Forschungsmethoden und Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler (Pearson Studium – Psychologie

Das beliebte und häufig eingesetzte Lehrbuch bietet eine umfassende und verständliche Einführung in alle wichtigen Grundlagen der psychologischen und sozialwissenschaftlichen Forschungsmethodik. Auf die Bedürfnisse von Studierenden angepasst, werden Konzepte und Verfahren möglichst intuitiv und anhand zahlreicher einprägsamer Beispiele aus dem Forschungsalltag erklärt ohne dabei an Präzision einzubüßen. Eine klare Sprache und viele einprägsame Beispiele unterstützen den Lernprozess..In der Neuauflage wurden diverse neuere Entwicklungen mit aufgenommen. So wurden u.a. der Mehrebenenanalyse, Bootstrap-Verfahren und Randomisierungstests, dem Bayesianischen Ansatz sowie dem Kritischen Rationalismus als derzeit wohl wichtigstem wissenschaftstheoretischen Ansatz deutlich mehr Platz eingeräumt. Neu hinzugekommen sind zudem Kapitel zu Problemen der klassischen Inferenzstatistik in der Forschungspraxis, zu Replikation, Präregistrierung, Open Science sowie zur Experimentellen Einzelfallanalyse.Teil I Grundlagen und Konzepte1. Alltagswissen versus Wissenschaft: Beispiel Psychologie2. Wissenschaftstheorie, Theorien und Hypothesen3. Messen und Testen4. Datenerhebung: Befragung und Beobachtung5. Experimentelle DesignsTeil II Deskriptive und explorative Datenanalyse6. Lage- und Streuungsmaße7. Korrelation8. Lineare Regression9. EffektgrößenTeil III Inferenzstatistik10. Grundlagen der Inferenzstatistik11. Konfidenzintervalle12. Signifikanztests13. t-Tests14. Der F-Test in der einfaktoriellen Varianzanalyse15. Weitere F-Tests16. Kontrastanalyse17. Verfahren zur Analyse nominalskalierter Daten: Chi Quadrat-Tests18. Verfahren zur Analyse ordinalskalierter Daten19. Resampling-VerfahrenTeil IV Inferenzstatistik: Praktische Probleme und alternative Sichtweisen20. Probleme der klassischen Inferenzstatistik in der Forschungspraxis21. Replikation, Präregistrierung, Open Science22. Bayesianische StatistikTeil V Das Allgemeine Lineare Modell23. Das Allgemeine Lineare Modell24. Regressionsrechnung: Ergänzungen und Erweiterungen25. Indirekte Effekte, latente Variablen und multiple AnalyseebenenTeil VI Weitere Verfahren in der Datenerhebung und Datenanalyse26. Explorative Datenanalyse (EDA): Weitere Verfahren27. Effektgrößen: Erweiterungen und Ergänzungen28. Metaanalyse29. Besonderheiten der DatenerhebungTeil VII Alternative Vorgehensweisen30. Experimentelle Einzelfallanalyse31. Computermodellierung als Forschungsmethode32. Qualitative MethodenTeil VIII Reflexion33. Methode und InhaltProf. Dr. Peter Sedlmeier ist Inhaber der Professur für Forschungsmethodik und Evaluation am Institut für Psychologie der TU Chemnitz.Dr. Frank Renkewitz ist Akademischer Rat, Fachgebiet Psychologie, an der Universität Erfurt