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Description
(Text)
Äquivalenztests sollten immer dann verwendet werden, wenn nachgewiesen werden soll, dass ein Effekt - z.B. ein Geschlechtsunterschied - vernachlässigbar klein ist. Äquivalenztests gehören in der biometrischen Statistik bereits zu den Standardmethoden. Dagegen sind in der psychologischen Forschung immer noch problematische Vorgehensweisen wie die Interpretation von nichtsignifikanten Testergebnissen verbreitet. Effekttests sollten genutzt werden, um Angaben zur Größe eines Effekts statistisch abzusichern. In der Arbeit werden Äquivalenz- und Effekttests eingeführt und für viele typische Fragestellungen detailliert erläutert. Es wird eine empirisch begründete Klassifikation der prüfbaren Hypothesen vorgestellt, die den Einsatz der Tests auch dann ermöglicht, wenn kaum Vorkenntnisse im Untersuchungsgebiet vorliegen. Abgerundet wird die Darstellung durch Ergebnisse umfassender Robustheitsstudien.
(Table of content)
Aus dem Inhalt: Die Signifikanztestkontroverse - Effektmaße - Tests von Intervall-Nullhypothesen - Befragung von Expert/inn/en - Klassifikation der HO-Grenzen - Äquivalenz- und Effekttests für Zwei- und Mehr-Gruppenvergleiche, bivariate und multiple Korrelation, Korrelationsdifferenz, Varianzverhältnis und Effekthomogenität einer Meta-Analyse - Robustheit von Äquivalenz- und Effekttests für Mittelwertdifferenz, bivariate Korrelation und Varianzverhältnis - Zahlreiche Tabellen zur Unterstützung der Studienplanung und Auswertung - Skripte zur Testdurchführung mit SPSS, SAS und R.
(Author portrait)
Die Autorin: Hella Klemmert, geboren 1961, studierte Mathematik mit Nebenfach Psychologie an der Universität Bonn sowie der Technischen Universität Berlin. Von 1989 bis 1998 war sie als Softwareentwicklerin in der Industrie tätig und studierte von 1995 bis 1999 Psychologie an der Technischen Universität Berlin. An der gleichen Universität war sie von 1998 bis 2003 Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Fachgebiet Psychologische Methodenlehre. Seit 2004 ist die Autorin Wissenschaftliche Mitarbeiterin des TestDaF-Instituts in Hagen.
