Dr. Walter H. Schreiber Quantitative Methoden I Teil 1: Überblick und Einführung Vers. 1.3.

Dr. Walter H. Schreiber

Quantitative Methoden IQuantitative Methoden I

Teil 1: Überblick und Einführung

Vers. 1.3

2



MO DI KW

1 44

2 Einführung [W&N, Kap I]

45

3 Messtheorie[W&N, Kap II A; B&D Kap 2.3.6]

Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen (Forts.)[W&N, Kap II B]

46

4 Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen (Forts.)[W&N, Kap II B]

Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen (Forts.)[W&N, Kap II B]

47

5 Lineare Korrelations- und Regressionsanalyse bei zwei intervallskalierten Merkmalen[W&N, Kap II C]

Lineare Korrelations- und Regressionsanalyse bei zwei intervallskalierten Merkmalen (Forts.)[W&N, Kap II C]

48

6 Lineare Korrelations- und Regressionsanalyse bei zwei intervallskalierten Merkmalen (Forts.)[W&N, Kap II C]

Multiple lineare Regression bei zwei Prädiktoren [W&N, Kap II E1-3]

49

7 Varianzanalyse[N&W II C]

Varianzanalyse[N&W II C]

50

8 VA: Beispiele [B&D, Kap 9.3.7] Klausur 51

3


Dr. Walter H. Schreiber9 52

10 53

11 Varianzanalyse[N&W II C; B&D Kap 9.2.1]

Faktorenanalyse[W&N, Kap IIF]

1

12 Faktorenanalyse (Forts.)[W&N, Kap IIF]

Empirische Forschung im Überblick[B&D Kap. 1 ]

2

13 Schritte beim Empirischen Arbeiten [B&D Kap 2.7]

Befragung [B&D, Kap 4.4] 3

14 Ziehung von Stichproben[B&D Kap 7.2; B&D Kap 9.2.2]

Varianten hypothesenprüfender Untersuchungen [B&D Kap 8.2]

4

15 Varianten hypothesenprüfender Untersuchungen (Forts.)[B&D Kap 8.2]

Varianten hypothesenprüfender Untersuchungen (Forts.)[B&D Kap 8.2]

5

16 Klausur Vorstellung der EMPRA-Themen und Einteilung der Gruppen

6

4



LiteraturLiteratur

Bortz, J. & Döring. N. (2002). Forschungsmethoden & Evaluation für Human- und Sozialwissenschaftler (3. überarb. Aufl.). Berlin: Springer.

Nachtigall, Ch. & Wirtz, M. (2004). Wahrscheinlichkeitsrechnung und Inferenzstatistik. Statistische Methoden für Psychologen Teil 2 (3. Aufl.). München: Juventa.

Wirtz, M. & Nachtigall, Ch. (2004). Deskriptive Statistik. Statistische Methoden für Psychologen Teil 1 (3. Aufl.). München: Juventa.

5



KontaktKontakt

http://www.uni-landau.de/schreiber/index.php

E-Mail: [email protected]

http://www.statistik-fuer-psychologen.de/

6



7



Ziele wissenschaftlicher PsychologieZiele wissenschaftlicher Psychologie

Beschreiben Erklären Vorhersagen Bewerten (Verändern)

von Verhalten

8



Inhaltsverzeichnis, Band 1Inhaltsverzeichnis, Band 1

Vorwort

I Einleitung

LeseempfehlungenI.A Grundlegende Begriffe und Überblick

I.A.1 Zur Unterscheidung Deskriptive Statistik vs. Inferenzstatistik

I.A.2 Wieso ist Statistik für das Psychologiestudium wichtig?

I.A.3 Definition wichtiger Begriffe

I.A.4 Übersicht über die Inhalte der beiden Bände ,Statistische Methoden für Psychologen'

9



II Deskriptive StatistikII Deskriptive Statistik

II.A MesstheorieII.A.1 Definition des Begriffs ,Messung'

II.A.2 Skalentypen

Leseempfehlungen

1. Aufgabenblock

10



II.B Eindimensionale HäufigkeitsverteilungenEinschub: Das Summenzeichen (Σ) und das

Multiplikationszeichen (Π)

II.B.1 Tabellarische und grafische Analyse

II.B.2 Beschreibung eindimensionaler Häufigkeitsverteilungen durch Maßzahlen

II.B.2.1 Maße der zentralen Tendenz

2. Aufgabenblock

11



II.C Lineare Korrelations- und Regressionsanalyse bei zwei intervallskalierten Merkmalen Einschub: Lineare ZusammenhängeII.C.1 Korrelationsrechnung: Wie lässt sich die

Stärke des linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen in einem Index abbilden?

II.C.2 Einfache Lineare Regression II.C.3 Korrelation und KausalitätII.C.4 Partialkorrelationen

Leseempfehlungen4. Aufgabenblock

12



II.D Zusammenhangsanalyse für nominalskalierte, dichotome und ordinalskalierte MerkmaleII.D.1 Die Analyse der Beziehung zwischen

nominalskalierten Merkmalen: Kontingenzanalyse

Einschub: Definition einiger Symbole aus der Mengenlehre

II.D.2 Zusammenhangsmaße für dichotome Merkmale

II.D.3 Korrelationskoeffizienten für ordinalskalierte Daten

II.D.4 Überblick über die behandelten Koeffizienten

Leseempfehlungen

5. Aufgabenblock

13



II.E Multiple lineare Regression bei zwei Prädiktoren (Mehrfachregression) II.E.1 Lineares Modell

II.E.2 Bestimmung der b-Gewichte bei zwei Prädiktoren

II.E.3 Der multiple Korrelationskoeffizient und der multiple Determinationskoeffizient

II.E.4 Der Zusammenhang zwischen der partiellen Korrelation und den b-Gewichten

II.E.5 Vertiefung zur multiplen Varianzaufklärung in Abhängigkeit von den Korrelationsstrukturen

II.E.6 Kreuzvalidierung

II.E.7 Implizite Modellannahmen der multiplen linearen Regression Leseempfehlungen

6. Aufgabenblock

14



II.F Faktorenanalyse II.F.1 Ziele der Faktorenanalyse

II.F.2 Die Datenbasis der Faktorenanalyse

II.F.3 Bestimmung der faktoriellen Struktur und der Anzahl der Faktoren

II.F.4 Die inhaltliche Bedeutung der gefundenen Faktoren

II.F.5 Weiterverwertung der Ergebnisse

II.F.6 Ausblick

Leseempfehlungen

7. Aufgabenblock

15



16



17



18



Standards bei wissenschaftlichen Standards bei wissenschaftlichen UntersuchungenUntersuchungen

Eindeutigkeit Objektivität Wiederholbarkeit Reliabilität

Standarte

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EindeutigkeitEindeutigkeit

Schlussfolgerungen aus empirischen Befunden sind nur dann zwingend oder eindeutig, wenn keine alternativen Interpretationsmöglichkeiten existieren, die diese Befunde in gleicher Weise vorhersagen.

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ObjektivitätObjektivität

Verschiedene Beurteiler beurteilen dasselbe Datenmaterial unabhängig voneinander ähnlich

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WiederholbarkeitWiederholbarkeit

Das Ergebnis ist nur dann zu akzeptieren, wenn es sich bei wiederholten Beobachtungen immer wieder in ähnlicher Weise zeigen wird

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ReliabilitätReliabilität

Ein Befund ist dann zuverlässig, wenn Störquellen oder Zufallskomponenten einen geringen Einfluss auf das Ergebnis haben

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Empirische ForschungEmpirische Forschung

Wie lassen sich die inhaltlich formulierten Merkmale messen? -> Messtheorie

Was muss für eine statistische Messzahl gelten, damit sie geeignet ist, uns Aufschluss über die Richtigkeit der Hypothese zu geben? -> Korrelation

Wie muss eine Stichprobe ausgewählt werden, damit unser Ergebnis verallgemeinert werden kann? -> Inferenzstatistik

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Empirische Forschung (Forts.)Empirische Forschung (Forts.)

Worauf muss man achten, damit unsere Beobachtung auch für Personen gilt, die wir nicht direkt untersucht haben? -> Inferenzstatistik

Wie muss eine Untersuchung geplant werden, damit wir Aufschluss über die Ursache eines Zusammenhangs erhalten? -> Kausalität und Konfundierung

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Wirkungsgefüge bei zwei VariablenWirkungsgefüge bei zwei Variablen

X Y

Y X

Y X

Z

X

Y

X verursacht Y

Y verursacht X

X und Y beeinflussen sich wechselseitig

Es existiert eine dritte Variable, die die Ausprägung von X und Y bestimmt

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Deskriptive vs. InferenzstatistikDeskriptive vs. Inferenzstatistik

Deskriptive Statistik:

Die Eigenschaften der Merkmale einer Stichprobe werden beschrieben

Eine bestimmte Gruppe wird zu einem bestimmten Zeitpunkt analysiert

Deskriptivstatistische Ereignisse sagen ausschließlich etwas über Objekte aus, die tatsächlich untersucht wurden

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Population und StichprobePopulation und Stichprobe

Population = Gültigkeitsbereich

inferenzstatistischer Aussagen

Stichprobe = Gültigkeitsbereich

deskriptivstatistischer Aussagen

A

B

Mitglieder der Population

Mitglieder der Stichprobe

A = Stichprobenziehung

B = Inferenzstatistischer Schluss mittels Signifikanztest

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Deskriptive vs. InferenzstatistikDeskriptive vs. Inferenzstatistik

Induktive Statistik (Schließende Statistik, Inferenzstatistik):

Die erfassten Personen oder Objekte werden als repräsentative Teilmenge einer Gesamtheit (Population) aufgefasst.

Signifikanztests ermöglichen es, mit einer gewissen Fehlerwahrscheinlichkeit von den Verhältnissen in der Stichprobe auf die Verhältnisse in der Population zu schließen.

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Definition wichtiger BegriffeDefinition wichtiger Begriffe

Extensiv vs. Intensiv definierte Population Population vs. Stichprobe vs. Teilgesamtheit Merkmal/ Merkmalsausprägungen Manifeste vs. Latente Merkmale Operationale Definition Unabhängige (UV) vs. Abhängige Variablen

(AV) Variable vs. Konstante Dichotome/ diskrete/ kontinuierliche Variable Qualitative vs. Quantitative Merkmale

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