Handbuch Statistik, Methoden und Evaluation - neues Buch

Das Handbuch bietet mit 70 Beiträgen Studierenden, Lehrenden und Praktikern einen verständlichen Einstieg in die unterschiedlichen Themen der Statistik sowie in die Methoden der empirischen Sozial- und Evaluationsforschung. Statistik, Methoden und Evaluation stellen einen unverzichtbaren Bestandteil empirischer Analysen dar. Daher sind fundierte Kenntnisse in diesen Themengebieten für Forschung wie Praxis in vielen Disziplinen eine unabdingbare Voraussetzung. Namhafte Experten stellen in diesem Handbuch anhand von 70 Beiträgen die Gebiete der Statistik, empirischen Sozialforschung und Evaluationsforschung kompakt dar. Dabei handelt es sich im Einzelnen um die deskriptive Statistik und Inferenzstatistik sowie um multivariate Analyseverfahren, z. B. Strukturgleichungsmodelle, Mehrebenenanalysen oder generalisierte lineare Modelle. Weiterhin geht es um die wichtigsten empirischen Erhebungsmethoden, z. B. Befragungs- und Beobachtungsverfahren, sowie um Grundlagen und Methoden der Evaluationsforschung, z. B. Entscheidungs- und Nutzenanalysen. Alle Beiträge wurden einem Peer-Review unterzogen und zudem von Studierenden auf Verständlichkeit geprüft. Damit liefert das Handbuch eine aktuelle und verständliche Aufbereitung dieser für die empirische Forschung und Praxis so wichtigen Gebiete. Das Handbuch richtet sich an die Vertreter aller Disziplinen, in denen empirische Analysen relevant sind, so z. B. in der Psychologie, Pädagogik, Soziologie und in den Wirtschaftswissenschaften. Aus dem Inhalt: Allgemeines lineares Modell, Ambulantes Assessment, Bayes''sche Verfahren in der Statistik, Befragung, Beobachtungsverfahren, Beurteilerübereinstimmung, Biochemische Verfahren, Bivariate deskriptive Statistik, Clusteranalyse, Effektstärke/Power, Einfache und multiple Regression, Ein-Stichproben-Tests, Einzelfallpläne, Entscheidungs- und Nutzenanalyse, Ereignisanalyse, Event-sampling, Experimentelle Versuchspläne, Exploratorische Faktorenanalyse, Generalisierbarkeitstheorie, Generalisierte lineare Modelle, Gütekriterien, Hämodynamische Verfahren, Hypothesentestung, Inhaltsanalyse, Internet, Itemresponse-Modelle für kategoriale Daten sowie für ordinale und metrische Daten, Konfidenzintervalle, Korrespondenzanalyse, Längsschnittstudien, Latent-Class Analyse, Logistische Regressionsverfahren, Loglineare Modelle, Mehrebenenanalyse, Meta-Analyse, Mischverteilungsmodelle, Missing Data-Analyse, Modelle der Evaluation, Modellvergleich, Multidimensionale Skalierung, Multitrait- Multimethod-Analyse, Multivariate lineare Verfahren, Neuronale Netzwerke, Neurowissenschaftliche Verfahren, Nonreaktive Methoden: Vermeidung reaktiver Effekte in der psychologischen Forschung, Physiologische Verfahren, Planung und Durchführung von Evaluationsstudien, Punktschätzung, Quasi-Experimentelle Versuchspläne, Resamplingverfahren, Skalierung, Stichprobenziehung, Strukturgleichungsmodelle, Tagebuch, Test auf Anpassung und Assoziation, Testtheorie, Theorie und Analyse kausaler Effekte, Univariate deskriptive Statistik, Varianzanalyse, Veränderungsmessung, Wahrscheinlichkeitstheorie, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Wissenschaftstheorie, Zeitreihenanalyse, Zielexplikation und Standards in der Evaluationsforschung, Zweistichprobentests etc.