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Beyond significance testing: reforming data analysis methods in behavioral research
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Beyond significance testing: reforming data analysis methods in behavioral research

Auteur : Rex B Kline
Éditeur : Washington, DC : American Psychological Association, ©2004.
Édition/format :   Livre : Anglais : 1st edVoir toutes les éditions et les formats
Résumé :
Practices of data analysis in psychology and related disciplines are changing. This is evident in the longstanding controversy about statistical tests in the behavioral sciences and the increasing number of journals requiring effect size information. This book offers integrative and clear presentations about the limitations of statistical tests and reviews alternative methods of data analysis, such as effect size  Lire la suite...
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Détails

Genre/forme : Textbooks
Manuels d'enseignement supérieur
Type d’ouvrage : Ressource Internet
Format : Livre, Ressource Internet
Tous les auteurs / collaborateurs : Rex B Kline
ISBN : 1591471184 9781591471189
Numéro OCLC : 53288011
Description : xii, 325 p. : ill. ; 27 cm.
Contenu : I. Introductory concepts. Chap. 1. Changing times --
Chap. 2. Fundamental concepts --
Chap. 3. What's wrong with statistical tests and where we go from here --
II. Effect size estimation in comparative studies. Chap. 4. Parametric effect size indexes --
Chap. 5. Nonparametric effect size indexes --
Chap. 6. Effect size estimation in one-way designs --
Chap. 7. Effect size estimation in multifactor designs --
III. Alternatives to statistical tests. Chap. 8. Replication and meta-analysis --
Chap. 9. Resampling and Bayesian estimation --
References --
Index --
About the author.
Responsabilité : Rex B. Kline.
Plus d’informations :

Résumé :

Practices of data analysis in psychology and related disciplines are changing. This is evident in the longstanding controversy about statistical tests in the behavioral sciences and the increasing number of journals requiring effect size information. This book offers integrative and clear presentations about the limitations of statistical tests and reviews alternative methods of data analysis, such as effect size estimation (at both the group and case levels) and interval estimation (i.e., confidence intervals). Written in a clear and accessible style, it is intended for applied researchers and students who may not have strong quantitative backgrounds. Readers will learn how to measure effect size on continuous or dichotomous outcomes in comparative studies with independent or dependent samples. They will also learn how to calculate and correctly interpret confidence intervals for effect sizes. Numerous research examples from a wide range of areas illustrate the application of these principles and how to estimate substantive significance instead of just statistical significance. Additional alternatives to statistical tests are also described, including meta-analysis, resampling techniques like bootstrapping, and Bayesian estimation.

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