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Grundlagen und statistische Methoden der Evaluationsforschung

1. Auflage 2009

von: Heinz Holling, Wolfgang Bilsky, Ingwer Borg, David Cairns, Britta Colver, Kai S. Cortina, Nicola Döring, Michael Eid, Friedich Funke, Günther Gediga, Heiko Großmann, Christian Heumann, Karl Christoph Klauer, Martin Löb, Georg E. Matt, Helfried Moosbrugger, Thomas Nittner, Anand Pant, Franziska Partchev, Franziska Perels, Wolfgang Rauch, Jürgen Rost, Bernhard Schmitz, Matthias Siemer, Rolf Steyer, Thorsten Stumpp, Helge Toutenburg, Rainer Westermann, Hans Westmeyer, Werner Wittmann, Andreas Wolf
149,99 €
Verlag:	Hogrefe Verlag GmbH & Co. KG
Format:	PDF
Veröffentl.:	11.09.2009
ISBN/EAN:	9783840915055
Sprache:	deutsch
Anzahl Seiten:	746

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Beschreibungen

Titelbeschreibung

In nahezu allen gesellschaftlichen Bereichen, wie z.B. Bildung, Verwaltung, Wirtschaft oder Gesundheit, werden heutzutage unterschiedlichste Aktivitäten evaluiert. Somit spielt die Evaluationsforschung nicht nur in der Psychologie, sondern auch in den Nachbarwissenschaften, wie der Pädagogik, Politologie oder Ökonomie, eine bedeutende Rolle. Die Beiträge dieses Enzyklopädiebandes konzentrieren sich auf die wissenschaftlichen Grundlagen der Evaluationsforschung.
Im Vordergrund stehen die Definition der Evaluationsforschung und die wissenschaftstheoretische Fundierung dieses Gebietes sowie statistische und methodische Grundlagen. Da Evaluationsstudien häufig komplexer und längerfristiger Natur sind, erfordern sie insbesondere multivariate statistische Auswertungsverfahren. Ihnen wird daher besonders viel Raum gewährt. In einzelnen Kapiteln werden u. a. folgende Themen behandelt: Facettentheorie, Aufstellen und Prüfen von Hypothesen. Generalisierbarkeitstheorie, Metaanalyse in der Evaluationsforschung, das Allgemeine Lineare Modell in der Evaluationsforschung, Hierarchische Lineare Modelle (HLM), Generalisierte Lineare Modelle, Strukturgleichungsmodelle, Multidimensionale Skalierung, Mischverteilungsmodelle, Veränderungsmessung, Zeitreihenanalyse, Resampling sowie statistische Methoden bei unvollständigen Daten.