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Titlebook: Inferenzstatistik verstehen; Von A wie Signifikan Markus Janczyk,Roland Pfister Textbook 20131st edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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樓主: OAK
11#
發(fā)表于 2025-3-23 11:33:01 | 只看該作者
Varianzanalyse mit Messwiederholung,rechnung, die sog. ipsative Werte verwendet. Im Anschluss wird die allgemeine Vorgehensweise zur Berechnung einer einfaktoriellen Varianzanalyse mit Messwiederholung eingeführt, die gro?e ?hnlichkeit mit einer zweifaktoriellen Varianzanalyse (Kap. 9) besitzt.
12#
發(fā)表于 2025-3-23 15:05:04 | 只看該作者
,Einführung und deskriptive Statistik,obe zu beschreiben und ihre wesentlichen Aspekte zu quantifizieren. Um von der vorliegenden Stichprobe allgemeinere Aussagen ableiten zu k?nnen sind hingegen die Methoden der Inferenzstatistik gefragt, die in den sp?teren Kapiteln beschrieben werden.
13#
發(fā)表于 2025-3-23 19:43:13 | 只看該作者
14#
發(fā)表于 2025-3-24 01:07:20 | 只看該作者
15#
發(fā)表于 2025-3-24 06:04:00 | 只看該作者
,Fehlertypen, Effektst?rken und Power, einer systematischen Betrachtung statistischer Entscheidungen. Im Anschluss wird Cohen‘s . als Ma? der Effektst?rke für die bisher behandelten .-Tests betrachtet. Das Konzept der Effektst?rke führt schlie?lich zur Power (Testst?rke) eines Signifikanztests und der Frage nach dem optimalen Stichprobenumfang.
16#
發(fā)表于 2025-3-24 08:01:45 | 只看該作者
17#
發(fā)表于 2025-3-24 14:14:25 | 只看該作者
Mehrfaktorielle Varianzanalyse, von Haupteffekten und Interaktionen der beteiligten Faktoren. Am Ende des Kapitels wird ein kurzer Ausblick auf den Fall von drei (oder mehr) Faktoren gegeben. Weiterhin wirddie Logik der mehrfaktoriellen Varianzanalyse auch zum Verst?ndnis der Varianzanalyse mit Messwiederholung ben?tigt (Kap. 10).
18#
發(fā)表于 2025-3-24 18:31:22 | 只看該作者
19#
發(fā)表于 2025-3-24 19:08:51 | 只看該作者
20#
發(fā)表于 2025-3-25 00:27:59 | 只看該作者
Textbook 20131st edition Varianzanalyse mit und ohne Messwiederholung, Korrelation/Regression) übertragen. Erg?nzt werden die Kapitel durch Auswertungsbeispiele aus dem Forschungsalltag inklusive beispielhafter Auswertungen mit den Programmen SPSS und R.
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