• Vorbemerkung
  • Motivation
  • Teil I: Variabilitäten und Korrelationen
  • Variabilität
  • Korrelationen
    • Pearson Produkt Moment Korrelation
      • Beispiel Pearson Korrelation
      • Aufgabe 1
    • Kausalität
    • Partial- Semipartialkorrelation
      • Beispiel Partial- Semipartialkorrelation
    • Korrelationstechniken
      • Spearman und Kendall
      • Biseriale Korrelation
      • Phi-Koeffizient
      • Tetrachorische Korrelation
      • Polychorische Korrelation
  • Lösungen
    • Aufgabe_1
    • Aufgabe_2
    • Aufgabe_3
  • Teil II: Multiple lineare Regression
  • Multiple Regression
    • Definition
    • Modellvergleich
    • Aufgabe MLR 1
    • Wahl relevanter Prädiktoren
    • Sequentielle Modellbildung
    • Modellvergleiche
      • Aikaike (AIC)
      • Kreuzvalidierung
      • AIC und Kreuzvalidierung in R
    • Voraussetzungen MLR
  • Lösungen
    • Aufgabe SLR 1 Lsg
    • Aufgabe MLR 1 Lsg
  • Teil III: Dummy-Codierung
  • Kategorielle Prädiktoren
    • Mehrstufiger kategorieller Prädiktor
  • Dummy Kodierung
  • Modelle mit kategoriellen Variablen
  • Teil IV: Mediatior-Analyse
  • Mediation
    • Konzeptuelles Modell
    • Effektgrößen der Mediation
    • Fallbeispiel
      • Regressionsanalyse
      • Mediator-Analyse
  • Teil V: Moderator-Analyse
  • Moderation
  • Konzeptuelles Modell
    • Formale Beschreibung des Modells
    • Zentrierung der Variablen
      • Eigenschaften der Zentrierung
      • Gründe für Zentrierung
      • Interpretation der \(b\)’s
      • Interaktion
  • Teil VI: Analysis of Covariance
  • Motivation
  • Kovarianzanalyse
    • Voraussetzungen
    • Berechnung einer ANCOVA
      • Deskriptive, graphisch und Homogenität
      • Unabhängigkeit
      • Berechnung ANCOVA
      • Interpretation ANCOVA
      • Geplante Kontraste
      • Interpretation Kovariate
      • Post hoc Tests
    • Nützliche Graphen
    • Homogenität der Steigung
    • Bericht der Ergebnisse
  • Referenzen

Statistik mit R für Fortgeschrittene

Statistik mit R für Fortgeschrittene

Walter Gruber

2019-05-09