Bayesianische Parameterschätzung
Über die Bedeutung für die Theorieentwicklung in der deutschen Pflegewissenschaft- Autor:innen:
- Verlag:
- 2024
Zusammenfassung
Das vorliegende Werk stellt eine Dissertation im Bereich der quantitativen Forschung der Pflegewissenschaft in Deutschland dar. In ihr werden die Grundlagen zu den Themenbereichen der subjektiven und objektiven Wahrscheinlichkeitstheorie und des Erkenntnisgewinns mit quantitativen Forschungsmethoden in der Pflegewissenschaft erörtert. Trotz der überwiegend theoretischen Ausrichtung der Arbeit wird immer wieder Bezug zu sehr praktischen Fragestellungen der Pflege Bezug genommen. Der Fokus liegt dabei stets auf der Anwendung bayesianischer Statistik und welche Nutzen diese für die Pflegewissenschaft im Allgemeinen und der deutschen Pflegewissenschaft im Speziellen hat. Der Autor arbeitet seit 10 Jahren in der angewandten Pflegeforschung.
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Bibliographische Angaben
- Copyrightjahr
- 2024
- ISBN-Print
- 978-3-7560-1144-5
- ISBN-Online
- 978-3-7489-1700-7
- Verlag
- Nomos, Baden-Baden
- Reihe
- Statistik in Sozialer Arbeit, Pflege und den Humanwissenschaften
- Band
- 6
- Sprache
- Deutsch
- Seiten
- 204
- Produkttyp
- Monographie
Inhaltsverzeichnis
- Titelei/Inhaltsverzeichnis Kein Zugriff Seiten 1 - 4
- Danksagung Kein Zugriff Seiten 5 - 14
- 1. Einleitung Kein Zugriff Seiten 15 - 18
- 2.1 Theorie und Theorieentwicklung in der Pflegewissenschaft – ein kurzer Einblick Kein Zugriff
- 2.2 Die klassischen Forschungsparadigmen in der Pflegewissenschaft Kein Zugriff
- 2.3 Kritische Betrachtung der Theorieentwicklung in der deutschen Pflegewissenschaft Kein Zugriff
- 2.4 Paradigmen der Wahrscheinlichkeit und Möglichkeiten der Inferenzstatistik Kein Zugriff
- 2.5 Objektive und subjektive Wahrscheinlichkeit Kein Zugriff
- 2.6.1 Wahrscheinlichkeits- und Verteilungsfunktion diskreter Zufallsvariablen Kein Zugriff
- 2.6.2 Stetige Wahrscheinlichkeits- und Verteilungsfunktionen Kein Zugriff
- 2.7.1 Binominal-Verteilung Kein Zugriff
- 2.7.2 Betaverteilung Kein Zugriff
- 2.7.3 Poisson-Verteilung und Gamma-Dichte Kein Zugriff
- 2.7.4 Gleichverteilung Kein Zugriff
- 2.7.5 Normalverteilung Kein Zugriff
- 2.8 Likelihood und Methoden der punktuellen Parameterschätzung Kein Zugriff
- 2.9 Bereichsschätzungen von Parameterschätzern Kein Zugriff
- 2.10.1 Fishers Ansatz des Signifikanztests Kein Zugriff
- 2.10.2 Neyman und Pearsons Hypothesentest Kein Zugriff
- 2.10.3 Zwei Methodologien, eine Vorgehensweise und viel Verwirrung Kein Zugriff
- 2.11.1 A-priori-Verteilungen Kein Zugriff
- 2.11.2 Konjungierte A-priori-Verteilungen Kein Zugriff
- 2.11.3 A-posteriori-Verteilung und der Einsatz von Markov-Ketten-Monte-Carlo-Stichprobenziehungen Kein Zugriff
- 2.11.4 Gütekriterien der MCMC Kein Zugriff
- 2.11.5 Anwendungsmöglichkeiten der Bayes-Statistik Kein Zugriff
- 2.12 Eine kurze Zusammenfassung und die Forschungsfragen Kein Zugriff
- 3.1.1 Pflegebedürftigkeit und deren Feststellung vor 2017 Kein Zugriff
- 3.1.2 Der Neue Pflegebedürftigkeitsbegriff und das NBI Kein Zugriff
- 3.1.3 Theoretische Zusammenhänge Kein Zugriff
- 3.2 Forschungshypothesen Kein Zugriff
- 3.3.1 Modelltheoretische Annahmen und Methodenwahl Kein Zugriff
- 3.3.2.1 Intercept-only Modell Kein Zugriff
- 3.3.2.2 Individualmodelle – „Fixed-Effect-Modell“ und „Random-Coefficient-Modell“ Kein Zugriff
- 3.3.2.3 Individual- und Kontextmodell Kein Zugriff
- 3.3.2.4 Cross-Level-Interaction Kein Zugriff
- 3.3.2.5 Gütemaße Kein Zugriff
- 3.4 Datengrundlage und Methodendurchführung der Analyse Kein Zugriff
- 3.5 Ergebnisse Kein Zugriff
- 4. Diskussion Kein Zugriff Seiten 185 - 188
- 5. Schlussgedanken Kein Zugriff Seiten 189 - 190
- Literaturverzeichnis Kein Zugriff Seiten 191 - 204
Literaturverzeichnis (137 Einträge)
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