270218 Statistik-Vorkurs Masterstudiengänge Psychologie (BS) (WiSe 2023/2024)

Inhalt, Kommentar

Im Statistik-Vorkurs für alle Masterstudiengänge der Psychologie sollen basierend auf den Veranstaltungen der Bachelorstudiengänge (insbesondere Statistik III) grundlegende Verfahren der statistischen Auswertung psychologischer Untersuchungen wiederholt und auch die Auswertung von Datensätzen mit dem Statistikprogramm "R" geübt werden. Ziel des Vorkurses ist es, eine stabile gemeinsame Basis für die Veranstaltungen im Master zu schaffen, eventuelle Wissenslücken zu schließen und Unsicherheiten in der Benutzung von "R" noch vor Beginn der Vorlesungszeit zu beseitigen, um den Start in den Master zu erleichtern. Der Kurs ist sowohl für Studierende gedacht, die ihren Bachelor nicht an der Universität Bielefeld gemacht haben, als auch für "Bielefelder", die ihr Wissen aus den Veranstaltungen des Bachelors auffrischen bzw. vertiefen möchten.

Inhalte sind u.a.:

1. Einführung in R
2. Tipps und Tricks rund um die Datenanalyse mit R
3. Multiple lineare Regression
4. Moderierte Regression
5. Mediationsanalysen
6. CFA
7. SEM mit dem R Package lavaan

Link zum Zoomraum:
https://uni-bielefeld.zoom-x.de/j/61061015080?pwd=cERnRGJCVm13dk9CWlB5UkYvbmtyUT09
Meeting-ID: 610 6101 5080
Passwort: 30112

Vorbereitung:
Bitte installieren Sie vor der Veranstaltung R und RStudio.
Windows R: https://cran.r-project.org/bin/windows/base (Downloadlink oben auf der Seite)
Windows RStudio: https://rstudio.com/products/rstudio/download/
MAC R: https://cran.r-project.org/bin/macosx (Links auf R-4.2.1.pkg klicken für den Download)
MAC RStudio: https://rstudio.com/products/rstudio/download/#download (bei "All Installers" die Datei für macOS auswählen)

Bitte bearbeiten Sie jeweils die genannten Kapitel im Tutorial vor den Terminen (siehe nächster Abschnitt).

Informationen zum Ablauf
Die Inhalte werden als Tutorial in Form eines R-Pakets angeboten. Bitte installieren Sie das Tutorial zu den Inhalten (wenn Sie keinen Zugriff zum Moodle Raum haben, finden Sie Anleitung und Datei alternativ hier: https://uni-bielefeld.sciebo.de/s/WlpO8n9aClsKtOS)

Tag 1 (18.9.)

  • vormittags (ca. 10-12:30 Uhr): Kennenlernen, R-Einführung, Arbeiten mit R. Vorbereitung: Kapitel 1 und 2 im Tutorial
  • nachmittags (ca. 13:30-17 Uhr): Multiple lineare Regression, Moderierte Regression. Vorbereitung: Kapitel 3, 4 , 5 (außer als optional gekennzeichnete Abschnitte) und 7 im Tutorial

Tag 2 (22.9.)

  • vormittags: Mediationsanalysen, ggf. CFA. Vorbereitung: Kapitel 8, 9 und 10 im Tutorial
  • nachmittag: CFA, SEM mit dem R-Paket lavaan. Vorbereitung: Kapitel 11 und 12 im Tutorial

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  

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Fachzuordnungen

  • Keine gefunden

Keine Konkretisierungen vorhanden

Lernraum (E-Learning)

Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen:

registrierte Anzahl: 79
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
Adresse:
WS2023_270218@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_414506862@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
78 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
E-Mailarchiv
Anzahl der Archiveinträge: 1
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Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Montag, 10. Juli 2023 
Letzte Änderung Zeiten:
Montag, 24. Juli 2023 
Letzte Änderung Räume:
Montag, 24. Juli 2023 
Art(en) / SWS
BS / 1
Einrichtung
Fakultät für Psychologie und Sportwissenschaft / Abteilung Psychologie
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414506862