Statistik und Forschungsmethoden für Psychologen und Sozialwissenschaftler für Dummies

Dr. Martin Dempster ist Psychologe und Dozent für Statistik und Forschungsmethoden an der Queen's University in Belfast. Dr. Donncha Hanna ist ebenfalls Psychologe und ebenfalls Dozent an der Queen's University. Er unterrichtet Forschungsmethoden seit zehn Jahren und ist mit den Problemen, die Studierende in diesem Feld haben, bestens vertraut.

• Einleitung 29Über dieses Buch 30Was Sie nicht lesen müssen 31Törichte Annahmen über den Leser 31Wie dieses Buch aufgebaut ist 32Symbole, die in diesem Buch verwendet werden 33Wie es weitergeht 34Teil I: Forschungsmethoden kennenlernen 35Kapitel 1 Forschung und wozu sie dient 37Was Forschung ist 37Sinn der empirischen Forschung 38Forschen in der Psychologie und den empirischen Sozialwissenschaften 38Verschiedene Forschungsmethoden kennenlernen 46Kapitel 2 Reliabilität und Validität 51Die Validität von Studien beurTeilen 51Die Reliabilität von Studien 55Reliabilität und Validität von Tests 55Kapitel 3 Forschungsethik 65Ethik verstehen 65Keinen Schaden zufügen 66Forschungsethik bei Studien mit menschlichen Teilnehmern 68Wahrung der wissenschaftlichen Integrität 72Der Antrag bei der Ethikkommission 72Teil II: Externe Validität verbessern 77Kapitel 4 Erhebungsdesigns und -methoden 79Erhebungsdesigns verstehen 79Erhebungsmethoden 87Möglichst natürliche Gestaltung von Studien 93Kapitel 5 Methoden für die Stichprobenauswahl 97Stichproben und Grundgesamtheiten 97Verschiedene Möglichkeiten der Stichprobenauswahl 99Auch gute Stichproben können »schlecht werden« 118Kapitel 6 Fragebogen und psychometrische Tests 123Messen psychologischer Variablen 123Auswahl eines bereits vorhandenen Fragebogens 124Entwickeln eines Fragebogens 131Einzelbefragungen im Vergleich zu Gruppenbefragungen 136Teil III: Interne Validität verbessern 139Kapitel 7 Einfache Versuchsdesigns (Experimentaldesigns) 141Versuchsdesigns verstehen 141Einfache Versuchsdesigns 143Gedanken zum Messwiederholungsdesign (oder: Warum man einen Prätest braucht) 145Unabhängige-Gruppen-Designs 151Das Beste aus beiden Welten: Prätest und Vergleichsgruppen kombinieren 157Randomisierte kontrollierte Studien 158Vorsicht bei quasi-experimentellen Versuchsdesigns 159Kapitel 8 Komplexere Versuchsdesigns 161Studien mit mehr als zwei Bedingungen durchführen 161Realistische Hypothesen mit faktoriellen Versuchsdesigns prüfen 164Kovariate verstehen 168Gefahren, die beim Prätest lauern 170Kapitel 9 Kleine experimentelle Studien 173Versuche mit kleinen Stichproben durchführen 173Designs mit unterbrochener Zeitreihe 174Designs mit mehreren Ausgangswerten 181Analyse von experimentellen Studien mit kleinen Stichproben 186Kleine Studien, die keine Experimente sind 190Teil IV: Qualitative Forschung 193Kapitel 10 Qualität in der qualitativen Forschung 195Qualitative Forschung verstehen 196Stichprobenauswahl in der qualitativen Forschung 197Qualitative Daten erheben 200Qualitative Daten transkribieren 205Kapitel 11 Qualitative Daten analysieren 207Grundsätze der Analyse qualitativer Daten 207Ein Beispiel: Die thematische Analyse 213Kapitel 12 Theoretische Ansätze und Methodik in der qualitativen Forschung 219Erfahrungsorientierte und diskursive Ansätze im Vergleich 219Interpretierende phänomenologische Analyse 225Die Grounded Theory verstehen 229Teil V: Forschungsarbeiten dokumentieren und veröffentlichen 233Kapitel 13 Einen Forschungsbericht schreiben 235Titelfindung 236Konzentration auf den Abstract 237Aufbau der Einleitung 239Beschreibung der Methoden 241Darstellung der Ergebnisse 245Durchdringen der Diskussion 250Das Literaturverzeichnis 252Ergänzende Informationen in Anhängen 252Kapitel 14 Forschungsergebnisse präsentieren 253Ein Poster ist kein Forschungsbericht 253Posterpräsentationen 260Packende Vorträge halten 260Kapitel 15 APA-Richtlinien für Forschungsberichte 269Den APA-Stil anwenden 269Warum, was und wann zitieren? 270Literatur in einem Forschungsbericht zitieren 271Gestaltung des Literaturverzeichnisses 274Zahlen richtig verwenden und formatieren 279Teil VI: Das Exposé 283Kapitel 16 Literaturrecherche 285Wozu eine Literaturübersicht dient 285Literatur für eine Übersicht finden 286Gefundene Arbeiten beschaffen 302Literaturdaten elektronisch speichern 304Kapitel 17 Berechnung des Stichprobenumfangs 305Effekte messen 305Effektstärken schätzen 311Studien mit geeigneter statistischer Teststärke durchführen 312Den Stichprobenumfang schätzen 315Kapitel 18 Ein Exposé erarbeiten 321Ideen für ein Forschungsprojekt entwickeln 321Die Machbarkeit einer Forschungsidee prüfen 323Ein Exposé schreiben 325Teil VII: Daten beschreiben 333Kapitel 19 Statistik? Ich dachte, es geht um Psychologie! 335Machen Sie sich ein Bild von Ihren Variablen 336Was ist SPSS? 337Deskriptive Statistik 338Inferentielle oder analytische Statistik 339Forschungsdesigns 341Die ersten Schritte 344Kapitel 20 Mit welchem Typ Daten haben wir es zu tun? 345Diskrete und stetige Variablen 346Verschiedene Messniveaus 347Rollenbestimmung für Variablen 350Kapitel 21 Alle Daten rein in SPSS 353Die Variablenansicht 354Das Datenansicht-Fenster 362Ausgabefenster 370Kapitel 22 Lagemaße 373Grundlagen für das Lagemaß 374Der Modalwert 376Der Median 382Der Mittelwert 385Die Qual der Wahl: Modalwert, Median oder Mittelwert? 387Kapitel 23 Streuungsmaße 389Zur Definition der Streuung 389Der Bereich 390Interquartilabstand 394Standardabweichung 398Die freie Wahl zwischen Bereich, Interquartilabstand und Standardabweichung 404Kapitel 24 Grafiken und Diagramme 405Histogramme 405Balkendiagramme 412Kreisdiagramme 414Boxplots 416Teil VIII: Statistische Signifikanz 423Kapitel 25 Wahrscheinlichkeit und Inferenz 425Statistische Inferenz genauer betrachtet 425Wahrscheinlichkeit verstehen 429Kapitel 26 Hypothesen testen 435Null- und Alternativhypothesen verstehen 435Fehler bei der statistischen Inferenz 439Ein- und zweiseitige Hypothesen 442Konfidenzintervalle 443Kapitel 27 Was ist bei der NormalverTeilung eigentlich normal? 449Die NormalverTeilung verstehen 450Bestimmung der Schiefe 453NormalverTeilung und inferentielle Statistik 459Kapitel 28 Standardisierte Werte 463Die Grundlagen der standardisierten Werte 463Z-Werte in der statistischen Analyse 466Kapitel 29 Effektgröße und Teststärke 471Zwischen Effektgröße und statistischer Signifikanz unterscheiden 471Die Effektgröße für Korrelationen untersuchen 472Die Effektgröße beim Vergleich der Unterschiede zwischenzwei Wertemengen 473Die Effektgröße für Unterschiede zwischen mehr als zwei Wertemengen 476Statistische Teststärke verstehen 484Teil IX: Beziehungen zwischen Variablen 489Kapitel 30 Korrelationen 491Mit Streudiagrammen Beziehungen bewerten 491Den Korrelationskoeffizienten verstehen 497Gemeinsame Varianz untersuchen 497Die Pearson-Korrelation 498Die Spearman-Korrelation 505Die Kendall-Korrelation 508Partielle Korrelationen 512Kapitel 31 Lineare Regression 517Grundlagen der Regression 518Einfache Regression 523Regression mit mehreren Variablen 528Die Voraussetzungen für die Regression überprüfen 535Kapitel 32 Zusammenhänge zwischen diskreten Variablen 547Eine Kontingenztabelle zur Zusammenfassung der Ergebnisse 548Berechnung von Chi-Quadrat 553Die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen messen 560Der McNemar-Test 563Teil X: Forschungsdesigns zur Analyse unabhängiger Gruppen 567Kapitel 33 Unabhängige t-Tests und Mann-Whitney-Tests 569Designs für unabhängige Gruppen 570Der unabhängige t-Test 571Mann-Whitney-Test 579Kapitel 34 ANOVA zwischen Gruppen 585Einfache ANOVA zwischen Gruppen 586Zweifache ANOVA zwischen Gruppen 597Kruskal-Wallis-Test 606Kapitel 35 Post-hoc-Tests und geplante Vergleiche für Designs mit unabhängigen Gruppen 611Post-hoc-Tests für Designs mit unabhängigen Gruppen 612Teil XI: Analysen für Forschungsdesigns mit wiederholten Messungen 623Kapitel 36 Abhängige t-Tests und Wilcoxon-Tests 625Design mit wiederholten Messungen 625Abhängiger t-Test 626Der Wilcoxon-Test 634Kapitel 37 ANOVA innerhalb von Gruppen 641Einfache ANOVA innerhalb von Gruppen 641Zweifache ANOVA innerhalb von Gruppen 654Der Friedman-Test 666Kapitel 38 Post-hoc-Tests und geplante Vergleiche für Designs mit wiederholten Messungen 671Post-hoc-Tests für Designs mit wiederholten Messungen 673Geplante Vergleiche für Designs innerhalb von Gruppen 678Unterschiede zwischen Bedingungen untersuchen: Die Bonferroni-Korrektur 684Kapitel 39 Gemischte ANOVA 685Die gemischte ANOVA kennenlernen 685Haupteffekte und Interaktionen 687Durchführung der gemischten ANOVA in SPSS 688Teil XII: Der Top-Ten-Teil 703Kapitel 40 Zehn Stolperfallen, die Sie bei der Stichprobenauswahl vermeiden sollten 705Zufallsstichproben und zufällige ZuTeilung sind nicht dasselbe 705Zufällig bedeutet systematisch 706In der quantitativen Forschung ist die Stichprobenauswahl immer wichtig 706Die Zufallsstichprobe ist nicht alles 706In der quantitativen Forschung ist die zufällige Stichprobenauswahl (fast) immer am besten 707Forschung ist nicht immer schlecht, nur weil keine Zufallsstichprobe vorliegt 707Zufallsstichproben müssen groß sein 708Je größer die Stichprobe, desto besser – in Maßen 708Keine Ausreden bei kleinen Stichproben 708Vermeiden Sie es, Offenkundiges zu erklären 709Kapitel 41 Zehn Tipps für Forschungsberichte 711Für Einheitlichkeit sorgen 711Die eigene Frage beantworten 712Eine Geschichte erzählen 712Wissen, mit wem man es zu tun hat 712Den Text fließen lassen 713Zusammenfassen will gekonnt sein 713Kritisch, aber nicht fatalistisch sein 713Redundanz ist redundant 714Kleinigkeiten gründlich und mehrfach prüfen 714Korrekturlesen muss sein 715Kapitel 42 Zehn gute Ratschläge für inferentielles Testen 717Statistische Statistik ist nicht dasselbe wie praktische Signifikanz 717Ohne Vorbereitung ist der Fehler vorprogrammiert 718Suchen Sie nicht nach einem beliebigen signifikanten Ergebnis 718Überprüfen Sie Ihre Voraussetzungen 718Mein p ist größer als dein p 718Unterschiede und Beziehungen sind keine entgegengesetzten Trends 719Wo ist mein Post-hoc-Test hingekommen? 719Stetige Daten kategorisieren 719Seien Sie konsistent 720Lassen Sie sich helfen! 720Kapitel 43 Zehn Tipps für das Zitieren Ihrer Ergebnisse 721Den p-Wert zitieren 721Andere Zahlen zitieren 722Vergessen Sie die deskriptiven Statistiken nicht 722Verwenden Sie den Mittelwert nicht zu häufig 722Zitieren von Effektgrößen und der Richtung der Effekte 723Fehlende Teilnehmer 723Seien Sie vorsichtig mit der Sprache 724Trennen Sie Korrelationen und Kausalität 724Beantworten Sie Ihre eigene Frage 724Schaffen Sie Struktur 724Stichwortverzeichnis 725