Eine nicht unerhebliche Zahl statistischer Verfahren in den Sozialwissenschaften hat ihre Wurzeln in der Psychologie. Inzwischen werden derartige Verfahren aber in gleichem Umfang in anderen Wissenschaftsdisziplinen wie der Soziologie, Pädagogik, Medizin, den Wirtschaftswissenschaften oder der Sportwissenschaft anerkannt und eingesetzt. Hinzu kommt, dass die Entwicklung von vielfältigen und auch vielseitigen Statistik-Softwarepaketen die Hemmschwelle für einen Einsatz statistischer Analysen reduziert hat, so dass sie sich innerhalb empirischer Forschungen einen nicht mehr wegzudenkenden Platz erkämpft haben. Der erhoffte Nutzen ihrer Anwendung innerhalb von Forschungsprojekten kann aber nur dann erreicht werden, wenn die interne Logik und die rechnerische Durchführung der statistischen Verfahren wirklich verstanden wird und sie in der Folge auf das zu analysierende Problem korrekt angewendet werden können. Die mehr als 800 Seiten des vorliegenden Lehrbuches unterstreichen die Komplexität des Themas "Statistik in Human- und Sozialwissenschaften" und unterstreichen gleichzeitig die Differenziertheit möglicher Aufgabenstellungen, für die dann geeignete statistische Verfahren zu identifizieren und einzusetzen sind. Für die inhaltliche Strukturierung hat sich der Autor dafür entscheiden, das Thema zu gliedern in - Fragen und Verfahren der Elementarstatistik (mit den Schwerpunkten deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie und -verteilung, Stichprobe und Grundgesamtheit, Formulierung und Überprüfung von Hypothesen mit Schwerpunkten für Unterschieds- und Zusammenhangshypothesen). Hier geht es grundsätzlich darum, den Umgang mit statistischen Verfahren vorzustellen, Voraussetzungen zu klären und ihre Einordnung in den Forschungsprozess schon ab der Entwicklung des Untersuchungsdesigns anzusprechen. - Möglichkeiten und Probleme des Einsatzes varianzanalytischer Methoden (mit den Schwerpunkten ein- und mehrfaktorielle Versuchspläne, Messwertwiederholungen, Kovarianzanalyse, unvollständige mehrfaktorielle Versuchspläne, Grundlagen der Varianzanalyse). Dabei geht es um die Einführung in statistische Verfahren um den Einfluss einer oder mehrerer unabhängiger Variablen auf abhängige Variablen zu klären, eine Stichprobe zu unterschiedlichen Zeitpunkten mehrfach zu untersuchen - vor, während und nach einer Intervention - oder den Einfluss von Störfaktoren einzubeziehen. Da die Präsentation dieser Verfahren sehr stark darauf orientiert ist, die Rechengänge nachvollziehbar zu machen, wurde ein gesondertes Kapitel eingefügt, das sich mit der theoretischen Grundlegung der vorgestellten Verfahren befasst. - Möglichkeiten und Probleme des Einsatzes multivariater Methoden (mit den Schwerpunkten Partialkorrelation und multiple Korrelation, allgemeins lineares Modell, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, multivariate Mittelwertvergleiche, Diskriminanzanalyse, kanonische Korrelationsanalyse). Dieses Kapitel befasst sich mit der Überprüfung von Hypothesen, die sich aus dem Zusammenwirken mehrerer abhängiger und unabhängiger Variablen beziehen. Oftmals kommt hinzu, dass diese nur schwer oder unzureichend operationalisiert bzw. gemessen werden können. Daraus ergeben sich besondere Anforderungen an statistische Verfahren. Wenn geeignete multivariate Methoden aber eingesetzt werden kann man mit stabilen und sehr informationsreichen Ergebnissen rechnen. Der Autor hat auch sehr viel Wert darauf gelegt, eine Kombination von Lehrbuch für Studierende und Nachschlagewerk für Wissenschaftler zu entwickeln. Das ist ihm sehr gut gelungen, zeichnet sich der Bortz doch durch eine Vielzahl von Beispielen undÜbungen mit nachvollziehbaren Lösungen und Anleitungen zur PC-gestützten Auswertung aus, wobei viele der vorgestellten Beispiel aus dem psychologischen Forschungsalltag stammen. Zu dieser Einschätzung trägt in gleichem Maße auch bei, dass dem Leser der empirische Forschungsprozeß sehr gut in den verschiedenen Phasen Erkundungsphase theoretische Phase Planungsphase Untersuchungsphase Auswertungsphase und Entscheidungsphase vorgestellt wird und dabei Grundbegriffe wie logische Konsistenz oder empirische Überprüfbarkeit, Labor- und Felduntersuchung, experimentelle und quaisexperimentelle Untersuchung, Operationalisierung oder Stichprobengröße geklärt werden.
© Copyright 2005 Veröffentlicht von Springer. Alle Rechte vorbehalten.