Bayes-i statisztika
26
Minták összehasonlítása a bayesiánus statisztikában
Statisztikai elemzések pszichológus hallgatóknak
Előszó
Minták leírása, elemzése és vizualizációja
1
Bevezetés. Miért tanulunk statisztikát pszichológusként?
2
Leíró statisztikai mutatók
3
Hipotézisvizsgálat
4
Adattisztítási eljárások
Összefüggések elemzésének módszerei
5
Korrelációs vizsgálatok
6
Egyszerű lineáris regressziós vizsgálatok
7
Többváltozós lineáris regresszió
8
Mediálás és moderálás
Minták eltéréseinek vizsgálata
9
Egymintás elrendezés
10
Függetlenmintás elrendezés két minta esetén
11
Páros vagy összefüggő mintás elrendezés
12
A varianciaanalízis (ANOVA) alapfogalmai
13
Egyszempontos varianciaanalízisek (one-way ANOVA)
14
Többszempontos varianciaanalízis (factorial ANOVA)
15
Kovarianciaanalízis (ANCOVA)
16
Többváltozós varianciaanalízis (MANOVA) és többváltozós kovarianciaanalízis (MANCOVA)
Pszichometriai statisztikai eljárások
17
Főkomponsens-elemzés
18
Feltáró faktorelemzés (Exploratory Factor Analysis)
19
Megerősítő faktorelemzés (Confirmatory Factor Analysis)
20
Reliabilitásvizsgálatok
Egyéb eljárások
21
Klasztervizsgálat
22
Diszkriminancia-vizsgálat
Bayes-i statisztika
23
Bevezetés a bayesiánus szemléletmódba
24
Hipotézisvizsgálat menete a Bayes-faktorral
25
Paraméterbecslés és bizonytalanság
26
Minták összehasonlítása a bayesiánus statisztikában
27
Bayes-i regresszió és modellezés
Függelék
Irodalomjegyzék
A
Hatásnagyságok értelmezése
Bayes-i statisztika
26
Minták összehasonlítása a bayesiánus statisztikában
26
Minták összehasonlítása a bayesiánus statisztikában
25
Paraméterbecslés és bizonytalanság
27
Bayes-i regresszió és modellezés