine einfache ANOVA zwischen Gruppen interpretieren 285

Die Ergebnisse einer einfachen ANOVA zwischen Gruppen zitieren 287

Voraussetzungen für die einfache ANOVA zwischen Gruppen 288

Zweifache ANOVA zwischen Gruppen 289

Haupteffekte und Interaktionen 290

Eine zweifache ANOVA zwischen Gruppen in SPSS berechnen 291

Die SPSS-Ausgabe für eine zweifache ANOVA zwischen Gruppen interpretieren 293

Die Ergebnisse einer zweifachen ANOVA zwischen Gruppen zitieren 297

Voraussetzungen für eine zweifache ANOVA zwischen Gruppen 298

Kruskal-Wallis-Test 298

Einen Kruskal-Wallis-Test in SPSS durchführen 298

Die SPSS-Ausgabe für einen Kruskal-Wallis-Test interpretieren 300

Die Ergebnisse eines Kruskal-Wallis-Tests zitieren 301

Voraussetzungen für einen Kruskal-Wallis-Test 302

Kapitel 17 Post-hoc-Tests und geplante Vergleiche für Designs mit unabhängigen Gruppen 303

Post-hoc-Tests für Designs mit unabhängigen Gruppen 304

Multiplizität 305

Auswahl eines Post-hoc-Tests 305

Einen Tukey HSD Post-hoc-Test in SPSS durchführen 306

Die SPSS-Ausgabe für einen Tukey HSD Post-hoc-Test interpretieren 308

Die Ergebnisse eines Tukey HSD Post-hoc-Tests zitieren 311

Geplante Vergleiche für Designs mit unabhängigen Gruppen 311

Einen geplanten Vergleich auswählen 312

Einen Dunnett-Test in SPSS durchführen 312

Die SPSS-Ausgabe für einen Dunnett-Test interpretieren 313

Die Ergebnisse eines Dunnett-Tests zitieren 314

TEIL V ANALYSEN FÜR FORSCHUNGSDESIGNS MIT WIEDERHOLTEN MESSUNGEN 315

Kapitel 18 Abhängige t-Tests und Wilcoxon-Tests 317

Design mit wiederholten Messungen 317

Abhängiger t-Test 318

Einen abhängigen t-Test in SPSS durchführen 319

Die Ausgabe von SPSS interpretieren 321

Die Ergebnisse zitieren 323

Voraussetzungen für den abhängigen t-Test 324

Der Wilcoxon-Test 326

Den Wilcoxon-Test in SPSS durchführen 327

Die Ausgabe interpretieren 329

Die Ergebnisse zitieren 331

Kapitel 19 ANOVA innerhalb von Gruppen 333

Einfache ANOVA innerhalb von Gruppen 333

Ein Beispiel für eine einfache ANOVA334

Eine einfache ANOVA innerhalb von Gruppen in SPSS berechnen 338

Die SPSS-Ausgabe für eine einfache ANOVA innerhalb von Gruppen interpretieren 341

Die Ergebnisse einer einfachen ANOVA innerhalb von Gruppen zitieren 345

Voraussetzungen für eine einfache ANOVA innerhalb von Gruppen 345

Zweifache ANOVA innerhalb von Gruppen 346

Haupteffekte und Interaktionen 347

Eine zweifache ANOVA innerhalb von Gruppen in SPSS durchführen 348

Interpretation der SPSS-Ausgabe für eine zweifache ANOVA innerhalb von Gruppen 352

Interpretation des Interaktionsdiagramms einer zweifachen ANOVA innerhalb von Gruppen 356

Die Ergebnisse einer zweifachen ANOVA innerhalb von Gruppen zitieren 357

Voraussetzungen für eine zweifache ANOVA innerhalb von Gruppen 358

Der Friedman-Test 359

Einen Friedman-Test in SPSS durchführen 359

Interpretation der SPSS-Ausgabe für einen Friedman-Test 360

Die Ergebnisse eines Friedman-Tests zitieren 362

Voraussetzungen des Friedman-Tests 362

Kapitel 20 Post-hoc-Tests und geplante Vergleiche für Designs mit wiederholten Messungen 363

Wozu brauchen Sie Post-hoc-Tests und geplante Vergleiche? 364

Warum sollten Sie keine t-Tests verwenden? 364

18 Inhaltsverzeichnis Was ist der Unterschied zwischen Post-hoc-Tests und geplanten Vergleichen? 365

Post-hoc-Tests für Designs mit wiederholten Messungen 365

Das Beispiel 366

Auswahl eines Post-hoc-Tests 366

Einen Post-hoc-Test für eine ANOVA innerhalb von Gruppen in SPSS durchführen 367

Die SPSS-Ausgabe für einen Post-hoc-Test interpretieren 368

Die Ergebnisse eines Post-hoc-Tests zitieren 370

Geplante Vergleiche für Designs innerhalb von Gruppen 370

Das Beispiel 371

Auswahl eines geplanten Vergleichs 371

Einen einfachen Kontrast in SPSS durchführen 372

Interpretation der SPSS-Ausgabe für geplante Vergleichstests 374

Die Ergebnisse geplanter Kontraste zitieren 375

Unterschiede zwischen Bedingungen untersuchen: Die Bonferroni-Korrektur 375

Kapitel 21 Gemischte ANOVA 377

Die gemischte ANOVA kennenlernen 377

Das Beispiel 378

Haupteffekte und Interaktionen 379

Durchführung der gemischten ANOVA in SPSS 380

Die SPSS-Ausgabe für eine zweifache gemischte ANOVA interpretieren 384

Die Ergebnisse einer zweifachen gemischten ANOVA zitieren 391

Voraussetzungen 392

TEIL VI DER TOP-TEN-TEIL 395

Kapitel 22 Zehn gute Ratschläge für inferentielles Testen 397

Statistische Statistik ist nicht dasselbe wie praktische Signifikanz 397

Ohne Vorbereitung ist der Fehler vorprogrammiert 398

Suchen Sie nicht nach einem beliebigen signifikanten Ergebnis 398

Überprüfen Sie Ihre Voraussetzungen 398

Mein p ist größer als dein p 398

Unterschiede und Beziehungen sind keine entgegengesetzten Trends 399

Wo ist mein Post-hoc-Test hingekommen? 399

Stetige Daten kategorisieren 399

Seien Sie konsistent 400

Lassen Sie sich helfen! 400

Kapitel 23 Zehn Tipps für das Zitieren Ihrer Ergebnisse 401

Den p-Wert zitieren 401

Andere Zahlen zitieren 402

Vergessen Sie die deskriptiven Statistiken nicht 402

Verwenden Sie den Mittelwert nicht zu häufig 402

Zitieren von Effektgrößen und der Richtung der Effekte 403

Fehlende Teilnehmer 403

Seien Sie vorsichtig mit der Sprache 404

Trennen Sie Korrelationen und Kausalität 404

Beantworten Sie Ihre eigene Frage 404

Schaffen Sie Struktur 404

Stichwortverzeichnis 405