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Methoden für die klinische Forschung...
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SpringerLink (Online service)
Methoden für die klinische Forschung und diagnostische Praxis = Ein Praxisbuch für die Datenauswertung kleiner Stichproben /
紀錄類型:
書目-語言資料,印刷品 : Monograph/item
正題名/作者:
Methoden für die klinische Forschung und diagnostische Praxis/ von Markus Pospeschill, Rudolf Siegel.
其他題名:
Ein Praxisbuch für die Datenauswertung kleiner Stichproben /
作者:
Pospeschill, Markus.
其他作者:
Siegel, Rudolf.
面頁冊數:
XIII, 202 S. 147 Abb.online resource. :
Contained By:
Springer Nature eBook
標題:
Psychology—Methodology. -
電子資源:
https://doi.org/10.1007/978-3-662-54726-7
ISBN:
9783662547267
Methoden für die klinische Forschung und diagnostische Praxis = Ein Praxisbuch für die Datenauswertung kleiner Stichproben /
Pospeschill, Markus.
Methoden für die klinische Forschung und diagnostische Praxis
Ein Praxisbuch für die Datenauswertung kleiner Stichproben /[electronic resource] :von Markus Pospeschill, Rudolf Siegel. - 1st ed. 2018. - XIII, 202 S. 147 Abb.online resource.
Prolog -- 1 Konzepte methodischer Analysen -- 2 Designs für Einzelfälle und kleine Stichproben -- 3 Visuelle Verfahren -- 4 Nicht–parametrische Tests -- 5 Randomisierungstests -- 6 Einzelfalldiagnostische Prüfung -- 7 Agglutination von Einzeltestergebnissen -- 8 Statistische Auswertungen mit SPSS -- 9 Statistische Auswertungen mit R -- Index.
Dieses Buch richtet sich an im Beruf tätige Kliniker, Therapeuten und Diagnostiker, Studierende in den empirischen Humanwissenschaften, sowie an Doktoranden der Psychologie und Medizin. Es beschreibt und demonstriert: visuelle, deskriptive und inferenzstatistische Prüfverfahren der nicht-parametrischen Statistik sog. Permutations- und Randomisierungstests, die sich vor allem bei Untersuchungen an kleinen Personenstichproben oder Einzelfällen zur Analyse empirischer Daten anwenden lassen Auswertungsmethoden der psychometrischen Einzelfalldiagnostik und zur Analyse von Testprofilen gezeigt, die einen Rückschluss von Testdaten eines Einzelfalls im Vergleich zu Normdaten erlauben Verfahren, mit denen sich Signifikanzaussagen aus einzelnen statistischen Analysen zu einer Gesamtaussage verknüpfen lassen. Für den wissenschaftlich fundierten Einsatz der Verfahren finden Sie einführend solche Untersuchungsformen und -designs, die zur validen statistischen Überprüfung von Interventionseffekten, von diagnostischen Hypothesen und von Effekten aus Einzelfallstudien geeignet sind. Als hilfreiche Besonderheit und zur praktischen Anwendung werden alle vorgestellten Methoden und Verfahren anhand konkreter Datenbeispiele in ihrer Anwendung erläutert. Die Auswertung wird mittels des Statistik-Softwarepaketes IBM SPSS Statistics und alternativ mit der freien Statistik-Software R demonstriert. Die dazu notwendigen Auswertungsskripte und Datensätze stehen für Sie als Online Zusatzmaterialien zur Verfügung. Sämtliche Skripte und Beispieldatensätze sind so beschaffen, dass sie sich mit geringem Aufwand auf Ihre eigenen Problemstellungen und Daten anwenden lassen. Prof. Dr. Markus Pospeschill, Diplome in Psychologie und Pädagogik, außerplanmäßiger Professor in der Fachrichtung Psychologie an der Universität des Saarlandes, Publikationen u.a. in den Bereichen empirische Forschungs- und Evaluationsmethoden, uni- und multivariate Statistik, SPSS, Testtheorie und Testkonstruktion sowie Psychologische Diagnostik. B.Sc.-Psych. Rudolf Siegel, Master-Student im Studiengang Psychologie an der Universität des Saarlandes, Programmierer von Paketen für die Statistiksoftware R.
ISBN: 9783662547267
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Dieses Buch richtet sich an im Beruf tätige Kliniker, Therapeuten und Diagnostiker, Studierende in den empirischen Humanwissenschaften, sowie an Doktoranden der Psychologie und Medizin. Es beschreibt und demonstriert: visuelle, deskriptive und inferenzstatistische Prüfverfahren der nicht-parametrischen Statistik sog. Permutations- und Randomisierungstests, die sich vor allem bei Untersuchungen an kleinen Personenstichproben oder Einzelfällen zur Analyse empirischer Daten anwenden lassen Auswertungsmethoden der psychometrischen Einzelfalldiagnostik und zur Analyse von Testprofilen gezeigt, die einen Rückschluss von Testdaten eines Einzelfalls im Vergleich zu Normdaten erlauben Verfahren, mit denen sich Signifikanzaussagen aus einzelnen statistischen Analysen zu einer Gesamtaussage verknüpfen lassen. Für den wissenschaftlich fundierten Einsatz der Verfahren finden Sie einführend solche Untersuchungsformen und -designs, die zur validen statistischen Überprüfung von Interventionseffekten, von diagnostischen Hypothesen und von Effekten aus Einzelfallstudien geeignet sind. Als hilfreiche Besonderheit und zur praktischen Anwendung werden alle vorgestellten Methoden und Verfahren anhand konkreter Datenbeispiele in ihrer Anwendung erläutert. Die Auswertung wird mittels des Statistik-Softwarepaketes IBM SPSS Statistics und alternativ mit der freien Statistik-Software R demonstriert. Die dazu notwendigen Auswertungsskripte und Datensätze stehen für Sie als Online Zusatzmaterialien zur Verfügung. Sämtliche Skripte und Beispieldatensätze sind so beschaffen, dass sie sich mit geringem Aufwand auf Ihre eigenen Problemstellungen und Daten anwenden lassen. Prof. Dr. Markus Pospeschill, Diplome in Psychologie und Pädagogik, außerplanmäßiger Professor in der Fachrichtung Psychologie an der Universität des Saarlandes, Publikationen u.a. in den Bereichen empirische Forschungs- und Evaluationsmethoden, uni- und multivariate Statistik, SPSS, Testtheorie und Testkonstruktion sowie Psychologische Diagnostik. B.Sc.-Psych. Rudolf Siegel, Master-Student im Studiengang Psychologie an der Universität des Saarlandes, Programmierer von Paketen für die Statistiksoftware R.
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Psychology (German Language) (SpringerNature-40904)
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