Regressionskoeffizienten b

Beta Gewicht β

Aufklären von Variablen in der multiplen Regression

multiple Regression

Güte der Vorhersage bei multipler Regression

multiplen Determinationskoeffizient R²

Standardschätzfehler bei der multiplen Regression

Prüfung des einzelnen Regressionsgewicht auf Signifikanz

Signifikanztests bei multipler Regression

t-Test

t-Test bei zwei unabhängigen Stichproben

kritischer t-Wert bei unabhängigen Stichproben

Freiheitsgrade bei unabhängigen Stichproben

Berechnung des t-Werts bei abhängigen Messungen

t-Test bei einer Stichprobe / Einstichprobenfall

Effektgrößen bei unabhängigen Stichproben

Abstandsmaße beim t-Test (unabhängige Stichprobe)

Korrelation bei t-Tests (unabhängige Stichprobe)

Effektgrößen bei abhängigen Stichproben

Voraussetzungen beim t-Test

Varianzanalyse (ANOVA)

einfaktorielle ANOVA

relevante Varianzen bei der einfaktoriellen ANOVA

Gesamtvarianz bei einfaktorieller ANOVA

erklärte Varianz

unerklärte Varianz

Maß der Streuung bei der Varianzanalyse

Berechnung der Gesamtvarianz bei einfaktorieller ANOVA

Berechnung der systematischen Varianz (einfaktorielle ANOVA)

Fehlervarianz bei einfaktoriellen ANOVA

Freiheitsgrade bei einfaktorieller ANOVA

F-Test und t-Test

Einzelvergleiche (Post-hoc-Tests)

Ablauf der mehrfaktoriellen Varianzanalyse

Haupteffekt

Interaktion

Berechnung der Interaktion

Varianzanalyse mit Messwiederholungen

Freiheitsgrade bei abhängigen Messungen (F-Verteilung)

Mixed Models

Effektgrößen bei der Varianzanalyse

Eta-Quadrat bei einfaktorieller ANOVA

Eta-Quadrat für alle Arten von Effekte

partielles Eta-Quadrat ῃ²

Interpretation von Eta-Quadrat ῃ²

Voraussetzung für Varianzanalyse

F-Test als Signifikanztest bei Regressionsrechnung

erklärte Varianz zur Berechnung des F-Wertes bei der Regressionsrechnung

Fehlervarianz zur Berechnung des F-Wertes bei der Regressionsrechnung

Alternative zur Berechnung des F-Wertes bei Regressionsrechnung

Kolmogorov-Smirnov-Test

Parametrische Testverfahren

Nonparametrische / verteilungsfreihe Verfahren

Vor- und Nachteile von nonparametrische Verfahren

Nonparametrische Testverfahren bei Ordinalskalen

Übersicht parametrische und nonparametrischer Verfahren bei Ordinalskalen

Test für Unterschiede bei zwei unabhängigen Stichproben (nonparametrisches Verfahren)

U-Test nach Mann und Whitney (nonparametrisches Verfahren)

empirischer Wert des U-Tests (nonparametrisches Verfahren)

U-Test bei großen Stichproben (nonparametrisches Verfahren)

Tests für Unterschiede bei mehr als wie unabhängigen Stichproben (nonparametrisches Verfahren)

Tests für Unterschiede bei zwei abhängigen Stichproben (nonparametrisches Verfahren)

Interpretation des Wilcoxon-Tests

Tests für Unterschiede bei mehr als zwei abhängigen Stichproben (nonparametrisches Verfahren)

Tests für Zusammenhänge (nonparametrisches Verfahren)

Ablauf der Rangkorrelation (nonparametrisches Verfahren)

Möglichkeiten der Berechnung der Rangkorrelation (nonparametrisches Verfahren)

Anwendung von Spearman's Rho (p)

Berechnung von Spearman's Rho (p)

Kendalls Tau (τ)

Effektgrößen bei Ordinaldaten

Anpassungstest (nominalskalierte Variable)

Berechnung des Anpassungstests

Interpretation des Anpassungstests (nominalskalierte Variable)

Goodness-of-fit-Test

Unabhängigkeitstest bei zwei nominalskalierten Variablen

Kreuztabelle / Kontingenztabelle

Berechnung von X² Unabhängigkeitstest (nominalskalierte Variable)

Freiheitsgrade bei X² Unabhängigkeitstest (nominalskalierte Variable)

Interpretation von X² Unabhängigkeitstest (nominalskalierte Variable)

Bestimmung der Häufigkeit, wenn keine Gleichverteilung vorliegt (X² Unabhängigkeitstest (nominalskalierte Variable))

Unabhängigkeitstests bei Messwiederholungen (=Mc-Nemar-X²-Test)

Effektgröße bei Nominaldaten

Teststärke (Power)

Abhängigkeit der Teststärke

Festlegung der Teststärke vor der Studie

Bestimmung der Teststärke nach einer Studie

Kontranstanalyse

Kontrastgewichte / Lambdagewichte λ

Vorgehen bei der Kontrastanalyse

Mögliche Darstellung von Kontrasten und Kontrastgewichte

Kontrastanalyse bei unabhängigen Stichproben

F-Wert und Freiheitsgrade bei Kontrastanalyse bei unabhängigen Stichproben

Vorteile der Kontrastanalyse

Effektgröße bei Kontrastanalyse für unabhängige Stichproben

einfachere Rechnung von r (effect size)

Kontrastanalyse für abhängige Stichproben

L-Wert

L-Wert auf Signifikanz prüfen

Effektgröße bei der Kontrastanalyse für abhängige Stichproben

Berechnung bei der Metaanalyse (Unterschiedsfragestellung)

vertrauenserhöhende Dinge bei der Metaanalyse

Arten von multivariaten Verfahren

Faktorenanalyse

Clusteranalyse

Multivariate Varianzanalyse (MANOVA)

Multidimensionale Skalierung (MDS)

Conjoint-Analyse / Verbundanalyse

Strukturgleichungsmodelle

quantitative / konventionelle Methoden

Positivismus

Qualitative Methoden

qualitative Forschungsprozess

explorativer Charakter eines Forschungsprozess

Besonderheit des qualitativen Forschungsprozess

Entkräftigung der Subjektivität bei qualitativer Forschung

Anwendungsfelder der qualitativen Forschung

Methoden der qualitativen Forschung

Qualitative Inhaltsanalyse

Prozess der qualitativen Inhaltsanalyse

Anwendung von qualitativer Inhaltsanalyse

Grounded Theory

Codieren bei der Grounded Theory

theoretical sampling (Grounded Theory)

Anwendung der Grounded Theory

Diskursanalyse

Prozess der Diskursanalyse

Vor- und Nachteile der qualitativen Methoden

Schwierigkeiten der qualitativen Forschung