Autor des Abschnitts: Danielle J. Navarro and David R. Foxcroft
Auslassungen innerhalb der behandelten Themen
Selbst innerhalb der Themen, die ich in diesem Buch behandelt habe, gibt es viele Auslassungen, die ich in einer zukünftigen Version des Buches gerne behandeln würde. Die folgende Liste ist eine repräsentative, aber nicht erschöpfende Auflistung von Themen, die ich irgendwann einmal ausbauen möchte, wobei ich mich auf Dinge beschränke, die sich rein auf die Statistik beziehen (und nicht auf Dinge, die mit jamovi zusammenhängen):
Andere Arten von Korrelationen. Im Kapitel Korrelation und lineare Regression habe ich über zwei Arten von Korrelationen gesprochen: Pearson und Spearman. Beide Methoden zur Bewertung der Korrelation eignen sich für den Fall, dass Sie zwei kontinuierliche Variablen
haben und die Beziehung zwischen ihnen bewerten möchten. Wie sieht es aber aus, wenn Ihre Variablen beide nominalskaliert 
sind? Oder wenn die eine nominalskaliert und die andere kontinuierlich ist? Es gibt tatsächlich Methoden zur Berechnung von Korrelationen in solchen Fällen (z. B. polychorische Korrelation), und es wäre gut, wenn diese einbezogen würden.Mehr Details zu Effektstärken. Im Allgemeinen denke ich, dass die Behandlung von Effektstärken im gesamten Buch etwas oberflächlicher ist, als sie sein sollte. In fast allen Fällen habe ich dazu tendiert, nur ein Maß für die Effektstärke auszuwählen (normalerweise das populärste) und dieses zu beschreiben. Für fast alle Tests und Modelle gibt es jedoch mehrere Möglichkeiten, Effektstärken zu beschreiben, und ich würde in Zukunft gerne mehr ins Detail gehen.
Der Umgang mit verletzten Annahmen. An einigen Stellen im Buch habe ich über einige Dinge gesprochen, die Sie tun können, wenn Sie feststellen, dass die Annahmen Ihres Tests (oder Modells) verletzt sind, aber ich denke, dass ich mehr darüber sagen sollte. Insbesondere wäre es schön gewesen, ausführlicher darüber zu sprechen, wie man Variablen umformen kann, um Probleme zu beheben. Ich habe in den Abschnitten Transformieren und Umkodieren einer Variablen und Mathematische Funktionen und Operationen ein wenig darüber gesprochen, aber die Diskussion ist meiner Meinung nach nicht detailliert genug.
Interaktionsterme für die Regression. In Kapitel Faktorielle ANOVA habe ich über die Tatsache gesprochen, dass man Interaktionsterme in einer ANOVA haben kann, und ich habe auch darauf hingewiesen, dass die ANOVA als eine Art Regressionsmodell interpretiert werden kann. Als ich jedoch in Kapitel Korrelation und lineare Regression über Regression sprach, erwähnte ich Wechselwirkungen überhaupt nicht. Das sollte Sie jedoch nicht daran hindern, Interaktionsterme in ein Regressionsmodell aufzunehmen. Es ist nur etwas komplizierter herauszufinden, was eine „Interaktion“ eigentlich bedeutet, wenn es um die Interaktion zwischen zwei kontinuierlichen Prädiktoren
geht, und es kann auf mehr als eine Weise geschehen. Trotzdem hätte ich gerne mehr darüber gesprochen.Geplante Vergleiche. Wie ich bereits in Kapitel Faktorielle ANOVA erwähnt habe, ist es nicht immer angebracht, bei einer ANOVA eine Post-hoc-Korrektur wie Tukey’s HSD zu verwenden, vor allem dann nicht, wenn Sie im Voraus eine sehr klare (und begrenzte) Reihe von Vergleichen festgelegt haben, die Ihnen wichtig sind. Ich würde in Zukunft gerne mehr darüber sprechen.
Methoden für Mehrfachvergleiche. Selbst im Rahmen der Diskussion über Post-hoc-Tests und mehrfache Vergleiche hätte ich gerne ausführlicher über die Methoden gesprochen und darüber, welche anderen Methoden es neben den wenigen von mir genannten Möglichkeiten gibt.