Zusammenfassung
Die Auswertung von zeitbezogenen Daten macht i.allg. die Anwendung spezieller statistischer Verfahren notwendig. Die Begründung hierfür liegt in der sog. „Abhängigkeit“ der Daten: Man nimmt im Gegensatz zur Querschnittuntersuchung an, daß die Daten eine gewisse „Trägheit“ oder ein „Beharrungsvermögen“ aufweisen. Diesen Effekt kann man auf physiologische Prozesse oder psychologische Ursachen wie „Erinnerungs“- und „Gewöhnungseffekte“ oder auch regelmäßig wiederkehrende äußere Einflüsse (wie z.B. regelmäßige Berufstätigkeit) zurückführen. Diese zeitliche Abhängigkeit der Daten wird auch Autokorreliertheit genannt. Die Verwendung „normaler“ statistischer Verfahren zur Analyse autokorrelierter Daten liefert verzerrte Prüfgrößen, die zu falschen Interpretationen führen.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Literatur
Anderson OD (1975) Time series analysis and forecasting: The Box-Jenkins approach. Butterworths, London
Anderson TV (1978) Repeated measurements in autoregressive processes. J An Statist Assoc 73: 371–378
Aström KJ, Bohlin T (1966) Numerical identification of linear dynamic systems from normal operating records. In: Hammond PH (ed) Theory of self-adaptive control systems. Plenum, New York
Bartlett MS (1946) On the theoretical specifications of the sampling properties of autocorrelated time series. J R Statist Soc B. 8: 27–41
Box GEP, Pierce DA (1970) Distribution of residual autocorrelations in ARIMA time series models. J Am Statist Assoc. 64: 1509–1526
Box GEP, Tiao GC (1965) A change in level of a non-stationary time-series. Biometrika. 52: 181–192
Box GEP, Tiao GC (1975) Intervention analysis with applications to economic and environmental problems. J Am Statist Assoc. 70: 70–79
Chatfield C (1975) The analysis of time-series: Theory and practice. Chapman & Hall, London
Cook TD, Campbell DT (1979) Quasi-experiments: Nonequivalent control groups designs. In: Cook TD, Campbell TD (eds) Quasi-experimentation: Design and analysis issues for field settings. McNally, Chicago, pp 95–146
Cooley WW, Lohnes PR (1971) Multivariate data analysis. Wiley & Sons, New York
Edgington ES (1967) Statistical inference from N = 1 experiments. J Psychol. 65: 195–199
Edgington ES (1969a) Statistical inference: The distribution free approach. McGraw-Hill, New York
Edgington ES (1969b) Approximate randomization tests. J Psychol. 72: 143–149
Edgington ES (1971) Randomization tests with statistical control over concomitant variables. J Psychol. 79: 13–19
Edgington ES (1973) Randomization tests: Computer time requirements. J Psychol. 85: 89–95
Edgington ES (1975a) Randomization tests for one-subject operant experiments. J Psychol. 90: 57–68
Edgington ES (1975b) Randomization for predicted trends. Can Psychol Rev. 16: 49–53
Edgington ES (1980) Randomization tests. Dekker, New York Fisher RA ( 1951 ) The design of experiments. Hafner, London
Glass GV, Willson UL, Gottman JM (1975) Design and analysis of time-series experiments. Colorado Associated University Press, Boulder
Gottman JM (1981) Time-series analysis. Cambridge University Press, Cambridge
Gottman JM, Glass GV (1978) Analysis of interrupted time-series experiments. In: Kratochwill TR (ed) Single subject research: Stra-tegies for evaluating change. Academic Press, New York, pp 197–235
Hibbs DA (1977) On analyzing the effects of policy interventions: BOX-JENKINS and BOX-TIAO vs. structural equation models. In: Heise DR (ed) Sociological methodology. Jossey-Bass, New York, pp 137–179
Holtzman WH (1963) Statistical models for the study of change in the single case. In Harris C (ed) Problems in measuring change. University of Wisconsin Press, Madison Wisconsin
Jenkins GM (1979) Practical experiences with modelling and fore-casting time series. GJP Ltd., Channel Island
Lehman EL (1975) Nonparametrics: Statistical methods based on ranks. Holden-Day, San Francisco
Levin JR,. Marascuilo LA, Hubert LJ (1978) N = 1–Nonparametric randomization tests. In: Kratochwill TR (ed) Single subject research. Academic Press, New York, pp 167–196
Makridakis S, Wheelwright SC (1978a) Forecasting - methods and applications. Wiley & Sons, New York
Makridakis S, Wheelwright SC (1978b) Interactive forecasting.Holden-Day, San Francisco
McCain LJ, McCleary R (1979) The statistical analysis of the simple interrupted time-series quasi-experiment. In: Cook TD
Campbell DT (eds) Quasi-experimentation: Design and analysis for field settings. McNally, Chicago, pp 233–293
McCleary R, Hay RA (1980) Applied time-series analysis for the social sciences. Sage, Beverly Hills
Möbus C, Nagl W (1983) Messung, Analyse und Prognose von Veränderun-gen. In: Bredenkamp J, Feger H (Hrsg) Hypothesenprüfung, Bd 5 der Serie Forschungsmethoden der Psychologie der Enzyklopädie der Psychologie. Verlag für Psychologie, Göttingen, S 239–470
Möbus C, Göricke G, Kröh PA (1983) Statistical analysis of single-case experimental designs: Conditional equivalence of the general-linear-model approach of Glass, Willson and Gottman with the intervention model of Box and Tiao. EDV in Med Biol. 14: 98–108
Nelson CR (1973) Applied time-series analysis. Holden-Day, San Francisco
Quenouille MH (1949) Approximate tests of correlation in time series. J R Statist Soc B. 11: 68–74
Revenstorf D (1979) Zeitreihenanalyse für klinische Daten: Methodik und Anwendungen. Beltz, Weinheim
Revenstorf D, Keeser W (1979) Zeitreihenanalyse von Therapieverläu-fen. In: Petermann F, Hehl FJ (Hrsg) Einzelfallanalyse. Urban & Schwarzenberg, München, S 183–228
Schneeweiß H (1974) Ökonometrie, 2. Aufl. Physica, Würzburg Wien
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 1985 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this chapter
Cite this chapter
Möbus, C., Göricke, G., Kröh, P. (1985). Parametrische und nichtparametrische Methoden der Einzelfallstatistik. In: Appelt, H., Strauß, B. (eds) Ergebnisse einzelfallstatistischer Untersuchungen in Psychosomatik und klinischer Psychologie. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-69817-0_12
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-69817-0_12
Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-540-13512-8
Online ISBN: 978-3-642-69817-0
eBook Packages: Springer Book Archive