Prof. Dr. Nicola Döring ist Professorin für Medienpsychologie und Medienkonzeption am Institut für Medien und Kommunikationswissenschaft der Technischen Universität Ilmenau.

I. Grundlagen.- Empirische Sozialforschung im Überblick.- Wissenschaftstheoretische Grundlagen der empirischen Sozialforschung.- Qualitätskriterien in der empirischen Sozialforschung.- Forschungs- und Wissenschaftsethik.- II. Anwendung.- Forschungsthema.- Forschungsstand und theoretischer Hintergrund.- Untersuchungsdesign.- Operationalisierung.- Stichprobenziehung.- Datenerhebung.- Datenaufbereitung.- Datenanalyse.- Ergebnispräsentation.- III. Vertiefung.- Bestimmung von Teststärke, Effektgröße und optimalem Stichprobenumfang.- Minimum-Effektgrößen-Tests.- Metaanalyse.- Strukturgleichungsmodelle.- Evaluationsforschung.- Computationale Methoden in den Sozial- und Humanwissenschaften.

Der Methoden-Koffer für Studium, Forschung und Praxis

Der Klassiker zu den Forschungsmethoden - in der 6. Auflage inhaltlich erweitert und aktueller denn je. Lernfreundlich durch viele Abbildungen, Tabellen, Definitionsboxen, Cartoons, Übungsaufgaben und Lernquiz. Praxisnähe garantiert durch zahlreiche authentische Studienbeispiele aus verschiedenen sozial- und humanwissenschaftlichen Fächern. Eine Begleitwebsite auf https://lehrbuch-psychologie.springer.com bietet zusätzlich kostenlose Lern-Tools für Studierende und Materialien für Lehrende.

Inhaltsüberblick - der ganze Forschungsprozess in einem Buch

• Grundlagen: Quantitative und qualitative Sozialforschung, Wissenschaftstheorie, wissenschaftliche Qualitätskriterien und Forschungsethik
• Anwendung: Alle Phasen des Forschungsprozesses von der Festlegung des Forschungsthemas, des Untersuchungsdesigns und der Operationalisierung über Stichprobenziehung,Datenerhebungs- und Datenanalysemethoden bis zur Ergebnispräsentation
• Vertiefung: Effektgröße, Teststärke und optimaler Stichprobenumfang, Metaanalysen, Strukturgleichungsmodelle, Evaluationsforschung

Neue und aktuelle Themen

• Computationale Methoden für Big Data: Einführung in die Erhebung und Analyse großer digitaler Datensätze in den Computational Social Sciences (CSS) und Computational Human Sciences (CHS)
• Maßnahmen für gute wissenschaftliche Praxis: Open Science, Präregistrierungen, ergebnisunabhängige Begutachtungsverfahren und Replikationsinitiativen
• Datenanalyse mit R: Neben dem etablierten Statistik-Programm SPSS zusätzlicher Fokus auf die Open-Source-Software R

Die Zielgruppen

• Studierende der Psychologie, Medizin, Kommunikationswissenschaft, Soziologie, Erziehungswissenschaft usw.
• Forschende, Lehrende und Berufstätige

Die Autorin