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Das Problem: Die kleine Stichprobe In der Forschungspraxis der Psychologie, der Medizin und der Sozialwissenschaften hat es der Anwender statistischer Verfahren häufig mit kleinen Stichproben zu tun. Der in der Statistik-Vorlesung gelernte t-Test oder die Varianzanalyse kann hier nur selten eingesetzt werden. Die Lösung: Der "kleine" Bortz Die "Kurzgefasste Statistik für die klinische Forschung" setzt hier an: Es werden statistische Verfahren beschrieben, die bei kleinen Stichproben zur Hypothesenprüfung angewandt werden können. Diese verteilungsfreien Verfahren setzen nur geringe Grundkenntnisse der Statistik voraus. Anwendungsbezogene Erklärungen zur Zielsetzung und Durchführung von Untersuchungen sowie ausführliche Beispiele aus Psychologie und Medizin machen die Anwendung der Verfahren einfach nachvollziehbar. ... für den Praktiker - schnelle und verständliche Übersicht über verteilungsfreie Methoden - ausführliche Beispiele und Signifikanztafeln - gezielte Suche nach dem richtigen Signifikanztest durch Übersichtstabelle mit Verfahren und Indikationen "... erfüllt den höchsten Anspruch an eine psychologische Handlungsanweisung für Werkzeuge. Und: es ist für ‚Heimwerker’ geeignet!" "Genau das, was dem interessierten Praktiker schon seit langem fehlt.".
Experiential research. --- Epidemiology. --- Social sciences. --- Psychology—Methodology. --- Psychological measurement. --- Clinical psychology. --- Statistics . --- Psychology Research. --- Methodology of the Social Sciences. --- Psychological Methods/Evaluation. --- Clinical Psychology. --- Statistics for Social Sciences, Humanities, Law. --- Psychometrics. --- Statistics.
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Für die, die es genau wissen wollen! Verteilungsfreie Methoden werden vor allem zur statistischen Hypothesenprüfung bei kleineren Stichproben mit nicht normal-verteilten Daten eingesetzt. Kurz und knapp werden diese verteilungsfreien, non-parametrischen Verfahren in der "Kurzgefassten Statistik" von Jürgen Bortz vorgestellt. Hier, in der 3. Auflage der "Verteilungsfreien Methoden in der Biostatistik", werden die Verfahren so aufbereitet, dass auch Leser ohne spezielle mathematische Vorkenntnisse den Rechengang nachvollziehen können. Dazu dienen einfache Zahlenbeispiele aus der Psychologie, der Biomedizin und den Sozialwissenschaften, die anhand eines einheitlichen Schemas die jeweiligen Verfahren veranschaulichen. Mit 47 Signifikanztafeln. Sowohl als Einführungslektüre als auch als detailliertes Nachschlagewerk geeignet!
Experiential research. --- Applied mathematics. --- Engineering mathematics. --- Algebra. --- Psychology—Methodology. --- Psychological measurement. --- Statistics . --- Psychology Research. --- Applications of Mathematics. --- Psychological Methods/Evaluation. --- Statistics for Life Sciences, Medicine, Health Sciences. --- Statistics for Social Sciences, Humanities, Law. --- Psychometrics. --- Statistics.
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