Lerne mit uns komplexe Statistik! : Drei Studis erklären fortgeschrittene statistische Verfahren und ihre SPSS Anwendungen Du versuchst komplexe statistische Verfahren wie multivariate Varianzanalysen multiple Regressions oder Diskriminanzanalysen zu verstehen – und Dir raucht der Kopf Folge in diesem Buch den Dialogen von drei befreundeten Psychologiestudierenden denn sie arbeiten sich schrittweise durch den Stoff und erklären es alltagsnah und verständlich. Dies hilft Dir vielleicht dabei den Spaß an der Statistik (wieder) zu finden und insbesondere die komplizierteren Verfahren besser zu verstehen. Der Inhalt Lebendiger Dialog zwischen drei befreundeten Psychologiestudierenden zu interessanten inhaltlichen Fragestellungen Komplexe Abläufe werden Schritt für Schritt gut nachvollziehbar dargestellt Einheitliches Ablaufschema für die statistischen Verfahren Verzicht auf Wahrscheinlichkeitsrechnung und theoretische mathematische Modelle Cartoons zur humorvollen Auflockerung Verwendung von realen Datensätzen Detaillierte SPSS Ablaufschemata Die Zielgruppen Studierende der Psychologie und Sozialwissenschaften Alle die so ihre Schwierigkeiten mit der Statistik und den klassischen Lehrbüchern haben Der Autor Eckehard Kuhlmei im Jahr 1960 in Hannover geboren von 1979 bis 1991 Studium der Psychologie in Göttingen mit Promotionsabschluss. Ab 1981 als hilfswissenschaftlicher Assistent im Psychologischen Institut Göttingen im Statistik und Methodenlehrebereich tätig. Seit 1991 am Departement für Psychologie in Fribourg (Schweiz) als Statistikdozent und Studienberater fest angestellt. I Hypothesenprüfungen Einstieg in die mehrfaktoriellen Varianzanalysen Mehrfaktorielle Varianzanalysen Einstieg in die Partialkorrelationen Regressionsanalysen und Diskriminanzanalysen Partialkorrelationen Multiple Regressionsanalyse Diskriminanzanalyse Ergänzungen zu der Regressionsanalyse und der Diskriminanzanalyse. II Sonderfall Prüfungen der Voraussetzungen und Robustheitsstudien Varianzhomogenität: Levene Test Prüfung der Normalverteilungsannahme von stetigen (mindestens) intervallskalierten Variablen Robustheitsstudien zu den Signifikanztests.