Der neue BORTZ-SCHUSTER wurde in der 7. Auflage komplett überarbeitet, ergänzt und didaktisch verbessert! An Bewährtem wurde festgehalten: Dieses Lehrbuch ist DIE Grundlage im Bachelorstudium, denn es ist alles Prüfungsrelevante drin, von Elementarstatistik über varianzanalytische Methoden bis zu multivariaten Methoden und Übungsaufgaben helfen bei der Prüfungsvorbereitung. Es ist weiterhin auch DAS Nachschlagewerk im Masterstudium und in der Forschung: Beispiele aus dem psychologischen Forschungsalltag helfen beim Nachvollziehen von Berechnungen und ein Glossar liefert schnell die wichtigsten Begriffsdefinitionen.
NEUES wurde sinnvoll ergänzt, die Didaktik optimiert: Die neue Auflage ist neu strukturiert, kürzere Kapitel sorgen für einen klareren Aufbau. Die Grundlagen werden für Einsteiger verständlicher und ausführlicher dargestellt. Markierungen kennzeichnen Vertiefungskapitel. Hinweise zu EDV-Anwendungen sind systematisch in Kästen hervorgehoben. Der BORTZ-SCHUSTER ist und bleibt ein unerlässliches Statistik-Lehrbuch für Studenten der Psychologie, der Sozialwissenschaften und für Anwender.
- Statistik komplett: für die Prüfungsvorbereitung im Bachelor- und Masterstudium, als Nachschlagewerk in Forschung und Praxis
- Mit Glossar, Beispielen, EDV-Hinweisen und Übungsaufgaben
- Neu: Die Grundlagen verständlicher für Einsteiger, neue Struktur und klarere Kapiteleinteilung, neue Didaktikelemente
- Neu: Website mit SPSS-Syntax zu allen Beispielen, Lerntools für Studierende, Lehr-Materialien (Vorlesungsfolien, Abbildungen) für Dozenten
Stimmen zum Buch
“... vermittelt das Lehrbuch Grundlagen und Methoden der Statistik inklusive mathematischer Herleitungen ... Das Lehrbuch wird abgerundet durch kostenlose Online-Materialien wie beispielsweise Tools zur Illustration der Berechnungen aus dem Lehrbuch mit den Softwarepaketen SPSS (PASW) und R ...” (Sandra Fuchs, in: Psychologie FoxBlog, sanfuchs1979.wordpress.com, 30. April 2016)
“Das Buch bietet alles, was man zum Verständnis der statistischen Methoden in den Sozialwissenschaften benötigt. Vom einfachen Verständnis, bis hin zur vertieften eintauchen in die Mathematik der Statistik.”
Besonders hervozuheben: “Das Buch bietet einen sehr guten Überblick ohne dabei die mathematischen Grundlagen zu vernachlässigen.” (Andreas Schmitt, Kognitive und Entwicklungspsychologie, Technische Universität Kaiserslautern)
“Ein gutes Grundlagenwerk ... für die Auffrischung der Kenntnisse bei Masterstudierenden und Dozenten.”
Besonders hervorzuheben: “Die Exkurse sind gut geschrieben und nützllich [sic]. Insgesamt ist es ein sehr gutes Buch” (M. Sc. Psych. Alexandra Cook, Institut für Psychologie, Technische Universität Chemnitz)
“Der Klassiker im Bereich der Statistik für Psycholog(inn)en” (Univ.-Ass. Dr. Mmag. Robert Schorn, Institut für Angewandte Psychologie, UMIT - Private Universität für Gesundheitswissenschaften, Medizinische Informatik und Technik GmbH)
Besonders hervorzuheben: “Tiefe und Breite der Darstellung. Es ist dem Leser möglich mit unterschiedlichem Fähigkeitsniveau mit dem Buch zu arbeiten.” (Prof. Dr. Phil.habil., Marcus Roth, Fakultät für Bildungswissenschaften, Universität Duisburg-Essen)
“Das Buch gibt einen didaktisch sehr gut aufbereiteten breiten Überblick über das Fachgebiet der Statistik mit Schwerpunkt für Human- und Sozialwissenschaftler und ist darüber hinaus auch für Biomediziner geeignet.” (Prof. Dr. Anne Skerra, Lehrstuhl für Biologische Chemie, Technische Universität München)
“Ein super Nachschlagwerk [sic]!” (Dipl.-Ing. Jennifer Stemmann, Technologie und Didaktik der Technik, Universität Duisburg-Essen)
“... Die Anwendungsbeispiele für die Software SPSS und R ergänzen das Buch in idealer Weise.”
Besonders hervorzuheben: “Einerseits ist das Buch didaktisch so aufbereitet, dass man es auch Studierenden, die kein fundiertes Basiswissen besitzen, zum Selbststudium an die Hand geben kann. Andererseits ist es aber aufgrund seiner Tiefe auch für Fortgeschrittenen ein wertvolles Nachschlagewerk, dass ich nicht missen möchte.” (Dr. Sabine Keßler, Hydrologie, Universität Trier)
“Sehr vollständiges Statstik -Buch [sic]…” (Prof. Dr. Olaf Backhaus, Rehabilitation u. Gesundheitswesen, Fachhochschule Kiel)
“Ein Klassiker in der sozialwissenschaftlichen Statistik. Empfehlenswert.” (Anna Jonberg, Institut für Bildungsforschung, Bergische Universität Wuppertal)
"Ein sehr solider, aktualisierter Klassiker." (Prof. Dr. H. Moosbrugger, Institut für Psychologie - Universität Frankfurt a. M.)
"Gutes, bewährtes Lehrbuch." (PD Dr. D. Zimprich, Psychologisches Institut - Uni Zürich)
"Sehr umfassend, zugleich didaktisch sehr gut." (Prof. Dr. W. Voß, Fakultät für Sozialwissenschaften - Ruhr-Universität Bochum)
"Sehr gutes Buch, empfehlenswert, neue Auflage gelungen." (Prof. Dr. B. Schmitz, Institut für Psychologie - TU Darmstadt)
"Eine sehr gute Überarbeitung und Erweiterung des alten "Bortz"." (Prof. Dr. T. Meiser, Fachbereich Psychologie - Universität Mannheim)
"Hervorragendes Buch, für mich seit vielen jahren maßgeblich und von mir stets an erster Stelle empfohlen." (Prof. Dr. Dr. R. H. Lehmann, Institut für Erziehungswissenschaften - Humboldt-Universität Berlin)
- Gesamt (204)
- Kapitel 1: Empirische Forschung und Skalenniveaus (21)
- Kapitel 2: Statistische Kennwerte (11)
- Kapitel 3: Grafische Darstellungen von Merkmalsverteilungen (5)
- Kapitel 4: Wahrscheinlichkeitstheorie (12)
- Kapitel 5: Wahrscheinlichkeitsverteilungen (12)
- Kapitel 6: Stichprobe und Grundgesamtheit (18)
- Kapitel 7: Hypothesentesten (21)
- Kapitel 8: Tests zur Überprüfung von Unterschiedshypothesen (8)
- Kapitel 9: Analyse von Häufigkeiten (9)
- Kapitel 10: Korrelation (13)
- Kapitel 11: Einfache lineare Regression (11)
- Kapitel 12: Einfaktorielle Versuchspläne (17)
- Kapitel 13: Kontraste und Mehrfachvergleiche für einfaktorielle Versuchspläne (14)
- Kapitel 14: Zweifaktorielle Pläne (8)
- Kapitel 15: Kontraste für zweifaktorielle Versuchspläne (9)
- Kapitel 16: Drei- und mehrfaktorielle Versuchspläne (8)
- Kapitel 17: Hierarchische Versuchspläne (7)
- Kapitel 18: Versuchspläne mit Messwiederholungen (9)
- Kapitel 19: Kovarianzanalyse (5)
- Kapitel 20: Lateinische Quadrate (5)
- Kapitel 21: Partielle Korrelation und multiple lineare Regression (17)
- Kapitel 22: Allgemeines lineares Modell (3)
- Kapitel 23: Faktorenanalyse (17)
- Kapitel 24: Pfadanalyse (5)
- Kapitel 25: Clusteranalyse (9)
- Kapitel 26: Multivariate Mittelwertvergleiche (4)
- Kapitel 27: Diskriminanzanalyse (7)
- Kapitel 28: Kanonische Korrelationsanalyse (3)
Begriff | Erklärung |
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A posteriori Kontrast | Der Unterschied zwischen zwei Gruppen wird im Nachhinein auf Signifikanz geprüft (Varianzanalyse) |
A priori Kontrast | Über den Unterschied zwischen zwei Gruppen besteht bereits vor der Untersuchung eine (meist gerichtete) Hypothese |
abhängige Variable | Merkmal, das in einem Quasi-Experiment erfasst wird, um zu überprüfen, wie sich systematisch variierte unabhängige Variablen auf die abhängige Variable auswirken |
Ähnlichkeitsmaße | Sie werden im Rahmen der Clusteranalyse benötigt, um die Ähnlichkeit der zu gruppierenden Objekte zu ermitteln |
Allgemeines Lineares Modell (ALM) | Verfahren, das die Varianzanalyse sowie die lineare Regressionsrechnung integriert |