Relationsanalyse (RELAN) – Aussagenlogische, statistische und kausale Analyse von Daten

Relationsanalyse (RELAN) – Aussagenlogische, statistische und kausale Analyse von Daten von Maderthaner,  Rainer
Dieses Lehrbuch führt in die Relationsanalyse, eine neue Methode der statistischen Auswertung ein. Das vorliegende Konzept richtet sich keineswegs nur an FachstatistikerInnen, sondern soll für möglichst viele EmpirikerInnen mit etwas statistischem Interesse konkrete Nutzungsanregungen bieten. Diese ist eine logisch-statistische Methode zur Analyse, Exploration und Prüfung von multivariaten, multifunktionalen und kausalen Hypothesen aus verschiedenen Fachgebieten. Zunächst wird die Methode in ihren Grundzügen erklärt und anschließend wird auf die Vorteile dieser Methodik im Vergleich zu bereits bestehenden statistischen Methoden eingegangen. Das dafür spezifisch entwickelte und online verfügbare Computerprogramm RELAN wird detailliert, praxisnah und anhand von Beispielen erklärt. Das Buch eignet sich für LeserInnen verschiedener Interessenslagen und enthält daher eine Leseanleitung, je nachdem, ob man mehr an der Theorie oder der praktischen Nutzung der Methode interessiert ist. Als Anwendungsgebiete kommen Psychologie, Soziologie, Biologie, Medizin, Pharmakologie, Ökonomie, Ökologie, Meteorologie, Astrophysik, … in Frage, in welchen die erforschten Gesetze multikausal, bedingt-kausal, indirekt-kausal und multieffektiv beschrieben werden können.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Relationsanalyse (RELAN) – Aussagenlogische, statistische und kausale Analyse von Daten

Relationsanalyse (RELAN) – Aussagenlogische, statistische und kausale Analyse von Daten von Maderthaner,  Rainer
Dieses Lehrbuch führt in die Relationsanalyse, eine neue Methode der statistischen Auswertung ein. Das vorliegende Konzept richtet sich keineswegs nur an FachstatistikerInnen, sondern soll für möglichst viele EmpirikerInnen mit etwas statistischem Interesse konkrete Nutzungsanregungen bieten. Diese ist eine logisch-statistische Methode zur Analyse, Exploration und Prüfung von multivariaten, multifunktionalen und kausalen Hypothesen aus verschiedenen Fachgebieten. Zunächst wird die Methode in ihren Grundzügen erklärt und anschließend wird auf die Vorteile dieser Methodik im Vergleich zu bereits bestehenden statistischen Methoden eingegangen. Das dafür spezifisch entwickelte und online verfügbare Computerprogramm RELAN wird detailliert, praxisnah und anhand von Beispielen erklärt. Das Buch eignet sich für LeserInnen verschiedener Interessenslagen und enthält daher eine Leseanleitung, je nachdem, ob man mehr an der Theorie oder der praktischen Nutzung der Methode interessiert ist. Als Anwendungsgebiete kommen Psychologie, Soziologie, Biologie, Medizin, Pharmakologie, Ökonomie, Ökologie, Meteorologie, Astrophysik, … in Frage, in welchen die erforschten Gesetze multikausal, bedingt-kausal, indirekt-kausal und multieffektiv beschrieben werden können.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Statistik

Statistik von Brühl,  Albert, Reichert,  Dorothea
Mit der Hilfe zahlreicher Beispiele gelingt durch das Buch ein umfassender Einstieg in die Statistik für Studierende der Pflege, Sozialen Arbeit und den Humanwissenschaften. Nach der Betrachtung von Fragestellungen, Hypothesen, dem Verhältnis von Theorie und Methode sowie diversen Studiendesigns folgen Berechnungen verschiedener Verteilungen, das Hypothesentesten, bivariate Analyseverfahren, Varianzanalyse und Regressionen, sowie Grundzüge der Mehrebenenanalyse, gemischter Modelle, Multidimensionaler Skalierung und Auszüge zur Instrumentenentwicklung. Das Buch enthält zahlreiche Übungsaufgaben inkl. ausführlicher Lösungen. Die Autorin und der Autor verfügen über langjährige Erfahrung in der Lehre in der Statistik und den standardisierten Verfahren.
Aktualisiert: 2023-04-16
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Inferenzstatistik verstehen

Inferenzstatistik verstehen von Janczyk,  Markus, Pfister,  Roland
Was bedeutet eigentlich dieser p-Wert? Und was heißt es, zu sagen: „Das Ergebnis ist signifikant!“? Dieses Buch bietet eine kompakte und verständnisorientierte Einführung in die Inferenzstatistik mit dem Ziel, solche Fragen korrekt beantworten zu können. Der Schwerpunkt des Buches liegt dabei auf der Logik, die der Inferenzstatistik und dem Hypothesentesten zugrunde liegt. Damit wird es der Leserin und dem Leser ermöglicht, die Tücken der Datenauswertung kennenzulernen und Ergebnisse richtig zu interpretieren. Darüber hinaus wird diese Logik auf die am häufigsten verwendeten Verfahren (t-Test, Varianzanalyse mit und ohne Messwiederholung, Korrelation/Regression) übertragen. Ergänzt werden die Kapitel durch Auswertungsbeispiele aus dem Forschungsalltag inklusive beispielhafter Auswertungen mit den Programmen SPSS und R.
Aktualisiert: 2023-03-14
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