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Analysestrategien und Auswertungsmethoden
Züchner, Ivo; Brümmer, Felix; Rollett, Wolfram
Book Chapter
| Aus: Fischer, Natalie; Holtappels, Heinz Günter; Klieme, Eckhard; Rauschenbach, T.; Stecher, Ludwig; Züchner, Ivo (Hrsg.): Ganztagsschule: Entwicklung, Qualität, Wirkungen | Weinheim: Juventa | 2011
32239 Endnote
Author(s):
Züchner, Ivo; Brümmer, Felix; Rollett, Wolfram
Title:
Analysestrategien und Auswertungsmethoden
In:
Fischer, Natalie; Holtappels, Heinz Günter; Klieme, Eckhard; Rauschenbach, T.; Stecher, Ludwig; Züchner, Ivo (Hrsg.): Ganztagsschule: Entwicklung, Qualität, Wirkungen, Weinheim: Juventa, 2011 (Studien zur ganztägigen Bildung), S. 330-341
URN:
urn:nbn:de:0111-pedocs-192027
URL:
http://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0111-pedocs-192027
Publication Type:
4. Beiträge in Sammelbänden; Sammelband (keine besondere Kategorie)
Language:
Deutsch
Keywords:
Datenanalyse; Deutschland; Empirische Untersuchung; Forschungsprojekt; Ganztagsschule; Längsschnittuntersuchung; Mehrebenenanalyse; Messverfahren; Modell; Pfadanalyse; Schule; Schüler; Schulgröße; Schulorganisation; Sozioökonomische Lage; Statistische Methode; Strategie; Variable
Abstract:
Der Ausbau der Ganztagsschullandschaft bedeutet einen Paradigmenwechsel im deutschen Schulsystem. Die Studie zur Entwicklung von Ganztagsschulen (StEG) begleitet diesen Prozess unter Einbeziehung der Perspektiven aller Beteiligten. Im Längsschnitt wurden Erkenntnisse über individuelle und institutionelle Entwicklungen, Qualitätsmerkmale und Wirkungen von Ganztagsschulen gewonnen. [ ] [In diesem Beitrag] werden zunächst zentrale Analysestrategien und Kontrollvariablen der statistischen Modelle vorgestellt und im zweiten Teil die für die vorgelegten Beiträge bedeutsamen komplexen Auswertungsmethoden erläutert.
DIPF-Departments:
Bildungsqualität und Evaluation
Quasi-experimentelle Versuchspläne
Hertel, Silke; Klug, Julia; Schmitz, Bernhard
Book Chapter
| Aus: Holling, Heinz; Schmitz, Bernhard (Hrsg.): Handbuch Statistik, Methoden und Evaluation | Göttingen: Hogrefe | 2010
31455 Endnote
Author(s):
Hertel, Silke; Klug, Julia; Schmitz, Bernhard
Title:
Quasi-experimentelle Versuchspläne
In:
Holling, Heinz; Schmitz, Bernhard (Hrsg.): Handbuch Statistik, Methoden und Evaluation, Göttingen: Hogrefe, 2010 (Handbuch der Psychologie, 13), S. 49-62
Publication Type:
4. Beiträge in Sammelwerken; Lexika/Enzyklopädie o.ä.
Language:
Deutsch
Keywords:
Deutschland; Experimentelle Psychologie; Forschungsdesign; Messung; Psychologische Forschung; Stichprobe; Validität; Variable; Zeitreihenanalyse
Abstract:
In der psychologischen Forschung ist es nicht immer möglich, die Teilnehmer randomisiert zu Untersuchungsbedingungen zuzuweisen und alle Einflussgrößen zu kontrollieren. In dem Kapitel werden die Grundlagen quasi-experimenteller Versuchspläne dargestellt, Vor- und Nachteile unterschiedlicher quasi-experimenteller Designs werden beschrieben und vor dem Hintergrund möglicher (kausaler) Schlussfolgerungen diskutiert.(DIPF/Autor)
DIPF-Departments:
Bildungsqualität und Evaluation
Allgemeines Lineares Modell (ALM)
Moosbrugger, Helfried; Mildner, Dorothea; Schweizer, Karl
Book Chapter
| Aus: Holling, Heinz; Schmitz, Bernhard (Hrsg.): Handbuch Statistik, Methoden und Evaluation | Göttingen: Hogrefe | 2010
30359 Endnote
Author(s):
Moosbrugger, Helfried; Mildner, Dorothea; Schweizer, Karl
Title:
Allgemeines Lineares Modell (ALM)
In:
Holling, Heinz; Schmitz, Bernhard (Hrsg.): Handbuch Statistik, Methoden und Evaluation, Göttingen: Hogrefe, 2010 (Handbuch der Psychologie, 13), S. 472-486
Publication Type:
4. Beiträge in Sammelwerken; Sammelband (keine besondere Kategorie)
Language:
Deutsch
Keywords:
Allgemeines Lineares Modell; Datenanalyse; Kodierung; Modell; Regressionsanalyse; Skalierung; Statistik; Statistische Methodenlehre; Variable; Varianzanalyse
Abstract:
Unterschiedlichen psychologischen Fragestellungen ist häufig ein Ziel gemeinsam: Es soll überprüft werden, ob und in welchem Ausmaß die Variation in einer oder mehreren Zielgrößen (Kriteriumsvariablen, abhängigen Variablen) durch die Variation in einer oder mehreren Einflussgrößen (Prädiktorvariablen, unabhängigen Variablen) erklärt werden kann. Eine geeignete Möglichkeit, die Zusammenhänge zwischen Prädiktor- und Kriteriumsvariablen mathematisch zu beschreiben, bietet das Allgemeine Lineare Modell (ALM), welches die gemeinsame Grundlage von Regressions- und Varianzanalysen bildet. Das ALM ist eine verallgemeinerte Annahme über Datenzusammenhänge, die es gestattet, die Ausprägungen der Kriteriumsvariablen von Personen (Objekten, Sachverhalten) als Linearkombination von Prädiktorvariablen zu beschreiben. Dieser Ansatz kann sowohl für eine Erklärung als auch für eine Vorhersage nützlich sein. Das vorliegende Handbuchkapitel bietet Studierenden, Lehrenden und Praktikern eine systematische Einführung in den Themenbereich.
DIPF-Departments:
Bildungsqualität und Evaluation
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