| Autorenverzeichnis | 6 |
| Inhaltsverzeichnis | 8 |
| 1. Kapitel Übersicht | 18 |
| 1. Zur Prüfung sog. Kausalhypothesen | 18 |
| 2. Zum Problem der Validität des statistischen Schlusses | 31 |
| 3. Dynamische Modelle | 35 |
| Literatur | 39 |
| 2. Kapitel Planung und Auswertung von Experimenten | 41 |
| 1. Einleitung | 43 |
| 1.1 Einige Begriffsbestimmungen | 43 |
| 1.2 Das Experiment als Methode zur Prüfung von Kausalaussagen | 44 |
| 1.3 Die Validität eines Experiments | 46 |
| 2. Variablenvalidität ( VV) | 50 |
| 2.1 Mangelnde Eindeutigkeit der Zuordnung als Störfaktor (VV) | 51 |
| 2.2 Mangelnde konzeptuelle Replikation als Störfaktor (VV) | 52 |
| 2.4 Zu geringes Skalenniveau als Störfaktor (VV) | 55 |
| 2.5 Konfundierung von theoretischen Begriffen als Störfaktor ( VV) | 59 |
| Zusammenfassung | 63 |
| 3. Interne Validität | 63 |
| 3.1 Variation personaler und situationaler Merkmale als Störfaktoren ( IV) | 64 |
| 3.1.1 Variation situationaler Merkmale | 64 |
| 3.1.2 Variation personaler Merkmale | 65 |
| 3.2 Störfaktoren (IV) bei Meßwiederholung | 65 |
| 3.3 Zur Kontrolle der Störfaktoren (IV) bei interindividueller Bedingungsvariation | 67 |
| 3.3.1 Konstanthaltung und Elimination | 68 |
| 3.3.2 Randomisierung | 69 |
| 3.3.3 Einführung eines Kontrollfaktors | 72 |
| 3.4 Zur Kontrolle der Störfaktoren (IV) bei intraindividueller Bedingungsvariation ( Meßwiederholung) | 73 |
| 3.5 Versuchspläne mit interindividueller Bedingungsvariation und Vortest | 75 |
| 3.6 Zur Definition des Experiments und anderer Untersuchungsmethoden | 76 |
| 4. Populations- und Situationsvalidität | 77 |
| 4.1 Populationsvalidität (PV) | 77 |
| 4.2 Situationsvalidität (SV) | 80 |
| 4.3 Zur Kontrolle der Störfaktoren (PV und SV) | 81 |
| 5. Beziehungen zwischen den Validitätsarten | 82 |
| 6. Statistische Validität | 84 |
| 7. Eine Strategie zur Entscheidung zwischen statistischen Hypothesen: Der Signifikanztest | 87 |
| 7.1 Überblick über verschiedene alternative Strategien | 87 |
| 7.2 Kurzer Abriß einiger Charakteristika von Signifikanztests | 90 |
| 7.3 Mögliche Fehler beim statistischen Testen | 93 |
| 7.3.1 Fehler unter Gültigkeit der Null- Hypothese ( Fehler 1. Art) | 93 |
| 7.3.2 Fehler unter Gültigkeit der Alternativhypothese ( Fehler 2. Art) | 95 |
| 7.4 Die Determinanten eines Signifikanztests | 98 |
| 7.4.1 Forschungs- und Publikationspraxis 1: Signifikanzniveau und p-Werte | 100 |
| 7.4.2 Forschungs- und Publikationspraxis II: Experimentelle Effekte und Teststärke | 102 |
| 7.4.3 Forschungs- und Publikationspraxis III: Entwicklung einer vorläufigen Zielvorstellung | 103 |
| 7.5 Arten statistischer Hypothesen und ihre Prüfung | 105 |
| 7.5.1 Gerichtete und ungerichtete Hypothesen und ihre Prüfung | 105 |
| 7.5.2 Parametrische und nicht- parametrische Hypothesen und ihre Prüfung | 106 |
| 7.5.3 Zur Wahl zwischen parametrischen und nicht- parametrischen Verfahren | 108 |
| 7.5.4 Zur Frage der relativen Effizienz | 112 |
| 7.6 Zusammenfassung | 113 |
| 8. Störfaktoren der statistischen Validität und ihre Ausschaltung | 114 |
| 8.1 Falsche statistische Hypothesen und Verfahren | 114 |
| 8.1.1 Die wichtigsten Beziehungen zwischen | 114 |
| 8.1.2 Falsche Umsetzung der wissenschaftlichen in eine statistische Hypothese als Störfaktor ( StatV) | 118 |
| 8.1.3 Falsche Auswahl der zu prüfenden statistischen Hypothese | 119 |
| 8.1.4 Falsche statistische Analyse | 119 |
| 8.2 Verletzung der Annahmen bei statistischen Tests als Störfaktor ( StatV) | 120 |
| 8.2.1 Das Allgemeine | 120 |
| 8.2.2 Additivität | 123 |
| 8.2.3 Normalverteilung der Modellresiduen ( Fehler) | 125 |
| 8.2.4 Homogenität der Fehlervarianzen in den Populationen | 128 |
| 8.2.5 Unabhängigkeit der Fehlerterme | 132 |
| 8.2.6 Problem der Zufallsstichproben | 136 |
| 8.3 Kumulierung der Wahrscheinlichkeiten für Fehler erster und zweiter Art | 137 |
| 8.3.1 Multiple Mittelwertsvergleiche | 140 |
| 8.3.2 Monotone Trendhypothesen | 143 |
| 8.4 Mangelnde Präzision | 144 |
| 8.4.1 Parallelisierung als Kontrolltechnik ( StatV) | 145 |
| 8.4.2 Kovarianzanalyse als Kontrolltechnik ( StatV) | 147 |
| 8.4.3 Homogenisierung als Kontrolltechnik ( StatV) | 148 |
| 8.4.4 Konstanthaltung und Elimination als Kontrolltechniken ( StatV) | 148 |
| 8.4.5 Eingenistete Faktoren als Kontrolltechnik ( StatV) | 149 |
| 8.4.6 Wiederholte Messungen als Kontrolltechnik (StatV) | 150 |
| 8.4.7 Zur Beziehung zwischen der Präzision und den anderen Aspekten der experimentellen Validität | 160 |
| 8.5 Falsche Analyse und Interpretation statistischer Interaktionen | 161 |
| 8.6 Zusammenfassung | 172 |
| 9. Maße der statistischen Assoziation: Die experimentellen Effekte | 174 |
| 9.1 Einleitung | 174 |
| 9.2 Experimentelle Effekte und praktische Bedeutsamkeit | 175 |
| 9.3 Experimentelle Effekte bei parametrischen Hypothesen | 175 |
| 9.3.1 Maße der Nicht-Zentralität | 176 |
| 9.3.2 Korrelationskoeffizienten und - quotienten | 177 |
| 9.4 Experimentelle Effekte bei nicht-parametrischen Hypothesen | 183 |
| 9.4.1 Experimentelle Effekte bei ordinalen Daten | 183 |
| 9.4.2 Experimentelle Effekte bei nominalen Daten | 184 |
| 9.5 Zur Kritik der Maße der statistischen Assoziation | 185 |
| 9.6 Zusammenfassung | 186 |
| 10. Bestimmung des Stichprobenumfanges | 187 |
| 10.1 Überblick | 187 |
| 10.2 Allgemeine Prinzipien der Stichprobengrößenbestimmung | 189 |
| 10.3 Bestimmung des Stichprobenumfanges bei univariaten Varianz- und Regressionsanalysen | 191 |
| 10.3.1 Bei Kenntnis | 191 |
| 10.3.2 Bei prä- experimenteller Schätzung der Varianz 0,’ | 192 |
| 10.3.3 Ohne Kenntnis der Populationsvarianz 0,’ | 194 |
| 10.4 Hinweise zur Stichprobenumfassungsbestimmung bei weiteren Gruppen von parametrischen Testverfahren | 197 |
| 10.4.1 Varianzanalyse mit zufälligen und gemischten Effekten | 197 |
| 10.4.2 Nicht- orthogonale Varianzanalysen | 198 |
| 10.4.3 Multivariate Varianz- und Regressionsanalysen | 199 |
| 10.5 Hinweise zur Stichprobenumfangsbestimmung bei nicht- parametrischen Verfahren | 200 |
| 10.5.1 Nominale Daten | 200 |
| 10.5.2 Ordinale Daten | 200 |
| 10.6 Abschließende Bemerkungen zur Stichprobengrößenbestimmung | 201 |
| 11. Eine Strategie zur Entscheidung über wissenschaftliche Hypothesen mittels Signifikanztests | 202 |
| 11.1 Stadium der Planung des Experiments | 202 |
| 11.1.1 Überblick | 202 |
| 11.1.2 Zur Festlegung der beiden Fehlerwahrscheinlichkeiten | 203 |
| 11.1.3 Zur Festlegung des experimentellen Mindesteffektes EEM | 205 |
| 11.1.4 Zur Frage der Willkür bei der Planung von Experimenten | 205 |
| 11.2 Stadium der Entscheidung über die Kausalhypothese | 205 |
| 3. Kapitel Messung, Analyse und Prognose von Veränderungen | 256 |
| 1. Einleitung | 256 |
| 2. Univariate Zeitreihenanalyse | 260 |
| 2.1 Integrierte Prozesse der Ordnung d: ARIMA(0,d,0)-Modelle | 263 |
| 2.2 Autoregressive Prozesse der Ordnung p: ARIMA(p,0,0) u. ARIMA(p,d,0)-Modelle | 265 |
| 2.3 Moving-average Prozesse der Ordnung q: ARIMA(0,0,q)-Modelle | 268 |
| 2.4 Das allgemeine ARIMA (p,d,q)-Modell | 270 |
| 2.5 Autokorrelations- und partielle Autokorrelationsfunktion | 273 |
| 2.6 Saisonale Einflüsse | 280 |
| 2.7 Modellidentifikation | 281 |
| 2.8 Multiple Zeitreihenanalyse : Transferfunktionsmodelle | 285 |
| 2.9 Multivariate Zeitreihenanalyse | 296 |
| 2.10 Multiple und multivariate Transfermodelle | 299 |
| 2.10.1 Multiple Transfermodelle | 299 |
| 2.10.2 Multivariate Transfermodelle | 300 |
| 3. Zeitreihenexperimente | 301 |
| 3.1 N = 1-Experimente | 302 |
| 3.1.1 Verteilungsfreie Prüfmethoden: Randomisierungs- bzw. Permutationstests | 304 |
| 3.1.2 Verteilungsgebundene Prüfverfahren: Lineares Modell | 310 |
| 3.1.3 Verteilungsgebundene Prüfverfahren: Interventionsanalyse mit dem Transfermodell von Box & Tiao (1975) | 321 |
| 3.2 N > 1 Quasiexperimentelle Zeitreihendesigns (univariater Fall für eine Gruppe) | 332 |
| 3.2.1 N > T, M = 1, G = 1 | 332 |
| 3.2.2 G > 1 Quasiexperimentelle Zeitreihendesigns bei mehreren Gruppen | 344 |
| 3.2.3 M > 1 Quasiexperimentelle Zeitreihendesigns mit mehreren abhängigen Variablen | 344 |
| 4. Veränderungsmessung mit Hilfe von Differenzenwerten | 345 |
| 4.1 Korrelation zwischen Anfangswert und Differenzwert | 346 |
| 4.2 Schätzung individueller Veränderungswerte | 347 |
| 4.3 Der Differenz- bzw. Endwert in der Regressionsanalyse | 350 |
| 4.4 Kovarianz- bzw. Regressionsmodell bei zeitbezogenen Daten | 355 |
| 4.5 Reliabilität - Stabilität | 360 |
| 5. Wachstumskurven- und Varianzanalyse | 361 |
| 5.1 Der Eingruppenfall | 361 |
| 5.1.1 Der ,,wiederholte Messungen“-Ansatz (T z 2, G = 1, N > 1) | 361 |
| 5.1.2 Zur Identifikation und Interpretation der Effektparameter | 366 |
| 5.2 Berücksichtigung von gruppenspezifischen Faktoren | 374 |
| 5.3 Schätzung des Modells | 381 |
| 5.4 Hypothesentests | 383 |
| 5.5 Mehrfachantwort (echt multivariate) -Analyse* | 386 |
| 6. Pooling von ,,Querschnitt“- mit ,,Zeitreiben “-Analyse | 387 |
| 6.1 Modellüberlegungen | 387 |
| 6.2 Schätzprobleme | 392 |
| 7. Strukturgleichungsmodelle | 392 |
| 7.1 Kovarianz- und korrelationsorientierte Analysen von Zeitreihen von Querschnitten: Stabilität von Konstrukten | 393 |
| 7.2 Wachstumskurvenanalyse als Strukturgleichungsmodell | 398 |
| 7.3 Erwartungswertorientierte Analysen von Zeitreihen von Querschnitten: Zeitbezogene Hypothesen für diskrete Zeitpunkte | 401 |
| 7.4 Erwartungswertorientierte Analysen von Zeitreihen von Querschnitten: Schereneffekte bei Mittelwertsverläufen auf latenten Variablen | 407 |
| 8. Markoff-Modelle für qualitative Variable bei diskreter Zeit | 412 |
| 8.1 Markoffketten 1. Ordnung mit einer Variablen | 418 |
| 8.2 Markoffketten 2. Ordnung (1 Variable) | 424 |
| 8.3 Markoffketten mit mehreren Variablen | 426 |
| 8.4 Schätzung der Übergangswahrscheinlichkeiten | 427 |
| 8.4.1 bei Zeitinhomogenität | 428 |
| 8.4.2 bei Zeithomogenität | 428 |
| 8.5 Tests | 429 |
| 8.6 Spezielle Probleme und Lösungen bei der Anwendung von Markoffketten | 429 |
| 8.7 Einführung unabhängiger Variablen | 432 |
| 8.7.1 Subgruppenmodelle | 432 |
| 8.7.2 Übergangswahrscheinlichkeiten als Funktionen von unabhängigen Variablen | 432 |
| 8.7.3 Interaktive Markoffketten | 433 |
| 8.8 Einführung latenter Klassen | 433 |
| 8.8.1 Mover-Stayer-Modell | 433 |
| 8.8.2 Generelles Modell latenter Zustände | 434 |
| 8.9 Weitere Modelle: zeitkontinuierliche Markoffprozesse | 434 |
| 9. Multivariate ,,Zeitreiben“- und Panelanalyse mit zeitkontinuierlichen Modellen | 436 |
| 9.1 ,,Zeitreihenanalyse“ (N=1, T >> M, M > 1) | 436 |
| 9.1.1 Stochastische Systeme | 447 |
| 9.1.2 Diskrete Approximation des stochastischen zeitkontinuierlichen Modells | 450 |
| 9.1.3 Identifikation und Schätzung des zeitkontinuierlichen Systems | 453 |
| 9.2 Panelanalyse (repeated-measurements) (N > M, TL 2, M > 1) | 460 |
| 9.2.1 Zeitkontinuierliches Modell | 460 |
| 9.2.2 Diskrete Approximation des stochastischen zeitkontinuierlichen Panelmodells mit LISREL | 466 |
| 9.2.3 Identifikation und Schätzung der zeitkontinuierlichen Panelmodelle | 467 |
| 10. Schlußbemerkungen | 469 |
| 4. Kapitel Statistische Entscheidungstheorie und Bayes-Statistik | 488 |
| 1. Einleitung: Problemstellung | 488 |
| 1.1 Exkurs über Meßtheorie und Skalierung | 489 |
| 1.2 Schema des Erkenntnisgewinns in einer empirischen Wissenschaft | 491 |
| 2. Klassische Statistik | 493 |
| 2.1 Vorgehensweise der klassischen Statistik | 493 |
| 2.2 Eigenschaften klassischer Tests | 501 |
| 2.3 Zur Frage der Stichprobengröße | 503 |
| 2.4 Zur Effektstärke | 507 |
| 2.5 Zusammenfassung des klassischen Signifikanztests | 508 |
| 3. Sequentielle Testverfahren | 511 |
| 4. Likelihood-Quotienten-Test | 516 |
| 5. Bayes-Statistik | 517 |
| 5.1 Vorgehensweise der Bayes-Statistik | 517 |
| 5.2 Robustheit der Schätzung (principle of stable estimation) | 518 |
| 5.3 Vergleich mit der klassischen Statistik | 520 |
| 5.4 Integration von Daten aus verschiedenen Quellen | 521 |
| 6. Parameter-Schätzung | 522 |
| 6.1 Lösung der kleinsten Quadrate | 522 |
| 6.2 Maximum-Likelihood-Schätzung | 523 |
| 6.3 Konjugierte Verteilungen | 524 |
| 6.4 Das Principle of Stable Estimation bei der Parameterschätzung | 524 |
| 7. Die Erhebung von a-priori- Wahrscheinlichkeiten | 524 |
| 8. Die Bewertung der Ausgänge von Entscheidungen | 527 |
| 8.1 Bewertung multiattributiver Ausgänge | 532 |
| 9. Entscheidungskriterien | 536 |
| 10. Schlußbemerkung | 540 |
| 5. Kapitel Computer-Simulation | 547 |
| 1. Einleitung | 547 |
| 2. Das Paradigma der Computer-Simulation in der Psychologie | 550 |
| 2.1 Zur Klassifikation von Simulationsmodellen | 550 |
| 2.2 Programmbeispiel: ,,Simple Concept Attainment“ | 553 |
| 2.2.1 Flußdiagrammdarstellung | 553 |
| 2.2.2 Das Hauptprogramm (Versuchsablaufprogramm) | 555 |
| 2.2.3 Zur ,,Binnenstruktur“ der Informationsverarbeitung | 559 |
| 2.2.4 Die Modellvarianten | 561 |
| 2.2.5 Abschließende Funktionsdefinitionen | 564 |
| 2.3 Diskussion des Programmbeispiels | 566 |
| 2.3.1 Modellcharakteristika | 566 |
| 2.3.2 Nicht-numerisches Programmieren | 567 |
| 2.3.3 ,,Listenverarbeitung” | 568 |
| 2.3.4 Modulares Programmieren | 571 |
| 3. Simulationsmodelle und psychologische Theorienbildung | 572 |
| 3.1 Empirische Grundlagen psychologischer Simulationsmodelle | 573 |
| 3.1.1 Methoden der Datengewinnung | 573 |
| 3.1.2 Möglichkeiten der Datenauswertung | 575 |
| 3.2 Informationelle Produktionssysteme | 580 |
| 3.2.1 Die Modellarchitektur von Produktionssystemen | 581 |
| 3.2.2 Beispiel eines Produktionssystems als Simulationsmodell | 582 |
| 3.2.3 Transparenz und Abbildtreue von Produktionssystemen | 588 |
| 3.3 Das Interpreterproblem von Produktionssystemen | 592 |
| 3.3.1 Lesarten von Produktionsregeln | 593 |
| 3.3.2 Konfliktlösungsstrategien (,,conflict resolution“) | 594 |
| 3.3.3 Adaptivität (Lernfähigkeit) von Produktionssystemen | 595 |
| 3.3.4 ,,Bewußtseinsfunktionen” des Interpreters | 596 |
| 3.4 ,,Künstliche Intelligenz“ oder: Wie man dem Rechner das Rechnen beibringen kann | 597 |
| 4. Validierung und Anwendbarkeit von Simulationsmodellen | 604 |
| 4.1 Wirklichkeitsbezug und Modellrelationen | 605 |
| 4.1.1 Modellbildung als homomorphe Abbildung | 605 |
| 4.1.2 Kommutatives Diagramm | 608 |
| 4.2 Das Eindeutigkeitstheorem von Anderson | 610 |
| 4.3 Empirische Tests von Simulationsmodellen | 612 |
| 4.3.1 Turing-Test | 613 |
| 4.3.2 Protokoll-Trace-Vergleich | 614 |
| 4.4 Nicht-Falsifizierbarkeit von KI-Systemen | 615 |
| 4.4.1 Der strukturalistische Theoriebegriff | 616 |
| 4.4.2 Die logische Komponente der Theorie der Informationsverarbeitung | 618 |
| 4.4.3 Die empirische Komponente der Theorie der Informationsverarbeitung | 624 |
| 4.4.4 Der instrumentelle Gebrauch der Theorie der Informationsverarbeitung | 626 |
| 5. Kommentiertes Literaturverzeichnis | 627 |
| Autoren-Register | 634 |
| Sach-Register | 647 |
