Internet-Statistik-Ressourcen für Psychologiestudenten, die forschen

Ich arbeite an einer neuen Webseite für meinen Teilzeitjob als methodischer / statistischer Berater für (Psychologie-) Studenten an meiner Universität. Auf dieser Website möchte ich mehrere Links zu Online-Ressourcen platzieren, damit sich Kunden selbst beraten können.

Deshalb suche ich nach Links zu Websites, die viele statistische Informationen bieten. Am besten so geschrieben, dass es leicht zu verstehen ist. Die meisten Studenten verwenden SPSS, aber auch Informationen zu anderen Programmen sind willkommen.

Bisher habe ich:

• www.crossvalidated.com
• www.statmethods.net

Im Allgemeinen ist es wichtig , Forschungsstudenten zu ermutigen, Google und Websites wie Cross Validated zu verwenden, um ihre eigenen Fragen zu stellen und zu beantworten.

Bestimmte Websites

• Andy Field ist berühmt dafür, Statistiken für Psychologiestudenten schmackhafter zu machen. Er bietet im Allgemeinen viele Online-Ressourcen mit Schwerpunkt auf SPSS.
• UCLA Statistics Consulting verfügt über viele nützliche Ressourcen.
• @chl hat viele gute statistische Ressourcen mit einem psychologischen Flair , wie diese über Psychometrie und R.
• G. David Garson bietet ausführliche Hinweise zu den meisten Techniken mit Schwerpunkt auf SPSS, die allgemein für ein psychologisches Forschungspublikum geeignet sind.
• David Kenny verfügt über zahlreiche Ressourcen, insbesondere zu SEM, Mediation, Moderation und dyadischer Datenanalyse.
• Encyclopedia - Psychology and Statistics verfügt über umfangreiche Links zu Ressourcen
• mathpsych on Reddit ist eine kleine, aber interessante Reddit-Community.

Eine kleine Eigenwerbung

Eines meiner Hauptziele in den letzten Jahren war die Entwicklung von Ressourcen, die Psychologiestudenten bei der Durchführung der Datenanalyse für ihre Forschung unterstützen sollen. Daher hoffe ich, dass Sie die Eigenwerbung verzeihen. Die folgenden Links können relevant sein:

• Sitemap des Blogs. Der größte Teil des Blogs widmet sich der Aussage, was ich Psychologieforschungsstudenten in Beratungsumgebungen sage. Daher gibt es zusätzlich zu meiner eigenen Präferenz für R einiges an SPSS-Inhalten.
• Beratung zum Abschluss der Datenanalyse für eine Abschlussarbeit in Psychologie
• Allgemeine Lehrmittel mit einem SPSS-Handbuch und einigen multivariaten Kursnotizen
• Allgemeine Gedanken zur Ermutigung von Schülern, Websites wie Cross Validated zu verwenden

R in Psychologie

Ich habe auch einen Beitrag auf mit R Einstieg .

Im Folgenden wird der Abschnitt dieses Beitrags zitiert, in dem spezifische Ressourcen für Forscher in der Psychologie aufgeführt sind.

• Aufgabenansichten, die besonders für die Psychologie relevant sind
  • Psychometrische Modelle und Methoden
  • Sozialwissenschaften
  • Multivariate
• R Hinweise zur experimentellen Psychologie
• William Revelles Psychology R Site , siehe auch das Paket; pscyh, ;und der ; Online-Buch- und Workshop-Ressourcen
• Jonathan Baron und Yelin Lis R für psychologische Experimente
• Drew Conway schlägt eine Liste von R-Paketen vor, die für den Sozialwissenschaftler erforderlich sind
• SEM in R.
• Mailingliste für Psychologie und R.
• Edinburgh Psychology R-Benutzer
• Jason Locklins Anmerkungen zu experimentellen Standardanalysen in der Psychologie
• Meine Beiträge mit dem R-Tag

Kopieren Sie N 'Paste aus meinem Google Reader: http://jeromyanglim.blogspot.com/

• Hier gibt es eine richtige Antwort! http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/statnote.htm
• Auch gut:
  • http://statcomp.ats.ucla.edu/
  • http://dss.princeton.edu/online_help/
  • http://www.psych.cornell.edu/darlington/

Ich weiß, dass Sie nicht gefragt haben, wahrscheinlich weil Sie die Antwort wissen, aber die absolut besten statistischen Tests (für multivariate Analysen) für Psychologen (und für die meisten anderen Sozialwissenschaftler, obwohl sie es nicht alle erkennen) sind:

• Cohen, J., Cohen, P., West, SG & amp; Aiken, LS Angewandte multiple Regressions- / Korrelationsanalyse für die Verhaltenswissenschaften (L. Erlbaum Associates, Mahwah, NJ, 2003).
• Judd, CM, McClelland, GH und Ryan, CS Datenanalyse: Ein Modellvergleichsansatz (Routledge / Taylor und Francis, New York, NY, 2008).

Der UCLA- Server verfügt über zahlreiche Ressourcen für statistische Berechnungen, einschließlich kommentierter Ausgaben aus verschiedenen statistischen Paketen.