Details
Statistische Testverfahren, Signifikanz und p-Werte
Allgemeine Prinzipien verstehen und Ergebnisse angemessen interpretierenessentials 1. Aufl. 2017
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4,99 € |
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| Verlag: | VS Verlag |
| Format: | |
| Veröffentl.: | 18.01.2017 |
| ISBN/EAN: | 9783658162580 |
| Sprache: | deutsch |
Dieses eBook enthält ein Wasserzeichen.
Beschreibungen
<p>Dieses <i>essential</i> erklärt das grundlegende Prinzip statistischer Testverfahren. Dabei stehen die Bedeutung der statistischen Signifikanz sowie des p-Wertes im Fokus. Häufig anzutreffende Fehlinterpretationen werden angesprochen. Dadurch wird ersichtlich, was ein signifikantes Ergebnis aussagt und, was es nicht aussagt. Der Leser wird somit befähigt, adäquat mit Testergebnissen umzugehen.</p>
<p>Das Basismodell für die klassische Testtheorie in Statistik.- Die allgemeinen Prinzipien des Testens.- Die Bedeutung von Fehler 1. und 2. Art, Signifikanzniveau, p-Wert.- Interpretation von Testergebnissen.</p>
<p>Dipl.-Statistikerin Irasianty Frost ist als Dozentin für Statistik an der Hochschule Fresenius in München tätig.</p>
<div><div>Dieses <i>essential</i> erklärt das grundlegende Prinzip statistischer Testverfahren. Dabei stehen die Bedeutung der statistischen Signifikanz sowie des p-Wertes im Fokus. Häufig anzutreffende Fehlinterpretationen werden angesprochen. Dadurch wird ersichtlich, was ein signifikantes Ergebnis aussagt und, was es nicht aussagt. Der Leser wird somit befähigt, adäquat mit Testergebnissen umzugehen.</div><div><b><br/></b></div><div><b>Der Inhalt </b></div><div><ul><li>Das Basismodell für die klassische Testtheorie in Statistik<br/></li><li>Die allgemeinen Prinzipien des Testens<br/></li><li>Die Bedeutung von Fehler 1. und 2. Art, Signifikanzniveau, p-Wert<br/></li><li>Interpretation von Testergebnissen<br/></li></ul></div><div><b>Die Zielgruppen</b></div><div><ul><li>Studierende und Dozierende der Sozialwissenschaften, Wirtschaftswissenschaften, Psychologie und Medizin, die sich mit statistischen Methoden beschäftigen<br/></li><li>Anwenderinnen und Anwender, die ihr Forschungsinstrument und ihre Studienergebnisse verstehen wollen</li></ul></div><div><b>Die Autorin</b></div><div>Dipl.-Statistikerin <b>Irasianty Frost</b> ist als Dozentin für Statistik an der Hochschule Fresenius in München tätig.</div></div><div><br/></div>
Klassische Inferenz Statistische Signifikanz und inhaltliche Relevanz
<p>Signifikanztest<br/></p><p>Klassische Inferenz<br/></p><p>Statistische Signifikanz und inhaltliche Relevanz <br/></p>
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