Buchrezension „Statistik in der Psychologie“ von Kubinger, Rasch und Yanagida

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Statistik in der Psychologie – Vom Einführungskurs bis zur Dissertation Book Cover Statistik in der Psychologie – Vom Einführungskurs bis zur Dissertation
Klaus D. Kubinger, Dieter Rasch und Takuya Yanagida
Statistik
Hogrefe
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http://www.hogrefe.de/programm/statistik-in-der-psychologie.html

Praktikum

Das Lehrbuch "Statistik in der Psychologie – Vom Einführungskurs bis zur Dissertation" von Klaus D. Kubinger, Dieter Rasch und Takuya Yanagida ist zum ersten Mal 2011 im Hogrefe Verlag erschienen und liegt bis jetzt in der 1. Auflage vor. Speziell für Erasmus-Studierende aber auch alle anderen, die das Buch lieber auf Englisch lesen wollen, gibt es auch eine englische Ausgabe dieses Buches  (Rasch, Kubinger & Yanagida, 2011). Wie der Titel schon sagt, ist es für Bachelor-Studierende bis hin zu DissertantInnen geeignet.

Zu Beginn gibt es eine kurze Einführung, welche das Konzept des Lehrbuches erläutert und das spätere Lesen erleichtern soll. Unter anderem liegt dem gesamten Buch ein Datensatz zugrunde, den sich die LeserInnen auf der Homepage von Hogrefe herunterladen können. Dadurch lässt sich auch immer wieder ein Beispiel nachrechnen und gleich direkt anwenden. Der Datensatz wird außerdem im Einführungskapitel erklärt.

Das Buch ist in mehrere übergeordnete Kapitel unterteilt, nämlich

  1. Einführung (Kapitel 1 bis 4)
  2. Beschreibende Statistik (Kapitel 5)
  3. Schließende Statistik für ein Merkmal (Kapitel 6 bis 10)
  4. Beschreibende und Schließende Statistik für zwei Merkmale (Kapitel 11)
  5. Schließende Statistik für mehr als zwei Merkmale (Kapitel 12 und 13)
  6. Modellbildung und theoriebildende Verfahren (Kapitel 14 und 15)

Die Einteilung lässt somit erahnen, dass für tatsächlich jeden die entsprechende Statistik dabei ist.

Ich habe allerdings dieses Buch gewählt, da es nicht nur wie gefühlte 90% der anderen Statistik Lehrbücher auf SPSS (ehemals PAWS) eingeht, sondern hauptsächlich auf R und als Zusatz nur auf SPSS, was aber nicht bedeutet, dass SPSS-Erklärungen zu kurz kommen. Immer mehr Hochschulen steigen auf das kostenlose Programm R oder auch RStudio um. Es hat dabei nicht nur den Vorteil, dass es kostenlos ist, sondern auch, dass inzwischen immer mehr an sogenannten "Paketen" arbeiten, die das Arbeiten mit R wesentlich erleichtern und ebenfalls kostenlos zugänglich sind. Zuletzt sei gesagt, dass R leistungsfähiger ist.

Einbindung von RStudio und SPSS

Die Einbindung von RStudio und SPSS ist definitiv gelungen. Schritt für Schritt lässt sich mit dem Datensatz das gewünschte Verfahren nachrechnen und auch nachvollziehen. Es sollte jedoch ein Grundwissen auf dem Niveau "Anfänger" in R da sein, denn eine Einführung in R gibt es – verständlicherweise nicht.

Auch die Erklärungen, wie die Berechnungen in SPSS vonstattengehen, scheinen gut, hier habe ich allerdings nur jeweils einen kurzen Blick darauf geworfen und kann deshalb nichts Näheres dazu sagen.

Theoretische/praktische Umsetzung

Der theoretische Input ist durch die Aufteilung der Inhalte für Bachelor bis DissertantInnen sehr hoch. Es werden ausführlich die Ableitungen dargestellt und erklärt, um wiederum zu zeigen, wieso man z. B. mit Konfidenzintervallen bei der Schätzung des Erwartungswertes arbeitet und nicht alleine mit Punktschätzungen. Die Herleitungen sind meiner Meinung nach ausführlicher als bei anderen Statistikbüchern und lassen einem somit nicht offen, wie sie nun auf eine Schlussfolgerung gekommen sind. (Kurze Anmerkung: Das Beispiel mit den Konfidenzintervallen ist natürlich eines der einfacheren und findet sich in jedem Lehrbuch.)

Wo es im Lehrbuch von Kubinger jedoch schwieriger wird, ist, wenn man zu einem bestimmten Verfahren die Vorrausetzungen, Durchführung und Interpretation kurz und prägnant sucht. Da wird man leider nicht fündig. Das gesamte Buch ist wie bereits erwähnt sehr umfängreich, zeigt hier aber mehrere Schwächen auf. So wird zwar alles ausführlich theoretisch erklärt, aber die Umsetzung in ein praktisches Beispiel ist dabei oft mangelhaft, da die Voraussetzungen in einem anderem Teil des Buches stehen und/oder auch eine entsprechende Interpretation zu den vorliegenden Daten aus den Beispielen oft fehlt oder darauf hingewiesen wird, dass an dieser Stelle nicht weiter darauf eingegangen werden soll. Hier stellt sich mir dann die Frage: "Und was jetzt? Soll ich jetzt googlen? Für was habe ich dieses Buch gekauft?" Daraus resultiert für mich die Entscheidung, dass ich nur schwer mit diesem Buch – alleine – arbeiten kann, denn oft will ich mir nur noch einmal einen kurzen Überblick zu einem Verfahren verschaffen, verliere mich im Buch dann aber in vielen Erläuterungen, die ich in diesem Moment nicht brauche.

Fazit

Durch die Einbindung von R und dass es von Kubinger und Rasch ist, hatte ich mir viel erhofft, bin aber eher enttäuscht worden.

Das Buch ist schlussfolgernd für Menschen ideal, die sich mit der Thematik genauer auseinandersetzen wollen, für alle, die nur einen Überblick brauchen und schnell ihr Wissen wieder aufbessern wollen, aber eher ungeeignet.