Statistische Grundbegriffe und Grundlagen multivariater Verfahren: Unterschied zwischen den Versionen

Aktuelle Version vom 3. Januar 2022, 18:28 Uhr

Herzlich Willkommen im Themenbereich „Statistische Grundbegriffe und Grundlagen multivariater Verfahren“ dieses E-Learning-Moduls!

Statistische Methoden stellen eine wichtige Grundlage der empirischen Wissenschaft Psychologie dar. Sie ermöglichen eine objektive Arbeitsweise und somit das Treffen von zuverlässigen Aussagen über untersuchte reale Phänomene. Das Wissen über statistische Methoden der Psychologie ermöglicht beispielsweise Entscheidungen darüber, welches Verfahren zur Analyse einer bestimmten Fragestellung geeignet ist und wie die Zuverlässigkeit sowie die Relevanz der erzielten Ergebnisse zu beurteilen sind.

Auf den folgenden Seiten stehen Ihnen einführende Informationstexte zu zentralen Grundbegriffen der Statistik und wichtigen multivariaten Verfahren zur Verfügung, welche mit Lehrvideos und interaktiven Simulationen verzahnt sind. Diese Videos und Simulationen ermöglichen es Ihnen, Ihr Wissen zu vertiefen und das Gelernte direkt praktisch auszuprobieren. In den Einführungstexten finden Sie außerdem Informationen zu weiterführender Literatur.

Dieses Elearning-Angebot entstand im Rahmen einer Kooperation zwischen der TU Dresden (Fakultät Psychologie) und der Hochschule Zittau / Görlitz (Fakultät Sozialwissenschaften) (gefördert vom Hochschuldidaktischen Zentrum Sachsen - LiT.Förderung).

Der Abschnitt „Grundbegriffe der Statistik“ dieses Moduls stellt zunächst einige zentrale Begriffe und statistische Methoden vor, deren Kenntnis zum Verständnis der Ergebnisse empirischer Untersuchungen und komplexerer statistischer Verfahren unverzichtbar ist. Dazu gehören die grundlegenden Konzepte des p-Wertes, des Standardfehlers, der t-Verteilung, der F-Verteilung, der Teststärke, der Stichprobenumfangsplanung und des Konfidenzintervalls. Des Weiteren wird in diesem Abschnitt auf Resampling-Verfahren wie Bootstrapping und den Permutationstest eingegangen sowie das Prinzip von Robustheitsuntersuchungen und Power-Vergleichen dargestellt.

Der Abschnitt „Grundlagen multivariater Verfahren“ bietet einen Einblick in einige wesentliche statistische Methode zur Analyse multivariater Daten. Dazu gehören die Korrelationsanalyse, die einfache und multiple lineare Regressionsanalyse sowie die Faktorenanalyse.

Wir wünschen Ihnen viel Spaß und Erfolg beim Lesen, Anschauen, Entdecken und Ausprobieren!

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-Die Psychologie stellt eine empirische Wissenschaft dar und erfordert somit eine objektive Arbeitsweise. Diese ermöglicht es zuverlässige Aussagen über untersuchte reale Phänomene treffen zu können. Die Erreichung dieses Ziels erfordert unter anderen die Verwendung statistischer Methoden, welche einen Grundpfeiler der psychologischen Qualifikation darstellen.
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-Das Wissen über statistische Methoden der Psychologie ermöglicht es beispielsweise beurteilen zu können, welches Verfahren zur Analyse einer bestimmten Fragestellung geeignet ist und die Zuverlässigkeit sowie Relevanz der erzielten Ergebnisse zu beurteilen.
-Auf den folgenden Seiten stehen Ihnen einführende Informationstexte zu zentralen Grundbegriffen der Statistik und wichtigen multivariaten Verfahren zur Verfügung, welche mit Lehrvideos und interaktiven Simulationen verzahnt sind. Diese Videos und Simulationen ermöglichen es Ihnen, Ihr Wissen zu vertiefen und das Gelernte direkt praktisch auszuprobieren. In den Einführungstexten finden Sie außerdem Informationen zu weiterführender Literatur.
+Statistische Methoden stellen eine wichtige Grundlage der empirischen Wissenschaft Psychologie dar. Sie ermöglichen eine objektive Arbeitsweise und somit das Treffen von zuverlässigen Aussagen über untersuchte reale Phänomene. Das Wissen über statistische Methoden der Psychologie ermöglicht beispielsweise Entscheidungen darüber, welches Verfahren zur Analyse einer bestimmten Fragestellung geeignet ist und wie die Zuverlässigkeit sowie die Relevanz der erzielten Ergebnisse zu beurteilen sind.
-Dieses Elearning-Angebot entstand im Rahmen einer Kooperation zwischen dem Lehrstuhl Methoden der Psychologie und kognitiver Modellierung der TU Dresden und der Hochschule Zittau Görlitz (-> Impressum).
-Der Abschnitt „Grundbegriffe der Statistik“ dieses Moduls stellt zunächst einige zentrale Begriffe und statistische Methoden vor, deren Kenntnis zum Verständnis der Ergebnisse empirischer Untersuchungen und komplexerer statistischer Verfahren unverzichtbar ist. Dazu gehören die grundlegenden Konzepte des p-Wertes, des Standardfehlers, der t-Verteilung, der F-Verteilung, der Teststärke, der Stichprobenumfangsplanung und des Konfidenzintervalls. Des Weiteren wird in diesem Abschnitt auf Resampling-Verfahren wie Bootstapping und den Permutationstest eingegangen sowie das Prinzip von Robustheitsuntersuchungen und Power-Vergleichen dargestellt.
+Auf den folgenden Seiten stehen Ihnen einführende Informationstexte zu zentralen Grundbegriffen der Statistik und wichtigen multivariaten Verfahren zur Verfügung, welche mit [[Videos|Lehrvideos]] und [[Simulationen|interaktiven Simulationen]] verzahnt sind. Diese Videos und Simulationen ermöglichen es Ihnen, Ihr Wissen zu vertiefen und das Gelernte direkt praktisch auszuprobieren. In den Einführungstexten finden Sie außerdem Informationen zu weiterführender Literatur.
+Dieses Elearning-Angebot entstand im Rahmen einer Kooperation zwischen der [https://tu-dresden.de/mn/psychologie/ifap/methpsy TU Dresden (Fakultät Psychologie)] und der [http://f-s.hszg.de/studienangebot/bachelor-kommunikationspsychologie.html Hochschule Zittau / Görlitz (Fakultät Sozialwissenschaften)] (gefördert vom Hochschuldidaktischen Zentrum Sachsen - LiT.Förderung).
+[[Datei:Statistik_Puzzle_neu.jpg|center|900 px|link=Ausgelagerte_Bildbeschreibungen#Statistik_Puzzle|Ausgelagerte Bildbeschreibung von Statistik Puzzle]]
+Der Abschnitt „Grundbegriffe der Statistik“ dieses Moduls stellt zunächst einige zentrale Begriffe und statistische Methoden vor, deren Kenntnis zum Verständnis der Ergebnisse empirischer Untersuchungen und komplexerer statistischer Verfahren unverzichtbar ist. Dazu gehören die grundlegenden Konzepte des [[Der p-Wert|p-Wertes]], des [[Entstehung des Standardfehlers|Standardfehlers]], der [[Die t-Verteilung|t-Verteilung]], der [[Die F-Verteilung|F-Verteilung]], der [[Teststärke]], der [[Stichprobenumfangsplanung]] und des [[Konfidenzintervalle|Konfidenzintervalls]]. Des Weiteren wird in diesem Abschnitt auf [[Resampling-Verfahren]] wie [[Bootstrapping]] und den [[Permutationstest]] eingegangen sowie das Prinzip von [[Robustheitsuntersuchungen]] und [[Power-Vergleiche|Power-Vergleichen]] dargestellt.
+Der Abschnitt [[Grundlagen multivariater Verfahren|„Grundlagen multivariater Verfahren“]] bietet einen Einblick in einige wesentliche statistische Methode zur Analyse multivariater Daten. Dazu gehören die [[Korrelationsanalyse]], die [[Einfache lineare Regression|einfache]] und [[Multiple lineare Regression|multiple]] lineare Regressionsanalyse sowie die [[Faktorenanalyse]].
-Der Abschnitt „Grundlagen multivariater Verfahren“ bietet einen Einblick in einige wesentliche statistische Methode zur Analyse multivariater Daten. Dazu gehören die Korrelationsanalyse, die einfache und multiple lineare Regressionsanalyse sowie die Hauptkomponentenanalyse.
 Wir wünschen Ihnen viel Spaß und Erfolg beim Lesen, Anschauen, Entdecken und Ausprobieren!

Statistische Grundbegriffe und Grundlagen multivariater Verfahren: Unterschied zwischen den Versionen

Aktuelle Version vom 3. Januar 2022, 18:28 Uhr

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