@inproceedings{SchneiderWeinert1989,
  author    = {Schneider, Wolfgang and Weinert, Franz E.},
  title     = {Universal trends and individual differences in memory development},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-86518},
  year      = {1989},
  abstract  = {No abstract available.},
  subject      = {Ged{\"a}chtnisbildung},
  language  = {en}
}
@inproceedings{WeinertKnopfSchneider1987,
  author    = {Weinert, Franz E. and Knopf, Monika and Schneider, Wolfgang},
  title     = {Von allgemeinen Theorien der Ged{\"a}chtnisentwicklung zur Analyse spezifischer Lern- und Erinnerungsvorg{\"a}nge},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-87578},
  year      = {1987},
  abstract  = {No abstract available.},
  subject      = {Lernen},
  language  = {de}
}
@incollection{Schneider1994,
  author    = {Schneider, Wolfgang},
  title     = {Memory development},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-69331},
  publisher      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {1994},
  abstract  = {No abstract available.},
  subject      = {P{\"a}dagogik},
  language  = {en}
}
@article{SchneiderScheibler1983,
  author    = {Schneider, Wolfgang and Scheibler, D.},
  title     = {Probleme und M{\"o}glichkeiten bei der Bewertung von Clusteranalyse-Verfahren: III. Appendix: Kurzbeschreibung der verbreitetsten Clusteranalyse-Algorithmen},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-69643},
  year      = {1983},
  abstract  = {Es wird eine relativ einfach gehaltene Kurzcharakteristik derjenigen Clusteranalyse-Algorithmen gegeben, die aufgrund eines Literatur{\"u}berblicks (SCHNEIDER \& SCHEIBLER 1983a) als die in der Fonchung haupts{\"a}chlich benutzten Verfahren einzustufen sind. Die Kurzbeschreibung verzichtet im wesentlichen auf statistische Details und verfolgt speziell das Ziel, dem Leser eine Vorstellung von Gemeinsamkeiten und Untenchieden in der Funktionsweise von hierarchischen Clusteranalysen, Optimierungs- bzw. Partitionierungstechniken, Dichteverfahren, "Clumping Techniques" und anderen Prozeduren zu geben.},
  subject      = {Cluster-Analyse},
  language  = {de}
}
@article{SchneiderSpringer1978,
  author    = {Schneider, Wolfgang and Springer, Adolf},
  title     = {Individualisierendes Rechtschreibtraining auf verhaltenstherapeutischer Basis},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-87220},
  year      = {1978},
  abstract  = {14 rechtschreibschwache Sch{\"u}ier des 4. und 5. Schuljahrs nahmen an einem f{\"u}nfmonatigen Rechtschreib-F{\"o}rderprogramm auf verhaltenstherapeutischer und instruktionspsychologischer Grundlage teil. Das Training bestand aus einem individualisierenden Verfahren unter Anwendung eines M{\"u}nzverst{\"a}rkungsprogramms. Gegen{\"u}ber einer unbehandelten Kontrollgruppe zeigte sich f{\"u}r die Experimentalgruppe eine insgesamt deutliche Abnahme in der Fehlerh{\"a}ufigkeit, die sich statistisch absichern ließ. Zus{\"a}tzlich wird ein statistisches Verfahren vorgestellt, mit dem sich die Ver{\"a}nderung auf der Individualebene auf ihre Signifikanz hin {\"u}berpr{\"u}fen l{\"a}ßt.},
  subject      = {Rechtschreibung},
  language  = {de}
}
@incollection{PetermannHehlSchneider1977,
  author    = {Petermann, Franz and Hehl, Franz-Josef and Schneider, Wolfgang},
  title     = {Ver{\"a}nderungsmessung im Rahmen der klassischen Testtheorie},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-87204},
  publisher      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {1977},
  abstract  = {Der Beitrag diskutiert die Probleme der Ver{\"a}nderungsmessung im Rahmen der klassischen Testtheorie. Ausgehend von den Axiomen der klassischen Testtheorie (vgl. LoRD und NovrcK 1968) werden exemplarisch f{\"u}r den klinischen Bereich verschiedene Ver{\"a}nderungsindices abgeleitet. Diese werden zun{\"a}chst vergleichend theoretisch diskutiert. In die Darstellung fließen dann herk{\"o}mmliche Auswertungsstrategien der Ver{\"a}nderungsmessung ein (non parametrische Tests, Pfadanalyse, Cross-Lagged-Analysis, multivariate Varianzanalyse, Faktorenanalyse etc.). Eine Extension der klassischen Testtheorie stellt der Ansatz von BEREITER (1963), die Einf{\"u}hrung {\"a}nderungssensitiver Items, dar. - Alle methodischen Erw{\"a}gungen sollen m{\"o}glichst an Forschungsbeispielen der Klinischen Psychologie er{\"o}rtert werden. Abschließend sollen f{\"u}r die Forschungspraxis Handlungskonzepte erkennbar sein.},
  subject      = {Ver{\"a}nderungsmessung},
  language  = {de}
}
@article{SchneiderSpringerPetermann1977,
  author    = {Schneider, Wolfgang and Springer, Adolf and Petermann, Franz},
  title     = {Verschl{\"u}sselung von verbaler Information bei schwachen und normalen Rechtschreibern},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-87211},
  year      = {1977},
  abstract  = {Es wird untersucht, wie Kinder unterschiedlicher Rechtschreibf{\"a}higkeit verbale Information verarbeiten. Die Hypothesen basieren auf neueren Ergebnissen der Ged{\"a}chtnisforschung, in denen die akustische Kodierung im Kurzzeitged{\"a}chtnis und die semantische Verschl{\"u}sselung im Langzeitged{\"a}thtnis lokalisiert wird. Je 35 normale und schwache Rechtschreiber des 3. und 4. Schuljahres nahmen an einem Behaltensexperiment teil. 10 Wortlisten wurden als Wiedererkennungstest vorgegeben. Die Ergebnisse zeigen, daß normale Rechtschreiber und Legastheniker voraussichtlich unterschiedliche Strategien bei der Speicherung verbaler Information anwenden.},
  subject      = {Rechtschreibschw{\"a}che},
  language  = {de}
}
@incollection{Schneider1977,
  author    = {Schneider, Wolfgang},
  title     = {Taxonomie der Ged{\"a}chtnisleistungen schwacher und normaler Rechtschreiber},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-69476},
  publisher      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {1977},
  abstract  = {No abstract available.},
  subject      = {Ged{\"a}chtnisleistung},
  language  = {de}
}
@article{SchneiderScheibler1983,
  author    = {Schneider, Wolfgang and Scheibler, D.},
  title     = {Probleme und M{\"o}glichkeiten bei der Bewertung von Clusteranalyse-Verfahren: II. Ergebnisse einer Monte-Carlo-Studie},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-69637},
  year      = {1983},
  abstract  = {Ziel der vorliegenden Untersuchung war es, Aufschluß {\"u}ber die unterschiedliche Qualit{\"a}t hierarchischer und nicht-hierarchischer (partionierender) Clusteranalyseverfahren zu gewinnen. Die Reproduktionsg{\"u}te beider Clusteranalyse-Varianten wurde anhand von 200 Monte-Carlo-Datens{\"a}tzen (multivariat normalverteilte Mixturen) zu {\"u}berpr{\"u}fen versucht, wobei jeweils unterschiedliche Proportionen der Daten-Elemente klassifiZiert werden mußten. Es zeigte sich, daß insgesamt gesehen die hierarchischen Algorithmen nach WARD und LANCE-WILUAMS am besten dazu in der Lage waren, die vorgegebenen Datenstrukturen zu reproduzieren, andererseits aber die herangezogenen partitionierenden KMEANS-Verfahren nicht schlechter abschnitten, wenn die L{\"o}sung der WARD-Technik als Start-Partition vorgegeben wurde.},
  subject      = {Monte-Carlo-Simulation},
  language  = {de}
}
@article{SchneiderScheibler1983,
  author    = {Schneider, Wolfgang and Scheibler, D.},
  title     = {Probleme und M{\"o}glichkeiten bei der Bewertung von Clusteranalysen: I. Ein {\"U}berblick {\"u}ber einschl{\"a}gige Evaluationsstudien},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-87288},
  year      = {1983},
  abstract  = {Es wird ein Oberblick {\"u}ber Evaluationsstudien gegeben, die sich mit der Validit{\"a}t von Clusteranalyse-Algorithmen befassen. Im Anschluß an die Diskussion m{\"o}glicher Bewertungskriterien werden Vergleichsuntersuchungen n{\"a}her analysiert und danach geordnet, ob sie empirische Datens{\"a}tze, Plasmaden oder Monte-Carlo-Datens{\"a}tze als Evaluationsgrundlage benutzen. Die Obersicht {\"u}ber komplexer angelegte Monte-Carlo-Studien zeigt die unterschiedliche Qualit{\"a}t der verf{\"u}gbaren Clusteranalyse-Algorithmen auf, macht andererseits aber auch deutlich, daß bestimmte hierarchisch-agglomerative Verfahren wie etwa die Methoden nachWARD oder LANCE-WILLIAMS bzw. iterativpartitionierende Prozeduren wie etwa die KMEANS-Algorithmen als relativ robuste Klassifikationsverfahren gelten k{\"o}nnen.},
  subject      = {Cluster-Analyse},
  language  = {de}
}