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Customer Review

on May 8, 2004
Eine Unmenge von Fachbüchern versuchen den Studentinnen und Studenten die Statistik näher zu bringen - oftmals ziemlich hoffnungslose Unterfangen! Was ich mir in diesem Fach immer wünschte, war eine kurze, prägnante Ausführung zu den grundlegenden (!) und für das Allgemeinverständnis wichtigen Bestandteilen der Statistik. Ich sehnte mich nach einem Statistikbuch, in dem ich nicht vor lauter Informationen noch mehr den Durchblick verliere, ein Buch, welches mir die Dinge anschaulich macht und nicht eines, das ich nach kurzer Zeit frustriert wieder auf die Seite lege.
Es scheint als seien meine Wünsche erhört worden. „Quantitative Methoden" ist meines Erachtens die perfekte Begleitliteratur zum Studium. Sehr anschaulich und übersichtlich erklärt es in rund 200 Seiten statistische Schwerpunkte des Einführungsstudiums und begrenzt sich zudem auf grundlegende Aspekte, ohne dabei Platz für „Unwichtiges" zu verschwenden. Dass dabei Verzichte in der Stoffdichte eingegangen werden mussten, liegt auf der Hand, aber dieses Buch hegt auch nicht den Anspruch einer allumfassenden Einführung in das Gebiet, sondern vielmehr stellt es eine HILFE dar, die fundamentale Basis auch wirklich zu VERSTEHEN!
Den BORTZ wird das vorliegende Werk mit Bestimmtheit nicht ersetzen, aber es bietet sich an als eine perfekte ERGÄNZUNG und - was mir noch viel wichtiger erscheint - als eine ERKLÄRUNG des Standardwerks!
Fazit: Gerade in den ersten Semestern des Psychologiestudiums mag die Statistik vielen ein Dorn im Auge sein. Dass man im Verlaufe des Studiums immer mehr den Durchblick in diesem Fach erhält, wird einem von vielen Seiten immer und immer wieder mit auf den Weg gegeben. Diese tröstenden Worte nützten einem aber merklich wenig, wenn man dem Stoff VON ANFANG AN folgen möchte! „Quantitative Methoden" wird einem das (statistische) Leben ganz bestimmt NICHT erschweren und die rund 20 Franken scheinen mir wirklich kein Grund zu sein, diese Möglichkeit nicht zumindest auszuprobieren!
Grobe Inhaltsübersicht:
Deskriptive Statistik (u.a. Skalentypen, stat. Kennwerte); Inferenzstatistik (u.a. Normal-, Standardnormal- und Stichprobenkennwertverteilung); t-Test (u.a. Null- und Alternativhypothese, Effektgrössen, Alpha- und Betafehler); Merkmalszusammenhänge (u.a. Kovarianz, Korrelation, lineare Regression); Aufgaben mit Lösungen; Übersichtliche Formelsammlung; Glossar
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