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 Konzepte 1. Alltagswissen versus Wissenschaft: Beispiel Psychologie 2. Wissenschaftstheorie, Theorien und Hypothesen 3. Messen und Testen 4. Datenerhebung: Befragung und Beobachtung 5. Experimentelle Designs Teil II Deskriptive und explorative Datenanalyse 6. Lage- und Streuungsmaße 7. Korrelation 8. Lineare Regression 9. Effektgrößen Teil III Inferenzstatistik 10. Grundlagen der Inferenzstatistik 11. Konfidenzintervalle 12. Signifikanztests 13. t-Tests 14. Der F-Test in der einfaktoriellen Varianzanalyse 15. Weitere F-Tests 16. Kontrastanalyse 17. Verfahren zur Analyse nominalskalierter Daten: Chi Quadrat-Tests 18. Verfahren zur Analyse ordinalskalierter Daten 19. Resampling-Verfahren Teil IV Inferenzstatistik: Praktische Probleme und alternative Sichtweisen 20. Probleme der klassischen Inferenzstatistik in der Forschungspraxis 21. Replikation, Präregistrierung, Open Science 22. Bayesianische Statistik Teil V Das Allgemeine Lineare Modell 23. Das Allgemeine Lineare Modell 24. Regressionsrechnung: Ergänzungen und Erweiterungen 25. Indirekte Effekte, latente Variablen und multiple Analyseebenen Teil VI Weitere Verfahren in der Datenerhebung und Datenanalyse 26. Explorative Datenanalyse (EDA): Weitere Verfahren 27. Effektgrößen: Erweiterungen und Ergänzungen 28. Metaanalyse 29. Besonderheiten der Datenerhebung Teil VII Alternative Vorgehensweisen 30. Experimentelle Einzelfallanalyse 31. Computermodellierung als Forschungsmethode 32. Qualitative Methoden Teil VIII Reflexion 33. Methode und Inhalt Prof. 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.