Der Aufbau einer statistischen Datentabelle basiert auf drei wesentlichen Konzepten: statistische Einheiten, Merkmale und Merkmalausprägungen. Diese drei Elemente bilden die Grundlage für das Verständnis von Datenstrukturen in der Statistik und sind entscheidend, um den Prozess der Datenanalyse zu begreifen.
Wenn du an Statistik denkst, kommen dir wahrscheinlich zunächst komplizierte Formeln und endlose Datenreihen in den Sinn. Das klingt nicht gerade nach einem Fach, das für deinen Alltag als zukünftiger Psychologin oder Arbeitspsycholog*in relevant ist, oder? Doch die Wahrheit ist: Statistik ist ein unverzichtbares Werkzeug in der Psychologie und Arbeitspsychologie. Warum? Ganz einfach: Ohne Statistik wäre es unmöglich, wissenschaftliche Ergebnisse zu bewerten, psychologische Studien durchzuführen oder überhaupt zu verstehen, wie Menschen funktionieren. Deshalb hier der Start einer Einführung in die Statistik, insbesondere in die deskriptive Statistik, im Bereich der Arbeitspsychologie und Psychologie.
In der Welt der Forschung spielt das Messen eine fundamentale Rolle. Es ermöglicht uns, Eigenschaften oder Merkmale von Objekten und Phänomenen quantitativ zu erfassen und somit vergleichbar zu machen. Doch nicht alle Messungen sind gleich. Die Art und Weise, wie Daten gemessen und interpretiert werden, hängt vom Messniveau oder Skalenniveau ab. In diesem Blogpost werfen wir einen genaueren Blick auf die verschiedenen Messniveaus und deren Bedeutung in der Forschung.
Die empirische Sozialforschung zielt darauf ab, durch systematische Beobachtung und Analyse fundiertes Wissen über soziale Phänomene zu generieren. Zentrale Methoden wie Induktion, Deduktion und Abduktion spielen dabei eine Schlüsselrolle, um aus Beobachtungen Erkenntnisse abzuleiten oder Theorien zu testen. Die Wahl des Untersuchungsgegenstands und die Gegenstandsangemessenheit, also die passende methodische Herangehensweise, sind entscheidend für valide Ergebnisse.
Wesentlich für den Forschungsprozess sind auch die Grundgesamtheit und die Stichprobe, die für repräsentative Ergebnisse sorgfältig ausgewählt werden müssen. Ein bekanntes Beispiel dafür ist der Gallup-Fall aus den 1930er Jahren, der die Bedeutung der Stichprobenziehung eindrucksvoll verdeutlicht.
Ein weiterer zentraler Aspekt sind Variablen, die die Grundbausteine jeder Studie darstellen. Unabhängige und abhängige Variablen definieren, welche Faktoren untersucht werden und welche Auswirkungen diese aufeinander haben. Auch die korrekte Formulierung und Überprüfung von Hypothesen ist essenziell, um belastbare Forschungsergebnisse zu erzielen.
Insgesamt bietet die empirische Sozialforschung durch ihre methodische Vielfalt und präzise Datenauswertung eine solide Grundlage für das Verständnis sozialer Zusammenhänge.
Der Variance Inflation Factor (VIF) prüft die Multikollinearität in Regressionsmodellen. Werte über 10 (manchmal 5) können auf Probleme hinweisen. Dieser Beitrag zeigt, wie du den VIF in R, SPSS und JASP berechnen und interpretieren kannst.
Der Levene-Test prüft die Homogenität der Varianzen. Er ist wichtig für viele parametrische Tests. Dieser Beitrag zeigt, wie man ihn in R, SPSS und JASP durchführt und interpretiert.
Der Levene-Test überprüft die Varianzhomogenität von Gruppen. Er ist in verschiedenen Softwaretools umsetzbar, wobei die Interpretation stets auf dem p-Wert basiert. Ein signifikanter Wert deutet auf unterschiedliche Varianzen hin.
Der t-Test mit 2 unabhängigen Stichproben vergleicht die Mittelwerte von zwei Gruppen. Dieser praktische Leitfaden zeigt, wie man den Test in R, SPSS, JASP und PSPP umsetzt und interpretiert, einschließlich APA-Berichterstattung. Es ist ein unverzichtbares Werkzeug für jeden, der Unterschiede zwischen zwei Gruppen ermitteln möchte.
Der Kruskal-Wallis-Test prüft Unterschiede zwischen mehr als zwei unabhängigen Gruppen, wenn die Daten nicht normalverteilt sind. Dieser Leitfaden bietet eine klare Anleitung zur Durchführung und Interpretation des Tests in verschiedenen Programmen, einschließlich der APA-Berichterstattung. Ein unverzichtbares Werkzeug für Forscher, Analysten und alle, die sich mit Daten beschäftigen.
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