The precision of estimating the parameters of a statistical model depends to a large extent on the design used in empirical studies. The design specifies the levels of the predictors that influence the response. An optimal design minimizes the number of experimental runs."
Statistik gilt im Allgemeinen als ein schwieriges Fach, das nur wenig Spass macht. Diesem Vorurteil möchte das vorliegende Lehrbuch entgegenwirken. Die wesentlichen statistischen Konzepte werden gut verständlich und anhand anschaulicher Beispiele erklärt. Bei der Darstellung der Inhalte wird grosser Wert darauf gelegt, den Sinn statistischer Anwendungen nachvollziehen zu können und die Bedeutung, die Statistik für die Gewinnung neuer Erkenntnisse hat, aufzuzeigen
Die Wahrscheinlichkeitsrechnung stellt eine wichtige Grundlage für die§Schätzung von statistischen Parametern dar. Daher führt das Lehrbuch§zunächst umfassend in wesentliche Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie§ein. Ausführlich werden Zufallsvariablen und§Wahrscheinlichkeitsverteilungen erläutert. Anschließend stellt der Band die§gängigsten Verfahren der Parameterschätzung vor, zu denen u. a. die§Maximum-Likelihood-Schätzung und die immer populärer werdenden Bayes-§Verfahren gehören.§Um die Darstellung der statistischen Konzepte nicht zu überfrachten, wird§in diesem Buch auf mathematische Ableitungen und Beweise weitgehend§verzichtet. Die Inhalte werden durch konsequenten Bezug auf anschauliche§Beispiele nachvollziehbar vermittelt. Zusätzlich wird das Vorgehen mit den§gängigen Statistikprogrammen SPSS und R beschrieben. Der Text wird anhand§von Kästen, Zusammenfassungen und Abbildungen strukturiert. Vertiefende§Informationen stehen auf der Webseite zum Buch zur Verfügung.
Die Monographie entwickelt die Architektur eines computergestützten, beraterunabhängigen Verfahrens zur Unterstützung der beruflichen Entscheidungsfindung für AbiturientInnen. Zunächst werden ältere und neuere theoretische Ansätze zur Berufswahl diskutiert, aus denen wichtige Erkenntnisse für das neue Verfahren abgeleitet werden. Als theoretische Grundlage dienen präskriptive rationale Entscheidungstheorien. Eine umfassende Bestandsaufnahme bestehender nationaler und internationaler Verfahren wird im dritten Kapitel beschrieben und evaluiert. Im vierten Kapitel werden die notwendigen Merkmale zur Beschreibung von Personen in der Berufsberatung behandelt, einschließlich Vorschlägen zur Erhebung dieser Merkmale. Das fünfte Kapitel diskutiert die spezifische Form der Merkmalsgruppen, wobei ethische, Qualitäts- und Normungsgesichtspunkte berücksichtigt werden. Das sechste Kapitel widmet sich der Beschreibung von Berufen, Ausbildungs- und Studiengängen im geplanten Verfahren. Im siebten Kapitel wird erörtert, wie Personen diesen zugeordnet werden können. Das achte Kapitel behandelt die geeignete Nutzungsumgebung für das neue Verfahren, während im neunten Kapitel ein konkreter Vorschlag zur Gestaltung des Verfahrens präsentiert wird. Das abschließende zehnte Kapitel fasst die wesentlichen Ergebnisse zusammen.
Seit einigen Jahren rückt das Thema Hochbegabung zunehmend in das Blickfeld einer breiten Öffentlichkeit. Schätzungen zufolge verfügen mehr als 1,5 Millionen Menschen in der Bundesrepublik Deutschland über weit überdurchschnittliche intellektuelle Fähigkeiten. Das Buch stellt zunächst grundlegende Theorien und Forschungsergebnisse zur Hochbegabung dar und erörtert anschließend Probleme der Diagnose intellektueller Hochbegabung. Weiterhin werden unterschiedliche Möglichkeiten zur Förderung betroffener Kinder und Jugendlicher diskutiert. Auch dem vielfach vernachlässigten Thema der beruflichen Hochbegabung wird besondere Aufmerksamkeit geschenkt.
Statistik, Methoden und Evaluation stellen einen unverzichtbaren Bestandteil empirischer Analysen dar. Daher sind fundierte Kenntnisse in diesen Themengebieten für Forschung wie Praxis in vielen Disziplinen eine unabdingbare Voraussetzung. Das Handbuch bietet mit 70 Beiträgen Studierenden, Lehrenden und Praktikern einen verständlichen Einstieg in die unterschiedlichen Themen der Statistik sowie in die Methoden der empirischen Sozial- und Evaluationsforschung. Dabei handelt es sich im Einzelnen um die deskriptive Statistik und Inferenzstatistik sowie um multivariate Analyseverfahren, z. B. Strukturgleichungsmodelle, Mehrebenenanalysen oder generalisierte lineare Modelle. Weiterhin geht es um die wichtigsten empirischen Erhebungsmethoden, z. B. Befragungs- und Beobachtungsverfahren, sowie um Grundlagen und Methoden der Evaluationsforschung, u. a. Entscheidungs- und Nutzenanalysen. Alle Beiträge wurden einem Peer-Review unterzogen und zudem von Studierenden auf Verständlichkeit geprüft. Damit liefert das Handbuch eine aktuelle und verständliche Aufbereitung dieser für die empirische Forschung und Praxis so wichtigen Gebiete. Das Handbuch richtet sich an die Vertreter aller Disziplinen, in denen empirische Analysen relevant sind, so z. B. der Psychologie, Pädagogik, Soziologie und Wirtschaftswissenschaften.
In nahezu allen gesellschaftlichen Bereichen, wie z. B. Bildung, Verwaltung, Wirtschaft oder Gesundheit, werden heutzutage unterschiedlichste Aktivitäten evaluiert. Somit spielt die Evaluationsforschung nicht nur in der Psychologie, sondern auch in den Nachbarwissenschaften, wie der Pädagogik, Politologie oder Ökonomie, eine bedeutende Rolle. Die Beiträge dieses Enzyklopädiebandes konzentrieren sich auf die wissenschaftlichen Grundlagen der Evaluationsforschung. Im Vordergrund stehen die Definition der Evaluationsforschung und die wissenschaftstheoretische Fundierung dieses Gebietes sowie statistische und methodische Grundlagen. Da Evaluationsstudien häufig komplexer und längerfristiger Natur sind, erfordern sie insbesondere multivariate statistische Auswertungsverfahren. Ihnen wird daher besonders viel Raum gewährt. In einzelnen Kapiteln werden u. a. folgende Themen behandelt: Facettentheorie, Aufstellen und Prüfen von Hypothesen. Generalisierbarkeitstheorie, Metaanalyse in der Evaluationsforschung, das Allgemeine Lineare Modell in der Evaluationsforschung, Hierarchische Lineare Modelle (HLM), Generalisierte Lineare Modelle, Strukturgleichungsmodelle, Multidimensionale Skalierung, Mischverteilungsmodelle, Veränderungsmessung, Zeitreihenanalyse, Resampling sowie statistische Methoden bei unvollständigen Daten.