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Analysis of Pretest-Posttest Designs
Wie analysieren Sie die Pretest-Posttest-Daten? Unterschiedliche Ergebnisse? Prozentuale Veränderung der Werte? ANOVA? In medizinischen, psychologischen, soziologischen und pädagogischen Studien entwerfen Forscher häufig Experimente, bei denen sie vor der Randomisierung Ausgangsdaten (Pretest) erheben. Sie haben jedoch oft Schwierigkeiten zu entscheiden, welche Methode der statistischen Analyse am besten geeignet ist. Bislang war die Suche in der verfügbaren Literatur eine langwierige und mühsame Aufgabe, da die Arbeiten nur spärlich in den Zeitschriften verstreut sind und die Verweise in den Lehrbüchern sehr spärlich sind.
Die Analyse von Pretest-Posttest-Designs ist eine willkommene Erleichterung in diesem Dilemma. Dieses Nachschlagewerk, das speziell für Forscher geschrieben wurde, beantwortet die Fragen und hilft, die Verwirrung über die Analyse von Pretest-Posttest-Daten zu beseitigen. Der Autor beschränkt sich auf ein Minimum an Herleitungen und bietet Beispiele aus der Praxis aus einer Reihe von Disziplinen. Er sammelt und erläutert die Konzepte und Techniken, die für Studien mit Baseline-Daten am nützlichsten sind.
Verstehen Sie die Vor- und Nachteile der verschiedenen Methoden - ANOVA, ANCOVA, prozentuale Veränderung, Differenzwerte und mehr.
Lernen Sie, den am besten geeigneten statistischen Test auszuwählen - Zahlreiche Monte-Carlo-Simulationen vergleichen die verschiedenen Tests und helfen Ihnen, den für Ihre Daten am besten geeigneten auszuwählen.
Schwierigere Analysen in Angriff nehmen - Der enthaltene umfangreiche SAS-Code erspart Ihnen Programmierzeit und -aufwand.
Dieses Buch setzt lediglich grundlegende Kenntnisse in Statistik und Versuchsplanung voraus und enthält die meisten, wenn nicht sogar alle Referenzmaterialien, die sich mit Pretest-Posttest-Daten befassen. Wenn Sie in Ihren Studien Baseline-Daten verwenden, wird Analysis of Pretest-Posttest Designs Ihnen Zeit ersparen, Ihr Verständnis erhöhen und letztendlich die Interpretation und Analyse Ihrer Daten verbessern.
| ISBN: | 9781584881735 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2000 |
| Seitenzahl: | 220 |
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