Methodik für Linguisten
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- Simon Brandt
- vor 7 Jahren
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1 Claudia Methodik für Linguisten Eine Einführung in Statistik und Versuchsplanung narr VERLAG
2 1 Reisevorbereitungen und Wegweiser 2 Linguistik als empirische Wissenschaft Karl Popper und der Falsifikationismus Kritik am Falsifikationismus Kuhns historisch-soziologische Analyse Die Methodologie wissenschaftlicher Forschungsprogramme nach Paul Feyerabend: Alles geht! Hypothesen Operationalisierung Kritischer Rationalismus Quantitative und qualitative Forschungsansätze Quantitative Forschungsansätze Qualitative Forschungsansätze Induktion, Deduktion und Abduktion Was ist gute" Forschung? 28 3 Versuchsplanung Variablen Unabhängige und abhängige Variable Störvariable Quantitativ/Qualitativ und Diskret/Stetig Klassifikation von Untersuchungsziel Kontrolle der äußeren Bedingungen Anzahl der teilnehmenden Versuchspersonen Anzahl der untersuchten Variablen Anzahl der Treatments pro Versuchsperson Kontrolle der Störvariablen Elimination Konstant halten Homogenisieren und Ausbalancieren Parallelisieren Wiederholtes Messen Randomisieren Eine Kontrollgruppe aufnehmen Auspartialisieren 41
3 3.4 Wann welche Kontrolltechnik einsetzen? Quasi-Experiment Ex-post-facto-Forschung Versuchspläne Vorexperimentelle Versuchspläne Experimentelle Versuchspläne Versuchspläne Wie sollte man vorgehen? Was darf ich als Experimentator, was nicht? 52 4 Die Arbeitsschritte einer Untersuchung 55 5 Deskriptive Statistik - erste Schritte der Messtheorie - von Eigenschaften zu Zahlen Die Grundbegriffe der Messtheorie Skalenniveaus Skalentransformationen Repräsentation, Eindeutigkeit, Bedeutsamkeit Wann welche Skala wählen? Reduktion und Darstellung von Daten Häufigkeiten: absolut, relativ und kumuliert Maße der zentralen Tendenz: Arithmetisches Mittel, Median und Modus Streuungsmaße (Maße der Dispersion) Korrelation und Regression Die Visualisierung von Daten Zusammenfassung 98 6 Kombinatorik und Wahrscheinlichkeit Kombinatorik Permutation Kombination Variation Zusammenfassung Permutation, Variation und Kombination - welches Problem wie lösen Wahrscheinlichkeit Grundbegriffe für diskrete Zufallsexperimente Statistische und Axiome von Kolmogorov Mehrstufige Zufallsexperimente und Pfadregeln Bedingte Wahrscheinlichkeit nach Bayes
4 Zufallsvariablen und ihre Verteilungen Funktionen: Wahrscheinlichkeit, Dichte und Verteilungen Verteilungsmodelle Von der Stichprobe zur Grundgesamtheit Stichprobe und Grundgesamtheit Repräsentativität Stichprobenarten Abhängige und unabhängige Stichproben Stichprobenkennwerte und Parameter Zentraler Grenzwertsatz - die Rolle der Stichprobengröße Punkt- und Intervallschätzung Konfidenzintervalle Kriterien der Parameterschätzung Methoden der Parameterschätzung Freiheitsgrade Stichprobenumfänge Statistische Hypothesen formulieren und testen 8.1 Null- und Alternativhypothese Gerichtete oder ungerichtete Hypothesen Die Logik von Signifikanztests Einseitige und zweiseitige Fragestellung Testfehler erster und zweiter Art Alpha-Inflation Effektgröße Das Neyman-Pearson-Modell der Hypothesentestung Was bedeutet Signifikanz? Auf signifikante Unterschiede testen - Teil Parametrische und verteilungsfreie Statistik Parametrisch oder verteilungsfrei testen? Nominaldaten: Die - Analyse von Häufigkeiten Mehrfelder (eindimensional) Kreuztabelle (für abhängige Stichproben) 9.4 Ordinaldaten: U-Test nach Mann-Whitney und U-Test 173
5 Metrische Daten: t-test (unabhängig und abhängig) t-test (für unabhängige Stichproben) t-test (für abhängige Stichproben) 184 Auf signifikante Unterschiede testen - Teil II: Varianzanalysen 10.1 Varianzzerlegung: Versuchsplanung Varianzzerlegung: Modell und Ablauf Einfaktorielle Varianzanalyse Treatment- oder Effektquadratsumme Fehlervarianz F-Test: Überprüfung der Nullhypothese Varianzaufklärung Einzelvergleiche und Konstraste Darstellung Zweifaktorielle Varianzanalyse Einfaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung Verteilungsfreie Varianzanalyse Friedman-Test Auf signifikante Zusammenhänge testen 217 Kreuzproduktsumme, Kovarianz und Korrelation Interpretation: Korrelation und Kausalität 220 Zusammenhangsmaße für metrische Daten 222 Produkt-Moment-Korrelation nach Pearson und Bravais 222 Biseriale Korrelation 225 Partielle Korrelation 226 Zusammenhangsmaße für Rangdaten 227 Rangkorrelation nach Spearman (rho) Rangkorrelation nach Kendall T (tau) Zusammenhangsmaße für Häufigkeitsdaten 233 Vierfelder-Korrelation 233 CC und V 234 Wann welchen Korrelationskoeffizienten berechnen 235 Regression 235 Lineare Regression 236 Multiple Regression Wann welches Verfahren wählen 245
6 13 Rechnen mit Programmpaketen Das Programmpaket SPSS Aufbau von SPSS Daten codieren und eingeben Daten analysieren: t-test Das Programmpaket R Download und Installation Aufbau R Daten importieren Daten analysieren: t-test mit dem R-Commander Ausblick 265 Lösungshinweise zu den Übungsaufgaben 267 Tabellen 273 Literatur 289 Stichwortverzeichnis 295
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