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Statistics done wrong

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Statistische Datenanalysen sind entscheidend für die Wissenschaft, doch viele Forscher haben Schwierigkeiten, die geeigneten Verfahren korrekt anzuwenden. Dies führt häufig zu falschen Ergebnissen. Dieser kompakte Leitfaden bietet Wissenschaftlern und Studenten wertvolle Unterstützung bei der Anwendung statistischer Methoden. Anhand konkreter Fallbeispiele werden gängige Fehler und Missstände in der Statistik aufgezeigt, und es werden praktische Lösungen angeboten. Der Autor behandelt wichtige Themen wie das Stellen der richtigen Fragen, das Entwerfen geeigneter Experimente und die Auswahl korrekter Analysemethoden. Zudem werden Konzepte wie p-Werte, Signifikanz, Konfidenzintervalle und Regression erklärt. Tipps zur Auswahl der Stichprobengröße und zur Vermeidung falscher Positiver runden das Angebot ab. Am Ende der Kapitel finden sich Hinweise zur Anwendung statistischer Verfahren, um häufige Fallstricke zu umgehen. Der Leser wird auf verbreitete Probleme hingewiesen und lernt, das am besten geeignete statistische Verfahren für spezifische Aufgaben auszuwählen. Dieses Buch ist ein praktischer Ratgeber, der dabei hilft, fundierte Forschung zu betreiben und statistische Fehler zu vermeiden. Themen wie Hypothesentests, Neyman-Pearson-System, Bonferroni-Korrektur und statistische Teststärke werden ebenfalls behandelt, um ein umfassendes Verständnis zu fördern.

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Statistics done wrong, Alex Reinhart

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2016
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